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Error analysis and Stokes parameter measurement of rotating quarter-wave plate polarimeter 被引量:1
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作者 支丹丹 李健军 +3 位作者 高冬阳 翟文超 黄雄豪 郑小兵 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第12期242-247,共6页
In this paper, we present a simple Stokes parameter measurement method for a rotating quarter-wave plate polarimeter. This method is used to construct a model to describe the principle of how the magnitudes of errors ... In this paper, we present a simple Stokes parameter measurement method for a rotating quarter-wave plate polarimeter. This method is used to construct a model to describe the principle of how the magnitudes of errors influence the deviation of the output light Stokes parameter, on the basis of accuracy analysis of the retardance error of the quarter-wave plate, the misalignment of the analyzing polarizer, and the phase shift of the measured signals, which will help us to determine the magnitudes of these errors and then to acquire the correct results of Stokes parameters. The method is validated by the experiments on left-handed circularly polarized and linear horizontal polarization beams. With the improved method, the maximum measurement deviations of Stokes parameters for these two different polarized states are reduced from 2.72% to 2.68%, and from 3.83% to 1.06% respectively. Our results demonstrate that the proposed method can be used as a promising approach to Stokes parameter measurement for a rotating quarter-wave plate polarimeter. 展开更多
关键词 POLARIZATION stokes parameter detection POLARIMETER
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RepViTS-YOLOX:水下模糊及遮挡目标检测方法
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作者 陶洋 朱腾 +2 位作者 钟邦乾 周昆 周立群 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第13期200-208,共9页
针对水下目标检测中的目标模糊和遮挡问题,提出基于YOLOX改进的RepViTS-YOLOX水下目标检测方法。该方法采用RepViTS作为特征提取网络并通过结构重参数化,有效提升了对水下目标的特征提取能力和模型推理速度。引入空间和通道重构(spatial... 针对水下目标检测中的目标模糊和遮挡问题,提出基于YOLOX改进的RepViTS-YOLOX水下目标检测方法。该方法采用RepViTS作为特征提取网络并通过结构重参数化,有效提升了对水下目标的特征提取能力和模型推理速度。引入空间和通道重构(spatial and channel reconstruction convolution,SCConv)模块,增强网络对模糊目标的关注。改进特征融合网络,通过跨尺度连接和多尺度融合,加强不同层次特征间的信息交流,使模型更好理解遮挡目标特征。针对定位和分类任务对特征的不同需求,引入上下文解耦头(task-specific context decoupling head,TSCODE),对遮挡目标更精准地定位和分类。实验结果证明,RepViTS-YOLOX方法在RUOD数据集上取得了85.7%的检测效果,较YOLOX提高了3.8个百分点。检测结果显示,该方法可以有效改善水下模糊和遮挡目标的检测情况,提高水下目标检测精度。 展开更多
