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基于神经网络的机动目标信息融合与并行自适应跟踪 被引量：18
1
作者 敬忠良 徐宏 +1 位作者 周雪琴 戴冠中 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第6期715-719,共5页
基于“当前”统计模型和 BP神经网络 ,提出一种新的机动目标神经网络信息融合与并行自适应跟踪算法 ( NIFPAT)。该算法采用双滤波器并行结构 ,利用全状态反馈 ,通过 BP网络调整系统方差以适应目标的运动变化 。
关键词 信息融合 神经网络 目标跟踪 自适应跟踪
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引入视觉机制的SSD网络在摩托车头盔佩戴检测中的应用 被引量：21
2
作者 刘琛 王江涛 王明阳 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期144-151,共8页
近年来摩托车驾驶的安全问题越来越受到关注,摩托车手头盔的佩戴对自身的安全十分重要。针对于摩托车手是否佩戴头盔的检测问题,为提高检测网络的准确率和鲁棒性,对主流的一步检测网络SSD-Net引入类似视觉机制的模块,对网络的特征图在... 近年来摩托车驾驶的安全问题越来越受到关注,摩托车手头盔的佩戴对自身的安全十分重要。针对于摩托车手是否佩戴头盔的检测问题,为提高检测网络的准确率和鲁棒性,对主流的一步检测网络SSD-Net引入类似视觉机制的模块,对网络的特征图在通道和空间上进行了权重的重新选择。并增加了类似人类视觉偏心率机制的RFB模块。通过使用Mosaic方法进行数据增强,并采用余弦衰减学习率来优化网络。实验结果表明改进后的网络对摩托车头盔佩戴的检测结果比原始SSD-Net提升了4%的MAP,具有更好的应用效果。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 视觉机制 SSD-net 头盔检测
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深水抗风浪网箱监测系统研制方案的探讨 被引量：14
3
作者 刘丽珍 石晓天 《海洋渔业》 CSCD 2007年第1期90-94,共5页
探讨一种声学监测方案,用高频、窄脉冲和分裂波束技术,实时监测养殖鱼的进食、生长情况,随时评估网箱内总量的增长情况,并且从水产行业的成本可承受性的实际出发,将成本控制在用户可接受的水平上。
关键词 深水网箱 声学监测 目标强度 分裂波束
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基于网靶和高速数据采集方法的弹丸速度测量 被引量：12
4
作者 刘福才 刘阳 +1 位作者 王世国 王振春 《兵工自动化》 2008年第3期72-74,共3页
根据弹丸出口速度测量原理,提出一种基于网靶区截装置和高速数据采集的弹丸飞行速度测量方法。在合理设计放大隔离电路的同时,用数字滤波方法滤除干扰信号,增加测量可靠性,并分析选取相应参数对测速精度的影响,最后通过实弹发射实验验... 根据弹丸出口速度测量原理,提出一种基于网靶区截装置和高速数据采集的弹丸飞行速度测量方法。在合理设计放大隔离电路的同时,用数字滤波方法滤除干扰信号,增加测量可靠性,并分析选取相应参数对测速精度的影响,最后通过实弹发射实验验证了该方法可以满足弹丸速度测量的要求。 展开更多
关键词 弹丸速度测量 网靶 放大隔离 高速采集
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电阻网靶破片群速度测量方法 被引量：12
5
作者 王高 尹国鑫 +2 位作者 李仰军 周承仙 冯巧玲 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期47-50,55,共5页
针对网靶只能测量首个弹丸或破片速度的问题,提出了电阻网靶测量方法。该方法的实质是将普通网靶的串联网线改为并联,并且给每条网线串联一个电阻。当破片穿过靶面时,任一网线被打断都会引起总电阻变化,根据两靶总电阻变化的时间间隔和... 针对网靶只能测量首个弹丸或破片速度的问题,提出了电阻网靶测量方法。该方法的实质是将普通网靶的串联网线改为并联,并且给每条网线串联一个电阻。当破片穿过靶面时,任一网线被打断都会引起总电阻变化,根据两靶总电阻变化的时间间隔和幅度大小,可以测出多个破片的速度、估计破片大小。仿真与测试表明:根据数据采集显示装置记录的波形以及电阻网靶的参数,可计算出单个破片的飞行速度和尺寸范围,从而可以进一步分析破片群的飞行速度、速度分布和尺寸分布。 展开更多
