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A Dynamic Object Behavior Model and Implementation Based on Computational Reflection 被引量:1
1
作者 HECheng-want HEFei HEKe-qing 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS 2005年第2期358-362,共5页
A dynamic object behavior model based on computational reflection is proposed. This model consists of function level and meta level, the meta objects in meta level manage the base objects and behaviors in function lev... A dynamic object behavior model based on computational reflection is proposed. This model consists of function level and meta level, the meta objects in meta level manage the base objects and behaviors in function level, including dynamic binding and unbinding of base object and behavior. We implement this model with RoleJava Language,which is our self linguistic extension of the Java Language.Meta Objects are generated automatically at compile\|time,this makes the reflecton mechanism transparent to programmers.Finally an example applying this model to a banking system is presented. 展开更多
关键词 dynamic object behavior role computational reflection MOP(meta object protocol)
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Conversion of Object Oriented System into Software Product Line with Delta Modeling Abstract Behavioral Specification
2
作者 Ricky Timothy Gultom Maya Retno Ayu Setyautami Iis Solichah 《Journal of Computer and Communications》 2014年第2期85-90,共6页
This article contains a system conversion from object oriented design into Software Product Line (SPL) using delta modeling of Abstract Behavioral Specification (ABS). ABS is a modeling language which targets system w... This article contains a system conversion from object oriented design into Software Product Line (SPL) using delta modeling of Abstract Behavioral Specification (ABS). ABS is a modeling language which targets system with high level of variety and supports SPL development with delta modeling. The case study of this thesis is a digital library system called Library Automation and Digital Archive (LONTAR). Originally, LONTAR only uses