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基于轻量级YOLO-v4模型的变电站数字仪表检测识别
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作者 华泽玺 施会斌 +3 位作者 罗彦 张子原 李威龙 唐永川 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期70-80,共11页
为了在变电站实际场景中准确获取数字仪表读数,智能管控变电站的安全风险,同时推动变电站智能化发展,以实际场景中变电站数字仪表作为研究对象,综合考虑实时性及准确度等,提出一种基于轻量级YOLOv4模型的变电站数字仪表检测识别方法.首... 为了在变电站实际场景中准确获取数字仪表读数,智能管控变电站的安全风险,同时推动变电站智能化发展,以实际场景中变电站数字仪表作为研究对象,综合考虑实时性及准确度等,提出一种基于轻量级YOLOv4模型的变电站数字仪表检测识别方法.首先,通过从鄂尔多斯变电站实际拍摄变电站数字仪表图像数据,使用Albumentations框架对数字仪表图像进行数据扩充,构建变电站数字仪表目标检测数据集;然后,以YOLO-v4网络为基础,结合注意力机制构建一个有效通道注意(efficient channel attention,ECA)改进的深度可分离卷积模块(ECA-bneck-m);最后,提出一个轻量级YOLO-v4模型,进行模型大小与性能的对比实验.实验结果表明:本文方法可以在几乎不损失检测准确度的情况下,将整个模型存储大小压缩为原先的1/5,同时将模型推理速度从24.0帧/s提升至36.9帧/s,其实时性能够满足实际变电站检测识别的工程需要. 展开更多
关键词 数字仪表 检测识别 yolo-v4 数据增强 轻量化
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基于改进YOLO-v4的果园环境下葡萄检测 被引量:2
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作者 肖张娜 罗陆锋 +3 位作者 陈明猷 王金海 卢清华 骆少明 《智能化农业装备学报(中英文)》 2023年第2期35-43,共9页
针对果园环境下葡萄生长场景复杂多变,葡萄机器人难以根据视觉检测结果制定无碰撞采摘策略的问题,提出了一种基于改进YOLO-v4的不同遮挡状态葡萄检测方法。首先,根据果园环境下葡萄的生长场景状态,将葡萄分别标记为4种类型:无遮挡葡萄,... 针对果园环境下葡萄生长场景复杂多变,葡萄机器人难以根据视觉检测结果制定无碰撞采摘策略的问题,提出了一种基于改进YOLO-v4的不同遮挡状态葡萄检测方法。首先,根据果园环境下葡萄的生长场景状态,将葡萄分别标记为4种类型:无遮挡葡萄,叶片遮挡葡萄,枝干遮挡葡萄,重叠遮挡葡萄;然后采用YOLO-v4框架作为检测模型,将注意力机制模型(CBAM)分别嵌入YOLO-v4框架中的主干网络(CSPDarknet53,YOLO-C-C)和路径聚合网络(PANet,YOLO-C-P),通过对CSPDarknet53和PANet网络特征提取过程进行目标注意,增强网络对葡萄特征的提取能力,降低复杂场景的干扰,以期达到果园环境下不同遮挡葡萄的高精确度检测;最后通过比较YOLO-C-C和YOLO-C-P网络的识别精确度与F1得分,得到最适合果园遮挡场景下的葡萄检测模型YOLO-C-P。对该方法的性能评估及与其他算法对比试验结果表明,YOLO-C-P模型对无遮挡、叶片遮挡、枝干遮挡、重叠遮挡的葡萄检测精确度分别为91.26%、92.47%、92.41%、90.65%,平均F1得分为91.71%;与同系列模型YOLO-v4、YOLO-X-X、YOLO-v5-X相比,F1得分分别提升了12.62、8.65、5.31个百分点。平均识别一幅图像的时间为0.13s。该研究能够快速、有效识别无遮挡、叶片遮挡、枝干遮挡、重叠遮挡情况下的葡萄,可帮助机器人制定果园环境下的采摘策略(采摘顺序和路径规划),以避免因遮挡导致的碰撞造成采摘失败,为葡萄机器人提供了一种果园采摘辅助决策方法。 展开更多
关键词 葡萄 机器人 yolo-v4 注意力机制 目标检测
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基于改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测 被引量:1
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作者 吴烈权 周志峰 +2 位作者 朱志玲 张维 王勇 《应用光学》 CAS 北大核心 2023年第3期621-627,共7页
针对传统目测法检测贴片二极管表面缺陷效率低下和基于手工特征的目标检测算法模型较浅,以及语义性不高等问题,提出了改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测方法。首先考虑到随着网络加深使梯度消失,以及减少网络中的特征冗余和参数量的... 针对传统目测法检测贴片二极管表面缺陷效率低下和基于手工特征的目标检测算法模型较浅,以及语义性不高等问题,提出了改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测方法。首先考虑到随着网络加深使梯度消失,以及减少网络中的特征冗余和参数量的情况,CSP1模块采用DenseNet替换原网络中的ResNet;其次,为了实现特征信息的跨维度交互,让网络更加关注重要信息,在CSP1模块后引入了三分支注意力机制模块,同时使用FPN+PANet对特征进行融合;并且用CSP2替换CBL×5模块,降低了网络的运算量,提高了算法检测速度;最后优化了Focal Loss函数,对正负样本添加权重,以解决正负样本不平衡的问题。本文算法相较于YOLO-V4的检测精度(precision,P)、召回率(recall,R)和多分类平均精度(mean average precision,mAP),分别高出2.98%,2.65%,2.92%,表明改进YOLO-V4可以有效检测贴片二极管表面缺陷问题。 展开更多
