期刊文献+
共找到1,183篇文章
< 1 2 60 >
每页显示 20 50 100
基于Mask R-CNN的电力关键设备运行状态检测 被引量:1
1
作者 吕超 杨德宇 +1 位作者 刘文杰 张克胜 《电子设计工程》 2024年第2期107-110,115,共5页
为判断电力关键设备两端负载电压与干路总电压之间的数值关系,提出基于Mask R-CNN的电力关键设备运行状态检测方法。在Mask R-CNN网络结构中,判断电量信号的时域范围与频域范围。然后根据负荷阻抗特征计算交流参数的取值结果,再联合已... 为判断电力关键设备两端负载电压与干路总电压之间的数值关系,提出基于Mask R-CNN的电力关键设备运行状态检测方法。在Mask R-CNN网络结构中,判断电量信号的时域范围与频域范围。然后根据负荷阻抗特征计算交流参数的取值结果,再联合已获取的电信号参量,求解连续相关函数,从而检测电力关键设备运行状态。实验过程中,设备两端负载电压、内阻消耗电压之和与干路总电压之间的差值未超过1.5 V,说明该方法能够证明电力关键设备两端负载电压、内阻消耗电压之和等于干路总电压数值的猜想成立,可以根据该验证检测电力关键设备运行状态是否正常。 展开更多
关键词 mask R-CNN模型 电力设备 运行状态 负荷阻抗 交流参数 负载电压
下载PDF
改进Mask RCNN的盾构隧道渗漏水检测方法 被引量:2
2
作者 王健 郑理科 +1 位作者 吴斌杰 齐智宇 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第2期170-177,共8页
渗漏水是盾构隧道结构存在潜在损伤或缺陷的重要表征,快速、准确检测出渗漏水位置,对隧道安全运营和维护具有重要意义。现有的方法大多采用光学影像对隧道渗漏水进行检测,受隧道内空间和光线条件限制,难以获得高质量病害图片。因此,本... 渗漏水是盾构隧道结构存在潜在损伤或缺陷的重要表征,快速、准确检测出渗漏水位置,对隧道安全运营和维护具有重要意义。现有的方法大多采用光学影像对隧道渗漏水进行检测,受隧道内空间和光线条件限制,难以获得高质量病害图片。因此,本文提出了一种基于激光点云数据与改进Mask RCNN相结合的渗漏水检测方法。首先对激光点云反射强度进行修正;然后生成灰度图像并建立渗漏水病害数据集;最后在Mask RCNN算法中引入空洞卷积和变形卷积,实现了隧道渗漏水病害的快速检测。利用某地铁采集的数据进行验证,结果表明,本文提出的改进Mask RCNN算法相较于原始算法和FCN算法检测精度均有明显提升,在盾构隧道渗漏水识别方面性能表现较好。 展开更多
关键词 盾构隧道 点云 反射强度修正 mask RCNN 渗漏水检测
下载PDF
基于空间注意力机制的Mask R-CNN致密储层岩石薄片图像鉴定
3
作者 李春生 刘涛 +7 位作者 刘宗堡 张可佳 刘芳 刘晓文 田梦晴 白玉磊 尹靖淞 卢羿州 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期24-32,共9页
针对陆相致密储层岩石薄片鉴定识别难、制片成本高、时间消耗长和人为主观强等难题,选取鄂尔多斯盆地临兴区块上古生界和松辽盆地三肇凹陷扶余油层为靶区,提出一种基于深度学习的致密油储层岩石薄片人工智能鉴定方法,引入图像预处理技... 针对陆相致密储层岩石薄片鉴定识别难、制片成本高、时间消耗长和人为主观强等难题,选取鄂尔多斯盆地临兴区块上古生界和松辽盆地三肇凹陷扶余油层为靶区,提出一种基于深度学习的致密油储层岩石薄片人工智能鉴定方法,引入图像预处理技术去除岩石薄片图像噪声并统一图像像素大小,构建空间几何增广机制,基于空间注意力机制改进Mask R-CNN算法,并将上述方法应用于实例靶区进行有效性验证。结果表明:图像预处理技术能够在保障图像特征的前提下,有效提高图像质量,减少噪声干扰;空间几何图像增广机制能够在在一定程度上增加可用样本的数量;基于空间注意力机制的Mask R-CNN算法可以同时完成复杂岩石薄片成分的分割与智能识别工作,分割精度在不同数据集情况下的平均精度为89.2%,整体识别准确率为93%,适用于致密油储层岩石薄片特征鉴定。 展开更多
关键词 致密储层 岩石薄片 深度学习 mask R-CNN算法 分割与识别
下载PDF
Mask在包装材料气体阻隔性能检测中的应用研究
4
作者 郝文静 周伟芳 +3 位作者 陈曦 石林 王元明 李忠明 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第11期234-239,共6页
目的研究和评价mask在材料气体阻隔性检测中的应用及其检测数据的重复性、准确性和数据稳定性。方法选用覆盖高阻隔、中阻隔、低阻隔等阻隔性能范围的5种样品,使用3种不同面积的mask和仪器测试腔原有面积对样品进行测试,并对测试结果重... 目的研究和评价mask在材料气体阻隔性检测中的应用及其检测数据的重复性、准确性和数据稳定性。方法选用覆盖高阻隔、中阻隔、低阻隔等阻隔性能范围的5种样品,使用3种不同面积的mask和仪器测试腔原有面积对样品进行测试,并对测试结果重复性、稳定性和准确性进行分析评价。结果高阻隔材料PET硬片使用面积12.56 cm^(2)的mask测试时,可以得到较为稳定的检测结果,而在使用更小面积(1.77、5 cm^(2))的mask时,测试结果的相对标准偏差、相对极差和测试数据偏差都较差,不推荐使用。KOP/CPP在使用1.77 cm^(2)的mask测试时,测试结果相对标准偏差和测试数据偏差都略大于10%。PET/CPP在使用1.77 cm^(2)的mask测试时,其测试数据偏差略大于10%。BOPE/LDPE和TPU使用1.77 cm^(2)的mask测试可以得到良好的检测结果。结论Mask是解决试样材料特性、设备量程限制、试样尺寸等测试困难的优秀解决方案。对于中、低阻隔材料的透气性测试,使用mask可获得具有良好可信度和稳定性的测试数据。而在进行氧气透过率的测试时应尽量选择大的测试面积。小面积mask不适用于高阻隔材料的气体阻隔性测试。 展开更多
