新时代高校网络育人共同体内涵厘定与路径建构

1

作者 刘春田 丛婷 《长春理工大学学报（社会科学版）》 2024年第2期77-81,共5页

高校网络育人共同体是基于共同的育人目标,旨在提高网络育人精准性和有效性的有机联合体。高校网络育人共同体概念的引入,为高校推进全员全过程全方位育人提供了新的思路。新时代高校网络育人共同体的根本目标就是落实立德树人根本任务... 高校网络育人共同体是基于共同的育人目标,旨在提高网络育人精准性和有效性的有机联合体。高校网络育人共同体概念的引入,为高校推进全员全过程全方位育人提供了新的思路。新时代高校网络育人共同体的根本目标就是落实立德树人根本任务,为党育人、为国育才。高校要把握网络育人共同体的深刻内涵和建构路径,创设网络育人共同体中的实体场域,加强共同体内部要素的有效联通,引导学生,关爱学生,服务学生。 展开更多

关键词 高校思想政治教育 网络育人 共同体

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波浪能装置的原理与优化设计

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作者 李欣芮 李浩廷 +1 位作者 杨润东 孙合明 《能源与节能》 2023年第12期26-29,57,共5页

主要研究在波浪激励的作用下,一种波浪能装置在实际工作中的运动规律。对波浪能装置,建立了基于牛顿三大定律和胡克定律的刚体运动模型,先仅考虑了在竖直方向上的一维运动微分方程,再考虑装置的平面运动。将装置的浮子和振子视为两个刚... 主要研究在波浪激励的作用下,一种波浪能装置在实际工作中的运动规律。对波浪能装置,建立了基于牛顿三大定律和胡克定律的刚体运动模型,先仅考虑了在竖直方向上的一维运动微分方程,再考虑装置的平面运动。将装置的浮子和振子视为两个刚体,每个刚体的运动可以转化为平面上的平动和转动。这2个刚体的运动规律可用6个微分方程进行描述。据装置的工况,得出微分方程的初始条件,后采用4阶Runge-Kutta方法求解微分方程,得出浮子和振子的运动规律,进而推导出稳定条件下,波浪能装置的输出功率,并且给出了在一定条件下装置输出最大功率时的阻尼系数。 展开更多

关键词 牛顿运动定律 微分方程 4阶Runge-Kutta方法 平面运动

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电子识别新技术的测试方法与评价体系

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作者 张芝 张茂松 +3 位作者 陈威民 刘伯松 王家瑞 谭国平 《现代交通技术》 2023年第6期24-29,共6页

深入研究了机动车电子标识功能及性能测试方法,通过实际测试场地进行专项测试验证与分析,提出了典型交通行业应用场景的测试方案,并依据测试规范进行了测试验证及方案优化。通过分析影响机动车电子标识应用效果的因素,建立了电子识别新... 深入研究了机动车电子标识功能及性能测试方法,通过实际测试场地进行专项测试验证与分析,提出了典型交通行业应用场景的测试方案,并依据测试规范进行了测试验证及方案优化。通过分析影响机动车电子标识应用效果的因素,建立了电子识别新技术测试评价体系。封闭场地测试验证结果表明,提出的测试方法与评价体系形成了完整的闭环测试验证流程,可用于验证电子识别新技术相关设备与原型平台的可靠性、实用性和系统功能性,对优化电子识别设备的实际工程应用效果具有指导意义。 展开更多

