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Outdoor relative radiometric calibration method using gray scale targets 被引量:2
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作者 DUAN YiNi YAN Lei +2 位作者 YANG Bin JING Xin CHEN Wei 《Science China(Technological Sciences)》 SCIE EI CAS 2013年第7期1825-1834,共10页
The radiometric calibration of remote sensors is a basis and prerequisite of information quantification in remote sensing. This paper proposes a method for outdoor relative radiometric calibration using gray scale tar... The radiometric calibration of remote sensors is a basis and prerequisite of information quantification in remote sensing. This paper proposes a method for outdoor relative radiometric calibration using gray scale targets. In this method, the idea of two substitutions is adopted. Sunlight is used to replace the integrating sphere light source, and gray scale targets are used to re-place the diffuser. In this way, images at different radiance levels obtained outdoors can calculate the relative radiometric cali-bration coefficients using the least square method. The characteristics of this method are as follows. Firstly, compared with la-boratory calibration, it greatly reduces the complexity of the calibration method and the test cost. Secondly, compared with the existing outdoor relative radiometric calibration of a single radiance level, it uses test images of different radiance levels to re-duce errors. Thirdly, it is easy to operate with fewer environmental requirements, has obvious advantages in the rapid calibra-tion of airborne remote sensors before or after flight and is practical in engineering. This paper theoretically and experimental-ly proves the feasibility of this method. Calibration experiments were conducted on the wide-view multispectral imager (WVMI) using this method, and the precision of this method was evaluated by analyzing the corrected images of large uniform targets on ground. The experiment results have demonstrated that the new method is effective and its precision meets the re-quirement of the absolute radiometric calibration. 展开更多
关键词 RELATIVE radiometric calibration RELATIVE radiometric CORRECTION precision evaluation GRAY scale target
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Target classification using SIFT sequence scale invariants 被引量:5
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作者 Xufeng Zhu Caiwen Ma +1 位作者 Bo Liu Xiaoqian Cao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2012年第5期633-639,共7页
On the basis of scale invariant feature transform(SIFT) descriptors,a novel kind of local invariants based on SIFT sequence scale(SIFT-SS) is proposed and applied to target classification.First of all,the merits o... On the basis of scale invariant feature transform(SIFT) descriptors,a novel kind of local invariants based on SIFT sequence scale(SIFT-SS) is proposed and applied to target classification.First of all,the merits of using an SIFT algorithm for target classification are discussed.Secondly,the scales of SIFT descriptors are sorted by descending as SIFT-SS,which is sent to a support vector machine(SVM) with radial based function(RBF) kernel in order to train SVM classifier,which will be used for achieving target classification.Experimental results indicate that the SIFT-SS algorithm is efficient for target classification and can obtain a higher recognition rate than affine moment invariants(AMI) and multi-scale auto-convolution(MSA) in some complex situations,such as the situation with the existence of noises and occlusions.Moreover,the computational time of SIFT-SS is shorter than MSA and longer than AMI. 展开更多
