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基于Real-Time Object-Z语言的铁路交叉道口系统的形式化描述
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作者 魏艳鸣 《郑州轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 2009年第3期32-36,共5页
形式化语言Object-Z的实时扩展Real-Time Object-Z可以对实时系统进行形式化描述.以铁路交叉道口系统的应用证明了这一点.
关键词 real-time object-Z 铁路交叉道口系统 形式化描述
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基于Real-Time Object-Z语言的实时系统形式化描述 被引量:2
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作者 魏艳铭 张广泉 《重庆师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2007年第4期41-44,53,共5页
实时系统是一类需要考虑时间约束条件的反应系统,确保实时系统安全性和可靠性是至关重要的。形式化方法是建立在严密数学基础之上的开发方法,采用形式化方法对实时系统进行描述与验证,可以借助严密的数学证明提高实时系统的安全性和可... 实时系统是一类需要考虑时间约束条件的反应系统,确保实时系统安全性和可靠性是至关重要的。形式化方法是建立在严密数学基础之上的开发方法,采用形式化方法对实时系统进行描述与验证,可以借助严密的数学证明提高实时系统的安全性和可靠性。本文讨论Object-Z的一种实时扩展语言Real-Time Object-Z,它可以对实时系统进行形式化描述;文中以室温控制系统为例,详细说明了Real-Time Object-Z语言在实时系统形式化描述中的应用方法。 展开更多
关键词 实时系统 object-Z real-time object-Z 实时精化演算 形式化描述
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A Multi-objective QoS Optimization with Fuzzy Based Parameter Setting for Real-Time Multicasting
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作者 Satyananda Champati Rai Bijan Bihari Misra +2 位作者 Ajit Kumar Nayak Rajib Mall Sateesh Kumar Pradhan 《International Journal of Communications, Network and System Sciences》 2010年第6期530-539,共10页
We propose a multi-objective Pareto-optimal technique using Genetic Algorithm (GA) for group communication, which determines a min-cost multicast tree satisfying end-to-end delay, jitter, packet loss rate and blocking... We propose a multi-objective Pareto-optimal technique using Genetic Algorithm (GA) for group communication, which determines a min-cost multicast tree satisfying end-to-end delay, jitter, packet loss rate and blocking probability constraints. The model incorporates a fuzzy-based selection technique for initialization of QoS parameter values at each instance of multicasting. The simulation results show that the proposed algorithm satisfies on-demand QoS requirements (like high availability, good load balancing and fault-tolerance) made by the hosts in varying topology and bursty data traffic in multimedia communication networks. 展开更多
关键词 QOS FUZZY MULTICAST real-time MULTI-objectIVE
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The Design of I/O Subsystem in Satellite Real-Time Microkernel Operating System 被引量:1
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作者 Liu Xiaodong & Li Lianzhi (Dept. of Computer Science & Engineering, Harbin Institute of Technology, 150001, P. R. China) Qian Chunlai(Beijiing Institute of Radio Measurement, 100854, P. R. China) 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 1998年第3期77-81,共5页