关键词 电子识别 功能测试 性能测试 测试方法 评价体系

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基于自适应并联结构神经网络的交通流量预测

4

作者 杨启文 李月 +2 位作者 吴君娜 陈俊风 薛云灿 《计算机测量与控制》 2023年第4期42-48,共7页

由于现有优化算法在全局优化方面的局限性,导致神经网络需要多次训练才能获得满意的结果;为了解决神经网络训练中的一致性问题,文章提出了一种自适应并联结构神经网络(APSNN);APSNN由多个神经网络单元并联组成,在训练过程中,采用常规优... 由于现有优化算法在全局优化方面的局限性,导致神经网络需要多次训练才能获得满意的结果;为了解决神经网络训练中的一致性问题,文章提出了一种自适应并联结构神经网络(APSNN);APSNN由多个神经网络单元并联组成,在训练过程中,采用常规优化算法对各神经网络单元进行训练;神经网络单元的训练样本由上一级神经网络单元的训练残差构成,通过训练残差在各神经网络单元中的单向传递,实现训练残差的逐级减少;神经网络根据训练残差,决定是否进行神经网络单元级联和结构扩张,从而保证训练结果的一致性;文章对5种非线性函数进行了神经网络逼近测试。与BP神经网络相比较,APSNN在50次不同初始条件下,训练精度十分稳定,具有很好的一致性;为了实现对交通流量预测,文章将APSNN与BP神经网络和小波神经网络进行了对比研究,结果表明:APSNN的预测总体标准差均小于BP神经网络和小波神经网络,交通流量的预测偏差较BP神经网络和小波神经网络分别降低2.7%和9.7%。 展开更多

关键词 人工神经 网络训练 残差自组织 BP

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动态秤称重过程的结构变形及数据曲线研究 被引量：1

5

作者 向思铭 王沈辉 沈金荣 《机械工程与自动化》 2021年第2期43-45,共3页

以动态物流包裹秤为对象,研究物体移动称重过程中造成的结构变形以及称重数据曲线。结构变形产生数据曲线,一方面,由于不同位置称重的结构变形不同,导致传感器形变差异,使称重数据不一致;另一方面,物体在移动称重过程中会有垂直方向加速... 以动态物流包裹秤为对象,研究物体移动称重过程中造成的结构变形以及称重数据曲线。结构变形产生数据曲线,一方面,由于不同位置称重的结构变形不同,导致传感器形变差异,使称重数据不一致;另一方面,物体在移动称重过程中会有垂直方向加速度,使数据偏离真实值。对此,建立有限元模型,划分动态连续称重过程为独立的静态称重位置点。研究称重位置点的传感器最终形变和物体垂直方向位移,按照时间连续分析,确定传感器形变差异和物体垂直方向加速度产生的数据曲线特征。经过测试,验证了数据曲线的真实存在性,并利用补偿算法消除数据曲线,以减小称重均值误差。 展开更多

关键词 动态称重 数据曲线 结构变形

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基于1D-CNN联合特征提取的轴承健康监测与故障诊断 被引量：14

6

作者 刘立 朱健成 +1 位作者 韩光洁 毕远国 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2379-2390,共12页

针对特定机械设备构建数据驱动的故障诊断模型缺乏泛化能力,而轴承作为各型机械的共有核心部件,对其健康状态的判定对不同机械的衍生故障分析具有普适性意义.提出了一种基于1D-CNN(one-dimensional convolution neural network)联合特... 针对特定机械设备构建数据驱动的故障诊断模型缺乏泛化能力,而轴承作为各型机械的共有核心部件,对其健康状态的判定对不同机械的衍生故障分析具有普适性意义.提出了一种基于1D-CNN(one-dimensional convolution neural network)联合特征提取的轴承健康监测与故障诊断算法.算法首先对轴承原始振动信号进行分区裁剪,裁剪获得的信号分区作为特征学习空间并行输入1D-CNN中,以提取各工况下的代表性特征域.为了避免对故障重叠信息的处理,优先使用对健康状态敏感的特征域构建轴承健康状态判别模型,若健康状态判别模型识别轴承未处于健康状态,特征域将与原始信号联合重构,通过耦合自动编码器开展故障模式判定.使用凯斯西储大学(Case Western Reserve University)的轴承数据开展实验,结果表明,该算法继承了深层学习模型的准确性和鲁棒性,具有较高的故障诊断精度和较低的诊断时延. 展开更多

关键词 工业物联网 故障诊断 轴承 一维卷积神经网络 联合特征

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离散四水库问题基准下基于n步Q-learning的水库群优化调度 被引量：4

