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基于多传感器融合的无人车目标检测系统研究 被引量：1
1
作者 陈晓锋 李郁峰 +3 位作者 王传松 郭荣 樊宏丽 朱堉伦 《激光杂志》 北大核心 2025年第5期94-100,共7页
针对单一传感器存在受环境因素影响较大,容易造成漏检,误检且不同传感器之间的数据格式不同,融合复杂度高的问题,提出一种基于激光雷达和相机的决策级融合方法。首先对激光雷达和相机进行时空对齐,然后分别使用PointPillars算法和Yolov... 针对单一传感器存在受环境因素影响较大,容易造成漏检,误检且不同传感器之间的数据格式不同,融合复杂度高的问题,提出一种基于激光雷达和相机的决策级融合方法。首先对激光雷达和相机进行时空对齐,然后分别使用PointPillars算法和Yolov5算法对预处理后的点云数据和图像数据进行迁移训练和目标检测得到检测框,最后使用交并比匹配、D-S证据理论和加权框融合方法对目标结果进行融合。通过实车试验,得出提出的融合方法在激光雷达和相机的决策级融合场景中能够有效结合两者的优势,实现对环境的更全面感知,有效提升目标检测精度,减小误检,漏检的概率。 展开更多
关键词 多传感器融合 激光雷达 单目相机 D-S证据理论 加权框融合
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基于BoT-YOLOX的毫米波图像目标检测
2
作者 李刚 叶学义 +2 位作者 蒋甜甜 李文杰 应娜 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第3期484-494,共11页
主动毫米波(active millimeter wave,AMMW)图像具有噪声多、易含伪影、小目标多等特点,一直是隐匿目标检测的挑战.为此,提出了一种基于BoT-YOLOX的毫米波图像目标检测方法.首先,在模型主干网络中引入瓶颈型Transformer(bottleneck Trans... 主动毫米波(active millimeter wave,AMMW)图像具有噪声多、易含伪影、小目标多等特点,一直是隐匿目标检测的挑战.为此,提出了一种基于BoT-YOLOX的毫米波图像目标检测方法.首先,在模型主干网络中引入瓶颈型Transformer(bottleneck Transformer,BoT),加强模型的特征提取能力;然后,调整多尺度目标检测层,并集成全局注意力机制来提高对小目标的检测能力;最后,提出一种多视角加权框融合的后处理方法,用于集成不同视角检测结果,以提高模型的鲁棒性.在自行采集的包括54000幅图像的AMMW数据集上,与基准模型(YOLOX)相比,该模型达到了93.22%的检出率和4.46%的误检率,AP提升了6.74个百分点;在公开AMMW数据集上,与主流方法相比,mAP提升了4.07个百分点.实验结果表明,所提方法对AMMW图像场景的目标,小目标检测准确度更加出色. 展开更多
关键词 主动毫米波图像 瓶颈型Transformer 小目标检测 多视角加权框融合
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基于多尺度边框融合的实体语义增强方法
3
作者 吴灿 陈艳平 +2 位作者 扈应 黄瑞章 秦永彬 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第12期2983-2992,共10页
命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中的一项传统任务.基于跨度分类的方法是用来解决嵌套命名实体识别的主流方法.该方法通常是拼接实体边界的表示来获得跨度.然而,长实体容易导致2个实体边界之间的语义关联被弱... 命名实体识别(named entity recognition,NER)是自然语言处理中的一项传统任务.基于跨度分类的方法是用来解决嵌套命名实体识别的主流方法.该方法通常是拼接实体边界的表示来获得跨度.然而,长实体容易导致2个实体边界之间的语义关联被弱化,并且单一尺度的跨度无法完整地捕捉实体在不同上下文中的表现.对此提出了一种基于多尺度边框融合的实体语义增强方法.该方法将跨度表示为带有边界位置信息的边框.首先,将通过融合不同尺度实体特征得到多尺度边框以增强边框中的语义特征,使边框的上下文依赖性更强.然后,通过基于位置权重的注意力机制进一步细化边框的边界位置使得边框信息更准确.最后,同时预测边框的实体类别和相对于真实实体的位置偏移量,有效支持嵌套命名实体的识别和定位.该方法在ACE2004英文数据集、ACE2005英文数据集和Weibo中文数据集上分别取得了88.63%,88.53%,73.86%的F1值,证明了模型的有效性. 展开更多
关键词 命名实体识别 跨度分类 多尺度边框融合 实体语义增强 位置权重注意力机制
