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基于卷积—反残差和组合注意力机制的航天器多余物检测
被引量:
1
1
作者
花诗燕
李大伟
+1 位作者
贾书一
汪俊
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期53-66,共14页
航天器密闭电子设备内腔多余物给航天器飞行安全带来了巨大隐患。由于多余物体积小、与设备内常规组件形态结构相似且易被其他组件遮挡,采用现有的方法对其进行检测时误检、漏检频发。为解决上述问题,提出一种基于卷积—反残差和组合注...
航天器密闭电子设备内腔多余物给航天器飞行安全带来了巨大隐患。由于多余物体积小、与设备内常规组件形态结构相似且易被其他组件遮挡,采用现有的方法对其进行检测时误检、漏检频发。为解决上述问题,提出一种基于卷积—反残差和组合注意力机制的航天器密闭电子设备多余物检测网络RPDN。首先,网络通过构建卷积—反残差模块,保证了多余物细粒度特征的完整性;其次,设计组合注意力机制,增强了多余物特征的表征能力;最后,结合多尺度特征融合模块与目标检测层从多维度进行目标预测。实验结果表明RPDN在各项评价指标上均取得了良好的效果,mAP达到92.16%,检测效率达到了13FPS,实现了航天器密闭电子设备内腔多余物高效、精准检测。
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关键词
航天器
密闭电子设备
多余物检测
卷积
—
反
残差
模块
组合注意力机制
下载PDF
职称材料
基于改进SSD的铁路障碍物检测研究
被引量:
3
2
作者
焦双健
刘东
王超
《现代电子技术》
2023年第2期57-64,共8页
铁路安全问题中由障碍物造成的安全事故占比大,后果严重。目前,铁路障碍物的检测方法存在检测精度低、实时性差的问题,并且需要耗费大量人力。为此,文中将目标检测技术应用到铁路障碍物检测中,通过实时监控预警辅助人工巡检,提高检测效...
铁路安全问题中由障碍物造成的安全事故占比大,后果严重。目前,铁路障碍物的检测方法存在检测精度低、实时性差的问题,并且需要耗费大量人力。为此,文中将目标检测技术应用到铁路障碍物检测中,通过实时监控预警辅助人工巡检,提高检测效率。首先选取Faster R-CNN和SSD两种目标检测算法,根据特征提取网络性能对比,选择两种性能较好的特征提取网络VGG-16和MobileNet-v2,完成4种目标检测模型的搭建;然后通过修正参数训练,对两种模型进行对比,确定最佳模型为SSD_VGG-16;最后在此基础上,从反卷积特征融合方面入手,对模型进行改进。测试结果表明:改进后的New_SSD_VGG-16模型的平均精度(mAP)为82.4%,单张图片平均检测时间为0.071 s;相较于Faster R-CNN及未改进的SSD_VGG-16模型,文中模型在保证一定检测准确率的同时,还可以提升检测速度。
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关键词
铁路安全
目标检测
SSD
Faster
R-CNN
铁路障碍物
反卷积模块
特征提取网络
修正参数
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职称材料
题名
基于卷积—反残差和组合注意力机制的航天器多余物检测
被引量:
1
1
作者
花诗燕
李大伟
贾书一
汪俊
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
南京航空航天大学机电学院
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期53-66,共14页
基金
国家重点研究发展计划资助项目(2019YFB1707504,2020YFB2010702)。
文摘
航天器密闭电子设备内腔多余物给航天器飞行安全带来了巨大隐患。由于多余物体积小、与设备内常规组件形态结构相似且易被其他组件遮挡,采用现有的方法对其进行检测时误检、漏检频发。为解决上述问题,提出一种基于卷积—反残差和组合注意力机制的航天器密闭电子设备多余物检测网络RPDN。首先,网络通过构建卷积—反残差模块,保证了多余物细粒度特征的完整性;其次,设计组合注意力机制,增强了多余物特征的表征能力;最后,结合多尺度特征融合模块与目标检测层从多维度进行目标预测。实验结果表明RPDN在各项评价指标上均取得了良好的效果,mAP达到92.16%,检测效率达到了13FPS,实现了航天器密闭电子设备内腔多余物高效、精准检测。
关键词
航天器
密闭电子设备
多余物检测
卷积
—
反
残差
模块
组合注意力机制
Keywords
spacecraft
closed electronic equipment
remainder particles detection
convolution-inverted residual module
combined attention mechanism
分类号
V260.5 [航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]
V431 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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
基于改进SSD的铁路障碍物检测研究
被引量:
3
2
作者
焦双健
刘东
王超
机构
中国海洋大学工程学院
出处
《现代电子技术》
2023年第2期57-64,共8页
文摘
铁路安全问题中由障碍物造成的安全事故占比大,后果严重。目前,铁路障碍物的检测方法存在检测精度低、实时性差的问题,并且需要耗费大量人力。为此,文中将目标检测技术应用到铁路障碍物检测中,通过实时监控预警辅助人工巡检,提高检测效率。首先选取Faster R-CNN和SSD两种目标检测算法,根据特征提取网络性能对比,选择两种性能较好的特征提取网络VGG-16和MobileNet-v2,完成4种目标检测模型的搭建;然后通过修正参数训练,对两种模型进行对比,确定最佳模型为SSD_VGG-16;最后在此基础上,从反卷积特征融合方面入手,对模型进行改进。测试结果表明:改进后的New_SSD_VGG-16模型的平均精度(mAP)为82.4%,单张图片平均检测时间为0.071 s;相较于Faster R-CNN及未改进的SSD_VGG-16模型,文中模型在保证一定检测准确率的同时,还可以提升检测速度。
关键词
铁路安全
目标检测
SSD
Faster
R-CNN
铁路障碍物
反卷积模块
特征提取网络
修正参数
Keywords
railway safety
object detection
SSD
Faster-RCNN
railway obstacle detection
deconvolution module
feature extraction network
corrected parameter
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
U298 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积—反残差和组合注意力机制的航天器多余物检测
花诗燕
李大伟
贾书一
汪俊
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
下载PDF
职称材料
2
基于改进SSD的铁路障碍物检测研究
焦双健
刘东
王超
《现代电子技术》
2023
3
下载PDF
职称材料
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