用于半监督火灾检测的分布自适应和动态课程伪标签框架

1

作者 王磊 胡节 彭博 《计算机应用》 北大核心 2025年第10期3131-3137,共7页

针对火灾图像标签过少、背景复杂多样导致的半监督目标检测困难的问题,提出一种用于半监督火灾检测的分布自适应和动态课程伪标签框架(DADCPL-SFD)。该框架主要由师生互学(ML)框架、软标签(SL)、分布自适应和动态课程伪标签这4个部分组... 针对火灾图像标签过少、背景复杂多样导致的半监督目标检测困难的问题,提出一种用于半监督火灾检测的分布自适应和动态课程伪标签框架(DADCPL-SFD)。该框架主要由师生互学(ML)框架、软标签(SL)、分布自适应和动态课程伪标签这4个部分组成。首先,采用师生互学框架的半监督学习范式替换YOLOv5-l的全监督学习范式,以应对数据标签少的场景;其次,采用软标签以获取更多有效的伪标签正例,优化半监督学习过程;再次,引入分布自适应损失,减小源域和目标域的数据分布差异,使模型在不同域上表现一致;最后,设计一种基于课程思想的动态课程伪标签策略,根据伪标签生成的情况在不同训练时期调整阈值,以筛选更合理的伪标签。在火焰和烟雾数据集(DFS)多个监督比例上(1%、2%、5%和10%)的实验结果表明,相较于全监督学习,所提框架的平均精度均值(mAP)平均提升了5.32个百分点,在交并比(IoU)阈值为0.5下的平均精度(AP)平均提升了11.87个百分点,充分验证了DADCPL-SFD的高效性和准确性。 展开更多

关键词 火灾检测 半监督目标检测 师生互学 软标签 分布自适应 动态课程伪标签

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基于潜在有价值样本挖掘的半监督三维目标检测

2

作者 孙立辉 李佳霖 刘夏 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第2期612-617,共6页

为了解决当前半监督三维目标检测算法中,传统的固定阈值方法在过滤伪标签时不够灵活,舍弃了大量有价值的伪标签,没有充分利用潜在有价值样本的问题,提出了一种基于潜在有价值样本挖掘的半监督三维目标检测方法。首先,不再使用固定阈值... 为了解决当前半监督三维目标检测算法中,传统的固定阈值方法在过滤伪标签时不够灵活,舍弃了大量有价值的伪标签,没有充分利用潜在有价值样本的问题,提出了一种基于潜在有价值样本挖掘的半监督三维目标检测方法。首先,不再使用固定阈值过滤伪标签,采用基于得分聚类的自适应阈值生成方法,分别为不同的类别生成过滤伪标签时需要的阈值,保留更多有价值的伪标签;其次,由于标签由类别和边界框信息组成,提出了一种联合置信度过滤伪标签的方法,使用对象置信度、分类置信度和IoU置信度的乘积来过滤伪标签,改善伪标签的质量;最后,对样本数量较少的类别生成稠密伪标签,筛选未通过联合置信度过滤的部分数据,以软伪标签的形式保留伪标签,更充分地利用潜在有价值的样本。在KITTI数据集上,与PV-RCNN方法相比,所提方法在仅1%标记数据的情况下,汽车类提高了6.5百分点,行人类提高了9百分点,自行车类提高了25百分点,实验结果证明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 目标检测 半监督 稠密伪标签 阈值 软伪标签