关键词 yolo-v4算法 DenseNet CSP2 三分支注意力机制 Focal Loss函数
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ZIF-8@ZIF-67衍生的Co_(3)O_(4)-GN-CNT网络用作高性能锂离子电池负极
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作者 张舜喆 陈玉洁 +1 位作者 李华 刘河洲 《功能材料》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期2015-2021,共7页
Co_(3)O_(4)由于较高的理论容量近年来被视为锂离子电池新型负极材料的热门候选之一,然而其较差的电导率和循环性能制约了其进一步发展。以ZIF-8@ZIF-67为自模板,三聚氰胺和g-C_(3)N_(4)为碳源,通过碳化和氧化处理制备了碳纳米管和石墨... Co_(3)O_(4)由于较高的理论容量近年来被视为锂离子电池新型负极材料的热门候选之一,然而其较差的电导率和循环性能制约了其进一步发展。以ZIF-8@ZIF-67为自模板,三聚氰胺和g-C_(3)N_(4)为碳源,通过碳化和氧化处理制备了碳纳米管和石墨烯作为导电桥梁和外壳的Co_(3)O_(4)/C三维导电网络。颗粒纳米化的策略和锌的高温挥发造孔使其在0.5、2 A/g的电流密度下循环200、800圈后仍具有1 139.7、1 002.1 mAh/g的比容量,从0.2 A/g逐渐增大充放电的电流密度至10 A/g又恢复到0.2 A/g后比容量仍有初始容量的94.9%。该网络结构和同类材料相比表现出较为优异的循环和倍率性能。 展开更多
关键词 ZIF-67 Co_(3)O_(4) 三维导电网络 锂离子电池 负极材料
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融合定位算法的YOLO-V4模型实现电力杆塔状态评估
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作者 阮远峰 郭建武 蔡金涛 《电工技术》 2023年第13期32-34,40,共4页
针对电网线路在使用中经常出现断杆、倒杆现象,而现有的技术性检测方式已不能满足要求的问题,给出了一种新的电力杆塔状态评估方法,并建立了改善的YOLO-V4模型,以实现电力杆塔的状态精准定位。CSPDarknet-53模型试验说明,该方法能精准... 针对电网线路在使用中经常出现断杆、倒杆现象,而现有的技术性检测方式已不能满足要求的问题,给出了一种新的电力杆塔状态评估方法,并建立了改善的YOLO-V4模型,以实现电力杆塔的状态精准定位。CSPDarknet-53模型试验说明,该方法能精准定位电力杆塔故障点,偏差小。 展开更多
关键词 电网线路 状态评估 yolo-v4模型 CSPDarknet-53特征 目标检测
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4-CBA Soft Sensor Based on Fuzzy CMAC Neural Networks 被引量:1
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作者 杜文莉 钱锋 +1 位作者 刘漫丹 张凯 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2005年第3期437-440,共4页
Soft sensor is attractive in dealing with online product quality measurement by virtue of other easily measured variables. In AMOCO PTA (purified terephthalic acid) production process, the unavailability of real-time ... Soft sensor is attractive in dealing with online product quality measurement by virtue of other easily measured variables. In AMOCO PTA (purified terephthalic acid) production process, the unavailability of real-time measurement of 4-CBA makes it impossible for timely adjustment and thereby influences the product quality and the plant economy benefit. In this paper, a kind of FCMAC (fuzzy cerebellar model articulation controller) method is presented to solve the online measurement problem. Different from the conventional CMAC (cerebellar model articulation controller) networks, which has inferior smoothing ability because of its table look-up based technology. Integrating fuzzy model into CMAC networks, it becomes more accurate in functional mapping without weakening its generalization ability. Numerical example and industrial application results show the method proposed here is satisfactory and feasible. 展开更多
