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基于数据优化的改进深度学习方法光伏出力超短期预测模型 被引量：6
1
作者 雷前 潘妍 +3 位作者 徐任超 黄继明 刘巽梁 潘榕 《电力大数据》 2021年第7期49-55,共7页
为解决光伏出力超短期预测模型精度不足和运算速度慢的问题,本文提出了一种基于数据优化的改进深度学习方法光伏出力超短期预测模型。首先,为提升模型的计算效率,通过数据预处理和动态指数平滑法对样本数据进行优化;随后,应用卷积神经... 为解决光伏出力超短期预测模型精度不足和运算速度慢的问题,本文提出了一种基于数据优化的改进深度学习方法光伏出力超短期预测模型。首先,为提升模型的计算效率,通过数据预处理和动态指数平滑法对样本数据进行优化;随后,应用卷积神经网络算法(CNN)构建的多阶卷积通道合并运算挖掘不同光伏电场间的时空耦合关系,得到反映多光伏电场光伏出力的融合特征值,将得到的融合特征值作为输入,利用改进深度学习算法进行分析,输出不同天气情况下的光伏超短期预测结果,以提高模型的预测精度;最后,基于实测光伏出力数据进行超短期预测,验证所提模型的有效性和准确性。算例分析表明,所提预测模型相比传统的超短期模型具有计算速度快和预测准确度高的优点。 展开更多
关键词 光伏出力 超短期预测 数据优化 改进深度学习 卷积通道
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基于多特征融合的行人检测方法 被引量：7
2
作者 顾伟 李菲菲 陈虬 《电子科技》 2021年第5期29-34,共6页
作为一个典型的目标检测问题,行人检测问题已成为近年来的研究热点。行人检测技术虽被广泛应用于智能交通、自动驾驶、视频监控以及行为分析等领域,但仍存在着需要解决的问题。文中在多特征融合的基础上提出了一个多通道特征模型,多通... 作为一个典型的目标检测问题,行人检测问题已成为近年来的研究热点。行人检测技术虽被广泛应用于智能交通、自动驾驶、视频监控以及行为分析等领域,但仍存在着需要解决的问题。文中在多特征融合的基础上提出了一个多通道特征模型,多通道特征模型由非深度学习分支、整体分支以及肢体分支组成。文中通过非深度学习分支提取出数量少、质量高的行人候选区域,减轻了滑动窗口穷举搜索带来的计算负担,提高了计算效率。该方法由多层卷积通道特征得到的整体分支以及肢体分支,分别通过人体整体信息和人体部位的语义信息来检测行人;使用多通道特征模型分别在Caltech行人数据集和INRIA行人数据集中进行训练和检测。实验结果表明,结合各分支的输出,文中提出的行人检测器具有较低的漏检率,在INRIA行人数据集和Caltech行人数据集中漏检率分别为8.24%和19.78%。 展开更多
关键词 行人检测 卷积神经网络 多通道特征 多层卷积通道特征 局部去相关通道特征 方向梯度直方图
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改进RRPN模型的遥感图像目标检测
3
作者 鲁晓波 郭艳光 辛春花 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期8-16,共9页
针对遥感目标背景复杂、易受外界环境干扰,传统方法无法满足复杂场景下的检测高精度与实时性要求的问题,提出基于改进RRPN模型的遥感图像目标检测方法。首先,将特征金字塔(FPN)架构引入到了模型的残差网络中,使得遥感图像的高、低层特... 针对遥感目标背景复杂、易受外界环境干扰,传统方法无法满足复杂场景下的检测高精度与实时性要求的问题,提出基于改进RRPN模型的遥感图像目标检测方法。首先,将特征金字塔(FPN)架构引入到了模型的残差网络中,使得遥感图像的高、低层特征得到了有效融合;其次,在特征提取网络中添加了通道和空间相融合的注意力机制(CBAM),提升了模型在遥感图像目标特征提取方面的跨通道和空间处理能力;此外,将剔除重叠建议框时的原始NMS算法优化为DIoUNMS算法,综合考虑遥感图像候选框之间的重叠度、距离、尺度大小等因素,使目标框的回归过程更加稳定。对比实验与消融实验显示,所提方法在公共数据集DOTA和HRSC2016上获得的平均精度均值mAP分别可高达77.30%、90.24%,较原始RRPN模型分别提高了8.29%、11.16%,且优于其他几种较新的经典模型,表明所提方法对于复杂环境下的遥感图像目标检测是合理且有效的。 展开更多
关键词 目标检测 遥感图像 带旋转的候选框算法 卷积通道注意力模块 DIoU-NMS 特征金字塔 DOTA HRSC2016数据集
融合卷积通道注意力的遥感图像目标检测方法
4