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多尺度特征融合与加权框融合的遥感图像目标检测
4
作者 张众维 王俊 +1 位作者 刘树东 王志恒 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期633-639,共7页
遥感图像中目标尺度变化大且目标长宽比差异大,导致遥感图像目标检测困难。针对遥感图像的这一特点,通过改进YOLO框架,提出EW-YOLO(Efficient Weighted-YOLO)提高遥感图像目标检测的精度。首先,在特征融合部分,设计多级特征融合结构,以... 遥感图像中目标尺度变化大且目标长宽比差异大,导致遥感图像目标检测困难。针对遥感图像的这一特点,通过改进YOLO框架,提出EW-YOLO(Efficient Weighted-YOLO)提高遥感图像目标检测的精度。首先,在特征融合部分,设计多级特征融合结构,以利用双分支的残差模块促进不同尺度特征的融合,并通过融合模块的级联以及跨层特征的融合设计,增强对不同尺度目标的提取能力,并进一步增强检测能力;其次,在预测部分,提出加权检测头,引入加权检测框融合(WBF),以利用置信度分数对每个候选框进行加权,并融合生成预测框,从而提高不同长宽比目标的检测精度;最后,针对图像尺寸过大的问题,提出图像重采样处理方法,即通过将图像采样至合适大小并参与网络训练,解决由于切割造成的大尺寸目标检测精度较低的问题。在DOTA数据集上进行的实验的结果表明,所提方法的检测平均精度均值(mAP)达到了77.47%,较基于原始YOLO框架的方法提升了1.55个百分点,且优于目前的主流方法。同时,也在HRSC和UCAS-AOD数据集上验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 遥感图像 目标检测 深度学习 多尺度特征融合 加权检测框融合
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侧扫声纳检测沉船目标的轻量化DETR-YOLO法 被引量：12
5
作者 汤寓麟 李厚朴 +4 位作者 张卫东 边少锋 翟国君 刘敏 张晓平 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期2427-2436,共10页
基于YOLOv5算法的侧扫声纳海底沉船目标检测方法虽然在检测精度和速度上取得了不错的成绩,但是如何在复杂海洋噪声背景下进一步提高小目标检测的准确性、降低重叠目标漏警和虚警率的同时实现模型的轻量化是一个亟需解决的课题。为此,本... 基于YOLOv5算法的侧扫声纳海底沉船目标检测方法虽然在检测精度和速度上取得了不错的成绩,但是如何在复杂海洋噪声背景下进一步提高小目标检测的准确性、降低重叠目标漏警和虚警率的同时实现模型的轻量化是一个亟需解决的课题。为此,本文创新融合DETR(end-to-end object detection with transformers)与YOLOv5结构,提出了基于DETR-YOLO模型的轻量化侧扫声纳沉船目标检测模型。首先,加入多尺度特征复融合模块,提高小目标检测能力。然后,融入注意力机制SENet(squeeze-and-excitation networks),强化对重要通道特征的敏感性。最后,采用加权融合框(weighted boxes fusion, WBF)策略,提升检测框的定位精度和置信度。实验结果表明,本文模型在测试集AP_0.5和AP_0.5∶0.95值分别达到84.5%和57.7%,较Transformer和YOLOv5a模型大幅度提高,以较小的效率损失和权重增加为代价取得了更高的检测精度,在提升全场景理解能力和小尺度重叠目标处理能力的同时满足轻量化工程部署需求。 展开更多
关键词 DETR-YOLO模型 多尺度特征复融合 加权融合框
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基于改进多传感器数据融合算法的温室环境检测研究 被引量：8
6
作者 宋坤 李雨婷 +3 位作者 张钰颖 高佳乐 杨玉强 李依潼 《现代电子技术》 2023年第20期178-182,共5页
采用传统方法进行温室环境参数检测,通常存在环境复杂、检测可靠性低、精度差等问题。为提高温室大棚多参数检测数据的准确性,提出一种改进的多传感器数据融合算法。首先利用箱线图算法剔除偏离大的传感器数据,得到最优数据集;其次使用... 采用传统方法进行温室环境参数检测,通常存在环境复杂、检测可靠性低、精度差等问题。为提高温室大棚多参数检测数据的准确性,提出一种改进的多传感器数据融合算法。首先利用箱线图算法剔除偏离大的传感器数据,得到最优数据集;其次使用支持度和置信距离理论构建新的支持矩阵,将剔除的异常数据用支持度最高值代替,提高参与融合的数据可靠性;然后利用改进的自适应加权算法对数据进行融合;最后经测试,对传感器数据融合算法和算术加权平均融合算法处理结果进行分析比较。实验结果表明,所提算法能够提高温室环境参数检测的精度,融合值的相对误差更低,稳健性较好。 展开更多