关键词 战斗部 破片群 速度测量 网靶
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浅谈如何建立三层体系结构的ASP.NET应用程序 被引量：8
6
作者 胡杰 《青岛职业技术学院学报》 2005年第4期67-70,共4页
本文讨论了三层结构的概念以及如何建立三层体系结构的ASP.NET应用程序,并通过一个实际例子说明利用ASP.NET建立三层结构应用程序的具体过程。同时讨论了业务逻辑层程序中自定义类(组件)的设计方法与实际应用。
关键词 ASP.net 程序设计 三层结构 自定义类 业务对象
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雷达组网反隐身技术探讨 被引量：10
7
作者 韩英臣 张永顺 刘芸江 《电子对抗技术》 2003年第2期9-12,共4页
根据目前隐身飞机的特点 ,讨论了雷达组网反隐身的可行性 ,并给出了某一地空导弹武器系统组网反隐身的方框图及工作原理 ,给出了数据处理过程及计算机仿真结果 。
关键词 雷达网 反隐身 目标跟踪 数据融合
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基于卷积神经网络的农作物智能图像识别分类研究 被引量：6
8
作者 吴蓓 肖黎 《农机化研究》 北大核心 2023年第12期20-23,29,共5页
首先,介绍了卷积神经网络结构、各个模块的工作原理和Retina-Net目标检测算法;然后,采用颜色直方图特征提取方法,实现了卷积神经网络的农作物智能图像识别分类算法。实验结果表明:该算法可以准确地对番茄枝上的番茄进行识别测试,且准确... 首先,介绍了卷积神经网络结构、各个模块的工作原理和Retina-Net目标检测算法;然后,采用颜色直方图特征提取方法,实现了卷积神经网络的农作物智能图像识别分类算法。实验结果表明:该算法可以准确地对番茄枝上的番茄进行识别测试,且准确率较高,有效性和准确性强,能够满足实时果实识别的应用需要。 展开更多
关键词 农作物 图像识别 卷积神经网络 Retina-net 目标检测 特征提取
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一种多站标靶点云整体配准算法 被引量：9
9
作者 杨荣华 吕美英 花向红 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期1189-1193,共5页
针对普通多站标靶点云配准方法需进行基于传统测量设备的控制测量问题,提出了一种新的多站标靶点云配准方法。该方法使用三维激光扫描仪和卷尺同时完成点云数据的采集和控制测量外业工作,并将经典测边网平差理论引入到多站标靶点云配准... 针对普通多站标靶点云配准方法需进行基于传统测量设备的控制测量问题,提出了一种新的多站标靶点云配准方法。该方法使用三维激光扫描仪和卷尺同时完成点云数据的采集和控制测量外业工作,并将经典测边网平差理论引入到多站标靶点云配准领域,给出了相应误差方程的构建方法。实验结果不仅表明了该方法的有效性,而且证明了三维激光扫描技术应用于控制测量的可行性。 展开更多
关键词 地面三维激光扫描 多站点云配准 测边网 标靶
原文传递
国家速滑馆索网结构形态分析关键问题研究 被引量：8
10
作者 白光波 王哲 +4 位作者 陈彬磊 朱忠义 王毅 邢珏蕙 沈莉 《钢结构（中英文）》 2020年第7期54-61,共8页
系统梳理了2022年北京冬奥会国家速滑馆索网结构形态分析中的关键问题,包括位形优化、固定边界下的形态分析和考虑弹性边界的形态控制。位形优化部分,介绍了决定索网位形关键参数的选取策略。首先基于理论双曲抛物面方程建立索网位形的... 系统梳理了2022年北京冬奥会国家速滑馆索网结构形态分析中的关键问题,包括位形优化、固定边界下的形态分析和考虑弹性边界的形态控制。位形优化部分,介绍了决定索网位形关键参数的选取策略。首先基于理论双曲抛物面方程建立索网位形的数学描述;然后证明了正交正放双曲抛物面索网每个网格的四个角点共面,该特性使屋面模块可以按照平面设计和加工,显著降低加工和安装难度,从工程实施角度提出了索网位形控制的需求。之后根据几何约束条件,提炼出决定索网位形的关键参数,并通过参数分析,综合考虑JGJ 257—2012《索结构技术规程》建议范围、环桁架受力、预应力水平、刚度与用索量等因素,分别选取承重索垂度和稳定索拱度为8.25 m和7 m,进而确定索网的目标位形。形态分析环节实现了固定边界条件下的索网形态控制。