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Efficient and reversible separation of NH_(3) by deep eutectic solvents with multiple active sites and low viscosities
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作者 Jiayin Zhang Lu Zheng +4 位作者 Siqi Fang Hongwei Zhang Zhenping Cai Kuan Huang Lilong Jiang 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期97-105,共9页
The efficient separation and collection of ammonia(NH_(3))during NH_(3) synthesis process is essential to improve the economic efficiency and protect the environment.In this work,ethanolammonium hydrochloride(EtOHACl)... The efficient separation and collection of ammonia(NH_(3))during NH_(3) synthesis process is essential to improve the economic efficiency and protect the environment.In this work,ethanolammonium hydrochloride(EtOHACl)and phenol(PhOH)were used to prepare a novel class of deep eutectic solvents(DESs)with multiple active sites and low viscosities.The NH_(3) separation performance of EtOHACl+PhOH DESs was analyzed completely.It is figured out that the NH_(3) absorption rates in EtOHACl+PhOH DESs are very fast.The NH_(3) absorption capacities are very high and reach up to 5.52 and 10.74 mol·kg1 at 11.2 and 100.4 kPa under 298.2 K,respectively.In addition,the EtOHACl+PhOH DESs present highly selective absorption of NH_(3) over N_(2) and H_(2) and good regenerative properties after seven cycles of absorption/desorption.The intrinsic separation mechanism of NH_(3) by EtOHACl+PhOH DESs was further revealed by spectroscopic analysis and quantum chemistry calculations. 展开更多
关键词 separATION Absorption Ionic liquid deep eutectic solvent Multiple active site Low viscosity
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基于DeeplabV3+网络的轻量化语义分割算法
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作者 张秀再 张昊 杨昌军 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第24期10382-10393,共12页
针对传统语义分割模型参数量大、计算速度慢且效率不高等问题,改进一种基于DeeplabV3+网络的轻量化语义分割模型Faster-DeeplabV3+。Faster-DeeplabV3+模型采用轻量级MobilenetV2代替Xception作为主干特征提取网络,大幅减少参数量,提高... 针对传统语义分割模型参数量大、计算速度慢且效率不高等问题,改进一种基于DeeplabV3+网络的轻量化语义分割模型Faster-DeeplabV3+。Faster-DeeplabV3+模型采用轻量级MobilenetV2代替Xception作为主干特征提取网络,大幅减少参数量,提高计算速度;引入深度可分离卷积(deep separable convolution, DSC)与空洞空间金字塔(atrous spatia pyramid pooling, ASPP)中的膨胀卷积设计成新的深度可分离膨胀卷积(depthwise separable dilated convolution, DSD-Conv),即组成深度可分离空洞空间金字塔模块(DP-ASPP),扩大感受野的同时减少原本卷积参数量,提高运算速度;加入改进的双注意力机制模块分别对编码区生成的低级特征图和高级特征图进行处理,增强网络对不同维度特征信息提取的敏感性和准确性;融合使用交叉熵和Dice Loss两种损失函数,为模型提供更全面、更多样的优化。改进模型在PASCAL VOC 2012数据集上进行测试。实验结果表明:平均交并比由76.57%提升至79.07%,分割准确度由91.2%提升至94.3%。改进模型的网络参数量(params)减少了3.86×10~6,浮点计算量(GFLOPs)减少了117.98 G。因此,Faster-DeeplabV3+算法在大幅降低参数量、提高运算速度的同时保持较高语义分割效果。 展开更多
关键词 语义分割 deeplabV3+ 轻量化 深度可分离卷积(DSC) 空洞空间金字塔池化(ASPP)
