期刊文献+
共找到18篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于锚框自适应和多尺度增强的SAR舰船检测 被引量:1
1
作者 邵子康 张晓玲 +1 位作者 张天文 曾天娇 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1204-1211,共8页
针对目前基于深度学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)舰船检测锚框尺度固定、多尺度检测性能较差的问题,提出了一种基于锚框自适应和多尺度增强网络(adaptive anchor multi-scale enhancement network, AA-MSE-Net)的SA... 针对目前基于深度学习的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)舰船检测锚框尺度固定、多尺度检测性能较差的问题,提出了一种基于锚框自适应和多尺度增强网络(adaptive anchor multi-scale enhancement network, AA-MSE-Net)的SAR舰船检测方法。首先,AA-MSE-Net引入了锚框自适应机制,来生成适应目标形态的高质量锚框,增强了舰船形态描述能力。其次,AA-MSE-Net提出了多尺度增强金字塔网络,来融合增强多尺度特征,增强了多尺度描述能力。最后,AA-MSE-Net在骨干网络中引入了可变形卷积,来提取舰船形变特征,进一步提高检测精度。实验证明,AA-MSE-Net在公开SAR舰船检测数据集上的平均精度高于8种对比方法。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 舰船检测 自适应 尺度增强
下载PDF
基于自适应锚框分配与IOU监督的复杂场景SAR舰船检测 被引量:3
2
作者 胥小我 张晓玲 +3 位作者 张天文 邵子康 徐彦钦 曾天娇 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1097-1111,共15页
针对复杂场景舰船检测中正负样本分配不合理以及定位质量较差的问题,该文提出了一种基于自适应锚框分配与交并比(IOU)监督的复杂场景合成孔径雷达(SAR)舰船检测方法(A3-IOUS-Net)。首先,A3-IOUS-Net提出了自适应锚框分配,建立概率分布... 针对复杂场景舰船检测中正负样本分配不合理以及定位质量较差的问题,该文提出了一种基于自适应锚框分配与交并比(IOU)监督的复杂场景合成孔径雷达(SAR)舰船检测方法(A3-IOUS-Net)。首先,A3-IOUS-Net提出了自适应锚框分配,建立概率分布模型来自适应地将锚框分配为正负样本,增强了复杂场景下的舰船样本学习能力。然后,A3-IOUS-Net提出了IOU监督,在预测头部增加IOU预测分支来监督检测框定位质量,使得网络能够精确定位复杂场景下的舰船目标。此外,在该IOU预测分支中引入了坐标注意力模块,抑制了背景杂波干扰,进一步提高了检测精度。在公开的SAR舰船检测数据集(SSDD)的实验结果表明,A3-IOUS-Net在复杂场景中的平均精度(AP)值为82.04%,优于其他15种对比模型。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 舰船检测 复杂场景 自适应分配 IOU监督
下载PDF
基于YOLOv4和自适应锚框调整的谷穗检测方法 被引量:4
3
作者 郝王丽 尉培岩 +4 位作者 郝飞 韩猛 韩冀皖 孙玮蓉 李富忠 《智慧农业(中英文)》 2021年第1期63-74,共12页
谷穗的检测和计数对于预测谷子产量和育种至关重要。但是,传统的谷穗计数主要基于人工统计,既费时又费力。为解决上述问题,本研究首先建立了一个包含784张图像和10,000个谷穗样本的谷穗检测数据集。提出了一种基于YOLOv4和自适应锚框调... 谷穗的检测和计数对于预测谷子产量和育种至关重要。但是,传统的谷穗计数主要基于人工统计,既费时又费力。为解决上述问题,本研究首先建立了一个包含784张图像和10,000个谷穗样本的谷穗检测数据集。提出了一种基于YOLOv4和自适应锚框调整的谷穗检测方法,可快速准确地检测特定框中的谷穗。通过自适应地调整锚框,可生成符合谷穗目标的候选框,从而提升检测的准确率。为验证该方法的有效性,采用了多个标准,包括平均精度(mAP),F1得分(F1-Score),精度(Precision)和召回率(Recall)进行评价。此外,设计了对比试验验证所提出方法的有效性,包括与其他模型(YOLOv2,YOLOv3和Faster-RCNN)进行比较来评估模型的性能,评估模型在不同交并比(IOU)取值下的性能,评估模型在自适应锚框调整下的谷穗检测性能,评估引起模型评价标准变化的原因,以及评估模型在不同原始输入图像尺寸下的性能。试验结果表明,YOLOv4获得了良好的谷穗检测性能。YOLOv4的mAP达到78.99%,F1-score达到83.00%,Precision达到87%和Recall达到79.00%,在所有评价标准上均比其他比较模型高出8%。试验结果表明,该方法具有较好的准确性和高效性。 展开更多
