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Optimization of Convolutional Neural Network for Recognition of Vehicle Frame Number
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作者 Haiming Li Yongxue Liu Yong Wang 《Journal of Computer and Communications》 2018年第11期209-215,共7页
With the development of the economy and the surge in car ownership, the sale of used cars has been welcomed by more and more people, and the information of the vehicle condition is the focus information of them. The f... With the development of the economy and the surge in car ownership, the sale of used cars has been welcomed by more and more people, and the information of the vehicle condition is the focus information of them. The frame number is a unique number used in the vehicle, and by identifying it can quickly find out the vehicle models and manufacturers. The traditional character recognition method has the problem of complex feature extraction, and the convolutional neural network has unique advantages in processing two-dimensional images. This paper analyzed the key techniques of convolutional neural networks compared with traditional neural networks, and proposed improved methods for key technologies, thus increasing the recognition of characters and applying them to the recognition of frame number characters. 展开更多
关键词 frame NUMBER RECOGNITION Convolutional NEURAL network (CNN) FEATURE EXTRACTION Pooling
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基于BP神经网络的RC框架结构主余震易损性分析 被引量:1
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作者 邓夕胜 周紫娟 +2 位作者 赖馨粤 林嘉聪 朱一林 《地震研究》 北大核心 2025年第3期496-506,共11页
为研究RC框架结构在主余震序列地震动作用下的易损性,设计了一个6层RC框架结构,挑选不同余震持时的主余震地震动合成得到主震-长持时余震和主震-短持时余震序列地震动各20组,选用地震动强度指标作为预测变量,将全部地震序列输入到结构... 为研究RC框架结构在主余震序列地震动作用下的易损性,设计了一个6层RC框架结构,挑选不同余震持时的主余震地震动合成得到主震-长持时余震和主震-短持时余震序列地震动各20组,选用地震动强度指标作为预测变量,将全部地震序列输入到结构中进行IDA分析,以IDA分析结果作为神经网络数据库,训练出最佳BP神经网络模型,得到BP神经网络的结构易损性曲面,从而综合考虑余震持时和主震强度的向量型IM与结构最大层间位移角之间的关系。结果表明:在主震-长持时余震和主震-短持时余震两种地震作用下,前者对结构的影响较大,造成结构的失效概率更大;基于BP神经网络的易损性函数能更好地反映结构损伤。 展开更多
关键词 主余震 持时 BP神经网络 RC框架结构 易损性曲面
