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针对空中鸟群特征的全维动态卷积识别算法
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作者 孙磊 滕杨 +1 位作者 柳士伟 夏菽兰 《软件导刊》 2024年第3期172-177,共6页
机场驱鸟应用中,存在空中被驱离鸟群距离远、特征不明显、不易识别等难题,由此提出一种针对空中鸟群特征的全维动态卷积识别算法。该算法采用动态K值的K-Means++算法对数据集中的目标样本进行聚类,获取更符合不同目标尺度的锚框,提高多... 机场驱鸟应用中,存在空中被驱离鸟群距离远、特征不明显、不易识别等难题,由此提出一种针对空中鸟群特征的全维动态卷积识别算法。该算法采用动态K值的K-Means++算法对数据集中的目标样本进行聚类,获取更符合不同目标尺度的锚框,提高多目标定位及其图像分割精度。在通用的YOLOv5s目标检测识别的骨干网络引入全维动态卷积模块,提取特征时动态卷积层会自动调整卷积核的大小和形状,使其适应不同鸟类的特征,通过动态卷积提取的鸟类特征使数据更具有代表性。针对输入图像经过多次卷积和池化操作之后产生的多个特征图,运用相干积分对不同特征图进行分离处理,筛选剪去特征差异性不明显的特征通道,从而减少需要计算的信息量,优化YOLOv5s算法检测精度和计算复杂度,实现识别网络轻量化,解决空中鸟群等小目标特征难提取的问题,提高鸟类识别准确率。 展开更多
关键词 空中鸟群 YOLOv5s目标检测 全维动态卷积 相干积分
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Unmanned Aerial Vehicle Formation Inspired by Bird Flocking and Foraging Behavior 被引量:5
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作者 Tian-Jie Zhang 《International Journal of Automation and computing》 EI CSCD 2018年第4期402-416,共15页
This paper considers a multiple unmanned aerial vehicles (UAV) formation problem and proposes a new method inspired by bird flocking and foraging behavior. A bidirectional communication network, a navigator based on... This paper considers a multiple unmanned aerial vehicles (UAV) formation problem and proposes a new method inspired by bird flocking and foraging behavior. A bidirectional communication network, a navigator based on bird foraging behavior, a controller based on bird interaction and a movement switch are developed for multi-UAV formation. Lyapunov's second method and mechanical energy method are adopted for stability analysis. Parameters of the controller are optimized by Levy-flight based pigeon inspired optimization (Levy-PIO). Patrol missions along a square and an S shaped trajectory are designed to test this formation method. Simula- tions prove that the bird flocking and foraging strategy can accomplish the mission and obtain satisfying performance. 展开更多
关键词 Unmanned aerial vehicle(UAV) FORMATION bird flocking FORAGING pigeon-inspired optimization Levy-flight.
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