考虑边界形状、拓扑关系、预应力和屋顶重量分布等因素的共同影响,通过形态分析,使索网初始态位形相对理论抛物面最大偏差距离不超过5 mm,基本吻合双曲抛物面,同时索网水平投影为严格的正交正放网格,保证每个网格的四个角点共面。通过调节预应力水平,可以控制预应力在索包络力中所占比重和几何刚度在结构总刚度中所占比重,达到结构综合指标最优。考虑弹性边界的形态控制是索网形态分析的最终目标。首先分析了支承结构弹性变形对索网形态的影响,发现直接应用固定边界形态分析得到的索网初应变时,索网初始态位形最大偏差为502 mm,承重索和稳定索内力分别下降了11.1%和7.3%。然后通过环桁架预变形和修正索网初应变,使主受力体系初始态中的索网形态与固定边界结果一致,实现了弹性边界下的索网形态控制,同时还使环桁架和斜拉索到达预定形态。 展开更多
关键词 国家速滑馆 索网 参数分析 目标位形 形态分析 形态控制
原文传递
基于Res-Net深度特征的SAR图像目标识别方法 被引量：7
11
作者 刘飞 高红艳 +2 位作者 卫泽刚 刘亚军 钱郁 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期624-631,共8页
采用Res-Net学习合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像多层次深度特征,并基于结构相似性准则选取其中的有效成分。通过联合稀疏表示对选取的多层次深度特征进行表征和分析,判定输入样本的目标类别。利用MSTAR数据集进行测试... 采用Res-Net学习合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像多层次深度特征,并基于结构相似性准则选取其中的有效成分。通过联合稀疏表示对选取的多层次深度特征进行表征和分析,判定输入样本的目标类别。利用MSTAR数据集进行测试,该方法对10类目标的识别率达到99.02%,对于俯仰角差异以及噪声干扰的稳健性更优。该方法能够有效结合Res-Net和联合稀疏表示在特征提取和分类决策方面的优势,提升识别方法的整体性能。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 Res-net 结构相似性 联合稀疏表示
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基于多Agent的多机协同空战仿真系统设计和实现 被引量：7
12
作者 高翔 王宏柯 +1 位作者 王治军 裴璐 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期807-811,共5页
设计了一种基于多Agent的多机协同空战仿真系统,分别对该系统的建模框架和仿真框架进行了构建。在建模部分提出了系统各类Agent的Petri网模型和基于知识查询处理语言(knowledge query manipulationlanguage,KQML)的模糊通信机制,仿真部... 设计了一种基于多Agent的多机协同空战仿真系统,分别对该系统的建模框架和仿真框架进行了构建。在建模部分提出了系统各类Agent的Petri网模型和基于知识查询处理语言(knowledge query manipulationlanguage,KQML)的模糊通信机制,仿真部分则采用独立于建模框架的仿真信息控制结构和小规模协同分配算法实现。仿真结果表明,该系统与实际符合较好,仿真速度和精度高,验证了该系统的有效性。 展开更多
关键词 多AGENT 多机协同 PETRI网 目标分配 仿真系统
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基于深度学习的重叠红外刑侦目标提取算法研究
13
作者 于晓 姜晨慧 《黑龙江工业学院学报（综合版）》 2024年第2期85-93,共9页
刑侦图像处理中,由于人活动的随意性和主观性,导致红外图像中存在手印重叠的问题,使得处理此类图像中重叠目标的提取较为复杂。针对重叠红外刑侦目标提取困难的问题,提出一个ResEU-Net网络模型,用于定位和分割手印目标区域以及重叠目标... 刑侦图像处理中,由于人活动的随意性和主观性,导致红外图像中存在手印重叠的问题,使得处理此类图像中重叠目标的提取较为复杂。针对重叠红外刑侦目标提取困难的问题,提出一个ResEU-Net网络模型,用于定位和分割手印目标区域以及重叠目标区域。此外,通过基于坐标变换和图像融合算法,有效地提取和复原单个重叠手印。通过算法实验结果及所提出网络模型的对比试验,验证了方法在提取红外重叠刑侦目标时的准确性和优越性。ResEU-Net网络模型的评估指标,包括mIoU、mAP以及准确率等,均优于其他模型。与其他目标提取方法相比,方法在提取整体手印目标、手印的重叠目标和单独手印目标时都具有较高的准确性和完整性。 展开更多
