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Improved design of reconfigurable frequency response masking filters based on second-order cone programming
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作者 吴尘 徐新洲 +1 位作者 黄程韦 赵力 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2014年第4期422-427,共6页
In order to improve the design results for the reconfigurable frequency response masking FRM filters an improved design method based on second-order cone programming SOCP is proposed.Unlike traditional methods that se... In order to improve the design results for the reconfigurable frequency response masking FRM filters an improved design method based on second-order cone programming SOCP is proposed.Unlike traditional methods that separately design the proposed method takes all the desired designing modes into consideration when designing all the subfilters. First an initial solution is obtained by separately designing the subfilters and then the initial solution is updated by iteratively solving a SOCP problem. The proposed method is evaluated on a design example and simulation results demonstrate that jointly designing all the subfilters can obtain significantly lower minimax approximation errors compared to the conventional design method. 展开更多
关键词 frequency response masking FRM filter optimal design reconfigurability second-order cone programming SOCP
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改进Mask R-CNN的无人机影像建筑物提取
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作者 方超 廖运茂 +2 位作者 刘飞 王坚 赵小平 《北京测绘》 2024年第1期97-101,共5页
从无人机影像中自动提取建筑物对城乡规划和管理至关重要,然而,在复杂背景干扰和建筑物外观变化很大的情况下给实例提取带来挑战。因此,提出一种改进的Mask区域卷积神经网络(R-CNN)方法用于无人机影像的建筑物自动实例提取。改进方法以R... 从无人机影像中自动提取建筑物对城乡规划和管理至关重要,然而,在复杂背景干扰和建筑物外观变化很大的情况下给实例提取带来挑战。因此,提出一种改进的Mask区域卷积神经网络(R-CNN)方法用于无人机影像的建筑物自动实例提取。改进方法以ResNet-101作为特征提取网络,在特征融合网络方面,通过添加自底向上的路径增强整个特征层次的定位能力,同时在特征融合中加入空洞空间金字塔池化模块(ASPP)来提高多尺度能力与改善模型性能。在自制建筑物数据集上的综合实验结果表明,与原始的Mask R-CNN方法相比,改进方法的mAP值提高了2.6%,能够很好地实现无人机影像建筑物实例提取。 展开更多
关键词 建筑物提取 mask R-CNN 路径融合 空洞空间金字塔池化模块
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钢轨表面缺陷检测Mask R-CNN算法研究与优化
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作者 孟瑞锋 梁桢 +2 位作者 贾超 乔志 赵晨 《都市快轨交通》 北大核心 2024年第5期68-77,共10页
为有效防止城市轨道交通事故发生,更好地保障运行安全,钢轨表面缺陷检测技术在巡检工作中发挥着重要作用。针对现有钢轨缺陷检测技术中检测精度差、小目标敏感度低等问题,在Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network... 为有效防止城市轨道交通事故发生,更好地保障运行安全,钢轨表面缺陷检测技术在巡检工作中发挥着重要作用。针对现有钢轨缺陷检测技术中检测精度差、小目标敏感度低等问题,在Mask R-CNN(mask region-based convolutional neural network)算法模型基础上,提出一种融合注意力机制的模型改进方案。该方案在特征提取网络中引入通道-空间复合注意力机制(channel-wise spatial module,CSM)用于实例分割缺陷检测,有效剔除干扰信息,获得多尺度特征表达,得到更多空间信息以及更优的浅层信息,从而提升对钢轨表面缺陷边缘检测能力。在相同的实验环境下,相对于Mask R-CNN算法,加入CSM后,Mask R-CNN模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)提高了6.5%。其中,对钢轨“凹陷”“裂纹”以及“疲劳磨损”缺陷识别的平均精度(average precision,AP)分别提高了6.3%、6.9%和6.1%。横向对比发现,加入CSM后的Mask R-CNN模型,相较于Fast R-CNN模型,三种缺陷的分割效果分别提升了11.6%、12.5%和12.9%。同时,相较于Faster R-CNN模型,三种缺陷的分割效果分别提升了8.8%、10.0%和10.3%。加入CSM后的Mask R-CNN模型可以更好地识别三类缺陷,提升检测精度和小目标敏感度,为轨道智能巡检提供更安全有力的技术支持和保障。 展开更多