关键词 target classification scale invariant feature transform descriptors sequence scale support vector machine
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Generation and characterization of millimeter-scale plasmas for the research of laser plasma interactions on Shenguang-Ⅲ prototype 被引量:3
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作者 李志超 郑坚 +10 位作者 丁永坤 尹强 蒋小华 李三伟 郭亮 杨冬 王哲斌 章欢 刘永刚 詹夏宇 唐琦 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第12期368-372,共5页
In order to produce millimeter-scale plasmas for the research of laser-plasma interactions (LPIs), gasbag target is designed and tested on Shenguang-III prototype laser facility. The x-ray pinhole images show that m... In order to produce millimeter-scale plasmas for the research of laser-plasma interactions (LPIs), gasbag target is designed and tested on Shenguang-III prototype laser facility. The x-ray pinhole images show that millimeter-scale plasmas are produced with the gasbag. The electron temperature inferred from the stimulated Raman scattering (SRS) spectrum is about 1.6 keV. The SRS spectrum also indicates that the electron density has a fiat region within the duration of 200 ps. The obvious differences between the results of the gasbag and that of the void half hohlraum show the feasibility of the gasbag target in creating millimeter-scale plasmas. The LPIs in these millimeter-scale plasmas may partially mimic those in the ignition condition because the duration of the existence of a flat plasma density is much larger than the growth time of the two main instabilities, i.e., SRS and stimulated Brillouin scattering (SBS). So we make the conclusion that the gasbag target can be used to research the large-scale LPIs. 展开更多
关键词 gasbag target large scale laser plasma interaction stimulated Raman scattering
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煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法 被引量:4
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作者 毛清华 翟姣 +2 位作者 胡鑫 苏毅楠 薛旭升 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期1347-1361,共15页
为解决煤矿综采工作面人员尺度多变、危险区域动态变化等因素导致人员入侵危险区域时,视频AI识别准确率不高的问题,提出一种RSCA-YOLOv8s与危险区域自动划分的煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法。针对综采工作面人员识别准确... 为解决煤矿综采工作面人员尺度多变、危险区域动态变化等因素导致人员入侵危险区域时,视频AI识别准确率不高的问题,提出一种RSCA-YOLOv8s与危险区域自动划分的煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法。针对综采工作面人员识别准确率低问题,在YOLOv8s模型基础上引入RFAConv-SE(Squeeze-and-Excitation with Receptive-Field Attention Convolution)与CCNet(Criss-Cross Attention Network)注意力模块提高复杂背景图像中模型对全局及上下文信息的捕获能力,C2f模块融合Res2Net网络提高模型的多尺度和小目标人员特征提取能力,通过改进的SPCASFF(Adaptive Structure Feature Fusion with Sub-Pixel Convolution layer)模块提升模型对多尺度人员特征的自适应融合能力。针对综采工作面摄像头跟随液压支架动态变化导致危险区域在视场范围内动态变化的问题,提出一种基于护帮板、挡煤板标志性目标关键特征点提取的危险区域自动划分方法。针对危险区域不规则变化与基于重叠度的判断方法参数设置困难的问题,提出一种基于射线法判断人员与危险区域像素坐标位置关系的人员入侵危险区域精准识别方法。通过消融试验、RSCA-YOLOv8s与YOLOv5s、YOLOv8-SPDConv等方法对比试验,以及综采工作面7组多场景危险区域自动划分与5组人员入侵危险区域识别试验测试,结果表明:RSCA-YOLOv8s的人员识别方法准确率更高,达到了97.2%,相较基线模型mAP@0.5提高了1.1%,mAP@0.5:0.95提高了2.5%,对小目标人员具有更准确的识别能力和更高的识别精度;该方法危险区域自动划分的平均准确率为97.285%,人员入侵危险区域的判别准确率为98%以上。 展开更多
关键词 综采工作面 人员入侵 危险区域 多尺度目标 YOLOv8s 区域自动划分