关键词 4-CBA 传感器 模糊神经网络系统 产品质量 PTA 精对苯二甲酸
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Research on Track Fastener Service Status Detection Based on Improved Yolov4 Model
7
作者 Jing He Weiqi Wang Nengpu Yang 《Journal of Transportation Technologies》 2024年第2期212-223,共12页
As an important part of railway lines, the healthy service status of track fasteners was very important to ensure the safety of trains. The application of deep learning algorithms was becoming an important method to r... As an important part of railway lines, the healthy service status of track fasteners was very important to ensure the safety of trains. The application of deep learning algorithms was becoming an important method to realize its state detection. However, there was often a deficiency that the detection accuracy and calculation speed of model were difficult to balance, when the traditional deep learning model is used to detect the service state of track fasteners. Targeting this issue, an improved Yolov4 model for detecting the service status of track fasteners was proposed. Firstly, the Mixup data augmentation technology was introduced into Yolov4 model to enhance the generalization ability of model. Secondly, the MobileNet-V2 lightweight network was employed in lieu of the CSPDarknet53 network as the backbone, thereby reducing the number of algorithm parameters and improving the model’s computational efficiency. Finally, the SE attention mechanism was incorporated to boost the importance of rail fastener identification by emphasizing relevant image features, ensuring that the network’s focus was primarily on the fasteners being inspected. The algorithm achieved both high precision and high speed operation of the rail fastener service state detection, while realizing the lightweight of model. The experimental results revealed that, the MAP value of the rail fastener service state detection algorithm based on the improved Yolov4 model reaches 83.2%, which is 2.83% higher than that of the traditional Yolov4 model, and the calculation speed was improved by 67.39%. Compared with the traditional Yolov4 model, the proposed method achieved the collaborative optimization of detection accuracy and calculation speed. 展开更多
关键词 Yolov4 Model Service Status of Track Fasteners Detection and Recognition Data Augmentation Lightweight network Attention Mechanism
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Investigation and Technological Comparison of 4G and 5G Networks
8
作者 Yunman Hao 《Journal of Computer and Communications》 2021年第1期36-43,共8页