关键词 谷穗检测 YOLOv4 深度神经网络 数据集 自适应调整
下载PDF
自适应监督下降方法的姿态鲁棒人脸对齐算法 被引量:4
4
作者 赵慧 景丽萍 于剑 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第4期649-656,共8页
人脸对齐是人脸分析处理中的重要一步。由于现实中的人脸照片通常在姿态、光线等方面存在较大的差异,人脸对齐是一项艰巨的任务。初始关键点的位置以及特征提取对人脸对齐很重要。提出一种自适应监督下降方法(SDM)的姿态鲁棒人脸对齐算... 人脸对齐是人脸分析处理中的重要一步。由于现实中的人脸照片通常在姿态、光线等方面存在较大的差异,人脸对齐是一项艰巨的任务。初始关键点的位置以及特征提取对人脸对齐很重要。提出一种自适应监督下降方法(SDM)的姿态鲁棒人脸对齐算法。首先,为了减小姿态差异对人脸对齐的影响,使用聚类算法将图片按照姿态分成三类(正脸,左侧脸,右侧脸),这样每个类别下的姿态更加紧致。其次,考虑到人脸对齐是由粗到细的多阶段监督学习过程,采用自适应特征提取框(由大到小)来提取判别性特征。基于上述两种策略,在每个类别下,提供一个更好的初始关键点位置,通过自适应特征提取的SDM模型来进行回归模型的训练。选用LFPW、HELEN和300W数据集进行评估,实验结果表明,该模型在复杂姿态下能准确定位关键点,并且好于现有的人脸对齐算法。 展开更多
关键词 人脸对齐 人脸关键点定位 监督下降方法(SDM)模型 姿态鲁棒 自适应特征提取
下载PDF
基于光学投影的PTZ相机自适应窗口目标跟踪方法
5
作者 钱克俊 郑爱华 +1 位作者 涂铮铮 罗斌 《计算机与现代化》 2013年第9期86-90,共5页
针对视觉跟踪中运动目标的大小随时间改变这一问题,提出一种基于PTZ相机光学投影的自适应窗口目标跟踪方法。当PTZ相机转动时,目标在监控画面中的大小随之变化,而目标的大小实际没变,物体在水平面上投影的尺寸和它在图像中的尺寸成反比... 针对视觉跟踪中运动目标的大小随时间改变这一问题,提出一种基于PTZ相机光学投影的自适应窗口目标跟踪方法。当PTZ相机转动时,目标在监控画面中的大小随之变化,而目标的大小实际没变,物体在水平面上投影的尺寸和它在图像中的尺寸成反比关系。据此,将实际物体三维投影到图像中,使用投影的方法解决一类特定条件下自适应跟踪框问题。实验结果表明,当运动目标的实际大小变化不大时,自适应跟踪框可以精确地标出目标。 展开更多
关键词 自适应跟踪 目标跟踪 投影
下载PDF
未知环境中无人机自适应边界快速检测算法 被引量:2
6
作者 唐嘉宁 谢翠娟 +2 位作者 赵一帆 李孟霜 彭志祥 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2023年第9期180-188,共9页
边界感知检测是无人机实现自主探索的重要组成部分之一。为了提高在复杂多样的地下狭窄环境中自主探索过程的边界检测效率,提出一种未知环境中的无人机自适应边界快速检测算法(ADPlanner)。通过雷达感知地下隧道未知环境,自适应地调整... 边界感知检测是无人机实现自主探索的重要组成部分之一。为了提高在复杂多样的地下狭窄环境中自主探索过程的边界检测效率,提出一种未知环境中的无人机自适应边界快速检测算法(ADPlanner)。通过雷达感知地下隧道未知环境,自适应地调整地下隧道或矿洞环境的局部采样空间,根据环境结构大大提高采样率(添加到RRG中的采样点与采样次数的比值);提出重采样率,以减小相邻时刻自适应采样框的采样点冗余度,进而通过重要性采样策略解决GBPlanner重复区域的过采样问题,实现增量检测。仿真实验表明:在2个不同的未知场景中,与GBPlanner相比,ADPlanner边界检测采样的运行时间减少了20.27%~38.33%,路径长度缩短了11.24%~18.86%,总探索时间缩短了27.38%~38.38%,显著提高了无人机在未知环境下的探索效率。 展开更多
关键词 未知环境探索 自适应采样 重要性采样 路径规划 SLAM
下载PDF
融合多模板注意力深度网的自适应目标框跟踪算法
7
作者 仲训杲 范东嘉 +3 位作者 仲训昱 周承仙 赵晶 刘强 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1123-1132,共10页