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基于帧保序缓存的时间敏感网络FRER机制
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作者 蔡岳平 胡绍柳 韩笑 《通信学报》 北大核心 2025年第3期164-173,共10页
为解决时间敏感网络帧复制与消除可靠性(FRER)机制的帧乱序导致缓存区溢出帧丢弃问题,提出了一种基于相交节点处帧保序缓存的FRER机制。该机制在FRER路径对的相交节点处通过帧到达事件和定时器超时事件提前对无序帧进行重排序,保证帧的... 为解决时间敏感网络帧复制与消除可靠性(FRER)机制的帧乱序导致缓存区溢出帧丢弃问题,提出了一种基于相交节点处帧保序缓存的FRER机制。该机制在FRER路径对的相交节点处通过帧到达事件和定时器超时事件提前对无序帧进行重排序,保证帧的有序转发。同时还对保序缓存区大小和定时器的设计进行了分析。仿真结果表明,与传统帧排序机制相比,所提机制有效降低了帧丢失率、平均时延及抖动。 展开更多
关键词 时间敏感网络 帧复制与消除 保序缓存
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基于卷积神经网络和多标签分类的复杂结构损伤诊断 被引量:1
4
作者 李书进 杨繁繁 张远进 《建筑科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期101-111,共11页
为研究复杂空间框架节点损伤识别问题,利用多标签分类的优势,构建了多标签单输出和多标签多输出两种卷积神经网络模型,用于框架结构节点损伤位置的判断和损伤程度诊断。针对复杂结构损伤位置判断时工况多、识别准确率不高等问题,提出了... 为研究复杂空间框架节点损伤识别问题,利用多标签分类的优势,构建了多标签单输出和多标签多输出两种卷积神经网络模型,用于框架结构节点损伤位置的判断和损伤程度诊断。针对复杂结构损伤位置判断时工况多、识别准确率不高等问题,提出了一种能对结构进行分层(或分区)处理并同时完成损伤诊断的多标签多输出卷积神经网络模型。分别构建了适用于多标签分类的浅层、深层和深层残差多输出卷积神经网络模型,并对其泛化性能进行了研究。结果表明:提出的模型具有较高的损伤诊断准确率和一定的抗噪能力,特别是经过分层(分区)处理后的多标签多输出网络模型更具高效性,有更快的收敛速度和更高的诊断准确率;利用多标签多输出残差卷积神经网络模型可以从训练工况中提取到足够多的损伤信息,在面对未经过学习的工况时也能较准确判断各节点的损伤等级。 展开更多
关键词 损伤诊断 卷积神经网络 多标签分类 框架结构 深度学习
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基于特征提取的实验室危险品不安全行为实时告警研究
5
作者 张国志 《现代电子技术》 北大核心 2025年第22期67-70,共4页
为实现多尺度特征的相互融合,提高在复杂场景下对危险品不安全行为的识别能力,提出一种基于特征提取的实验室危险品不安全行为实时告警方法。通过实验室监测系统收集并分析出常见的危险品不安全行为模式,包括个人防护疏忽、违规操作、... 为实现多尺度特征的相互融合,提高在复杂场景下对危险品不安全行为的识别能力,提出一种基于特征提取的实验室危险品不安全行为实时告警方法。通过实验室监测系统收集并分析出常见的危险品不安全行为模式,包括个人防护疏忽、违规操作、不当存储和管理、分散注意力以及闻嗅试剂等;利用3σ准则和Grubbs准则对危险品不安全行为数据的异常值进行处理;之后构建单发多框检测器(SSD)网络,结合特征金字塔和可变形卷积对已处理的危险品不安全行为数据特征进行提取,增强网络对多尺度、多形状目标的检测能力。当实验室监测系统识别到危险品不安全行为特征达到阈值时,及时触发告警。实验结果表明,所提方法能够有效识别出实验室危险品不安全行为,并且最快告警响应时间仅为0.8 s。 展开更多
关键词 实验室危险品 不安全行为 特征提取 实时告警 3σ准则 Grubbs准则 单发多框检测器网络
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空间视域下互联网百科全书的知识建构——基于维基百科和百度百科“独生子女政策”条目的讨论
6
作者 甘莅豪 胡杰 《上海师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第5期44-52,共9页