关键词 YOLOX 目标检测 结构重参数化 解耦检测头 注意力机制
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联合结构重参数和YOLOv5的航拍红外目标检测
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作者 邵延华 张兴平 +2 位作者 张晓强 楚红雨 吴亚东 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期382-389,共8页
无人机进行红外航拍目标检测在交通、农业和军事等方面有着广泛应用。该领域的主要挑战有目标较小、相互遮挡、非刚体形变大以及红外成像纹理信息少、边缘特征弱等。针对以上问题,基于YOLOv5和结构重参数化优化思想,提出了一种针对航拍... 无人机进行红外航拍目标检测在交通、农业和军事等方面有着广泛应用。该领域的主要挑战有目标较小、相互遮挡、非刚体形变大以及红外成像纹理信息少、边缘特征弱等。针对以上问题,基于YOLOv5和结构重参数化优化思想,提出了一种针对航拍场景的目标检测模型Rep-YOLO。首先,在主干网络中引入RepVGG模块,提升模型特征提取能力;在模型推理时对RepVGG模块的多分支进行结构重参数化,减少网络分支和结构复杂度。其次,结合数据特征,改进检测网络颈部的路径聚合网络,提升检测算法在机载平台的精度-速度均衡能力。最后,在两个公开红外数据集进行对比实验,表明该算法的有效性。以南航ComNet航拍数据集为例,统计结果显示主要检测指标各类平均精度(mean Average Precision,mAP)提升5.9%,同时参数量和模型大小分别减少约29.7%和23.2%。另外,对Rep-YOLO在典型机载平台Jetson Nano上进行了模型部署验证,为航拍场景的检测算法改进和实际应用提供了可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 深度学习 红外图像 航拍目标检测 YOLOv5 结构重参数化
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融合大卷积核注意力机制的水下目标检测算法
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作者 陶洋 赵文博 +2 位作者 钟邦乾 周昆 周立群 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期2688-2694,共7页
水下目标检测广泛应用于水下勘探、水下生物监测等领域.水下生物的自身习性导致目标之间存在相互遮挡的问题,水体对光线的吸收与散射导致水下图像存在颜色偏移与模糊.针对上述问题,本文提出LKCA-YOLOv5水下目标检测算法.首先,设计空间融... 水下目标检测广泛应用于水下勘探、水下生物监测等领域.水下生物的自身习性导致目标之间存在相互遮挡的问题,水体对光线的吸收与散射导致水下图像存在颜色偏移与模糊.针对上述问题,本文提出LKCA-YOLOv5水下目标检测算法.首先,设计空间融合(S2F)模块,增强对空间维度信息的关注,提高对遮挡目标的检测能力.其次,设计大核卷积注意力特征提取模块,增强对模糊及颜色偏移水下图像的特征提取能力.最后,重参数化LKCA-YOLOv5的跨尺度特征融合单元(CFFU),优化模型检测速度.实验结果表明,LKCA-YOLOv5算法在RUOD数据集和URPC数据集上的检测精度分别达到72.1%和87.3%,检测速度分别达到48FPS和33FPS,相比前沿水下目标检测算法,LKCA-YOLOv5在具有较高检测精度的同时具有更快的检测速度,更加适用于水下目标检测任务. 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 YOLO 注意力机制 结构重参数化
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基于YOLOv5的锯材表面缺陷检测算法
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作者 杨昊 张茹 +4 位作者 王钰圣 赵园园 毕立岩 任世学 王伟 《林业工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期134-143,共10页
