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基于主成分回归分析法的回采工作面瓦斯涌出量预测 被引量：94
1
作者 吕伏 梁冰 +1 位作者 孙维吉 王岩 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期113-116,共4页
以预测回采工作面瓦斯涌出量为目的,通过主成分分析方法得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的主成分,并采用主成分分量进行多步线性回归来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,采用的主成分回归分析方法减少了回归分析需要考虑的变量个数,... 以预测回采工作面瓦斯涌出量为目的,通过主成分分析方法得到了影响回采工作面瓦斯涌出量的主成分,并采用主成分分量进行多步线性回归来预测回采工作面瓦斯涌出量。结果表明,采用的主成分回归分析方法减少了回归分析需要考虑的变量个数,结果具有较好的精确度。 展开更多
关键词 主成分分析 多步线性回归 回采工作面 瓦斯涌出量
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截齿排列方式对薄煤层采煤机载荷的影响 被引量：53
2
作者 赵丽娟 何景强 +1 位作者 许军 刘威 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1401-1406,共6页
根据采煤机破煤理论的单齿受力模型,应用Matlab软件编制计算机程序来模拟薄煤层采煤机滚筒的瞬时负载,得到滚筒随时间变化的载荷谱。并利用此程序对薄煤层典型的4种工况,分别使用4种不同截齿排列方式的滚筒进行了模拟截割,通过分析比较... 根据采煤机破煤理论的单齿受力模型,应用Matlab软件编制计算机程序来模拟薄煤层采煤机滚筒的瞬时负载,得到滚筒随时间变化的载荷谱。并利用此程序对薄煤层典型的4种工况,分别使用4种不同截齿排列方式的滚筒进行了模拟截割,通过分析比较4种排列方式在不同工况下的载荷谱,得出了各截齿排列方式适用的工况范围,为薄煤层采煤机滚筒的设计与选用提供了更为可靠的理论依据。研究结果表明:在一般工况下,为了提高块煤率,推荐采用混合1式和棋盘式的截齿排列方式;在工况恶劣、冲击较大时,推荐采用小截距排列的混合2式截齿排列方式,避免采用棋盘式的排列方式;在含有断层较多,不可避免的要大量截割顶底板岩石时,推荐采用顺序式截齿排列方式。 展开更多
关键词 截齿排列方式 薄煤层 采煤机 MATLAB 螺旋滚筒
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流固耦合作用下深部煤层气井群开采数值模拟 被引量：42
3
作者 孙可明 潘一山 梁冰 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期994-1001,共8页
针对深部煤层处在较高地应力和孔隙压力环境下,煤层渗透率降低和瓦斯运移表现出非达西渗流及受煤岩体变形耦合作用明显的特点,建立反映深部低渗透煤层特征和瓦斯流动特性的气水两相流流固耦合模型。以耦合模型为基础,通过数值模拟对深... 针对深部煤层处在较高地应力和孔隙压力环境下,煤层渗透率降低和瓦斯运移表现出非达西渗流及受煤岩体变形耦合作用明显的特点,建立反映深部低渗透煤层特征和瓦斯流动特性的气水两相流流固耦合模型。以耦合模型为基础,通过数值模拟对深部低渗透井群开采煤层气进行较系统地研究,得到不同渗透率和不同井群间距条件下开采煤层气的储层压力、气和水产能大小、压降漏斗、水饱和度、甲烷浓度和井群干扰的变化规律,考虑较高地应力储层变形影响的流固耦合模型的模拟结果比不考虑耦合作用的结果偏小,对于深部煤层气开采必须重视耦合作用对产量造成的不利影响,制定合理的生产制度和布井方案,尽可能保证储层渗透特性受弱化的程度最小。研究成果对深部低渗透煤层气开采有重要意义。 展开更多
关键词 数值模拟 流固耦合 井群开采 低渗透 煤层气
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高层建筑防火安全隐患及对策 被引量：37
4
作者 王麒蘅 卢国斌 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第A01期66-68,共3页