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Optimizing extractants selection for efficient separation of phenols and nitrogen-containing heteroaromatics using hydrogen bond interaction strategies
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作者 Pengzhi Bei Rui Zhang +2 位作者 Jie Feng Antony Rajendran Wenying Li 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第4期43-52,共10页
Focusing on the use of imidazolium ionic liquids and quaternary ammonium salts-based deep eutectic solvents for the separation of phenols and nitrogen-containing heteroaromatics,the role of heteroaromatics as specific... Focusing on the use of imidazolium ionic liquids and quaternary ammonium salts-based deep eutectic solvents for the separation of phenols and nitrogen-containing heteroaromatics,the role of heteroaromatics as specific sites for hydrogen bond-based separation has been investigated.These environmentally friendly solvents are known for their ability to form hydrogen bonds with heteroatoms,a key aspect in separation processes.We quantified the hydrogen bond interaction energy to reach the threshold energy for efficient O-and N-heteroaromatics separation.This article provides an in-depth study of the structural nuances of different hydrogen bonding sites and their affinity properties while conducting a comparative evaluation of the separation efficiency of ionic liquids and deep eutectic solvents from a thermodynamic perspective.Results showed that phenols with dual hydrogen bonding recognition sites were easier to separate than nitrogen-containing heteroaromatics.Imidazolium ionic liquids were more suitable for the extraction of nonbasic nitrogen-containing heteroaromatics,and quaternary ammonium salts-based deep eutectic solvents are more effective for phenols and basic nitrogen-containing heteroaromatics,which was confirmed by Fourier transform infrared spectroscopy and empirical tests.Therefore,this study provides a theoretical basis for the strategy design and selection of extractants for the efficient separation of O-and N-containing aromatic compounds. 展开更多
关键词 deep eutectic solvents Hydrogen bond Ionic liquids separATION Solvents Structural characteristics
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Efficient enrichment of nickel and iron in laterite nickel ore by deep reduction and magnetic separation 被引量:19
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作者 Shuai YUAN Wen-tao ZHOU +1 位作者 Yan-jun LI Yue-xin HAN 《Transactions of Nonferrous Metals Society of China》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第3期812-822,共11页