SOAP-based web service. With ABS, LONTAR will be converted into SPL and implement another web service called REST. The motivation of this conversion of LONTAR from object oriented into SPL is because it is easier to develop system with ABS than using regular object oriented. Product definition in ABS is relatively easier than creating a new subclass and do customization to make it works well. 展开更多
关键词 System CONVERSION ABSTRACT behaviorAL SPECIFICATION DELTA MODELING Software Product line object Oriented
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产生证明责任验证Object-Z规格说明的行为子类型继承
3
作者 文志诚 李长云 满君丰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2009年第6期1049-1056,共8页
Object-Z是形式规格说明语言Z的面向对象扩充,具有面向对象特点,适合描述大型面向对象软件规格说明.行为子类型继承是一种子类型继承,子类型对象拥有其超类对象的行为与属性,如果行为子类型对象替代其超类型对象时,运行时不会出错,经过... Object-Z是形式规格说明语言Z的面向对象扩充,具有面向对象特点,适合描述大型面向对象软件规格说明.行为子类型继承是一种子类型继承,子类型对象拥有其超类对象的行为与属性,如果行为子类型对象替代其超类型对象时,运行时不会出错,经过验证过的形式规格说明不必再验证.本文对Object-Z定义了行为子类型继承,尤其我们系统地提出一个实现行为子类型继承和对规格说明产生相关证明责任的方法,其中这些证明责任可以判定形式规格说明是否按照其行为子类型方法进行开发的.最后,充分利用定理证明器Z/EVES来分析与验证所产生的证明责任. 展开更多
关键词 object—Z 面向对象 行为子类型 证明责任 形式验证
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基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法 被引量:2
4
作者 梁秀英 贾学镇 +3 位作者 何磊 王翔宇 刘岩 杨万能 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期295-305,345,共12页
多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongs... 多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5 ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。 展开更多
关键词 小鼠行为 多目标跟踪 YOLO v8n-seg Strongsort
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基于计算机视觉的电力作业人员行为分析研究现状与展望 被引量:1
5
作者 闫云凤 陈汐 +3 位作者 金浩远 齐冬莲 储海东 汪金维 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1842-1854,共13页
电力作业人员的有效监管是保障电力安全生产的基础。该文对电力视频中作业人员的行为识别研究进行了归类总结,涵盖静态行为分析(穿戴分析、动作分析和组合分析)和动态行为分析(复杂动作、时序行为和行为预测等);详细综述了电力作业行为... 电力作业人员的有效监管是保障电力安全生产的基础。该文对电力视频中作业人员的行为识别研究进行了归类总结,涵盖静态行为分析(穿戴分析、动作分析和组合分析)和动态行为分析(复杂动作、时序行为和行为预测等);详细综述了电力作业行为分析中的核心算法模块,包括目标检测、姿态估计和视频跟踪等;论述了电力作业行为识别在算法高效性、鲁棒性、灵活性等方面所面临的应用难点和挑战,并展望了电力作业行为智能监控领域的未来发展方向,特别强调了在软硬件结合、通用大模型、生成式人工智能方面进行技术创新和改进所蕴含的潜在机会。 展开更多
