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基于RT-YOLO-V5的芯片外观缺陷检测
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作者 郭翠娟 王妍 +3 位作者 刘净月 席雨 徐伟 王坦 《天津工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期50-57,共8页
针对传统的人工芯片检测方法效率低、过分依赖人为操作且误检率高等产生的问题,提出了一种基于ResCBS模块与增加微检测层(Tiny-scale detection layer)的RT-YOLO-V5检测方法用于检测芯片外观缺陷。首先搭建了图像采集系统,并制作了芯片... 针对传统的人工芯片检测方法效率低、过分依赖人为操作且误检率高等产生的问题,提出了一种基于ResCBS模块与增加微检测层(Tiny-scale detection layer)的RT-YOLO-V5检测方法用于检测芯片外观缺陷。首先搭建了图像采集系统,并制作了芯片外观缺陷检测数据集。为解决芯片外观缺陷形状不规则、大小不统一、位置不确定带来的检测精度低等问题,在CBS模块中增加短连接,融合输入输出的特征信息,减少信息损失,优化推理速度;其次,增加一个微小尺度的检测层,提高模型对微小目标的特征提取能力。实验结果表明:使用改进后的网络对芯片外观缺陷进行检测,平均精度(mAP)达到95.5%,相对于原始网络提升了5.7%;除此之外,改进后的RT-YOLO-V5在先验框损失(Box_loss)与小目标缺陷的检测精度上都得到了一定的提升。 展开更多
关键词 yolo-v5 芯片 缺陷检测 特征融合 卷积神经网络
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基于改进YOLO-V5算法的烟火检测方法
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作者 张明振 段江忠 +2 位作者 梁肇伟 郭俊杰 柴大山 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期155-161,共7页
为减少自然环境中云、水雾、沙尘、灯光、日出、日落等干扰因素对烟雾、火焰目标检测准确性的影响,提出一种基于改进YOLO-V5算法的烟火检测算法。采用现场采集和网络爬取的方法获取烟雾、火焰目标图像和干扰类图像数据集,均衡学习训练样... 为减少自然环境中云、水雾、沙尘、灯光、日出、日落等干扰因素对烟雾、火焰目标检测准确性的影响,提出一种基于改进YOLO-V5算法的烟火检测算法。采用现场采集和网络爬取的方法获取烟雾、火焰目标图像和干扰类图像数据集,均衡学习训练样本,提高模型泛化能力;使用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)替换原有的特征金字塔网络(FPN)+路径聚合网络(PAN)结构,对目标进行多尺度特征融合,加强模型特征融合能力;同时,运用距离交并比(DIoU)非极大值抑制(NMS)替代原有的NMS,加快检测框损失函数收敛速度,加强模型推理能力。结果表明:改进后的算法准确率为79.2%,召回率为68.6%,平均精度均值(mAP)为74.2%,误报率(FPR)为12.8%;相比于原YOLO-V5算法,改进后的算法准确率、召回率、mAP分别提高1.9%、0.9%、2.7%,检测识别FPR降低3.7%。 展开更多
关键词 yolo-v5算法 烟雾 火焰 目标检测 误报率(FPR)
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改进YOLO-V5的烟火视频检测算法
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作者 张辉 金玉祥 +1 位作者 张安 孙乐雷 《中国科技期刊数据库 工业A》 2024年第1期71-74,共4页
为解决安防视频25帧/s及以下安防设备视频火灾识别技术多帧采集图像处理连续视频检测方法精度低、误报率较高的问题,提出一种改进YOLO-V5的烟火视频检测算法。首先,采用改进YOLO-V5进行特征提取,对疑似烟火目标采用动态能量算法进行决... 为解决安防视频25帧/s及以下安防设备视频火灾识别技术多帧采集图像处理连续视频检测方法精度低、误报率较高的问题,提出一种改进YOLO-V5的烟火视频检测算法。首先,采用改进YOLO-V5进行特征提取,对疑似烟火目标采用动态能量算法进行决策仅保留动态目标。其次,采用改进Efficientnet-V2图像分类模型进一步对动态目标进行分类,仅保留预测成烟火的目标。最后,采用视频动作识别模型Temporal-shift-module对烟火目标区域的视频进行最终的识,进一步提高识别精度。通过对比仿真,结果表明,改进后算法准确率均值可达98.6%,误检率低至为2.5%,平均检测速率25帧/s,可以满足已建安防视频设备烟火检测使用。 展开更多
关键词 烟火视频 yolo-v5 烟火检测
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“5+3”一体化模式下《口腔生物学》思政教育的探索
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作者 潘小曼 戴小寒 +5 位作者 冯慧 全宏志 周红波 张灵玲 李成日 刘欧胜 《中国继续医学教育》 2024年第2期45-49,共5页