关键词 mask 包装材料 阻隔性 气体渗透性 氧气透过率 等压法
下载PDF
改进Mask R-CNN的馆藏报纸图像内容分割
5
作者 倪劼 叶江松 谢恩泽 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2024年第6期110-118,共9页
开展馆藏报纸图像内容分割研究,能提升文字识别准确率,对促进机器识别取代人工操作、提高图书馆数字化工作效率具有重要意义。文章根据报纸图像呈现的特征,提出一种基于改进MaskR-CNN的算法,实现报纸图像内容分割。首先,通过优化锚框比... 开展馆藏报纸图像内容分割研究,能提升文字识别准确率,对促进机器识别取代人工操作、提高图书馆数字化工作效率具有重要意义。文章根据报纸图像呈现的特征,提出一种基于改进MaskR-CNN的算法,实现报纸图像内容分割。首先,通过优化锚框比例和损失函数,对原始MaskR-CNN算法进行改进。其次,采用数据增强、调整训练参数开展样本训练。最后,通过实验的方式对改进后的MaskR-CNN算法训练模型和原始算法训练模型进行比较,并采用AP_bbox和AP_segm评价指标对实验结果进行评估,改进后的算法训练模型AP_bbox为0.935,AP_segm为0.943,均超过原始算法训练模型。实验结果表明,改进后的MaskR-CNN算法能够实现报纸图像内容有效检测与分割。 展开更多
关键词 mask R-CNN 报纸数字化 内容分割 目标检测
下载PDF
基于FPGA加速的Mask R-CNN稻瘟病高通量自适应识别模型研究
6
作者 杨宁 程巍 +2 位作者 张钊源 方啸 毛罕平 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期298-304,314,共8页
针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况,无法实现自适应实时检测的问题,提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional ne... 针对基于图像的稻瘟病现场检测技术依赖先验知识且受制于算力与田间网络状况,无法实现自适应实时检测的问题,提出一种可利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)加速的Mask R-CNN(Mask region-based convolutional neural network)稻瘟病高通量自适应快速识别模型。首先将骨干网络改进为MobileNetV2,利用其倒残差模块降低计算量,提高模型并行处理能力;随后增加用于稻瘟病多尺度特征融合的特征金字塔网络模块,使模型具备多尺度自适应处理能力;最后由全卷积网络(Fully convolutional network,FCN)分支输出稻瘟病病斑的实例分割,同时使用交叉熵损失函数完成稻瘟病的定位与分类。稻瘟病实测数据集对模型的验证结果表明:当输入为全高清图像时,模型平均推理时间减少至85 ms,相较GPU服务器、同级别GPU边缘计算平台,速度分别提高86.2%、63.0%。在交并比为0.6时,准确率可达98.0%,病斑捕获能力平均提升21.2%。提出的Mask R-CNN自适应快速识别模型能够在田间恶劣网络状况下实现稻瘟病的快速现场检测,具有更好的抗噪能力和鲁棒性能,为水稻病害实时检测、察打一体提供了高效实时的片上系统方案。 展开更多
关键词 稻瘟病检测 目标检测 mask R-CNN 现场可编程门阵列
下载PDF
基于改进Mask R-CNN的青菜杂质检测研究
7
作者 赵爽 俞永强 +1 位作者 苗玉彬 刘可心 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第9期77-82,140,共7页
绿叶蔬菜的智能包装加工是实现绿叶蔬菜智能化生产、降低生产成本的重要部分,对绿叶蔬菜在包装加工时的杂质检测是其重要前提。以青菜为研究对象,提出一种基于Mask R-CNN的青菜杂质检测模型。首先采集标注掺杂枯树叶、枯菜叶和碎纸片3... 绿叶蔬菜的智能包装加工是实现绿叶蔬菜智能化生产、降低生产成本的重要部分,对绿叶蔬菜在包装加工时的杂质检测是其重要前提。以青菜为研究对象,提出一种基于Mask R-CNN的青菜杂质检测模型。首先采集标注掺杂枯树叶、枯菜叶和碎纸片3种常见杂质的青菜图像1370多张,并通过数据增强的方法扩充建立含有2740张青菜杂质图像的数据集。为减少背景对杂质检测的影响,通过在Mask R-CNN模型中加入协调注意力机制,同时添加全连接层和Dropout层,增强模型特征提取能力,减少过拟合现象,并使用迁移学习方法对模型进行微调。结果表明改进后的Mask R-CNN算法对青菜杂质识别的平均精度均值为99.19%,检测速度为8.45 FPS,检测效果良好,可以满足青菜杂质的检测需求。 展开更多
关键词 青菜 杂质检测 mask R-CNN 迁移学习 协调注意力
下载PDF
基于Mask R-CNN的油田井场指针仪表识别方法研究
8
作者 康朝海 刘杨 +2 位作者 任伟建 王树峰 张永丰 《工业仪表与自动化装置》 2024年第5期76-82,107,共8页