The process of deep reduction and magnetic separation was proposed to enrich nickel and iron from laterite nickel ores.Results show that nickel-iron concentrates with nickel grade of 6.96%,nickel recovery of 94.06%,ir... The process of deep reduction and magnetic separation was proposed to enrich nickel and iron from laterite nickel ores.Results show that nickel-iron concentrates with nickel grade of 6.96%,nickel recovery of 94.06%,iron grade of 34.74%,and iron recovery of 80.44% could be obtained after magnetic separation under the conditions of reduction temperature of 1275℃,reduction time of 50 min,slag basicity of 1.0,carbon-containing coefficient of 2.5,and magnetic field strength of 72 kA/m.Reduction temperature and time affected the possibility of deep reduction and reaction progress.Slag basicity affected the composition of slag in burden and the spilling and enriching rate of nickel-iron from a matrix to form nickel-iron particles.Nickel-iron particles were generated,aggregated,and grew gradually in the reduction process.Nickel-iron particles can be effectively separated from gangue minerals by magnetic separation. 展开更多
关键词 laterite nickel ore deep reduction magnetic separation nickel-iron concentrate reduction mechanism
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Deep Eutectic Solvents: Green Solvents for Separation Applications 被引量:18
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作者 HOU Yucui YAO Congfei WU Weize 《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2018年第8期873-885,共13页
关键词 深共晶溶剂 化学物 氢键 化学分析
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Liquid–liquid extraction of levulinic acid from aqueous solutions using hydrophobic tri-n-octylamine/alcohol-based deep eutectic solvent
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作者 Yinglin Mai Xiaoling Xian +4 位作者 Lei Hu Xiaodong Zhang Xiaojie Zheng Shunhui Tao Xiaoqing Lin 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第2期248-256,共9页
Levulinic acid(LA)is one of the top-12 most promising biomass-based platform chemicals,which has a wide range of applications in a variety of fields.However,separation and purification of LA from aqueous solution or a... Levulinic acid(LA)is one of the top-12 most promising biomass-based platform chemicals,which has a wide range of applications in a variety of fields.However,separation and purification of LA from aqueous solution or actual hydrolysate continues to be a challenge.Among various downstream separation technologies,liquid-liquid extraction is a low-cost,effective,and simple process to separate LA.The key breakthrough lies in the development of extractants with high extraction efficiency,good hydrophobicity,and low cost.In this work,three hydrophobic deep eutectic solvents(DESs)based on tri-n-octylamine(TOA)as hydrogen bond acceptor(HBA)and alcohols(butanol,2-octanol,and menthol)as hydrogen bond donors(HBDs)were developed