关键词 城市轨道交通 通道-空间注意力机制 钢轨缺陷 实例分割 mask R-CNN算法
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基于改进Mask RCNN的散坟火灾隐患点自动检测与空间分析 被引量:2
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作者 严恩萍 莫登奎 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期99-107,共9页
散坟是森林火灾风险的一个重要来源,是林业、应急、民政部门需要掌握的重要基础数据。由于缺乏足够的重视,目前国内外鲜有散坟快速检测与自动清查的研究报道。本研究提出一个基于Detectron2工具箱的Mask RCNN识别网络,利用高分辨率航拍... 散坟是森林火灾风险的一个重要来源,是林业、应急、民政部门需要掌握的重要基础数据。由于缺乏足够的重视,目前国内外鲜有散坟快速检测与自动清查的研究报道。本研究提出一个基于Detectron2工具箱的Mask RCNN识别网络,利用高分辨率航拍影像和实地调查数据对中国湖南长沙县的散坟进行快速检测与自动清查。结合各种空间分布指数,如近邻指数、地理集中指数、不平衡指数和核密度指数,对散落坟墓的空间分布进行绘制和分析。结果表明:改进后的Mask RCNN网络,能够有效识别不同土地覆盖、分布密度和空间区域的散坟目标,平均F1分数分别为90.33%、92.61%和90.41%;研究发现散坟总体呈集群式-随机分布,密度为25.13座/km3,主要受地形和道路因素的影响。研究首次提出绘制散坟火灾隐患点分布数据,对全国散坟的自动检测和及时预警具有潜在的应用价值。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 火灾隐患 自动检测 空间分布 改进的mask-RCNN
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Instance Segmentation of Outdoor Sports Ground from High Spatial Resolution Remote Sensing Imagery Using the Improved Mask R-CNN
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作者 Yijia Liu Jianhua Liu +2 位作者 Heng Pu Yuan Liu Shiran Song 《International Journal of Geosciences》 2019年第10期884-905,共22页
Aiming at the land cover (features) recognition of outdoor sports venues (football field, basketball court, tennis court and baseball field), this paper proposed a set of object recognition methods and technical flow ... Aiming at the land cover (features) recognition of outdoor sports venues (football field, basketball court, tennis court and baseball field), this paper proposed a set of object recognition methods and technical flow based on Mask R-CNN. Firstly, through the preprocessing of high spatial resolution remote sensing imagery (HSRRSI) and collecting the artificial samples of outdoor sports venues, the training data set required for object recognition of land cover features was constructed. Secondly, the Mask R-CNN was used as the basic training model to be adapted to cope with outdoor sports venues. Thirdly, the recognition results were compared with the four object-oriented machine learning classification methods in eCognition&#174. The experiment results of effectiveness verification show that the Mask R-CNN is superior to traditional methods not only in technical procedures but also in outdoor sports