锯材表面缺陷检测是锯材加工的重要环节,随着深度学习和卷积神经网络的发展,越来越多的目标检测算法被引入并应用于锯材表面缺陷的检测。然而,目前的锯材表面缺陷检测算法仍存在检测速度慢、检测精度低等问题。为了解决这些问题,设计了... 锯材表面缺陷检测是锯材加工的重要环节,随着深度学习和卷积神经网络的发展,越来越多的目标检测算法被引入并应用于锯材表面缺陷的检测。然而,目前的锯材表面缺陷检测算法仍存在检测速度慢、检测精度低等问题。为了解决这些问题,设计了一种基于YOLOv5的锯材表面缺陷检测算法,针对该算法设计了可重参数化的主干网络,改进了聚类算法和损失函数,使用了多种数据增强方式并且设计了解耦的检测头。将改进后的算法在NVIDIA RTX3090 GPU上进行训练和测试,在本研究使用的橡胶木和松木锯材表面缺陷数据集上的平均精度均值(mAP)分别达到了98.02%和98.37%,推理时间分别为6.79和6.58 ms。将本研究改进的算法与改进前的算法以及Faster R-CNN、YOLOv3等常用算法进行对比,结果表明,本研究改进的YOLOv5在速度和精度方面都有显著提高。此外,还将本研究使用的橡胶木和松木数据集进行了融合,本研究改进的算法在融合后数据集上的mAP达到了94.88%,推理时间为6.89 ms,相比对比算法仍有明显优势。最后,对相关研究成果进行了对比分析,结果表明本研究改进的算法在检测速度上也具有较大优势,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 YOLOv5 表面缺陷检测 重参数化
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Data-driven Detection and Identification of Line Parameters with PMU and Unsynchronized SCADA Measurements in Distribution Grids
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作者 Jinping Sun Qifang Chen Mingchao Xia 《CSEE Journal of Power and Energy Systems》 SCIE EI CSCD 2024年第1期261-271,共11页
Line parameters play an important role in the control and management of distribution systems.Currently,phasor measurement unit(PMU)systems and supervisory control and data acquisition(SCADA)systems coexist in distribu... Line parameters play an important role in the control and management of distribution systems.Currently,phasor measurement unit(PMU)systems and supervisory control and data acquisition(SCADA)systems coexist in distribution systems.Unfortunately,SCADA and PMU measurements usually do not match each other,resulting in inaccurate detection and identification of line parameters based on measurements.To solve this problem,a data-driven method is proposed.SCADA measurements are taken as samples and PMU measurements as the population.A probability parameter identification index(PPII)is derived to detect the whole line parameter based on the probability density function(PDF)parameters of the measurements.For parameter identification,a power-loss PDF with the PMU time stamps and a power-loss chronological PDF are derived via kernel density estimation(KDE)and a conditional PDF.Then,the power-loss samples with the PMU time stamps and chronological correlations are generated by the two PDFs of the power loss via the Metropolis-Hastings(MH)algorithm.Finally,using the power-loss samples and PMU current measurements,the line parameters are identified using the total least squares(TLS)algorithm.Hardware simulations demonstrate the effectiveness of the proposed method for distribution network line parameter detection and identification. 展开更多
