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基于边缘引导和动态可变形Transformer的遥感图像变化检测
1
作者 雷涛 翟钰杰 +2 位作者 许叶彤 王营博 公茂果 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期107-117,共11页
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer的混合架构能够有效建模图像的局部与全局特征,已成为遥感图像变化检测任务的主流网络.然而这类网络仍面临着一些挑战. CNN分支中的卷积和池化运算通常会抑制遥感图像中的... 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和Transformer的混合架构能够有效建模图像的局部与全局特征,已成为遥感图像变化检测任务的主流网络.然而这类网络仍面临着一些挑战. CNN分支中的卷积和池化运算通常会抑制遥感图像中的高频信息,降低目标边界的精度;此外,Transformer分支对图像像素进行等同长程依赖关系建模,忽略了变化目标的形状及语义关联信息,导致网络对变化目标特征的表达不足.为解决上述问题,提出了基于边缘引导和动态可变形Transformer的遥感图像变化检测网络.在CNN分支中设计了边缘信息引导模块,利用高频信息增强目标区域的边缘信息,从而改善变化目标的轮廓精度.同时设计了一种新颖的动态可变形Transformer,能够自适应地匹配形状不同的变化目标,选择与变化相关的特征建模长程依赖关系,以提高网络的特征表达能力.实验结果表明,提出的方法在三个公开数据集LEVIR-CD、CDD和DSIFN-CD上显著提高了检测精度,在变化目标的边界精度和内部完整性方面都明显优于当前的主流网络. 展开更多
关键词 遥感图像 变化检测 高频信息 边缘信息 动态可变形Transformer
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注意力可变形卷积网络的木质板材瑕疵识别
2
作者 朱咏梅 李玉玲 +1 位作者 奚峥皓 盛鸿宇 《西南大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2024年第2期159-169,共11页
为了解决木材缺陷检测中人工成本高、效率低的问题,该文基于可变性卷积网络和注意力机制,提出一种端到端的神经架构模型.首先,可变形卷积网络(Deformable Convolutional Network, DCN)通过将矩形网格转换为变形网格,使模型专注于具有更... 为了解决木材缺陷检测中人工成本高、效率低的问题,该文基于可变性卷积网络和注意力机制,提出一种端到端的神经架构模型.首先,可变形卷积网络(Deformable Convolutional Network, DCN)通过将矩形网格转换为变形网格,使模型专注于具有更多有用图像信息的区域.使用可变形卷积网络可以忽略图像特征中不相关的系数,解决了传统卷积在特征中学习更多信息能力有限的问题.然后,将DCN输出馈送到门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)层以学习缺陷图像的高级特征.最后,通过关注输入图像的最重要特征,应用注意力机制加强瑕疵区域的高亮度,从而提高模型识别的准确性.使用Matlab平台在4个木质板材缺陷数据集上将该文方法与现有其他方法进行比较分析,该文方法的准确率比其他3种对比方法提高了2.4%~13.2%的维度,灵敏度提高了3.3%~16.6%的维度,特异性提高了4%~21%的维度.实验结果表明,该文方法在检测精度和其他各个性能方面均优于现有方法,最佳准确率为99.2%,证明了该文方法的有效性. 展开更多
关键词 可变形卷积网络 注意力机制 瑕疵识别 缺陷 深度学习 木质板材
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三维可变形圆化多面体离散单元法
3
作者 毛佳 余健坤 +1 位作者 邵琳玉 赵兰浩 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期908-916,共9页