关键词 温室 参数检测 多传感器 数据融合 箱线图算法 自适应加权 支持度
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基于证据理论的概率盒融合改进方法
7
作者 杜奕 唐洪 +1 位作者 丁家满 刘力强 《昆明理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第5期43-51,共9页
针对证据理论对不同特征融合缺乏统一的融合框架及在矛盾数据处理上的不合理性,通过分析证据理论与概率盒核心DSS之间的关系,论证了利用证据理论融合概率盒的可行性.通过对概率盒融合前的预处理得到了统一的融合框架,在对比了证据理论... 针对证据理论对不同特征融合缺乏统一的融合框架及在矛盾数据处理上的不合理性,通过分析证据理论与概率盒核心DSS之间的关系,论证了利用证据理论融合概率盒的可行性.通过对概率盒融合前的预处理得到了统一的融合框架,在对比了证据理论和加权平均法融合概率盒方法的基础上,给出了利用加权平均法改进证据理论的概率盒融合算法.提出利用加权平均矛盾因子矩阵迫使矛盾焦元融合后的区间变窄,以此降低矛盾数据的不合理影响力.通过仿真实验证明了改进方法的有效性,并以滚动轴承故障信号为实例进行了图表对比与分析,结果表明改进方法能在不失证据合成规则推理性的前提下有效地处理矛盾焦元. 展开更多
关键词 证据理论融合 概率盒理论 DS结构体 加权平均 故障诊断
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面向嵌入式系统的轻量级目标检测算法 被引量：1
8
作者 刘鸿志 王耀力 常青 《电子设计工程》 2022年第24期104-109,114,共7页
由于嵌入式设备的内存和计算能力有限,在无人机平台上运行基于深度学习的目标检测算法进行实时解析具有很大的挑战性,同时,算法在小目标、高密度、多类别的场景下,检测精度有待提高。在此前提下,构建NCWS-YOLO轻量级算法,以YOLOv5算法... 由于嵌入式设备的内存和计算能力有限,在无人机平台上运行基于深度学习的目标检测算法进行实时解析具有很大的挑战性,同时,算法在小目标、高密度、多类别的场景下,检测精度有待提高。在此前提下,构建NCWS-YOLO轻量级算法,以YOLOv5算法为基础,基于非极大值抑制方法,融合加权框融合算法,提出了NCW方法,重构了预测端目标框筛选网络,使检测精度提升了3.9%。并且利用通道剪枝技术,对批归一化层进行通道稀疏化训练,选择不包括shortcut的层进行修剪,使参数量减少了74%,模型大小缩减了72.2%,浮点数运算降低了37.6%,将算法部署于嵌入式设备上实现了对无人机数据集的目标检测任务。所提方法在无人机数据集上测试精度(Pr)和平均精度(mAP@0.5)分别达到了0.941和0.969,在Nvidia Jetson TX2上推理速度提升了49.6%。实验数据表明,该网络能够在低功耗、算力低的嵌入式设备上进行实时检测。 展开更多
关键词 目标检测 模型剪枝 嵌入式设备 加权框融合 非极大值抑制
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一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型 被引量：14
9
作者 董乙杉 李兆鑫 +2 位作者 郭靖圆 陈天宇 卢树华 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2023年第4期349-356,共8页
针对X光行李图像安全检测过程中存在物品高度重叠遮挡及复杂背景干扰等问题,提出了一种融合注意力机制、数据增强策略与加权边框融合算法的改进YOLOv5网络模型用于X光违禁品检测。模型在Neck部分引入卷积注意力模块加强网络对违禁品深... 针对X光行李图像安全检测过程中存在物品高度重叠遮挡及复杂背景干扰等问题,提出了一种融合注意力机制、数据增强策略与加权边框融合算法的改进YOLOv5网络模型用于X光违禁品检测。模型在Neck部分引入卷积注意力模块加强网络对违禁品深层重要特征的提取,抑制背景干扰;训练阶段采用Mixup数据增强策略模拟带有高度重叠及遮挡物品的检测场景,加强模型复杂样本的学习能力;测试阶段采用加权边框融合算法对冗余预测框进行优化,提高模型精准预测能力。所提模型在3个大型复杂数据集SIXray、HiXray、OPIXray进行了测试,平均精度均值分别达到了89.6%、83.1%和91.6%。结果表明:所提模型能够有效提高YOLOv5检测复杂违禁品的能力,与现有诸多先进算法相比,具有较高的准确率和稳健性。 展开更多
关键词 X光图像 违禁品检测 注意力机制 加权边框融合
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