7

作者 胡鹤轩 钱泽宇 +1 位作者 胡强 张晔 《中国水利水电科学研究院学报（中英文）》 北大核心 2023年第2期138-147,共10页

水库优化调度问题是一个具有马尔可夫性的优化问题。强化学习是目前解决马尔可夫决策过程问题的研究热点,其在解决单个水库优化调度问题上表现优异,但水库群系统的复杂性为强化学习的应用带来困难。针对复杂的水库群优化调度问题,提出... 水库优化调度问题是一个具有马尔可夫性的优化问题。强化学习是目前解决马尔可夫决策过程问题的研究热点,其在解决单个水库优化调度问题上表现优异,但水库群系统的复杂性为强化学习的应用带来困难。针对复杂的水库群优化调度问题,提出一种离散四水库问题基准下基于n步Q-learning的水库群优化调度方法。该算法基于n步Q-learning算法,对离散四水库问题基准构建一种水库群优化调度的强化学习模型,通过探索经验优化,最终生成水库群最优调度方案。试验分析结果表明,当有足够的探索经验进行学习时,结合惩罚函数的一步Q-learning算法能够达到理论上的最优解。用可行方向法取代惩罚函数实现约束,依据离散四水库问题基准约束建立时刻可行状态表和时刻状态可选动作哈希表,有效的对状态动作空间进行降维,使算法大幅度缩短优化时间。不同的探索策略决定探索经验的有效性,从而决定优化效率,尤其对于复杂的水库群优化调度问题,提出了一种改进的ε-greedy策略,并与传统的ε-greedy、置信区间上限UCB、Boltzmann探索三种策略进行对比,验证了其有效性,在其基础上引入n步回报改进为n步Q-learning,确定合适的n步和学习率等超参数,进一步改进算法优化效率。 展开更多

关键词 水库优化调度 强化学习 Q学习 惩罚函数 可行方向法

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多尺度融合注意力机制的胆囊癌显微高光谱图像分类 被引量：4

8

作者 高红民 朱敏 +3 位作者 曹雪莹 李臣明 刘芹 许佩佩 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期1173-1185,共13页

目的胆囊癌作为胆道系统中一种恶性程度极高的肿瘤,早期诊断困难、预后极差,因此准确鉴别胆囊病变对早期发现胆囊癌具有重要意义。目前胆囊癌的诊断主要依赖于超声、CT(computed tomography)等传统影像学方法,但准确性较低。显微高光谱... 目的胆囊癌作为胆道系统中一种恶性程度极高的肿瘤,早期诊断困难、预后极差,因此准确鉴别胆囊病变对早期发现胆囊癌具有重要意义。目前胆囊癌的诊断主要依赖于超声、CT(computed tomography)等传统影像学方法,但准确性较低。显微高光谱能够在获取生物组织图像信息的同时从生化角度对生物组织进行分析,从而实现对胆囊癌的早期诊断,相比于传统医学图像更具优势。因此,本文基于胆囊癌显微高光谱图像设计了一种基于多尺度融合注意力机制的网络模型,以提高分类准确率。方法提出多尺度融合注意力模块(multiscale squeeze-andexcitation-residual,MSE-Res)。MSE-Res模块引入改进的多尺度特征提取模块实现通道维上特征的融合,用一个最大池化层和一个上采样层代替1×1的卷积层来提取图像的显著特征。为了弥补池化层丢失的局部信息,在跳跃连接中加入一个1×1的卷积层。在多尺度特征提取模块后,引入注意力机制来学习不同通道间特征的相关性,实现通道间特征的融合,并通过残差连接使网络在提取图像深层特征的同时避免出现过拟合现象。结果在胆囊癌高光谱数据集上进行实验,本文模型的总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数分别为99.599%、99.546%和0.990,性能优于SE-ResNet(squeeze-and-excitation-residualnetwork)和Inception-SE-ResNet(inception-squeeze-andexcitation-residual network)。结论本文提出的MSE-ResNet能够有效利用高光谱图像的空间信息和光谱信息,提高胆囊癌分类准确率,在对胆囊癌的医学诊断方面具有一定的研究价值和现实意义。 展开更多

关键词 胆囊癌高光谱图像 多尺度特征融合 残差网络 图像分类 SE模块

原文传递

点渲染方式对量化点云主观质量的影响及算法优化

9

作者 陈章 尹宇杰 +1 位作者 冯芸 万帅 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期32-40,共9页