venues (football field, basketball court, tennis court and baseball field) recognition results, and it achieves the precision of 0.8927, a recall of 0.9356 and an average precision of 0.9235. Finally, from the aspect of practical engineering application, using and validating the well-trained model, an empirical application experiment was performed on the HSRRSI of Xicheng and Daxing District of Beijing respectively, and the generalization ability of the trained model of Mask R-CNN was thoroughly evaluated. 展开更多
关键词 Instance Recognition Urban REMOTE SENSING High spatial Resolution REMOTE SENSING IMAGERY Deep Learning mask R-CNN
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Spatial mask filtering algorithm for partial discharge pulse extraction of large generators
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作者 张毅刚 郁惟镛 黄成军 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2006年第6期735-739,共5页
A spatial mask filter algorithm (SMF) for partial discharge (PD) pulse extraction is proposed in this paper. In this algorithm, firstly, a 'Teager' operator is used to strengthen wavelet coefficient local energy... A spatial mask filter algorithm (SMF) for partial discharge (PD) pulse extraction is proposed in this paper. In this algorithm, firstly, a 'Teager' operator is used to strengthen wavelet coefficient local energy; then direct multiplication of coefficients at two adjacent scales is used to detect singularity points of the signal and to obtain scale based spatial mask filter; finally, an ' AND' logic operator is used in different filters to obtain the last spatial mask filter. By multiplication of wavelet coefficients with the final mask filter and wavelet reconstruction process, partial discharge pulses are extracted. The results of digital simulation and practical experiment show that this method is superior to traditional wavelet shrinkage method (TWS). This algorithm not only can increase the signal to noise ratio (SNR), but also can preserve the encrgy and pulse amplitude. 展开更多
关键词 partial discharge pulse extraction white noise spatial mask filter
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Speckle reduction by selective spatial-domain mask in digital holography
7
作者 Ming-Da Liang Li Chen +2 位作者 Yi-Hua Hu Wei-Tao Lin Yong-Hao Chen 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第10期322-328,共7页