One of the most important features of modern minor satellites is to realize autonomous moving. The performance of the satellite autonomous computer operating system acting as the control center is utmost important. Th... One of the most important features of modern minor satellites is to realize autonomous moving. The performance of the satellite autonomous computer operating system acting as the control center is utmost important. The recent trend in operating system development is adopting microkernel architecture which holds such advantages as microminiaturization, modularity, portability and extendibility. The performance of I/O subsystem is currently receiving considerable research attention. Object-orientation offers an approach to application development in which software system can be constructed by composing and refining the pre-designed plug-compatible software components.It also starts with some basic notions fairly well accepted in computer science, namely encapsulation and reuse. In this paper, a new object-oriented real-time I/O subsystem model has been designed.In this model, the traditional I/O subsystem framework is discarded and a stream mechanism based on the object-oriented concept is introduced. In addition, the I/O requests are classified according to their time emergency to obtain real-time performance. So, this model meets such satelliteperformance requirements as reliability, flexibility, portability and real-time performance. 展开更多
关键词 Satellite operating system I/O subsystem object-ORIENTED real-time
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用带时钟变量的线性时态逻辑扩充Object-Z 被引量:1
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作者 文志诚 李长云 满君丰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第5期1764-1769,共6页
Object-Z是形式规格说明语言Z的面向对象扩充,适合描述大型面向对象软件规格说明,但它不能很好地描述连续性实时变量和时间限制。线性时态逻辑能够描述实时系统,但不能很好地处理连续时间关系,也不能很好地模块化描述形式规格说明。首... Object-Z是形式规格说明语言Z的面向对象扩充,适合描述大型面向对象软件规格说明,但它不能很好地描述连续性实时变量和时间限制。线性时态逻辑能够描述实时系统,但不能很好地处理连续时间关系,也不能很好地模块化描述形式规格说明。首先用时钟变量扩充线性时态逻辑,接着提出了一个方法——用带时钟变量的时态逻辑(LTLC)来扩充Object-Z。用LTLC扩充的Object-Z是一个模块化规格说明语言,是Object-Z语法和语义的最小扩充,其最大优点在于它能方便地描述和验证复杂的实时软件规格说明。 展开更多
关键词 object-Z 用带时钟变量的时态逻辑 实时系统 形式规格说明 形式验证
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基于RealSense的三维物体识别算法研究 被引量:7
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作者 张垒 蒋乐天 《信息技术》 2017年第10期78-83,共6页
分析比较了Intel推出的RealSense摄像头,与热门的Kinect摄像头之间的异同。针对RealSense没有全平台点云库支持的问题,给出基于Librealsense的数据获取转换流程。针对三维物体识别算法实时性较差的问题,根据目标物体颜色空间的特性,提... 分析比较了Intel推出的RealSense摄像头,与热门的Kinect摄像头之间的异同。针对RealSense没有全平台点云库支持的问题,给出基于Librealsense的数据获取转换流程。针对三维物体识别算法实时性较差的问题,根据目标物体颜色空间的特性,提出了改进的快速点特征直方图描述符算法。新算法利用目标物体的HSV颜色空间特征,提升了描述符间匹配的准确率,同时利用物体色调位图降低了场景描述符计算量。除此以外,利用综合滤波的方式,显著地提升了图像的有效信息量。 展开更多
