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基于深度神经网络的台风中心定位方法
1
作者
郑宗生
沈绪坤
+1 位作者
王振华
卢鹏
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期341-351,共11页
台风中心定位的微小误差会对台风路径预报造成较大的偏离,因此精确定位台风中心是台风路径预测和灾害预报的重要步骤。台风云系随时间不断变化且风力强弱不一,在卫星云图中呈现了多样性和复杂性,现有基于神经网络的模型由于缺少对台风...
台风中心定位的微小误差会对台风路径预报造成较大的偏离,因此精确定位台风中心是台风路径预测和灾害预报的重要步骤。台风云系随时间不断变化且风力强弱不一,在卫星云图中呈现了多样性和复杂性,现有基于神经网络的模型由于缺少对台风特征图像多维度参数的权重合理分配,在自动提取台风图像特征上受到了限制。为此,提出一种融合通道注意力与坐标注意力的神经网络模型(TY-LOCNet),首先搭建深度卷积神经网络模型提取台风特征;其次引入通道注意力机制从台风特征中捕获通道级别的信息,提升模型对重要通道的关注度;然后将通道注意力结果输入到坐标注意力机制中全局标定台风位置信息,使模型能够在较大的区域关注到台风的形态结构;此外,均方误差损失函数未能融合计算坐标导致定位精度低,因此提出距离损失函数(DISTLoss)通过距离回归提高模型定位精度。实验结果表明,TY-LOCNet的平均位置误差(MLE)、平均定位误差(MAE)和检测速度分别为3.502像素,0.292°和17 FPS,优于其他模型。台风中心定位模型TY-LOCNet可为台风预报提供实时性台风中心定位支持。
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关键词
台风中心定位
注意力机制
神经网络
距离损失函数
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职称材料
一种基于深度学习的煤矸石检测方法
被引量:
8
2
作者
赵学军
李建
《矿业科学学报》
CSCD
2021年第6期730-736,共7页
针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石检测方法需要复杂的人工特征设计过程,在YOLOv3目标检测模型基础上,提出一种基于深度学习的端到端煤矸石检测方法。采用深度可分离卷积以及转置卷积对模型的骨干网络进行改进,以缩减模型...
针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石检测方法需要复杂的人工特征设计过程,在YOLOv3目标检测模型基础上,提出一种基于深度学习的端到端煤矸石检测方法。采用深度可分离卷积以及转置卷积对模型的骨干网络进行改进,以缩减模型大小并提高模型运行速度;加入空间金字塔池化模块,改善模型的特征融合能力;引入平衡L1损失函数和距离交并比损失函数,加速模型收敛并提高定位准确性。研究结果表明,所提算法能够实时精准地检测出煤与矸石混合体中的矸石,为提高煤炭质量、改进分拣效率提供有效保障。
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关键词
深度学习
YOLOv3
平衡L1
损失
函数
距离
交并比
损失
函数
煤矸石检测
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职称材料
基于多语义线索的跨模态视频检索算法
被引量:
1
3
作者
丁洛
李逸凡
+3 位作者
于成龙
刘洋
王轩
漆舒汉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期596-604,共9页
针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择...