to extract LA from aqueous solution.The molar ratios of HBD and HBA,extraction temperature,contact time,solution pH,and initial LA concentration,DES/water volume ratios were systematically investigated.Compared with 2-octanol-TOA and menthol-TOA DES,the butanol-TOA DES exhibited the superior extraction performance for LA,with a maximum extraction efficiency of 95.79±1.4%.Moreover,the solution pH had a great impact on the LA extraction efficiency of butanol-TOA(molar ratio=3:1).It is worth noting that the extraction equilibrium time was less than 0.5 h.More importantly,the butanol-TOA(3:1)DES possesses good extraction abilities for low,medium,and high concentrations of LA. 展开更多
关键词 Extraction separATION Levulinic acid deep eutectic solvents HYDROPHOBIC Aqueous solution
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基于计算机视觉的岩石裂隙识别表征与软件研制 被引量:3
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作者 李元海 徐晓华 +3 位作者 朱鸿鹄 杨硕 唐晓杰 赵万勇 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期459-469,共11页
岩石裂隙特征是评判岩体结构及其完整性的核心指标,也是评估岩石工程安全稳定性的重要因素。针对岩石裂隙识别,采用深度学习方法,通过引入混合注意力机制对Unet模型进行了改进,有效提高了岩石裂隙识别的精度。针对交叉岩石裂隙的分离与... 岩石裂隙特征是评判岩体结构及其完整性的核心指标,也是评估岩石工程安全稳定性的重要因素。针对岩石裂隙识别,采用深度学习方法,通过引入混合注意力机制对Unet模型进行了改进,有效提高了岩石裂隙识别的精度。针对交叉岩石裂隙的分离与特征提取,提出了一种基于迹线方向判定的裂隙分离与表征算法,依据裂隙分离的结果形式,采用重合追踪法或断裂追踪法分离交叉裂隙骨架,继而使用微分累加法、方框法、线性回归法求得裂隙的长度、宽度及倾角等几何特征指标。基于提出的算法,研制了一套具有图形用户界面的岩石裂隙图像智能识别与表征软件系统,实现了从深度学习模型参数选择、模型训练、裂隙识别、量化分析到结果可视化的完整功能。最后对岩石裂隙识别与分离表征算法的性能进行了评判,结果表明,改进Unet模型对复杂分布的裂隙识别效果最好,其总体识别性能要优于其他网络;骨架分离算法对常见类型交叉裂隙能够取得预期结果,表征算法对分离裂隙与交叉裂隙的表征精度高,对实际岩石裂隙图像的应用效果较好。研究成果可为基于计算机视觉的岩石工程试验与岩体结构检测技术研发提供参考依据。 展开更多
关键词 岩石裂隙 深度学习 图像分析 裂隙分离 裂隙表征
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基于改进SegNet的鸡只检测算法 被引量:1
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作者 吉训生 孙贝贝 夏圣奎 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期102-109,共8页
为实现智能化检测出鸡场中死亡鸡只,提出一种基于改进语义分割模型AT-SegNet的鸡只检测算法。基于对称编码解码结构SegNet,利用空洞卷积在解码前聚合不同感受野的上下文信息,设计一种三尺度注意力级联融合模块,以并联方式嵌入编、解码器... 为实现智能化检测出鸡场中死亡鸡只,提出一种基于改进语义分割模型AT-SegNet的鸡只检测算法。基于对称编码解码结构SegNet,利用空洞卷积在解码前聚合不同感受野的上下文信息,设计一种三尺度注意力级联融合模块,以并联方式嵌入编、解码器间,丰富解码器信息。利用多层深度可分离卷积替代标准卷积,提取深层次语义信息,减少计算量提高实时性。将鸡群图像分割结果交并比与阈值对比判别鸡只状态。实验结果表明,改进的AT-SegNet较原算法的检测精度提高了25.17%,能够在复杂鸡群环境中准确、高效地发现死亡鸡只。 展开更多
关键词 深度学习 鸡只检测 语义分割 编码解码结构 注意力机制 软池化 深度可分离卷积
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多说话人分离与目标说话人提取的研究现状与展望
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作者 鲍长春 杨雪 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第5期1044-1061,共18页
语音分离作为语音信号处理领域的前沿技术,具有重要的研究价值和广阔的应用前景。通常,麦克风拾取的信号包含有多个说话人的语音、噪声和混响。为了提升用户的听觉体验以及后端设备的处理性能,需要对混合信号进行语音分离。语音分离起... 语音分离作为语音信号处理领域的前沿技术,具有重要的研究价值和广阔的应用前景。通常,麦克风拾取的信号包含有多个说话人的语音、噪声和混响。为了提升用户的听觉体验以及后端设备的处理性能,需要对混合信号进行语音分离。语音分离起源于著名的鸡尾酒会问题,旨在从混合信号中分离出说话人的语音信号。近年来,研究人员提出了大量的语音分离方法,显著提升了分离性能。本文对这些语音分离方法进行了系统的归纳和总结。首先,根据目标说话人的辅助信息利用与否,将语音分离方法分为两大类,即多说话人分离与目标说话人提取;其次,从传统到基于深度学习的角度,分别对多说话人分离和目标说话人提取两类方法进行详细介绍;最后,讨论了当前语音分离领域面临的一些挑战,并对未来的研究方向进行展望。 展开更多