针对当前中国高层建筑存在的防火安全隐患,从高层建筑物火灾的特点及起因出发,阐述了高层建筑防火安全问题的现状及存在的问题,结合高层建筑特点提出了防火安全管理措施及对策。即从国家政策、高层建筑设计、中期施工、消防设施使用配备... 针对当前中国高层建筑存在的防火安全隐患,从高层建筑物火灾的特点及起因出发,阐述了高层建筑防火安全问题的现状及存在的问题,结合高层建筑特点提出了防火安全管理措施及对策。即从国家政策、高层建筑设计、中期施工、消防设施使用配备,后期管理等方面入手,有针对性的进行分析;在总体布局、划分疏散楼梯间防火分区、构建耐火极限、疏散通道、自动报警系统等方面采取相应措施。 展开更多
关键词 高层建筑:防火安全 防火设计
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一种改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法 被引量：35
5
作者 刘桂红 赵亮 +1 位作者 孙劲光 王星 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期309-312,共4页
阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点。针对传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法。以Otsu算法的... 阈值法分割图像时只利用图像的灰度信息,具有直观、实现简单的特点。针对传统的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)分割图像易陷入局部最优的缺点,提出一种基于改进粒子群优化算法的Otsu图像阈值分割方法。以Otsu算法的类间方差作为适应度函数,在每次迭代中选取适应度较好的粒子同时加入新的粒子,以提高粒子多样性。实验表明,与Otsu算法和PSO算法相比,改进的粒子群优化算法不仅加快了收敛速度和运算速度,而且提高了图像分割的准确率。 展开更多
关键词 图像分割 OTSU 类间方差 粒子群优化 适应度函数
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基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法 被引量：34
6
作者 邢长征 刘剑 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第7期1927-1932,1949,共7页
针对目前数据流离群点不能很好地被处理、数据流聚类效率较低以及对数据流的动态变化不能实时检测等问题,提出一种基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法(I-APDen Stream)。此算法使用传统的两阶段处理模型,即在线与离线聚类两... 针对目前数据流离群点不能很好地被处理、数据流聚类效率较低以及对数据流的动态变化不能实时检测等问题,提出一种基于近邻传播与密度相融合的进化数据流聚类算法(I-APDen Stream)。此算法使用传统的两阶段处理模型,即在线与离线聚类两部分。不仅引进了能够体现数据流动态变化的微簇衰减密度以及在线动态维护微簇的删减机制,而且在对模型采用扩展的加权近邻传播(WAP)聚类进行模型重建时,还引进了异常点检测删除机制。通过在两种类型数据集上的实验结果表明,所提算法的聚类准确率基本能保持在95%以上,其纯度对比实验等其他相关测试都有较好结果,能够高实效、高质量、高效率地处理数据流数据聚类。 展开更多
关键词 离群点 数据流聚类 近邻传播 微簇
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国家级社会体育指导员培训体系现存问题与对策 被引量：30
7
作者 邹本旭 孙永生 +2 位作者 张睿 方海明 姜晓天 《成都体育学院学报》 CSSCI 北大核心 2010年第1期28-30,35,共4页
通过总结国家级社会体育指导员培训工作所取得的成效,对各培训基地在依据《国家级社会体育指导员培训大纲》的基础上所开展的培训工作进行研究,针对全国各培训基地在培训工作中所存在的问题,进行全面系统科学的分析。并在此基础上提出... 通过总结国家级社会体育指导员培训工作所取得的成效,对各培训基地在依据《国家级社会体育指导员培训大纲》的基础上所开展的培训工作进行研究,针对全国各培训基地在培训工作中所存在的问题,进行全面系统科学的分析。并在此基础上提出相应对策,力求通过完善培训体系,加快培养国家级社会体育指导员的速度提高培训质量,进而加快我国全民健身计划开展的步伐。 展开更多