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基于在线软标签的元学习轴承故障诊断方法

3

作者 陶洁 陈贺文 +1 位作者 赵志磊 邱海文 《湖南工程学院学报(自然科学版)》 2025年第1期42-49,共8页

在极端小样本下,元学习故障诊断模型容易陷入过拟合,导致轴承故障诊断的准确率下降.基于此,提出一种基于在线软标签的元学习轴承故障诊断模型(Online Soft Label Metalearning,OSLM).首先将轴承原始振动信号作为卷积神经网络的输入;然... 在极端小样本下,元学习故障诊断模型容易陷入过拟合,导致轴承故障诊断的准确率下降.基于此,提出一种基于在线软标签的元学习轴承故障诊断模型(Online Soft Label Metalearning,OSLM).首先将轴承原始振动信号作为卷积神经网络的输入;然后在元学习网络框架下搭建卷积神经网络,以多任务的训练方式优化模型;最后,利用在线软标签算法统计模型预测的信息更新软标签,使用软标签指导神经网络训练.并将本文所提方法,在公开轴承数据集上进行试验,对跨工况条件和跨部件下的滚动轴承进行故障诊断实验.实验结果表明,本文所提方法相较其他方法具有更高的识别精度、更强的鲁棒性以及泛化性. 展开更多

关键词 小样本学习 元学习 在线软标签算法 轴承故障诊断

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一种基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法

4

作者 石玲 何常乐 +2 位作者 常宝方 王亚丽 袁培燕 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2025年第2期44-50,共7页

针对边缘计算环境中参与联邦学习的客户端数据资源的有限性,同时局限于使用硬标签知识训练模型的边缘联邦学习算法难以进一步提高模型精度的问题,提出了基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法。利用知识蒸馏对软标签信息的提取能够有效提升模... 针对边缘计算环境中参与联邦学习的客户端数据资源的有限性,同时局限于使用硬标签知识训练模型的边缘联邦学习算法难以进一步提高模型精度的问题,提出了基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法。利用知识蒸馏对软标签信息的提取能够有效提升模型性能的特点,将知识蒸馏技术引入联邦学习的模型训练中。在每一轮的联邦学习模型训练过程中,客户端将模型参数和样本逻辑值一起上传到边缘服务器,服务器端聚合生成全局模型和全局软标签,并一起发送给客户端进行下一轮的学习,使得客户端在进行本地训练时也能够得到全局软标签知识的指导。同时在模型训练中对利用软标签知识和硬标签知识的占比设计了动态调整机制,使得在联邦学习中能够较为合理地利用两者的知识指导模型训练,实验结果验证了提出的基于知识蒸馏的边缘联邦学习算法能够有效地提升模型的精度。 展开更多

关键词 边缘计算 知识蒸馏 客户端 软标签 硬标签

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基于融合特征状态空间模型的轻量化人体姿态估计

5

作者 李卓然 李华 +1 位作者 王桐 蒋朝哲 《计算机应用》 北大核心 2025年第10期3179-3186,共8页

在人体姿态估计(HPE)领域中,基于热图的方法存在量化误差大、计算复杂度高和需要对热图进行后处理等问题。针对上述问题,以坐标回归的SimCC方法为基线,提出一种基于融合特征的状态空间模型(MSSM)的轻量化HPE方法Lite-SimCC。首先,采用Sh... 在人体姿态估计(HPE)领域中,基于热图的方法存在量化误差大、计算复杂度高和需要对热图进行后处理等问题。针对上述问题,以坐标回归的SimCC方法为基线,提出一种基于融合特征的状态空间模型(MSSM)的轻量化HPE方法Lite-SimCC。首先,采用ShuffleNet V2作为骨干网络,替代原有的HRNet(High-Resolution Net),简化为单分支形式结构,并实现模型的轻量化;其次,为了降低精确率的损失,引入大核卷积提取全局特征信息;然后,设计MSSM,用于处理局部和全局长序列特征,增强关键点的表征能力;最后,提出一种基于软标签的损失函数,替代传统的one-hot损失计算方式。实验结果表明,与基线方法SimCC相比,Lite-SimCC的参数量少了87.1%,在COCO2017测试集上的平均精确率(AP)提升了1.4%,在MPII数据集上验证了Lite-SimCC在保证检测精确率的基础上有效降低了模型的参数量。 展开更多