关键词 Distribution systems line parameter detection and identification probability density function sampling algorithm the time skew of PMU and SCADA measurements
原文传递
基于改进RT-DETR的车门内拉手表面缺陷检测方法
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作者 徐仟祥 曾勇 +1 位作者 卢倩 南玉龙 《电子测量技术》 北大核心 2024年第18期172-181,共10页
针对车门内拉手表面的缺陷目标小、多尺度、易反光等问题。首先,通过使用碗状光源和降低图像采集表面夹角的方法,解决内拉手表面图像采集时因表面弯曲和镜面反射导致的缺陷特征被覆盖问题。然后,针对传统的RT-DETR模型存在缺陷检测精度... 针对车门内拉手表面的缺陷目标小、多尺度、易反光等问题。首先,通过使用碗状光源和降低图像采集表面夹角的方法,解决内拉手表面图像采集时因表面弯曲和镜面反射导致的缺陷特征被覆盖问题。然后,针对传统的RT-DETR模型存在缺陷检测精度差,速度慢等问题,提出一种改进的RT-DETR目标检测方法。该方法首先以RT-DETR为基础架构,在主干网络中采用并行的膨胀卷积与CA注意力机制并结合卷积重参数化的方式,以增加网络感受野和建立长距离的语义信息的同时提高网络推理速度。其次,通过添加额外的检测层来增加网络对小目标检测的特征提取能力。紧接着,在多尺度特征融合阶段使用了改进的BIFPN结构以提高模型信息交互的能力。最后,消融实验表明,相较于传统的基于RT-DETR的检测方法,本文提出的改进RT-DETR的检测方法,平均精度提升了6.5%,检测速度为传统模型的1.6倍,同时模型的参数量仅为原网络的76.5%。验证了本文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 车门内拉手 缺陷检测 RT-DETR 膨胀卷积 卷积重参数化 BIFPN
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Re-YOLOv5:一种基于结构重参数化的钢材缺陷检测方法
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作者 游大朋 杨静 +2 位作者 张露 焦喜香 胡学进 《测控技术》 2024年第3期9-21,共13页
钢材在生产的过程中很容易产生裂纹、斑点等缺陷,而目前对于所产生缺陷的检测技术还不是很成熟。为了实现对工业钢材生产过程中所产生的钢材缺陷进行实时鲁棒检测,以YOLOv5为基础,引入了结构重参数化方法,建立了Re-YOLOv5工业钢材缺陷... 钢材在生产的过程中很容易产生裂纹、斑点等缺陷,而目前对于所产生缺陷的检测技术还不是很成熟。为了实现对工业钢材生产过程中所产生的钢材缺陷进行实时鲁棒检测,以YOLOv5为基础,引入了结构重参数化方法,建立了Re-YOLOv5工业钢材缺陷检测模型。在该模型中,将YOLOv5的Neck层与Head层合并为Head层,用作预测,并且加入RepVGG模块和卷积层,输出预测结果。Backbone用作特征提取,可以在改善模型推理速度的同时提高检测准确率。同时,采用改进后的空间金字塔池化模块SPP^(*)对候选框进行分类和修正,以获取多尺度特征信息,并引入了有助于模型加深的CCBL模块。在公开的NEU-DET钢材缺陷图片数据集上进行测试,提出的模型的检测精度可达77.8%,与基线模型YOLOv5s相比,实现了6%的精度提升,且单幅图片的推理时间仅为8.9 ms,满足工业生产实时性需求。此外,该模型所占内存较小,便于部署到工业设备中。 展开更多
关键词 结构重参数化 YOLOv5 RepVGG 钢材缺陷检测
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基于改进YOLOv5s的硬核期葡萄簇检测
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作者 冯晓 张辉 +3 位作者 刘运超 张微 李小红 马中杰 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第8期240-245,共6页