关键词 公益性 国家级社会体育指导员 培训体系
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基于Gabor小波与深度信念网络的人脸识别方法 被引量：31
8
作者 柴瑞敏 曹振基 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第9期2590-2594,共5页
特征提取与模式分类是人脸识别的两个关键问题。针对人脸识别中的高维和小样本问题,从人脸特征的提取与降维算法入手,提出基于受限玻尔兹曼机(RBM)的二次特征提取及降维算法模型。首先把图像均匀分成若干局部图像块并进行量化,再对图像... 特征提取与模式分类是人脸识别的两个关键问题。针对人脸识别中的高维和小样本问题,从人脸特征的提取与降维算法入手,提出基于受限玻尔兹曼机(RBM)的二次特征提取及降维算法模型。首先把图像均匀分成若干局部图像块并进行量化,再对图像进行Gabor小波变换,通过RBM对得到的Gabor人脸特征进行编码,学习数据更本质的特征,从而达到对高维人脸特征降维的目的;并以此为基础提出基于深度信念网络(DBN)的多通道人脸识别算法。在ORL、UMIST和FERET人脸库上对不同样本规模和不同分辨率的图像进行实验,识别结果表明,与采用线性降维和浅层网络的方法相比,所提方法取得了较好的学习效率和很好的识别效果。 展开更多
关键词 特征提取 深度学习 GABOR小波 深度信念网络 降维 受限玻尔兹曼机
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水下光学图像中目标探测关键技术研究综述 被引量：24
9
作者 林森 赵颍 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第6期18-29,共12页
对水下图像预处理和目标检测识别、跟踪关键技术进行了详细的归纳总结。根据是否需要构建模型,将水下图像预处理分为图像增强和图像复原,论述了增强和复原方法的基本思想及方法特点。对水下光学图像的目标检测识别与跟踪原理和方法的研... 对水下图像预处理和目标检测识别、跟踪关键技术进行了详细的归纳总结。根据是否需要构建模型,将水下图像预处理分为图像增强和图像复原,论述了增强和复原方法的基本思想及方法特点。对水下光学图像的目标检测识别与跟踪原理和方法的研究进展进行全面阐述。通过对以上各个过程研究成果的总结分析,梳理了水下目标探测各关键技术中存在的重点解决问题与相关难点问题,讨论了其解决思路和进一步发展方向。 展开更多
关键词 图像处理 数字图像处理 水下图像预处理 水下目标检测识别 水下目标跟踪 深度学习
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NoSQL的分布式存储与扩展解决方法 被引量：26
10
作者 姚林 张永库 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期40-42,共3页
传统的关系型数据库已无法满足海量数据的存储与访问需求。针对该问题,提出一种非关系型数据库(NoSQL)的分布式存储与扩展解决方法。分析并改进NoSQL,讨论基于一致性哈希算法键值对的分布式存储,以及基于双hash环的数据库服务器节点的... 传统的关系型数据库已无法满足海量数据的存储与访问需求。针对该问题,提出一种非关系型数据库(NoSQL)的分布式存储与扩展解决方法。分析并改进NoSQL,讨论基于一致性哈希算法键值对的分布式存储,以及基于双hash环的数据库服务器节点的扩展方法,提出将NoSQL作为镜像引入数据库架构系统。实际应用结果表明,该方法可以避免资源浪费及服务器过载。 展开更多
关键词 非关系型数据库 一致性哈希算法 键值对 镜像
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一种改进的决策树分类属性选择方法 被引量：22
11
作者 王苗 柴瑞敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期127-129,共3页