现有深度网络跟踪算法应对相似物体干扰、尺度变化、形变模糊、遮挡等问题存在挑战,为此提出一种融合多模板注意力机制的鲁棒深度网络算法.在SiamFc深度网络分支中构建通道和空间多模板注意力机制,以加强网络对目标特征的提取能力;融合... 现有深度网络跟踪算法应对相似物体干扰、尺度变化、形变模糊、遮挡等问题存在挑战,为此提出一种融合多模板注意力机制的鲁棒深度网络算法.在SiamFc深度网络分支中构建通道和空间多模板注意力机制,以加强网络对目标特征的提取能力;融合浅层和深层卷积特征实现跟踪目标的精确聚焦,以克服相似物干扰问题;采用自适应回归网络学习目标采样点与目标边界之间的距离,实现目标区域的动态预测,有效应对目标尺度变化问题.另外,通过计算分类特征的APCE均值和最大值建立模板在线更新策略,实现网络自适应目标形变模糊与遮挡等问题.对OTB 100和VOT 2016等公开数据集的测试结果表明,与目前先进的SiamFc及改进方法相比,所提出算法在动态目标跟踪的准确率和成功率上均得到有效提升,具有强鲁棒性能. 展开更多
关键词 深度网络 目标跟踪 自适应框 注意力机制 模板更新
原文传递
基于YOLOv3目标检测的秧苗列中心线提取方法 被引量:14
8
作者 张勤 王家辉 李彬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期34-43,共10页
针对秧苗列中心线的检测结果易受到水田中的浮萍、蓝藻以及水面反射、风速、光照情况等自然条件影响的问题,提出一种基于YOLOv3目标检测的秧苗列中心线检测算法。基于透视投影计算提取图像的ROI(Region of interest)区域,采用ROI图像构... 针对秧苗列中心线的检测结果易受到水田中的浮萍、蓝藻以及水面反射、风速、光照情况等自然条件影响的问题,提出一种基于YOLOv3目标检测的秧苗列中心线检测算法。基于透视投影计算提取图像的ROI(Region of interest)区域,采用ROI图像构建数据集,对YOLOv3模型进行训练,训练过程中通过减少YOLOv3模型的输出降低运算量,利用模型识别定位ROI内的秧苗,并输出其检测框,对同列秧苗的检测框进行自适应聚类。在对秧苗图像进行灰度化和滤波处理后,在同类检测框内提取秧苗SUSAN(Smallest univalue segment assimilating nucleus)角点特征,采用最小二乘法拟合秧苗列中心线。试验结果表明,该算法对于秧苗的不同生长时期,以及在大风、蓝藻、浮萍和秧苗倒影、水面强光反射、暗光线的特殊场景下均能成功提取秧苗列中心线,鲁棒性较好,模型的平均精度为91.47%,提取的水田秧苗列中心线平均角度误差为0.97°,单幅图像(分辨率640像素×480像素)在GPU下的平均处理时间为82.6 ms,能够满足视觉导航的实时性要求。为复杂环境下作物中心线的提取提供了有效技术途径。 展开更多
关键词 水田秧苗 中心线提取 深度学习 ROI图像 自适应检测聚类
下载PDF
一种改进复杂场景下小目标检测模型的方法 被引量:6
9
作者 周慧 严凤龙 +1 位作者 褚娜 刘振宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第11期187-192,共6页
复杂场景下小目标检测是目标检测领域的研究难点和热点。传统的two-stage和one-stage检测模型都是通过预先设定锚点框与真实目标框的交并比(intersection over union,IoU)阈值来划分正负样本集,同时这组预定义的固定锚点框还用于获取候... 复杂场景下小目标检测是目标检测领域的研究难点和热点。传统的two-stage和one-stage检测模型都是通过预先设定锚点框与真实目标框的交并比(intersection over union,IoU)阈值来划分正负样本集,同时这组预定义的固定锚点框还用于获取候选框,进而得到检测结果。然而,在复杂场景下,预先设定的IoU阈值会带来正负样本不均衡问题;针对小尺寸目标(船舶)检测,预定义的锚点框也很难保证覆盖目标的位置和密度,因此限制了检测模型的准确率。为了解决上述问题,提出自适应锚点框(adaptive anchor boxes,AAB)的方法优化目标检测网络,采用基于形状相似度距离的聚类算法生成锚点框,提高目标区域定位技术;采用利用聚类的锚点框计算自适应IoU阈值(adaptive threshold selection,ATS),划分正负样本,保证样本均衡。对复杂场景下的小目标(船舶目标)进行检测,实验结果表明,采用自适应锚点框方法和自适应阈值选择方法的目标检测模型在复杂场景中检测均能提升准确,对比faster R-CNN、FPN、Yolo3和pp-Yolo,融合了上述新方法的模型均提升了检测准确率,分别提升了9.6、2.6、9.8和9.9个百分点。 展开更多
关键词 小目标检测 自适应阈值选择 自适应锚点
下载PDF
基于优化SSD算法的冰鲜鲳鱼新鲜度评估方法研究 被引量:3
10
作者 李振波 李萌 +3 位作者 吴宇峰 赵远洋 郭若皓 陈雅茹 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期472-481,共10页