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Distribution characteristic of scattering field for an ellipsoidal target irradiated by an electromagnetic wave from an arbitrary direction
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作者 李应乐 黄际英 +1 位作者 王明军 张家田 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2008年第9期3394-3401,共8页
It is of great importance for engineering applications to obtain the expression of scattering field for an ellipsoidal target irradiated by an electromagnetic wave from an arbitrary direction. Literature relevant to t... It is of great importance for engineering applications to obtain the expression of scattering field for an ellipsoidal target irradiated by an electromagnetic wave from an arbitrary direction. Literature relevant to this problem is seldom found. In this paper, the scattering field for an ellipsoidal target is presented by utilizing the scale transformation of electromagnetic field and the rotation of coordinate system, with an electromagnetic wave projecting on the target from an arbitrary direction. The obtained result is in good agreement with the solution available from the literature if we consider the scale factors to be unity. Taking a conducting ellipsoidal target for sample, we perform the partial simulations of the ellipsoidal model and a plant leaf model by choosing different scale factors. The obtained results show that the distribution characteristic of scattering field is sensitively affected by the polarization of the incident wave and varies not much with the incident wave angle but changes with the observation point. At some points the scattering energy arrives at its maximum. 展开更多
关键词 ellipsoidal target scale analysis arbitrary incidence and polarization scattering characteristics
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基于双关键点的拥挤行人检测方法 被引量:1
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作者 沈继锋 盛常宝 +1 位作者 陈逸飞 左欣 《江苏大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期140-148,共9页
针对行人检测中远距离目标像素稀少和遮挡产生人体模式信息缺失导致的严重漏检问题,提出一种基于双关键点组合的行人检测方法.该方法利用人体头部与中心区域的关键点,有效提取和融合行人的判别语义特征,从而显著降低行人的漏检率.首先,... 针对行人检测中远距离目标像素稀少和遮挡产生人体模式信息缺失导致的严重漏检问题,提出一种基于双关键点组合的行人检测方法.该方法利用人体头部与中心区域的关键点,有效提取和融合行人的判别语义特征,从而显著降低行人的漏检率.首先,在深层聚合主干特征网络上引入可变形卷积来扩大感受野,增强人体模式的语义信息;其次,设计了一种基于关键点组合的双分支联合检测模块,通过重新定义不同分支的正样本,强化小尺度与遮挡目标的语义信息;最后,借助非极大值抑制算法融合双分支检测结果.结果表明:在CityPerson验证数据集的普通、小尺度与严重遮挡子集上,文中方法的平均漏检率分别达到8.24%、11.81%和30.59%,特别是对于严重遮挡子集,漏检率相比传统方法ACSP降低15.71%;文中方法检测速度也达到16帧/s;在CrowdHuman上文中方法的平均精度和平均漏检率分别达到86.30%和45.52%.与其他先进方法相比,文中方法在平均精度、漏检率和检测速度方面都呈现出更优异的性能,在密集行人的复杂场景中具有较好的应用价值. 展开更多
关键词 行人检测 拥挤场景 遮挡目标 小尺度目标 双关键点 可变形卷积 双分支融合 非极大值抑制
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改进YOLOv8的无人机航拍小目标检测算法 被引量:2
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作者 许景科 索祥龙 周磊 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期119-131,共13页
在无人机航拍图像目标检测任务中,存在小目标多且分布密集,目标背景复杂,类别样本数量不平衡,无人机算力偏低等问题。为此提出一种改进YOLOv8的算法MFF-YOLOv8(multi-feature fusion YOLOv8)。在C2f模块的Bottleneck模块中融合可变形卷... 在无人机航拍图像目标检测任务中,存在小目标多且分布密集,目标背景复杂,类别样本数量不平衡,无人机算力偏低等问题。为此提出一种改进YOLOv8的算法MFF-YOLOv8(multi-feature fusion YOLOv8)。在C2f模块的Bottleneck模块中融合可变形卷积DCNv3(deformable convolution v3),增强模型主干部分的特征提取能力。设计了一种新的MFFPN(multi-feature fusion pyramid network)特征融合网络结构,增加更多特征融合路线,保留更多的底层特征图细节和特征,提高模型对小目标的检测能力。增加P2小目标检测层并优化原有的P5检测层,增强了对小目标的检测精度并降低参数量。最后,引入动态头Dyhead(dynamic head)进一步增强模型的检测精度,在Visdrone2019公共数据集的实验中,MFF-YOLOv8s算法的检测精度mAP50和mAP50:95相比YOLOv8s分别提高10.2个百分点和7.1个百分点,参数量降低77.04%,检测精度超越YOLOv11,满足了无人机平台对精度和轻量化的需求。 展开更多