关键词 人体姿态估计 坐标回归 状态空间模型 轻量化 软标签

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基于多层知识互学习的在线对抗蒸馏

6

作者 李舒意 扈红超 +2 位作者 杨晓晗 程国振 郭威 《信息工程大学学报》 2025年第2期209-216,共8页

针对对抗蒸馏中静态教师知识的可靠性逐渐下降和知识单一导致的鲁棒精度提升有限的问题,提出一种基于多层知识互学习的在线对抗蒸馏方法。首先加权融合一组对抗训练中的学生的模型参数构建参数融合模型(PFM),最小化PFM的对抗损失以帮助... 针对对抗蒸馏中静态教师知识的可靠性逐渐下降和知识单一导致的鲁棒精度提升有限的问题,提出一种基于多层知识互学习的在线对抗蒸馏方法。首先加权融合一组对抗训练中的学生的模型参数构建参数融合模型(PFM),最小化PFM的对抗损失以帮助学生寻找更平坦的损失最小值。其次,鼓励学生在对抗样本的预测分布上的类间排名关系模仿所有模型的平均原始预测,以确保输出层可靠的软标签知识的互学习。最后,最大化学生之间基于特征通道级别的样本间关系的相似性,以利用中间层更丰富的特征结构化知识补充单一的软标签知识中的有限信息。实验结果表明,相较于互对抗训练(MAT),所提方法训练的ResNet-18网络在防御由投影梯度下降法(PGD)生成的对抗样本上的测试准确率分别提升2.05和2.19个百分点。 展开更多

关键词 参数融合 软标签知识 关系知识 在线对抗蒸馏 对抗训练 对抗样本

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文本问答中基于双向叠加注意力的证据区间预测

7

作者 吐尔地·托合提 罗长虹 艾斯卡尔·艾木都拉 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第8期1470-1482,共13页

文本问答通常仅依靠文本与问题的单向匹配关系来定位证据区间并作答,在面临远端干扰及多处答案词等语义困难时难以捕捉精短证据区间。针对此问题,提出一种基于双向叠加注意力机制的证据区间预测模型ESP-BSA。首先,将问题与文本进行交叉... 文本问答通常仅依靠文本与问题的单向匹配关系来定位证据区间并作答,在面临远端干扰及多处答案词等语义困难时难以捕捉精短证据区间。针对此问题,提出一种基于双向叠加注意力机制的证据区间预测模型ESP-BSA。首先,将问题与文本进行交叉匹配来丰富隐式交互的文本语义;其次,根据证据分布互异性设计软证据标签对来表示前向和后向证据得分;最后,对序列中每个位置的证据得分双向叠加以获得更符合上下文语境要求的证据区间。实验结果表明,所提方法在Span-F1,Span-EM等评价指标上较基线模型有所提升,证实了其在复杂语境中能够有效提高证据区间预测精确度和问答准确性。 展开更多

关键词 文本问答 证据区间 注意力机制 双向叠加 软证据标签

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GDX1软盒包装机组商标纸加速输送装置的改进 被引量：8

8

作者 邓永祥 刘卫兵 李高军 《烟草科技》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期110-114,共5页

为解决GDX1软盒包装机组使用加厚商标纸在输送过程中存在商标纸歪斜或输送不到位等问题,通过分析商标纸供纸系统工作原理及影响商标纸输送稳定性的因素,采用齿形吸风带啮合传动技术,对商标纸加速输送装置进行了改进:1分别在加速轮轴和... 为解决GDX1软盒包装机组使用加厚商标纸在输送过程中存在商标纸歪斜或输送不到位等问题,通过分析商标纸供纸系统工作原理及影响商标纸输送稳定性的因素,采用齿形吸风带啮合传动技术,对商标纸加速输送装置进行了改进:1分别在加速轮轴和从动轮轴上设计一对相啮合的齿轮,使得加速轮和从动轮同步反方向旋转,将从动轮由摩擦驱动改为齿轮驱动。2由从动轮与加速轮啮合共同完成商标纸的输送,当从动轮与加速轮的间隙调整为商标纸厚度减0.05 mm时,商标纸输送最稳定。结果表明:改进后GDX1机组运行速度由最高320包/分钟提高到360包/分钟,设备有效作业率提升约6.3百分点,商标纸输送稳定性明显改善;从动轮工作面远离轴承及滑座,清理维护方便,设备清洁保养时间间隔由2 h延长到4 h以上。改进后商标纸加速装置可适应不同厚度的商标纸,有效提升了设备的适应性。 展开更多