关键词 实时三维物体识别 realSense 点云库 快速点特征直方图
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基于实时目标检测网络的胎儿颜面部超声切面识别及应用
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作者 刘中华 余卫峰 +4 位作者 吴秀明 薛浩 吕国荣 王小莉 柳培忠 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2024年第2期247-252,共6页
目的:探讨基于实时目标检测网络的人工智能(AI)模型在胎儿颜面部超声检查中的应用价值。方法:以妊娠20~24周正常胎儿颜面部超声标准切面(FFUSP)图像为研究对象,构建基于实时目标检测网络的FFUSP识别模型,观察其对FFUSP及其解剖结构的识... 目的:探讨基于实时目标检测网络的人工智能(AI)模型在胎儿颜面部超声检查中的应用价值。方法:以妊娠20~24周正常胎儿颜面部超声标准切面(FFUSP)图像为研究对象,构建基于实时目标检测网络的FFUSP识别模型,观察其对FFUSP及其解剖结构的识别精度;通过临床验证分析其对119例胎儿超声图像中FFUSP识别效能以评价其临床应用价值。结果:AI模型对胎儿颜面部结构识别的整体查准率为97.8%、查全率为98.5%、mAP@.5为98.1%、mAP@.5:.95为61.0%。在临床验证中,AI模型对颜面部解剖结构识别的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为100.0%、98.5%、87.4%、100.0%、98.7%,与胎儿超声专家分类一致性强(k=0.925,P<0.001);对3类标准切面图像的识别准确率为100%;动态视频检测平均速度为33.93帧/s。结论:基于实时目标检测网络的FFUSP识别模型性能优越,可应用于实时超声检查辅助诊断、教学及智能化质量评价。 展开更多
关键词 超声检查 人工智能 实时目标检测网络 胎儿 颜面部
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多元化渐进域迁移弱监督实时目标检测
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作者 李成严 郑企森 王昊 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期11-19,共9页
针对像素级自适应较大的图像翻译偏差,特征级自适应的源偏判别风险以及弱监督学习无法兼顾检测准确性和实时性等问题,提出了多元化域移位器和伪边界框生成器以逐步调整预训练模型,在像素级与特征级渐进完成自适应的域迁移框架。通过域... 针对像素级自适应较大的图像翻译偏差,特征级自适应的源偏判别风险以及弱监督学习无法兼顾检测准确性和实时性等问题,提出了多元化域移位器和伪边界框生成器以逐步调整预训练模型,在像素级与特征级渐进完成自适应的域迁移框架。通过域移位器从源域生成多样化的中间域图像调整检测模型以弥合域差距,减小图像翻译偏差。将中间域作为监督的源域,并结合目标域中的图像级标签生成伪标注图像调整检测模型以改善源偏判别性。基于SSD算法构建与域迁移框架相匹配的实时目标检测器,实现弱监督条件下的实时目标检测。在PASCAL VOC迁移至Clipart1k等数据集上的mAP优于现有方法0.4%~4.7%,检测速度为32 FPS~47 FPS,提高准确率的同时满足了实时检测的要求,具有更优越的迁移检测性能。 展开更多
关键词 实时目标检测 弱监督学习 域自适应 图像翻译网络 SSD算法
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Object-Based Classification of Urban Distinct Sub-Elements Using High Spatial Resolution Orthoimages and DSM Layers
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作者 Ali Nouh Mabdeh A'kif Al-Fugara Mu’men Al jarah 《Journal of Geographic Information System》 2018年第4期323-343,共21页
This paper aims to assess the ways in which multi-resolution object-based classification methods can be used to group urban environments made up of a mixture of buildings, sub-elements such as car parks, roads, shades... This paper aims to assess the ways in which multi-resolution object-based classification methods can be used to group urban environments made up of a mixture of buildings, sub-elements such as car parks, roads, shades and pavements and foliage such as grass and trees. This involves using both unmanned aerial vehicles (UAVs) which provide high-resolution mosaic Orthoimages and generate a Digital Surface Model (DSM). For the study area chosen for this paper, 400 Orthoimages with a spatial