为真实模拟岩体的变形特性与运动形态,将圆化多面体离散元法与有限单元法结合,提出一种三维可变形圆化多面体离散单元法。该方法既能真实表征块体的不规则特征,又降低了接触判断的难度,同时能准确反映块体的变形特性。在求解切向接触力... 为真实模拟岩体的变形特性与运动形态,将圆化多面体离散元法与有限单元法结合,提出一种三维可变形圆化多面体离散单元法。该方法既能真实表征块体的不规则特征,又降低了接触判断的难度,同时能准确反映块体的变形特性。在求解切向接触力时,将接触判断对象从接触对简化为单元整体,显著提高了计算效率。为分析块体变形特性,在块体离散单元内部划分有限元网格,将最外层有限元网格作为最小接触单元。采用直接平均法,将接触力转化为等效节点力,并采用非线性有限单元法实现对单元变形特性的精确模拟,克服了圆化多面体无法反映单元变形的缺陷。通过5个算例论证了新方法在捕捉单元变形、运动形态以及其力学特征等方面的准确性和高效性。 展开更多
关键词 圆化多面体离散单元法 有限元法 可变形单元 等效节点力
原文传递
可变形模块化履带机器人构型转换原理与验证
4
作者 张兆详 冯靖凯 +1 位作者 刘金国 张荣鹏 《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第3期290-301,共12页
为实现机器人在不同环境中能够通过改变自身构型跨越障碍并完成任务,需对可变形模块化履带机器人构型之间的相互转换进行研究。以具有27种构型的机器人为研究对象,该机器人构成一个构型网络,每种构型被定义为加权定向构型网络中的一个... 为实现机器人在不同环境中能够通过改变自身构型跨越障碍并完成任务,需对可变形模块化履带机器人构型之间的相互转换进行研究。以具有27种构型的机器人为研究对象,该机器人构成一个构型网络,每种构型被定义为加权定向构型网络中的一个节点。从一种构型到另一种构型的转换由非负权值的有向路径表示,权值均为1。采用Floyd算法,通过对距离矩阵和路由矩阵的迭代计算,求出构型网络中任意2种构型之间相互转换的最短步数与经过的中间构型。实物实验给出了可变形模块化履带机器人27种构型之间的相互转换以及面对不同环境以不同的构型应对的结果。实验结果表明,该机器人可以通过最短路径实现构型之间的相互转换,并且随着所处环境的不同,机器人可以改变自身构型顺利跨越障碍并完成任务。 展开更多
关键词 模块化 可变形 履带机器人 构型转换
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基于动态采样对偶可变形网络的实时视频实例分割
5
作者 宋一然 周千寓 +2 位作者 邵志文 易冉 马利庄 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期247-256,共10页
为了更好地利用视频帧中蕴含的时间信息,提升视频实例分割的推理速度,提出动态采样对偶可变形网络(DSDDN). DSDDN使用动态采样策略,根据前、后帧的相似性调整采样策略.对于相似性高的帧,该方法跳过当前帧的推理过程,仅使用前帧分割进行... 为了更好地利用视频帧中蕴含的时间信息,提升视频实例分割的推理速度,提出动态采样对偶可变形网络(DSDDN). DSDDN使用动态采样策略,根据前、后帧的相似性调整采样策略.对于相似性高的帧,该方法跳过当前帧的推理过程,仅使用前帧分割进行简单迁移计算.对于相似性低的帧,该方法动态聚合时间跨度更大的视频帧作为输入,对当前帧进行信息增强.在Transformer结构里,该方法额外使用2个可变形操作,避免基于注意力的方法中的指数级计算量.提供精心设计的追踪头和损失函数,优化复杂的网络.在YouTube-VIS数据集上获得了39.1%的平均推理精度与40.2帧/s的推理速度,验证了提出的方法能够在实时视频分割任务上取得精度与推理速度的良好平衡. 展开更多
关键词 视频 实时推理 实例分割 动态网络 对偶可变形网络
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基于空间可变形Transformer的三维点云配准方法
6
作者 谢帅康 熊风光 +3 位作者 朱新杰 宋宁栋 李文清 王廷凤 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期224-232,共9页