人类的知识建构除了可以从权力、资本、技术和历史等视角进行考察外,也可以在空间视域中进行分析。空间不仅是物质性概念,还是认知性和社会性概念。和既往从物质性空间视角考察“知识地理”不同,文章从认知性空间和社会性空间视角,考察... 人类的知识建构除了可以从权力、资本、技术和历史等视角进行考察外,也可以在空间视域中进行分析。空间不仅是物质性概念,还是认知性和社会性概念。和既往从物质性空间视角考察“知识地理”不同,文章从认知性空间和社会性空间视角,考察维基百科和百度百科的“独生子女政策”条目,发现两者建构了截然不同的知识图景,即在“政治文化”“平台资金”“社区群体”三种力量的共同作用下,互联网百科条目的知识生产和传播呈现出“知识圈层”之间的区隔。这也直接导致了互联网百科条目“知识框架”之间的差异。“知识框架”和“知识圈层”可以弥补“知识地理”这个物质性概念的不足,共同为“互联网百科全书知识的空间分析”提供新的概念工具。 展开更多
关键词 知识圈层 知识框架 互联网百科全书 知识星球
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面向运动前景区域的视频异常检测
7
作者 潘理虎 彭守信 +2 位作者 张睿 薛之洋 毛旭珍 《计算机应用》 北大核心 2025年第4期1300-1309,共10页
静态背景信息和运动前景对象的数据分布不平衡通常会引起发生异常的前景区域信息学习不充分问题,进而影响视频异常检测(VAD)的精度。为了解决上述问题,提出一种用于VAD的嵌套U型帧预测生成对抗网络(NUFP-GAN)方法。所提方法使用具有突... 静态背景信息和运动前景对象的数据分布不平衡通常会引起发生异常的前景区域信息学习不充分问题,进而影响视频异常检测(VAD)的精度。为了解决上述问题,提出一种用于VAD的嵌套U型帧预测生成对抗网络(NUFP-GAN)方法。所提方法使用具有突出视频帧中显著目标能力的嵌套U型帧预测网络架构作为帧预测模块,并在判别阶段设计一个自注意力补丁判别器,应用不同大小的感受野提取视频帧中更重要的外观和运动特征,以提升异常检测的准确性。此外,为保证预测帧和真实帧在高级语义信息上的多尺度特征一致性,引入多尺度一致性损失,以进一步提升方法的异常检测效果。实验结果表明,所提方法在CUHK Avenue、UCSD Ped1、UCSD Ped2和ShanghaiTech数据集上的曲线下面积(AUC)值分别达到了87.6%、85.2%、96.0%和73.3%;与MAMC(Memoryenhanced Appearance-Motion Consistency)方法相比,所提方法在ShanghaiTech数据集上的AUC值提升了1.8个百分点。可见,所提方法能够有效应对VAD中数据分布不平衡带来的挑战。 展开更多
关键词 深度学习 视频异常检测 生成对抗网络 未来帧预测 无监督学习
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基于生成对抗网络的框架结构平面整体布置方法
8
作者 钟燕 雷昕 +2 位作者 龙丹冰 方长建 康永君 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第3期72-81,共10页
建筑改建或增建时的结构设计是房屋结构设计中不容忽视的内容。本文面向建筑初步设计阶段,针对部分结构已确定的情况提出了基于生成对抗网络的框架结构平面整体布置方法,在建筑和部分结构双重约束条件下进行框架结构设计。该方法的核心... 建筑改建或增建时的结构设计是房屋结构设计中不容忽视的内容。本文面向建筑初步设计阶段,针对部分结构已确定的情况提出了基于生成对抗网络的框架结构平面整体布置方法,在建筑和部分结构双重约束条件下进行框架结构设计。该方法的核心为框架结构平面整体布置模型。在有限数据样本下,为减少模型训练参数,凝练样本特征,达到更好的模型训练效果,提出了建筑信息表达方法用于表达与结构特征有强关联性的建筑特征;提出了框架梁信息表达方法用于在平面图形中表达梁截面特征;提出框架柱信息表达方法用于在平面图形中表达柱截面特征。通过叠加特征图、裁剪和增广等手段,构造了用于训练生成式算法模型的5120对数据作为数据集。同时,除沿用交并比评价指标外,为更合理地评价模型的“设计”能力,基于框架结构设计规则提出了原柱率、不合理指数和综合指标,并依据指标确定了最佳的框架结构平面整体布置模型。使用时将建筑和部分结构特征图输入最佳模型,即可生成框架结构平面布置图。最后,通过案例分析论证了本文提出的框架结构平面整体布置方法能快速地生成布置合理且满足经验要求的结构设计。 展开更多
关键词 框架结构 生成对抗网络 智能生成式设计
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筒仓锥顶混凝土结构柔性索网施工模架承载性能分析
9
作者 蒋姝柠 郭昭胜 +5 位作者 刘瑞峰 吴利军 王磊 刘嘉琦 李鸿东 冯鑫杰 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第5期1038-1046,共9页