针对无人机巡检流程中采集到井场仪表图像模糊以及油田仪表定位模型实时性较差的问题,提出一种改进后最大后验概率模型去模糊方法和基于Mask R-CNN的指针式仪表定位算法。首先,通过采用变步长LMS滤波器的方法优化图像的先验信息,根据输... 针对无人机巡检流程中采集到井场仪表图像模糊以及油田仪表定位模型实时性较差的问题,提出一种改进后最大后验概率模型去模糊方法和基于Mask R-CNN的指针式仪表定位算法。首先,通过采用变步长LMS滤波器的方法优化图像的先验信息,根据输入数据的统计特性调整滤波器参数,生成初步的仪表图像恢复结果,从而提升了最大后验概率的去模糊效果;其次,在Mask R-CNN网络结构的基础上,选用MobileNetV3作为主干特征提取网络减少参数量,再加入注意力机制模块保证准确率以完成仪表定位。最后,实验证明,仪表图像评价指标高于其他算法,该文提出的仪表定位算法减少了48.25 M参数量,FPS值达到37.3 frame/s,准确率为94.02%。 展开更多
关键词 计算机视觉 mask RCNN MobileNetV3 仪表识别 图像去模糊
下载PDF
基于改进Mask R-CNN的笼养死鸭识别方法
9
作者 柏宗春 吕胤春 +2 位作者 朱一星 马肄恒 段恩泽 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期305-314,共10页
针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式时,存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题,以层叠式笼养肉鸭为研究对象,提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据,首先面向立体层叠式养殖环境设计了一款适用... 针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式时,存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题,以层叠式笼养肉鸭为研究对象,提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据,首先面向立体层叠式养殖环境设计了一款适用于肉鸭舍的自主巡检装备。针对笼养肉鸭舍铁丝网遮挡严重的问题,基于机器视觉对笼网进行修复,基于OpenCV对图像进行增强处理。构建了一种基于Mask R-CNN的死鸭识别模型,采用Swin Transformer对模型进行优化,解决了Mask R-CNN网络缺乏整合全局信息能力的问题。对比分析了SOLO v2、Mask R-CNN和Mask R-CNN+Swin Transformer模型识别笼内死鸭准确率。实验结果表明,在平均精度均值为90%的条件下,Mask R-CNN+Swin Transformer模型对笼内死鸭总体识别准确率可达95.8%,在自主巡检装备上的检测效果优于其他主流的目标检测算法。 展开更多
关键词 机器视觉 笼养肉鸭 死鸭识别 mask R-CNN
下载PDF
基于改进Mask R-CNN的矿石类型检测算法 被引量:1
10
作者 肖成勇 李擎 +4 位作者 栗辉 王莉 陈子一 张德政 车伟杰 《烧结球团》 北大核心 2024年第2期65-73,106,共10页
针对不同的矿石类型进行选矿工艺参数设置和操作有利于保障精矿质量,提高回收率和降低物资消耗。由于缺乏矿石类型实时检测有效手段,选矿过程的精准操作目前较难实现。为此,本文提出一种全面改进的Mask R-CNN矿石类型检测算法。算法步骤... 针对不同的矿石类型进行选矿工艺参数设置和操作有利于保障精矿质量,提高回收率和降低物资消耗。由于缺乏矿石类型实时检测有效手段,选矿过程的精准操作目前较难实现。为此,本文提出一种全面改进的Mask R-CNN矿石类型检测算法。算法步骤:①使用ResNetV1d-50提取矿石图像各阶段的特征图,并在主干网络中加入可变形卷积以便增强异形矿石的特征;②改进FPN,通过在主干网络的C5特征层加入特征残差模块,并融合到P5特征层,得到具有更强语义信息的多尺度特征图;③改进RPN,设计自适应的正样本IOU选取方案来匹配宽高比异常的矿石,进一步提高异形矿石的识别精度;④在RoIAlign网络基础上加入Global-Context,以提高小矿石的检测能力;⑤在数据增强和训练技巧方面对模型进行改进。结果表明,本文算法的平均精度为67.92%,平均交并比为63.54%,分别比基准模型提高了13.67%和9.71%。本文研究方法在矿石类型识别领域具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 mask R-CNN 矿石类型识别 可变形卷积 训练技巧
下载PDF
Intelligent System for Mask Phase-Shifter Design
11
作者 杨代明 冯伯儒 +2 位作者 侯德胜 张锦 周崇喜 《光电工程》 CAS CSCD 1997年第S1期76-81,共6页
讨论了一个用于相移掩模智能设计的专家系统。这个系统包括输入输出系统,仿真系统,知识库系统,人—机接口,黑板系统。它有一个包括图形获取、预处理、模式抽取、搜索与解释、图形复合与输出等环节的工作过程。系统的软件实现运用了... 讨论了一个用于相移掩模智能设计的专家系统。这个系统包括输入输出系统,仿真系统,知识库系统,人—机接口,黑板系统。它有一个包括图形获取、预处理、模式抽取、搜索与解释、图形复合与输出等环节的工作过程。系统的软件实现运用了面向对象的表示方法。 展开更多
关键词 相移掩模 专家系统 智能系统
下载PDF
Simple PSF based method for pupil phase mask’s optimization in wavefront coding system 被引量:2
