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Rail-Pillar Net:A 3D Detection Network for Railway Foreign Object Based on LiDAR
1
作者 Fan Li Shuyao Zhang +2 位作者 Jie Yang Zhicheng Feng Zhichao Chen 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第9期3819-3833,共15页
Aiming at the limitations of the existing railway foreign object detection methods based on two-dimensional(2D)images,such as short detection distance,strong influence of environment and lack of distance information,w... Aiming at the limitations of the existing railway foreign object detection methods based on two-dimensional(2D)images,such as short detection distance,strong influence of environment and lack of distance information,we propose Rail-PillarNet,a three-dimensional(3D)LIDAR(Light Detection and Ranging)railway foreign object detection method based on the improvement of PointPillars.Firstly,the parallel attention pillar encoder(PAPE)is designed to fully extract the features of the pillars and alleviate the problem of local fine-grained information loss in PointPillars pillars encoder.Secondly,a fine backbone network is designed to improve the feature extraction capability of the network by combining the coding characteristics of LIDAR point cloud feature and residual structure.Finally,the initial weight parameters of the model were optimised by the transfer learning training method to further improve accuracy.The experimental results on the OSDaR23 dataset show that the average accuracy of Rail-PillarNet reaches 58.51%,which is higher than most mainstream models,and the number of parameters is 5.49 M.Compared with PointPillars,the accuracy of each target is improved by 10.94%,3.53%,16.96%and 19.90%,respectively,and the number of parameters only increases by 0.64M,which achieves a balance between the number of parameters and accuracy. 展开更多
关键词 Railway foreign object light detection and ranging(LiDAR) 3D object detection PointPillars parallel attention mechanism transfer learning
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X-ray diagnosis with a bloating agent for foreign object ingestion 被引量:1
2
作者 Hirokazu Tomishige Zenichi Morise +4 位作者 Tatsuya Suzuki Fujio Hara Masahito Hibi Takazumi Kato Takashi Hashimoto 《World Journal of Clinical Cases》 SCIE 2014年第5期157-159,共3页