An improved method of using a selective spatial-domain mask to reduce speckle noise in digital holography is proposed.The sub-holograms are obtained from the original hologram filtered by the binary masks including a ... An improved method of using a selective spatial-domain mask to reduce speckle noise in digital holography is proposed.The sub-holograms are obtained from the original hologram filtered by the binary masks including a shifting aperture for being reconstructed. Normally, the speckle patterns of these sub-reconstructed images are different. The speckle intensity of the final reconstructed image is suppressed by averaging the favorable sub-reconstructed images which are selected based on the most optimal pixel intensity sub-range in the sub-holograms. Compared with the conventional spatial-domain mask method, the proposed method not only reduces the speckle noise more effectively with fewer sub-reconstructed images,but also reduces the redundant information used in the reconstruction process. 展开更多
关键词 digital holography speckle reduction spatial-domain mask
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人口结构、科技创新与中国经济高质量发展——基于空间杜宾模型分析视角
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作者 闫永琴 姜晓雨 《未来与发展》 2024年第7期1-11,共11页
人口要素和科技创新对实现经济高质量发展具有深度影响,人口要素与科技创新是经济增长的两大引擎。文中基于31个省、自治区、直辖市2008一2021年的面板数据,运用空间杜宾模型,从人口结构的4个维度出发,对人口结构、科技创新与经济高质... 人口要素和科技创新对实现经济高质量发展具有深度影响,人口要素与科技创新是经济增长的两大引擎。文中基于31个省、自治区、直辖市2008一2021年的面板数据,运用空间杜宾模型,从人口结构的4个维度出发,对人口结构、科技创新与经济高质量发展的关系进行了探析。研究结果表明:人口老龄化对本地和邻近地区均为显著的抑制性作用。人口城镇化与科技创新均对本地具有正向促进作用且对邻近地区为正向溢出效应。劳动供给对邻近地区促进作用更为显著,而人力资本未达到预期促进作用。此外,科技创新未能弥补老龄化对经济高质量发展的抑制作用且存在部分遮掩效应。因此,仍需加强区域合作与整合,把握好老龄人口机遇,充分挖掘老龄人力资源,有效推进人口城镇化,加大研发投入强度,促进科技创新,将推动经济高质量发展。 展开更多
关键词 人口结构 科技创新 空间溢出效应 遮掩效应
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基于校正遮挡感知的光场深度估计
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作者 倪竞 邓慧萍 +1 位作者 向森 吴谨 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1264-1273,共10页
光场图像能够同时记录空间中不同位置和方向的光线信息,为估计精确的深度图提供了丰富的信息。然而在遮挡和重复纹理等复杂场景下,提取图像特征不足会导致深度图的细节丢失。本文提出了一种基于校正卷积的光场深度估计网络,充分利用光... 光场图像能够同时记录空间中不同位置和方向的光线信息,为估计精确的深度图提供了丰富的信息。然而在遮挡和重复纹理等复杂场景下,提取图像特征不足会导致深度图的细节丢失。本文提出了一种基于校正卷积的光场深度估计网络,充分利用光场图像丰富的结构信息以改善遮挡等复杂区域的深度估计。利用初始视差图和子孔径图像生成遮挡掩膜,采用校正卷积判别和编码遮挡区域的空间信息以感知遮挡区域,结合多尺度特征以补充易丢失的边缘细节信息。通过空间注意力机制给予遮挡区域更大权重,消除冗余信息并全局优化亚像素代价体。实验结果表明,该方法在4D光场基准平台上的平均MSE和BadPix(ε=0.03)分别达到了0.951和4.261,在大部分场景下能实现最小误差的深度估计,对遮挡区域表现出较高的鲁棒性并优于其他算法。 展开更多
关键词 光场 深度估计 遮挡掩膜 校正卷积 空间注意力
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融合scSE模块的改进Mask R-CNN海洋锋检测方法 被引量:3
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作者 徐慧芳 黄冬梅 +4 位作者 贺琪 杜艳玲 覃学标 时帅 胡安铎 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期19-28,共10页