关键词 刑侦图像处理 目标提取 坐标变换 ResEU-net
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基于B/S结构和.Net平台的研究生培养管理信息系统的设计 被引量：5
14
作者 郝力 段继男 《贵州工业大学学报（社会科学版）》 2007年第5期175-178,共4页
简要分析目前我校研究生培养管理系统的设计和使用现状,基于B/S结构的研究生培养管理信息系统提出了一些创新性的管理思路。
关键词 研究生培养 管理信息系统 面向对象 B/S net
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基于改进蜂群算法的雷达网目标分配方法 被引量：5
15
作者 王蓉 周雪梅 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2017年第12期92-96,共5页
针对雷达网目标分配的问题,提出基于改进蜂群算法的雷达网目标分配方法,利用改进蜂群算法对目标函数进行寻优并确定目标分配方案。在该算法中,跟随蜂采用双向轮盘赌的方式选择引领蜂,有助于获得全局最优解,提高算法收敛速度。仿真结果表... 针对雷达网目标分配的问题,提出基于改进蜂群算法的雷达网目标分配方法,利用改进蜂群算法对目标函数进行寻优并确定目标分配方案。在该算法中,跟随蜂采用双向轮盘赌的方式选择引领蜂,有助于获得全局最优解,提高算法收敛速度。仿真结果表明,改进蜂群算法能够有效对雷达网目标分配问题进行优化求解,与基本蜂群算法相比,收敛速度快、全局寻优能力增强。在此基础上,发现改变算法参数会影响到雷达网目标分配方案,如何确定最优参数,将是下一步研究的方向。 展开更多
关键词 改进蜂群算法 雷达网 目标分配
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基于YoloV3的实时视频行人检测算法 被引量：3
16
作者 张梦鸽 李健 陈慧雯 《单片机与嵌入式系统应用》 2022年第6期29-32,共4页
本文提出一种基于YoloV3的视频检测算法,使用Mobile Net的思想优化模型,并采用基于三帧差分法和粒子滤波的视频运动自适应推理算法,充分利用视频前后帧之间的目标关联性,将其部署在VisionSeed上。实验结果表明,在COCO数据集上实现了0.33... 本文提出一种基于YoloV3的视频检测算法,使用Mobile Net的思想优化模型,并采用基于三帧差分法和粒子滤波的视频运动自适应推理算法,充分利用视频前后帧之间的目标关联性,将其部署在VisionSeed上。实验结果表明,在COCO数据集上实现了0.331 s的单帧检测速率,速度提升了31.9%,满足了嵌入式平台的运行要求。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 YoloV3算法 VisionSeed Mobile-net
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一种基于CA-Net的面部口罩分割方法
17
作者 李珂然 陈胜 柯盼盼 《电子科技》 2023年第6期64-71,共8页
佩戴不同材质、型号的口罩对病毒传播的防控效果各不相同,对图像数据集中的口罩进行分割,将有助分析不同类型的口罩在防控效果上的差异。当前,面部口罩检测算法较多,但缺乏进一步的分割,为此文中提出一种基于图像处理和深度学习的面部... 佩戴不同材质、型号的口罩对病毒传播的防控效果各不相同,对图像数据集中的口罩进行分割,将有助分析不同类型的口罩在防控效果上的差异。当前,面部口罩检测算法较多,但缺乏进一步的分割,为此文中提出一种基于图像处理和深度学习的面部口罩分割方法。文中所提方法是一种改进的对比度自适应直方图均衡化预处理方法,其通过亮度自适应调整减少因部分图像过暗导致的传统预处理效果不佳的影响。以SSD(Single Shot MultiBox Detector)进行口罩预检测,对结果以CA-Net(Comprehensive Attention Convolutional Neural Networks)进行口罩分割。CA-Net以U-Net为骨干网络,增加了空间注意模块、通道注意模块和尺度注意模块以便同时实现关于特征地图的空间、通道和比例的综合注意力引导,突出空间位置、通道和尺度。使用该方法初步分割结果的Dice系数评价指标可以达到79.18%±3.44%;增加预处理和后处理操作后,Dice系数可提升至84.03%±2.81%,表明文中所提方法能够明显改善视觉分割结果。 展开更多