The location of an ingested foreign object is often difficult to determine by X-ray if gastric air bubbles are not clear in the image.Methods that provide negative contrast can facilitate precise object localization,w... The location of an ingested foreign object is often difficult to determine by X-ray if gastric air bubbles are not clear in the image.Methods that provide negative contrast can facilitate precise object localization,which is important for object retrieval and treatment of the patient.This case report describes a male child,2 years and 2 mo of age,who accidentally swallowed a lithium battery while playing at home.A plain X-ray showed that the battery was in the abdomen,but it was unclear whether the object was still inside the stomach.A second X-ray examination performed after oral administration of a bloating agent to produce expansion of the stomach and provide negative contrast confirmed that the ingested battery was still in the stomach.The battery was then carefully removed using magnetic and balloon catheters under fluoroscopic guidance.This case report describes the successful use of an orally administered bloating agent without pain to the child in orderto determine the precise location of a foreign object in the abdomen. 展开更多
关键词 ACCIDENTAL ingestion BLOATING AGENT X-ray Minimal INVASION foreign object
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Subjectivity Versus Objectivity in Teaching Foreign Language
3
作者 Miguel Neneve Lusinilda Carla Martins 《Cultural and Religious Studies》 2017年第3期134-141,共8页
In this paper we propose to discuss the issue of subjectivity versus objectivity teaching practice of foreign language, especially English, in Brazil. Starting from the short story "The Parrot and Descartes" by Paul... In this paper we propose to discuss the issue of subjectivity versus objectivity teaching practice of foreign language, especially English, in Brazil. Starting from the short story "The Parrot and Descartes" by Pauline Melville, we argue that Cartesianism has influenced a view on education which tends to consider good and valuable what is "scientific", "objective" and "universal". The subjective and the local seem to be considered undesirable and unreliable. Brazilian scholars on the education field, such as Coracini and Souza are important support for our argument. 展开更多
关键词 foreign language teaching subejctivity objectIVITY RATIONALISM
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空间定位与特征泛化增强的铁路异物跟踪检测