关键词 YOLOv8 小目标检测 多尺度特征融合 轻量化
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Infrared Image Small Target Detection Based on Bi-orthogonal Wavelet and Morphology
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作者 迟健男 张朝晖 +1 位作者 王东署 郝彦爽 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2007年第3期203-208,共6页
An image multi-scale edge detection method based on anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet is given in theory. Convolution operation property and function as a differential operator are analyzed,which anti-symmetrical... An image multi-scale edge detection method based on anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet is given in theory. Convolution operation property and function as a differential operator are analyzed,which anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet transform have. An algorithm for wavelet reconstruction in which multi-scale edge can be detected is put forward. Based on it, a detection method for small target in infrared image with sea or sky background based on the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet and morphology is proposed. The small target detection is considered as a process in which structural background is removed, correlative background is suppressed, and noise is restrained. In this approach, the multi-scale edge is extracted by means of the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet decomposition. Then, module maximum chains formed by complicated background of clouds, sea wave and sea-sky-line are removed, and the image background becomes smoother. Finally, the morphology based edge detection method is used to get small target and restrain undulate background and noise. Experiment results show that the approach can suppress clutter background and detect the small target effectively. 展开更多
关键词 控制导航系统 航天器 边缘方向 红外线图像 小目标探测
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基于特征精炼网络的绝缘子缺陷检测
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作者 姜香菊 王瑞彤 马彦鸿 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第3期79-89,共11页
定期巡检绝缘子状态是保障电网安全运行的重要环节.针对航拍图像中绝缘子缺陷区域占比小和目标大小不一致造成的检测效果不理想的问题,提出一种基于特征精炼网络的绝缘子缺陷检测算法.首先,采用焦点调制网络(Focal Modulation Network,F... 定期巡检绝缘子状态是保障电网安全运行的重要环节.针对航拍图像中绝缘子缺陷区域占比小和目标大小不一致造成的检测效果不理想的问题,提出一种基于特征精炼网络的绝缘子缺陷检测算法.首先,采用焦点调制网络(Focal Modulation Network,FocalNet)对不同粒度级别的空间上下文进行编码,并使用其与跨级部分通道的快速空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling Faster Cross Stage Partial Channel,SPPFCSPC)共同构建特征提取主干,提高网络的特征提取能力;然后,设计增强特征自适应融合金字塔,提出定位信息补充分支以解决缺陷特征丢失问题,同时引入高效的多尺度注意力(Efficient Multi-Scale Attention,EMA)构建不同分辨率的丰富语义特征图;最后,采用特征精炼检测头提取和聚合绝缘子及缺陷的多尺度特征信息,生成更具辨别力的特征以用于检测不同尺度的目标.研究结果表明,特征精炼网络的均值平均精度(mean Average Pre-cision,mAP)达到98.2%,能够对多尺度绝缘子及缺陷进行有效识别,为绝缘子航拍图像的多尺度检测提供参考. 展开更多
关键词 绝缘子缺陷检测 智能巡检 多尺度目标检测 特征精炼 深度学习
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融合注意力与多尺度特征的城市街景实例分割 被引量:1
10
作者 王军 吕佳 程勇 《计算机系统应用》 2025年第1期90-99,共10页
城市街道场景实例分割算法可以显著提升城市环境感知和智能交通系统的准确性与效率,针对城市街景行人和车辆之间相互遮挡和背景干扰严重等问题,提出一种基于频率注意力机制和多尺度特征融合的实例分割模型FMInst.首先,构建一种高低频注... 城市街道场景实例分割算法可以显著提升城市环境感知和智能交通系统的准确性与效率,针对城市街景行人和车辆之间相互遮挡和背景干扰严重等问题,提出一种基于频率注意力机制和多尺度特征融合的实例分割模型FMInst.首先,构建一种高低频注意力机制进行交互编码从而增加高分辨率细节信息.其次,在Swin Transformer主干网络的Patch Merging层引入软池化操作,减少特征信息损失,有效提高小尺度目标分割结果.最后,结合MLP层构建多尺度的深度卷积,有效增强目标局部信息提取,提升实例分割精度.在Cityscapes公共数据集进行对比实验,结果表明FMInst的mAP提高1.2%,达35.6%,同时AP50提高2.2%,达61.4%,极大地改善实例分割的掩码质量和分割效果. 展开更多