为探究点渲染方式对量化点云主观质量的影响并优化渲染算法,设计了不同基础几何体类型和渲染半径计算方式的点云主观质量评价实验。通过威尔科克森符号秩检验和双独立样本T检验,分析了基础几何体类型和最近邻渲染算法对几何和属性量化... 为探究点渲染方式对量化点云主观质量的影响并优化渲染算法,设计了不同基础几何体类型和渲染半径计算方式的点云主观质量评价实验。通过威尔科克森符号秩检验和双独立样本T检验,分析了基础几何体类型和最近邻渲染算法对几何和属性量化失真点云主观质量的影响。实验结果表明:基础几何体类型由于混叠程度不同而对主观质量影响不同,基础几何体混叠面积越大则主观质量越低;最近邻渲染算法对主观质量影响不显著,该算法减少了点云渲染后空洞的产生,却增大了混叠程度。在属性失真较小时,最近邻渲染算法效果优于渲染半径固定算法;在属性失真较大时,则劣于渲染半径固定的算法。结合主观实验结果,建立了混叠、空洞失真和基础几何体渲染半径的数学模型,在几何量化采用八叉树剪枝的基础上,通过空间相似性对模型参数进行简化并求解,提出一种利用几何量化参数计算基础几何体渲染半径的算法。与最近邻渲染算法相比,所提算法节省了52%的时间复杂度,渲染点云峰值信噪比提升了12.3%,主观质量分数提升了0.5。研究减少了计算资源,提高了渲染效率,可为渲染器的设计和优化提供参考。 展开更多

关键词 点云 质量评价 主观实验 点渲染 量化失真

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特征融合生成对抗网络的水下图像增强 被引量：6

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作者 范新南 杨鑫 +2 位作者 史朋飞 韩松 辛元雪 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期264-272,共9页

针对水下图像对比度低和颜色失真等问题,提出一种特征融合生成对抗网络的水下图像增强算法.首先,对水下退化图像进行颜色校正,并以卷积神经网络提取颜色校正后图像的特征;其次,以基于U-Net的特征提取网络提取水下退化图像特征,并将其与... 针对水下图像对比度低和颜色失真等问题,提出一种特征融合生成对抗网络的水下图像增强算法.首先,对水下退化图像进行颜色校正,并以卷积神经网络提取颜色校正后图像的特征;其次,以基于U-Net的特征提取网络提取水下退化图像特征,并将其与颜色校正图像的特征融合;最后,通过卷积神经网络完成融合特征到增强图像的重构.在Underwater-ImageNet数据集上与其他算法相比,水下图像评价指标(underwater image quality measure,UIQE)提高0.308,自然图像评价指标(natural image quality evaluator,NIQE)降低0.638,增强后的水下图像对比度和清晰度提升并且颜色更真实. 展开更多

关键词 水下图像增强 特征融合 生成对抗网络 U-Net

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基于全向声呐的引水隧洞点云模型去噪方法研究 被引量：1

11

作者 宋轲 张学武 +2 位作者 张卓 徐晓龙 王吉松 《计算机测量与控制》 2023年第1期140-146,共7页

三维重建技术逐渐成为引水隧洞运营期安全检测的关键手段;而受隧洞特殊水文环境噪声、数据采集设备噪声以及载体运动噪声等影响,采集的点云数据不可避免的会遭受到噪声干扰,导致有用信息缺乏,不利于三维重建的进行;因此,文章提出了基于... 三维重建技术逐渐成为引水隧洞运营期安全检测的关键手段;而受隧洞特殊水文环境噪声、数据采集设备噪声以及载体运动噪声等影响,采集的点云数据不可避免的会遭受到噪声干扰,导致有用信息缺乏,不利于三维重建的进行;因此,文章提出了基于声呐数据特征点的点云去噪算法,实现隧洞点云数据的去噪;首先,该文依据引水隧洞声呐点云数据的特点,定义视觉距离和视角向量特征参数;其次,通过耦合视角向量与点云法向量估计点云漂移向量,并使用核函数方法估计视角距离参数的概率密度分布从而计算漂移距离;最后,采用漂移算法在保持点云模型特征的同时实现噪声的滤波;实验结果表明,文章提出的算法在去除隧洞点云模型数据噪声的同时能很好的保持引水隧洞模型的细节特征,为后续隧洞病害的检测提供高精度点云数据模型。 展开更多

关键词 声呐点云 点云去噪 点云法向量 视角距离 漂移算法

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规范骑行参数化建模的应用与实践

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作者 王明霞 何坤金 +2 位作者 刘宇兴 罗礼鹏 曹红飞 《计算机系统应用》 2023年第3期245-255,共11页