【目的】针对大直径筒仓顶部锥壳施工难度大、危险系数高的问题。【方法】在现有柔性索网施工平台的基础上,基于SAP2000有限元模型,提出了索网和索网-模架两种建模分析方式,通过对比分析两种模型的索变形、索受力情况,得出柔性索网施工... 【目的】针对大直径筒仓顶部锥壳施工难度大、危险系数高的问题。【方法】在现有柔性索网施工平台的基础上,基于SAP2000有限元模型,提出了索网和索网-模架两种建模分析方式,通过对比分析两种模型的索变形、索受力情况,得出柔性索网施工平台的受力和沉降规律。【结果】由计算结果得出索网-模架模型较索网模型中最大索力减小11.8%,最大竖向位移减少45.8%,综合分析结果认为索网-模架模型更加贴近工程实况,在结构分析时建议采用索网-模架模型进行整体分析。该建模方式可为大直径筒仓锥壳混凝土施工支撑平台的设计和施工提供参考。 展开更多
关键词 筒仓 悬索 柔性索网模架
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改进深度残差收缩网络的端到端合成语音检测
10
作者 曾高俊 芦天亮 +2 位作者 任英杰 李御瑾 彭舒凡 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期1076-1086,共11页
合成语音的滥用导致了诸多现实问题,研究相应的鉴伪技术对于保护公民人身财产安全、保障社会与国家安全具有重大意义。传统的合成语音检测多采用手工设计特征与后端分类器相结合的方式,前端手工特征设计涉及复杂的先验知识,使用单一手... 合成语音的滥用导致了诸多现实问题,研究相应的鉴伪技术对于保护公民人身财产安全、保障社会与国家安全具有重大意义。传统的合成语音检测多采用手工设计特征与后端分类器相结合的方式,前端手工特征设计涉及复杂的先验知识,使用单一手工特征模型检测效果不理想,而进行多特征融合则导致模型参数量较大。同时,目前多数检测方法还存在跨数据集泛化性差的问题。为解决上述问题,提出了一种基于改进深度残差收缩网络的端到端合成语音检测方法。融合通道注意力机制重新设计自适应阈值学习模块,提高了阈值学习的精度;设计并引入帧注意力机制模块,为不同的帧赋予不同的关注程度,提高了模型的特征选择能力;设计并引入了具有两种超参数的改进小波阈值函数,增强阈值化模块抑制无关特征的能力;设计了一种基于改进深度残差收缩网络端到端合成语音检测网络,输入原始语音即可判别其是否为合成语音。基于ASVspoof2019 LA数据集的对比实验结果显示,所提方法将基线模型的等错误率与最小串联检测成本函数分别降低了85%与84%。基于ASVspoof2015 LA数据集的跨库测试结果验证了所提方法的泛化性能。 展开更多
关键词 合成语音检测 深度残差收缩网络 帧注意力 小波阈值函数
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基于标准空间光传送网协议的天地一体化网络构建研究
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作者 邓伟 李允博 +1 位作者 张剑寅 刘亮 《电信科学》 北大核心 2025年第7期85-95,共11页
伴随航天、航空及地面通信技术的迅猛发展,构建具备全球无缝覆盖、随遇接入与按需服务特性的空天地一体化网络,已成为通信网络发展的必然趋势。基于标准空间光传送网协议实现天地一体化网络展开研究:首先,提出空间光传送网是构建天地一... 伴随航天、航空及地面通信技术的迅猛发展,构建具备全球无缝覆盖、随遇接入与按需服务特性的空天地一体化网络,已成为通信网络发展的必然趋势。基于标准空间光传送网协议实现天地一体化网络展开研究:首先,提出空间光传送网是构建天地一体化网络的核心基石,阐述空间光通信的标准现状,剖析制式差异致使卫星信息互通受限的困境;其次,从协议层面深入探究空间光传送网的组网功能,根据卫星高速运动、星间链路切换频繁、星载资源有限等特性,提出适配空间信息网络环境的新型帧结构与可靠传输协议,支撑多星座互联互通,在确保数据精准、可靠传输的同时,提升网络资源利用效率;最后,总结此网络架构于行业应用的前景,提出未来应着重开展统一空间光传送网技术标准化的布局研究,为天地一体化网络的高效运转与广泛应用筑牢根基。 展开更多
关键词 空间光传送网 帧结构 6G 天地一体化网络 互联互通
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基于图卷积网络和CTC/Attention的连续手语识别
12
作者 边辉 孟畅乾 +2 位作者 李子涵 陈子豪 谢雪雷 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期550-558,共9页