保障冰鲜水产品的质量安全是提升水产行业供求效益的关键环节之一,冷链储运的发展急需一种快速无损的鱼肉品质检测技术。以冰鲜鲳鱼为研究对象,提出用于鲳鱼新鲜度质变敏感区域定位与评估的目标检测网络SSD优化方法。首先,建立冰鲜鲳鱼... 保障冰鲜水产品的质量安全是提升水产行业供求效益的关键环节之一,冷链储运的发展急需一种快速无损的鱼肉品质检测技术。以冰鲜鲳鱼为研究对象,提出用于鲳鱼新鲜度质变敏感区域定位与评估的目标检测网络SSD优化方法。首先,建立冰鲜鲳鱼新鲜度目标检测数据集。其次,依据先验知识,以鲳鱼的鱼眼和鱼鳃作为感兴趣区域,基于SSD目标检测算法自动定位与识别图像中的质变敏感区域,构建鲳鱼新鲜度评估目标检测模型,通过改进主干网络和设计自适应先验框提升网络性能。优化后的SSD网络在金鲳鱼和银鲳鱼数据集上的平均检测精度均值分别达到98.97%和99.42%,检测速度达到37帧/s。 展开更多
关键词 冰鲜鲳鱼 新鲜度 冷链 SSD目标检测算法 主干网络 自适应先验
下载PDF
基于YOLO-v5的星载SAR图像海洋小目标检测 被引量:8
11
作者 窦其龙 颜明重 朱大奇 《应用科技》 CAS 2021年第6期1-7,共7页
针对星载合成孔径雷达(SAR)图像中的小目标检测,提出了一种基于YOLO-v5的算法。首先根据目标在图像中占比很小的特点,对深度学习网络进行优化;其次通过自适应锚点框算法重新设置锚点框大小,加快模型训练的收敛速度;最后嵌入GDAL模块,使... 针对星载合成孔径雷达(SAR)图像中的小目标检测,提出了一种基于YOLO-v5的算法。首先根据目标在图像中占比很小的特点,对深度学习网络进行优化;其次通过自适应锚点框算法重新设置锚点框大小,加快模型训练的收敛速度;最后嵌入GDAL模块,使得检测头能够直接读取被检测目标的地理位置信息。实验结果表明本文提出的方法具有较强的泛化能力,能够有效检测出大范围海面上的船舶目标,检测速度较快,漏检率低。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 星载SAR图像 深度学习 数据增强 自适应锚点 YOLO-v5 小目标检测 GDAL
下载PDF
基于煤矿井下传送带空载检测 被引量:1
12
作者 成彦颖 白尚旺 +2 位作者 党伟超 潘理虎 吴喆峰 《计算机系统应用》 2021年第3期171-176,共6页
煤矿井下传送带在无煤或煤量较少的状态下长时间高速运转,会耗费大量的电能.为了节省井下传送带造成的电能损耗,本文提出了一种边缘结构相似算法和YOLOv3结合的传送带空载判定方法.通过边缘结构相似算法将结构特征和边缘特征相融合,每相... 煤矿井下传送带在无煤或煤量较少的状态下长时间高速运转,会耗费大量的电能.为了节省井下传送带造成的电能损耗,本文提出了一种边缘结构相似算法和YOLOv3结合的传送带空载判定方法.通过边缘结构相似算法将结构特征和边缘特征相融合,每相邻10帧比较图片的相似度,连续比较3次判断传送带的运行状态.若传送带运行,则运用自适应锚框机制的YOLOv3模型,检测传送带上的煤量,最后判断传送带是否空载.实验结果表明,该方法可以有效准确的判断传送带的空载状态,检测准确率达到96.85%. 展开更多
关键词 传送带空载 节省电能 YOLOv3模型 边缘结构相似算法 自适应机制 煤量检测
下载PDF
多尺度特征融合与锚框自适应的目标检测算法 被引量:2
13
作者 张润梅 毕利君 +3 位作者 汪方斌 袁彬 罗谷安 姜怀震 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第12期410-419,共10页
针对Faster R-CNN算法存在特征提取不充分、检测框定位不准确导致检测精度不高的问题,提出一种多尺度特征融合和锚框自适应相结合的目标检测算法。首先,通过双向融合方法充分提取相邻层级间的深层特征和浅层特征;然后,均衡化处理多尺度... 针对Faster R-CNN算法存在特征提取不充分、检测框定位不准确导致检测精度不高的问题,提出一种多尺度特征融合和锚框自适应相结合的目标检测算法。首先,通过双向融合方法充分提取相邻层级间的深层特征和浅层特征;然后,均衡化处理多尺度特征,使集成的特征能获得来自不同分辨率下等量的语义信息和细节信息,提高目标的识别能力;最后,在区域提议网络(RPN)中利用目标的特征信息,通过自适应预测锚框的位置和形状来生成锚框。基于VOC数据集对算法的实验结果表明:与基于ResNet50的Faster R-CNN算法相比,所提算法中的多尺度特征融合策略加强了算法对不同尺度目标的检测能力,自适应锚框机制能够提高定位精度并避免小目标的漏检,算法整体的检测结果具有较好表现,平均检测精度提升了3.20个百分点。 展开更多
关键词 机器视觉 目标检测 Faster R-CNN算法 特征融合 自适应
原文传递
改进YOLOv5s网络在缺陷检测中的应用 被引量:2
14
作者 王浩然 李廷会 +2 位作者 曹玉军 黄飞江 李振彰 《网络新媒体技术》 2022年第2期58-65,共8页