分析了ID3算法的基本原理、实现步骤及现有两种改进分类算法的优缺点,针对ID3算法的取值偏向问题和现有两种改进算法在分类时间、分类精确度方面存在的不足,提出了一种新的分类属性选择方案,并利用数学知识对其进行了优化。经实验证明,... 分析了ID3算法的基本原理、实现步骤及现有两种改进分类算法的优缺点,针对ID3算法的取值偏向问题和现有两种改进算法在分类时间、分类精确度方面存在的不足,提出了一种新的分类属性选择方案,并利用数学知识对其进行了优化。经实验证明,优化后的方案克服了ID3算法的取值偏向问题,同时在分类时间及分类精确度方面优于ID3算法及现有两种改进的分类算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 属性选择
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一种数值属性的深度置信网络分类方法 被引量：19
12
作者 孙劲光 蒋金叶 +1 位作者 孟祥福 李秀娟 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第2期112-115,174,共5页
深度置信网络是个包含多个受限玻尔兹曼机的深层架构。针对深度置信网络分类时由于受限玻尔兹曼机的输入一般是二值向量而造成的信息的丢失从而使分类效果降低的问题,提出了通过在sigmoid单元中增加噪声来将输入缩放到[0,1]区间,使用带... 深度置信网络是个包含多个受限玻尔兹曼机的深层架构。针对深度置信网络分类时由于受限玻尔兹曼机的输入一般是二值向量而造成的信息的丢失从而使分类效果降低的问题,提出了通过在sigmoid单元中增加噪声来将输入缩放到[0,1]区间,使用带有一个高斯隐藏节点的顶层受限玻尔兹曼机实现分类功能的一种数值属性深度置信网络分类方法。深度置信网络和受限玻尔兹曼机可以作为特征提取方法也可以认为是带有训练的初始权值的神经网络。由于连接权值的初始化而不仅仅是神经网络的随机权值,深度置信网络分类应该比原有的传统的神经网络分类拥有更好的性能。在UCI的多个数据集上进行对比验证,实验结果表明深度置信网络分类方法比传统的SVM算法拥有更高的准确性。 展开更多
关键词 数值属性 分类 深度置信网络 联想记忆
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基于软特征理论的目标跟踪研究 被引量：18
13
作者 姜文涛 刘万军 袁姮 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1334-1355,共22页
针对目标跟踪过程中遮挡、形状与尺度变化导致目标易丢失的问题,提出了一种新的基于软特征(Soft Feature,SF)的目标前趋预测跟踪方法.该方法首先在视频图像中选取待跟踪目标区域,统计目标区域内的初始像素点,计算初始像素相邻时域图像... 针对目标跟踪过程中遮挡、形状与尺度变化导致目标易丢失的问题,提出了一种新的基于软特征(Soft Feature,SF)的目标前趋预测跟踪方法.该方法首先在视频图像中选取待跟踪目标区域,统计目标区域内的初始像素点,计算初始像素相邻时域图像中与其具有相同变化强度的像素点,滤掉分散的像素点并标记像素群;然后将离散的像素群质心坐标拟合成时域轨迹,计算时域轨迹的空间谱带和边缘谱带,合并谱带信息中具有可微分的相同变化强度的频率,得到软特征信息及软特征约束模型;最后,根据软特征及其约束模型对视频中运动目标进行跟踪,并以前趋冲击强度对目标运动状态和软特征进行前趋预测,限定目标检测范围并得到预测特征,以此实现目标前趋预测跟踪.该方法抓住了目标在形变过程中其前景区域的灰度特征具有可微分的同频率变化的显著特点,这是目标区别于复杂背景以及对形变目标进行长时间稳定跟踪(Long-term Tracking)的重要信息源.软特征的提取可以有效凸显目标区域和前趋信息,同时能有效抑制干扰信息.实验结果表明,软特征跟踪方法不仅可以克服遮挡、形状和尺度变化对目标跟踪的影响,而且具有较高的实时性、准确性和鲁棒性能.与现有的跟踪方法(State-ofthe-art Trackers)相比,软特征理论具有以下优点:采用软特征跟踪运动目标,对目标形状变化和尺度伸缩问题具有很好的抗干扰性;采用前趋冲击强度对目标前趋进行预测,可以有效解决因遮挡而导致目标丢失的问题;由于目标检测范围较小,软特征数据量较低,无需存储目标姿态模型,其计算复杂度和空间复杂度较低,跟踪速度较快. 展开更多
关键词 目标跟踪 软特征 边缘谱带 空间谱带 前趋预测
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一种改进近邻传播聚类的图像分割算法 被引量：18