海洋锋是重要的中尺度海洋现象,具有数据量小、目标小、弱边缘等特性。针对实际检测任务中弱边缘、小目标海洋锋的检测精度低、错检及漏检率高等问题,融合scSE(spatial and channel Squeeze&Excitation)空间注意力模块构建了一种改... 海洋锋是重要的中尺度海洋现象,具有数据量小、目标小、弱边缘等特性。针对实际检测任务中弱边缘、小目标海洋锋的检测精度低、错检及漏检率高等问题,融合scSE(spatial and channel Squeeze&Excitation)空间注意力模块构建了一种改进的Mask R-CNN海洋锋检测模型。该方法首先对Mask R-CNN骨干网络结构进行改进,采用scSE模块引导的ResNet-50网络作为特征提取网络,通过加权策略对图像通道和空间位置进行特征突出,提升网络对重要特征的提取能力;其次,针对海洋锋目标边缘定位不准确的问题,引入IoU boundary loss构建新的Mask损失函数,提高边界检测精度。最后,为验证方法的有效性,从训练数据和实验模型上,分别设计多组对比实验。实验结果表明,相比传统Mask R-CNN、YOLOv3神经网络及现有Mask R-CNN改进网络,本文方法对SST梯度影像数据集上的强、弱海洋锋检测效果最好,定位准确率(IoU,Intersection-over-union))及检测精度(mAP,Mean Average Precision)均达0.914以上。此外,对文中设计评估模型进行检测效率实验,结果发现在不同网络模型、不同迭代次数情况下,本文提出模型消耗时间最短,远低于YOLOv3网络完成训练时所用时长。 展开更多
关键词 scSE空间注意力 mask R-CNN 海洋锋检测 mask损失函数
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基于边界特征融合和前景引导的伪装目标检测
11
作者 刘文犀 张家榜 +2 位作者 李悦洲 赖宇 牛玉贞 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2279-2290,共12页
伪装目标检测旨在检测隐藏在复杂环境中的高度隐蔽物体,在医学、农业等多个领域有重要应用价值.现有方法结合边界先验过分强调边界区域,对伪装目标内部信息的表征不足,导致模型对伪装目标的内部区域检测不准确.同时,已有方法缺乏对伪装... 伪装目标检测旨在检测隐藏在复杂环境中的高度隐蔽物体,在医学、农业等多个领域有重要应用价值.现有方法结合边界先验过分强调边界区域,对伪装目标内部信息的表征不足,导致模型对伪装目标的内部区域检测不准确.同时,已有方法缺乏对伪装目标前景特征的有效挖掘,使背景区域被误检为伪装目标.为解决上述问题,本文提出一种基于边界特征融合和前景引导的伪装目标检测方法,该方法由特征提取、边界特征融合、主干特征增强和预测等若干个阶段构成.在边界特征融合阶段,首先,通过边界特征提取模块获得边界特征并预测边界掩码;然后,边界特征融合模块将边界特征和边界掩码与最低层次的主干特征有效融合;同时,加强伪装目标边界位置及内部区域特征.此外,设计前景引导模块,利用预测的伪装目标掩码增强主干特征,即将前一层特征预测的伪装目标掩码作为当前层特征的前景注意力,并对特征执行空间交互,提升网络对空间关系的识别能力,使网络关注精细而完整的伪装目标区域.本文在4个广泛使用的基准数据集上的实验结果表明,提出的方法优于对比的19个主流方法,对伪装目标检测任务具有更强鲁棒性和泛化能力. 展开更多
关键词 伪装目标检测 边界先验 前景引导 边界特征 边界掩码 空间交互
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基于AL-Transformer的铁路客运站旅客属性识别方法
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作者 张波 《铁路计算机应用》 2024年第2期7-12,共6页
随着铁路运力的不断提升,旅客在铁路客运站内候车的频次和时间也在不断增加,为主动挖掘候车旅客的个性化需求,提出一种基于AL-Transformer(Attribute Localization-Transformer)模型的铁路客运站旅客属性识别方法。AL-Transformer模型基... 随着铁路运力的不断提升,旅客在铁路客运站内候车的频次和时间也在不断增加,为主动挖掘候车旅客的个性化需求,提出一种基于AL-Transformer(Attribute Localization-Transformer)模型的铁路客运站旅客属性识别方法。AL-Transformer模型基于Swin Transformer主干网络提取进站旅客的结构化信息,通过掩码对比学习(MCL,Mask Contrast Learning)框架抑制特征区域相关性,获取到更有辨识度的属性区域;通过属性空间记忆(ASM,Attribute Spatial Memory)模块选取更加可靠、稳定的属性相关区域。在中国铁路兰州局集团有限公司白银南站试用的效果表明,该方法可有效识别旅客属性,为客运站工作人员推送更有针对性的信息,提升客运站的旅客服务质量,保障旅客候车安全。 展开更多
关键词 属性识别 AL-Transformer模型 掩码对比学习(MCL) 属性空间记忆(ASM) 旅客异常行为
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基于骨架掩膜图像的动态手势识别算法
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作者 杨子恢 何宏 《智能计算机与应用》 2024年第4期226-231,共6页
动态手势识别是人机交互领域的重要问题,同时也是虚拟现实、远程医疗、手语识别等领域的关键技术。针对动态手势识别中不同人存在手形差异以及同类动作速度不一致的问题,本文提出一种基于骨架掩膜图像的动态手势识别算法。首先对源视频... 动态手势识别是人机交互领域的重要问题,同时也是虚拟现实、远程医疗、手语识别等领域的关键技术。针对动态手势识别中不同人存在手形差异以及同类动作速度不一致的问题,本文提出一种基于骨架掩膜图像的动态手势识别算法。首先对源视频的每一帧手势图像进行骨架提取以及阈值化处理得到手部骨架掩膜图像。接着利用卷积神经网络对掩膜后的骨架图像提取静态空间特征,并输入门控循环单元进行时间上的动态空间特征提取。最后,在全连接层中实现手势分类。该方法有效解决了传统动态手势识别中的空间关系复杂性和时间可变性问题。实验结果证明,本文提出的方法在RWTH数据集上取得了95.52%的准确率,具有良好的识别性能和应用前景。 展开更多
关键词 动态手势识别 深度学习 掩膜图像 时空特征
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基于Mask- YOLOv3的口罩检测模型 被引量:1