4
作者 陈永 王镇 周方春 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期9-18,共10页
针对现有深度学习异物跟踪检测算法易受复杂环境、目标遮挡等影响,导致出现漏检及检测精度低等问题,提出了一种空间定位与特征泛化增强的铁路异物跟踪检测算法。提出改进多尺度级联GhostNet特征提取网络,提升对红外目标的特征提取能力;... 针对现有深度学习异物跟踪检测算法易受复杂环境、目标遮挡等影响,导致出现漏检及检测精度低等问题,提出了一种空间定位与特征泛化增强的铁路异物跟踪检测算法。提出改进多尺度级联GhostNet特征提取网络,提升对红外目标的特征提取能力;利用异物空间位置定位与泛化形态信息,设计空间定位与特征泛化增强模块,增强对复杂场景下位置移动与跟踪轨迹变化目标的检测精度;构建金字塔预测网络,得到红外铁路异物的检测锚框、类别及置信度信息;通过改进类别和置信度显示的DeepSORT跟踪算法,结合卡尔曼滤波与匈牙利算法实现红外弱光环境下铁路异物跟踪检测。实验结果表明:所提算法对铁路异物的跟踪检测精确度达到83.3%,平均检测速度为11.3帧/s;与比较算法相比,所提算法检测精度更高,对红外弱光场景下铁路异物跟踪检测具有较好的性能。 展开更多
关键词 机器视觉 异物检测 红外弱光 空间定位 特征泛化增强 目标跟踪
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改进FDSST算法在铁路侵限异物检测场景中的应用
5
作者 陶正轩 王小鹏 《科学与信息化》 2025年第2期169-171,共3页
针对铁路异物跟踪检测算法在实际应用中存在如异物目标存在遮挡、快速移动等因素影响,导致目标跟踪失败及漏检等问题,提出了一种改进FDSST铁路周界异物跟踪检测方法,利用子空间重构跟踪器和改进动态L1-PCA方法构建并维护跟踪模型的子空... 针对铁路异物跟踪检测算法在实际应用中存在如异物目标存在遮挡、快速移动等因素影响,导致目标跟踪失败及漏检等问题,提出了一种改进FDSST铁路周界异物跟踪检测方法,利用子空间重构跟踪器和改进动态L1-PCA方法构建并维护跟踪模型的子空间,克服了遮挡和快速移动的影响;引入模型动态更新策略,解决跟踪失败问题并提升运算速度。实验证明,该方法准确率优于传统方法,有效提高了铁路异物检测性能。 展开更多
关键词 铁路侵限异物 FDSST算法 动态L1-PCA 模型动态更新
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基于SCI-XDNet-CFF轻量化网络的井下运煤皮带异物识别
6
作者 孙亚琳 孙鹏翔 +2 位作者 薛晔 刘泽宇 孙贵有 《煤矿现代化》 2025年第1期40-46,51,共8页
矿井煤炭开采面与地面距离较长,需要通过运煤皮带进行长距离运输,在运输过程中,存在大块矸石、锚杆等异物损坏皮带、堵塞落煤口的问题,易引发安全问题,因此,运煤皮带运输异物分类具有重要意义。为克服井下环境光照强度弱、识别精度低、... 矿井煤炭开采面与地面距离较长,需要通过运煤皮带进行长距离运输,在运输过程中,存在大块矸石、锚杆等异物损坏皮带、堵塞落煤口的问题,易引发安全问题,因此,运煤皮带运输异物分类具有重要意义。为克服井下环境光照强度弱、识别精度低、模型参数量大的问题,提出一种结合低光照图像增强的XDNet-CFF轻量化网络。首先,采用预训练的自校准光照图像增强模型对井下运煤皮带图像进行低光照图像增强,有效提高图像质量;其次,设计一种基于Xcpetion-DenseNet121和跨层特征融合的深度网络,在提高特征提取能力的同时,将底层细节特征与上层语义特征相结合,减少信息丢失,丰富特征表示;然后,通过全连接层和softmax完成运煤皮带异物识别;最后,为实现移动端部署和识别预警,应用剪枝方法对模型进行压缩,大幅减少模型参数量,降低开销。结果表明,所提模型在运煤皮带异物数据集上准确率、精度、召回率、F1分数分别达到0.9467、0.9512、0.9416、0.9464,均优于主流模型,同时,参数量仅8.98 M,满足实际生产部署需求。 展开更多
关键词 低光照图像增强 XDNet-CFF 跨层特征融合 运煤皮带 异物识别
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基于智能化的轮胎杂物不良品管控研究
7
作者 朱平理 《橡塑技术与装备》 CAS 2025年第1期20-24,共5页
研究分析轮胎生产制造过程中的杂物管控问题,减少轮胎杂物质量缺陷,降低生产过程质量成本损失。以PDCA循环质量管理为方法,根据杂物类型为分析方向,从原材料杂物、设备掉落杂物、作业现场杂物、系统化分析管控四个方面为切入点,实施轮... 研究分析轮胎生产制造过程中的杂物管控问题,减少轮胎杂物质量缺陷,降低生产过程质量成本损失。以PDCA循环质量管理为方法,根据杂物类型为分析方向,从原材料杂物、设备掉落杂物、作业现场杂物、系统化分析管控四个方面为切入点,实施轮胎制造过程杂物的精细化管理,从而实现轮胎不良率和质量成本的降低,在确保产品质量稳定性的同时,助推企业经营能力的提升。 展开更多
关键词 轮胎 质量缺陷 杂物杂质 异物管控 生产成本
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箔轧过程中的孔洞类缺陷原因分析
8
作者 胡文强 《福建冶金》 2025年第1期34-37,共4页
