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题名改进FCOS模型的细长物体检测算法研究
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作者
范佳能
李开宇
仲志强
赵慧弢
白千帆
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机构
南京航空航天大学自动化学院
南瑞集团有限公司
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出处
《机械制造与自动化》
2025年第1期123-127,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61905112)
南京航空航天大学校创新计划项目(xcxjh20220335)。
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文摘
针对以电缆为代表的细长物体目标检测问题,以FCOSv2模型为基础,通过融合细长物体的“细长度”和方向角度θ信息改进了正样本分配策略,在主干网络和预测头加入调制可变形卷积,提升改进后FCOS模型的检测能力。实验结果表明:在推理速度相当的情况下,改进后的FCOS模型达到83.2%的mAP,实现了检测精度与速度的均衡。
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关键词
细长物体
目标检测
正样本分配
FCOS
特征自适应
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Keywords
slender object
object detection
positive sample allocation
FCOS
feature adaptation
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分类号
TP202
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名细长轴楔横轧模具设计及仿真实验
被引量：4
- 2
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作者
尚仲平
王胜强
刘志亮
王英杰
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机构
燕山大学继续教育学院
燕山大学国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
上海宝钢技术中心
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出处
《塑性工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期44-50,共7页
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基金
秦皇岛科技厅支撑计划资助项目(2012021A003)
细长轴楔横轧数学模型及成形机理研究
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文摘
细长、锥形阶梯轴类大断面收缩率零件(断面收缩率>75%)成形,是楔横轧新技术较特殊的一种成形形式,具有广阔的应用前景,其在成形建筑用材、汽车关键轴类零件等起着不可替代的作用。基于目前对细长、锥形阶梯轴的研究尚不多见,对其成形规律、缺陷的产生机理也缺少了解,该文根据细长轴的几何特殊性,进行了相应的模具设计和布楔设计;基于DEFORM有限元平台,对轧制全过程进行模拟,得到了各模具参数对应力应变的影响变化规律,并利用遗传算法对模具进行了多目标优化设计。
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关键词
细长轴
楔横轧
模具设计
参数影响
多目标优化
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Keywords
slender shaft parts
cross wedge rolling
die design
parameter influence
multi-objective optimization
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分类号
TG335.1
[金属学及工艺—金属压力加工]
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题名基于改进YOLOv8的细长物体检测方法
被引量：1
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作者
李佳兴
文峰
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机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《沈阳理工大学学报》
CAS
2024年第4期13-18,26,共7页
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基金
国家重点研发计划“社会治理与智慧社会科技支撑”重点专项(2022YFC3302502)。
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文摘
在计算机视觉领域,无锚框的检测算法能够较好地检测并定位任意几何形状的物体,有利于检测细长物体。从更好保留细长物体信息、防止信息的混淆以及更好表达非局部信息之间关联的角度出发,提出改进YOLOv8的细长物体检测方法。在YOLOv8的骨干和头部网络中加入有助于处理细长物体的SPD-Conv构建块,SPD-Conv充分利用空间分割与非跨步卷积处理技术,有效减少细长物体特征的丢失;改进YOLOv8骨干网络中的卷积运算,解决参数共享的问题,对图像不同位置和不同通道的特征赋予不同的重要性和含义;为更好标定细长目标,使用非局部non_local注意力机制理解图像中的长距离依赖关系和相关性。实验结果表明:与YOLOv8原型相比,改进算法平均精度提升了11.35%,推理速度略有降低,为每秒20帧,基本达到了实时性要求。
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关键词
YOLOv8
目标检测
注意力机制
细长物体识别
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Keywords
YOLOv8
object detection
attention mechanism
slender object recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进的无锚框目标检测算法的涡检测
- 4
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作者
宣扬
吕宏强
安慰
刘学军