resolution of 7 cm each were used to build the Orthoimages and DSM, which were georeferenced using well distributed network of ground control points (GCPs) of 12 reference points (RMSE = 8 cm). As these were combined with onboard RTK-GNSS-enabled 2-frequency receivers, they were able to provide absolute block orientation which had a similar accuracy range if the data had been collected by traditional indirect sensor orientation. Traditional indirect sensor orientation involves the GNSS receiver in the UAV receiving a differential signal from the base station through a communication link. This allows for the precise position of the UAV to be established, as the RTK uses correction, allowing position, velocity, altitude and heading to tracked, as well as the measurement of raw sensor data. By assessing the results of the confusion matrices, it can be seen that the overall accuracy of the object-oriented classification was 84.37%. This has an overall Kappa of 0.74 and the data that had poor classification accuracy included shade, parking lots and concrete pavements. These had a producer accuracy (precision) of 81%, 74% and 74% respectively, while lakes and solar panels each scored 100% in comparison, meaning that they had good classification accuracy. 展开更多
关键词 object-ORIENTED Classification real time KINEMATICS DSM UAV Orthoimages MOSAIC URBAN DISTINCT Sub-Elements
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动态场景下基于3D多目标追踪的实时视觉SLAM方法研究
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作者 陈吉清 车宇翔 +2 位作者 田小强 兰凤崇 周云郊 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期776-783,共8页
近年来一些解决动态场景下的SLAM技术被提出,其中SLAM与MOT结合的技术路线不仅可解决动态场景问题,还可以提高系统对周围场景的理解,获得了更大关注。本文介绍了一种高效的实时在线视觉SLAMMOT融合系统,以双目视觉或RGBD作为输入,只须借... 近年来一些解决动态场景下的SLAM技术被提出,其中SLAM与MOT结合的技术路线不仅可解决动态场景问题,还可以提高系统对周围场景的理解,获得了更大关注。本文介绍了一种高效的实时在线视觉SLAMMOT融合系统,以双目视觉或RGBD作为输入,只须借助2D目标检测网络,便能高效、准确、鲁棒地跟踪相机以及动态目标的位姿,并生成稀疏点云地图。为提高多动态目标追踪的精度与准确度,引入了级联匹配与IOU匹配结合的策略;利用阿克曼转向模型来简化追踪目标的运动,减少求解动态目标位姿所需匹配点的数量;利用因子图将相机与动态目标的追踪结果进行联合优化,同时提高相机、追踪目标的位姿和地图点的精度。最后在KITTI跟踪数据集上与其他方法进行比较。结果表明,在满足实时性要求的前提下,该方法仍能准确地追踪相机以及动态目标位姿。 展开更多
关键词 视觉SLAM 动态场景 多目标追踪 实时系统
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基于改进YOLOv5s的肠镜息肉多分类实时检测方法
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作者 薛林雁 李轩昂 +4 位作者 齐晁仪 曹杰 张颖 艾尚璞 杨昆 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期424-432,共9页
为了在肠镜检查过程中对结直肠息肉进行快速鉴别检测,提出一种基于改进YOLOv5s的肠镜息肉多分类实时检测模型.该模型采用ConvNeXt作为主干网络,融入SimAM注意力机制提升检测性能,同时在颈部网络中使用基于GSConv的slim-neck模块减少网... 为了在肠镜检查过程中对结直肠息肉进行快速鉴别检测,提出一种基于改进YOLOv5s的肠镜息肉多分类实时检测模型.该模型采用ConvNeXt作为主干网络,融入SimAM注意力机制提升检测性能,同时在颈部网络中使用基于GSConv的slim-neck模块减少网络参数.为了对模型进行训练和测试,构建了包含1676张息肉图像并由专业医生标注的结直肠息肉数据集.提出的模型在测试集上的平均精度均值(mAP@0.5)为83.0%,相较于改进前提升8.4%,检测速度达到120帧/s.此外,模型在边缘侧部署检测速度超过25帧/s.结果表明,改进的YOLOv5s满足临床结肠镜检查对实时性与准确性的要求. 展开更多