12
作者 ZHANG Wen-zi CHEN Yan-ping +2 位作者 ZHAO Ting-yu YE Zi YU Fei-hong 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第2期180-185,共6页
By applying the wavefront coding technique to an optical system, the depth of focus can be greatly increased. Several complicated methods, such as Fisher Information based method, have already been taken to optimize f... By applying the wavefront coding technique to an optical system, the depth of focus can be greatly increased. Several complicated methods, such as Fisher Information based method, have already been taken to optimize for the best pupil phase mask in ideal condition. Here one simple point spread function (PSF) based method with only the standard deviation method used to evaluate the PSF stability over the depth of focus is taken to optimize for the best coefficients of pupil phase mask in practical optical systems. Results of imaging simulations for optical systems with and without pupil phase mask are presented, and the sharpness of image is calculated for comparison. The optimized results showed better and much more stable imaging quality over the original system without changing the position of the image plane. 展开更多
关键词 Wavefront coding Pupil phase mask Depth of focus PSF stability OPTIMIZATION SHARPNESS Imaging simulation
下载PDF
Inference and optimal design on step-stress partially accelerated life test for hybrid system with masked data 被引量:1
13
作者 SHI Xiaolin LU Pu SHI Yimin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第5期1089-1100,共12页
Under Type-Ⅱ progressively hybrid censoring, this paper discusses statistical inference and optimal design on stepstress partially accelerated life test for hybrid system in presence of masked data. It is assumed tha... Under Type-Ⅱ progressively hybrid censoring, this paper discusses statistical inference and optimal design on stepstress partially accelerated life test for hybrid system in presence of masked data. It is assumed that the lifetime of the component in hybrid systems follows independent and identical modified Weibull distributions. The maximum likelihood estimations(MLEs)of the unknown parameters, acceleration factor and reliability indexes are derived by using the Newton-Raphson algorithm. The asymptotic variance-covariance matrix and the approximate confidence intervals are obtained based on normal approximation to the asymptotic distribution of MLEs of model parameters. Moreover,two bootstrap confidence intervals are constructed by using the parametric bootstrap method. The optimal time of changing stress levels is determined under D-optimality and A-optimality criteria.Finally, the Monte Carlo simulation study is carried out to illustrate the proposed procedures. 展开更多