关键词 行为分析 视觉理解 电力监控 目标检测 姿态估计 视频跟踪 行为预测
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社区矫正对象的越轨行为及其管控
6
作者 连春亮 《宜宾学院学报》 2024年第5期1-9,共9页
对社区矫正对象越轨行为的管理和控制是对社区矫正对象“治未罪”或“治未然之罪”,贯穿社区矫正工作始。越轨行为主要有主观故意型、侥幸型、偶发型、人格异常型、邪教和传销型、疾病型等表现形式。因此,我国对社区矫正对象越轨行为的... 对社区矫正对象越轨行为的管理和控制是对社区矫正对象“治未罪”或“治未然之罪”,贯穿社区矫正工作始。越轨行为主要有主观故意型、侥幸型、偶发型、人格异常型、邪教和传销型、疾病型等表现形式。因此,我国对社区矫正对象越轨行为的管控,必须树立以人为本的管控理念,充分认知越轨行为的目的性、情境性、差异性等特征,建立以法律法规和社区矫正规则为指向的、以“四社联动”为核心的一体化的外在管控机制,充分发挥社会支持和控制效能,构建社区矫正对象以自我谴责机制、自我调节机制和心理韧性为中心的内源性管控机制。 展开更多
关键词 社区矫正对象 越轨行为 外在管控机制 内源性管控机制
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目标管理理论干预对冠心病合并心衰患者心理负担和应对行为的影响 被引量:1
7
作者 张静 施梦丽 《中国健康心理学杂志》 2024年第4期553-558,共6页
目的:分析目标管理理论干预对冠心病合并心衰患者心理负担和应对行为的影响。方法:将2021年3月—2023年3月某院收治的80例冠心病合并心衰患者随机分为两组。对照组40例采取常规临床干预,干预组40例予以目标管理理论的干预。比较两组干... 目的:分析目标管理理论干预对冠心病合并心衰患者心理负担和应对行为的影响。方法:将2021年3月—2023年3月某院收治的80例冠心病合并心衰患者随机分为两组。对照组40例采取常规临床干预,干预组40例予以目标管理理论的干预。比较两组干预前后的心理负担、自我管理行为及应对方式,评价两组的治疗依从性及生活质量。结果:干预后两组心理负担均减轻,且干预组的心理负担轻于对照组(Z=4.641,P<0.05);干预后干预组的自我管理行为量表中日常生活管理行为、疾病医学管理行为、情绪认知管理评分均高于对照组(t=4.410,4.660,6.267,P<0.05);干预后干预组的简易应对方式问卷(SCSQ)中积极应对评分高于对照组,消极应对评分低于对照组(t=5.505,-5.625,P<0.05);干预组的治疗依从性优于对照组(χ2=4.501,P<0.05);干预后干预组的生活质量测定量表(WHOQOL-BREF)中各维度评分高于对照组(t=6.819,8.072,6.848,3.684,P<0.05)。结论:对冠心病合并心衰患者施于目标管理理论干预可有效减轻患者的心理负担,提升患者的自我管理行为,改善患者的应对方式,提高患者的治疗依从性及生活质量。 展开更多
关键词 冠心病 心衰 目标管理理论 心理负担 自我管理行为 应对方式 依从性 生活质量
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教师关怀:双重内涵、状态要素及实现路径
8
作者 张夏青 《教育理论与实践》 北大核心 2024年第25期35-41,共7页
当技术力量从外部不断形塑教育时,教师关怀却很难由技术或机器来取代,因为教师关怀不是一套具体的行为方式,教师关怀是教师的存在状态。教师关怀描述的是教师职业活动的独特意向性,即教师“对……在意”的内在意识及意识活动过程。教师... 当技术力量从外部不断形塑教育时,教师关怀却很难由技术或机器来取代,因为教师关怀不是一套具体的行为方式,教师关怀是教师的存在状态。教师关怀描述的是教师职业活动的独特意向性,即教师“对……在意”的内在意识及意识活动过程。教师关怀内蕴着教师关怀对象,教师关怀为教师关怀行为奠基。教师关怀状态包含三个要素:看见、接受和回应。看见是教师意识对关怀对象的意向性建构;接受是教师意识对关怀对象的根本态度;回应是教师意识对关怀对象做出的无声承诺。实现教师关怀的可能路径有三:一是保持敏感;二是敞开胸怀;三是承担责任。 展开更多
关键词 教师关怀 教师关怀对象 教师关怀行为 看见 接受 回应
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基于YOLOv8作弊行为检测系统的设计与实现
9
作者 孙秀娟 方园 +1 位作者 孙洪迪 杨民峰 《北京工业职业技术学院学报》 2024年第4期17-22,共6页