关键词 城市街景 实例分割 频率注意力机制 多尺度特征融合 小目标
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海洋牧场人工鱼礁生境营造的生态学理论框架探索 被引量:5
11
作者 袁华荣 章守宇 +6 位作者 林军 冯雪 汪振华 佟飞 王凯 陈钰祥 陈丕茂 《水产学报》 北大核心 2025年第1期1-24,共24页
海洋牧场建设作为国家推动“蓝色粮仓”和修复近海渔业资源的关键举措之一,近年来在我国持续蓬勃发展。然而在快速发展的同时也面临着目标不够明确、生境功能与规模不清晰、生境系统不完善等诸多问题和挑战,尤其是理论基础薄弱。人工鱼... 海洋牧场建设作为国家推动“蓝色粮仓”和修复近海渔业资源的关键举措之一,近年来在我国持续蓬勃发展。然而在快速发展的同时也面临着目标不够明确、生境功能与规模不清晰、生境系统不完善等诸多问题和挑战,尤其是理论基础薄弱。人工鱼礁生境营造作为我国海洋牧场建设的重要基础和前提,对于维持目标物种的生长、繁殖等具有重要意义。然而,目前我国海洋牧场人工鱼礁生境营造主要考虑地质结构等物理适宜性因素,强调工程可操作性,却忽视了目标生物的生态适应性,导致生态功能性不足。在人工鱼礁生境营造过程中,目标种定位、构筑物结构和功能、尺度和规模等方面均存在一定盲目性。为解决这一问题,亟需构建海洋牧场人工鱼礁生境营造的理论框架。本文对国内外海洋牧场的发展历程进行了简要回顾和总结,对我国海洋牧场人工鱼礁生境的物理和生物环境进行了论述。整创了我国海洋牧场人工鱼礁生境营造的基本结构,在此基础上,探讨了我国海洋牧场人工鱼礁生境营造的生态学理论基础,构建了以目标物种为核心的理论框架,强调了生境结构与功能的符合性、尺度与效应的一致性,以期为我国海洋牧场人工鱼礁生境的生态可持续提供理论参考。 展开更多
关键词 海洋牧场 人工鱼礁生境 目标物种驱动 结构与功能 规模与效应 理论框架
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基于深度学习的植物叶病斑精细化分割方法 被引量:2
12
作者 徐虹 李林峰 +3 位作者 杨昊 文武 陈敏 周航 《沈阳农业大学学报》 北大核心 2025年第1期92-107,共16页
[目的]为解决植物叶中小目标病斑和病斑边缘分割精度差的问题,实现精确的植物叶病害严重程度的评估任务,开发了一种基于深度学习的植物叶片病斑精细分割方法。[方法]以葡萄叶黑腐病、葡萄叶黑麻疹病、草莓叶斑病组成的数据集Ⅰ,苹果叶... [目的]为解决植物叶中小目标病斑和病斑边缘分割精度差的问题,实现精确的植物叶病害严重程度的评估任务,开发了一种基于深度学习的植物叶片病斑精细分割方法。[方法]以葡萄叶黑腐病、葡萄叶黑麻疹病、草莓叶斑病组成的数据集Ⅰ,苹果叶斑点落叶病、苹果叶黑星病以及苹果叶桧胶锈病组成的数据集Ⅱ为例,以Deeplabv3+为基础,提出一种名为MFA-Net的改进的深度学习网络,其使用改进的Xception网络作为主干网络。首先,在编码器部分提出多尺度特征提取模块,并用其对主干网络进行改进;该模块通过3个分支提取不同尺度的信息,再通过由坐标注意力机制和通道注意力机制组成的双分支注意力部分突出病斑特征信息。其次,在编码器部分提出双残差空洞空间金字塔池化模块,其使用2个残差分支对病斑区域信息进行弥补,并利用自注意力机制帮助模型捕捉输入图像的细节信息。最后,通过引入2个融合模块组建解码器,有助于减轻信息的丢失问题并维持特征的丰富性。[结果]在评价指标上,2个数据集的mIoU分别为92.07%和91.91%。与Unet、Unet(Resnet50)、Unet++、HRNetV2、Deeplabv3+(Resnet101)和Deeplabv3+(Xception)等模型相比,在数据集Ⅰ上,mIoU分别提高3.73%、5.44%、3.18%、2.79%、5.93%和2.65%;在数据集Ⅱ上,mIoU分别提高3.82%、5.17%、2.92%、2.38%、6.37%和2.13%。[结论]在植物叶病斑区域分割领域中,该方法的分割效果得到了较好的提升,并改善了小目标病斑和病斑边缘的分割效果。 展开更多
关键词 多尺度特征 注意力机制 残差结构 小目标病斑分割 病斑边缘分割
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Rotational parameters estimation of maneuvering target in ISAR imaging 被引量:1
13
作者 Wenchen Li Jin Liu +2 位作者 Xuesong Wang Shunping Xiao Guoyu Wang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第1期41-46,共6页
The rotational parameters estimation of maneuvering target is the key of cross-range scaling of ISAR (inverse synthetic aperture radar), which can be used in the target feature extraction. The cross-range signal mod... The rotational parameters estimation of maneuvering target is the key of cross-range scaling of ISAR (inverse synthetic aperture radar), which can be used in the target feature extraction. The cross-range signal model of rotating target with fixed acceleration is presented and the weighted linear least squares estimation of rotational parameters with fixed velocity or acceleration is proposed via the relationship of cross-range FM (frequency modulation) parameter, scatterers coordinates and rotational parameters. The FM parameter is calculated via RWT (Radon-Wigner transform). The ISAR imaging and cross-range scaling based on scaled RWT imaging method are implemented after obtaining rotational parameters. The rotational parameters estimation and cross-range scaling are validated by the ISAR processing of experimental radar data, and the method presents good application foreground to the ISAR imaging and scaling of maneuvering target. 展开更多
关键词 inverse synthetic aperture radar maneuvering target rotational parameters estimation cross-range scaling scaled Radon-Wigner transform imaging.
