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动态密集标签环境下RFID多路接入控制协议研究
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作者 杨健 王永华 蔡庆玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第4期102-106,共5页
提出一种静态密集标签环境下基于ALOHA和查询树的多路接入控制协议(S-TMAC),分析了该协议的原理、步骤及性能参数。接着将其扩展为动态密集标签环境下的多路接入控制协议(M-TMAC),定义了协议结构,建立了动态系统模型,并对标签识别时间... 提出一种静态密集标签环境下基于ALOHA和查询树的多路接入控制协议(S-TMAC),分析了该协议的原理、步骤及性能参数。接着将其扩展为动态密集标签环境下的多路接入控制协议(M-TMAC),定义了协议结构,建立了动态系统模型,并对标签识别时间、入射角、最大速度等参数进行了分析。仿真表明,动态系统模型下的M-TMAC的标签识别时间与S-TMAC相当,仅为ALOHA算法的1/2、树形算法的1/3;且在满足预设识别率和干扰率时,允许的标签有较大的入射角和运行速度。 展开更多
关键词 射频识别 动态密集标签环境 多路接入控制协议
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基于密集编码标签的遥感图像旋转目标检测算法
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作者 王彦雅 李卫东 张伟娜 《河北省科学院学报》 CAS 2023年第1期1-6,35,共7页
针对现有目标检测算法在遥感图像中检测精度低,容易漏检等问题,提出了一种遥感图像旋转目标检测算法,使用YOLOv5m作为基本框架。首先,使用环形平滑标签CSL(Circular SmoothLabel,CSL)将角度回归预测转变为角度分类预测,解决回归预测中... 针对现有目标检测算法在遥感图像中检测精度低,容易漏检等问题,提出了一种遥感图像旋转目标检测算法,使用YOLOv5m作为基本框架。首先,使用环形平滑标签CSL(Circular SmoothLabel,CSL)将角度回归预测转变为角度分类预测,解决回归预测中的角度周期性和边界可交换性的问题,提升检测精度。其次,使用密集编码标签(DenselyCodedLabel,DCL)替换稀疏编码标签,大幅减少预测层厚度,提升训练速度。实验表明,使用改进后的算法较基准算法mAP提升4.88%,模型训练速度与原模型速度基本相同,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 旋转目标检测 遥感图像 环形平滑标签 密集编码标签
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超高频射频识别小间隔双标签天线增益特性研究 被引量:4
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作者 彭章友 任秀方 +1 位作者 孟春阳 李帅 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1774-1778,共5页
该文针对超高频射频识别(UHF RFID)标签自身参数和标签间互相耦合对标签天线增益的影响,推导了相应的理论模型。首先从辐射场的角度将标签等效为带集总负载的对称振子天线,然后基于对称振子天线阵列的理论建立了小间隔双标签天线增益的... 该文针对超高频射频识别(UHF RFID)标签自身参数和标签间互相耦合对标签天线增益的影响,推导了相应的理论模型。首先从辐射场的角度将标签等效为带集总负载的对称振子天线,然后基于对称振子天线阵列的理论建立了小间隔双标签天线增益的简化模型,并对密集多标签应用场合进行了简单拓展,仿真研究验证了所建模型的有效性。最后对增益的方向性和辐射效率进行了研究,研究结果对密集标签的性能研究具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 天线 射频识别 密集标签 互相耦合
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基于旋转目标检测的指针式仪表示数识别方法 被引量:6
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作者 孙顺远 陈浩 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第3期18-23,32,共7页
针对目前指针式仪表示数识别方法实用性差、累计误差大的问题,提出了一种基于旋转目标检测网络的指针式仪表示数识别方法。首先,改进网络模型YOLOv5s,生成旋转目标检测网络,同时,引入密集编码标签,解决旋转目标检测中存在的边界问题,并... 针对目前指针式仪表示数识别方法实用性差、累计误差大的问题,提出了一种基于旋转目标检测网络的指针式仪表示数识别方法。首先,改进网络模型YOLOv5s,生成旋转目标检测网络,同时,引入密集编码标签,解决旋转目标检测中存在的边界问题,并向模型中引入注意力模块,提升模型获取目标特征的能力;其次,利用网络输出的位置与角度信息对表盘进行倾斜校正和刻度点筛选,省去了对表盘指针进行直线检测的时间;最后,利用角度法完成仪表示数读取。实验证明,该方法读数误差较小,具有一定的抗干扰能力,进一步提高了示数读取的速度和精度。 展开更多
关键词 指针式仪表 旋转目标检测 密集编码标签 注意力机制 倾斜校正 示数读取
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改进YOLOv7的无边界不连续旋转检测算法
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作者 郭振江 何小海 +1 位作者 吴晓红 陈洪刚 《新一代信息技术》 2023年第20期1-12,共12页