箔轧阶段,导致产品质量下降或断带的重要原因之一是出现以孔洞为特征的针孔、贯穿孔(或压漏)、气道、辊印等缺陷。影响铝箔质量的一个关键指标是针孔数量,而造成针孔的因素有很多。本文针对在铝箔轧制过程中针孔形成的主要因素,在工业... 箔轧阶段,导致产品质量下降或断带的重要原因之一是出现以孔洞为特征的针孔、贯穿孔(或压漏)、气道、辊印等缺陷。影响铝箔质量的一个关键指标是针孔数量,而造成针孔的因素有很多。本文针对在铝箔轧制过程中针孔形成的主要因素,在工业化生产基础上结合部分试验,对箔轧过程中孔洞缺陷产生的主要原因即油品清洁度和表面擦划伤进行分析,采用异物颗粒指标作为轧制油中所含固体大颗粒悬浮物的量化检测方法,提出改善措施。 展开更多
关键词 铝箔轧制 孔洞 异物颗粒 张力
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基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测 被引量:1
9
作者 洪炎 汪磊 +2 位作者 苏静明 汪瀚涛 李木石 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期61-69,共9页
现有基于深度学习的输送带异物检测模型较大,难以在边缘设备部署,且对不同尺寸异物和小目标异物存在错检、漏检情况。针对上述问题,提出一种基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测方法。采用深度可分离卷积、压缩和激励(SE)网络将YOLOv8... 现有基于深度学习的输送带异物检测模型较大,难以在边缘设备部署,且对不同尺寸异物和小目标异物存在错检、漏检情况。针对上述问题,提出一种基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测方法。采用深度可分离卷积、压缩和激励(SE)网络将YOLOv8主干网络中C2f模块的Bottleneck重新构建为DSBlock,在保持模型轻量化的同时提升检测性能;为增强对不同尺寸目标物体信息的获取能力,引入高效通道注意力(ECA)机制,并对ECA的输入层进行自适应平均池化和自适应最大池化操作,得到跨通道交互MECA模块,以增强模块的全局视觉信息,进一步提升异物识别精度;将YOLOv8的3个检测头修改为4个轻量化小目标检测头,以增强对小目标的敏感性,有效降低小目标异物的漏检率和错检率。实验结果表明:改进YOLOv8的精确度达91.69%,mAP@50达92.27%,较YOLOv8分别提升了3.09%和4.07%;改进YOLOv8的检测速度达73.92帧/s,可充分满足煤矿输送带异物实时检测的需求;改进YOLOv8的精确度、mAP@50、参数量、权重大小和每秒浮点运算数均优于SSD,Faster-RCNN,YOLOv5,YOLOv7-tiny等主流目标检测算法。 展开更多
关键词 输送带异物检测 YOLOv8 SE网络 高效通道注意力机制 轻量化 小目标检测 自适应平均池化 自适应最大池化
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基于深度学习的铁路异物侵限快速检测方法 被引量:2
10
作者 王辉 姜朱丰 +3 位作者 吴雨杰 范自柱 罗国亮 杨辉 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2086-2098,共13页
针对列车运行环境内因意外突发事件所造成的异物侵限而影响列车安全运行的问题,在被广泛应用于工业领域的YOLOv3目标检测模型的基础之上,提出一种融合轨道限界和侵限异物识别的快速检测方法。首先,以ResNet-18网络作为铁路限界检测的主... 针对列车运行环境内因意外突发事件所造成的异物侵限而影响列车安全运行的问题,在被广泛应用于工业领域的YOLOv3目标检测模型的基础之上,提出一种融合轨道限界和侵限异物识别的快速检测方法。首先,以ResNet-18网络作为铁路限界检测的主干网络,利用辅助检测模块提升限界检测精度,达到特征提取速度快,语义信息丰富充足等目标。同时采用基于行锚框的分割算法检测轨道线坐标位置,结合标准轨距下的限界定义确定铁路异物入侵限界的范围,以减少侵限异物检测的区域。其次,设计基于Octave卷积的层内多尺度残差模块,将单通道卷积变为基于图像频率的双通道卷积,以降低卷积计算量,进一步提升异物侵限算法的检测速度。最后,引入空间金字塔模块和特征自适应融合模块,实现高、低级语义信息交换,从而增加网络对不同尺度目标的感知能力,并减少语义冲突问题。通过对比实验验证异物侵限检测算法的精度、速度和有效性。实验结果表明,所述方法能以172帧/s的速度对轨道位置和限界区域进行检测,精确度达98.12%。与其他算法相比,在大中小3种目标尺度上都超越了其他对比算法。所提出的融合轨道限界和侵限异物检测的方法,在保证精度的前提下,速度达到YOLOv3算法的2倍,能够满足列车对侵限异物的实时检测需求。 展开更多
关键词 异物侵限检测 Octave卷积 行锚框 铁路限界检测 空间金字塔 特征自适应融合
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基于多注意融合网络的输煤皮带异物识别方法
11
作者 李利 梁晶 +2 位作者 陈旭东 寇发荣 潘红光 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期976-984,共9页