关键词 GDX1包装机组 软盒硬化 商标纸 输送 齿形吸风带 啮合

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线性局部切空间排列的传播半监督学习方法 被引量：2

9

作者 薛巍 王正群 +2 位作者 徐春林 李峰 周中侠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第8期2334-2337,共4页

针对人脸识别应用中的线性局部切空间排列算法(LLTSA)不能有效利用样本标签信息的问题,提出了一种线性局部切空间排列的标签传播半监督算法(SSLLTSA)。该算法利用标签传播的方法从带有部分标签的样本数据中得到软标签,然后利用软标签构... 针对人脸识别应用中的线性局部切空间排列算法(LLTSA)不能有效利用样本标签信息的问题,提出了一种线性局部切空间排列的标签传播半监督算法(SSLLTSA)。该算法利用标签传播的方法从带有部分标签的样本数据中得到软标签,然后利用软标签构造出软标签散度矩阵来描述数据集的类内紧凑性和类间分离性。SSLLTSA很好地保持了数据集的局部结构,有效地利用了样本中的标签信息。利用YALE和ORL人脸库进行实验,SSLLTSA比传统算法LLTSA的识别率平均分别提高了3.50%和3.89%。特别地,在只存有少量标签样本的情况下,该算法仍能保持良好的分类性能。 展开更多

关键词 半监督学习 标签传播 软标签 切空间 局部结构 人脸识别

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基于软判决的BICM-ID在Rayleigh信道下的性能研究 被引量：1

10

作者 吕强 毕文斌 赵春晖 《现代电子技术》 2007年第21期57-59,70,共4页

从理论上对不同映射方式下的BICM-ID系统在Rayleigh衰落信道中的性能做了分析和估计,通过3种映射方式(SP,SSP,Gray)下BICM-ID系统的性能仿真,对理论分析进行了验证。仿真结果和理论分析吻合,在Rayleigh衰落信道下,SSP映射性能最佳。与... 从理论上对不同映射方式下的BICM-ID系统在Rayleigh衰落信道中的性能做了分析和估计,通过3种映射方式(SP,SSP,Gray)下BICM-ID系统的性能仿真,对理论分析进行了验证。仿真结果和理论分析吻合,在Rayleigh衰落信道下,SSP映射性能最佳。与其他编码调制方式(TTCM,BICM)的性能相比,在Rayleigh衰落信道下,随着信噪比的增加,BICM-ID性能要优于其他编码调制方式。 展开更多

关键词 软判决 BICM—ID 标识 映射

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基于注意力机制和软匹配的多标签遥感图像检索方法 被引量：5

11

作者 张永梅 徐敏 李小冬 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第6期181-185,199,共6页

针对卷积神经网络对于多标签遥感图像特征提取能力弱、不能准确反映遥感图像多标签复杂性的问题,提出基于注意力机制和软匹配的多标签遥感图像检索方法。在特征提取阶段,以密集卷积神经网络模型为基础,在每个密集块(Dense Block)后添加C... 针对卷积神经网络对于多标签遥感图像特征提取能力弱、不能准确反映遥感图像多标签复杂性的问题,提出基于注意力机制和软匹配的多标签遥感图像检索方法。在特征提取阶段,以密集卷积神经网络模型为基础,在每个密集块(Dense Block)后添加CBAM(Convolutional Block Attention Module)层,实现对多标签图像区域特征提取。在模型训练时,利用区分硬匹配与软匹配的联合损失函数,学习图像的哈希编码表示。通过评估遥感图像哈希编码间的汉明距离,实现相似图像的检索。实验结果表明,所提方法在数据集NUS-WIDE和多标签遥感图像数据集DLRSD上与其他基于全局特征的深度哈希方法相比,明显提升了检索准确率。 展开更多