在考试监控领域,深度学习技术的应用对于提高作弊检测的准确性和效率至关重要。结合YOLOv8算法和AlphaPose姿态识别模型,构建一个既能快速检测异常行为又能精准判断作弊行为的考试作弊行为检测系统。通过改进数据结构和优化网络结构,仅... 在考试监控领域,深度学习技术的应用对于提高作弊检测的准确性和效率至关重要。结合YOLOv8算法和AlphaPose姿态识别模型,构建一个既能快速检测异常行为又能精准判断作弊行为的考试作弊行为检测系统。通过改进数据结构和优化网络结构,仅使用身体数据进行模型训练,使得模型更加专注检测与作弊行为相关的身体动作,从而提高系统的鲁棒性和适用性。实验结果表明:系统对作弊检测的实际准确率在95%左右,能够有效区分正常行为和作弊行为,为考试监管提供了强有力的技术支持。 展开更多
关键词 YOLOv8算法 目标检测 AlphaPose姿态识别 作弊行为检测
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基于改进YOLO v8的牛只行为识别与跟踪方法 被引量:1
10
作者 付辰伏 任力生 王芳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期290-301,共12页
随着我国畜牧业的快速发展,牛只养殖由分散性养殖逐渐向精准化养殖转变。针对分散养殖中农户无法对每头牛只健康状况给予足够关注的问题,通过分析牛只行为模式结合视觉方向特征,设计了综合管理方法来准确识别和跟踪牛只行为。首先,采用... 随着我国畜牧业的快速发展,牛只养殖由分散性养殖逐渐向精准化养殖转变。针对分散养殖中农户无法对每头牛只健康状况给予足够关注的问题,通过分析牛只行为模式结合视觉方向特征,设计了综合管理方法来准确识别和跟踪牛只行为。首先,采用改进YOLO v8算法对牛只进行目标监测,其中,在Backbone和Neck端使用C2f-faster结构,增强模型特征提取能力;引入上采样算子CARAFE,拓宽感受视野进行数据特征融合;针对牛只幼仔检测加入BiFormer注意力机制,以识别牛只小面积特征;更换动态目标检测头DyHead,融合尺度、空间和任务感知;然后,使用Focal SIoU函数,解决正负样本分配不均衡和CIoU局限性的问题。最后,将YOLO v8检测到的行为类别信息引入BoTSORT算法中,实现在复杂场景下牛只多目标行为识别跟踪。实验结果表明,提出的FBCD-YOLO v8n(FasterNet、BiFormer、CARAFE、DyHead)模型在牛只行为数据集上,相比较YOLO v5n、YOLO v7tiny和原YOLO v8n模型的mAP@0.5分别提升3.4、3.1、2.4个百分点,尤其牛只回舔行为识别平均精度提高7.4个百分点。跟踪方面,BoTSORT算法的MOTA为96.1%,MOTP为78.6%,IDF1为98.0%,HOTA为78.9%;与ByteTrack、StrongSORT算法比,MOTA和IDF1显著提升,跟踪效果良好。研究表明,在牛舍养殖环境下,本研究构建的多目标牛只行为识别跟踪系统,可有效帮助农户监测牛只行为,为牛只的自动化精准养殖提供技术支持。 展开更多
关键词 牛只 目标监测 行为识别 多目标跟踪 YOLO v8 BoTSORT
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自动化场景区分下FABF-YOLOv8s轻量化肉牛行为识别方法 被引量:1
11
作者 付辰伏 任力生 王芳 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期152-163,共12页
针对现有目标检测模型在自然天气环境下肉牛行为识别易受复杂背景干扰及模型参数量、计算量、权重文件占用内存较大等问题,该研究提出基于自动化场景区分的轻量化肉牛多行为识别方法。首先,通过FasterNet模型自动区分天气场景。其次,对Y... 针对现有目标检测模型在自然天气环境下肉牛行为识别易受复杂背景干扰及模型参数量、计算量、权重文件占用内存较大等问题,该研究提出基于自动化场景区分的轻量化肉牛多行为识别方法。首先,通过FasterNet模型自动区分天气场景。其次,对YOLOv8s网络进行轻量化设计改进,在Backbone端更换FasterNet轻量级模型主干,结合尺度内特征交互AIFI,捕获重要特征信息;利用加权双向特征金字塔BiFPN作为Neck端网络,选择特征提取网络C2f-Faster作为节点,缩减卷积过程中参数量和计算量的同时提高模型精度,使其更适用肉牛行为识别及后期的部署。然后,使用MPDIoU函数,解决肉牛交叉遮挡等局限性问题。最后,设计系统可视化界面,以图像和视频形式输入模型,借助可视化系统完成对肉牛行为识别效果展示。试验结果表明,FABF-YOLOv8s(FasterNet、AIFI、BiFPN、C2f-Faster,FABF)模型在肉牛行为数据集上,相较于YOLOv5s、YOLOv7和原YOLOv8s模型的mAP@0.5分别提升了1.1、4.7、0.4个百分点,参数量和浮点数计算量分别减少59.48%和43.66%,降低到4.51 M和16.0 GFLOPs。引入自然场景因素构建的FasterNet-FABF-YOLOv8s模型mAP@0.5达到了94.6%。研究表明,自动化场景区分下构建轻量化肉牛行为识别系统,可为农户监测肉牛健康状况以及自动化智慧养殖提供技术支持。 展开更多