关键词 hybrid system step-stress partially accelerated life test Type-Ⅱ progressively hybrid censored and masked data statistical inference optimal test plan
下载PDF
基于改进Mask-RCNN算法的作物害虫分类识别
14
作者 张佳敏 闫科 +4 位作者 王一非 刘杰 曾娟 吴鹏飞 黄求应 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期202-209,共8页
智能虫情测报灯对农业生产中及时察觉虫害、虫灾问题有重大作用,准确的害虫分类识别为虫情测报提供可靠数据支撑的关键。该研究对智能虫情测报灯所需核心识别算法进行改进,针对分类目标多尺度、存在多种相似非目标害虫干扰、易产生目标... 智能虫情测报灯对农业生产中及时察觉虫害、虫灾问题有重大作用,准确的害虫分类识别为虫情测报提供可靠数据支撑的关键。该研究对智能虫情测报灯所需核心识别算法进行改进,针对分类目标多尺度、存在多种相似非目标害虫干扰、易产生目标粘连等问题,提出一种基于改进Mask-RCNN(mask region-based convolutional neural network)模型的害虫图像智能识别模型。该模型使用DeAnchor算法改进Mask-RCNN的锚框引导机制,使用NDCC(novelty detection consistent classifiers)训练分类器进行联合分类和检测,改善非目标杂虫的误识别问题。改进后模型对无杂虫、不同虫体密度图像的识别准确率最高达到96.1%,最密集时可达90.6%,在仅有非目标的图片识别中,误检率降至9%,非目标与目标共存且密度为40虫/图的误检率降至15%。试验表明,该文所提模型在现有分类模型的基础上,增强了对密集区域的检测能力,改善了非目标误识别问题,在实际检测环境下的害虫分类识别精度更高,可为虫害防治工作提供数据参考。 展开更多
关键词 目标检测 虫害防治 分类识别 mask RCNN 粘连目标
下载PDF
复杂背景下基于改进Mask R-CNN的路面裂缝检测算法 被引量:1
15
作者 张晓华 李小龙 +1 位作者 艾金泉 舒兆翰 《北京测绘》 2024年第3期431-436,共6页
裂缝检测对路面养护具有重要意义,深度学习在该领域取得一定成效。然而,在实际应用中,图像中的噪声纹理背景、复杂的裂缝拓扑结构和图像采集设备给裂缝检测带来了一定的挑战。为了提升在复杂场景下的路面裂缝检测精度,提出了一种改进掩... 裂缝检测对路面养护具有重要意义,深度学习在该领域取得一定成效。然而,在实际应用中,图像中的噪声纹理背景、复杂的裂缝拓扑结构和图像采集设备给裂缝检测带来了一定的挑战。为了提升在复杂场景下的路面裂缝检测精度,提出了一种改进掩码区域卷积神经网络(Mask R-CNN)模型的实例分割算法。使用ConvNeXt-T替代Mask R-CNN的ResNet50框架作为特征生成网络,在自下而上捕获长期依赖的同时保持裂缝特征多样性;设计高维特征提取模块(HFEM)获取高级语义信息,消除背景噪声;引入感受野模块(RFB),扩大感受野,增强多尺度特征信息交互能力。在多结构裂缝图像(MSCI)数据集上进行对比实验,结果表明,提出的改进方法能显著提升Mask R-CNN模型的分割精度,优于经典的Cascade Mask RCNN,最佳模型F1得分84.15%,相较原算法提高了6.29%。在DeepCrack数据集上进行泛化性实验,表现优异。 展开更多
关键词 路面裂缝检测 复杂场景 掩码区域卷积神经网络(mask R-CNN) 实例分割
下载PDF
基于Mask R-CNN的锅炉火焰图像核心高温区域提取 被引量:1
16
作者 张胜华 龙嘉健 陆继东 《发电设备》 2024年第4期205-210,共6页
为了提高锅炉火焰核心高温区域特征提取的准确性和稳定性,结合四角切圆燃烧锅炉火焰特点,提出了一种基于Mask R-CNN的火焰核心高温区域轮廓提取方法。通过某330 MW燃煤锅炉工业火焰监控系统获取约10 000帧历史运行工况的火焰图像进行建... 为了提高锅炉火焰核心高温区域特征提取的准确性和稳定性,结合四角切圆燃烧锅炉火焰特点,提出了一种基于Mask R-CNN的火焰核心高温区域轮廓提取方法。通过某330 MW燃煤锅炉工业火焰监控系统获取约10 000帧历史运行工况的火焰图像进行建模,并对升负荷工况的火焰图像进行在线处理验证。结果表明:基于Mask R-CNN模型的核心高温区域检测精准率达到92.35%,相比于传统的阈值分割法、边缘检测法具有更高的稳定性;Mask R-CNN模型能更好地适应变负荷时脉动火焰波动、快速变化的特点,轮廓边缘受其他区域的影响较小,有助于针对火焰核心高温区域轮廓进行火焰几何特征、分布特征的提取计算。 展开更多
关键词 四角切圆燃烧锅炉 火焰图像 核心高温区域 mask R-CNN算法
下载PDF
Open-loop frequency response for a chaotic masking system