为实现自然环境下硬核期葡萄簇的快速精准检测,提出一种改进的YOLOv5s网络。首先,将YOLOv5s主干特征提取网络和加强特征提取网络中的卷积模块(Conv)替换为拥有更强特征提取能力的RepConv模块;然后,将YOLOv5s主干特征提取网络中C3结构的B... 为实现自然环境下硬核期葡萄簇的快速精准检测,提出一种改进的YOLOv5s网络。首先,将YOLOv5s主干特征提取网络和加强特征提取网络中的卷积模块(Conv)替换为拥有更强特征提取能力的RepConv模块;然后,将YOLOv5s主干特征提取网络中C3结构的BottleNeck也替换为RepConv模块;接下来,将高效通道注意力模块(ECA)添加到YOLOv5s加强特征提取网络中的C3结构;最后,将YOLOv5s卷积模块中的激活函数SiLU改为ReLU6。试验结果表明,改进YOLOv5s网络对葡萄簇检测的精确率为96.5%、召回率为94.5%、平均精度均值为98.0%、检测速度为260 f/s。相比Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、YOLOv3(Ultralytics)、YOLOXs和YOLOv5s,其平均精度均值分别高10.4、44.1、13.9、0.2、8.9和1.0个百分点。提出的改进网络能够较好地检测自然环境下模糊、遮挡、簇粘连、不完整、昏暗及逆光等各种状态的硬核期葡萄簇,且方便在移动设备上部署。 展开更多
关键词 葡萄簇 目标检测 YOLOv5s算法 重参数化 注意力机制
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基于改进YOLOv5的两阶段抓取检测算法
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作者 朱文磊 董淑宏 +2 位作者 张洪 于培师 徐稳 《机械制造与自动化》 2024年第5期218-223,共6页
针对复杂场景中机器人的无序抓取需要,提出一种两阶段的抓取检测算法。改进YOLOv5的网络模型,在多尺度特征融合上将浅层位置信息和深层语义信息进行注意力融合,提高多尺度目标的检测能力;将排斥因子引入损失函数中,提高了模型在遮挡环... 针对复杂场景中机器人的无序抓取需要,提出一种两阶段的抓取检测算法。改进YOLOv5的网络模型,在多尺度特征融合上将浅层位置信息和深层语义信息进行注意力融合,提高多尺度目标的检测能力;将排斥因子引入损失函数中,提高了模型在遮挡环境下的鲁棒性;在目标检测后对抓取目标边界框进行裁切处理,避免了抓取检测过程中其余目标的干扰;改进抓取检测算法,引入CSP结构和注意力机制,提高了模型的特征提取能力。在真实环境下针对随意摆放的多目标遮挡物体进行抓取实验,结果表明:机器人抓取成功率为95%。 展开更多
关键词 调压阀 目标检测算法 轻量化 重参数化 特征融合
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融合结构重参数化变换的气体泄漏红外检测
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作者 庄宏 张印辉 +1 位作者 何自芬 曹辉柱 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期187-201,共15页
针对常规工业气体泄漏检测装置需泄漏扩散到一定范围并与传感器接触时才能响应的不足,提出一种融合结构重参数化变换的红外非接触式检测网络模型GRNet。GRNet模型采用Mosaic-Gamma变换的预处理方法增加泄漏样本数量并提高图像对比度以... 针对常规工业气体泄漏检测装置需泄漏扩散到一定范围并与传感器接触时才能响应的不足,提出一种融合结构重参数化变换的红外非接触式检测网络模型GRNet。GRNet模型采用Mosaic-Gamma变换的预处理方法增加泄漏样本数量并提高图像对比度以增强模型的鲁棒性;通过K-means聚类分析出适用于气体泄漏红外检测的候选框以预置模型参数;优化定位损失函数以提高模型对泄漏区域的定位准确性;采用改进后的轻量化网络RepVGG模块重构特征提取网络增强模型的特征提取能力,以实现轻量化并提高检测精度。实验结果表明,GRNet模型对氨气泄漏的平均检测精度达到94.90%,单张图像平均检测时间达到3.40 ms。采用伪色彩映射实现泄漏浓度的视觉感知效果,采用PyQt5将GRNet模型进行封装实现气体泄漏红外检测系统界面的可视化并在Jetson Nano B01嵌入式实验平台部署该模型,验证了实际工程应用的可行性和有效性,为开发气体泄漏非接触探测装置以保障涉气企业的安全生产和稳定运行提供一种有效的检测算法。 展开更多
关键词 目标检测 气体泄漏检测 定位损失函数 图像预处理 聚类分析 结构重参数化
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设计高阶PI观测器对线性系统故障作鲁棒检测 被引量:2
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作者 王国胜 关新平 吴爱国 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1488-1494,共7页