思政能力的培养是德智体美劳全面发展的高素质应用型医学人才培养的关键环节,需要将课程思政贯穿于医学教育的各个课程中,以提高未来医务工作者的综合素质。文章聚焦于“5+3”一体化模式下研究生教学改革,基于《口腔生物学》作为过渡课... 思政能力的培养是德智体美劳全面发展的高素质应用型医学人才培养的关键环节,需要将课程思政贯穿于医学教育的各个课程中,以提高未来医务工作者的综合素质。文章聚焦于“5+3”一体化模式下研究生教学改革,基于《口腔生物学》作为过渡课程的内容和特点,从教学大纲和教学目标、课程改革等方面进行了总结。以开展课程思政为中心,整合《口腔生物学》教学大纲修订,教学目标从了解理论知识到加强医德医风建设,提炼学生的思辨能力、科学素养和创新精神。课程改革从师德师风建设、教学内容、教学方法、考核评价方式等方面进行。最后根据课程评价和学生反馈分析取得的成效和存在的问题,有望为“5+3”一体化培养中其他课程的思政教育提供借鉴意义。 展开更多
关键词 口腔生物学 课程思政 5+3”一体化模式 医者精神 创新精神 科研能力
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西方体制Mark XIIA的Mode5数据格式分析 被引量:15
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作者 谭源泉 李胜强 王厚军 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期532-536,共5页
Mark XIIA是北约盟军统一研制的新型敌我识别系统,该系统的核心是Mode 5敌我识别。该文概述了Mark XIIA敌我识别系统的发展和系统组成,总结了Mode 5的4级工作模式,表明Mode 5不仅能完成基本的敌我识别功能,并具有态势感知、数据传输等功... Mark XIIA是北约盟军统一研制的新型敌我识别系统,该系统的核心是Mode 5敌我识别。该文概述了Mark XIIA敌我识别系统的发展和系统组成,总结了Mode 5的4级工作模式,表明Mode 5不仅能完成基本的敌我识别功能,并具有态势感知、数据传输等功能;其次从安全性、数据容量、系统可靠性3个方面详细分析了Mode 5 Level 1和Level 2的数据格式特征,指出了Mode 5 Level 1和Level 2询问应答数据中的加解密数据段;最后,总结了Mode 5 IFF系统的特点。 展开更多
关键词 加密 纠错码 敌我识别 mode5 扩频
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基于YOLO-v5的双块式轨枕裂缝智能识别 被引量:13
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作者 崔晓宁 王起才 +3 位作者 李盛 代金鹏 梁柯鑫 李隆甫 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期104-111,共8页
轨枕正常工作是高速铁路安全运营的重要保障,开展轨枕裂缝的损伤检测研究意义重大。建立YOLO-v5裂缝目标检测模型,将计算机视觉技术应用于双块式轨枕裂缝的智能识别研究。通过图像标注、参数选取、模型构建、模型训练及模型预测等步骤... 轨枕正常工作是高速铁路安全运营的重要保障,开展轨枕裂缝的损伤检测研究意义重大。建立YOLO-v5裂缝目标检测模型,将计算机视觉技术应用于双块式轨枕裂缝的智能识别研究。通过图像标注、参数选取、模型构建、模型训练及模型预测等步骤完成轨枕裂缝目标检测试验,研究结果表明:YOLO-v5目标检测模型参数选取合理,模型训练结果准确,无过拟合或欠拟合现象发生;轨枕裂缝目标检测模型的识别正确率为98.35%,mAP值为48.72%,Recall值为90.32%,单张图片识别速度为0.01 s,说明模型预测结果可满足实际工程对精度和实时性的要求;通过对正常光照、暗光线及微裂纹等不同条件下裂缝的识别,YOLO-v5目标检测模型表现出高精度智能识别,体现了模型良好的泛化能力和鲁棒性,说明模型可以满足实际工程复杂工况的需求。 展开更多
关键词 轨枕裂缝 计算机视觉技术 目标检测 yolo-v5 智能识别
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MARK XIIA Mode 5系统仿真及抗干扰性能分析 被引量:4
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作者 邱宏坤 杨建波 毛虎 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2011年第10期104-106,共3页
Mark XIIA Mode 5是美军及北约盟军用以提高态势感知能力的新型敌我识别系统。以其为研究对象,首先分析了它所应用的关键技术,如RS纠错编码、软扩频和MSK调制等新技术;其次根据所应用的关键技术对系统进行了模型构建,并以Matlab为仿真... Mark XIIA Mode 5是美军及北约盟军用以提高态势感知能力的新型敌我识别系统。以其为研究对象,首先分析了它所应用的关键技术,如RS纠错编码、软扩频和MSK调制等新技术;其次根据所应用的关键技术对系统进行了模型构建,并以Matlab为仿真平台进行了仿真,得出了询问/应答信号的时域波形及频谱;最后,重点对系统的抗干扰性能进行了分析,分别得出了MSK解调后、解扩后和RS解码后的误码率曲线,可以看出Mark XIIA Mode 5具有很强的抗干扰性能。 展开更多