针对骑行者骑行姿势不规范的问题,提出了一种用于规范骑行的参数化建模方法.首先,创建人体模型和自行车模型,定义底层参数、中间层参数和高层参数,实现模型参数化;其次,对骑行过程进行受力分析,建立动力学模型,保证虚拟骑行符合自然运... 针对骑行者骑行姿势不规范的问题,提出了一种用于规范骑行的参数化建模方法.首先,创建人体模型和自行车模型,定义底层参数、中间层参数和高层参数,实现模型参数化;其次,对骑行过程进行受力分析,建立动力学模型,保证虚拟骑行符合自然运动规律;最后,建立人体上下肢参数与自行车参数间约束关系,实现人体关节协调运动.对骑行过程进行运动仿真,实验结果表明,该方法能够为骑行者提供正确的姿势指导. 展开更多

关键词 语义参数 动力学模型 约束关系 规范骑行

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基于自适应EKF的永磁同步电机无传感控制

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作者 曹元 吴琦 +2 位作者 胡昌青 周洪文 刘宴华 《微特电机》 2023年第5期36-43,共8页

传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法会受到永磁同步电机在实际运行中电机参数变化的影响,在速度的估算过程中会产生较大抖动,造成位置估算结果偏差。通过引入类Sigmoid函数来构建自适应EKF算法,用类Sigmoid函数取代传统EKF算法中关键的固定参... 传统扩展卡尔曼滤波(EKF)算法会受到永磁同步电机在实际运行中电机参数变化的影响,在速度的估算过程中会产生较大抖动,造成位置估算结果偏差。通过引入类Sigmoid函数来构建自适应EKF算法,用类Sigmoid函数取代传统EKF算法中关键的固定参数,实现参数的动态调整,抑制电机参数变化带来的扰动,降低超调量。建立仿真模型进行仿真验证,结果表明,自适应EKF算法相比于传统最优参数EKF算法,动态响应速度更快,抗干扰能力和鲁棒性更强,转速误差缩小了约60%,转子位置估算误差缩小了约9%。 展开更多

关键词 永磁同步电机 无传感控制 扩展卡尔曼滤波 类Sigmoid函数 参数自适应

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基于GA-BP的实时视频通信自适应前向纠错码

14

作者 毛锦鑫 何坤金 +1 位作者 陈金旺 刘宇兴 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3760-3765,共6页

针对在动态的网络环境中,实时视频在基于数据报协议的传输中遇到大量丢包的问题,提出了一种基于遗传算法改进的BP神经网络自适应前向纠错码的方法。该方法通过设计自适应的前向纠错编码来恢复丢失的数据包。首先,设计一个基于帧级别的... 针对在动态的网络环境中,实时视频在基于数据报协议的传输中遇到大量丢包的问题,提出了一种基于遗传算法改进的BP神经网络自适应前向纠错码的方法。该方法通过设计自适应的前向纠错编码来恢复丢失的数据包。首先,设计一个基于帧级别的前向纠错的框架,主要包括视频编码解码器、RS前向纠错码编解码模块和前向纠错码冗余度计算模块,用来模拟一般视频传输的环境;然后,设计GA-BP模型,将其应用到RS-FEC的冗余度计算,实现一种帧级不均等的保护方案;最后,基于GE信道模拟网络,生成丢包数据,训练离线模型,进行实验验证。实验结果表明,相比StaticRS和DeepRS,所提方法能够在较低冗余度下较高地恢复丢失的数据包,得到更高质量的视频。 展开更多

关键词 前向纠错码 不均等错误保护 REED-SOLOMON BP网络 遗传算法

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拓扑元素层次化命名方法与机制设计

15

作者 巢海远 孔澳祥 +2 位作者 陈正鸣 刘景 黄瑞 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期1863-1874,共12页

拓扑元素永久命名是研发自主版权的参数化特征造型系统的核心技术之一.文中从原始名到引用名,逐步提出了一套完整的层次化命名方法与机制.首先,分析了原始名设计与命名传播的一般机制;其次,综合利用设计过程中特征方向、局部拓扑等有效... 拓扑元素永久命名是研发自主版权的参数化特征造型系统的核心技术之一.文中从原始名到引用名,逐步提出了一套完整的层次化命名方法与机制.首先,分析了原始名设计与命名传播的一般机制;其次,综合利用设计过程中特征方向、局部拓扑等有效信息构造具有层次化结构的拓扑元素引用名,并基于提出的活化特征、对称活化特征以及子集关系原则解析引用名得到辨识结果;最后,基于开源几何引擎OpenCasCade开发原型系统实现了所提出的方法.实验结果表明,文中方法能够有效地处理拓扑元素引用时的歧义性问题,所设计的层次化动态机制有很好的扩展性. 展开更多