针对目前金属表面缺陷检测过程中小目标缺陷检测存在着检测精度低、漏检率高等问题,本文基于经典单阶段目标检测网络的5s版本(YOLOv5s)提出了一种改进方法,并将其应用于金属鼓形滚子表面缺陷检测。由于金属表面存在大量像素占比小、尺... 针对目前金属表面缺陷检测过程中小目标缺陷检测存在着检测精度低、漏检率高等问题,本文基于经典单阶段目标检测网络的5s版本(YOLOv5s)提出了一种改进方法,并将其应用于金属鼓形滚子表面缺陷检测。由于金属表面存在大量像素占比小、尺度不规整、特征不明显的小目标缺陷,本方法通过自适应锚框计算出适合小目标尺寸的锚框值,并在原网络基础上构建了输出为8倍降采样的特征融合目标检测层,使之更匹配小目标检测任务,同时减小了模型体积,节约了计算时间。将高分辨率工业相机采集的金属鼓形滚子表面缺陷图像制作成数据集,用改进前后的YOLOv5s网络进行对比试验,实验结果表明改进后YOLOv5s网络对小目标缺陷检测的精度有明显提升,能有效检测小目标缺陷。 展开更多
关键词 金属表面缺陷 小目标检测 YOLOv5s 自适应 多尺度特征融合
下载PDF
Transcranial magnetic stimulation probes the excitability of the primary motor cortex:A framework to account for the facilitating effects of acute whole-body exercise on motor processes 被引量:1
15
作者 Karen Davranche John Temesi +1 位作者 Samuel Verges Thierry Hasbroucq 《Journal of Sport and Health Science》 SCIE 2015年第1期24-29,共6页
The effects of exercise on decision-making performance have been studied using a wide variety of cognitive tasks and exercise interventions. Although the current literature supports a beneficial influence of acute exe... The effects of exercise on decision-making performance have been studied using a wide variety of cognitive tasks and exercise interventions. Although the current literature supports a beneficial influence of acute exercise on cognitive performance, the mechanisms underlying this phenomenon have not yet been elucidated. We review studies that used single-pulse transcranial magnetic stimulation (TMS) to probe the excitability of motor structures during whole-body exercise and present a framework to account for the facilitating effects of acute exercise on motor processes. Recent results suggest that, even in the absence of fatigue, the increase in corticospinal excitability classically reported during submaximal and exhausting exercises may be accompanied by a reduction in intracortical inhibition. We propose that reduced intracortical inhibition elicits an adaptive central mechanism that counteracts the progressive reduction in muscle responsiveness caused by peripheral fatigue. Such a reduction would render the motor cortex more sensitive to upstream influences, thus causing increased corticospinal excitability. Furthermore, reduction of intracortical inhibition may account for the more efficient descending drive and for the improvement of reaction time performance during exercise. The adaptive modulation in intracortical inhibition could be implemented through a general increase in reticular activation that would further account for enhanced sensory sensitivity. 展开更多