关键词 敌我识别 mode 5 系统仿真 抗干扰
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Mark XIIA Mode5中RS编译码器设计及性能分析 被引量:2
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作者 关春健 杨建波 刘鹏 《电视技术》 北大核心 2012年第19期77-79,共3页
新型Mark XIIA Mode 5敌我识别系统由美军及北约共同研制,用以提高战场态势感知能力。为提高系统数据传输的抗干扰能力,Mode 5采用了RS(11,9)编译码。文章首先分析了RS码本原多项式及生成多项式,并构建了RS(11,9)伽罗华域,然后给出RS(11... 新型Mark XIIA Mode 5敌我识别系统由美军及北约共同研制,用以提高战场态势感知能力。为提高系统数据传输的抗干扰能力,Mode 5采用了RS(11,9)编译码。文章首先分析了RS码本原多项式及生成多项式,并构建了RS(11,9)伽罗华域,然后给出RS(11,9)编/译码算法。最后利用Simulink仿真平台对RS(11,9)的编/译码过程进行仿真和抗干扰性能分析。 展开更多
关键词 敌我识别 mode 5 RS编译/译码 误比特率 SIMULINK
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基于Bumper Mode的Landsat-5数据图像校正与补偿算法设计与实现 被引量:1
9
作者 唐梦辉 杨仁忠 《遥感信息》 CSCD 2007年第1期67-69,83,I0005,共5页
2002年Landsat-5星上TM扫描仪出现了扫描装置同步问题,为此美国宇航局(NASA)调整了TM扫描仪的工作模式,消除了上述问题,但同时造成了图像数据正反扫描不能对齐和错行的问题。本文针对目前Landsat-5卫星Bumper Mode模式下出现的问题进行... 2002年Landsat-5星上TM扫描仪出现了扫描装置同步问题,为此美国宇航局(NASA)调整了TM扫描仪的工作模式,消除了上述问题,但同时造成了图像数据正反扫描不能对齐和错行的问题。本文针对目前Landsat-5卫星Bumper Mode模式下出现的问题进行了详细分析,完成了快速几何校正和补偿的算法设计与软件实现。并通过对Landsat-5多轨零级图像和移动窗图像处理加以验证,获得了良好的效果。为同类遥感卫星传感器出现相似问题提供了一条简便、快速的解决途径。 展开更多
关键词 Landsat-5 TM 校正与补偿 BUMPER mode
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基于残差注意力的YOLO-v5列车轮对踏面缺陷快速检测 被引量:2
10
作者 张昌凡 徐逸夫 +1 位作者 何静 杨皓楠 《机车电传动》 北大核心 2022年第6期1-9,共9页
为实现快速准确地检测轮对踏面缺陷,针对轮对踏面噪声干扰大、传统检测算法特征融合不充分的问题,提出一种基于残差注意力的YOLO-v5列车轮对踏面缺陷快速检测方法。首先,针对噪声干扰大的问题,设计了一个残差注意力降噪模块,以有效提升... 为实现快速准确地检测轮对踏面缺陷,针对轮对踏面噪声干扰大、传统检测算法特征融合不充分的问题,提出一种基于残差注意力的YOLO-v5列车轮对踏面缺陷快速检测方法。首先,针对噪声干扰大的问题,设计了一个残差注意力降噪模块,以有效提升模型检测准确率,并使用Grad-CAM类激活映射技术验证残差注意力模块降低噪声干扰的作用;其次,针对特征融合不充分和模型容易产生漏检的问题,使用一种双向特征金字塔特征融合模块,对主干网络提取的特征进行高效融合,从而有效地降低检测漏检率;最后,采集了数百幅轮对踏面真实缺陷图像,并与5种经典检测模型进行对比,验证了算法的优越性。试验结果表明,该算法能够达到77.9%的准确率和72.3%的召回率,同时所提算法的图像检测速度能达到125幅/秒,模型权重仅为15.1 MB。该模型能快速准确地检测出剥离和凹陷2种缺陷,可便捷地应用于实际的轮对踏面实时缺陷检测场景。 展开更多
关键词 缺陷检测 轮对踏面 yolo-v5 残差注意力 双向特征金字塔
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基于YOLO-v5的星载SAR图像海洋小目标检测 被引量:8
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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 自适应锚点框 yolo-v5 小目标检测 GDAL
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“新医科”背景下多模态教学法在临床医学“5+3”一体化骨科教学中的应用 被引量:1
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作者 董福龙 王继年 吴俊华 《赣南医学院学报》 2023年第5期537-539,共3页