Mobile cellular data networks have allowed users to access the Internet whilst on the move. Many companies use this technology in their products. Examples of this would be Smart Meters in the home and Tesla cars havin... Mobile cellular data networks have allowed users to access the Internet whilst on the move. Many companies use this technology in their products. Examples of this would be Smart Meters in the home and Tesla cars having their “over the air updates”. Both of these two companies use the 4G and 5G technology. So this report will include a technical overview of the technology and protocols (LTE Advanced) used in 4G and 5G networks and how they provide services to the user and how data is transferred within the networks. And there are lots of different parts about the network architecture between the 4G and 5G systems. This report will talk about some different parts between these two systems and some challenges in them. 展开更多
关键词 4G 5G Protocols networks Mobile Communication
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An Auto-Configuration of 4M Group Management Using Wireless Sensor Networks
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作者 Suk-Keun Cha Jeong-Hoon Lee +4 位作者 Han Gyu Kim Joon Jae Yoo Jung Hoon Kang Dong Hoon Kim Jun Yeob Song 《Wireless Sensor Network》 2010年第5期402-410,共9页
The first tier of automotive manufacturers has faced to pressures about move, modify, updating tasks for manufacturing resources in production processes from demand response of production order sequence for motor comp... The first tier of automotive manufacturers has faced to pressures about move, modify, updating tasks for manufacturing resources in production processes from demand response of production order sequence for motor company and process innovation purpose for productivity. For meets this requirements, it has to require absolutely lead time to re-wiring of physical interface for production equipment, needs for change existing program and test over again. For prepare this constraints, it needs studying an auto-configuration functions that build for both visibility and flexibility based on the 4M (Man, Machine, Material, Method) group management which is supports from WSN (Wireless Sensor Network) of the open embedded device called M2M (Machine to Machine) and major functions of middleware including point manager for real-time device communication, real-time data management, Standard API (Application Program Interface) and application template management. To be application system to RMS (Reconfigurable Manufacturing System) for rapidly response from various orders and model from motor company that is beginning to establishing the mapping of manufacturing resources of 4M using WSN. 展开更多