针对遥感图像中目标方向、尺度和长宽比变化剧烈以及时而密集时而稀疏排列等造成的特征提取困难和基于回归的旋转检测器中存在的边界不连续问题,我们提出了以下解决方案:首先,使用YOLOv7检测器进行特征提炼与融合;其次,结合密集编码标签... 针对遥感图像中目标方向、尺度和长宽比变化剧烈以及时而密集时而稀疏排列等造成的特征提取困难和基于回归的旋转检测器中存在的边界不连续问题,我们提出了以下解决方案:首先,使用YOLOv7检测器进行特征提炼与融合;其次,结合密集编码标签(Densely Coded Label,DCL),构建角度分类编码-解码器,实现旋转检测;然后,改进SimOTA自适应样本匹配策略为R-SimOTA,通过在代价函数中增加角度分类损失指导,提高样本分配准确性;最后,在损失函数中增加角度分类损失(DCL Loss)和权值(theta),并引入角度距离和长宽比敏感加权(Angle Distance and Aspect Ratio Sensitive Weighting,ADARSW),指导模型收敛并拟合出正确的角度预测值。在大型遥感图像数据集DOTA上进行了大量实验和视觉分析,结果表明该方案有效。 展开更多
关键词 目标检测 遥感图像 旋转检测 密集编码标签 角度分类 R-SimOTA自适应样本匹配
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超高频RFID集聚识别技术的研究
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作者 童廷洋 《微型机与应用》 2014年第9期64-65,69,共3页
集聚识别技术是针对超高频RFID高度密集的射频标签无法全部识别的问题,通过采用超高频远距离电子标签、射频识别金属屏蔽效应和交变磁场集聚识别等技术,克服外部标签干扰和内部射频识别空腔效应,降低或减少遮挡盲点和叠加盲点,快速识读... 集聚识别技术是针对超高频RFID高度密集的射频标签无法全部识别的问题,通过采用超高频远距离电子标签、射频识别金属屏蔽效应和交变磁场集聚识别等技术,克服外部标签干扰和内部射频识别空腔效应,降低或减少遮挡盲点和叠加盲点,快速识读全部密集标签,同时不误读任何标签。 展开更多
关键词 集聚识别 密集标签 金属屏蔽效应 交变磁场
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面向超高频多标签密集场景的RFID智能天线波束成形方法
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作者 孙玉光 张同亮 +1 位作者 庞小培 周汝胜 《公路交通科技(应用技术版)》 CAS CSCD 2013年第4期302-304,共3页
与传统条码技术相比,超高频RFID技术具有非接触识别,良好的环境适应性等特点,已经成为实现物流跟踪,供应链透明化管理的理想技术。在超高频多标签密集场景中,RFID系统应用中会遇到标签识别率低,无法正确阅读期望的标签等问题。本文提出... 与传统条码技术相比,超高频RFID技术具有非接触识别,良好的环境适应性等特点,已经成为实现物流跟踪,供应链透明化管理的理想技术。在超高频多标签密集场景中,RFID系统应用中会遇到标签识别率低,无法正确阅读期望的标签等问题。本文提出一种基于空分复用理论的多天线波束形成算法,有效的提高了RFID阅读器检测效率。仿真结果证明本算法在指定方向上集中RFID传输,提高RFID天线的方向性。 展开更多
关键词 无线射频 智能天线 波束形成 标签密集 超高频
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A Modified Split⁃Ring Resonator Antenna for Radio Frequency Identification Tag 被引量:1
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作者 CHEN Weikang NIU Zhenyi +2 位作者 LI Mengyuan XU Qian GU Changqing 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2021年第3期512-519,共8页
A compact antenna formed by three concentric split rings for ultra-high frequency(UHF)radio frequency identification(RFID)tag is proposed in this paper.The antenna is composed of two parts,an outer short-circuited rin... A compact antenna formed by three concentric split rings for ultra-high frequency(UHF)radio frequency identification(RFID)tag is proposed in this paper.The antenna is composed of two parts,an outer short-circuited ring modified from a traditional split-ring resonator(SRR)antenna and an inner SRR load,so the antenna can be regarded as a short-circuited ring loaded with SRR.According to the transmission line theory,to conjugate match with the capacitive input-impedance of a tag chip,the length of the short-circuited ring isλg/4 shorter than that of an open-circuited dipole of a traditional SRR antenna,whereλg is the wavelengh of the operating frequency.Hence,the size of the proposed antenna is more compact than that of the traditional SRR antenna.Thereafter,the proposed antenna is simulated and optimized by ANSYS high-frequency structure simulator(HFSS).The impedance,efficiency,and mutual coupling of the fabricated antenna are tested in a reverberation chamber(RC).The results show that the size of the presented antenna is 83%smaller than that of the traditional SRR antenna and the proposed antenna can cover the whole UHF RFID operating frequency band worldwide(840—960 MHz).The measured read range of the tag exhibits maximum values of 45 cm in free space and 37 cm under dense tag environment. 展开更多