关键词 息肉 腺瘤 检测 YOLOv5s 实时性
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融合边缘信息多运动目标检测识别系统设计
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作者 严飞 徐龙 +2 位作者 孟川 李楚 刘佳 《计算机测量与控制》 2024年第5期72-79,共8页
运动目标检测算法易受到噪声和亮度变换的影响,从而出现虚假目标,很难满足在实际应用中准确性和实时性的需求;针对上述问题,提出了一种融合边缘信息的多运动目标实时检测算法,并在FPGA平台上构建了视频图像处理系统;该算法首先使用高斯... 运动目标检测算法易受到噪声和亮度变换的影响,从而出现虚假目标,很难满足在实际应用中准确性和实时性的需求;针对上述问题,提出了一种融合边缘信息的多运动目标实时检测算法,并在FPGA平台上构建了视频图像处理系统;该算法首先使用高斯滤波增强算法来提高抗噪性能;然后,采用三帧差分法减少虚假目标的出现概率;同时,对图像进行边缘检测,并将边缘信息与帧差法的结果相融合;最后,运用多目标识别算法完成对运动目标的识别和标记;该算法实现充分利用了FPGA的并行计算和流水线操作,经实验测试检测识别系统能够在1280×720@60 Hz视频场景下实现对最多16个运动目标的实时检测。 展开更多
关键词 FPGA 图像检测 多目标 边缘检测 实时性
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面向复杂施工环境的实时目标检测算法 被引量:1
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作者 宋霄罡 张冬冬 +2 位作者 张鹏飞 梁莉 黑新宏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1605-1612,共8页
针对施工环境下普遍存在的环境杂乱、目标被遮挡、目标尺度范围大、正负样本不平衡、现有检测算法实时性不足等问题,提出一种面向复杂施工环境的实时目标检测算法YOLO-C。将提取到的低层特征与高层特征相融合,增强网络全局感知能力;设... 针对施工环境下普遍存在的环境杂乱、目标被遮挡、目标尺度范围大、正负样本不平衡、现有检测算法实时性不足等问题,提出一种面向复杂施工环境的实时目标检测算法YOLO-C。将提取到的低层特征与高层特征相融合,增强网络全局感知能力;设计小目标检测层,提高算法对不同尺度目标的检测精度;设计通道-空间注意力(CSA)模块,增强目标特征,抑制背景特征;在损失函数部分,采用VariFocal Loss计算分类损失,解决正负样本不平衡问题;GhostConv作为基本卷积块构建GCSP(Ghost Cross Stage Partial)结构,降低参数量和计算量;针对复杂施工环境,构建混凝土施工现场目标检测数据集,在构建的数据集上与多个算法进行对比分析实验。实验结果表明,YOLO-C算法的检测精度更高,参数量更小,更适合复杂施工环境下的目标检测任务。 展开更多
关键词 实时目标检测 YOLOv5s 混凝土施工现场 注意力机制 轻量化
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基于数字孪生的加工生产线虚实交互技术研究 被引量:2
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作者 周高伟 沙杰 +1 位作者 刘梦园 鲁庆洋 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第2期337-344,共8页
针对传统加工生产线运行过程中设备数据采集困难和可视化程度低的问题,研究了数字孪生(DT)技术在加工生产线虚实交互方面的应用问题。首先,以某电机外壳加工生产线为例,分析了生产线的加工流程,设计了虚实交互技术的总体框架,并提出了... 针对传统加工生产线运行过程中设备数据采集困难和可视化程度低的问题,研究了数字孪生(DT)技术在加工生产线虚实交互方面的应用问题。首先,以某电机外壳加工生产线为例,分析了生产线的加工流程,设计了虚实交互技术的总体框架,并提出了具体的方法;然后,对加工生产线进行了数字孪生体建模,对模型中的关键要素,几何、物理、行为属性及通讯接口的构建进行了详细的阐述;最后,采用过程控制的对象链接和嵌入(OPC)技术进行了加工生产线中多源异构数据的采集与处理,完成了实时数据间的映射。研究结果表明:采用虚实交互技术可以完成物理生产线与数字孪生体间的实时映射;电机外壳加工生产线中机械臂虚实交互的可靠性为99.95%,可满足精确性要求;采用服务模块能够更加直观、有效地反映生产线的实际加工状态,可满足加工过程信息动态可视化要求,证明了该方案具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 数字孪生 虚实交互 数字孪生体构建 实时数据 过程控制的对象链接和嵌入 数据采集
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基于SW-YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测 被引量:1
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作者 何宇豪 曹学国 +2 位作者 刘信良 蒋浩坤 王静秋 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期192-198,共7页