关键词 遥感图像检索 密集卷积神经网络 深度哈希 多标签 软匹配

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BICM-ID在高斯白噪声信道下的性能研究

12

作者 闫建峰 冯策 郭锐 《舰船科学技术》 北大核心 2012年第4期26-29,共4页

从理论上对不同映射方式下的BICM-ID系统在Awgn信道中的性能进行分析和估计;具体通过3种映射方式(SP,SSP,Gray)下BICM-ID系统的性能仿真;对理论分析进行了验证。对BICM-ID与其他编码调制方式(TTCM,BICM)的性能进行了比较。仿真结果和理... 从理论上对不同映射方式下的BICM-ID系统在Awgn信道中的性能进行分析和估计;具体通过3种映射方式(SP,SSP,Gray)下BICM-ID系统的性能仿真;对理论分析进行了验证。对BICM-ID与其他编码调制方式(TTCM,BICM)的性能进行了比较。仿真结果和理论分析吻合,在Awgn信道中,SP映射取得了最好的性能增益。 展开更多

关键词 软判决 BICM-ID 标识 映射

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基于BP神经网络的双面软材料智能贴标机自动控制系统设计 被引量：2

13

作者 钟明灯 童慧芬 李岩 《长春工程学院学报（自然科学版）》 2022年第1期59-62,共4页

为提高双面软材料智能贴标机控制速度的能力,设计了基于BP神经网络的双面软材料智能贴标机自动控制系统。硬件设计选用PLC控制器和伺服驱动器;软件设计配置贴标机虚拟运动轴,设计了基于BP神经网络的PLC控制程序。通过与未应用BP神经网... 为提高双面软材料智能贴标机控制速度的能力,设计了基于BP神经网络的双面软材料智能贴标机自动控制系统。硬件设计选用PLC控制器和伺服驱动器;软件设计配置贴标机虚拟运动轴,设计了基于BP神经网络的PLC控制程序。通过与未应用BP神经网络算法的控制系统对比发现,设计的控制系统无论是控制速度还是控制精度均较为优越,为提升贴标机的运行效率提供了帮助。 展开更多

关键词 BP神经网络 软材料 贴标机 自动控制

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深度子领域自适应网络电机滚动轴承跨工况故障诊断 被引量：15

14

作者 宋向金 孙文举 +2 位作者 刘国海 赵文祥 王照伟 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期182-193,共12页

针对实际生产中旋转机械工况变化引起状态监测数据分布差异及获取待诊断样本标签困难问题,提出多尺度子领域自适应模型(MSDAM)的跨工况下滚动轴承故障诊断方法。首先,以原始振动信号作为输入,无需信号预处理及人工特征参数提取;其次,搭... 针对实际生产中旋转机械工况变化引起状态监测数据分布差异及获取待诊断样本标签困难问题,提出多尺度子领域自适应模型(MSDAM)的跨工况下滚动轴承故障诊断方法。首先,以原始振动信号作为输入,无需信号预处理及人工特征参数提取;其次,搭建多尺度卷积神经网络将已知标签样本和待诊断样本特征迁移到同一子空间,捕获具有细粒度信息的多尺度公共特征;然后,以不同的故障类型来划分相关子域,并通过局部最大均值距离(LMMD)来完成子域的适配,有效削弱不同工况同类故障特征的分布差异;最后,在三个数据集的多个迁移任务上进行试验验证。结果证明,所提MSDAM的跨工况故障诊断性能优于关注全局领域适配的迁移学习方法。 展开更多

