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动态加权的多频段距离特征量数据融合方法
被引量:
10
1
作者
何青海
笪良龙
徐国军
《应用声学》
CSCD
北大核心
2012年第5期372-378,共7页
距离特征量反映了目标距离变化规律,该观测量可由基于LOFAR谱图的距离特征量提取方法得到。为解决单一频段提取的距离特征量精度不高的问题,本文基于最优加权平均法,提出了多频段距离特征量值提取技术。针对该方法在实际应用中无法准确...
距离特征量反映了目标距离变化规律,该观测量可由基于LOFAR谱图的距离特征量提取方法得到。为解决单一频段提取的距离特征量精度不高的问题,本文基于最优加权平均法,提出了多频段距离特征量值提取技术。针对该方法在实际应用中无法准确得到距离特征量解算值误差的标准差,提出了一种对方差进行实时估计的动态加权融合方法。试验数据处理结果表明,融合后精度明显提高。
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关键词
距离
特征
量
最优
加权
平均
动态
加权
融合
下载PDF
职称材料
改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法
2
作者
李校林
刘大东
+1 位作者
刘鑫满
陈泽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第11期204-214,共11页
针对无人机航拍图像目标检测中目标尺度多样、相似目标众多、目标聚集导致的目标漏检、误检问题,提出了改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法DA-YOLO。提出由特征图注意力生成器和动态权重学习模块组成的多尺度动态特征加权融合网络...
针对无人机航拍图像目标检测中目标尺度多样、相似目标众多、目标聚集导致的目标漏检、误检问题,提出了改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法DA-YOLO。提出由特征图注意力生成器和动态权重学习模块组成的多尺度动态特征加权融合网络,特征图注意力生成器融合处理不同尺度目标更重要的特征,权重学习模块自适应地调节对不同尺度目标特征的学习,该网络可增强在目标尺度多样下的辨识度从而降低目标漏检。设计一种并行选择性注意力机制(PSAM)添加到特征提取网络中,该模块通过动态融合空间信息和通道信息,加强特征的表达获得更优质的特征图,提高网络对相似目标的区分能力以减少误检。使用Soft-NMS代替YOLOv5中采用的非极大值抑制(NMS)以改善目标聚集场景下的漏检、误检。实验结果表明,改进算法在VisDrone数据集上检测精度达到37.79%,相比于YOLOv5s算法精度提高了5.59个百分点,改进后的算法可以更好地应用于无人机航拍图像目标检测中。
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关键词
无人机航拍图像处理
特征
图注意力生成器
动态特征加权融合
注意力机制
非极大值抑制
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职称材料
结合视觉Transformer和CNN的道路裂缝检测方法
3
作者
代少升
刘科生
余自安
《半导体光电》
CAS
2024年第2期252-260,共9页
提出了一种结合视觉Transformer和CNN的道路裂缝检测方法。利用CNN来捕获局部的细节信息,同时利用视觉Transformer来捕获全局特征。通过设计的Fusion特征融合模块将两者提取的特征有机地结合在一起,从而解决了单独使用CNN或视觉Transfor...
提出了一种结合视觉Transformer和CNN的道路裂缝检测方法。利用CNN来捕获局部的细节信息,同时利用视觉Transformer来捕获全局特征。通过设计的Fusion特征融合模块将两者提取的特征有机地结合在一起,从而解决了单独使用CNN或视觉Transformer方法存在的局限。最终将结果传递至交互式解码器,生成道路裂缝的检测结果。实验结果表明,无论是在公开的数据集上还是在自建的数据集上,相较于单独使用CNN或视觉Transformer的方法,所提出的方法在道路裂缝检测任务中有更好的效果。
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关键词
道路裂缝检测
视觉Transformer和CNN
动态
加权
交叉
特征
融合
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职称材料
题名
动态加权的多频段距离特征量数据融合方法
被引量:
10
1
作者
何青海
笪良龙
徐国军
机构
海军潜艇学院
出处
《应用声学》
CSCD
北大核心
2012年第5期372-378,共7页
基金
"十二五"预研基金项目(No.51303070407)
水下测控技术重点实验室资助项目(No.613122)
文摘
距离特征量反映了目标距离变化规律,该观测量可由基于LOFAR谱图的距离特征量提取方法得到。为解决单一频段提取的距离特征量精度不高的问题,本文基于最优加权平均法,提出了多频段距离特征量值提取技术。针对该方法在实际应用中无法准确得到距离特征量解算值误差的标准差,提出了一种对方差进行实时估计的动态加权融合方法。试验数据处理结果表明,融合后精度明显提高。
关键词
距离
特征
量
最优
加权
平均
动态
加权
融合
Keywords
Distance characteristic feature, Optimal weighted average, Dynamically weighting, Fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法
2
作者
李校林
刘大东
刘鑫满
陈泽
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
重庆邮电大学数智技术应用研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第11期204-214,共11页
文摘
针对无人机航拍图像目标检测中目标尺度多样、相似目标众多、目标聚集导致的目标漏检、误检问题,提出了改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法DA-YOLO。提出由特征图注意力生成器和动态权重学习模块组成的多尺度动态特征加权融合网络,特征图注意力生成器融合处理不同尺度目标更重要的特征,权重学习模块自适应地调节对不同尺度目标特征的学习,该网络可增强在目标尺度多样下的辨识度从而降低目标漏检。设计一种并行选择性注意力机制(PSAM)添加到特征提取网络中,该模块通过动态融合空间信息和通道信息,加强特征的表达获得更优质的特征图,提高网络对相似目标的区分能力以减少误检。使用Soft-NMS代替YOLOv5中采用的非极大值抑制(NMS)以改善目标聚集场景下的漏检、误检。实验结果表明,改进算法在VisDrone数据集上检测精度达到37.79%,相比于YOLOv5s算法精度提高了5.59个百分点,改进后的算法可以更好地应用于无人机航拍图像目标检测中。
关键词
无人机航拍图像处理
特征
图注意力生成器
动态特征加权融合
注意力机制
非极大值抑制
Keywords
UAV aerial image processing
feature map attention generator
dynamic feature-weighted fusion
attention mechanisms
non-maximum suppression
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
结合视觉Transformer和CNN的道路裂缝检测方法
3
作者
代少升
刘科生
余自安
机构
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《半导体光电》
CAS
2024年第2期252-260,共9页
文摘
提出了一种结合视觉Transformer和CNN的道路裂缝检测方法。利用CNN来捕获局部的细节信息,同时利用视觉Transformer来捕获全局特征。通过设计的Fusion特征融合模块将两者提取的特征有机地结合在一起,从而解决了单独使用CNN或视觉Transformer方法存在的局限。最终将结果传递至交互式解码器,生成道路裂缝的检测结果。实验结果表明,无论是在公开的数据集上还是在自建的数据集上,相较于单独使用CNN或视觉Transformer的方法,所提出的方法在道路裂缝检测任务中有更好的效果。
关键词
道路裂缝检测
视觉Transformer和CNN
动态
加权
交叉
特征
融合
Keywords
road crack detection
visual transformer and CNN
dynamic weighted cross feature fusion
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
动态加权的多频段距离特征量数据融合方法
何青海
笪良龙
徐国军
《应用声学》
CSCD
北大核心
2012
10
下载PDF
职称材料
2
改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法
李校林
刘大东
刘鑫满
陈泽
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
结合视觉Transformer和CNN的道路裂缝检测方法
代少升
刘科生
余自安
《半导体光电》
CAS
2024
下载PDF
职称材料
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