关键词 语音分离 鸡尾酒会问题 多说话人分离 目标说话人提取 深度学习
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裂缝小目标缺陷的轻量化检测方法
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作者 贾晓芬 江再亮 赵佰亭 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期52-62,共11页
及时且准确捕获井壁出现的微小裂缝,对于井筒安全意义重大.轻量化检测模型是推动井壁裂缝自动检测的关键,打破现有方法聚焦于提取深层语义信息的局限,重视浅层特征表征的几何结构信息的应用,针对井壁裂缝提出轻量化检测模型E-YOLOv5s.... 及时且准确捕获井壁出现的微小裂缝,对于井筒安全意义重大.轻量化检测模型是推动井壁裂缝自动检测的关键,打破现有方法聚焦于提取深层语义信息的局限,重视浅层特征表征的几何结构信息的应用,针对井壁裂缝提出轻量化检测模型E-YOLOv5s.首先融合普通卷积、深度可分离卷积和ECA注意力机制设计轻量化卷积模块ECAConv,再引入跳跃链接构建特征综合提取单元E-C3,得到骨干网络ECSP-Darknet53,它负责显著降低网络参数,同时增强对裂缝深层特征的提取能力.然后设计特征融合模块ECACSP,利用多组ECAConv和ECACSP模块组建细颈部特征融合模块E-Neck,旨在充分融合裂缝小目标的几何信息和表征裂缝开裂程度的语义信息,同时加快网络推理速度.实验表明,E-YOLOv5s在自制井壁数据集上的检测精度相较YOLOv5s提升了4.0%,同时模型参数量和GFLOPs分别降低了44.9%、43.7%.E-YOLOv5s有助于推动井壁裂缝自动检测的应用. 展开更多
关键词 裂缝缺陷 小目标 深度学习 深度可分离卷积
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基于轻量化YOLOv4的死淘鸡目标检测算法
11
作者 漆海霞 李承杰 黄桂珍 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第5期195-201,共7页
针对目前死淘鸡目标检测研究较少,高精度检测算法体积大难以部署至移动式设备等问题,提出一种基于YOLOv4的轻量化死淘鸡目标检测算法。采集大规模蛋鸡养殖工厂笼中死淘鸡图片,建立目标检测数据集;在算法中引入MobileNetv3主干提取网络... 针对目前死淘鸡目标检测研究较少,高精度检测算法体积大难以部署至移动式设备等问题,提出一种基于YOLOv4的轻量化死淘鸡目标检测算法。采集大规模蛋鸡养殖工厂笼中死淘鸡图片,建立目标检测数据集;在算法中引入MobileNetv3主干提取网络与深度可分离卷积来降低模型体积;并在最大池化层前添加自注意力机制模块,增强算法对全局语义信息的捕获。在自建数据集中的试验结果表明,改进算法在死淘鸡目标检测任务中有更高的准确度,其mAP值与召回率分别达到97.74%和98.15%,模型大小缩小至原算法的1/5,在GPU加速下帧数达到77帧/s,检测速度提高1倍,能够满足嵌入式部署需求。 展开更多
关键词 死淘鸡识别 深度学习 轻量化网络 MobileNet 深度可分离卷积
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深部沿空掘巷含软弱夹层顶板离层破坏特征及控制研究
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作者 常聚才 郭钇君 +3 位作者 吴博文 史文豹 齐潮 王宏达 《煤炭科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期88-102,共15页
含软弱夹层顶板对深部沿空掘巷稳定性具有重要影响,为有效控制深部高偏应力沿空掘巷含软弱夹层顶板离层破坏,基于含软弱夹层组合体试件力学试验及受采动影响下沿空掘巷数值模拟试验,获得了软弱夹层层厚、层数和层位对顶板的影响以及偏... 含软弱夹层顶板对深部沿空掘巷稳定性具有重要影响,为有效控制深部高偏应力沿空掘巷含软弱夹层顶板离层破坏,基于含软弱夹层组合体试件力学试验及受采动影响下沿空掘巷数值模拟试验,获得了软弱夹层层厚、层数和层位对顶板的影响以及偏应力条件下含软弱夹层顶板离层演化规律,阐释了含软弱夹层顶板沿空掘巷失稳主要原因,结合顶板支护载荷和煤柱支撑载荷下的悬臂梁力学模型,对含软弱夹层顶板控制要点进行分析,进而提出离层控制方法。结果表明:随着软弱夹层厚度和层数增加,对组合体力学特性劣化影响逐渐变大,软弱夹层位于低位时对组合体试件的劣化影响强于高位,组合体试件破裂均由软弱夹层产生,并随着层厚、层数和层位的不同呈现差异化破裂发育特征。沿空掘巷后主剪切破裂带由顶板左肩角产生并与软弱夹层邻近岩层破裂区相互连接,导致软弱夹层离层严重,主剪切破裂带发育形态和顶板非协调变形程度随主应力偏转角度以及软弱夹层层厚、层数和层位变化,揭示了含软弱夹层顶板沿空掘巷失稳机理。推导了顶板支护载荷和煤柱支撑载荷下的巷道顶板离层解析式,发现软弱夹层在锚固区内的离层量比在锚固区外减少79%,离层大小各主控因素影响程度及其控制优化顺序依次为煤柱支撑载荷—顶板支护载荷—顶板弹性模量。针对深部沿空掘巷含软弱夹层顶板的离层规律和控制要点,提出了“提高煤柱承载能力、减少顶板裂隙发育、增加软弱夹层顶板变形协调性”的离层联合控制方法。现场离层监测显示顶板最大离层量为10 mm,表明该方法能有效控制含软弱夹层顶板离层。 展开更多
关键词 沿空掘巷 深部开采 软弱夹层 剪切破裂带 顶板离层 变形协调
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基于深度学习的机织物起毛起球客观评级分析
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作者 吴骏 徐天 于坤 《现代纺织技术》 北大核心 2024年第1期1-8,共8页