关键词 radio frequency identification(RFID) compact antenna split-ring resonator(SRR) reverberation chamber(RC) dense tag environment
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融合注意力机制的遥感图像旋转目标检测算法 被引量:3
9
作者 张宇 马杰 +2 位作者 崔静雯 赵月华 刘宏 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第24期184-192,共9页
针对光学遥感图像目标检测中存在的精度低及忽略目标方向性的问题,提出了一种基于改进YOLOv5m的遥感图像旋转目标检测算法。首先,融合注意力机制模块提升模型对重要特征的提取能力;其次,在特征融合模块部分考虑各节点特征融合的贡献度,... 针对光学遥感图像目标检测中存在的精度低及忽略目标方向性的问题,提出了一种基于改进YOLOv5m的遥感图像旋转目标检测算法。首先,融合注意力机制模块提升模型对重要特征的提取能力;其次,在特征融合模块部分考虑各节点特征融合的贡献度,并增加同一特征尺度的跳跃连接;最后,针对旋转检测中存在的角度边界问题,使用密集编码标签对角度进行离散化处理。实验结果表明,所提算法在DOTA数据集子集上的检测精度达到了82.75%,在小幅降低模型计算量的情况下,较原有YOLOv5m提升了11.73个百分点,同时在HRSC2016舰船数据集上也取得了88.89%的检测精度。即该算法能有效提升光学遥感图像旋转检测的精度。 展开更多
关键词 机器视觉 遥感图像 注意力机制 旋转目标检测 密集编码标签 YOLO
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Unseen head pose prediction using dense multivariate label distribution 被引量:1
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作者 Gao-li SANG Hu CHEN +1 位作者 Ge HUANG Qi-jun ZHAO 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2016年第6期516-526,共11页
Accurate head poses are useful for many face-related tasks such as face recognition, gaze estimation,and emotion analysis. Most existing methods estimate head poses that are included in the training data(i.e.,previous... Accurate head poses are useful for many face-related tasks such as face recognition, gaze estimation,and emotion analysis. Most existing methods estimate head poses that are included in the training data(i.e.,previously seen head poses). To predict head poses that are not seen in the training data, some regression-based methods have been proposed. However, they focus on estimating continuous head pose angles, and thus do not systematically evaluate the performance on predicting unseen head poses. In this paper, we use a dense multivariate label distribution(MLD) to represent the pose angle of a face image. By incorporating both seen and unseen pose angles into MLD, the head pose predictor can estimate unseen head poses with an accuracy comparable to that of estimating seen head poses. On the Pointing'04 database, the mean absolute errors of results for yaw and pitch are 4.01?and 2.13?, respectively. In addition, experiments on the CAS-PEAL and CMU Multi-PIE databases show that the proposed dense MLD-based head pose estimation method can obtain the state-of-the-art performance when compared to some existing methods. 展开更多
关键词 Head pose estimation Dense multivariate label distribution Sampling intervals Inconsistent labels
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