目的:探讨“新医科”背景下多模态教学法在临床医学“5+3”一体化骨科临床教学中的应用效果。方法:将在科室学习的64名学生随机分为2组,分别采用传统教学和多模态教学法教学。在学习结束以后,分别进行骨科理论知识、临床实践技能以及临... 目的:探讨“新医科”背景下多模态教学法在临床医学“5+3”一体化骨科临床教学中的应用效果。方法:将在科室学习的64名学生随机分为2组,分别采用传统教学和多模态教学法教学。在学习结束以后,分别进行骨科理论知识、临床实践技能以及临床病案分析的考核,并对教学的满意度进行问卷调查。结果:多模态教学组的各项成绩均优于传统教学组(P<0.05),其临床教学满意度优于传统教学组(P<0.05)。结论:多模态教学模式可以取长补短,相互借鉴,从而调动学生的积极性、主动性,更好地完成临床医学“5+3”一体化的培养目标,是一种有效的医学教育模式。 展开更多
关键词 骨科 临床教学 临床医学“5+3”一体化 多模态教学法
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基于YOLO-V5的矿车桁架铆接孔定位技术研究 被引量:1
13
作者 程亚彬 张宏伟 +1 位作者 王新环 郭子路 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第5期115-121,共7页
在矿车车厢自动化生产中,采用机器视觉技术来实现自动铆接工艺。为了对铆接孔进行准确识别与定位,采用深度学习中的YOLO-V5算法对铆接孔进行实时检测,结合最小二乘拟合圆法,在弥补了检测结果缺陷的同时,利用提取的铆接孔边缘坐标,实现... 在矿车车厢自动化生产中,采用机器视觉技术来实现自动铆接工艺。为了对铆接孔进行准确识别与定位,采用深度学习中的YOLO-V5算法对铆接孔进行实时检测,结合最小二乘拟合圆法,在弥补了检测结果缺陷的同时,利用提取的铆接孔边缘坐标,实现了对铆接孔所在位置的准确定位。通过试验,证明了该方法的可行性与鲁棒性。通过对比试验,证明了算法的优越性。 展开更多
关键词 自动铆接 机器视觉 yolo-v5算法 最小二乘拟合圆法
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基于YOLO-v5和ResNet的舱底水液位识别算法 被引量:3
14
作者 王坤 房玉吉 +2 位作者 刘华龙 刘帅 余淞洋 《船海工程》 北大核心 2020年第6期39-43,共5页
针对船舶破损浸水后无法快速识别的问题,提出一种基于YOLO-v5和ResNet算法的舱底水液位识别算法,测试结果显示,该方法的准确率和响应速度基本达到实际使用需求,随着训练样本数量增加,该舱底水液位识别算法的精度将继续提高,并具备在船... 针对船舶破损浸水后无法快速识别的问题,提出一种基于YOLO-v5和ResNet算法的舱底水液位识别算法,测试结果显示,该方法的准确率和响应速度基本达到实际使用需求,随着训练样本数量增加,该舱底水液位识别算法的精度将继续提高,并具备在船舶损害管制系统中应用的可能。 展开更多
关键词 yolo-v5算法 ResNet算法 图像识别 液位识别
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Mark XIIA Mode 5 信号加密处理研究 被引量:3
15
作者 邴雨晨 杨建波 关春健 《航天电子对抗》 2013年第6期58-61,共4页
Mark XIIA系列敌我识别系统是美军和北约部队使用的现役主战装备,广泛应用于各型导弹及反导系统之中。研究了Mark XIIA Mode 5敌我识别系统的加密方式。从加密机信号处理入手,分析了Mark XIIA Mode 5在信号波形和信号内容加密上的处理方... Mark XIIA系列敌我识别系统是美军和北约部队使用的现役主战装备,广泛应用于各型导弹及反导系统之中。研究了Mark XIIA Mode 5敌我识别系统的加密方式。从加密机信号处理入手,分析了Mark XIIA Mode 5在信号波形和信号内容加密上的处理方式,主要有传输加密、询问信号加密、询问信号解密、应答信号加密、应答信号解密等步骤。通过加密指令分析,能够清楚了解Mark XIIA Mode 5敌我识别加密处理的过程。 展开更多
关键词 MARK XIIA mode 5 IFF 信号加密
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一种针对IFF Mode5 信号的解调算法 被引量:2
16
作者 陈韵 刘建 +1 位作者 彭茄恩 宋大伟 《航天电子对抗》 2021年第5期35-39,共5页
针对IFF Mode5敌我识别信号采用了猝发窄脉冲MSK调制体制,无法采用经典的相干解调方法,提出一种近似相干解调方法,采用基于小波变换的定时同步算法,同时利用MSK调制谱特征进行载波同步,对IFF Mode5敌我识别信号进行解调。分析了基于同... 针对IFF Mode5敌我识别信号采用了猝发窄脉冲MSK调制体制,无法采用经典的相干解调方法,提出一种近似相干解调方法,采用基于小波变换的定时同步算法,同时利用MSK调制谱特征进行载波同步,对IFF Mode5敌我识别信号进行解调。分析了基于同步环路的经典相干解调算法局限性和推导MSK近似相干解调方法理论基础,论证该方法可达到的理论极限与可行性,同时对IFF Mode5敌我识别信号进行了解调仿真,结果表明MSK近似相干解调方法针对窄脉冲MSK调制信号具有实现简单、处理有效的优点,相较于非相干类MSK解调方法性能有较大的提升。 展开更多
关键词 敌我识别 mode5信号 最小频移键控(MSK) 小波变换
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Mark ⅫA Mode 5系统传输波形研究 被引量:1
17
作者 付志波 《中国新通信》 2014年第11期52-54,共3页