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
中国空气动力研究与发展中心空气动力学国家重点实验室
软件新技术与产业化协同创新中心
南京航空航天大学航空学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2023年第1期150-161,共12页
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基金
航空科学基金(2018ZA52002,2019ZA052011)
空气动力学国家重点实验室基金(SKLA20180102)
气动噪声控制重点实验室基金(ANCL20190103)。
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文摘
在流体运动中涡对各种流场结构的生成和维持起着至关重要的作用,涡的识别和检测有助于理解流体流动规律。传统涡识别方法别存在定义不准确、严重依赖经验阈值、泛化性能差等问题,因此涡检测具有一定挑战性。本文从计算机视觉的角度出发,提出了一个基于目标检测算法的涡检测模型。针对原始目标检测模型对极端宽高比的细长涡检测效果不理想的问题,对两种不同类型涡的数据特性进行分析,并提出了基于可变形卷积(Deformable convolutional network,DCN)的特征自适应模块和基于改进损失函数的细长样本挖掘方法。采用圆柱尾流涡和潜艇尾部涡数据集对所提模型进行验证,实验结果表明改进后的模型检测精确率显著提高,并在细长涡的检测精确率上有显著提升,有效地平衡了各类型的涡检测性能。
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关键词
涡检测
细长目标检测
无锚框目标检测算法
特征自适应
细长样本挖掘
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Keywords
vortex detection
slender object detection
anchor-free object detection
feature adaptation
slender sample mining
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名LF6铝合金细长轴对称车削加工参数优化
被引量：9
- 5
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作者
孙捷夫
孔繁霁
杨巍
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机构
沈阳飞机工业(集团)有限公司
哈尔滨工程大学智能科学与工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2021年第7期150-154,共5页
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基金
国家重点研发计划(2019YFB200540)。
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文摘
为解决LF6铝合金细长轴车削加工弯曲变形大和表面质量差问题,提出基于专用车夹的对称车削加工工艺。基于力学模型分析和切削模型分析,锁定加工参数是影响细长轴加工质量的核心因素,基于中心复合法设计试验方案,分别利用极值法和响应面法探究加工参数对最大弯曲变形量和表面粗糙度的影响规律,基于JMP软件的等高线刻画器模块对加工参数进行多目标优化计算,并将优化结果通过实际加工对比验证,结果表明:采用对称车削工艺从原理上可实现低成本、大刚度、高效率细长轴加工,基于响应面法优化的对称车削加工参数可实现弯曲变形和表面质量的精准控制。
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关键词
LF6铝合金细长轴
对称车削
弯曲变形
多目标优化
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Keywords
LF6 aluminium alloy slender shaft
symmetric turning
bending deformation
multi-objectives optimization
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分类号
TH161
[机械工程—机械制造及自动化]
TG51
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名基于改进FCOS的细长物体检测算法
被引量：2
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作者
王梅
胡晓杰
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机构
沈阳理工大学信息科学与工程学院
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出处
《沈阳理工大学学报》
CAS
2022年第4期8-13,19,共7页
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基金
辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(面上青年人才项目)(LJKZ0267)。
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文摘
目标检测作为计算机视觉的重要分支之一应用广泛,其中针对细长物体的检测不仅研究成果少,且识别精度低。相较于基于锚框的检测算法,无锚框方法对任意几何形状物体的定位均具有较好的灵活性,能更好地适应细长物体的形状,其中基于全卷积网络的一阶段检测算法(FCOS)通过基于中心度的预测框抑制机制可以更好地标定细长目标。据此提出改进FCOS的细长物体检测算法,将FCOS骨干网络中卷积运算替换为可变形卷积,设计了增强的特征金字塔网络的特征融合模块(EFPN),EFPN充分利用通道注意力机制和空洞卷积减少语义信息的丢失,同时能进行有效的特征融合;为更好标定细长目标,使用带有细长度的中心度抑制低质量的检测框。实验结果表明,改进的算法与FCOS相比平均精度提升了3.3%,与卷积神经网络(Faster R-CNN)相比提升了6.9%,验证了其有效性。
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关键词
细长物体检测
可变形卷积
注意力机制
空洞卷积
中心度
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Keywords
slender object detection
deformable convolution
attention mechanism
dilated convolution
center-ness
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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