手语是听力障碍患者之间一种重要的交流方式。通过手语识别,可以让患者与正常人进行无障碍的交流。随着深度学习技术的发展,各种手语识别技术也随之发展,但现有的手语识别技术往往无法完成连续识别手语的任务,因此文中提出了一种基于图... 手语是听力障碍患者之间一种重要的交流方式。通过手语识别,可以让患者与正常人进行无障碍的交流。随着深度学习技术的发展,各种手语识别技术也随之发展,但现有的手语识别技术往往无法完成连续识别手语的任务,因此文中提出了一种基于图卷积网络(Graph Convolution Network,GCN)和神经网络的时序类分类(Connectionist Temporal Classification/Attention,CTC/Attention)的连续手语识别方法,分别从空间维度与时间维度提取特征,并将空间注意力机制融入其中,以赋予骨骼点权重,突出有效的空间特征,实现手语的连续识别。该方法可实现连续手语语句翻译的序列对齐和上下文语义建模。首先基于MediaPipe框架采集手语动作骨骼点数据,并基于此搭建中文手语骨骼关键点坐标的数据集,根据骨骼关键点坐标,设计了基于时空图神经网络(Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks,ST-GCN)的动态手语词识别方法,然后提出基于GCN和CTC/Attention的编解码器网络,用于实现连续手语语句识别的方法。在数据集有限的情况下,在自建的骨骼点数据集SSLD上对所提出的方法进行评估,实验结果表明,平均连续手语识别字准确率达到94.41%,证明所提模型具有良好的手语识别能力。 展开更多
关键词 连续手语识别 图卷积网络 基于神经网络的时序类分类 MediaPipe框架 骨骼关键点 基于时空图神经网络
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疏肝理气活血法治疗冠心病合并抑郁的网状Meta分析
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作者 高璐 孔德昭 +2 位作者 曹宇博 王思佳 张哲 《中西医结合心脑血管病杂志》 2025年第4期503-512,共10页
目的:采用网状Meta分析比较不同疏肝理气活血类方药治疗冠心病合并抑郁的有效性和安全性。方法:检索中国知网(CNKI)、万方(WanFang Data)、维普(VIP)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)、PubMed、EMbase、The Cochrane Library和Web o... 目的:采用网状Meta分析比较不同疏肝理气活血类方药治疗冠心病合并抑郁的有效性和安全性。方法:检索中国知网(CNKI)、万方(WanFang Data)、维普(VIP)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)、PubMed、EMbase、The Cochrane Library和Web of Science数据库,搜集不同疏肝理气活血类方药治疗冠心病合并抑郁的随机对照试验(RCT)和抗抑郁药治疗冠心病合并抑郁的RCT,检索时限均为建库至2023年5月20日。筛选文献、提取资料和评价纳入研究的偏倚风险后,采用ADDIS 1.16.6和Stata/SE 15.0软件进行网状Meta分析,并进行证据质量GRADE分级及最小背景化框架,选取可信度较高的结果。结果:共纳入16个RCT,包括2种中药方剂,4种选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRIs)。网状Meta分析及最小背景化框架结果显示,降低汉密尔顿抑郁量表(HAMD)评分方面,冠心病治疗+帕罗西汀+血府逐瘀汤可能最佳,其次可能为冠心病治疗+帕罗西汀、冠心病治疗+氟西汀、冠心病治疗+舍曲林、冠心病治疗+西酞普兰;降低C反应蛋白(CRP)值方面,冠心病治疗+西酞普兰可能最佳,其次可能为冠心病治疗+帕罗西汀、冠心病治疗+疏肝解郁汤。结论:当前证据表明,冠心病治疗+帕罗西汀+血府逐瘀汤降低HAMD量表评分最佳,冠心病治疗+西酞普兰降低CRP值最佳,需根据病人具体情况及药物特点进行个体化治疗,但受纳入研究数量和质量的限制,上述结论尚待更多高质量研究予以验证。 展开更多
关键词 冠心病 疏肝理气活血 中医药 抑郁 贝叶斯法 网状Meta分析 最小背景化框架 GRADE分级
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基于双流特征增强网络的视频行为识别
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作者 赵晨 冯秀芳 +2 位作者 董云云 温昕 曹若琛 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第3期495-505,共11页