为了有效克服目前人工检测速度慢、误差大、主观性强的问题,更快速、准确、客观地对机织物起毛起球样本评级,提出了一种多尺度特征融合的Wide-SqueezeNet网络。首先制作了两种成分不同的机织物起毛起球数据集。根据机织物起毛起球图像... 为了有效克服目前人工检测速度慢、误差大、主观性强的问题,更快速、准确、客观地对机织物起毛起球样本评级,提出了一种多尺度特征融合的Wide-SqueezeNet网络。首先制作了两种成分不同的机织物起毛起球数据集。根据机织物起毛起球图像中毛球形状大小不一以及分布不均的特点,在网络中改进Fire模块,其中增加了短连接来解决训练中梯度发散等问题,在短连接中使用两个3×3小卷积核来减少计算量并且获取不同尺度的特征图信息,增强网络的特征提取能力来提高准确率;其次为了减少整体的计算量,在网络预处理时将图像统一到224×224大小,并且将网络中普通卷积替换为深度可分离卷积。结果表明,通过使用多尺度特征融合和深度可分离卷积来改进网络,机织物起毛起球的客观评级准确率可以达到99.333%。相比于基础网络SqueezeNe、Resnet、MobileNet、DenseNet、ShuffleNet,该方法的提升分别为2.220%、1.777%、2.666%、1.333%和2.220%。与人工检测需要几分钟到十几分钟不等相比,该网络只需要0.072 s即可检测一幅图像,检测速度大大提高。 展开更多
关键词 机织物 起毛起球 特征融合 深度可分离卷积
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低共熔溶剂在类胡萝卜素提取上的应用研究进展 被引量:4
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作者 高婧宇 谢龙莉 +5 位作者 陈楠 吴帆 彭郁 李茉 倪元颖 温馨 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第1期352-358,共7页
类胡萝卜素是一种脂溶性化合物,具有抗氧化、保护视力等作用,对人体健康具有诸多益处。低共熔溶剂(Deep eutectic solvent,DES)是一种新型绿色溶剂,相较于传统有机溶剂,具有制备简单、生物相容性高、生物降解性好、溶剂化效率高、热稳... 类胡萝卜素是一种脂溶性化合物,具有抗氧化、保护视力等作用,对人体健康具有诸多益处。低共熔溶剂(Deep eutectic solvent,DES)是一种新型绿色溶剂,相较于传统有机溶剂,具有制备简单、生物相容性高、生物降解性好、溶剂化效率高、热稳定性好、挥发性低等优点,可应用于食物中天然物质的绿色高效提取,目前在类胡萝卜素提取上的研究尚处于起步阶段。本文简述了DES的性质与分类,重点综述了DES在提取类胡萝卜素上的研究进展,介绍了类胡萝卜素与DES的分离方法,指出了DES在类胡萝卜素提取分离上存在的问题,展望了DES用于类胡萝卜素提取分离的应用前景,以期为类胡萝卜素新型绿色提取溶剂的开发和应用提供借鉴。 展开更多
关键词 低共熔溶剂 类胡萝卜素 提取 分离
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面向深部地热岩体的弹性波逆时偏移成像方法
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作者 黄建平 杨秀金 +3 位作者 张鑫 王扬州 陈亮 高建明 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期55-62,共8页
地热能作为一种清洁能源正受到全世界的日益关注,因此对于深部地热岩体的高精度成像格外重要。传统的弹性波逆时偏移方法是利用耦合纵横波直接成像,从而得到耦合波场的成像结果;然而这种方法可能会出现串扰假象,导致成像结果不够清晰;... 地热能作为一种清洁能源正受到全世界的日益关注,因此对于深部地热岩体的高精度成像格外重要。传统的弹性波逆时偏移方法是利用耦合纵横波直接成像,从而得到耦合波场的成像结果;然而这种方法可能会出现串扰假象,导致成像结果不够清晰;为了解决这个问题,采用基于解耦的弹性波方程,实现纵横波场的分离;通过利用内积成像条件,对两个典型的干热岩模型进行数值测试。结果表明,相较于耦合波场成像结果,基于解耦方程分离得到的弹性波成像剖面具有更清晰的同相轴,深部能量更加均衡,该方法能够实现对深部地热岩体的高质量成像。 展开更多
关键词 深部地热岩体 弹性波成像 纵横波分离 逆时偏移
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基于深度可分离卷积神经网络的端到端高效车牌识别方法
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作者 林璐颖 《九江学院学报(自然科学版)》 CAS 2024年第2期82-86,共5页
车牌识别易受到天气或光照条件等不可预见干扰的影响。因此,文章提出了一种无需分割的车牌识别框架,该网络模型结合了先进的深度学习方法和设计思想,采用了深度可分离卷积来极大地降低计算量。与之前相比,它以更低的计算要求实现了更高... 车牌识别易受到天气或光照条件等不可预见干扰的影响。因此,文章提出了一种无需分割的车牌识别框架,该网络模型结合了先进的深度学习方法和设计思想,采用了深度可分离卷积来极大地降低计算量。与之前相比,它以更低的计算要求实现了更高的识别精度。在两个不同的数据集上对所提方法的有效性进行了评估,并获得了超过99%识别准确率和70以上的帧率,该方法稳健高效,值得推广。 展开更多
关键词 车牌识别 深度学习 深度可分离卷积
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基于多时间特征融合网络的ADS-B实采信号分离
17
作者 王文益 袁梦 《电讯技术》 北大核心 2024年第9期1394-1399,共6页