关键词 轴承故障诊断 子领域自适应 迁移学习 软标签学习

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一种基于软调和函数的有条件异常检测方案研究

15

作者 黎华 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第5期65-69,79,共6页

对有条件异常检测问题展开研究,以检测出响应异常或类别异常的数据实例。基于软调和函数,提出一种新的无参数有条件异常检测算法。该算法基于软调和解,可估计类别置信度,进而检测出异常类别划分。同时对调和解进行正规化,以避免检测孤... 对有条件异常检测问题展开研究,以检测出响应异常或类别异常的数据实例。基于软调和函数,提出一种新的无参数有条件异常检测算法。该算法基于软调和解,可估计类别置信度,进而检测出异常类别划分。同时对调和解进行正规化,以避免检测孤立样本和分布支持边界样本。基于数种合成数据和UCI ML数据进行实验,通过与其他基准算法进行比较,验证了该算法在检测异常分类方面的有效性。最后基于真实电子医疗记录数据(检测病人管理异常决策)对所提算法的性能进行了评估。 展开更多

关键词 有条件异常检测 类别置信度 正规化 软调和解 合成数据 UCI ML 数据

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芪黄通秘软胶囊治疗功能性便秘的临床研究 被引量：14

16

作者 李军祥 《中成药》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1703-1707,共5页

目的评价芪黄通秘软胶囊（黄芪、制何首乌、当归等）对功能性便秘（虚秘证）的临床安全性和有效性。方法采用开放、多中心设计,随机选择2 400例功能性便秘（虚秘证）患者接受芪黄通秘软胶囊治疗,并进行便秘症状、中医证候疗效评价和常... 目的评价芪黄通秘软胶囊（黄芪、制何首乌、当归等）对功能性便秘（虚秘证）的临床安全性和有效性。方法采用开放、多中心设计,随机选择2 400例功能性便秘（虚秘证）患者接受芪黄通秘软胶囊治疗,并进行便秘症状、中医证候疗效评价和常规安全性、不良事件/反应等安全性评价。结果治疗21 d后,便秘症状综合疗效总有效率为94.7%（n=2 430）,双侧95%可信区间为93.7%~95.5%;中医证候疗效痊愈率为31.9%,总显效率为82.0%,总有效率为98.8%。研究期间出现54例（61例次）不良事件,发生率为2.2%。54例不良事件中有6例为不良反应,发生率为0.2%,均为轻度胃肠道不良反应。结论芪黄通秘软胶囊治疗功能性便秘（虚秘证）安全有效且适用人群范围广。 展开更多

关键词 芪黄通秘软胶囊 功能性便秘 虚秘证 开放性研究 多中心临床研究

暂未订购

基于正向软标签的轻量级关系抽取 被引量：1

17

作者 宋函宇 欧阳丹彤 叶育鑫 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期317-324,共8页

针对关系抽取模型规模越来越大、耗时越来越长的问题,提出一种知识筛选机制,利用筛选出的正向软标签构造轻量级关系抽取模型.首先,利用知识蒸馏提取出知识并将其存储在软标签中,为避免知识蒸馏中教师与学生间差距大导致的知识难吸收问题... 针对关系抽取模型规模越来越大、耗时越来越长的问题,提出一种知识筛选机制,利用筛选出的正向软标签构造轻量级关系抽取模型.首先,利用知识蒸馏提取出知识并将其存储在软标签中,为避免知识蒸馏中教师与学生间差距大导致的知识难吸收问题,使用教师助手知识蒸馏模式;其次,使用标签的余弦相似度筛选出正向软标签,在每步蒸馏中都动态赋予正向软标签更高的权重,以此削弱知识传递中错误标签导致的影响.在数据集SemEval-2010 Task 8上的实验结果表明,该模型不仅能完成轻量化关系抽取任务,还能提升抽取精度. 展开更多