17
作者 黄显高 Yu Pei 黄伟 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2006年第12期2894-2901,共8页
In this paper, a new numerical simulation approach is proposed for the study of open-loop frequency response of a chaotic masking system. Using Chua's circuit and the Lorenz system as illustrative examples, we have s... In this paper, a new numerical simulation approach is proposed for the study of open-loop frequency response of a chaotic masking system. Using Chua's circuit and the Lorenz system as illustrative examples, we have shown that one can employ chaos synchronization to separate the feedback network from a chaotic masking system, and then use numerical simulation to obtain the open-loop synchronization response, the phase response, and the amplitude response of a chaotic masking system. Based on the analysis of the frequency response, we have also proved that changing the amplitude of the exciting (input) signal within normal working domain does not influence the frequency response of the chaotic masking system. The new numerical simulation method developed in this paper can be extended to consider the open-loop frequency response of other systems described by differential or difference equations. 展开更多
关键词 OPEN-LOOP frequency response chaotic masking system
下载PDF
基于Mask R-CNN和迁移学习的无人机遥感影像杉木单木树冠提取
18
作者 谢运鸿 孙钊 +3 位作者 丁志丹 罗蜜 李芸 孙玉军 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期153-166,共14页
【目的】利用无人机遥感影像对树冠进行自动化提取,获取高精度树冠信息。【方法】该研究提出一种基于Mask RCNN和迁移学习的无人机影像单木树冠提取方法。首先,选用在Faster R-CNN基础上改进优化的Mask R-CNN实例分割模型,特征提取网络... 【目的】利用无人机遥感影像对树冠进行自动化提取,获取高精度树冠信息。【方法】该研究提出一种基于Mask RCNN和迁移学习的无人机影像单木树冠提取方法。首先,选用在Faster R-CNN基础上改进优化的Mask R-CNN实例分割模型,特征提取网络在ResNet50残差网络和ResNet101残差网络二者间选取最优。其次,引入迁移学习与Mask RCNN一起训练,联合迁移学习的导向作用降低训练时间,提高训练精度。【结果】Mask R-CNN模型的总体精度为93.59%,用户精度为65.46%,F1分数为76.05%,平均精度均值为0.31;载入迁移学习后的Mask R-CNN模型在同等训练条件下比原模型的用户精度提升29.53%,F1分数提升19.63%,平均精度均值提升0.21;分别以ResNet50和ResNet101为特征提取网络的Mask R-CNN模型中,ResNet50+Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1分数、平均精度均值各为96.94%、95.57%、96.17%、0.54,ResNet101+Mask R-CNN模型的总体精度、用户精度、F1分数、平均精度均值各为96.20%、94.41%、95.19%、0.49;其中载入迁移学习的ResNet50+Mask R-CNN模型在预测东西冠幅、南北冠幅、树冠面积与样方郁闭度的预测决定系数分别为0.87、0.84、0.93和0.83。【结论】本研究提出的基于Mask R-CNN和迁移学习的方法得到了较为精准的树冠参数结果,为无人机遥感影像评估树木资源提供了一种快速高效的解决方案。 展开更多
关键词 无人机 遥感影像 深度学习 mask R-CNN 迁移学习 树冠提取
下载PDF
Masked Autoencoders as Single Object Tracking Learners 被引量:1
19
作者 Chunjuan Bo XinChen Junxing Zhang 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第7期1105-1122,共18页
