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基于改进多传感器数据融合算法的温室环境检测研究
被引量:
2
1
作者
宋坤
李雨婷
+3 位作者
张钰颖
高佳乐
杨玉强
李依潼
《现代电子技术》
2023年第20期178-182,共5页
采用传统方法进行温室环境参数检测,通常存在环境复杂、检测可靠性低、精度差等问题。为提高温室大棚多参数检测数据的准确性,提出一种改进的多传感器数据融合算法。首先利用箱线图算法剔除偏离大的传感器数据,得到最优数据集;其次使用...
采用传统方法进行温室环境参数检测,通常存在环境复杂、检测可靠性低、精度差等问题。为提高温室大棚多参数检测数据的准确性,提出一种改进的多传感器数据融合算法。首先利用箱线图算法剔除偏离大的传感器数据,得到最优数据集;其次使用支持度和置信距离理论构建新的支持矩阵,将剔除的异常数据用支持度最高值代替,提高参与融合的数据可靠性;然后利用改进的自适应加权算法对数据进行融合;最后经测试,对传感器数据融合算法和算术加权平均融合算法处理结果进行分析比较。实验结果表明,所提算法能够提高温室环境参数检测的精度,融合值的相对误差更低,稳健性较好。
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关键词
温室
参数检测
多传感器
数据融合
箱线图算法
自适应加权
支持度
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职称材料
侧扫声纳检测沉船目标的轻量化DETR-YOLO法
被引量:
7
2
作者
汤寓麟
李厚朴
+4 位作者
张卫东
边少锋
翟国君
刘敏
张晓平
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期2427-2436,共10页
基于YOLOv5算法的侧扫声纳海底沉船目标检测方法虽然在检测精度和速度上取得了不错的成绩,但是如何在复杂海洋噪声背景下进一步提高小目标检测的准确性、降低重叠目标漏警和虚警率的同时实现模型的轻量化是一个亟需解决的课题。为此,本...
基于YOLOv5算法的侧扫声纳海底沉船目标检测方法虽然在检测精度和速度上取得了不错的成绩,但是如何在复杂海洋噪声背景下进一步提高小目标检测的准确性、降低重叠目标漏警和虚警率的同时实现模型的轻量化是一个亟需解决的课题。为此,本文创新融合DETR(end-to-end object detection with transformers)与YOLOv5结构,提出了基于DETR-YOLO模型的轻量化侧扫声纳沉船目标检测模型。首先,加入多尺度特征复融合模块,提高小目标检测能力。然后,融入注意力机制SENet(squeeze-and-excitation networks),强化对重要通道特征的敏感性。最后,采用加权融合框(weighted boxes fusion, WBF)策略,提升检测框的定位精度和置信度。实验结果表明,本文模型在测试集AP_0.5和AP_0.5∶0.95值分别达到84.5%和57.7%,较Transformer和YOLOv5a模型大幅度提高,以较小的效率损失和权重增加为代价取得了更高的检测精度,在提升全场景理解能力和小尺度重叠目标处理能力的同时满足轻量化工程部署需求。
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关键词
DETR-YOLO模型
多尺度特征复融合
加权融合框
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职称材料
面向嵌入式系统的轻量级目标检测算法
被引量:
1
3
作者
刘鸿志
王耀力
常青
《电子设计工程》
2022年第24期104-109,114,共7页
由于嵌入式设备的内存和计算能力有限,在无人机平台上运行基于深度学习的目标检测算法进行实时解析具有很大的挑战性,同时,算法在小目标、高密度、多类别的场景下,检测精度有待提高。在此前提下,构建NCWS-YOLO轻量级算法,以YOLOv5算法...