关键词 Auto-Configuration WIRELESS Sensor network RECONFIGURABLE Production Resoureces of 4M TINYOS Machien to Machine MIDDLEWARE Application TEMPLATE MANAGER
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F5 Networks:助力中国4G市场
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作者 叶惠 《通讯世界》 2013年第10期37-37,共1页
F5的解决方案不仅可以有效应对4G时代攀升的数据流量、智能终端、连接数等各种挑战,还可以与运营商的相关策略结合为用户提供差异化服务,提升营收 过去的一段时间里,全球LTE正在以超预期的速度发展。GSA数据显示。截止7月底全国共有... F5的解决方案不仅可以有效应对4G时代攀升的数据流量、智能终端、连接数等各种挑战,还可以与运营商的相关策略结合为用户提供差异化服务,提升营收 过去的一段时间里,全球LTE正在以超预期的速度发展。GSA数据显示。截止7月底全国共有200个LTE商用网络,且不断有新的LTE网络出现。预计2017年全球将会有超过10亿的LTE用户数。LTE给运营商带来了新的机会,但挑战同时存在。 展开更多
关键词 networks 4G 市场 中国 商用网络 差异化服务 LTE 数据流量
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风河公司与Cavium Networks联合推出支持OCTEON多内核MIPS64处理器的多内核设备软件优化解决方案
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《工业控制计算机》 2007年第1期83-83,共1页
全球领先的设备软件优化(DSO)厂商风河系统公司与全球领先的网络、安全和嵌入式处理器解决方案供应商Cavium Networks公司日前共同宣布,Wind River Platform for Network Equipment、Linux Edition和Wind River VxWorks6、1已全面支... 全球领先的设备软件优化(DSO)厂商风河系统公司与全球领先的网络、安全和嵌入式处理器解决方案供应商Cavium Networks公司日前共同宣布,Wind River Platform for Network Equipment、Linux Edition和Wind River VxWorks6、1已全面支持Cavium Networks的OCTEON多内核MllPS64处理器产品系列。 展开更多
关键词 networks公司 4处理器 软件优化 核设备 风河公司 内核 优化解 Edition
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基于神经网络的高寒地区CF_(4)和SF_(6)/CF_(4)检测
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作者 马汝括 董杰 +3 位作者 王雅湉 伊国鑫 丁祥浩 马乐 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第3期103-112,共10页
高寒地区须携带多台仪器以满足3种不同量级SF_(6)气体中CF_(4)气体浓度的检测需求,现场运维效率低且仪器购置成本高。为此,首先设计了一种基于热释电检测技术的SF_(6)气体中CF_(4)气体浓度检测仪器,可自动选择不同的放大电阻以实现多量... 高寒地区须携带多台仪器以满足3种不同量级SF_(6)气体中CF_(4)气体浓度的检测需求,现场运维效率低且仪器购置成本高。为此,首先设计了一种基于热释电检测技术的SF_(6)气体中CF_(4)气体浓度检测仪器,可自动选择不同的放大电阻以实现多量程切换。然后提出了BP和PSO-BP2种神经网络温度-压力协同补偿模型,并通过搭建高效模拟实验平台为模型预测提供数据支撑,预测结果表明,PSO-BP神经网络优于BP神经网络。最后将PSO-BP神经网络温度-压力协同补偿模型内置于多量程检测仪器CF_(4)气体浓度检测仪器。模拟实验结果表明,该检测仪器在不同温度和压力下,小量程和大量程检测误差和重复性分别不超过±2%和1.6%,混合比量程下误差和重复性分别不超过±0.5%和0.2%,对高寒地区电网运维检修具有重要作用。 展开更多
关键词 CF_(4)气体浓度检测 热释电检测技术 高寒地区 三量程 PSO-BP神经网络模型 温度-压力协同补偿
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基于改进YOLO-V4网络的浅海生物检测模型 被引量:6
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作者 毛国君 翁伟栋 +3 位作者 朱晋德 张媛 吴富村 毛玉泽 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期152-158,共7页