本文概述了Mark ⅫA Mode 5系统的组成及功能,重点论述了该系统的关键技术特征,分析了系统的传输波形产生机理,并从系统的安全性、可靠性及电磁兼容等方面对其设计思路进行了总结。
关键词 MARK ⅫA mode 5 传输波形
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Simulation of the Equatorially Asymmetric Mode of the Hadley Circulation in CMIP5 Models 被引量:3
18
作者 FENG Juan LI Jianping +2 位作者 ZHU Jianlei LI Fei SUN Cheng 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2015年第8期1129-1142,共14页
The tropical Hadley circulation (HC) plays an important role in influencing the climate in the tropics and extra-tropics. The realism of the climatological characteristics, spatial structure, and temporal evolution ... The tropical Hadley circulation (HC) plays an important role in influencing the climate in the tropics and extra-tropics. The realism of the climatological characteristics, spatial structure, and temporal evolution of the long-term variation of the principal mode of the annual mean HC (i.e., the equatorially asymmetric mode, EAM) was examined in model simulations from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5). The results showed that all the models are moderately successful in capturing the HC's climatological features, including the spatial pattern, meridional extent, and intensity, but not the spatial or temporal variation of the EAM. The possible reasons for the poor simulation of the long-term variability of the EAM were explored. None of the models can successfully capture the differences in the warming rate between the tropical Southern Hemisphere (SH) and Northern Hemisphere (NH), which is considered to be an important driver for the variation of the AM. Most of the models produce a faster warming in the NH than in the SH, which is the reverse of the observed trend. This leads to a reversed trend in the meridional gradient between the SH and NH, and contributes to the poor simulation of EAM variability. Thus, this aspect of the models should be improved to provide better simulations of the variability of the HC. This study suggests a possible reason for the poor simulation of the HC, which may be helpful for improving the skill of the CMIP5 models in the future. 展开更多
关键词 tropical Hadley circulation equatorially asymmetric mode CMIP5 sea surface temperature
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The Southwest Indian Ocean Thermocline Dome in CMIP5 Models:Historical Simulation and Future Projection 被引量:1