针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚... 针对低重叠场景下点云配准方法鲁棒性差、配准精度低的问题,提出一种基于空间可变形Transformer(SDT)的三维点云配准方法。设计多级分辨率特征的提取与融合方法,显式计算点云的局部空间关系。利用SDT模块增强点云空间特征的表达能力,聚合局部与全局的特征得到特征矩阵。计算两个特征矩阵的相似度矩阵并额外地为其添加边缘松弛块,有效降低了不可行匹配对配准鲁棒性的影响,同时对相似度矩阵进行归一化等计算得到软对应置信度矩阵,根据预测的对应点空间特征是否一致来寻找点云在低重叠场景下更精确的对应关系,使用直接定义在对应关系上的损失来训练网络,将软对应关系转换为一对一的硬匹配关系,最终通过随机抽样一致性刚性变换求解器执行配准。实验结果表明,在重叠率低于30%的3DLoMatch场景中,该方法的特征匹配召回率和配准召回率相比于高度关注重叠区域的成对点云配准等方法至少提高了3.7和3.9个百分点,并且具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 低重叠率 多特征融合 可变形自注意力 边缘松弛块 重叠对应预测
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结合可变形卷积与全局信息的目标跟踪算法
7
作者 祁笑寒 伊力哈木·亚尔买买提 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第5期153-157,共5页
本文提出了一种以区域候选孪生网络(SiamRPN)为基础并结合可变形卷积与全局信息的目标跟踪算法。首先,使用计算花销适中的主干网络提升模型的特征提取能力;其次,采用全局上下文注意力模块提升全局信息建模能力,在相似度计量部分设计可... 本文提出了一种以区域候选孪生网络(SiamRPN)为基础并结合可变形卷积与全局信息的目标跟踪算法。首先,使用计算花销适中的主干网络提升模型的特征提取能力;其次,采用全局上下文注意力模块提升全局信息建模能力,在相似度计量部分设计可变形互相关模块聚合模板特征与搜索特征;最后,采用多层特征融合策略充分挖掘深层语义信息与浅层定位信息,使目标的定位和分类更加准确。实验结果表明:该算法优于参与对比的主流跟踪器,在OTB100和VOT2016两个目标跟踪数据集中成功率和EAO指标分别提升了5.3%和8.5%,且跟踪速度达到68 fps,达到超实时跟踪,证明所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生神经网络 注意力模块 可变形互相关
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结合可变形卷积和注意力机制的目标跟踪方法
8
作者 游丽萍 贝绍轶 《科技与创新》 2024年第1期31-34,38,共5页
为解决多数孪生网络目标跟踪算法特征提取能力弱、目标形变和遮挡场景适应性差等问题,提出一种结合可变形卷积和注意力机制的孪生网络目标跟踪算法。首先,在特征提取网络中采用可变形卷积,使其能够自适应学习目标偏移量,提升模型适用性... 为解决多数孪生网络目标跟踪算法特征提取能力弱、目标形变和遮挡场景适应性差等问题,提出一种结合可变形卷积和注意力机制的孪生网络目标跟踪算法。首先,在特征提取网络中采用可变形卷积,使其能够自适应学习目标偏移量,提升模型适用性;然后,在骨干网络中引进SimAM注意力机制,在提升特征提取能力的同时减少计算量;最后,将公开数据集OTB2015和VOT2018与其他算法进行性能对比实验。实验结果表明,所提方法的精确度和成功率比基准算法SiamFC在形变和遮挡等场景下有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 孪生网络 目标跟踪 可变形卷积 注意力机制
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面向骨架手势识别的全局时空可变形网络
9
作者 石东子 林宏辉 +1 位作者 刘一江 张鑫 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期60-66,共7页
