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基于LAM-Net的轨道侵入界异物自主检测系统 被引量：5
1
作者 叶涛 赵宗扬 郑志康 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期206-218,共13页
针对轨道入侵异物对行车安全造成的极大威胁,而现有的轨道目标检测算法难以平衡检测精度和速度、易受复杂环境影响以及难以部署于嵌入式设备等问题,提出了一种轻量型自适应多尺度卷积神经网络,其通过特征图线性变换简化特征提取过程,使... 针对轨道入侵异物对行车安全造成的极大威胁,而现有的轨道目标检测算法难以平衡检测精度和速度、易受复杂环境影响以及难以部署于嵌入式设备等问题,提出了一种轻量型自适应多尺度卷积神经网络,其通过特征图线性变换简化特征提取过程,使用自适应多尺度特征融合优化特征表达能力,并通过设计轻量型注意力进一步提升异物检测精度;同时,结合NVIDIA Jetson TX2嵌入式平台,研制了轨道入侵异物自主检测系统。实验结果表明,本文提出的模型很好地平衡了检测速度和精度,在NVIDIA GeForce GTX1080Ti的GPU平台上对轨道数据集的检测速度为297 FPS,检测精度为92.96%,比YOLOv4-tiny高7.72%,实现了在轨道交通复杂场景下高精度、高速度以及高鲁棒性的检测入侵异物。 展开更多
关键词 目标检测算法 轻量型卷积神经网络 深度学习 轨道入侵异物 自适应特征融合 检测系统
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基于FRL-Net的高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异物检测方法研究
2
作者 赵宗扬 康杰虎 +2 位作者 吴斌 叶涛 张振 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期239-249,共11页
针对轨道入侵异物严重威胁行车安全,而基于广义深度学习的目标检测方法无法打破大数据驱动的训练壁垒、小样本目标检测方法在复杂轨道环境中对多尺度入侵异物检测能力差、鲁棒性低等问题,本文提出了一种高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异... 针对轨道入侵异物严重威胁行车安全,而基于广义深度学习的目标检测方法无法打破大数据驱动的训练壁垒、小样本目标检测方法在复杂轨道环境中对多尺度入侵异物检测能力差、鲁棒性低等问题,本文提出了一种高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异物检测模型。该模型采用元学习策略,通过多尺度小样本入侵异物特征提取模块增强模型对于不同尺度小样本异物特征的表达能力。使用轨道入侵异物元特征精准重加权模块对小样本异物的元特征进行精准优化。提出小样本轨道入侵异物检测优化模块进一步提升模型的检测性能。实验结果表明,该模型在7-way 30-shot的小样本轨道异物检测任务中的平均检测精度为81.8%,比FSRW高3.2%,更适合在实际轨道环境中检测多尺度小样本入侵异物。 展开更多
关键词 轨道入侵异物 元学习 小样本目标检测 多尺度 深度学习
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基于TOI-Net的高精度货车超载智能判别方法
3
作者 梁健 康杰虎 +2 位作者 赵宗扬 吴斌 王雪森 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期319-328,共10页
针对货车超载运输为道路安全带来巨大威胁,而目前主流的货车超载判别方法存在判别效率低、监管范围小、检测成本高的问题,提出了一种基于TOI-Net的高精度货车超载智能判别方法。首先,设计了针对于超载判别任务的货车行驶轨迹图像生成方... 针对货车超载运输为道路安全带来巨大威胁,而目前主流的货车超载判别方法存在判别效率低、监管范围小、检测成本高的问题,提出了一种基于TOI-Net的高精度货车超载智能判别方法。首先,设计了针对于超载判别任务的货车行驶轨迹图像生成方法,可将多维度货车行驶轨迹时空数据转化为货车行驶轨迹图像,在降低数据复杂性的同时实现了特征的聚合;然后,设计了一个高精度货车超载智能判别模型TOI-Net,其由RepVGG模块和位置注意力模块组成,能够充分挖掘货车行驶轨迹数据中的超载信息特征,高效完成超载判别任务。在货车超载数据集上的实验结果表明,所提方法的超载判别准确率为96.1%,且性能指标均高于主流识别网络,实现了对于货车超载行为的精确、快速和全面的判别。 展开更多