由于嵌入式设备的内存和计算能力有限,在无人机平台上运行基于深度学习的目标检测算法进行实时解析具有很大的挑战性,同时,算法在小目标、高密度、多类别的场景下,检测精度有待提高。在此前提下,构建NCWS-YOLO轻量级算法,以YOLOv5算法为基础,基于非极大值抑制方法,融合加权框融合算法,提出了NCW方法,重构了预测端目标框筛选网络,使检测精度提升了3.9%。并且利用通道剪枝技术,对批归一化层进行通道稀疏化训练,选择不包括shortcut的层进行修剪,使参数量减少了74%,模型大小缩减了72.2%,浮点数运算降低了37.6%,将算法部署于嵌入式设备上实现了对无人机数据集的目标检测任务。所提方法在无人机数据集上测试精度(Pr)和平均精度(mAP@0.5)分别达到了0.941和0.969,在Nvidia Jetson TX2上推理速度提升了49.6%。实验数据表明,该网络能够在低功耗、算力低的嵌入式设备上进行实时检测。
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关键词
目标检测
模型剪枝
嵌入式设备
加权框融合
非极大值抑制
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职称材料
一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型
被引量:
6
4
作者
董乙杉
李兆鑫
+2 位作者
郭靖圆
陈天宇
卢树华
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第4期349-356,共8页
针对X光行李图像安全检测过程中存在物品高度重叠遮挡及复杂背景干扰等问题,提出了一种融合注意力机制、数据增强策略与加权边框融合算法的改进YOLOv5网络模型用于X光违禁品检测。模型在Neck部分引入卷积注意力模块加强网络对违禁品深...
针对X光行李图像安全检测过程中存在物品高度重叠遮挡及复杂背景干扰等问题,提出了一种融合注意力机制、数据增强策略与加权边框融合算法的改进YOLOv5网络模型用于X光违禁品检测。模型在Neck部分引入卷积注意力模块加强网络对违禁品深层重要特征的提取,抑制背景干扰;训练阶段采用Mixup数据增强策略模拟带有高度重叠及遮挡物品的检测场景,加强模型复杂样本的学习能力;测试阶段采用加权边框融合算法对冗余预测框进行优化,提高模型精准预测能力。所提模型在3个大型复杂数据集SIXray、HiXray、OPIXray进行了测试,平均精度均值分别达到了89.6%、83.1%和91.6%。结果表明:所提模型能够有效提高YOLOv5检测复杂违禁品的能力,与现有诸多先进算法相比,具有较高的准确率和稳健性。
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关键词
X光图像
违禁品检测
注意力机制
加权边框融合
原文传递
基于证据理论的概率盒融合改进方法
5
作者
杜奕
唐洪
+1 位作者
丁家满
刘力强
《昆明理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第5期43-51,共9页
针对证据理论对不同特征融合缺乏统一的融合框架及在矛盾数据处理上的不合理性,通过分析证据理论与概率盒核心DSS之间的关系,论证了利用证据理论融合概率盒的可行性.通过对概率盒融合前的预处理得到了统一的融合框架,在对比了证据理论...
针对证据理论对不同特征融合缺乏统一的融合框架及在矛盾数据处理上的不合理性,通过分析证据理论与概率盒核心DSS之间的关系,论证了利用证据理论融合概率盒的可行性.通过对概率盒融合前的预处理得到了统一的融合框架,在对比了证据理论和加权平均法融合概率盒方法的基础上,给出了利用加权平均法改进证据理论的概率盒融合算法.提出利用加权平均矛盾因子矩阵迫使矛盾焦元融合后的区间变窄,以此降低矛盾数据的不合理影响力.通过仿真实验证明了改进方法的有效性,并以滚动轴承故障信号为实例进行了图表对比与分析,结果表明改进方法能在不失证据合成规则推理性的前提下有效地处理矛盾焦元.