基于骨架序列进行手势识别关键在于如何融合时空信息提取可分辨性强的特征。该文提出关键点聚焦模块,通过全局上下文建模和不受限于固定形式的卷积方式,网络可以跨越多帧和不相关的关键点,在全局范围内自适应地聚合与手势动作密切相关... 基于骨架序列进行手势识别关键在于如何融合时空信息提取可分辨性强的特征。该文提出关键点聚焦模块,通过全局上下文建模和不受限于固定形式的卷积方式,网络可以跨越多帧和不相关的关键点,在全局范围内自适应地聚合与手势动作密切相关的关键点信息,提取手势的时空特征。实验表明该方法在ChaLearn2013和SHREC数据集上得到的准确率可以达到94.88%和95.23%,优于现有方法。此外,该方法在处理噪声数据和动态手势方面稳定性更好。 展开更多
关键词 手势识别 特征提取 可变形卷积 骨架序列 全局信息
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基于可变形卷积的轴承剩余寿命预测
10
作者 周立俭 卜振飞 +2 位作者 耿增荣 孙伊萍 周玉国 《青岛理工大学学报》 CAS 2024年第1期141-150,共10页
针对在滚动轴承剩余寿命(RUL)预测任务中神经网络的普通卷积核提取到的特征分布不均问题,建立了基于注意力的深度可变卷积残差网络(ADRN)以提取轴承的退化特征并计算健康因子(HI)。通过连续小波变换(CWT)提取轴承的时频特征,采用ADRN提... 针对在滚动轴承剩余寿命(RUL)预测任务中神经网络的普通卷积核提取到的特征分布不均问题,建立了基于注意力的深度可变卷积残差网络(ADRN)以提取轴承的退化特征并计算健康因子(HI)。通过连续小波变换(CWT)提取轴承的时频特征,采用ADRN提取轴承时频图中的退化特征,并通过Tanh激活函数得到HI。为提升对异常值的约束能力,在整个网络中采用提出的动态损失函数进行训练。使用Savitzky-golay滤波器平滑HI后,由多项式函数拟合HI得到回归方程,预测出轴承的RUL。在PHM2012数据集上的实验仿真证明,提出的方法得到了更准确的预测结果。 展开更多
关键词 滚动轴承剩余寿命预测 可变形卷积 注意力机制 动态损失函数 连续小波变换
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基于可变形卷积技术的街景图像语义分割算法
11
作者 岳明齐 张迎春 +1 位作者 吴立杰 秦晓海 《计算机仿真》 2024年第3期219-226,259,共9页
目前图像语义分割算法中可能会出现分割图像的不连续与细尺度目标丢失的缺陷,故提出可变形卷积融合增强图像的语义分割算法。算法集HRNet网络框架、Xception Module以及可变形的卷积于一体,用轻量级Xception Module优化HRNet原先存在的B... 目前图像语义分割算法中可能会出现分割图像的不连续与细尺度目标丢失的缺陷,故提出可变形卷积融合增强图像的语义分割算法。算法集HRNet网络框架、Xception Module以及可变形的卷积于一体,用轻量级Xception Module优化HRNet原先存在的Bottleneck模块,同时在网络的第一阶段串联融合可变形卷积,通过建立轻量级融合加强网络从而增强针对细尺度目标特征物的辨识精度,从而使得该轻量级融合增强网络在粗尺度目标物被分割时取得相对多的细尺度目标的语义特征信息,进一步缓解语义分割图像的不连续与细尺度的目标丢失。使用Cityscapes数据集,实验结果可以说明,优化后的算法对于细尺度目标分割精度得到了显著的增强,同时解决了图像语义分割导致的分割不连续的问题。然后进行实验使用的是公开数据集PASCAL VOC 2012,实验进一步的验证了优化算法的鲁棒性以及泛化能力。 展开更多
关键词 图像语义分割 高分辨率网络 可变形卷积
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基于空间注意力和可变形卷积的无人机田间障碍物检测 被引量：1
12
作者 杜小强 李卓林 +2 位作者 马锃宏 杨振华 王大帅 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期275-283,共9页