关键词 肉牛 目标检测 场景区分 行为识别 YOLOv8
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面向计算机视觉的吸烟检测方法研究综述 被引量:3
12
作者 何嘉彬 李雷孝 +1 位作者 林浩 徐国新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期40-56,共17页
公共场所吸烟严重危害人们身体健康甚至生命财产安全,因此实时高效的吸烟检测具有重要意义。目前基于计算机视觉的吸烟检测以高效率、高精度等优势逐渐成为主流方法。在对非计算机视觉的吸烟检测方法进行简要概述的基础上,重点归纳总结... 公共场所吸烟严重危害人们身体健康甚至生命财产安全,因此实时高效的吸烟检测具有重要意义。目前基于计算机视觉的吸烟检测以高效率、高精度等优势逐渐成为主流方法。在对非计算机视觉的吸烟检测方法进行简要概述的基础上,重点归纳总结了三类基于计算机视觉的检测方法。探讨了颜色、外观、运动等多种烟雾特征的提取方法;介绍了基于单步骤和多步骤目标检测两种方法提取烟支目标;从人工特征构建、深度学习特征提取角度论述不同类型的吸烟动作特征提取方法。对上述方法进行分析总结并展望未来研究方向。 展开更多
关键词 计算机视觉 吸烟检测 目标检测 行为识别
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基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别 被引量:1
13
作者 韩康 李敬兆 陶荣颖 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第3期82-91,共10页
应用人工智能技术对矿井提升机司机等煤矿关键岗位人员的行为进行实时识别,防止发生设备误操作等危险情况,对保障煤矿安全生产具有重要意义。针对基于图像特征的人员行为识别方法存在的抗背景干扰能力差与实时性不足问题,提出了一种基... 应用人工智能技术对矿井提升机司机等煤矿关键岗位人员的行为进行实时识别,防止发生设备误操作等危险情况,对保障煤矿安全生产具有重要意义。针对基于图像特征的人员行为识别方法存在的抗背景干扰能力差与实时性不足问题,提出了一种基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别方法。首先,基于MobileOne和C3对YOLOv7目标检测模型骨干与头部网络进行轻量化改进,提高模型推理速度;其次,融合ByteTrack跟踪算法,实现工作人员跟踪锁定,提高抗背景干扰能力;然后,采用MobileNetV2优化OpenPose的网络结构,提高对骨架特征的提取效率;最后,通过时空图卷积网络(ST−GCN)分析人体骨架关键点在时间序列上的空间结构和动态变化,实现对不安全行为的分析识别。实验结果表明:MobileOneC3−YOLO模型的精确率达93.7%,推理速度较YOLOv7模型提高了52%;融合ByteTrack的人员锁定模型锁定成功率达97.1%;改进OpenPose模型内存需求减少了170.3 MiB,在CPU与GPU上的推理速度分别提升了74.7%和54.9%;不安全行为识别模型对疲劳睡岗、离岗、侧身交谈和玩手机4种不安全行为的识别精确率达93.5%,推理速度达18.6帧/s。 展开更多
关键词 不安全行为识别 目标检测 姿态估计 时空图卷积网络 人员锁定 YOLOv7 ByteTrack
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基于人-物交互关系检测的带电作业人员行为识别方法研究
14
作者 冯兴龙 吴田 +4 位作者 万亚旭 肖宾 方春华 黎鹏 赵慧敏 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期205-211,共7页
为解决现有视频行为识别方法难以区分带电作业过程中某些相似行为、可识别行为种类少、未高效利用人员与物品间交互关系等问题,提出1种基于人-物交互关系检测的配网带电作业人员行为识别方法。利用轻量化姿态估计算法识别人员骨架序列,... 为解决现有视频行为识别方法难以区分带电作业过程中某些相似行为、可识别行为种类少、未高效利用人员与物品间交互关系等问题,提出1种基于人-物交互关系检测的配网带电作业人员行为识别方法。利用轻量化姿态估计算法识别人员骨架序列,然后通过时空图卷积网络(spatial temporal graph convolutional networks,ST-GCN)提取人体运动的时空间特征并进行初步分类。对于由骨骼姿态无法有效区分的相似行为,采用目标检测算法识别人员所用工器具及使用状态,并通过融合人体动作与作业工器具所含行为信息,实现视频行为的精确识别。研究结果表明:该方法能有效识别带电作业行为,对相似行为的识别准确率约为88.9%,相较于现有基于骨架序列的带电作业人员行为方法提升约53个百分点。研究结果可为提高现场安全管控水平提供参考思路。 展开更多