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作者 Xiao-Tong ZHENG Lihui GAO +1 位作者 Gen LI Yan DU 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2016年第4期489-503,共15页
Using 20 models of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), the simulation of the Southwest Indian Ocean (SWIO) thermocline dome is evaluated and its role in shaping the Indian Ocean Basin (IOB... Using 20 models of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5), the simulation of the Southwest Indian Ocean (SWIO) thermocline dome is evaluated and its role in shaping the Indian Ocean Basin (IOB) mode following E1 Nifio investigated. In most of the CMIP5 models, due to an easterly wind bias along the equator, the simulated SWIO thermocline is too deep, which could further influence the amplitude of the interannual IOB mode. A model with a shallow (deep) thermocline dome tends to simulate a strong (weak) IOB mode, including key attributes such as the SWIO SST warming, antisymmetric pattern during boreal spring, and second North Indian Ocean warming during boreal summer. Under global warming, the thermocline dome deepens with the easterly wind trend along the equator in most of the models. However, the IOB amplitude does not follow such a change of the SWIO thermocline among the models; rather, it follows future changes in both ENSO forcing and local convection feedback, suggesting a decreasing effect of the deepening SWIO thermocline dome on the change in the IOB mode in the future. 展开更多
关键词 SWIO thermocline dome Indian Ocean basin mode global warming CMIP5 ENSO
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基于YOLO-V5l与ResNet50的农田害虫检测 被引量:1
20
作者 柳春源 陈洪建 +2 位作者 曾小辉 向滔 寇喜鹏 《人工智能与机器人研究》 2022年第3期236-247,共12页
目前,我国农田受虫害影响日渐严重,虫情分析可以针对不同区域的农田虫情状况,制定不同的治理农田害虫方案。传统的虫情分析靠人工收集与统计,耗时耗力,随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展,本文提出结合YOLO-V5l目标检测与ResNet50... 目前,我国农田受虫害影响日渐严重,虫情分析可以针对不同区域的农田虫情状况,制定不同的治理农田害虫方案。传统的虫情分析靠人工收集与统计,耗时耗力,随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展,本文提出结合YOLO-V5l目标检测与ResNet50神经网络搭建农田害虫检测模型。昆虫在图像数据中呈现时具有体态多样、鳞片缺失、肢体脱落等特点,对目标检测与分类的影响较大,因此本文将28种害虫按照体态,颜色等进行粗分类为A~G七种后,利用YOLO-V5l模型对其进行检测与计数,再将检测结果代入ResNet50识别模型中确定其种类。这种方法极大降低了农田害虫检测的误检率。并且,本文提出一种预测增强算法,对待检测害虫图像进行增强后,分别带入识别模型中,对识别的结果取其加权平均,得到最终结果。单一的YOLO-V5l模型的mAP.5:.95为71.4%,平均精确率80.91%,漏检率5.39%。本文提出的虫情检测模型其平均精确率为89.56%,提升了对农田害虫的识别准确率。该模型将改善原始人工统计的缺点,推进我国智慧农业的发展。 展开更多
关键词 害虫检测 yolo-v5l ResNet50 目标检测
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