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题名基于注意力机制和特征融合改进的小目标检测算法
被引量:15
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作者
麻森权
周克
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机构
贵州大学电气工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第5期194-199,共6页
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基金
贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2018]2151)。
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文摘
近年来目标检测在机器视觉领域得到了极大的发展。然而对于图像中的微小物体,其所占像素少,容易受到背景因素等影响。当前算法在进行卷积采样时容易丢失小目标的特征信息,对于小目标达不到很好的检测效果。针对图像中小目标检测存在的问题,在研究当前目标检测算法的特点时发现SSD系列算法兼顾检测精度和速度的优点。在SSD网络框架中引入注意力模块,有效提取小目标的特征信息。使用特征融合的方式对小目标进行精确的位置回归。通过实验在TILDA织物瑕疵数据集和VEDAI航拍数据集上验证了该方法的可行性,对于图像中的小目标可以有效检测,同时减少了错检。
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关键词
目标检测
注意力机制
特征融合
神经网络
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Keywords
Object detection
Attention mechanism
Feature fusion
Neural network
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于组态软件的智能电表校验系统的研究
被引量:2
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作者
麻森权
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机构
贵州大学电气工程学院
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出处
《智能计算机与应用》
2019年第4期284-285,共2页
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文摘
随着智能电能表的广泛使用,很多用户对智能电表准确度有质疑,将电表送到供电局计量检定中心或者实验室进行检测,检测过程并不透明,大部分检定结果得不到认可.针对智能电能表检测方法不足等问题,本文设计一套基于组态软件小型的、简单的、易操作的三表位电能表校验平台,避免将待检电表带回实验室或计量监督部门进行检测出现不透明、不公开、效率低、成本高、周期长等缺点.用该校验系统也能高效、准确地完成校表任务.
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关键词
智能电能表
组态软件
校验
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Keywords
smart meters
configuration software
check
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分类号
TM933.4
[电气工程—电力电子与电力传动]
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