孔探检测技术是航空发动机叶片损伤检测的主要手段,但目前依赖人工操作,耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW-YOLO模型,该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先,在主干网络加入了空间通道注意力模块(Spatia... 孔探检测技术是航空发动机叶片损伤检测的主要手段,但目前依赖人工操作,耗时耗力。本文提出了一个孔探视频检测的SW-YOLO模型,该模型包括输入端、主干网络、颈部网络、头部网络4个模块。首先,在主干网络加入了空间通道注意力模块(Spatial Channel-Convolutional Block Attention Module,SC-CBAM),有效避免位置信息丢失,提高目标边界回归能力,相较于YOLOv5,其平均精度均值P_(A)@0.5提高了5.4%。其次,在颈部网络对特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)进行了改进,通过融合低层特征,扩大了模型感受野,有利于较小损伤区域的检测,如烧蚀损伤,平均精度提高了8.1%。最后,通过与YOLOv5,Faster R-CNN,SSD模型的对比实验,结果表明SW-YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%,检测速度满足实时检测需求,有利于提高航空发动机孔探检测的自动化和智能化水平。 展开更多
关键词 航空发动机 叶片损伤 深度学习 孔探检测 目标检测 实时检测
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基于YOLOv5-SSA的水炮射击半遮挡目标检测
16
作者 向河汉 陈黎 陈姚节 《计算机与数字工程》 2024年第3期915-921,共7页
船舶水炮射击时容易产生水花,造成对射击目标的遮挡,现有水炮控制跟踪系统在水炮射击场景中容易丢失目标,难以获得有效的瞄准效果。论文提出一种基于深度学习的目标检测方法,将水炮射击时拍摄的图像作为输入,实时检测出要射击目标的位置... 船舶水炮射击时容易产生水花,造成对射击目标的遮挡,现有水炮控制跟踪系统在水炮射击场景中容易丢失目标,难以获得有效的瞄准效果。论文提出一种基于深度学习的目标检测方法,将水炮射击时拍摄的图像作为输入,实时检测出要射击目标的位置,来达到良好的瞄准效果,实现对目标准确有效的射击。论文设计一个轻量级的深度学习目标检测网络YOLOv5-SSA对水炮射击的目标进行实时检测,在实际场景中进行测试时,在目标检测准确率达到93.2%的前提下,处理速度达到了21.18ms,实现了对目标的实时检测。 展开更多
关键词 目标检测 实时 深度学习 水炮
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基于MOLA的水库群实时防洪多目标优化调度模型
17
作者 李国智 陈娟 +4 位作者 钟平安 张璐 徐琦 冯小蔓 曹端祥 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期117-125,134,共10页
水库群实时防洪优化调度作为一种重要的非工程措施,可以通过较少的投入降低洪水灾害带来的损失,起到流域防洪减灾作用。考虑了各水库自身安全和下游防洪点安全,以下游防洪控制断面最大过水流量最小、各水库最高水位最低为目标函数,建立... 水库群实时防洪优化调度作为一种重要的非工程措施,可以通过较少的投入降低洪水灾害带来的损失,起到流域防洪减灾作用。考虑了各水库自身安全和下游防洪点安全,以下游防洪控制断面最大过水流量最小、各水库最高水位最低为目标函数,建立了水库群实时防洪多目标优化调度模型;引入“滤波算子”,提出一种改进多目标利希滕贝格算法(Multi-Objective Lichtenberg Algorithm,MOLA),进行模型求解,得到水库群实时防洪调度多目标方案集,增强优化调度解在防洪调度实际应用中的可操作性;最后,提出一种基于层次聚类和Pareto前沿物理意义的综合筛选法,对Pareto前沿上的众多调度方案集进行聚集和筛选,选取有限代表解供决策者进行选择,增加防洪决策的聚焦性。研究以淮河史灌河水系为例,进行了水库群实时防洪多目标优化调度模型的应用研究,结果表明:基于改进MOLA的水库群实时防洪多目标优化调度模型计算效率高、实用性较强;采用梯度分析法定量分析了鲇鱼山水库最高水位、梅山水库最高水位、蒋家集断面最大过水流量之间的多目标互馈关系,结果表明梅山水库水位变化对蒋家集断面的组合流量影响更为显著,梅山水库可作为史灌河流域防洪风险调控的优先考虑对象。研究成果可为水库群实时防洪调度提供技术支持和决策参考。 展开更多
关键词 水库群 实时防洪调度 多目标决策 MOLA 层次聚类
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重参数化增强的双模态实时目标检测模型
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作者 李允臣 张睿 +3 位作者 王家宝 李阳 王梓祺 陈瑶 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第9期162-172,共11页
无人机高空航拍的目标普遍尺寸小、特征弱,而且受复杂天候条件影响大,导致基于可见光或红外单模态图像的目标检测漏检、误检率较高。对此,提出了重参数化增强的双模态实时目标检测模型DM-YOLO。首先,采用通道拼接的方法融合可见光和红... 无人机高空航拍的目标普遍尺寸小、特征弱,而且受复杂天候条件影响大,导致基于可见光或红外单模态图像的目标检测漏检、误检率较高。对此,提出了重参数化增强的双模态实时目标检测模型DM-YOLO。首先,采用通道拼接的方法融合可见光和红外图像,以极低的成本融合双模态图像的互补信息。其次,提出更加高效的重参数化模块并基于此构建了更加强大的骨干网RepCSPDarkNet,有效增强了骨干网对双模态图像的特征提取能力。然后,提出了多层次特征融合模块,通过多感受野卷积和注意力机制融合弱小目标的多尺度特征信息,增强了弱小目标的多尺度特征表示。最后,删除了对弱小目标检测基本不起作用的特征金字塔深层检测层,在检测精度保持不变的情况下,减小了模型规模。实验结果表明,在大规模的双模态图像数据集DroneVehicle上,DM-YOLO的检测精度比基准YOLOv5s高出2.45%,且优于规模相当的YOLOv6和YOLOv7模型,有效提高了复杂光照条件下目标检测的准确性和鲁棒性,同时检测速度达到82 FPS,可满足实时检测的需求。 展开更多