14
作者 孙劲光 赵欣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期178-182,199,共6页
针对近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类算法存在运算复杂度高且未考虑数据点密度对聚类效果的影响的问题,提出一种改进的近邻传播聚类算法并应用于图像分割。首先,在度量数据点之间的相似性时,考虑到密度差异对数据点成为类代表点... 针对近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类算法存在运算复杂度高且未考虑数据点密度对聚类效果的影响的问题,提出一种改进的近邻传播聚类算法并应用于图像分割。首先,在度量数据点之间的相似性时,考虑到密度差异对数据点成为类代表点可能性的影响,利用密度聚类的思想设置偏向参数,同时引入数据点的空间邻近位置信息,充分利用图像信息,提高相似度矩阵构造的合理性,增强聚类的内聚性,并提高分割精度;其次,为降低计算相似度矩阵的复杂度,减小计算机内存开销,引入Nystr?m逼近策略求解相似度矩阵,提升了算法的效率。实验表明,改进后的算法与传统的近邻传播聚类算法相比获得了更好的图像分割效果。 展开更多
关键词 图像分割 近邻传播聚类 偏向参数 空间邻近位置信息 相似度矩阵 Nystr.m逼近策略
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曲线矢量数据压缩算法实现及评析 被引量：17
15
作者 王进宝 刘正纲 《测绘与空间地理信息》 2006年第2期122-124,共3页
制图综合是GIS的一个重要组成部分,它与GIS息息相关,当前已经成为GIS发展的一个瓶颈。曲线矢量自动综合是制图综合的一个重要方面。本文对当前制图综合中常用的曲线矢量数据压缩算法的可视化实现分别进行了评析。
关键词 制图综合 GIS 矢量数据压缩
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基于模糊层次分析法的物流配送中心选址研究 被引量：18
16
作者 董艳萍 《科技创业月刊》 2010年第10期92-93,100,共3页
物流中心合理的选址能够减少货物运输费用,使区域内及区域间的物流趋向合理,适应生产力的合理布局,可减少原材料制成品在产地与消费地之间的双向流动,提高物流服务质量。文章分析了层次分析法和模糊综合评价法的特点,通过这两种方法优... 物流中心合理的选址能够减少货物运输费用,使区域内及区域间的物流趋向合理,适应生产力的合理布局,可减少原材料制成品在产地与消费地之间的双向流动,提高物流服务质量。文章分析了层次分析法和模糊综合评价法的特点,通过这两种方法优点的有机融合,考虑物流配送中心选址问题特点,提出了模糊层次分析法。该方法将模糊评价法中的相对隶属度用于层次分析法中的多方案指标合成,提高了决策的效率。 展开更多
关键词 模糊 层次分析法 配送中心 选址模型
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神经网络遗传算法在供热负荷预测中应用 被引量：13
17
作者 王东亚 张琳 赵国材 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2005年第z1期161-163,共3页
针对BP算法收敛速度慢,存在易陷入局部极小值,不能有效地搜索到全局极小点等缺点。采用遗传算法优化神经网络权系值的方法,设计了神经网络供热负荷预测模型,并用实际数据进行了仿真检验,结果表明该模型不仅在一定程度上避免了学习中的... 针对BP算法收敛速度慢,存在易陷入局部极小值,不能有效地搜索到全局极小点等缺点。采用遗传算法优化神经网络权系值的方法,设计了神经网络供热负荷预测模型,并用实际数据进行了仿真检验,结果表明该模型不仅在一定程度上避免了学习中的局部极小问题、改进了网络性能、提高了学习的效率,而且对供热负荷预测具有较高的精度和可靠性。 展开更多
关键词 遗传算法 神经网络 预测
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自适应特征选择的相关滤波跟踪算法 被引量：16
18
作者 刘万军 孙虎 姜文涛 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期234-247,共14页