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作者 杨芳 秦建军 +1 位作者 孟圆 郑皓冉 《北京建筑大学学报》 2022年第6期88-95,共8页
在常态化疫情防控中,针对公共场所流动人群进行口罩佩戴检测存在的受检测目标小、背景复杂等因素影响,导致常规算法存在口罩目标准确率不高的问题,基于YOLOv3算法改进的网络结构Mask-YOLOv3模型融合了密集型卷积神经网络和YOLOv3算法,... 在常态化疫情防控中,针对公共场所流动人群进行口罩佩戴检测存在的受检测目标小、背景复杂等因素影响,导致常规算法存在口罩目标准确率不高的问题,基于YOLOv3算法改进的网络结构Mask-YOLOv3模型融合了密集型卷积神经网络和YOLOv3算法,解决了小目标提取特征不够充分的问题,增强了卷积层网络特征传播能力,提高了网络检测目标精度。通过添加网络空间金字塔池化结构模型增强了特征的复用,用K-means修改目标先验框加强网络对小目标的检测能力。结果表明,基于Mask-YOLOv3的口罩检测模型在步行街、食堂、商场等复杂环境能够更准确地检测出人群口罩佩戴情况,改进模型的平均检测率达到91.3%,与原始YOLOv3算法相比提高了5.6%,召回率达到89.2%,表明该网络模型对口罩检测更加有效。 展开更多
关键词 移动人群 口罩检测 YOLOv3 DenseNet 空间金字塔池化模型
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基于空间注意力和可变形卷积的无人机田间障碍物检测 被引量:5
15
作者 杜小强 李卓林 +2 位作者 马锃宏 杨振华 王大帅 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期275-283,共9页
为了解决植保无人机作业时,传统田间障碍物识别方法依赖人工提取特征,计算耗时较长,难以实现在非结构化田间环境下实时作业识别的问题,提出一种优化的Mask R-CNN模型的非结构化农田障碍物实例分割方法。以ResNet-50残差网络为基础,将空... 为了解决植保无人机作业时,传统田间障碍物识别方法依赖人工提取特征,计算耗时较长,难以实现在非结构化田间环境下实时作业识别的问题,提出一种优化的Mask R-CNN模型的非结构化农田障碍物实例分割方法。以ResNet-50残差网络为基础,将空间注意力(Spatial attention,SA)引入残差结构,聚焦跟踪目标的显著性表观特征并主动抑制噪声等无用特征的影响;引入可变形卷积(Deformable convolution,DCN),通过加入偏移量,增大感受野,提高模型的鲁棒性。构建包含农田典型障碍物的数据集,通过对比试验研究在ResNet残差网络结构中的不同阶段中加入空间注意力和可变形卷积时的模型性能差异。结果表明,与Mask R-CNN原型网络相比,在ResNet的阶段2、阶段3、阶段5加入空间注意力和可变形卷积后,改进Mask R-CNN的边界框(Bbox)和掩膜(Mask)的平均精度均值(mAP)分别从64.5%、56.9%提高到71.3%、62.3%。本文提出的改进Mask R-CNN可以很好地实现农田障碍物检测,可为植保无人机在非结构化农田环境下安全高效工作提供技术支撑。 展开更多
关键词 田间障碍物 mask R-CNN 空间注意力 可变形卷积
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用于高速目标检测的相位编码信号处理方法和性能研究 被引量:1
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作者 沙祥 刘永坚 +1 位作者 崔国龙 杜亚男 《雷达科学与技术》 北大核心 2023年第6期591-596,共6页
波形选择是雷达系统设计的重要内容,在数字信号处理理论和计算平台的支持下,波形的处理转换为计算的问题,后端处理计算能力的提升极大地拓展了波形的应用场景。相位编码信号具有多普勒敏感特点,为实现匹配滤波,必须对目标可能出现的速... 波形选择是雷达系统设计的重要内容,在数字信号处理理论和计算平台的支持下,波形的处理转换为计算的问题,后端处理计算能力的提升极大地拓展了波形的应用场景。相位编码信号具有多普勒敏感特点,为实现匹配滤波,必须对目标可能出现的速度进行补偿,处理过程复杂,在多数雷达系统中应用场景有限。本文提出了相位解调+傅里叶变换构建滤波器组的方法完成相位编码信号的速度补偿,在单个脉冲内实现同时测距测速,针对空间目标的特点,分析了速度、加速度对波形参数的限制,仿真给出了目标遮蔽、处理损耗、测速精度的结果。 展开更多
关键词 相位编码 空间目标 目标遮蔽 傅里叶变换
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基于改进YOLOv5的口罩佩戴检测算法 被引量:5
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作者 张欣怡 张飞 +2 位作者 郝斌 高鹭 任晓颖 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第8期265-274,共10页
在公共场合密集人群场景下,由于目标遮挡导致的信息缺失及检测目标较小、分辨率低问题,使得人脸佩戴口罩检测算法的检测效果较差。为提高模型的检测精度和速度,减少硬件占用资源,提出一种基于改进YOLOv5s的口罩佩戴检测算法。将标准卷... 在公共场合密集人群场景下,由于目标遮挡导致的信息缺失及检测目标较小、分辨率低问题,使得人脸佩戴口罩检测算法的检测效果较差。为提高模型的检测精度和速度,减少硬件占用资源,提出一种基于改进YOLOv5s的口罩佩戴检测算法。将标准卷积和深度可分离卷积相结合替换传统卷积,并进行通道混洗的鬼影混洗卷积,以在保证精度的前提下提升网络速度。将最近邻法上采样替换为轻量级通用上采样算子,充分利用特征语义信息,在改进的YOLOv5s模型Neck层末端添加自适应空间特征融合,可以对不同尺度的特征进行更好的融合,提高网络检测精度,并通过自适应图片采样,缓解数据不均衡的问题,运用马赛克数据增强对小目标进行充分利用。实验结果表明,该算法在AIZOO数据集上的mAP值达到了93%,比YOLOv5原始模型提升了2个百分点,对于佩戴口罩的人脸检测精度达到了97.7%,优于同等情况下YOLO系列、SSD、RetinaFace的检测效果,同时在GPU上的运行推理速度提升了16.7个百分点,且模型权重文件的内存仅为23.5 MB,适用于实时口罩佩戴检测。 展开更多