不同于以往单天线广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)信号分离中利用仿真的ADS-B信号制作数据集,将单天线接收的真实飞机发射的ADS-B原始信号通过调整信号起始时间以及功率并人为增加噪声来制作数... 不同于以往单天线广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)信号分离中利用仿真的ADS-B信号制作数据集,将单天线接收的真实飞机发射的ADS-B原始信号通过调整信号起始时间以及功率并人为增加噪声来制作数据集。为了提高信号分离的时域波形精度,提出一种多分辨率多时间特征融合重采样(Multi-Temporal fusion Resampling of Multi-Resolution Features,MTRM-RF)网络,通过卷积将信号转化成不同采样率的信号并分别使用多层堆叠逐渐膨胀的一维卷积提取不同时间间隔的特征,以获得更多的时间信息。对多种基于深度学习的语音分离网络进行比较发现,MTRM-RF网络能够有效地融合ADS-B信号的不同采样率、不同时间间隔采样点的特征进行训练。并且随着训练集数据量的增加,分离信号的平均解码正确率达到88.39%,证明该网络可有效分离单天线实采的ADS-B交织信号。 展开更多
关键词 广播式自动相关监视 深度学习 信号分离 单天线 多分辨率多时间特征融合重采样网络
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基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法 被引量:1
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作者 崔明义 冯治国 +2 位作者 代建琴 赵雪峰 袁森 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期81-87,共7页
针对全天候条件下道路车道线视觉检测技术存在的算法结构复杂、参数数量较多等问题,提出一种基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法,建立了LPINet网络模型。利用深度可分离卷积减小输入图像尺寸,设计三种不同结构的瓶颈... 针对全天候条件下道路车道线视觉检测技术存在的算法结构复杂、参数数量较多等问题,提出一种基于深度可分离卷积和残差注意力模块的车道线检测方法,建立了LPINet网络模型。利用深度可分离卷积减小输入图像尺寸,设计三种不同结构的瓶颈残差单元降低网络参数数量,引入ECANet注意力机制增加重要特征通道权重,提升车道线检测精度。在Tusimple数据集和GZUCDS自建数据集上的实验结果表明:在晴天场景下,LPINet网络车道线检测精度可达96.62%,且模型参数量降至1.64 MB,实现了轻量化设计;在雾天、雨天、夜晚和隧道复杂场景中进行了探索性研究,车道线检测精度达到93.86%,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 车道线检测 深度学习 残差网络 深度可分离卷积 注意力机制
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基于多域信息融合与深度分离卷积的轴承故障诊断网络模型 被引量:3
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作者 王同 许昕 潘宏侠 《机电工程》 北大核心 2024年第1期22-32,共11页
针对传统卷积神经网络(CNN)对滚动轴承振动信号的故障识别准确率不高这一问题,提出了一种基于多域信息融合结合深度分离卷积(MDIDSC)的轴承故障诊断方法。首先,利用自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对轴承振动信号进行了... 针对传统卷积神经网络(CNN)对滚动轴承振动信号的故障识别准确率不高这一问题,提出了一种基于多域信息融合结合深度分离卷积(MDIDSC)的轴承故障诊断方法。首先,利用自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对轴承振动信号进行了分解;然后,利用分解出的本征模态函数(IMF)的各个分量构建了多空间状态矩阵,并将该多空间状态矩阵输入该深度分离卷积模型中,进行了卷积训练;同时,在该深度分离卷积模型中添加了残差结构,对数据特征进行了复利用,并对卷积核进行了深度分离,解决了深度模型的网络退化问题;最后,提出了一种空间特征提取方法,对模型参数进行了修剪,采用一种自适应学习率退火方法进行了梯度优化,以避免模型陷入局部最优。研究结果表明:通过对多个轴承故障数据集进行对比分析可知,MDIDSC在轴承故障诊断方面的准确率和稳定性明显优于其他方法,MDIDSC的最高测试准确率为100%,平均测试准确率为99.07%;同时,在测试集中的最大损失和平均损失分别为0.1345和0.0841;该结果表明MDIDSC在轴承故障诊断方面具有一定的优越性。 展开更多
关键词 深度分离卷积 信息融合 参数修剪 残差网络 卷积神经网络 自适应噪声的完全集合经验模态分解 本征模态函数 多域信息融合结合深度分离卷积
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基于改进V-Net的颅内出血病灶分割算法 被引量:1
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作者 徐睿 周长才 宋宇 《长春工业大学学报》 CAS 2024年第1期66-72,共7页
针对颅内出血病灶分割不精确问题提出一种改进V-Net算法。用深度可分离卷积去替换普通卷积,加快模型训练速度。在编码器和解码器中分别加入通道注意力机制和混合注意力机制。通过引入SE模块和CBAM模块,强化原始网络的特征提取能力以及... 针对颅内出血病灶分割不精确问题提出一种改进V-Net算法。用深度可分离卷积去替换普通卷积,加快模型训练速度。在编码器和解码器中分别加入通道注意力机制和混合注意力机制。通过引入SE模块和CBAM模块,强化原始网络的特征提取能力以及自适应调整特征图中不同通道之间的权重,提高模型的性能表现。对比实验结果表明,改进后的V-Net分割评价指标DSC达到0.732,比原始V-Net提升4.4%。 展开更多
关键词 深度学习 V-Net模型 深度可分离卷积 颅内出血
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