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基于改进YOLOv8的道路交通小目标车辆检测算法 被引量:5
14
作者 火久元 苏泓瑞 +1 位作者 武泽宇 王婷娟 《计算机工程》 北大核心 2025年第1期246-257,共12页
针对交通道路中小目标车辆存在的识别困难、检测精度低以及误检和漏检等问题,提出一种基于YOLOv8算法的大内核、多尺度梯度组合的道路交通小目标车辆检测模型RGGE-YOLOv8。首先,使用RepLayer模型替换YOLOv8网络的主干部分,引入大内核深... 针对交通道路中小目标车辆存在的识别困难、检测精度低以及误检和漏检等问题,提出一种基于YOLOv8算法的大内核、多尺度梯度组合的道路交通小目标车辆检测模型RGGE-YOLOv8。首先,使用RepLayer模型替换YOLOv8网络的主干部分,引入大内核深度可分离卷积结构,拓展上下文信息,以增强模型对小目标的信息捕获能力;其次,使用GIoU代替原损失函数,解决IoU在预测框与真实框没有重叠时存在的无法优化问题;然后,引入全局注意力机制(GAM),通过减少信息丢失并增强全局交互信息来提高网络的特征表达能力;最后,引入CSPNet并重参化梯度组合特征金字塔,使得模型具有较大感受野和高形状偏差。实验结果表明,RGGE-YOLOv8在Visdrone数据集和自有数据集上mAP@0.5指标分别达到34.8%和94.7%,相较于原始YOLOv8n算法精度分别提高了2.2和5.51百分点,证明了RGGE-YOLOv8模型对道路小目标车辆检测的有效性。 展开更多
关键词 YOLOv8 小目标检测 深度学习 多尺度特征金字塔 注意力机制
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低空无人机实时目标检测算法 被引量:2
15
作者 杨永刚 姜文韬 高志云 《航空学报》 北大核心 2025年第16期210-223,共14页
针对低空无人机视角下的目标存在相互遮挡、像素小和复杂背景的问题,提出一种用于低空无人机平台的小目标检测算法HPRS-YOLO。在主干网络采用一种新的多尺度空间金字塔(SPMCC),抛弃基于最大池化的下采样形式,利用膨胀卷积动态调整网络... 针对低空无人机视角下的目标存在相互遮挡、像素小和复杂背景的问题,提出一种用于低空无人机平台的小目标检测算法HPRS-YOLO。在主干网络采用一种新的多尺度空间金字塔(SPMCC),抛弃基于最大池化的下采样形式,利用膨胀卷积动态调整网络的感受野,更有效地绘制检测对象的上下文信息;融合2种Metaformer模型改进C3K2模块,增强小目标结构和纹理特征信息,减少参数量,保持运算开销在较小水平;Dysample优化上采样算子,抑制偏移重叠和边界点值混乱,提高目标与背景的对比度;引入浅层细节处理模块(SDFM)重新设计颈部网络尾端,实现首尾跨尺度特征校准,强调对低层特征图的关注度,补偿小目标特征的缺失以及维护遮挡目标剩余空间信息的完整性。对数据集VisDrone2019进行消融实验和对比实验,相较于基线算法,mAP0.5和mAP0.5∶0.95分别提升5%和3%,对公开数据集DOTA进行泛化实验,mAP0.5提升2.0%,证明了所提算法具有良好的鲁棒性,最后将模型部署到嵌入式设备NVIDIA Jetson AGX Orin上进行验证,FPS达到60,表明HPRS-YOLO通过优化算法设计可以在保持高准确率的同时,确保实时检测的能力。 展开更多
关键词 低空无人机 小目标检测 多尺度 跨尺度特征校准 YOLOv11n Jetson AGX Orin
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融合多尺度特征的航拍目标检测算法 被引量:1
16
作者 杨路 裴俊莹 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第6期1486-1498,共13页