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关键词
证据理论融合
概率盒理论
DS结构体
加权平均
故障诊断
原文传递
题名
基于改进多传感器数据融合算法的温室环境检测研究
被引量:
2
1
作者
宋坤
李雨婷
张钰颖
高佳乐
杨玉强
李依潼
机构
广东海洋大学电子与信息工程学院
出处
《现代电子技术》
2023年第20期178-182,共5页
基金
广东省普通高校重点领域专项(新一代信息技术)(2021ZDZX1015)。
文摘
采用传统方法进行温室环境参数检测,通常存在环境复杂、检测可靠性低、精度差等问题。为提高温室大棚多参数检测数据的准确性,提出一种改进的多传感器数据融合算法。首先利用箱线图算法剔除偏离大的传感器数据,得到最优数据集;其次使用支持度和置信距离理论构建新的支持矩阵,将剔除的异常数据用支持度最高值代替,提高参与融合的数据可靠性;然后利用改进的自适应加权算法对数据进行融合;最后经测试,对传感器数据融合算法和算术加权平均融合算法处理结果进行分析比较。实验结果表明,所提算法能够提高温室环境参数检测的精度,融合值的相对误差更低,稳健性较好。
关键词
温室
参数检测
多传感器
数据融合
箱线图算法
自适应加权
支持度
Keywords
greenhouse
parameter detection
multisensor
data
fusion
box plot algorithm
adaptive weighting
support degree
分类号
TN92-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
侧扫声纳检测沉船目标的轻量化DETR-YOLO法
被引量:
7
2
作者
汤寓麟
李厚朴
张卫东
边少锋
翟国君
刘敏
张晓平
机构
海军工程大学电气工程学院
军委联合参谋部战场环境体系论证中心
海军海洋测绘研究所
中国人民解放军
中国地质大学(北京)信息网络中心
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期2427-2436,共10页
基金
国家优秀青年科学基金(42122025)
国家自然科学基金(41974005,41971416,42074074)
湖北省杰出青年科学基金(2019CFA086)资助课题。
文摘
基于YOLOv5算法的侧扫声纳海底沉船目标检测方法虽然在检测精度和速度上取得了不错的成绩,但是如何在复杂海洋噪声背景下进一步提高小目标检测的准确性、降低重叠目标漏警和虚警率的同时实现模型的轻量化是一个亟需解决的课题。为此,本文创新融合DETR(end-to-end object detection with transformers)与YOLOv5结构,提出了基于DETR-YOLO模型的轻量化侧扫声纳沉船目标检测模型。首先,加入多尺度特征复融合模块,提高小目标检测能力。然后,融入注意力机制SENet(squeeze-and-excitation networks),强化对重要通道特征的敏感性。最后,采用加权融合框(weighted boxes fusion, WBF)策略,提升检测框的定位精度和置信度。实验结果表明,本文模型在测试集AP_0.5和AP_0.5∶0.95值分别达到84.5%和57.7%,较Transformer和YOLOv5a模型大幅度提高,以较小的效率损失和权重增加为代价取得了更高的检测精度,在提升全场景理解能力和小尺度重叠目标处理能力的同时满足轻量化工程部署需求。
关键词
DETR-YOLO模型
多尺度特征复融合
加权融合框
Keywords
DETR-YOLO model
multi-scale feature complex
fusion
weighted
boxes
fusion
(
wbf
)
分类号
P227 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
面向嵌入式系统的轻量级目标检测算法
被引量:
1
3
作者
刘鸿志
王耀力
常青
机构
太原理工大学
出处
《电子设计工程》
2022年第24期104-109,114,共7页
基金
国家自然科学基金(61828601)
山西省自然科学基金资助项目(201801D121141)
山西省重点研发项目(201903D321003)。
文摘
由于嵌入式设备的内存和计算能力有限,在无人机平台上运行基于深度学习的目标检测算法进行实时解析具有很大的挑战性,同时,算法在小目标、高密度、多类别的场景下,检测精度有待提高。在此前提下,构建NCWS-YOLO轻量级算法,以YOLOv5算法为基础,基于非极大值抑制方法,融合加权框融合算法,提出了NCW方法,重构了预测端目标框筛选网络,使检测精度提升了3.9%。并且利用通道剪枝技术,对批归一化层进行通道稀疏化训练,选择不包括shortcut的层进行修剪,使参数量减少了74%,模型大小缩减了72.2%,浮点数运算降低了37.6%,将算法部署于嵌入式设备上实现了对无人机数据集的目标检测任务。所提方法在无人机数据集上测试精度(Pr)和平均精度(mAP@0.5)分别达到了0.941和0.969,在Nvidia Jetson TX2上推理速度提升了49.6%。实验数据表明,该网络能够在低功耗、算力低的嵌入式设备上进行实时检测。