针对具有干扰的线性定常系统,研究了基于高阶PI观测器的鲁棒故障检测设计问题.基于Sylveste矩阵方程的参数化解,给出了干扰与残差解耦的充要条件,并提出了基于高阶PI观测器的线性系统鲁棒故障检测参数化设计方法.数值算例及仿真分析表... 针对具有干扰的线性定常系统,研究了基于高阶PI观测器的鲁棒故障检测设计问题.基于Sylveste矩阵方程的参数化解,给出了干扰与残差解耦的充要条件,并提出了基于高阶PI观测器的线性系统鲁棒故障检测参数化设计方法.数值算例及仿真分析表明所提鲁棒故障检测参数化设计方法是有效的. 展开更多
关键词 线性系统 高阶PI观测器 鲁棒故障检测 参数化设计
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自由曲面的非等参数超声检测轨迹生成算法 被引量:6
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作者 杜兴吉 周晓军 +1 位作者 吴思源 江健 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第20期1804-1807,共4页
针对复杂曲面工件内部缺陷的超声检测 ,提出了一种新的近似等弧长超声检测轨迹生成算法。该方法采用近似等弧长方法对参数重新进行参数化 ,使生成的扫查点间距分布更合理 ,与等参数的复杂曲面超声检测轨迹生成法相比 ,在满足扫查要求的... 针对复杂曲面工件内部缺陷的超声检测 ,提出了一种新的近似等弧长超声检测轨迹生成算法。该方法采用近似等弧长方法对参数重新进行参数化 ,使生成的扫查点间距分布更合理 ,与等参数的复杂曲面超声检测轨迹生成法相比 ,在满足扫查要求的前提下 ,检测点数明显减少 ,从而可生成更有效的检测轨迹。仿真实验表明 ,所提出的方法是有效、可行的 。 展开更多
关键词 复杂曲面 缺陷探测 弧长参数化 超声检测 轨迹生成
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服装参数化设计中的碰撞检测技术研究 被引量:2
14
作者 陈龙 陆国栋 +1 位作者 邓卫燕 张东亮 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第1期162-169,共8页
服装参数化设计中的碰撞检测属于静态碰撞检测,具有精确性和实时性的要求,服装约束系统的有效性也需要维护。将服装参数化模型分为4个层次,针对各个层次提出不同的碰撞检测要求。碰撞检测对约束求解产生影响,通过改变约束求解顺序或改... 服装参数化设计中的碰撞检测属于静态碰撞检测,具有精确性和实时性的要求,服装约束系统的有效性也需要维护。将服装参数化模型分为4个层次,针对各个层次提出不同的碰撞检测要求。碰撞检测对约束求解产生影响,通过改变约束求解顺序或改变约束链,达到对约束系统有效性的维护。分片构建具有统一拓扑结构的服装初始网格曲面,利用分片细分技术构造服装显示网格曲面,通过对显示曲面的碰撞检测来提高碰撞检测精度,相应地依赖于显示曲面的服装款式切割线,也需要映射到服装初始网格曲面上。服装曲面细分碰撞对速度产生影响,利用分片分区技术并综合多种方法提高碰撞检测速度。对服装曲面的自碰撞检测和具有约束的碰撞精确反应,也给出了多种解决方法。实例表明,本文的算法是健壮和有效的,并在开发的服装3维设计系统中得到应用。 展开更多
关键词 服装3D设计 参数化 碰撞检测 曲面细分 约束求解
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SQL注入攻击原理及其防范技术研究 被引量:3
15
作者 钱丽 《哈尔滨师范大学自然科学学报》 CAS 2014年第6期65-68,共4页
对SQL注入攻击的特点、实现原理、检测方法以及防范方法进行了阐述和总结,并且建立了SQL注入攻击自动防范模型.经过测试证明,该模型具有计算时间复杂度低、安全性和通用性等特点,能够很好地进行主动防范,具备较高的实用价值.
关键词 SQL注入 攻击检测 防御模型 参数化查询
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基于机载LiDAR数据的三维树木建模方法 被引量:4
16
作者 陈卓 马洪超 邬建伟 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第4期1-3,共3页
提出一种基于机载激光雷达系统LiDAR数据树木可视化建模的方法。利用机载LiDAR数据的特点,结合L-系统分形的思想,对传统的L-系统方法进行随机化、参数化的扩展和改进,由此对数据进行建模。针对LiDAR数据分布空间由内到外的层次特点,采... 提出一种基于机载激光雷达系统LiDAR数据树木可视化建模的方法。利用机载LiDAR数据的特点,结合L-系统分形的思想,对传统的L-系统方法进行随机化、参数化的扩展和改进,由此对数据进行建模。针对LiDAR数据分布空间由内到外的层次特点,采取分步的建模策略,在外层建立从LiDAR数据中提取L-系统参数的方法。实验结果表明,该方法具有较好的建模效果,适用于三维数字城市、虚拟现实以及林业领域。 展开更多
关键词 LiDAR系统 点云数据 参数化L-系统 三维树木模型
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基于BIM参数化的室内空间净高优化方法