为解决无人机航拍图像中小目标样本居多,但可提取特征信息少,不利于提升航拍目标检测精度问题,提出一种基于YOLOv8s改进的航拍小目标检测算法。将可变形卷积应用于主干网络特征提取模块,自适应感受目标在不同位置和尺度上的细节信息;提... 为解决无人机航拍图像中小目标样本居多,但可提取特征信息少,不利于提升航拍目标检测精度问题,提出一种基于YOLOv8s改进的航拍小目标检测算法。将可变形卷积应用于主干网络特征提取模块,自适应感受目标在不同位置和尺度上的细节信息;提出包含特征收集模块和信息融合模块的多层次信息融合功能块,通过多层次信息融合功能块中的特征收集模块对主干网络不同尺度的特征信息进行提取和增强,获取精细的全局特征,利用信息融合模块将上下文丰富的语义信息注入到小目标检测层,实现局部信息和全局信息的融合,并将融合后的特征输入到检测网络中,得到检测结果。结果表明:所提算法的识别平均准确率和召回率相较于基线模型提升了6%和4.3%;相比于主流的检测算法,改进目标检测算法的小目标检测平均精度最高。 展开更多
关键词 航拍图像 可变形卷积 小目标检测 多尺度特征融合 目标检测层
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融合ViT与多尺度注意力的改进YOLOv8飞鸟识别算法
17
作者 张强 张灿智 +1 位作者 曹恒 员腾蛟 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第19期8151-8157,共7页
针对飞鸟识别中存在密集目标识别不准确、小目标检测困难等问题,提出一种基于改进YOLOv8的飞鸟识别算法。首先,针对密集目标识别难度大的问题,采用多尺度线性注意力机制EfficientViT替换骨干网络,实现全局感受野和多尺度学习,提升模型... 针对飞鸟识别中存在密集目标识别不准确、小目标检测困难等问题,提出一种基于改进YOLOv8的飞鸟识别算法。首先,针对密集目标识别难度大的问题,采用多尺度线性注意力机制EfficientViT替换骨干网络,实现全局感受野和多尺度学习,提升模型性能和效率的同时提高密集目标识别效果。然后,针对小目标飞鸟检测困难、容易出现漏检的问题,引入高效多尺度注意力(efficient multi-scale attention,EMA)机制,通过通道重组实现跨维度聚合特征,从而更好地捕捉全局信息,实现多尺度特征融合,减少漏检概率。实验结果表明,改进模型在鸟类识别基准数据集CUB-200-2011和自制数据集birds28上的mAP50分别达到77.1%和88.4%,较原始YOLOv8模型分别提高了4.5和5.4个百分点,验证了改进模型的有效性。 展开更多
关键词 飞鸟识别 多尺度注意力 密集目标识别 YOLOv8 EfficientViT EMA
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大尺度遥感图像机场残缺目标识别与评估
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作者 于淼 宋政伟 +3 位作者 张元淳 孙莉 张国和 刘达 《微电子学与计算机》 2025年第4期16-27,共12页
针对大尺度遥感中重要特征破损所导致的检测精度低、耗时长等问题,提出了一种基于YOLOv5模型的残缺目标检测与评估方法,弥补了深度网络在残缺目标识别与评估领域的空缺。围绕机场典型区域,构建了以残缺目标为核心的机场目标数据集(Airpo... 针对大尺度遥感中重要特征破损所导致的检测精度低、耗时长等问题,提出了一种基于YOLOv5模型的残缺目标检测与评估方法,弥补了深度网络在残缺目标识别与评估领域的空缺。围绕机场典型区域,构建了以残缺目标为核心的机场目标数据集(Airport Target Dataset,ATD);在YOLOv5模型的基础上进行了目标推理的适配性改进,构建了一种针对大尺度遥感图像的切片增强型辅助处理框架(Slice Enhancement Aided Inference Framework,SEAIF)。实验结果表明:残缺目标识别精度达到90%以上,单张图像平均处理时间小于40 s,在精度与速度上远超专业判读员。该方法有助于及时准确地评估机场基础设施,帮助灾难响应和维护操作,有着重要的应用前景。 展开更多