针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元(GRU)捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。
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关键词
跨模态视频检索
多语义线索
多头目注意力机制
距离
度量
损失
函数
多模态
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职称材料
题名
基于深度神经网络的台风中心定位方法
1
作者
郑宗生
沈绪坤
王振华
卢鹏
机构
上海海洋大学信息学院
出处
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期341-351,共11页
基金
国家自然科学基金项目(41671431)
国家海洋局数字海洋科学技术重点实验室开放基金项目(B201801034)
+1 种基金
上海市科委市地方能力建设项目(19050502100)
上海海洋大学科技发展专项基金(A2-2006-20-200211)共同资助。
文摘
台风中心定位的微小误差会对台风路径预报造成较大的偏离,因此精确定位台风中心是台风路径预测和灾害预报的重要步骤。台风云系随时间不断变化且风力强弱不一,在卫星云图中呈现了多样性和复杂性,现有基于神经网络的模型由于缺少对台风特征图像多维度参数的权重合理分配,在自动提取台风图像特征上受到了限制。为此,提出一种融合通道注意力与坐标注意力的神经网络模型(TY-LOCNet),首先搭建深度卷积神经网络模型提取台风特征;其次引入通道注意力机制从台风特征中捕获通道级别的信息,提升模型对重要通道的关注度;然后将通道注意力结果输入到坐标注意力机制中全局标定台风位置信息,使模型能够在较大的区域关注到台风的形态结构;此外,均方误差损失函数未能融合计算坐标导致定位精度低,因此提出距离损失函数(DISTLoss)通过距离回归提高模型定位精度。实验结果表明,TY-LOCNet的平均位置误差(MLE)、平均定位误差(MAE)和检测速度分别为3.502像素,0.292°和17 FPS,优于其他模型。台风中心定位模型TY-LOCNet可为台风预报提供实时性台风中心定位支持。
关键词
台风中心定位
注意力机制
神经网络
距离损失函数
Keywords
typhoon center location
attention mechanism
neural network
distance loss function
分类号
P413 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
一种基于深度学习的煤矸石检测方法
被引量:
8
2
作者
赵学军
李建
机构
中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院
出处
《矿业科学学报》
CSCD
2021年第6期730-736,共7页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA12A308)
国家高技术研究发展计划(1212011120222)。
文摘
针对选煤场的煤矸分离中基于计算机视觉的煤矸石检测方法需要复杂的人工特征设计过程,在YOLOv3目标检测模型基础上,提出一种基于深度学习的端到端煤矸石检测方法。采用深度可分离卷积以及转置卷积对模型的骨干网络进行改进,以缩减模型大小并提高模型运行速度;加入空间金字塔池化模块,改善模型的特征融合能力;引入平衡L1损失函数和距离交并比损失函数,加速模型收敛并提高定位准确性。研究结果表明,所提算法能够实时精准地检测出煤与矸石混合体中的矸石,为提高煤炭质量、改进分拣效率提供有效保障。
关键词
深度学习
YOLOv3
平衡L1
损失
函数
距离
交并比
损失
函数
煤矸石检测
Keywords
deep learning
YOLOv3
balanced L1 loss function
distance-IoU loss function
coal gangue detection
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于多语义线索的跨模态视频检索算法
被引量:
1
3
作者
丁洛
李逸凡
于成龙
刘洋
王轩
漆舒汉
机构
哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院
深圳信息职业技术学院数字媒体学院
鹏城实验室
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期596-604,共9页
基金
国家自然科学基金(61902093)
广东省自然科学基金(2020A1515010652)。
文摘
针对现有的大多数跨模态视频检索算法忽略了数据中丰富的语义线索,使得生成特征的表现能力较差的问题,设计了一种基于多语义线索的跨模态视频检索模型,该模型通过多头目自注意力机制捕捉视频模态内部对语义起到重要作用的数据帧,有选择性地关注视频数据的重要信息,获取数据的全局特征;采用双向门控循环单元(GRU)捕捉多模态数据内部上下文之间的交互特征;通过对局部数据之间的细微差别进行联合编码挖掘出视频和文本数据中的局部信息。通过数据的全局特征、上下文交互特征和局部特征构成多模态数据的多语义线索,更好地挖掘数据中的语义信息,进而提高检索效果。在此基础上,提出了一种改进的三元组距离度量损失函数,采用了基于相似性排序的困难负样本挖掘方法,提升了跨模态特征的学习效果。在MSR-VTT数据集上的实验表明:与当前最先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上提高了11.1%;在MSVD数据集上的实验表明:与当前先进的方法比较,所提算法在文本检索视频任务上总召回率提高了5.0%。
关键词
跨模态视频检索
多语义线索
多头目注意力机制
距离
度量
损失
函数
多模态
Keywords
cross-modal video retrieval
multi-semantic clues
multi-leader attention mechanism
distance measurement loss function
multi-modal
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度神经网络的台风中心定位方法
郑宗生
沈绪坤
王振华
卢鹏
《热带气象学报》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
一种基于深度学习的煤矸石检测方法
赵学军
李建
《矿业科学学报》
CSCD
2021
8
下载PDF
职称材料
3
基于多语义线索的跨模态视频检索算法
丁洛
李逸凡
于成龙
刘洋
王轩
漆舒汉
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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