为改善现有输煤皮带异物识别算法网络参数量大、识别精度不高的问题,及时避免大块煤和矸石、锚杆等带来的安全隐患,提出了一种基于多注意融合网络的输煤皮带异物识别方法,使用低照度图像处理算法对数据集进行预处理,采用融合局部注意力... 为改善现有输煤皮带异物识别算法网络参数量大、识别精度不高的问题,及时避免大块煤和矸石、锚杆等带来的安全隐患,提出了一种基于多注意融合网络的输煤皮带异物识别方法,使用低照度图像处理算法对数据集进行预处理,采用融合局部注意力残差块作为基本特征提取单元,在残差块中融入带有额外偏移量的可变形卷积以增加对不规则特征的描述,用注意力机制对全局特征图做期望最大化处理。结果表明:在Cifar 10数据集和矿用皮带传输异物识别数据集的识别准确率分别为93.7%和84.8%;与ShufflenetV2、MobileNetV2、ResNet 50、ResNet 110、Darknet 53算法相比,识别准确率分别提升了4.7%、3.9%、0.4%、0.5%、1.7%;与识别准确率相近的ResNet 50、ResNet 110算法相比,网络参数量和计算复杂度大大减小。识别方法能够快速识别输煤皮带异物,且具有较高的识别准确率,对保障煤矿运输系统的安全运行具有参考意义。 展开更多
关键词 异物识别 输煤皮带 Darknet网络 可变形卷积 注意力机制
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基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法 被引量:1
12
作者 曹现刚 李虎 +3 位作者 王鹏 吴旭东 向敬芳 丁文韬 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第1期57-65,共9页
为解决原煤智能化洗选过程中煤流中夹杂的异物对比度低、相互遮挡导致异物图像检测时特征提取不充分的问题,提出了一种基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法。通过引入Depth图像构建RGB图像与Depth图像的双特征金字塔网络(DFPN),采... 为解决原煤智能化洗选过程中煤流中夹杂的异物对比度低、相互遮挡导致异物图像检测时特征提取不充分的问题,提出了一种基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法。通过引入Depth图像构建RGB图像与Depth图像的双特征金字塔网络(DFPN),采用浅层的特征提取策略提取Depth图像的低级特征,用深度边缘与深度纹理等基础特征辅助RGB图像深层特征,以有效获得2种特征的互补信息,从而丰富异物特征的空间与边缘信息,提高检测精度;构建了基于坐标注意力与改进空间注意力的跨模态注意力融合模块(CAFM),以协同优化并融合RGB特征与Depth特征,增强网络对特征图中被遮挡异物可见部分的关注度,提高被遮挡异物检测精度;使用区域卷积神经网络(R-CNN)输出煤炭异物的分类、回归与分割结果。实验结果表明:在检测精度方面,该方法的AP相较两阶段模型中较优的Mask transfiner高3.9%;在检测效率方面,该方法的单帧检测时间为110.5 ms,能够满足异物检测实时性需求。基于跨模态注意力融合的煤炭异物检测方法能够以空间特征辅助色彩、形状与纹理等特征,准确识别煤炭异物之间及煤炭异物与输送带之间的差异,从而有效提高对复杂特征异物的检测精度,减少误检、漏检现象,实现复杂特征下煤炭异物的精确检测与像素级分割。 展开更多
关键词 煤炭异物检测 实例分割 双特征金字塔网络 跨模态注意力融合 Depth图像 坐标注意力 改进空间注意力
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基于FasterNet和YOLOv8s改进的铁路异物入侵快速检测方法
13
作者 姜香菊 冯海照 李涛 《北京交通大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期39-48,共10页
铁路轨道异物入侵对列车行车安全构成潜在威胁,情况紧急时可能导致列车脱轨倾覆和人员伤亡.针对现有铁路异物入侵检测模型在边缘设备上无法保证实时检测的问题,提出一种基于Faster⁃Net和YOLOv8s改进的铁路异物识别算法.首先,采用参数量... 铁路轨道异物入侵对列车行车安全构成潜在威胁,情况紧急时可能导致列车脱轨倾覆和人员伤亡.针对现有铁路异物入侵检测模型在边缘设备上无法保证实时检测的问题,提出一种基于Faster⁃Net和YOLOv8s改进的铁路异物识别算法.首先,采用参数量更小的FasterNet网络替代YOLOv8s的CSPDarkNet53主干网络进行特征提取,以减小模型参数量和计算量.然后,结合FasterNet中部分卷积思想,设计FasterBlock模块替代YOLOv8s颈部的C2f模块,实现多尺度特征融合,从而进一步减小模型参数量.最后,为解决网络轻量化导致的模型检测精度下降问题,重新设计BiFPN-A特征融合结构,采用Fusion替代Concat操作进行张量拼接操作,通过FasterBlock模块和Fusion实现跳跃连接的特征图融合,并在每一层FasterBlock模块之前引入无参注意力机制SimAM,保证改进后的整体模型在实现轻量化的同时能够有效防止检测精度的大幅下降.结果表明:在精度仅损失0.2%的情况下,改进后的模型尺寸减小60.89%,模型参数降低61.8%,计算量减小45.1%. 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv8 轻量化 SimAM 铁路异物