为了解决植保无人机作业时,传统田间障碍物识别方法依赖人工提取特征,计算耗时较长,难以实现在非结构化田间环境下实时作业识别的问题,提出一种优化的Mask R-CNN模型的非结构化农田障碍物实例分割方法。以ResNet-50残差网络为基础,将空... 为了解决植保无人机作业时,传统田间障碍物识别方法依赖人工提取特征,计算耗时较长,难以实现在非结构化田间环境下实时作业识别的问题,提出一种优化的Mask R-CNN模型的非结构化农田障碍物实例分割方法。以ResNet-50残差网络为基础,将空间注意力(Spatial attention,SA)引入残差结构,聚焦跟踪目标的显著性表观特征并主动抑制噪声等无用特征的影响;引入可变形卷积(Deformable convolution,DCN),通过加入偏移量,增大感受野,提高模型的鲁棒性。构建包含农田典型障碍物的数据集,通过对比试验研究在ResNet残差网络结构中的不同阶段中加入空间注意力和可变形卷积时的模型性能差异。结果表明,与Mask R-CNN原型网络相比,在ResNet的阶段2、阶段3、阶段5加入空间注意力和可变形卷积后,改进Mask R-CNN的边界框(Bbox)和掩膜(Mask)的平均精度均值(mAP)分别从64.5%、56.9%提高到71.3%、62.3%。本文提出的改进Mask R-CNN可以很好地实现农田障碍物检测,可为植保无人机在非结构化农田环境下安全高效工作提供技术支撑。 展开更多
关键词 田间障碍物 Mask R-CNN 空间注意力 可变形卷积
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可变形式翼型钝体的风致振压电俘能器
13
作者 张忠华 李哲 +3 位作者 孟凡许 王淑云 李赫 阚君武 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第24期3570-3579,共10页
针对现有风致振压电俘能器工作风速范围窄、高风速下振幅过大等问题,提出一种可变形式翼型钝体的风致振压电俘能器,主要由可变形式翼型钝体、悬臂梁以及压电组合梁构成,钝体的弹性翼受风力影响产生形变,从而实现系统振动特性的自我调节... 针对现有风致振压电俘能器工作风速范围窄、高风速下振幅过大等问题,提出一种可变形式翼型钝体的风致振压电俘能器,主要由可变形式翼型钝体、悬臂梁以及压电组合梁构成,钝体的弹性翼受风力影响产生形变,从而实现系统振动特性的自我调节,以期提高俘能器的环境适应性。建立了俘能器的COMSOL有限元模型,通过仿真与试验分析了风速对其钝体形状及振动特性的影响,并获得了迎风角和弹性翼厚对俘能器输出性能的影响规律。结果表明:选取迎风角120°和弹性翼厚0.15 mm时俘能器的工作风速范围达到21 m/s,且当风速小于8 m/s时,弹性翼变形较小,系统以驰振为主,输出电压随风速增加而增大;当风速在8~17 m/s时,弹性翼形变量进一步增大,系统由驰振逐渐向涡振转变,输出电压变化较小;当风速在17~25 m/s时,钝体因弹性翼变形过大呈弯弧状,系统以涡振为主,其振幅被有效控制,输出电压随风速增加而减小;存在匹配电阻为250 kΩ时俘能器所产生的最大输出功率为3.78 mW。因此,该风致振压电俘能器在满足结构可靠、起振风速低及风速范围宽条件下同时可输出较大的电能。 展开更多
关键词 压电俘能器 风致振动 可变形钝体 驰振 涡激振动
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可变形异型弹体撞击高强度岩石实验
14
作者 任光 武海军 +2 位作者 董恒 吕映庆 黄风雷 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3793-3804,共12页
发射弹体作为激励物破碎高强度岩石实现样品采集在近地小行星(NEA)取样方案中备受关注。为研究可变形异型弹体撞击高强度岩石的弹靶作用过程及岩石破碎机理,设计花瓣形贯穿式、花瓣形非贯穿式与圆卵形贯穿式3类弹体,基于57 mm轻气炮和14... 发射弹体作为激励物破碎高强度岩石实现样品采集在近地小行星(NEA)取样方案中备受关注。为研究可变形异型弹体撞击高强度岩石的弹靶作用过程及岩石破碎机理,设计花瓣形贯穿式、花瓣形非贯穿式与圆卵形贯穿式3类弹体,基于57 mm轻气炮和14.5 mm弹道枪开展低速(71.4~280.0 m/s)与高速(453.0~612.0 m/s)撞击单轴抗压强度180 MPa高强度玄武岩实验,获得不同构型和入射速度下弹体变形模式、反射速度及反射动能比、岩石破碎区直径、开坑深度及碎岩质量变化规律。实验结果表明:低速撞击下,两类花瓣形弹体的反射速度较圆卵形弹体降低了约21.9%~42.8%,且具有更低的反射动能比;高速撞击下,花瓣形非贯穿式弹体的弹靶作用过程为多点同步撞击与泰勒杆式撞击两段式过程,其碎岩质量约为花瓣形贯穿式弹体的3倍。研究结果为可变形异型弹体构型设计、高强度岩石破碎机理研究提供实验验证与研究思路。 展开更多