关键词 带电作业 人-物交互关系 行为识别 ST-GCN 骨架序列
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基于YOLOv5养殖场景下牛的行为识别
15
作者 曹天一 王月明 +1 位作者 李宝山 张晓卫 《家畜生态学报》 北大核心 2024年第9期46-50,共5页
在现代化养殖场中,牛的行为识别对提升生产效益有重要意义,通过监测牛的日常行为可以判断牛的身体健康状况;而对牛的产犊行为监测,便于做好护理工作,避免生产损失。本研究采用YOLOv5s目标检测算法对养牛场牛进行行为检测,采集牛的站立... 在现代化养殖场中,牛的行为识别对提升生产效益有重要意义,通过监测牛的日常行为可以判断牛的身体健康状况;而对牛的产犊行为监测,便于做好护理工作,避免生产损失。本研究采用YOLOv5s目标检测算法对养牛场牛进行行为检测,采集牛的站立、躺卧、采食、饮水、排粪、排尿、产犊七类行为图像数据并做标注,对图像进行数据增强操作,制作成牛行为识别数据集,最后放入YOLOv5s网络进行训练,得到牛行为目标检测模型。结果显示,模型检测站立、躺卧、采食、饮水、排粪、排尿、产犊等行为的平均准确率和平均召回率分别达到96.9%和94.1%,可为智慧养殖场牛行为监测提供技术支持。 展开更多
关键词 养殖场 牛日常行为 目标检测 YOLOv5s
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深度学习技术在刑侦图像处理中的应用研究 被引量:1
16
作者 陈韩英 胡熔曦 《湖南警察学院学报》 2024年第4期75-84,共10页
深度学习技术在刑侦图像处理中的应用展示了显著的成果,尤其在人脸识别、物体检测和行为分析等领域。通过模拟人类视觉系统的工作方式,深度学习技术能够有效处理复杂图像,从而提取犯罪现场的图像数据及相关信息中的线索和证据,已在全国... 深度学习技术在刑侦图像处理中的应用展示了显著的成果,尤其在人脸识别、物体检测和行为分析等领域。通过模拟人类视觉系统的工作方式,深度学习技术能够有效处理复杂图像,从而提取犯罪现场的图像数据及相关信息中的线索和证据,已在全国范围内涌现出多个成功案例。然而,模型的鲁棒性、数据隐私保护、算法公平性以及实时性等问题仍然是深度学习技术面临的主要挑战。尽管如此,深度学习技术凭借其强大的数据处理能力和精准的分析能力,显著提升了刑侦图像处理的效率和准确性,为未来的研究和实际应用提供了广阔的发展空间。 展开更多
关键词 深度学习 刑侦图像处理 人脸识别 物体检测 行为分析
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层层加码与层层递减:不同类型公共政策自上而下执行的权变逻辑 被引量:2
17
作者 谢来位 《求实》 CSSCI 北大核心 2024年第2期43-55,M0004,共14页
公共政策自上而下执行中层层加码的现象由来已久且较为普遍。基于不同类型公共政策主要直接功能存在的差异,对规范性、分配性、导向性等3类公共政策自上而下执行中对政策目标、政策工具、政策监控层层加码或层层递减的表现和结果展开分... 公共政策自上而下执行中层层加码的现象由来已久且较为普遍。基于不同类型公共政策主要直接功能存在的差异,对规范性、分配性、导向性等3类公共政策自上而下执行中对政策目标、政策工具、政策监控层层加码或层层递减的表现和结果展开分析,从利益逻辑、行为逻辑、制度逻辑探寻行为背后的逻辑动因。要消解政策执行中的层层加码或层层递减现象,应制定明确的政策目标并运用有效的政策工具,健全公共政策执行者激励相容机制,积极践行全过程人民民主,增强目标群体的民主法治监督能力和公共舆论客观理性,在减少政策执行层级的同时加强跨层级治理。 展开更多
关键词 公共政策 政策目标 政策工具 政策执行 层层加码 层层递减 利益逻辑 行为逻辑 制度逻辑
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改进YOLOv8的学生课堂行为识别算法:DMS-YOLOv8
18
作者 陈晨 保文星 +2 位作者 陈旭 景永俊 李卫军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第24期222-234,共13页