Significant advancements have beenwitnessed in visual tracking applications leveragingViT in recent years,mainly due to the formidablemodeling capabilities of Vision Transformer(ViT).However,the strong performance of ... Significant advancements have beenwitnessed in visual tracking applications leveragingViT in recent years,mainly due to the formidablemodeling capabilities of Vision Transformer(ViT).However,the strong performance of such trackers heavily relies on ViT models pretrained for long periods,limitingmore flexible model designs for tracking tasks.To address this issue,we propose an efficient unsupervised ViT pretraining method for the tracking task based on masked autoencoders,called TrackMAE.During pretraining,we employ two shared-parameter ViTs,serving as the appearance encoder and motion encoder,respectively.The appearance encoder encodes randomly masked image data,while the motion encoder encodes randomly masked pairs of video frames.Subsequently,an appearance decoder and a motion decoder separately reconstruct the original image data and video frame data at the pixel level.In this way,ViT learns to understand both the appearance of images and the motion between video frames simultaneously.Experimental results demonstrate that ViT-Base and ViT-Large models,pretrained with TrackMAE and combined with a simple tracking head,achieve state-of-the-art(SOTA)performance without additional design.Moreover,compared to the currently popular MAE pretraining methods,TrackMAE consumes only 1/5 of the training time,which will facilitate the customization of diverse models for tracking.For instance,we additionally customize a lightweight ViT-XS,which achieves SOTA efficient tracking performance. 展开更多
关键词 Visual object tracking vision transformer masked autoencoder visual representation learning
下载PDF
基于多目标采样和改进Mask R-CNN的木瓜成熟度检测
20
作者 齐国红 张云龙 苏曼 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第3期52-59,共8页
目的:提高木瓜成熟度检测准确率及鲁棒性。方法:提出一种基于多目标采样和改进Mask R-CNN的木瓜成熟度检测方法。通过均值平均精度、准确率、精确率—召回率曲线和计算时间等指标,验证所提方法的有效性和鲁棒性,并将其检测效果与Faster ... 目的:提高木瓜成熟度检测准确率及鲁棒性。方法:提出一种基于多目标采样和改进Mask R-CNN的木瓜成熟度检测方法。通过均值平均精度、准确率、精确率—召回率曲线和计算时间等指标,验证所提方法的有效性和鲁棒性,并将其检测效果与Faster R-CNN、RetinaNet和CenterMask等方法进行对比。结果:试验方法对木瓜成熟度检测的平均精度均值、50%平均精度均值、75%平均精度均值分别为98.43%,98.67%,98.68%,对未成熟、半成熟和成熟木瓜成熟度的平均检测精度为99.38%,98.81%,99.37%。结论:该方法可用于开发木瓜成熟度检测的电子系统,提升木瓜成熟度检测和木瓜分级的性能。 展开更多
关键词 成熟度检测 多目标采样 mask R-CNN 小数据集 木瓜
下载PDF
上一页 1 2 60 下一页 到第
使用帮助 返回顶部