关键词
目标检测
模型剪枝
嵌入式设备
加权框融合
非极大值抑制
Keywords
object detection
model pruning
embedded device
weighted
boxes
fusion
non⁃maximum suppression
分类号
TN91 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型
被引量:
6
4
作者
董乙杉
李兆鑫
郭靖圆
陈天宇
卢树华
机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
公安部安全防范技术与风险评估重点实验室
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第4期349-356,共8页
基金
中央高校基本科研业务经费重大项目(2021JKF102)
公安学科基础理论研究专项(2021XKZX08)。
文摘
针对X光行李图像安全检测过程中存在物品高度重叠遮挡及复杂背景干扰等问题,提出了一种融合注意力机制、数据增强策略与加权边框融合算法的改进YOLOv5网络模型用于X光违禁品检测。模型在Neck部分引入卷积注意力模块加强网络对违禁品深层重要特征的提取,抑制背景干扰;训练阶段采用Mixup数据增强策略模拟带有高度重叠及遮挡物品的检测场景,加强模型复杂样本的学习能力;测试阶段采用加权边框融合算法对冗余预测框进行优化,提高模型精准预测能力。所提模型在3个大型复杂数据集SIXray、HiXray、OPIXray进行了测试,平均精度均值分别达到了89.6%、83.1%和91.6%。结果表明:所提模型能够有效提高YOLOv5检测复杂违禁品的能力,与现有诸多先进算法相比,具有较高的准确率和稳健性。
关键词
X光图像
违禁品检测
注意力机制
加权边框融合
Keywords
Xray image
prohibited items detection
attention mechanism
weighted
boxes
fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于证据理论的概率盒融合改进方法
5
作者
杜奕
唐洪
丁家满
刘力强
机构
昆明理工大学城市学院
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《昆明理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第5期43-51,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51365020
51467007)
文摘
针对证据理论对不同特征融合缺乏统一的融合框架及在矛盾数据处理上的不合理性,通过分析证据理论与概率盒核心DSS之间的关系,论证了利用证据理论融合概率盒的可行性.通过对概率盒融合前的预处理得到了统一的融合框架,在对比了证据理论和加权平均法融合概率盒方法的基础上,给出了利用加权平均法改进证据理论的概率盒融合算法.提出利用加权平均矛盾因子矩阵迫使矛盾焦元融合后的区间变窄,以此降低矛盾数据的不合理影响力.通过仿真实验证明了改进方法的有效性,并以滚动轴承故障信号为实例进行了图表对比与分析,结果表明改进方法能在不失证据合成规则推理性的前提下有效地处理矛盾焦元.
关键词
证据理论融合
概率盒理论
DS结构体
加权平均
故障诊断
Keywords
evidence theory
fusion
probability box theory
DS structure
weighted
average
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进多传感器数据融合算法的温室环境检测研究
宋坤
李雨婷
张钰颖
高佳乐
杨玉强
李依潼
《现代电子技术》
2023
2
下载PDF
职称材料
2
侧扫声纳检测沉船目标的轻量化DETR-YOLO法
汤寓麟
李厚朴
张卫东
边少锋
翟国君
刘敏
张晓平
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2022
7
下载PDF
职称材料
3
面向嵌入式系统的轻量级目标检测算法
刘鸿志
王耀力
常青
《电子设计工程》
2022
1
下载PDF
职称材料
4
一种改进YOLOv5的X光违禁品检测模型
董乙杉
李兆鑫
郭靖圆
陈天宇
卢树华
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023
6
原文传递
5
基于证据理论的概率盒融合改进方法
杜奕
唐洪
丁家满
刘力强
《昆明理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018
0
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