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基于改进轮询算法IRR的VLC/WiFi网络资源分配
1
作者
杨立伟
梁雪
+3 位作者
毕泽洋
陈宁波
张嘉德
彭静怡
《闽南师范大学学报(自然科学版)》
2024年第1期20-26,共7页
将轮询算法(RR)和比例公平算法(PF)相结合,提出了一种改进的轮询(IRR)算法.算法将用户请求速率和时延两者加权作为用户优先级,对时延较大的用户做出优先级补偿.仿真结果表明,在VLC/WiFi异构网络中,IRR算法提高了带宽分配的公平性,公平...
将轮询算法(RR)和比例公平算法(PF)相结合,提出了一种改进的轮询(IRR)算法.算法将用户请求速率和时延两者加权作为用户优先级,对时延较大的用户做出优先级补偿.仿真结果表明,在VLC/WiFi异构网络中,IRR算法提高了带宽分配的公平性,公平性指数在0.98以上,用户平均时延保持在0.005~0.01ms之间,具有良好的性能.
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关键词
光无线网络
可见光通信(VLC)
异构网络
资源分配
轮询算法
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职称材料
基于注意力机制与改进YOLO的温室番茄快速识别
被引量:
5
2
作者
张俊宁
毕泽洋
+3 位作者
闫英
王鹏程
侯冲
吕树盛
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期236-243,共8页
为了实现复杂环境下农业机器人对番茄果实的快速准确识别,提出了一种基于注意力机制与改进YOLO v5s的温室番茄目标快速检测方法。根据YOLO v5s模型小、速度快等特点,在骨干网络中加入卷积注意力模块(CBAM),通过串联空间注意力模块和通...
为了实现复杂环境下农业机器人对番茄果实的快速准确识别,提出了一种基于注意力机制与改进YOLO v5s的温室番茄目标快速检测方法。根据YOLO v5s模型小、速度快等特点,在骨干网络中加入卷积注意力模块(CBAM),通过串联空间注意力模块和通道注意力模块,对绿色番茄目标特征给予更多的关注,提高识别精度,解决绿色番茄在相似颜色背景中难识别问题;通过将CIoU Loss替换GIoU Loss作为算法的损失函数,在提高边界框回归速率的同时提高果实目标定位精度。试验结果表明,CB-YOLO网络模型对温室环境下红色番茄检测精度、绿色番茄检测精度、平均精度均值分别为99.88%、99.18%和99.53%,果实检测精度和平均精度均值高于Faster R-CNN模型、YOLO v4-tiny模型和YOLO v5模型。将CB-YOLO模型部署到安卓手机端,通过不同型号手机测试,验证了模型在移动终端设备上运行的稳定性,可为设施环境下基于移动边缘计算的机器人目标识别及采收作业提供技术支持。
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关键词
温室番茄
目标检测
YOLO
注意力机制
损失函数
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职称材料
题名
基于改进轮询算法IRR的VLC/WiFi网络资源分配
1
作者
杨立伟
梁雪
毕泽洋
陈宁波
张嘉德
彭静怡
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
国家工业信息安全发展研究中心
出处
《闽南师范大学学报(自然科学版)》
2024年第1期20-26,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61705260)。
文摘
将轮询算法(RR)和比例公平算法(PF)相结合,提出了一种改进的轮询(IRR)算法.算法将用户请求速率和时延两者加权作为用户优先级,对时延较大的用户做出优先级补偿.仿真结果表明,在VLC/WiFi异构网络中,IRR算法提高了带宽分配的公平性,公平性指数在0.98以上,用户平均时延保持在0.005~0.01ms之间,具有良好的性能.
关键词
光无线网络
可见光通信(VLC)
异构网络
资源分配
轮询算法
Keywords
optical wirelss network
visible light communication
heterogeneous network
resource allocation
round-robin algorithm
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于注意力机制与改进YOLO的温室番茄快速识别
被引量:
5
2
作者
张俊宁
毕泽洋
闫英
王鹏程
侯冲
吕树盛
机构
北京信息科技大学机电工程学院
中国农业机械化科学研究院集团有限公司
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期236-243,共8页
基金
北京高校重点研究培育项目(2021YJPY201)。
文摘
为了实现复杂环境下农业机器人对番茄果实的快速准确识别,提出了一种基于注意力机制与改进YOLO v5s的温室番茄目标快速检测方法。根据YOLO v5s模型小、速度快等特点,在骨干网络中加入卷积注意力模块(CBAM),通过串联空间注意力模块和通道注意力模块,对绿色番茄目标特征给予更多的关注,提高识别精度,解决绿色番茄在相似颜色背景中难识别问题;通过将CIoU Loss替换GIoU Loss作为算法的损失函数,在提高边界框回归速率的同时提高果实目标定位精度。试验结果表明,CB-YOLO网络模型对温室环境下红色番茄检测精度、绿色番茄检测精度、平均精度均值分别为99.88%、99.18%和99.53%,果实检测精度和平均精度均值高于Faster R-CNN模型、YOLO v4-tiny模型和YOLO v5模型。将CB-YOLO模型部署到安卓手机端,通过不同型号手机测试,验证了模型在移动终端设备上运行的稳定性,可为设施环境下基于移动边缘计算的机器人目标识别及采收作业提供技术支持。
关键词
温室番茄
目标检测
YOLO
注意力机制
损失函数
Keywords
greenhouse tomato
objection detection
YOLO
attention mechanism
loss function
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进轮询算法IRR的VLC/WiFi网络资源分配
杨立伟
梁雪
毕泽洋
陈宁波
张嘉德
彭静怡
《闽南师范大学学报(自然科学版)》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于注意力机制与改进YOLO的温室番茄快速识别
张俊宁
毕泽洋
闫英
王鹏程
侯冲
吕树盛
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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