【目的】双流卷积网络主要通过融合视频的空间流特征和时间流特征以达到较高的识别精度,传统双流卷积使用光流或者时间位移模块来提取时间特征,使用光流的缺点在于光流抽取工作量繁重,而使用时间位移模块的缺点在于会破坏原本视频帧的... 【目的】双流卷积网络主要通过融合视频的空间流特征和时间流特征以达到较高的识别精度,传统双流卷积使用光流或者时间位移模块来提取时间特征,使用光流的缺点在于光流抽取工作量繁重,而使用时间位移模块的缺点在于会破坏原本视频帧的空间特征和通道特征。【方法】提出了一种双流特征增强网络Two-stream Feature Enhancement Network(TFEN)解决上述问题,针对时间位移导致的特征破坏问题,提出了空间增强时间位移模块Spatial Enhancement-Temporal Shift Module(SE-TSM)和通道增强时间位移模块Channel Enhancement-Temporal Shift Module(CE-TSM),在每次时间位移后进行特征增强以改善特征受损。针对光流问题提出了融合基于帧差的时间流网络,相较于光流,使用帧差耗时短易操作。针对帧差运动信息微弱问题,提出了运动增强模块Sports Improvement Module(SIM)增强运动特征以提高性能。【结果】本文网络在公开视频数据集UCF101和HMDB51上分别达到了96.1%和75.7%的精度,优于目前主流网络。 展开更多
关键词 行为识别 双流网络 时间位移 光流 帧差
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基于时空双流特征增强网络的视频行为识别 被引量:2
15
作者 赵晨 冯秀芳 曹若琛 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期871-878,共8页
针对双流卷积网络中使用时间位移模块导致残差分支空间通道特征破坏和对全局时间特征提取不充分,以及使用帧差的特征微弱等问题,提出一种结合增强帧差信息的时空双流特征增强网络。该网络由空间流网络分支和时间流网络分支构成,空间流使... 针对双流卷积网络中使用时间位移模块导致残差分支空间通道特征破坏和对全局时间特征提取不充分,以及使用帧差的特征微弱等问题,提出一种结合增强帧差信息的时空双流特征增强网络。该网络由空间流网络分支和时间流网络分支构成,空间流使用ResNet50为骨干网络,构建空间增强时间位移模块和通道增强时间位移模块解决空间通道特征破坏问题,构建全局时空提取模块提取全局时空信息。时间流网络使用Inceptionv4作为骨干网络,提出运动增强模块解决帧差特征微弱问题。该模型在UCF101和HMDB51数据集上准确率达到96.6%和76.1%。与其它算法相比,识别精度较高,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 双流网络 行为识别 深度学习 时间位移 帧差 空间特征 通道特征
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深度帧差CNN下激光雷达交通视频图像运动目标检测
16
作者 江雪芸 焦勇 郭丽君 《激光杂志》 北大核心 2025年第8期134-140,共7页
激光雷达交通视频图像检测中,传统帧差法在面对目标运动速度过快或过慢时,往往难以有效区分并准确捕捉运动目标。针对这一问题,提出深度帧差结合卷积神经网络(CNN)的激光雷达交通视频图像运动目标检测方法。首先通过帧差法捕捉连续帧之... 激光雷达交通视频图像检测中,传统帧差法在面对目标运动速度过快或过慢时,往往难以有效区分并准确捕捉运动目标。针对这一问题,提出深度帧差结合卷积神经网络(CNN)的激光雷达交通视频图像运动目标检测方法。首先通过帧差法捕捉连续帧之间的像素变化,采用CNN模型深度挖掘并提取这些变化中的关键目标特征矢量,通过CNN的平均池化层进一步精炼和压缩了特征表示,有效去除了冗余信息,同时保留了对于区分运动目标至关重要的特征。实验结果显示,相较于其他对比方法,该方法能够更精确地识别并跟踪不同速度下的运动目标,为智能交通系统的构建提供了强有力的技术支持。 展开更多
关键词 激光雷达 运动目标检测 深度卷积神经网络 帧差法 视频图像
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基于深度学习的视频插帧研究进展
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作者 吴晨阳 张勇 +3 位作者 韩树豪 郭春乐 李重仪 程明明 《自动化学报》 北大核心 2025年第8期1760-1776,共17页