关键词 特征造型 永久命名 层次化设计与辨识 CAD/CAM

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面向全景智齿检测的内卷解耦轻量化网络

16

作者 曾怡峰 姚潇 +2 位作者 华飞 王佩佩 顾敏 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期2491-2504,共14页

目的全口曲面断层片(全景片)需要病人的正确摆位辅以仪器的合理配置而取得合格的成像:以面中线为界,双侧上下颌骨等结构呈左右对称;牙齿的咬合面连线呈缓慢的微笑曲线,各牙齿在全景片上的生理位置是基本固定的。因此,以全景片为代表的... 目的全口曲面断层片(全景片)需要病人的正确摆位辅以仪器的合理配置而取得合格的成像:以面中线为界,双侧上下颌骨等结构呈左右对称;牙齿的咬合面连线呈缓慢的微笑曲线,各牙齿在全景片上的生理位置是基本固定的。因此,以全景片为代表的口腔医学图像具备固定的前、背景关系和稳定的空间结构,但基于常规卷积的网络因其卷积的空间无关性而对上述空间域的结构信息并不敏感。虽然一些特殊的注意力模块能够引导模型关注特定信息并给予加权,但是它关注的信息常常背离人们的期望,反而降低模型性能;另一方面,注意力作为嵌入式的模块往往会提高计算量和参数量。针对口腔医学图像的结构特性,提出适用于全景智齿检测的基于内卷解耦的YOLO(you only look once)模型。方法在主干网络中,通过重塑跨阶段分部(cross stage partial,CSP)结构并引入一种具备空间特异性的内卷积方式,使模型优先关注空间域中信息量最大的视觉元素,以此强化模型对空间信息的建模能力;在检测头结构中,提出采用多支路解耦结构克服任务耦合的负面影响,解决内卷算子与YOLO模型的适配性问题,并对各支路的损失函数进行针对性优化。结果在全景片数据集上的智齿检测的实验结果表明,本文方法的检测性能和模型参数大幅优于近年优秀的单阶段目标检测模型,相较于本文的基线模型,参数量缩减了42.5%,平均精确率提升了6.3%,充分验证了本文模型结构的合理性及对于智齿检测任务的有效性。结论本文针对口腔医学图像的空间结构性质提出的基于内卷解耦的全景智齿检测方案,具有更强的空间信息建模能力,且降低了参数量成本。 展开更多

关键词 全景片 智齿 目标检测 YOLO 解耦 内卷

原文传递

基于无先验解耦网络模型的下颌第三磨牙检测应用研究

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作者 王佩佩 曾怡峰 +3 位作者 姚潇 赵璐 葛峻沂 顾敏 《中国数字医学》 2023年第2期75-81,共7页

目的:探讨基于无先验解耦网络模型在曲面断层片下颌第三磨牙(智齿)自动识别、影像学分类中的应用,帮助医患双方实现准确高效的实时诊断。方法:回顾2020年6月—12月于苏州大学附属第三医院就诊的患者曲面断层片,标注(Winter分类法)后,一... 目的:探讨基于无先验解耦网络模型在曲面断层片下颌第三磨牙(智齿)自动识别、影像学分类中的应用,帮助医患双方实现准确高效的实时诊断。方法:回顾2020年6月—12月于苏州大学附属第三医院就诊的患者曲面断层片,标注(Winter分类法)后,一致性资料973例。以YOLO模型为基础,引入不依赖标注框先验信息的方法简化模型,同时采用检测头解耦的优化思想,建立无先验解耦网络模型。有效数据集分为训练集和测试集进行训练推理,采用PASCAL VOC和COCO数据集评判准则进行统计分析。结果:人工智能模型对智齿目标的检测,漏检率为0%;对临床常见的智齿类型,VOC mAP达90%以上,COCO mAP达50%以上。结论:基于YOLO无先验解耦网络模型在曲面断层片下颌智齿的识别分类上表现出良好解读诊断效果。 展开更多