针对相关滤波方法对快速运动与快速变形的目标跟踪稳定性较差的问题,提出一种自适应特征选择的相关滤波跟踪算法。利用位置滤波器和颜色概率模型提取候选区域中的基础特征,对基础特征以不同的权重分配方式进行融合,得到多个融合特征。... 针对相关滤波方法对快速运动与快速变形的目标跟踪稳定性较差的问题,提出一种自适应特征选择的相关滤波跟踪算法。利用位置滤波器和颜色概率模型提取候选区域中的基础特征,对基础特征以不同的权重分配方式进行融合,得到多个融合特征。对融合特征进行可信度判定,选择可信度较高的融合特征作为当前帧的跟踪特征,估计出目标的候选位置。若最高可信度低于可信度阈值,启动检测器重新检测目标位置,否则候选位置即为目标最终位置。与此同时,对目标模型进行更新,确保模型对目标描述的准确性。在标准数据集OTB50和OTB100上进行大量实验,测试结果表明,所提出的跟踪方法在运动模糊、光照变化、快速运动等条件下具有较高的跟踪准确率和较好的稳健性。 展开更多
关键词 机器视觉 目标跟踪 相关滤波 颜色统计 尺度变换 特征选择
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基于改进的遗传算法的模糊聚类算法 被引量：16
19
作者 张永库 尹灵雪 孙劲光 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第4期627-635,共9页
针对传统的模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering)算法容易陷入局部最优解,并且对初始值敏感的缺陷,提出一种基于改进的遗传算法的模糊聚类算法。该算法针对遗传算法的早熟问题提出一种改进的遗传算法,并将其应用于FCM算法,来寻找全... 针对传统的模糊C均值聚类(fuzzy C-means clustering)算法容易陷入局部最优解,并且对初始值敏感的缺陷,提出一种基于改进的遗传算法的模糊聚类算法。该算法针对遗传算法的早熟问题提出一种改进的遗传算法,并将其应用于FCM算法,来寻找全局最优的聚类中心。实验表明,该算法与基于传统遗传算法的FCM算法相比,具有更强的寻优能力,更优的聚类效果。 展开更多
关键词 模糊C均值算法 聚类分析 遗传算法 动态分析 模糊聚类 初始值 避免早熟 全局最优 局部最优
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多尺度特征图融合的目标检测 被引量：15
20
作者 姜文涛 张驰 +1 位作者 张晟翀 刘万军 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第11期1918-1931,共14页
目的自然场景图像中,特征提取的质量好坏是决定目标检测性能高低的关键因素。大多数检测算法都是利用卷积神经网络(CNN)强大的学习能力来获得目标的先验知识,并根据这些知识进行目标检测。卷积神经网络的低层次特征缺乏特征的代表性,而... 目的自然场景图像中,特征提取的质量好坏是决定目标检测性能高低的关键因素。大多数检测算法都是利用卷积神经网络(CNN)强大的学习能力来获得目标的先验知识,并根据这些知识进行目标检测。卷积神经网络的低层次特征缺乏特征的代表性,而高层次的特征则对小尺度目标的监测能力弱。方法利用原始SSD(single shot multi Box detector)网络提取特征图,通过1×1卷积层将提取的特征图统一为256维;通过反卷积操作增加自顶向下特征图的空间分辨率;通过对应元素相加的操作,将两个方向的特征图进行融合。将融合后的特征图采用3×3的卷积核进行卷积操作,减小特征图融合后的混叠效应。根据以上步骤构建具有较强语义信息的特征图,同时保留原有特征图的细节信息;对预测框进行聚合,利用非极大抑制(NMS)实现最终的检测效果。结果在PASCAL VOC 2007和PASCAL VOC 2012数据集上进行实验测试,该模型的m AP (mean average precision)为78. 9%和76. 7%,相对于经典的SSD算法,分别提高了1. 4%和0. 9%;此外,本文方法在检测小尺度目标时相较于经典SSD模型m AP提升了8. 3%。结论提出了一种多尺度特征图融合的目标检测算法,以自顶向下的方式扩展了语义信息,构造了高强度语义特征图用于实现精确目标检测。 展开更多
关键词 计算机视觉 深度学习 卷积神经网络 目标检测 多尺度特征图
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