关键词 重参数化 双模态 实时目标检测 多尺度特征 注意力机制
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施工现场安全帽佩戴检测方法研究 被引量:1
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作者 师盼武 冯百明 丁洪文 《微电子学与计算机》 2024年第10期45-54,共10页
在施工现场佩戴安全帽是建筑行业的基本工作规范。由于施工环境复杂,图片中包含的目标多而杂乱,且安全帽在图片中所占比例较小,安全帽佩戴的检测难度较大,导致漏检误检率较高,检测精度不是很高。为改善上述安全帽佩戴检测的缺点,提出了... 在施工现场佩戴安全帽是建筑行业的基本工作规范。由于施工环境复杂,图片中包含的目标多而杂乱,且安全帽在图片中所占比例较小,安全帽佩戴的检测难度较大,导致漏检误检率较高,检测精度不是很高。为改善上述安全帽佩戴检测的缺点,提出了一种安全帽佩戴检测网络——融合多尺度特征和注意力的网络(MFFMA-Net),该网络以YOLOX为基础架构,用一个新设计的多尺度特征融合模块(Multi-ScaleFeatureFusionModule,MFFM)替换了原有的路径聚合网络(PathAggregationNetwork,PANET)。MFFM依照特征图尺度从两个相反的方向进行特征融合,这样的融合方式能够包含更加丰富的骨干网络提取的特征,可提高安全帽佩戴的检测精度。新增了一个注意力模块——融合空间信息的注意力(FSI-ECA),以全像素信息为基础,将空间信息集中到通道信息中,在学习过程中充分利用通道信息和空间信息,能够更多地使用安全帽的特征信息,减小安全帽佩戴检测的漏检误检率。在SHWD数据集上进行实验,MFFMA-Net的平均精度均值达到96.61%,较YOLOX提高了0.47%,召回率相较于YOLOX提高了约1%,检测速度可以达到38帧/s。在达到实时检测的条件下实现了较高的检测精度,并且减小了漏检误检率。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOX 安全帽 实时 注意力
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Real-time Object Subspace Searching Based on Discrete Searching Paths and Local Energy 被引量:1
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作者 Wen-Ju Zhou Zi-Xiang Fei +3 位作者 Huo-Sheng Hu Li Liu Jing-Na Li Peter James Smith 《International Journal of Automation and computing》 EI CSCD 2016年第2期99-107,共9页
In automatic visual inspection, the object image subspace should be segmented and matched quickly so that the affine relationship can be built between the template image and the sample image. When the interference is ... In automatic visual inspection, the object image subspace should be segmented and matched quickly so that the affine relationship can be built between the template image and the sample image. When the interference is strong and the illumination is uneven, for example in an industrial application, this can make it difficult to obtain an objects subspace quickly and accurately in real-time. In this paper, a novel strategy is proposed to adopt discrete radial search paths instead of searching all points in an image. Therefore, the searching time can be substantially reduced. In order to reduce the influence coming from the industrial environment, the paper proposes another method that is local energy level set segmentation, which can locate the object subspace more efficiently and accurately. The detection of "crown caps" is presented as an example in this paper. Detection effects and computing time are compared between several detection methods, and the mechanisms of inspection have also been analyzed. 展开更多
关键词 real-time object subspace discrete paths fast match level set local energy function
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