关键词 目标检测 HSV空间转换 亮度自适应调整 图像分割 深度学习 CA-net 闭运算 SSD
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基于改进YOLOv5s的水果目标检测研究
18
作者 刘麒 盛德庆 +1 位作者 孙万龙 王影 《吉林化工学院学报》 CAS 2023年第7期34-41,共8页
为了准确识别果树上不同的水果目标,解决对果实识别精度不理想等问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法。首先,在回归框预测损失上,将EIoU损失函数应用到YOLOv5s上,使目标框与锚框的宽度和高度之差达到最小;其次,在主干网络上添加ECA-Net... 为了准确识别果树上不同的水果目标,解决对果实识别精度不理想等问题,提出一种基于YOLOv5s的改进算法。首先,在回归框预测损失上,将EIoU损失函数应用到YOLOv5s上,使目标框与锚框的宽度和高度之差达到最小;其次,在主干网络上添加ECA-Net注意力机制,以更好地提取不同果实目标的特征。实验结果表明,YOLOv5s+ECA+EIoU loss的综合性能优势明显,与现有的几种网络算法对比,改进后的算法各项数据均优于其他算法,进而验证了改进的有效性,可以为机器人采摘时的目标检测研究提供必要的技术支持。 展开更多
关键词 目标检测 水果 YOLOv5s ECA-net EIoU loss
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注意力感知的多尺度语义视杯盘分割
19
作者 燕杨 曹娅迪 黄文博 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第21期3203-3211,共9页
为了解决编码器-解码器网络结构在目标提取中抑制无关语义、跨越语义鸿沟等问题,以获取更高精度,采用UNet作为提取特征的主干网络;为了减轻浅层特征与深层特征语义的差异,设计一种融合注意力感知的多尺度语义池化模块(Channel-Spatial-P... 为了解决编码器-解码器网络结构在目标提取中抑制无关语义、跨越语义鸿沟等问题,以获取更高精度,采用UNet作为提取特征的主干网络;为了减轻浅层特征与深层特征语义的差异,设计一种融合注意力感知的多尺度语义池化模块(Channel-Spatial-Pyramid,CSP),替代早期层中的跳跃链接。CSP模块从空间与通道两个层面强调更有意义的语义信息,通过4个不同池化核的并行分支提取不同尺度特征,聚合所有分支结果与后期层特征拼接。实验结果表明,CSP-Net在彩色眼底图像视盘分割中的Dice指数可达99.6%,视杯分割结果的Dice指数为92.1%,相比现有算法均有提高。所提出的CSP-Net对于眼底图像中的微小目标提取的有效性及抗干扰性较高,可为青光眼筛查与诊断临床提借鉴。 展开更多
关键词 多尺度语义 注意力感知 目标提取 U-net
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基于工程环境背景下安全帽佩戴检测算法研究 被引量：3
20
作者 刘川 《河南科技》 2022年第4期7-12,共6页
针对当前安全帽佩戴检测算法存在结构复杂、鲁棒性差等问题,提出一种借助改进后的YOLOv3算法进行安全帽佩戴检测。利用包含通道注意力机制的SE-ResNeXt残差结构,替换YOLOv3模型中Darknet53网络的残差结构,在不加深网络结构的情况下,利... 针对当前安全帽佩戴检测算法存在结构复杂、鲁棒性差等问题,提出一种借助改进后的YOLOv3算法进行安全帽佩戴检测。利用包含通道注意力机制的SE-ResNeXt残差结构,替换YOLOv3模型中Darknet53网络的残差结构,在不加深网络结构的情况下,利用通道注意力机制,捕获特征有用信息,达到提高特征表示能力的目的。再利用空间池化金字塔模块,对待测图片进行多尺度提取,提高检测精度。最后将IOU损失函数替换成CIOU损失函数,在进一步提高检测精度的同时,加速模型收敛。通过自建数据集验证可知,改进后模型检测准确率相比于原始YOLOv3模型,检测平均精确度(mAP)提高了4.29%,每秒检测帧数(FPS)提高了8.67%。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv3 SE-ResNeXt SPP-net 损失函数
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