发电厂厂区内违规吸烟易导致火灾、爆炸等事故,会带来巨大损失;针对电厂内人员违规吸烟行为检测精度不高的问题,提出一种基于改进YOLOv5s(You Only Look Once v5s)的电厂内人员违规吸烟检测方法;该方法以YOLOv5s网络为基础,将YOLOv5s网...发电厂厂区内违规吸烟易导致火灾、爆炸等事故,会带来巨大损失;针对电厂内人员违规吸烟行为检测精度不高的问题,提出一种基于改进YOLOv5s(You Only Look Once v5s)的电厂内人员违规吸烟检测方法;该方法以YOLOv5s网络为基础,将YOLOv5s网络C3模块Bottleneck中的3×3卷积替换为多头自注意力层以提高算法的学习能力;接着在网络中添加ECA(Efficient Channel Attention)注意力模块,让网络更加关注待检测目标;同时将YOLOv5s网络的损失函数替换为SIoU(Scylla Intersection over Union),进一步提高算法的检测精度;最后采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN,Bidirectional Feature Pyramid Network)代替原先YOLOv5s的特征金字塔网络,快速进行多尺度特征融合;实验结果表明,改进后算法吸烟行为的检测精度为89.3%,与改进前算法相比平均精度均值(mAP,mean Average Precision)提高了2.2%,检测效果显著提升,具有较高应用价值。展开更多
针对风机设备油液渗漏影响风机正常运行亟需解决的对风机设备油污的识别问题,提出了一种基于改进深度学习的风机油污检测方法;基于深度学习在目标检测中的应用特点,对目标检测网络YOLOv5n(You Only Look Once v5n)进行改进,将原网络中...针对风机设备油液渗漏影响风机正常运行亟需解决的对风机设备油污的识别问题,提出了一种基于改进深度学习的风机油污检测方法;基于深度学习在目标检测中的应用特点,对目标检测网络YOLOv5n(You Only Look Once v5n)进行改进,将原网络中的非极大抑制(NMS,non maximum suppression)替换为Soft-NMS,降低了网络的误检率,添加CA(Coordinate Attention)注意力机制,增强了模型对目标的定位能力,改进原网络损失函数为α-IoU(Alpha-Intersection over Union)损失函数,提高了边界框检测的准确度;实验结果表明:模型平均精度提升了8.1%,查全率提高了19.1%,网络推理速度提高了28.6%;改进后的模型能准确检测风机油污,有效解决了风机实际运行中油液渗漏所带来的问题。展开更多
为解决非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)严重的变电站环境下定位精度低的问题,在飞行时间(Time of Flight,TOA)测距方法的基础上,文章提出了融合Taylor级数和无迹卡尔曼滤波的定位算法以提升定位估计精度。该算法首先对泰勒算法的初值提...为解决非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)严重的变电站环境下定位精度低的问题,在飞行时间(Time of Flight,TOA)测距方法的基础上,文章提出了融合Taylor级数和无迹卡尔曼滤波的定位算法以提升定位估计精度。该算法首先对泰勒算法的初值提出改进,通过对加权最小二乘法(Weighted Least Squares Method,WLS)解算的位置估计值进行阈值筛选和权重计算,保证定位精度的同时降低了迭代次数;然后针对在NLOS环境下标签坐标预测不稳定的问题,引入无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法进行去噪,将Taylor级数的估计值作为UKF算法的观测值,以提高UKF预测时的估计精度。测试结果表明,在静态实验下,该方法的均方根误差至少降低了5.81%;在动态实验下,路径跟踪的平均定位误差能够降低37.5%以上。展开更多
This paper proposes an efficient approximate Maximum Likelihood (ML) detection method for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems,which searches local area instead of exhaustive search and selects valid search p...This paper proposes an efficient approximate Maximum Likelihood (ML) detection method for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems,which searches local area instead of exhaustive search and selects valid search points in each transmit antenna signal constellation instead of all hy-perplane. Both of the selection and search complexity can be reduced significantly. The method per-forms the tradeoff between computational complexity and system performance by adjusting the neighborhood size to select the valid search points. Simulation results show that the performance is comparable to that of the ML detection while the complexity is only as the small fraction of ML.展开更多
文摘发电厂厂区内违规吸烟易导致火灾、爆炸等事故,会带来巨大损失;针对电厂内人员违规吸烟行为检测精度不高的问题,提出一种基于改进YOLOv5s(You Only Look Once v5s)的电厂内人员违规吸烟检测方法;该方法以YOLOv5s网络为基础,将YOLOv5s网络C3模块Bottleneck中的3×3卷积替换为多头自注意力层以提高算法的学习能力;接着在网络中添加ECA(Efficient Channel Attention)注意力模块,让网络更加关注待检测目标;同时将YOLOv5s网络的损失函数替换为SIoU(Scylla Intersection over Union),进一步提高算法的检测精度;最后采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN,Bidirectional Feature Pyramid Network)代替原先YOLOv5s的特征金字塔网络,快速进行多尺度特征融合;实验结果表明,改进后算法吸烟行为的检测精度为89.3%,与改进前算法相比平均精度均值(mAP,mean Average Precision)提高了2.2%,检测效果显著提升,具有较高应用价值。
文摘针对风机设备油液渗漏影响风机正常运行亟需解决的对风机设备油污的识别问题,提出了一种基于改进深度学习的风机油污检测方法;基于深度学习在目标检测中的应用特点,对目标检测网络YOLOv5n(You Only Look Once v5n)进行改进,将原网络中的非极大抑制(NMS,non maximum suppression)替换为Soft-NMS,降低了网络的误检率,添加CA(Coordinate Attention)注意力机制,增强了模型对目标的定位能力,改进原网络损失函数为α-IoU(Alpha-Intersection over Union)损失函数,提高了边界框检测的准确度;实验结果表明:模型平均精度提升了8.1%,查全率提高了19.1%,网络推理速度提高了28.6%;改进后的模型能准确检测风机油污,有效解决了风机实际运行中油液渗漏所带来的问题。
文摘为解决非视距(Non-Line-of-Sight,NLOS)严重的变电站环境下定位精度低的问题,在飞行时间(Time of Flight,TOA)测距方法的基础上,文章提出了融合Taylor级数和无迹卡尔曼滤波的定位算法以提升定位估计精度。该算法首先对泰勒算法的初值提出改进,通过对加权最小二乘法(Weighted Least Squares Method,WLS)解算的位置估计值进行阈值筛选和权重计算,保证定位精度的同时降低了迭代次数;然后针对在NLOS环境下标签坐标预测不稳定的问题,引入无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法进行去噪,将Taylor级数的估计值作为UKF算法的观测值,以提高UKF预测时的估计精度。测试结果表明,在静态实验下,该方法的均方根误差至少降低了5.81%;在动态实验下,路径跟踪的平均定位误差能够降低37.5%以上。
文摘This paper proposes an efficient approximate Maximum Likelihood (ML) detection method for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems,which searches local area instead of exhaustive search and selects valid search points in each transmit antenna signal constellation instead of all hy-perplane. Both of the selection and search complexity can be reduced significantly. The method per-forms the tradeoff between computational complexity and system performance by adjusting the neighborhood size to select the valid search points. Simulation results show that the performance is comparable to that of the ML detection while the complexity is only as the small fraction of ML.