关键词 深度学习 智齿 神经网络 目标检测 任务解耦

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基于多元区域集划分的工业数据流概念漂移检测

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作者 韩光洁 赵腾飞 +2 位作者 刘立 张帆 徐政伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1906-1916,共11页

为了快速适应非平稳环境中工业数据流的分布变化,需要在非结构化和噪声干扰的数据中准确、实时的完成概念漂移的检测.本文提出了一种基于多元区域集划分的工业数据流概念漂移检测算法(Concept Drift detection-Multivariate region set ... 为了快速适应非平稳环境中工业数据流的分布变化,需要在非结构化和噪声干扰的数据中准确、实时的完成概念漂移的检测.本文提出了一种基于多元区域集划分的工业数据流概念漂移检测算法(Concept Drift detection-Multivariate region set Partition,CDMP).首先基于实例模糊密度进行多元区域集划分,根据划分的若干模糊分区集合,识别概念漂移发生的区域.概念漂移的持续发生会显著降低基于多元区域集构建的模型的分类性能,CDMP通过构建多元历史模型池来保留具有多样性的历史模型,以降低模型调整或再训练造成的性能损耗,同时保证概念漂移检测中准确性.CDMP在不同数据集上进行了性能测试.实验结果表明,CDMP实现了对历史模型多样性的保留和重用,能够在不同噪声水平的工业物联网环境中实现对重现型、突发型等多类型概念漂移的准确检测. 展开更多

关键词 工业物联网 概念漂移 多元区域集 实例模糊分区 多样性历史模型

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基于AGF和BM3D算法的声纳图像去噪

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作者 张宇 张学武 +2 位作者 张文诺 宋轲 刘金雨 《电子测量技术》 北大核心 2023年第22期153-159,共7页

声检测技术逐渐成为水下目标检测的关键手段;受水文环境噪声、设备精度等影响,声纳图像不可避免的存在分辨率低、对比度低、目标边缘模糊等问题,不利于后续目标检测识别的进行;因此,文章提出一种改进引导滤波(AGF)与三维块匹配(BM3D)联... 声检测技术逐渐成为水下目标检测的关键手段;受水文环境噪声、设备精度等影响,声纳图像不可避免的存在分辨率低、对比度低、目标边缘模糊等问题,不利于后续目标检测识别的进行;因此,文章提出一种改进引导滤波(AGF)与三维块匹配(BM3D)联合的去噪算法;首先,该文采用BM3D算法抑制图像中高斯和斑点噪声,完成初步去噪;最后采用AGF算法对图像进行二次滤波,该文通过引入改良的边缘检测Canny算子实现自适应调节正则化参数的大小优化引导滤波,从而保留更多图像细节且更好的保护边缘特征;两种算法联合去噪不仅能优化BM3D去噪性能的不足,还能有效的保留图像的边缘特征;实验结果表明所提出的算法不仅对声纳图像中的斑点噪声和高斯噪声有较好的抑制作用,而相比于其他传统算法在峰值信噪比、均方误差和结构相似度3个方面提升10%、15%和15%。 展开更多

关键词 声学图像 图像去噪 目标检测 引导滤波 BM3D

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面向肉鸡半放牧养殖视频的异常监测系统的设计与实现 被引量：2

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作者 周小芹 吕嘉 金宇 《长江信息通信》 2022年第12期61-64,共4页

计算机视觉由于其非侵入性,以及呈现丰富信息的能力,已成为家禽实时自动化监控的一个有效监测工具。针对传统监控算法受光照、遮挡、背景复杂等影响较大,目标检测和跟踪效果不理想的问题,文章采用YOLOv5和Deep SORT深度学习算法对鸡群... 计算机视觉由于其非侵入性,以及呈现丰富信息的能力,已成为家禽实时自动化监控的一个有效监测工具。针对传统监控算法受光照、遮挡、背景复杂等影响较大,目标检测和跟踪效果不理想的问题,文章采用YOLOv5和Deep SORT深度学习算法对鸡群进行多目标检测与跟踪,将鸡群的活动情况量化,同时设计了异常监测系统的前台页面和后台数据库,实现鸡只生病提醒和记录应激反应对鸡群影响的相关数据等功能,这将有利于提升肉鸡的健康福利,并且进一步提高肉鸡养殖企业的经济效益。 展开更多

关键词 鸡群 YOLOv5算法 Deep SORT算法 活动量 异常检测

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