关键词 口罩佩戴检测 YOLOv5s模型 鬼影混洗卷积 自适应空间特征融合 轻量级通用上采样算子
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基于CNN与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法 被引量:12
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作者 姜绍忠 姚克明 +2 位作者 陈磊 王中洲 郭复澳 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2023年第1期144-148,共5页
针对疫情背景下,因佩戴口罩导致普通人脸识别算法失效的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法。结合了CNN与Transformer的优点,能够很好地处理局部和全局信息,使模型拥有更好的性能及泛化能力。... 针对疫情背景下,因佩戴口罩导致普通人脸识别算法失效的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)与Transformer混合模型的口罩人脸识别方法。结合了CNN与Transformer的优点,能够很好地处理局部和全局信息,使模型拥有更好的性能及泛化能力。在卷积模块引入空间注意力模块,加强模型对于鲁棒人脸特征信息的提取,使用Sub-center Arcface损失函数,进一步提高模型的分类精度。在人工合成的口罩人脸数据集和真实的戴口罩人脸数据集上的实验表明,本文模型能够同时有效处理戴口罩和不戴口罩人脸识别任务,拥有较小的参数量的同时,具备较高的识别精度。 展开更多
关键词 口罩人脸识别 混合模型 空间注意力机制 Sub-center Arcface损失函数
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改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法 被引量:6
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作者 程浩然 王薪陶 +2 位作者 李俊燃 郭子怡 刘维 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第20期208-218,共11页
口罩的佩戴对于疫情防控起着极其重要的作用,针对大规模人群下口罩佩戴检测实时性欠佳、难以部署的问题,提出了一种改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法。该算法以YOLOv4-tiny为基础,用两个Resblock-D模块替代CSP模块,降低特征... 口罩的佩戴对于疫情防控起着极其重要的作用,针对大规模人群下口罩佩戴检测实时性欠佳、难以部署的问题,提出了一种改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法。该算法以YOLOv4-tiny为基础,用两个Resblock-D模块替代CSP模块,降低特征提取网络复杂度,提升检测速度;引入SPP,增加了网络的感受野,使网络满足任意尺寸的影像输入,并增强算法的鲁棒性;引入两层CA注意力机制,提高算法的利用率以保证检测精确度。通过实验检测结果表明,相较于原始YOLOv4-tiny,所提网络mAP提升了0.5个百分点,达到94.0%,检测速度提升了3.96 FPS。在保证检测速度有少量提升的基础上有效提高了检测速度,综合性能得到提升。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv4-tiny 口罩检测 注意力机制(CA) 空间金字塔池化 Resblock-D
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言语的情绪韵律和情绪语义对听觉去信息掩蔽的作用
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作者 郑茜 张亭亭 +2 位作者 李量 范宁 杨志刚 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第2期177-191,共15页
言语的情绪信息(情绪性韵律和情绪性语义)具有去听觉掩蔽的作用,但其去掩蔽的具体机制还不清楚。本研究通过2个实验,采用主观空间分离范式,通过操纵掩蔽声类型的方式,分别探究言语的情绪韵律和情绪语义去信息掩蔽的机制。结果发现,情绪... 言语的情绪信息(情绪性韵律和情绪性语义)具有去听觉掩蔽的作用,但其去掩蔽的具体机制还不清楚。本研究通过2个实验,采用主观空间分离范式,通过操纵掩蔽声类型的方式,分别探究言语的情绪韵律和情绪语义去信息掩蔽的机制。结果发现,情绪韵律在知觉信息掩蔽或者在知觉、认知双重信息掩蔽下,均具有去掩蔽的作用。情绪语义在知觉信息掩蔽下不具有去掩蔽的作用,但在知觉、认知双重信息掩蔽下具有去掩蔽的作用。这些结果表明,言语的情绪韵律和情绪语义有着不同的去掩蔽机制。情绪韵律能够优先吸引听者更多的注意,可以克服掩蔽声音在知觉上造成的干扰,但对掩蔽声音在内容上的干扰作用很小。言语的情绪语义能够优先获取听者更多的认知加工资源,具有去认知信息掩蔽的作用,但不具有去知觉信息掩蔽的作用。 展开更多
关键词 知觉信息掩蔽 认知信息掩蔽 情绪韵律 情绪语义 主观空间分离
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