关键词 Corticospinal excitability Exercise-cognitive function interaction Intracortical inhibition Transcranial magnetic stimulation
下载PDF
Adaptive Rate Control Scheme for H.264/AVC
16
作者 Myoung-jin KIM Min-cheol HONG 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2010年第2期192-195,共4页
The purpose of this paper is to improve allocation of the number of bits without skipping the frame by accurately estimating the target bits in H. 264/AVC rate control. The scheme ImPoses an enhancement method of the ... The purpose of this paper is to improve allocation of the number of bits without skipping the frame by accurately estimating the target bits in H. 264/AVC rate control. The scheme ImPoses an enhancement method of the target frame rate based on H. 264/AVC bit allocation. The enhancement uses a frame complexion estimation to improve the existing Mean Absolute Difference (MAD) complexity measurement. Bit allocation to each frame is not just computed by target frame rote but also adjusted by a combined frame complexity measure. Using the statistical characteristic, the scheme obtains change of occurrence bit about QP to apply the bit amount by QP from the video characteristic and apply it in the estimated bit amount of the current frame. Simulation results show that the proposed rate eontrol scheme achieves time saving of mine than 99% over existing rate control algorithm. Nevertheless, Peak Signal-to-Noise Ration (PSNR) and bit rate were almost the same as the performances. 展开更多
关键词 computational complexity Mean Absolute Difference rote control Peak Signal-to-Noise Ration
下载PDF
基于深度学习的车载影像交通标志检测方法研究
17
作者 车普民 《经纬天地》 2023年第4期60-64,共5页
对车载影像交通标志检测问题进行研究,提出一种基于深度学习的交通标志检测模型。首先在模型骨干网络内设置特征聚焦层以实现输入影像的无损下采样,进而以瓶颈结构搭建特征提取层;然后在特征金字塔中通过多尺度特征融合结构获取并输出3... 对车载影像交通标志检测问题进行研究,提出一种基于深度学习的交通标志检测模型。首先在模型骨干网络内设置特征聚焦层以实现输入影像的无损下采样,进而以瓶颈结构搭建特征提取层;然后在特征金字塔中通过多尺度特征融合结构获取并输出3个不同尺寸特征图;最后,通过自适应锚点框机制输出检测结果。实验结果表明:所提出模型在各类别检测精度方面表现一致,在综合检测精度上显著优于对照组模型,能够实时输出检测结果,在高精度地图生产以及无人驾驶领域具有重要应用价值。 展开更多