作者 王怀济 李广明 +2 位作者 张红良 申京傲 吴京 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期200-210,共11页
针对遥感目标检测中,目标分布不均匀、排列杂乱、大长宽比和尺寸变化剧烈等导致目标定位困难的问题,提出了一种融合卷积通道注意力的旋转目标检测方法。基于k-means进行改进,设计了在最优解下增加聚类簇之间距离的锚框设计方法;基于YOL... 针对遥感目标检测中,目标分布不均匀、排列杂乱、大长宽比和尺寸变化剧烈等导致目标定位困难的问题,提出了一种融合卷积通道注意力的旋转目标检测方法。基于k-means进行改进,设计了在最优解下增加聚类簇之间距离的锚框设计方法;基于YOLOv5进行改进,设计融合卷积通道注意力的网络模型,增强主干网络传达给特征金字塔顶层和底层的语义和定位特征;设计包含覆盖面积、中心点距离、宽高比和角度损失四种要素的目标框损失函数;优化YOLOv5的目标框宽高回归函数,自适应生成回归预测范围。实验在两个遥感公共数据集UCAS-AOD和HRSC2016上分别与5种具有代表性的方法进行比较,在UCAS-AOD数据集上,平均精度mAP达到了95.9%,相比于CSL方法,mAP提升了0.8个百分点;在HRSC2016数据集上,平均精度mAP达到了96.3%,速度FPS达到了77.5,相比于R3Det方法,mAP提升了0.3个百分点,FPS提升了5.46倍。实验结果表明,方法的整体性能超过了近年来一些代表性的方法,在两个遥感数据集中验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 旋转目标检测 YOLO 锚框 卷积通道注意力 回归函数优化 损失函数重构
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基于通道剪枝的轻量化空气质量检测方法
5
作者 崔雅博 窦小楠 +1 位作者 王昆 刘丽娜 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第4期90-94,121,共6页
针对传统空气质量检测系统结构复杂、部署困难以及成本较高的问题,利用图卷积网络对大气图像特征进行分析,提出了一种基于通道剪枝的轻量化空气质量检测算法。首先以ResNet50为基础网络训练一个PM 2.5指数检测网络,实现了空气质量初步... 针对传统空气质量检测系统结构复杂、部署困难以及成本较高的问题,利用图卷积网络对大气图像特征进行分析,提出了一种基于通道剪枝的轻量化空气质量检测算法。首先以ResNet50为基础网络训练一个PM 2.5指数检测网络,实现了空气质量初步的自动化检测。然后对网络模型中的所有卷积核通道和相关的参数传递进行图节点核权重边建模,以图表示形式输入GCN,并输出针对每个卷积核节点的剪枝重要性判别预测。最后根据GCN结果进行通道剪枝,使用原始数据集对剪枝后模型的参数进行微调,在保持网络检测精准度的情况下,实现网络模型的轻量化。通过对比实验和消融实验验证了提出的检测方法具有较高的检测精度,平均检测误差仅有5.31%,RMSE提升了0.52,R-square仅降低了0.018,解决了网络模型的参数量和计算量过大的问题,网络参数量从4.12×10^(7)降低至2.01×10^(7),FPS从16.78帧/s提升至30.9帧/s,为在便携式终端上实现空气质量检测任务提供了有力的技术支持。 展开更多
关键词 空气质量检测 大气图像 通道剪枝 卷积核通道 图卷积网络 网络轻量化
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基于通道分解的优化网络加速算法设计
6
作者 吴礼华 陈源宝 +2 位作者 黄双 黎烽云 涂生辉 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期193-197,共5页
随着视频行业的不断发展,受损视频帧检测应用也愈加广泛,为了满足视频帧检测中的实时性要求,对卷积神经网络中运算量来源进行分析,提出了一种基于特征图通道分解和卷积核通道分解的网络加速算法,并依此构建Group-Inception结构。通过特... 随着视频行业的不断发展,受损视频帧检测应用也愈加广泛,为了满足视频帧检测中的实时性要求,对卷积神经网络中运算量来源进行分析,提出了一种基于特征图通道分解和卷积核通道分解的网络加速算法,并依此构建Group-Inception结构。通过特征图通道分解的方式减少运算量,并能够自适应选择合适的卷积操作;利用卷积核通道分解技术在保证卷积效果和传统卷积相当的情况下大幅减少运算量。 展开更多
关键词 特征图通道分解 卷积核通道分解 卷积神经网络 网络加速
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