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基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测
1
作者 洪炎 汪磊 +2 位作者 苏静明 汪瀚涛 李木石 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第6期61-69,共9页
现有基于深度学习的输送带异物检测模型较大,难以在边缘设备部署,且对不同尺寸异物和小目标异物存在错检、漏检情况。针对上述问题,提出一种基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测方法。采用深度可分离卷积、压缩和激励(SE)网络将YOLOv8... 现有基于深度学习的输送带异物检测模型较大,难以在边缘设备部署,且对不同尺寸异物和小目标异物存在错检、漏检情况。针对上述问题,提出一种基于改进YOLOv8的煤矿输送带异物检测方法。采用深度可分离卷积、压缩和激励(SE)网络将YOLOv8主干网络中C2f模块的Bottleneck重新构建为DSBlock,在保持模型轻量化的同时提升检测性能;为增强对不同尺寸目标物体信息的获取能力,引入高效通道注意力(ECA)机制,并对ECA的输入层进行自适应平均池化和自适应最大池化操作,得到跨通道交互MECA模块,以增强模块的全局视觉信息,进一步提升异物识别精度;将YOLOv8的3个检测头修改为4个轻量化小目标检测头,以增强对小目标的敏感性,有效降低小目标异物的漏检率和错检率。实验结果表明:改进YOLOv8的精确度达91.69%,mAP@50达92.27%,较YOLOv8分别提升了3.09%和4.07%;改进YOLOv8的检测速度达73.92帧/s,可充分满足煤矿输送带异物实时检测的需求;改进YOLOv8的精确度、mAP@50、参数量、权重大小和每秒浮点运算数均优于SSD,Faster-RCNN,YOLOv5,YOLOv7-tiny等主流目标检测算法。 展开更多
关键词 输送带异物检测 YOLOv8 se网络 高效通道注意力机制 轻量化 小目标检测 自适应平均池化 自适应最大池化
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产学研区域共生系统协同创新效率研究 被引量：17
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作者 段云龙 乐念 王墨林 《中国科技论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第7期34-43,共10页
本文考虑到各省产学研三大创新主体之间存在科研交流与合作,因此将超效率DEA模型与网络DEA模型结合起来研究各省产学研之间协同创新效率,打开了区域共生系统协同创新的“黑箱”。研究结果表明:①区域共生系统下各地区的研究机构、高等... 本文考虑到各省产学研三大创新主体之间存在科研交流与合作,因此将超效率DEA模型与网络DEA模型结合起来研究各省产学研之间协同创新效率,打开了区域共生系统协同创新的“黑箱”。研究结果表明:①区域共生系统下各地区的研究机构、高等院校、企业单位三大主体的创新效率极其不均衡;②不考虑共生关系时得出的结果存在偏误,而从区域共生系统下各地区协同创新耦合度得分的结果来看,得分偏高的地区都处在经济发达和科研水平较高的地区,西北地区的耦合度得分偏低;③目前区域共生模式中暂时还不存在一体化共生模式,大部分城市都处在点、线共生模式中,并且各地区会沿着点、线、面、一体化的“正金字塔型”方向转化,最终发展成为“倒金字塔型”的格局。 展开更多
关键词 产学研 共生系统 协同创新 se-网络DEA
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基于SPMYOLOv3的水面垃圾目标检测 被引量：7
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作者 王一早 马纪颖 +1 位作者 罗星 王书哲 《计算机系统应用》 2023年第3期163-170,共8页
为解决水面垃圾检测中存在目标形状尺度差异大,难以区分背景以及目标偏小的问题,本文提出了一种SPMYOLOv3目标检测算法来实现对水面垃圾的检测.首先,对收集到的水面垃圾数据集进行标注,使用改进的K-means算法对数据集重新聚类,得到与数... 为解决水面垃圾检测中存在目标形状尺度差异大,难以区分背景以及目标偏小的问题,本文提出了一种SPMYOLOv3目标检测算法来实现对水面垃圾的检测.首先,对收集到的水面垃圾数据集进行标注,使用改进的K-means算法对数据集重新聚类,得到与数据集更匹配的先验框.其次,在YOLOv3的主干网络后添加SE-PPM模块,加强目标的特征信息,保证目标尺度不变且保留全局信息.再使用多向金字塔网络对不同尺度的特征图进行融合,获得携带更加丰富的上下文信息的特征图.最后使用在损失函数中使用focal loss计算负样本的置信度损失,抑制了YOLOv3中正负样本不均衡问题.改进后的算法在水面垃圾数据集上的实验结果表明,相比于原YOLOv3算法检测精度提升了3.96%. 展开更多
关键词 水面垃圾检测 YOLOv3模型 特征融合 se-PPM网络 focal loss
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基于SE-Hardnet网络的无人机图像目标匹配算法
4
作者 苏文博 房群忠 +1 位作者 徐保树 张程硕 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第5期693-701,共9页
针对无人机对目标进行匹配定位过程中,面临图像旋转变化及视角尺寸过小导致的图像特征提取困难等问题,提出了一种融合候选区域检测与SE-Hardnet特征提取网络的无人机目标图像匹配算法。通过Edge Boxes算法检测候选区域,结合SE-Hardnet... 针对无人机对目标进行匹配定位过程中,面临图像旋转变化及视角尺寸过小导致的图像特征提取困难等问题,提出了一种融合候选区域检测与SE-Hardnet特征提取网络的无人机目标图像匹配算法。通过Edge Boxes算法检测候选区域,结合SE-Hardnet网络进行特征提取,实现了目标图像的精确匹配。实验结果表明,所提算法在图像发生角度、尺寸变化时,具有更高的匹配正确率和鲁棒性,在近距离条件下图片数据集中的匹配正确率比现阶段图像匹配算法高8%~11%。为无人机目标定位提供了一种可行和有效的手段。 展开更多
关键词 图像匹配 候选区域检测 Edge Boxes算法 特征提取 注意力机制 se-Hardnet网络 相似性度量 无人机目标定位
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一种利用双端电气量的故障测距新算法 被引量：3
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作者 张向聪 夏经德 +2 位作者 陈伟利 王波 康小宁 《西安工程大学学报》 CAS 2016年第2期218-224,共7页
针对现有双端量故障测距算法求解过程趋于复杂化等问题,提出一种基于对称分量法的双端量故障测距新算法.根据附加正序网络中线路两端正序电压相量之差与正序电流相量之和的比值特性建立故障测距方程式,并通过求解测距方程实现故障测距.... 针对现有双端量故障测距算法求解过程趋于复杂化等问题,提出一种基于对称分量法的双端量故障测距新算法.根据附加正序网络中线路两端正序电压相量之差与正序电流相量之和的比值特性建立故障测距方程式,并通过求解测距方程实现故障测距.该算法能够在线计算出线路正序参数和系统正序阻抗,减小了输电线路参数和系统阻抗对测距精度的影响具有计算量小,不存在伪根的优点.ATP仿真结果表明,该算法也不受故障类型、故障距离和故障电阻的影响,具有较高的测距精度. 展开更多
关键词 对称分量法 双端量 正序网络 比值特性 故障分量
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