海洋生物智能检测是海洋牧场战略的一部分,而利用水下机器人在复杂的海洋环境中快速、准确地检测海洋生物是关键问题。由于海底环境复杂、亮度分布不均匀、海洋生物与其生存环境的区分性差、生物被遮蔽或半隐蔽等原因,准确识别海洋生物... 海洋生物智能检测是海洋牧场战略的一部分,而利用水下机器人在复杂的海洋环境中快速、准确地检测海洋生物是关键问题。由于海底环境复杂、亮度分布不均匀、海洋生物与其生存环境的区分性差、生物被遮蔽或半隐蔽等原因,准确识别海洋生物是一个巨大的挑战。随着卷积神经网络的发展,基于深度学习的目标检测算法成为主流,出现了如EfficientDet、RetinaNet和YOLO-V4等典型算法。这些基于深度学习的算法都不是完全尽善尽美的,不能完全满足海洋生物识别的需求。在探测精度、运算速度、密集目标探测效果等方面都有提高的空间。该研究建立了一个海洋生物数据集,采集了原始图片1810张,数据增强后得到7240张图片,它们被分成训练集(80%)和测试集(20%)。其次,通过引入跨阶段局部网络的概念,构建了嵌连接EC(Embedded Connection)部件,并将其嵌入到YOLO-V4网络的末端,得到改进的YOLO-V4网络。最后,该研究提出了基于改进YOLO-V4网络的海洋生物检测模型MOD(Marine Organism Detection)。试验结果表明,MOD模型的mAP50、mAP75(交并比阈值为0.5、0.75的精度均值)分别为0.969和0.734,计算量为35.328BFLOPs(十亿浮点运算数),检测帧速为139 ms(具有图形加速器GeForce GTX1650上)。与原始YOLO-V4模型相比,MOD模型的mAP50和mAP75提高了0.9和4.8个百分点,而计算量仅提高0.2%。此外,对比两种模型的准确率-召回率曲线,MOD模型的精确度与召回率的平衡点更接近(1,1),因此MOD模型能学习精度和效率的平衡性更好。该研究直接面向浅海生物的目标检测问题,所提供的方法可以为水下机器人精准执行智能捕捞等任务提供有益参考。 展开更多
关键词 模型 深度学习 目标检测 yolo-v4 跨阶段局部网络 嵌连接
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DPP-4抑制剂治疗的2型糖尿病患者中焦虑和抑郁发生风险的Network meta分析 被引量:6
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作者 王巍巍 高乐 +4 位作者 杨俊 柴三葆 丰雷 武珊珊 孙凤 《中国医刊》 CAS 2018年第9期1044-1049,共6页
目的使用Network meta分析系统评价DPP-4抑制剂类降糖药致2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)患者发生焦虑、抑郁的风险。方法系统检索Medline、Embase、Cochrane Library和Clinical Trials.gov网站数据库(截至2016年4月28日)中... 目的使用Network meta分析系统评价DPP-4抑制剂类降糖药致2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)患者发生焦虑、抑郁的风险。方法系统检索Medline、Embase、Cochrane Library和Clinical Trials.gov网站数据库(截至2016年4月28日)中比较DPP-4抑制剂与其他降糖药发生焦虑、抑郁风险的随机对照试验(randomized controlled trial,RCT),采用传统meta分析和Network meta分析方法对纳入的RCT研究结果进行合并。结果共纳入44项研究,63 731例T2DM患者,包含9种干预措施:5种DPP-4抑制剂(西格列汀、维格列汀、沙格列汀、利格列汀和阿格列汀)、胰高糖素样肽1受体激动剂、磺脲类、噻唑烷二酮类和安慰剂。传统meta分析结果显示,分别与安慰剂、磺脲类、噻唑烷二酮类相比,DPP-4抑制剂导致焦虑、抑郁发生的风险均较低,但差异无显著性(P>0.05)。Network meta分析发现,与噻唑烷二酮类相比,维格列汀致T2DM患者发生焦虑、抑郁的风险较高,差异有显著性(P<0.05,OR=2.64,95%CI 1.03~6.79),与西格列汀相比,维格列汀致T2DM患者发生焦虑、抑郁的风险较高,差异有显著性(P<0.05,OR=2.42,95%CI 1.00~5.85)。与安慰剂或磺脲类比较,DPP-4抑制剂致T2DM患者发生焦虑、抑郁的风险相当,差异无显著性(P>0.05)。采用基于贝叶斯理论的Network meta分析对9种干预措施进行排序,结果显示西格列汀的风险最低。结论 DPP-4抑制剂不会加重T2DM患者罹患焦虑、抑郁等情绪问题的风险,但不同的DPP-4抑制剂导致的风险程度可能存在差异,建议今后开展的大型前瞻性研究应重视焦虑、抑郁等情绪问题的发生情况,以期为获得更加明确的结论提供证据支持。 展开更多
关键词 DPP-4抑制剂 2型糖尿病 焦虑 抑郁 network META分析
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基于优化YOLO-V4的交通标志检测识别方法 被引量:6
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作者 潘惠苹 王敏琴 张福泉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第11期179-184,共6页
交通标志检测识别是自动驾驶系统的核心功能,为了实时准确地识别交通标志,在YOLO-V4的基础上进行改进,并结合了空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)模块。首先,为了提高分辨率和增大感受野,将原特征图3个尺度的分辨率更改为26&... 交通标志检测识别是自动驾驶系统的核心功能,为了实时准确地识别交通标志,在YOLO-V4的基础上进行改进,并结合了空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)模块。首先,为了提高分辨率和增大感受野,将原特征图3个尺度的分辨率更改为26×26和52×52;然后,在连接层中添加SPP模块,消除网络对固定尺度的约束,在最大池化层中得到最优特征,改善网络性能。实验中,利用行车记录仪采集各种交通标志图像,与其他优秀方法相比,所提方法取得了更优的性能,其平均检测识别准确度达99.0%,平均检测时间为0.449 s,达到了实时检测的要求。 展开更多
关键词 交通标志识别 感受野 yolo-v4 最大池化 空间金字塔池化 分辨率
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基于超分辨率模型与YOLO-V4的织物疵点检测 被引量:1