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融合多尺度特征的轻量化煤炭输送带异物检测方法
14
作者 马恒 刘利灿 高科 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4617-4629,共13页
煤炭输送带是煤矿开采过程中的主要运输设备,在工作过程中不可避免地有大块矸石、锚杆、木板等异物混入,易造成由皮带撕裂、落煤口堵塞导致的重大安全事故。针对井下色彩辨识度低、前后景对比度差及煤炭与异物间遮挡重叠导致物体边缘特... 煤炭输送带是煤矿开采过程中的主要运输设备,在工作过程中不可避免地有大块矸石、锚杆、木板等异物混入,易造成由皮带撕裂、落煤口堵塞导致的重大安全事故。针对井下色彩辨识度低、前后景对比度差及煤炭与异物间遮挡重叠导致物体边缘特征丢失等检测难题,设计了一种融合多尺度特征的轻量化煤炭输送带异物检测方法。首先,基于一种具有压缩激励模块的残差视觉网络(Residual Vision Transformer with Squeeze-and-Excitation Block,RepViTSEBlock)的架构,融合高效多尺度注意力(Efficient Mult-Scale Attention,EMA),构建出C2f_RVB_EMA轻量化结构,利用跨空间学习策略与全局特征建模能力,在提升检测精度的同时大幅度减小网络复杂度;其次,将感受野注意力卷积(Receptive Field Attention Convolution,RFAConv)与卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)结合得到RFCBAMConv,并嵌入到双向特征金字塔网络,通过空间和通道两个维度赋予卷积注意力权重,提高模型对煤炭输送带中异物的关注度,减少计算开销;同时,为了能够精确地识别出多个异物相互堆叠情况下目标的轮廓信息,构建出基于解耦头结构的Detect_SEAM目标检测头;最后,使用Focaler-IoU回归损失函数替换Complete-IoU函数,有效提升了回归框的精度。为避免理想条件对试验造成的影响,采用井下输送带工作的真实图像作为试验数据集。试验结果表明,输送带异物检测模型的平均精度mAP@0.5达到88.20%,相较于基准模型提高了4.60百分点,而参数量与计算量仅为2.51×106和6.60×109,有利于在矿井等复杂条件下部署,为煤炭的高效开采运输提供安全预警。 展开更多
关键词 安全工程 煤炭输送带 多尺度特征融合 异物检测 注意力机制 残差网络 轻量化
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自贸港背景下高校涉外法律人才培养的目标与路径
15
作者 胡湘娇 李玲 《教育教学论坛》 2024年第4期173-176,共4页
在海南自贸港背景下,海南与世界各国之间交流合作日益频繁,涉外法律问题日益凸显。运用文献资料法、逻辑分析法等研究方法,对涉外法律人才的内涵、需求及人才培养目标与优化路径进行分析。研究认为,涉外法律人才培养目标应从拥有完善的... 在海南自贸港背景下,海南与世界各国之间交流合作日益频繁,涉外法律问题日益凸显。运用文献资料法、逻辑分析法等研究方法,对涉外法律人才的内涵、需求及人才培养目标与优化路径进行分析。研究认为,涉外法律人才培养目标应从拥有完善的知识结构、有较强的法律实践能力、具备良好的职业素养、需要较高的外语能力等四个方面设定培养目标。在此基础上,从英语语言的角度提出高校人才培养的两条优化路径:初级阶段,普及法律英语;中高阶段,实施双语法律教学。 展开更多
关键词 涉外法律 人才培养 培养目标 优化路径
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基于三维激光点云曲率突变的航空发动机进气道异物检测方法
16
作者 武星 李兴达 +3 位作者 汤凯 李杨志 张航瑛 陈中文 《计算机测量与控制》 2024年第12期67-72,80,共7页
为了解决目前人工巡检航空发动机进气道时存在的准确性差、效率较低等问题,提出一种基于三维激光点云曲率突变的进气道异物检测方法;设计一种基于体素网络的点云数据压缩方法,计算压缩点云数据在进气道深度方向上的曲率变化;利用迭代阈... 为了解决目前人工巡检航空发动机进气道时存在的准确性差、效率较低等问题,提出一种基于三维激光点云曲率突变的进气道异物检测方法;设计一种基于体素网络的点云数据压缩方法,计算压缩点云数据在进气道深度方向上的曲率变化;利用迭代阈值法计算分割曲率突变点云的动态阈值,通过阈值分割识别曲率突变的异物点云;采用区域生长法将离散的异物点云聚类分割为整体的异物目标;参考航空发动机进气道实物搭建了进气道模拟件测试环境,对3种不同尺寸的异物进行了检测定位,异物识别准确率达到95.4%,异物定位精度达到1.46 cm,实验结果验证了该方法的准确性与高效性。 展开更多
关键词 异物检测 点云压缩 目标分割 迭代阈值法 区域生长法
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滥用管辖权异议的规制——以涉外知识产权诉讼为切入点
17
作者 张广良 巩凡 《知识产权》 CSSCI 北大核心 2024年第4期82-91,共10页