关键词 轻量级关系抽取 知识筛选 正向软标签 知识蒸馏 余弦相似度

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基于ResCNN-BiGRU的四川方言语音识别 被引量：4

18

作者 谢金洪 魏霞 《现代电子技术》 北大核心 2024年第1期89-93,共5页

由于基于深度卷积神经网络的语音识别模型中缺乏对特定方言音素特征的提取能力,造成方言发音底层特征部分信息丢失,进而导致方言识别准确率不高、鲁棒性差等问题。针对上述问题,提出一种结合残差网络(RestNet)和双向门控循环网络(BiGRU... 由于基于深度卷积神经网络的语音识别模型中缺乏对特定方言音素特征的提取能力,造成方言发音底层特征部分信息丢失,进而导致方言识别准确率不高、鲁棒性差等问题。针对上述问题,提出一种结合残差网络(RestNet)和双向门控循环网络(BiGRU)的模型,该模型以GFCC特征图为输入,同时在残差网络中设计多尺度卷积模块,通过不同大小的卷积核提取特征,然后使用双向门控循环网络捕捉序列数据中的长期依赖关系,最后采用连接时序分类算法进行标签软对齐,实现四川方言语音识别模型。在四川方言语料库上的实验结果表明,提出的模型识别性能优于现有基准模型。 展开更多

关键词 四川方言 音素特征 双向门控循环网络 多尺度卷积 连接时序分类 标签软对齐

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DES算法在RFID安全中的应用 被引量：3

19

作者 李洪旭 刘宇红 《通信技术》 2012年第12期74-76,81,共4页

目前RFID存在许多安全隐患和问题,诸多RFID的研究者提出了他们的解决方案和思路,但是每个方案都有他们的缺陷和不足,大多数方案都需要在标签上加入硬件支持。在立足于不改变现有标签的基础之上,提出采用软加密,将过去直接以明文形式保... 目前RFID存在许多安全隐患和问题,诸多RFID的研究者提出了他们的解决方案和思路,但是每个方案都有他们的缺陷和不足,大多数方案都需要在标签上加入硬件支持。在立足于不改变现有标签的基础之上,提出采用软加密,将过去直接以明文形式保存在标签上的数据加密并以密文形式保存在标签上,藉以保护用户隐私和防止破解者对标签数据任意修改。加密方式采用保密性很高、应用很广泛的DES加密算法。此方案不仅使用软加密,而且在软加密基础上还融入随机数和各种校验,校验了标签的合法性,防止不正当的替换和冒充,大大提高了RFID应用中的安全性。 展开更多

关键词 安全隐患 加密算法 标签 软加密

原文传递

基于Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法研究 被引量：5

20

作者 黄书琴 黄福乐 +2 位作者 罗柳茗 覃锋 李岩舟 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第6期208-215,共8页

为提高自然环境下蔗田杂草检测准确率,提出一种基于改进的Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法。在特征提取阶段使用BFP模块均衡各级语义特征来加强对杂草图像深层特征的提取;采用DLA策略动态调整网络的标签预测阈值,解决训练前期正样本稀... 为提高自然环境下蔗田杂草检测准确率,提出一种基于改进的Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法。在特征提取阶段使用BFP模块均衡各级语义特征来加强对杂草图像深层特征的提取;采用DLA策略动态调整网络的标签预测阈值,解决训练前期正样本稀缺问题;使用Soft-NMS对模型进行优化,通过改进原模型的NMS减少单类目标漏检并提高目标定位精度。试验结果表明,优化后算法的mAP值达81.3%,与原Faster R-CNN算法相比,精度提升6.2%,平均每幅图像测试耗时0.132 s,且在AP 50、AP s、AP l指标上分别有6.5%、4.7%、5.1%的提高。改进后的算法具有较高的检测精度和稳定性,可以满足复杂自然环境下的蔗田杂草检测需求。 展开更多

关键词 杂草检测 Faster R-CNN 均衡特征金字塔 动态分配标签策略 软非极大抑制

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