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作者 王峰 胥光申 +1 位作者 黄乾玮 余海洋 《轻工机械》 CAS 2022年第5期60-66,共7页
针对工业条件限制下采集的印花布数据集图像分辨率低、检测效果差等问题,课题组提出基于超分辨率模型SRGAN与YOLO-V4网络的织物疵点检测方法,并对SRGAN算法进行改进。课题组首先使用改进的SRGAN算法对原数据集进行超分辨率重构,提高图... 针对工业条件限制下采集的印花布数据集图像分辨率低、检测效果差等问题,课题组提出基于超分辨率模型SRGAN与YOLO-V4网络的织物疵点检测方法,并对SRGAN算法进行改进。课题组首先使用改进的SRGAN算法对原数据集进行超分辨率重构,提高图像分辨率;然后将重构图翻转变化与原图共同作为数据集输入YOLO-V4进行网络训练;最后通过YOLO-V4网络检测印花布表面疵点。实验结果表明:该方法可提高低分辨率织物图疵点检测效果,准确率高达90.29%,比超分辨率重构前提升了13.19%,能实现实时定位疵点的准确位置并输出疵点类别。 展开更多
关键词 织物疵点 超分辨率重构 改进SRGAN算法 数据扩充 yolo-v4网络
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基于YOLO-V4的矿用巡检机器人无标定视觉伺服控制系统 被引量:5
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作者 任百峰 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2022年第10期216-218,共3页
针对传统的矿用巡检机器人视觉伺服多是在标定条件下实现,标定参数精度较差,无标定视觉伺服控制系统因其具有更好的适应性、灵活性,越来越得到广泛的认可。基于YOLO-V4算法,采用CSPDarknet53网络结构,对矿用巡检机器人无标定视觉伺服控... 针对传统的矿用巡检机器人视觉伺服多是在标定条件下实现,标定参数精度较差,无标定视觉伺服控制系统因其具有更好的适应性、灵活性,越来越得到广泛的认可。基于YOLO-V4算法,采用CSPDarknet53网络结构,对矿用巡检机器人无标定视觉伺服控制系统进行设计实验,并与YOLO-V3,SSD,AlexNet这3种模型进行分析比较。结果表明:基于YOLO-V4的矿用巡检机器人无标定伺服控制技术切实可行,其识别精度较高,实时性良好,满足当前矿业监测的需求,能够进一步提升作业的安全性。 展开更多
关键词 巡检机器人 yolo-v4 视觉伺服 无标定
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Synthesis,Structure Characterization and Photoluminescence of a Novel Complex with(6,4,4)-Network [Ce_2(2,5-pydc)_3(H_2O)_2](2,5-pydc = Pyridine-2,5-dicarboxylic Acid) 被引量:1
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作者 齐艳娟 毕淑云 苑晓冬 《Chinese Journal of Structural Chemistry》 SCIE CAS CSCD 2010年第9期1421-1425,共5页
A new three-dimensional supramolecular [Ce2(2,5-pydc)3(H2O)2](1) has been hydrothermally synthesized at 180 ℃ and characterized by single-crystal X-ray diffraction.X-ray crystal analyses reveal that the compoun... A new three-dimensional supramolecular [Ce2(2,5-pydc)3(H2O)2](1) has been hydrothermally synthesized at 180 ℃ and characterized by single-crystal X-ray diffraction.X-ray crystal analyses reveal that the compound belongs to the monoclinic system,space group P21/c,C21H13Ce2N3O14,a = 6.561(1),b = 17.986(5),c = 9.411(3) ,β = 95.558(5)° and Z = 2.In the structure of 1,each Ce(1) center is surrounded by 2,5-pydc ligands,forming the 6-connected node,and the 2,5-pydc ligand coordinates to the Ce(Ⅲ) in two different coordination modes.In mode 1,the four oxygen atoms of two carboxyl groups connect neighboring Ce(Ⅲ) ions,giving 4-connected(4-c) second building unit(SBU-1).Furthermore,the structure is extended into a 2-D layer from SBU-1 by sharing Ce(1) atoms.In mode 2,the ligand coordinates to the Ce(Ⅲ) ion from the adjacent chain with the 4-connected(4-c) second building unit(SBU-2),generating a 1-D ladder from SBU-2 by sharing Ce(1) atoms.Finally,the structure is extended into a 6,4,4-c network.Its photoluminescence property was also investigated. 展开更多