违背诚实信用原则的滥用管辖权异议行为应予以规制。在现行法律体系下,我国司法机关可通过管辖权异议案件的快速审理对滥用管辖权异议行为予以训诫,甚至可以在管辖权异议未决时通过实体审理等方式遏制滥用管辖权异议行为。建议《民事诉... 违背诚实信用原则的滥用管辖权异议行为应予以规制。在现行法律体系下,我国司法机关可通过管辖权异议案件的快速审理对滥用管辖权异议行为予以训诫,甚至可以在管辖权异议未决时通过实体审理等方式遏制滥用管辖权异议行为。建议《民事诉讼法》明确滥用管辖权异议的行为构成妨碍民事诉讼行为,依法应予以惩罚;同时规定受诉法院在案件管辖权异议争议未决的情形下,对是否继续进行实体审理享有自由裁量权。 展开更多
关键词 管辖权异议 滥用 涉外知识产权诉讼 妨碍民事诉讼 民事诉讼法
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面向轨道智能交通大学生创新训练实践教学平台设计
18
作者 叶涛 郑志康 +2 位作者 郝天成 徐欣宇 李东圣 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第1期152-158,198,共8页
以轨道智能交通中的入侵异物智能检测为对象,设计了一种新型的大学生创新训练实践教学平台,提出了一种基于深度学习的轨道异物入侵检测模型,并结合人工智能和机械设计等交叉学科专业知识,自主研发了一种小型轨道异物入侵智能检测系统物... 以轨道智能交通中的入侵异物智能检测为对象,设计了一种新型的大学生创新训练实践教学平台,提出了一种基于深度学习的轨道异物入侵检测模型,并结合人工智能和机械设计等交叉学科专业知识,自主研发了一种小型轨道异物入侵智能检测系统物理样机,实现了复杂环境下的高效轨道异物入侵检测。实验和实践结果表明,该模型很好地平衡了检测速度和精度,在NVIDIA GTX1080Ti平台上对自建轨道异物入侵数据集的平均检测精度为96.1%,检测速度为209 FPS。通过上述大创实践教学平台的设计、实施和考核,培养和激发了大学生的创新实践和团队协作能力。 展开更多
关键词 智能视觉检测 轨道交通 异物检测样机 机械设计 实践教学平台
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多尺度特征融合的铁轨异物入侵检测研究 被引量:2
19
作者 王楠 侯涛 牛宏侠 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期139-153,共15页
针对铁路轨道异物检测中不同尺度异物目标的检测易受复杂环境的影响,导致出现检测精度低及检测速度慢等问题,提出一种多尺度特征融合的铁轨异物检测(RMF-YOLO)算法。首先,设计并引入改进的卷积注意力模块(ICBAM),结合YOLOv7特征提取网络... 针对铁路轨道异物检测中不同尺度异物目标的检测易受复杂环境的影响,导致出现检测精度低及检测速度慢等问题,提出一种多尺度特征融合的铁轨异物检测(RMF-YOLO)算法。首先,设计并引入改进的卷积注意力模块(ICBAM),结合YOLOv7特征提取网络,以增强复杂场景下的特征提取能力。其次,在所有高效层聚合网络模块中采用GhostConv替代普通卷积层,以降低计算复杂度,提高特征输出效率;设计一种改进的加权双向特征金字塔网络N-BiFPN结构,加强多尺度特征融合能力,平衡不同层级特征信息,提高多尺度检测能力。最后,为进一步提升检测精度,采用WIoU损失函数结合动态非单调聚集机制,有效应对低质量锚框产生的梯度,提高模型对不同尺度异物检测的整体性能。实验结果表明:在自制的铁轨异物数据集上,RMF-YOLO算法减少了原网络模型的参数量,有效提升了模型的检测精度与检测速度,改善了漏检与误检问题,平均精度提升了5.5%,检测速度提升了5.88%,计算量减少了12.25%,能满足铁轨入侵异物检测中对检测精度和实时性的需求。 展开更多
关键词 铁轨异物检测 特征融合 多尺度 YOLOv7 损失函数
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基于通道剪枝的YOLOv7-tiny输电线路异物检测算法 被引量:1
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作者 孙阳 李佳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第14期319-328,共10页
针对输电线路异物检测精度不佳且模型庞大的问题,提出了基于通道剪枝的改进YOLOv7-tiny算法用于输电线路异物检测。用ReXNet网络替代了YOLOv7-tiny的骨干网络改进原网络的特征瓶颈问题。引入了多样化分支块从而增加网络特征融合能力,通... 针对输电线路异物检测精度不佳且模型庞大的问题,提出了基于通道剪枝的改进YOLOv7-tiny算法用于输电线路异物检测。用ReXNet网络替代了YOLOv7-tiny的骨干网络改进原网络的特征瓶颈问题。引入了多样化分支块从而增加网络特征融合能力,通过基于层自适应幅度的修剪(LAMP)剪枝方案损失一定精度换取模型体积、运算量的降低,为下一步部署到嵌入式设备做好准备。实验结果表明,最终的改进模型相对于YOLOv7-tiny模型精度上提升3个百分点,FPS提升原来的119.4%,模型大小压缩到原来的14%。 展开更多
关键词 输电线路 YOLOv7-tiny算法 通道剪枝 异物检测
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