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基于孪生特征引导多尺度网络的复杂场景下坦克检测方法 被引量:1
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作者 李萍 宋利敏 张善文 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第9期85-91,共7页
针对现有的基于CNN的方法存在特征信息丢失、杂波信息干扰严重、忽略了不同尺度特征之间的相关性、需要大量训练样本等问题,提出了一种基于孪生特征引导多尺度网络(SFGMSN)的坦克检测方法。在SFGMSN方法中,设计一种改进的Inception模块... 针对现有的基于CNN的方法存在特征信息丢失、杂波信息干扰严重、忽略了不同尺度特征之间的相关性、需要大量训练样本等问题,提出了一种基于孪生特征引导多尺度网络(SFGMSN)的坦克检测方法。在SFGMSN方法中,设计一种改进的Inception模块,提取坦克目标图像的多尺度特征,并进行特征融合,更好地恢复了坦克目标的精细分段信息;为了提高目标区域的特征感知能力和抑制背景干扰,设计了一种局部通道注意机制(LCA-M),得到更加精准的检测结果;最后,利用元学习器检测坦克目标。SFGMSN方法充分利用多尺度卷积、空洞卷积、孪生网络、局部通道注意机制和元学习器的优势,能够解决传统CNN模型过度依赖大量训练样本以及在小样本条件下可能出现的准确率低和泛化性差的问题。在坦克图像数据库中进行实验,结果表明,所提方法具有较好的检测效果,平均检测精度为90.12%,可实现复杂场景下坦克检测,对低分辨率坦克图像具有很好的鲁棒性。 展开更多
关键词 坦克检测 孪生网络 多尺度CNN 元学习器 孪生特征引导多尺度网络(SFGMSN)
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遥感军事坦克轻量化检测的MSG-YOLOv7算法
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作者 谢国波 吴陈锋 林志毅 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期47-54,共8页
针对遥感图像下军事坦克检测模型体积大、计算量大等问题,提出一种轻量化的遥感军事坦克目标检测算法MSG-YOLOv7。首先,MSG-YOLOv7采用MobileNetv3作为主干网络,利用倒残差结构和自适应缩放的方法对特征进行提取,以减小模型的体积大小... 针对遥感图像下军事坦克检测模型体积大、计算量大等问题,提出一种轻量化的遥感军事坦克目标检测算法MSG-YOLOv7。首先,MSG-YOLOv7采用MobileNetv3作为主干网络,利用倒残差结构和自适应缩放的方法对特征进行提取,以减小模型的体积大小与运算量;其次,设计SD-MP结构来提高细节特征表达能力,解决因下采样操作导致的小目标特征丢失问题;最后,基于GCNet和深度可分离卷积设计出GD-ELAN模块,通过全局上下文建模来增强模型对长距离关系的感知,在轻量化的同时更有效地捕捉全局信息,提高模型的性能。实验结果表明,MSG-YOLOv7在公开的Google Earth遥感军事坦克数据集上的平均检测精度(AP)达到了99.02%,体积较原模型下降了60%,计算量为18.59 GFlops,FPS达到41,证明该模型适用于要求高性能、高速度和较小模型体积的遥感军事坦克检测场景中。 展开更多
关键词 遥感图像 军事坦克检测 YOLOv7 轻量化网络 SD-MP GD-ELAN
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Sweet Sorghum Genotypes Testing in the High Latitude Rainfed Steppes of the Northern Kazakhstan (for Feed and Biofuel)
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作者 Rauan Zhapayev Kulyash Iskandarova +12 位作者 Kristina Toderich Irina Paramonova Abdullah Al-Dakheel Shoaib Ismail Srinivasa Rao Pinnamaneni Aiman Omarova Nina Nekrasova Darhan Balpanov Oleg Ten Erlan Ramanculov Yuriy Zelenskiy Aigul Akhmetova Muratbek Karabayev 《Journal of Environmental Science and Engineering(B)》 2015年第1期25-30,共6页
Twenty-eight sweet sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench) genotypes of the different ecological and geographic origins: Kazakhstan, Russia, India, Uzbekistan, and China were tested in the high latitude rainfed con... Twenty-eight sweet sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench) genotypes of the different ecological and geographic origins: Kazakhstan, Russia, India, Uzbekistan, and China were tested in the high latitude rainfed conditions of northern Kazakhstan. The genotypes demonstrated high biomass production (up to 100 t'ha1 and more). The genotypes ripening to full reproductive seeds were selected for seed production and introduction in the northern Kazakhstan. Lactic acid bacteria Lactobacillus plantarum S-1, Streptococcus thermophilus F-1 and Lactococcus lactis F-4 essentially enhance the fermentation process, suppressing undesirable microbiological processes, reducing the loss of nutrient compounds, accelerating in 2 times maturation ensilage process and providing higher quality of the feed product. 展开更多
关键词 Sweet sorghum ecological testing high latitude biomass ENSILING climate change mitigation.
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