关键词 second building unit 6 4 4-c network PHOTOLUMINESCENCE
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S-curve networks and an approximate method for estimating degree distributions of complex networks 被引量:2
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作者 郭进利 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2010年第12期68-74,共7页
In the study of complex networks almost all theoretical models have the property of infinite growth, but the size of actual networks is finite. According to statistics from the China Internet IPv4 (Internet Protocol ... In the study of complex networks almost all theoretical models have the property of infinite growth, but the size of actual networks is finite. According to statistics from the China Internet IPv4 (Internet Protocol version 4) addresses, this paper proposes a forecasting model by using S curve (logistic curve). The growing trend of IPv4 addresses in China is forecasted. There are some reference values for optimizing the distribution of IPv4 address resource and the development of IPv6. Based on the laws of IPv4 growth, that is, the bulk growth and the finitely growing limit, it proposes a finite network model with a bulk growth. The model is said to be an S-curve network. Analysis demonstrates that the analytic method based on uniform distributions (i.e., Barabasi-Albert method) is not suitable for the network. It develops an approximate method to predict the growth dynamics of the individual nodes, and uses this to calculate analytically the degree distribution and the scaling exponents. The analytical result agrees with the simulation well, obeying an approximately power-law form. This method can overcome a shortcoming of Barabasi-Albert method commonly used in current network research. 展开更多
关键词 complex network scale-free network power-law distribution IPv4 standard logistic curve
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改进型YOLO-V4模型的电力杆塔状态评估探索 被引量:2
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作者 张宝星 毕明利 张壮领 《信息技术》 2021年第8期81-86,91,共7页
针对电网线路存在倒杆、断杆现象以及现有技术巡检方式落后的问题,提出一种新型的电力杆塔状态评估方法,构建出能够实现电力杆塔位置定位的评估方法,并引入电力杆塔检测的YOLO-V4模型深度学习算法,该算法模型包括53个卷积层,具有大量的... 针对电网线路存在倒杆、断杆现象以及现有技术巡检方式落后的问题,提出一种新型的电力杆塔状态评估方法,构建出能够实现电力杆塔位置定位的评估方法,并引入电力杆塔检测的YOLO-V4模型深度学习算法,该算法模型包括53个卷积层,具有大量的3*3、1*1的卷积核,该算法还具有Darknet-53特征提取网络、多尺度融合特征网等,通过评价函数对所应用的YOLO-V4目标检测网络的损失进行检测。试验表明,YOLO-V4模型深度学习算法引入GIoU指标后,相比普通状况平均精度(AP)从97.12%提高到98.94%,准确率(Precision)从94.5%提高至95.6%,召回率(Recall)从97.5%提高至99.2%。 展开更多
关键词 电网线路 状态评估 yolo-v4模型 Darknet-53特征 目标检测
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