针对智慧教室中存在前后排学生图像尺寸差异较大、后排小目标检测困难的问题,提出了一种改进YOLOv8的学生课堂行为识别方法:DMS-YOLOv8。结合CA注意力机制与深度卷积,提出了动态通道注意力卷积(DCAConv),能够动态调整通道权重,更灵敏地... 针对智慧教室中存在前后排学生图像尺寸差异较大、后排小目标检测困难的问题,提出了一种改进YOLOv8的学生课堂行为识别方法:DMS-YOLOv8。结合CA注意力机制与深度卷积,提出了动态通道注意力卷积(DCAConv),能够动态调整通道权重,更灵敏地捕获关键特征;引入多尺度卷积注意力(MSCA),通过元素乘法最大化挖掘多尺度卷积特征,增强对空间细节的关注;同时,构建了多尺度上下文融合(LCD)模块,通过卷积和自注意力机制,增强多尺度特征融合。增加小目标检测层,通过较大尺寸特征图的局部特征提取,显著提高模型对后排学生行为的识别能力。与基线模型YOLOv8n相比,该方法在自制学生行为数据集上的mAP50值提高了4.6个百分点,在VOC数据集上提高了18.7个百分点。该方法在学生课堂行为识别方面表现突出,可显著提高智慧教室学生课堂行为识别的准确率。 展开更多
关键词 学生行为识别 YOLOv8 目标检测 动态通道注意力卷积 多尺度上下文融合
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智慧教育下基于改进YOLOv8的学生课堂行为检测算法
19
作者 曾钰琦 刘博 +1 位作者 钟柏昌 钟瑾 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期344-355,共12页
为了加快教育的数字化转型,人工智能技术融入教与学全过程行为的精准分析与实证应用已成为当前的研究热点。针对目前学生课堂行为检测中存在的检测精度低、目标框密度高、重叠遮挡严重、尺度变化大以及数据量不平衡等问题,创建学生课堂... 为了加快教育的数字化转型,人工智能技术融入教与学全过程行为的精准分析与实证应用已成为当前的研究热点。针对目前学生课堂行为检测中存在的检测精度低、目标框密度高、重叠遮挡严重、尺度变化大以及数据量不平衡等问题,创建学生课堂行为数据集DBS Dataset,并提出一种基于改进YOLOv8的学生课堂行为检测算法VWE-YOLOv8。首先引入注意力机制CSWin-Transformer,增强模型对图像全局信息的提取能力,提高网络的检测精度;然后集成大可分离核心注意力(LSKA)模块到SPPF架构中,增加模型在多尺度目标上的识别能力;接着将遮挡感知注意力机制融入到检测头的设计中,将原有的Head结构修改为SEAMHead,实现模型对遮挡物体的有效检测;最后引入权重调整函数Slide Loss来处理样本不均衡问题。实验结果表明,与YOLOv8相比,在DBS Dataset和公开数据集SCB Dataset上,改进后VWE-YOLOv8的mAP@0.50分别提高了1.16%、1.70%,mAP@0.50∶0.95分别提高了7.36%、2.13%,精度分别提升了4.17%、6.74%,召回率分别提升了1.96%、3.13%,说明该算法具有更高的检测精度和较强的泛化能力,能够胜任学生课堂行为的检测任务,有力支撑智慧教育应用,助力教育数字化转型。 展开更多
关键词 智慧教育 学生行为检测 目标检测 注意力机制 大可分离核心注意力模块
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基于YOLOv5s的母猪基础行为识别 被引量:1
20
作者 陈敏权 陈丰 +2 位作者 钟金鹏 刘士静 孟凡盛 《安徽科技学院学报》 2024年第1期97-103,共7页
目的:探究机器视觉技术在母猪行为识别中的应用,以及提高遮挡情况下的识别精度。方法:本研究基于YOLOv5s算法,针对母猪的站、坐、躺、爬、趴等5种行为,建立母猪行为识别模型。通过使用图像处理技术优化训练数据集,识别模型添加CBAM注意... 目的:探究机器视觉技术在母猪行为识别中的应用,以及提高遮挡情况下的识别精度。方法:本研究基于YOLOv5s算法,针对母猪的站、坐、躺、爬、趴等5种行为,建立母猪行为识别模型。通过使用图像处理技术优化训练数据集,识别模型添加CBAM注意力模块,提高对被遮挡母猪行为的检测精度,最终实现复杂环境下母猪的行为识别,为判断母猪当前状态提供参考。结果:经过优化与反复训练,模型最终检测的精度值较高,达到97.58%,召回率为89.69%,单张图片识别时间约为0.047 s,精确度比未优化前提升了1.23%。结论:应用YOLOv5s可实现母猪的行为识别,且准确率较高,识别时间较短,识别结果与人工识别结果基本一致,符合猪场实际的养殖要求。 展开更多
关键词 母猪行为 目标检测 图像处理 算法
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