关键词 智能交通 人工智能 货车超载判别 卷积神经网络 注意力机制
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基于LGF-Net的全天候轨道入侵异物智能检测系统
4
作者 赵宗扬 康杰虎 +2 位作者 梁健 叶涛 吴斌 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期285-299,共15页
针对轨道入侵异物为行车安全带来巨大威胁,而现有的轨道目标检测模型检测精度和速度难以平衡、复杂轨道环境中多尺度目标检测鲁棒性差等问题,提出了一种全天候高精度实时多尺度轨道入侵异物检测模型。该模型通过使用双分支结构和线性特... 针对轨道入侵异物为行车安全带来巨大威胁,而现有的轨道目标检测模型检测精度和速度难以平衡、复杂轨道环境中多尺度目标检测鲁棒性差等问题,提出了一种全天候高精度实时多尺度轨道入侵异物检测模型。该模型通过使用双分支结构和线性特征变换提升模型的特征提取速度;通过改进Transformer结构使轻量型模型能够建模全局上下文信息;通过设计高丰富度特征融合结构和轻量型注意力机制进一步提升模型的多尺度目标检测能力。此外,本文将该模型进行嵌入式移植并研制智能检测系统。实验结果表明,本文所提出的模型在实际轨道场景采集的数据集中检测精度和速度分别为94.93%和132 fps,比YOLOv5s高3.09%,能够满足在复杂轨道场景中高精度实时检测多尺度入侵异物的应用需求。 展开更多
关键词 轨道入侵异物 目标检测 深度学习 神经网络 检测系统
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综合管理在慢性肾脏病3～4期患者中的应用效果 被引量：3
5
作者 张和平 徐丹 +5 位作者 岳燕林 张捷 刘佳丽 王小红 赵宗阳 廖华伟 《中国医药导报》 CAS 2019年第28期106-109,共4页
目的探讨综合管理在慢性肾脏病3~4期患者中的应用效果。方法选取川北医学院附属医院、西充县康桥医院和南充友豪医院在2016年3月~2018年2月收治的慢性肾脏病3~4期患者81例,以抽签形式随机分为对照组(40例)和观察组(41例)。分别采用常规... 目的探讨综合管理在慢性肾脏病3~4期患者中的应用效果。方法选取川北医学院附属医院、西充县康桥医院和南充友豪医院在2016年3月~2018年2月收治的慢性肾脏病3~4期患者81例,以抽签形式随机分为对照组(40例)和观察组(41例)。分别采用常规管理、综合管理,观察3个月比较两组管理效果。结果观察组饮食管理、治疗管理、躯体活动管理和社会心理管理评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组管理3个月后营养正常患者比例明显高于对照组,血尿酸水平低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论综合管理在慢性肾脏病3~4期患者中的应用效果突出,可显著改善患者营养状态及降低血尿酸水平,提升疾病管理能力,值得推广。 展开更多
关键词 综合管理 慢性肾脏病 血尿酸 营养
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基于ResNeXt卷积神经网络的轨道目标检测实验设计 被引量：2
6
作者 叶涛 赵宗扬 张晞 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2021年第11期237-242,共6页
文章以列车行驶前方障碍物检测为例,介绍了根据所搭建的轨道目标智能检测实验平台设计和改进深度神经网络模型,并将其应用于实际场景的做法。选择了ResNeXt主干特征提取网络,使模型的特征提取能力更强;采用了自适应特征融合优化方法和... 文章以列车行驶前方障碍物检测为例,介绍了根据所搭建的轨道目标智能检测实验平台设计和改进深度神经网络模型,并将其应用于实际场景的做法。选择了ResNeXt主干特征提取网络,使模型的特征提取能力更强;采用了自适应特征融合优化方法和注意力机制,大幅度提升了算法在铁路环境中的检测性能。 展开更多
关键词 卷积神经网络 ResNeXt 深度学习 案例驱动教学
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