关键词 大尺度图像 残缺目标识别 机场目标数据集 YOLOv5
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改进YOLOv11的药包玻璃瓶缺陷检测方法
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作者 陈宏彩 程煜 任亚恒 《包装工程》 北大核心 2025年第9期203-208,共6页
目的针对药包玻璃瓶缺陷检测中目标检测精度低及小目标漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv11的药包玻璃瓶外观缺陷检测方法。方法首先,在YOLOv11的主干网络中引入动态蛇形卷积网络,通过其自适应地关注不同缺陷特性,有效聚焦不同形状和大... 目的针对药包玻璃瓶缺陷检测中目标检测精度低及小目标漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv11的药包玻璃瓶外观缺陷检测方法。方法首先,在YOLOv11的主干网络中引入动态蛇形卷积网络,通过其自适应地关注不同缺陷特性,有效聚焦不同形状和大小的缺陷特征,增强模型对缺陷局部结构特征的提取能力;其次,在浅层网络中构建多尺度空洞注意力机制,全面捕捉并整合多尺度特征信息;最后,设计微小目标检测层,捕捉网络结构浅层特征中丰富的细节信息,进一步提高微小缺陷目标的检测能力。结果实验结果表明,该方法在预灌封注射器数据集上的检测平均准确率达到88.38%,较基准模型提升3.8%,特别是在小目标检测上表现突出。结论改进方法能够有效提高药包玻璃瓶缺陷的检测精度,为自动化检测领域提供一种切实可行的解决方案。 展开更多
关键词 药包玻璃瓶 缺陷检测 YOLOv11 动态蛇形卷积 多尺度空洞注意力 小目标
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改进Salience-DETR的多部位小目标病灶检测算法
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作者 张茜 武雨露 +2 位作者 郑冰洁 董洁 杨关 《电子测量技术》 北大核心 2025年第19期217-224,共8页
多部位病灶检测在临床中具有重要意义,但不同部位的病灶在大小和形状上差异较大,且CT图像中病灶区域通常较小、病灶区域与周围背景相似,导致检测难度较大。针对上述问题,提出了一种基于Salience-DETR模型改进的多部位小目标病灶检测算... 多部位病灶检测在临床中具有重要意义,但不同部位的病灶在大小和形状上差异较大,且CT图像中病灶区域通常较小、病灶区域与周围背景相似,导致检测难度较大。针对上述问题,提出了一种基于Salience-DETR模型改进的多部位小目标病灶检测算法。首先,设计一种高效空间通道协同注意力机制ESCA,用于对Backbone提取的多尺度特征进行重构,加强模型对病灶重要信息的关注;其次,结合DenseASPP和AugFuison模块对跨层token融合网络进行优化,增强不同层级特征的多尺度融合能力;最后,引入Inner-GIoU损失函数,加速模型收敛并提高小目标病灶的检测性能。实验结果显示,在每张图像假阳性数目为0.5至4的情况下,改进后的模型在公开数据集DeepLesion和外部验证集上的平均检测灵敏度分别达到了83.26%和82.33%。可见,所提算法在多部位小目标病灶检测任务中表现出较高的检测精度和良好的泛化能力,具有一定的实际临床应用价值。 展开更多
关键词 病灶检测 小目标 多尺度特征融合 Salience-DETR 注意力机制 Inner-GIoU
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