17
作者 范冰辉 孙绮 +2 位作者 陈铿 张岩清 黄向宁 《水利与建筑工程学报》 2022年第5期172-177,共6页
民用建筑设计中通常存在空间净高不足的问题。为充分利用有限的建筑空间,基于BIM参数化技术建立空间净高优化方法。首先进行Revit三维建模,应用Navisworks平台对建筑空间管线进行碰撞检测,结合管线排布原则进行初步优化;继而结合Dynamo... 民用建筑设计中通常存在空间净高不足的问题。为充分利用有限的建筑空间,基于BIM参数化技术建立空间净高优化方法。首先进行Revit三维建模,应用Navisworks平台对建筑空间管线进行碰撞检测,结合管线排布原则进行初步优化;继而结合Dynamo可视化编程开发参数化插件,以自动检测空间净高,对管线排布进行二次优化,直至达到目标净高。以某高铁客运站工程进行案例分析,结果表明该方法在原有楼层高度的基础上,可通过对管线的合理布置与优化,便捷高效地充分利用建筑室内空间而增加净高。 展开更多
关键词 建筑信息模型(BIM) 空间净高 Dynamo可视化编程 碰撞检测 参数化设计
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基于轻量级结构重参数化网络的口罩检测算法
18
作者 李燕 卢峥松 +2 位作者 李青云 杨世海 张小龙 《计算机与现代化》 2022年第7期40-46,60,共8页
常态化疫情防控形势下,火车站、地铁站等公共场所人群密集,容易发生病毒的传播。针对人群密集场所口罩目标较小、模型参数量大、难以部署的问题,提出一种改进的轻量级结构重参数化网络。在Retinaface算法上,使用双重级联金字塔网络替换... 常态化疫情防控形势下,火车站、地铁站等公共场所人群密集,容易发生病毒的传播。针对人群密集场所口罩目标较小、模型参数量大、难以部署的问题,提出一种改进的轻量级结构重参数化网络。在Retinaface算法上,使用双重级联金字塔网络替换原有的特征融合网络,增强特征信息,提高对小尺度目标的检测效果;同时使用结构重参数化网络RepVGG替换原有的MobileNet0.25主干网络,在模型训练时,通过残差结构提高模型特征提取能力,在模型推理时,通过模型结构重新参数化减少模型参数,提高推理速度。实验结果表明,本文算法在GPU上帧率达到92.59 fps,在自建数据集的3个不同等级的验证集上的平均准确率(mAP)达到94.17%、93.30%、86.88%,相比原始Retinaface算法分别提高了1.17个百分点、2.89个百分点、5.35个百分点,可以更好地在自然场景中进行口罩佩戴检测。 展开更多
关键词 口罩佩戴检测 Retinaface算法 结构重参数化 特征融合 轻量级
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曲柄活塞机构的装配设计与仿真的实现
19
作者 刘海芳 《煤矿机械》 北大核心 2004年第3期9-11,共3页
介绍了基于三维CAD设计软件Pro E的内燃机曲柄活塞机构参数化特征建模及装配设计 ,基于主控零件驱动的变形设计 ,讨论了零件与装配体的联动设计 ,装配仿真和干涉性检验的途径和方法。该方法可为设计其他系列化产品提供借鉴。
关键词 参数化建模 变形设计 装配仿真 干涉性检验
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基于结构重参数化技术的轻量化目标检测算法 被引量:2
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作者 朱郝 杨世恩 陈春梅 《计算机技术与发展》 2023年第10期169-175,共7页
现有目标检测算法消耗大量算力资源、参数量大、占用内存空间多,不利于在小型设备上推广使用。因此,基于结构重参数化技术并结合YOLO系列算法的研究成果,提出了一种轻量化目标检测模型Rep-YOLO。使用结构重参数化技术实现模型在训练时... 现有目标检测算法消耗大量算力资源、参数量大、占用内存空间多,不利于在小型设备上推广使用。因此,基于结构重参数化技术并结合YOLO系列算法的研究成果,提出了一种轻量化目标检测模型Rep-YOLO。使用结构重参数化技术实现模型在训练时的多分支结构和推理时的线性结构之间的转换,从而减少模型推理时对算力资源的消耗。另外,为了降低模型的参数量,利用深度可分离卷积、网络裁剪等方法,重新设计了多尺度特征融合网络和检测头。实验结果表明:在PASCAL VOC上,Rep-YOLO-s1精度可达82.7%,Rep-YOLO-s1与YOLOv6s相比,在参数量减少54.8%的情况下,精度提高了2.4百分点,推理速度提升了6%。在NVIDIA RTX 3060 GPU上,Rep-YOLO-s0比YOLOv6s的推理速度快10%,Rep-YOLO-nano比YOLOv7-tiny快4%,精度提高了0.5百分点。Rep-YOLO与规模类似的模型相比,体积更小,精度更高,更加利于资源有限的部署应用。 展开更多
关键词 目标检测 结构重参数化 MobileOne YOLO 轻量化网络
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