关键词 可变形异型弹体 高速撞击 高强度岩石 弹靶作用
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融合多重自注意力和可变形卷积的多模态脑胶质瘤分割
15
作者 赵欣 张鑫 +1 位作者 李鑫杰 王洪凯 《波谱学杂志》 CAS 北大核心 2023年第3期280-292,共13页
脑胶质瘤的磁共振图像分割对于脑肿瘤的诊断、手术规划以及放疗等治疗方案的确定具有非常重要的意义.针对现有脑肿瘤分割算法分割精度不高边缘分割不精确,易出现假阳性的问题,本文提出一种基于多重自注意力和可变形卷积的Unet改进模型.... 脑胶质瘤的磁共振图像分割对于脑肿瘤的诊断、手术规划以及放疗等治疗方案的确定具有非常重要的意义.针对现有脑肿瘤分割算法分割精度不高边缘分割不精确,易出现假阳性的问题,本文提出一种基于多重自注意力和可变形卷积的Unet改进模型.模型将原始Unet框架的标准卷积替换为残差模块,以防止模型训练过程中出现梯度消失;通过在瓶颈层加入基于Transformer的多重自注意力模块来提取局部特征和全局上下文信息,以更好地挖掘像素间的相关性;在跨层连接处采用可变形卷积来增强模型对形状感知的敏感性,以提升肿瘤边缘特征的提取能力.实验结果表明,所提算法的分割结果评价指标高于使用同样数据集的其他对比模型,而且对肿瘤边缘的分割更加精确.这表明本文算法是一种有效的脑胶质瘤自动分割算法. 展开更多
关键词 图像分割 脑胶质瘤 Unet Transformer自注意力 可变形卷积
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基于可变形面元模型的新一代人体辐射剂量计算技术
16
作者 赵日 刘兆行 +6 位作者 刘娜 王仙祥 张静 梁润成 刘鑫 令狐仁静 戴雨玲 《辐射防护》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期533-541,共9页
为提高人体辐射剂量计算精度,满足精准防护需求,建立了基于可变形面元模型的人体辐射剂量计算技术完整方法,包括人体数字面元模型的变形算法与面元模型高速蒙特卡罗计算方法。其中面元模型的变形采用刚体旋转矩阵、体积图拉普拉斯算子... 为提高人体辐射剂量计算精度,满足精准防护需求,建立了基于可变形面元模型的人体辐射剂量计算技术完整方法,包括人体数字面元模型的变形算法与面元模型高速蒙特卡罗计算方法。其中面元模型的变形采用刚体旋转矩阵、体积图拉普拉斯算子和近似刚体变换三种算法分别实现骨骼、软组织和内部器官的变形;模型高速蒙卡计算则基于Delaunay四面体切割技术。基于此,进行可变形面元模型与不可变形体素模型剂量计算对比试验,结果表明,蹲姿底向照射时,面元模型比直立体素模型得到的有效剂量高51.2%,器官剂量高至98.6%;跪姿前向照射时,面元模型比直立体素模型得到的有效剂量高58.7%,器官剂量高至98.0%。重点突破了新一代剂量计算技术中的面元模型变形、高速蒙特卡罗计算等关键环节,为国内进一步发展高精度剂量计算提供了重要支撑,未来有望在精准防护应用中实现人员剂量的精准评价。 展开更多
关键词 辐射剂量 面元模型 可变形 四面体切割 精准防护
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轻质可变形弹体冲击6061-T651铝合金板的数值模拟研究
17
作者 胡静 胡昂 邓云飞 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期917-923,共7页
为研究铝合金靶板抗不同强度和头部形状的弹体冲击时的弹道性能、失效模式与能量耗散情况,利用Abaqus有限元软件建立了不同强度的轻质可变形弹体冲击3 mm厚6061-T651铝合金靶板的三维模型,并采用修正后的Johnson-Cook(MJC)本构模型和Lod... 为研究铝合金靶板抗不同强度和头部形状的弹体冲击时的弹道性能、失效模式与能量耗散情况,利用Abaqus有限元软件建立了不同强度的轻质可变形弹体冲击3 mm厚6061-T651铝合金靶板的三维模型,并采用修正后的Johnson-Cook(MJC)本构模型和Lode参数相关的修正后的Mhor-Coulomb(MMC)断裂准则进行数值模拟计算。结果表明,采用低强度的6061-T651铝合金作为弹体材料时,靶板对应的弹道极限最高,并且靶板的弹道极限随着弹体强度的增加而降低;当弹体强度较低时,冲击作用将会造成靶板更为复杂的失效模式,同时弹体头部均发生了不同程度的塑性变形;弹体强度对靶板能量耗散能力有明显的影响。轻质可变形平头弹对应的弹道极限高于卵形头弹。 展开更多