视频插帧技术是视频处理领域的研究热点问题.它通过生成中间帧来提高视频的帧率,从而使视频播放更加流畅,在老视频修复、电影后期制作和慢动作生成等领域发挥着重要的作用.随着深度学习技术的迅猛发展,基于深度学习的视频插帧技术已经... 视频插帧技术是视频处理领域的研究热点问题.它通过生成中间帧来提高视频的帧率,从而使视频播放更加流畅,在老视频修复、电影后期制作和慢动作生成等领域发挥着重要的作用.随着深度学习技术的迅猛发展,基于深度学习的视频插帧技术已经成为主流.本文全面综述现有的基于深度学习的视频插帧工作,并且深入分析这些方法的优点与不足.随后,详细介绍视频插帧领域的常用数据集,这些数据集为视频插帧相关研究和算法训练提供重要支撑.最后,对当前视频插帧研究中仍然存在的挑战进行深入思考,并且从多个角度展望未来的研究方向,旨在为该领域后续的发展提供参考. 展开更多
关键词 视频插帧 深度神经网络 卷积神经网络
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基于段帧特征图的双流CNN噪声识别模型
18
作者 李春腾 黄智 +2 位作者 李诠娜 魏海礁 徐松岩 《海军工程大学学报》 北大核心 2025年第5期44-49,72,共7页
鉴于噪声抑制算法对不同类型激励源生成的运动感应噪声处理效果不同,为进一步提高算法对运动感应噪声的适配性,提出了一种基于段帧特征图的双流卷积神经网络噪声识别模型。首先,通过设计能够描述运动感应噪声特征的段帧特征图,为噪声识... 鉴于噪声抑制算法对不同类型激励源生成的运动感应噪声处理效果不同,为进一步提高算法对运动感应噪声的适配性,提出了一种基于段帧特征图的双流卷积神经网络噪声识别模型。首先,通过设计能够描述运动感应噪声特征的段帧特征图,为噪声识别模型提供有效的全局特征和细节特征,并构造了一种双流卷积神经网络以充分提取段帧特征图提供的噪声特征;然后,在实验室环境下搭建噪声识别模型性能测试平台,结合Quick Sounds数据库引入复杂水下激励源类型,设置了多组对照实验。结果表明:段帧特征图可以有效表征运动感应噪声类型,能够弥补神经网络识别能力的不足,从而使所提噪声识别模型展现出良好的性能。 展开更多
关键词 运动感应噪声 段特征图 帧特征图 双流卷积神经网络
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基于TD-OFDM的MESH自组网络广播信道设计方法
19
作者 黄坚 黄波 《移动通信》 2025年第2期115-119,共5页
针对Wi-Fi MESH各节点发送数据时会发生丢包的现象,导致通信传输可靠性不高的问题,提出了一种基于TDOFDM的MESH自组网络广播信道设计方法。首先,进行帧结构设计,设计广播子帧和数据子帧的结构。接着,进行时间同步,同步完成后数据在物理... 针对Wi-Fi MESH各节点发送数据时会发生丢包的现象,导致通信传输可靠性不高的问题,提出了一种基于TDOFDM的MESH自组网络广播信道设计方法。首先,进行帧结构设计,设计广播子帧和数据子帧的结构。接着,进行时间同步,同步完成后数据在物理层进行一系列流程,完成整个广播信道的设计。经过仿真,实验结果表明将物理广播信道加入MESH组网后对比基于Wi-Fi的MESH组网,自组网碰撞和重传大大减少,正确接收码字的概率提升了18.6%,提高了通信传输的可靠性。 展开更多
关键词 MESH自组网 物理广播信道 帧结构 物理层
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基于帧调度及增量调度的高铁通信网络调度算法
20
作者 李敬钦 《自动化与仪器仪表》 2025年第5期54-58,共5页
为保障高铁通信网络数据传输的实时性,研究对其门控调度算法进行了分析,提出了基于帧调度及增量调度的门控调度算法。该算法采用了帧调度和增量调度的关键技术,并通过等价简化技术有效减少了约束数量。经实验测试,研究提出的门控调度算... 为保障高铁通信网络数据传输的实时性,研究对其门控调度算法进行了分析,提出了基于帧调度及增量调度的门控调度算法。该算法采用了帧调度和增量调度的关键技术,并通过等价简化技术有效减少了约束数量。经实验测试,研究提出的门控调度算法能实现数据流的有序传输,避免流间冲突。同时,研究提出的算法还能降低时间触发流和非时间触发流各8.8%和16.3%的传输时延,并降低时间触发流46.4%的传输抖动。此外,以500条和1000条流量为例,研究提出的算法还能分别降低19.6%和28.3%的总约束数量。上述结果表明,通过研究提出的门控调度算法能有效提升高铁通信网络的数据传输速度,降低其传输时延。经实际应用,研究提出的门控调度算法能满足高铁通信网络调度的需求,有效保障列车控制、铁路信号及视频安全。 展开更多
关键词 高铁 通信网络 帧调度 增量调度 门控调度
原文传递
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