关键词 交通标志检测 深度学习算法 瓶颈结构 多尺度特征融合 自适应锚点
下载PDF
MODELING AND FORECASTING OF STOCK MARKETS UNDER A SYSTEM ADAPTATION FRAMEWORK 被引量:1
18
作者 Xiaolian ZHENG Ben M.CHEN 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2012年第4期641-674,共34页
This paper adopts the concept of dynamic feedback systems to model the behavior of financial markets, or more specifically, the stock market from a dynamic system point of view. Based on a feedback adaptation scheme, ... This paper adopts the concept of dynamic feedback systems to model the behavior of financial markets, or more specifically, the stock market from a dynamic system point of view. Based on a feedback adaptation scheme, the authors model the movement of a stock market index within a framework that is composed of an internal dynamic model and an adaptive filter. The output-error model is adopted as the internal model whereas the adaptive filter is a time-varying state space model with instrumental variables. Its input-output behavior, and internal as well as external forces are then identified. Special attention has also been paid to the recent financial crisis by examining the movement of Dow Jones Industrial Average (DJIA) as an example to illustrate the advantage of the proposed framework. Supported by time-varying causality tests, five influential factors from economic and sentiment aspects are introduced as the input of this framework. Testing results show that the proposed framework has a much better prediction performance than the existing methods, especially in complicated economic situations. An application of this framework is also presented with focuses on forecasting the turning periods of the market trend. Realizing that a market trend is about to change when the external force begins to exhibit clear patterns in its frequency responses, the authors develop a set of rules to recognize this kind of clear patterns. These rules work well for stock indexes from US, China and Singapore. 展开更多
关键词 Complex systems financial modeling financial systems market forecasting system economics.
原文传递
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部