关键词 轻质可变形 Lode 数值模拟 弹道极限
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融合VovNet网络和可变形卷积的非机动车辆检测
18
作者 王林 翁友虎 《计算机系统应用》 2023年第5期132-140,共9页
针对道路监控下因监控探头高度角度不同,目标非机动车辆存在不同形式的模糊形变问题且特征信息不足造成的漏检误检现象,提出了一种融合VovNet网络和可变形卷积的非机动车辆检测模型.使用一次聚类连接网络(VovNet)结合原网络特点提出的CS... 针对道路监控下因监控探头高度角度不同,目标非机动车辆存在不同形式的模糊形变问题且特征信息不足造成的漏检误检现象,提出了一种融合VovNet网络和可变形卷积的非机动车辆检测模型.使用一次聚类连接网络(VovNet)结合原网络特点提出的CSPVovNet替换原有的CSPDarknet主干网络进行特征的提取,增强了有效特征的复用,缓解因深层卷积造成的小目标物体特征信息进一步丢失的问题.将可变形卷积引入到不同的网络层替换传统卷积,在公共数据集Pascal VOC2007和自建非机动车辆数据集上分别训练测试,根据最终性能选择YOLOv5-C方案.改进后的网络选取EIoU_loss作为定位损失,通过消融实验验证得出最终改进对网络性能有所提升,最终的网络优化结果较原YOLOv5s网络mAP提升了4.14个百分点,对漏检误检现象很好的缓解. 展开更多
关键词 非机动车辆 可变形卷积 YOLOv5s 聚类网络 目标检测 卷积神经网络(CNN)
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基于深度可变形卷积的胸部X-ray病灶检测与应用
19
作者 廖庆 李群兰 王大浒 《现代科学仪器》 2023年第5期118-121,共4页
深度学习算法的不断优化为临床诊治提供了理论支持,推动了我国医疗事业的发展。为了降低肺部疾病对个体的损害,研究提出了基于深度可变形卷积的胸部X-ray病灶检测模型,在该模型中,采用深度可变形卷积来优化传统卷积层,最后通过仿真实验... 深度学习算法的不断优化为临床诊治提供了理论支持,推动了我国医疗事业的发展。为了降低肺部疾病对个体的损害,研究提出了基于深度可变形卷积的胸部X-ray病灶检测模型,在该模型中,采用深度可变形卷积来优化传统卷积层,最后通过仿真实验和应用分析来验证其有效性。在结果中显示,仿真中的深度可变现卷积损失值降低至0.13,并且在检测模型的应用中显示其检测准确率显著高于卷积神经网络和BP神经网络。以上结果表明,采用深度可变形卷积来优化胸部X-ray病灶检测具有有效性,对我国临床诊治发展具有显著参考价值。 展开更多
关键词 深度学习 可变形卷积 胸部X-ray 病灶检测
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可变形履带式移动机器人设计分析
20
作者 孙海燕 宗成国 《电子质量》 2023年第5期40-43,共4页
针对履带式移动机器人多种复杂地形的环境条件和功能要求,提出了一种可变形履带式移动机器人机构实现方法,可实时调整机器人的本体姿态,从而使机器人具备良好的多地形通过性和越障稳定性。同时针对履带式移动机器人越障时履带容易发生... 针对履带式移动机器人多种复杂地形的环境条件和功能要求,提出了一种可变形履带式移动机器人机构实现方法,可实时调整机器人的本体姿态,从而使机器人具备良好的多地形通过性和越障稳定性。同时针对履带式移动机器人越障时履带容易发生松弛或脱落的问题,提出了一种履带压紧被动伺服调节方法,使履带上的齿能很好地啮合在带轮上,从而有效地解决履带松弛或脱落的问题,为履带式移动机器人在各类复杂环境中的应用提供了一定的指导。 展开更多
关键词 可变形 履带式 移动机器人
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