基于CGS-Ghost YOLO的交通标志检测研究 被引量：1

1

作者 赵宏 冯宇博 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期194-204,共11页

在交通标志检测任务中,YOLOv5检测算法在复杂的环境和路况下存在漏检、错检及模型参数量过大等问题。为此,提出一种改进的CGS-Ghost YOLO检测模型。YOLOv5在图片输入后使用Focus模块进行下采样,增加较多参数,CGS-Ghost YOLO模型使用Stem... 在交通标志检测任务中,YOLOv5检测算法在复杂的环境和路况下存在漏检、错检及模型参数量过大等问题。为此,提出一种改进的CGS-Ghost YOLO检测模型。YOLOv5在图片输入后使用Focus模块进行下采样,增加较多参数,CGS-Ghost YOLO模型使用StemBlock模块替换Focus模块进行采样,能够在维持精度的同时减少参数,并通过引入坐标注意力机制,强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型的特征提取能力。设计SMU激活函数与组归一化相结合的CGS卷积模块,避免训练过程中Batch Size大小对模型所造成的影响,在使用GhostConv减少模型参数的同时,提升模型的检测精度。在此基础上,通过α-CIoU Loss+VFocal Loss损失函数,改善交通标志检测任务中正负样本不平衡的问题,提升模型整体性能,Neck部分使用Bi-FPN双向特征金字塔网络,实现检测目标多尺度特征的有效融合。实验结果表明,改进的CGS-Ghost YOLO模型在交通标志检测数据集TT100K中的平均精度均值达到93.1%,相较于原始模型提高了11.3个百分点,模型参数量相较于原始模型降低了21.2个百分点。此外,该网络模型优化了卷积层及下采样部分,在大幅减少模型参数的同时提高了模型检测精度。 展开更多

关键词 深度学习 目标检测 YOLOv5检测算法 注意力机制 cgs conv模块

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基于改进YOLOv7的织物表面疵点检测技术

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作者 任经琦 张团善 赵浩铭 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第2期112-120,F0003,共10页

针对目前纺织工业中织物疵点检测技术的局限性,提出一种用于自动检测织物缺陷的改进YOLOv7算法。首先,在颈部网络引入SPD-Conv模块,在进行卷积下采样时保留与疵点相关的特征辨别信息,解决了原网络对于小目标的特征信息学习不足的问题;其... 针对目前纺织工业中织物疵点检测技术的局限性,提出一种用于自动检测织物缺陷的改进YOLOv7算法。首先,在颈部网络引入SPD-Conv模块,在进行卷积下采样时保留与疵点相关的特征辨别信息,解决了原网络对于小目标的特征信息学习不足的问题;其次,YOLOv7的主干网络通过引入CA注意力机制,在兼顾通道注意力的同时,还考虑了位置信息,从而更有效地识别疵点;最后,把WIoU用作边框损失函数,使其更加侧重于一般品质的锚框,从而增强了YOLOv7的泛化能力。通过实验对比发现,改进后算法的mAP值为92.28%,精度为95.65%,分别比原始YOLOv7算法提高了2.64%和4.12%,能够达到纺织产业在疵点检测方面的要求。 展开更多

关键词 疵点检测 YOLOv7 SPD-conv模块 WIoU CA注意力机制

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融合Transformer和CNN的手掌静脉识别网络

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作者 吴凯 沈文忠 +1 位作者 贾丁丁 梁娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第24期98-109,共12页

针对手掌静脉特征提取识别精度不高问题,提出了掌静脉识别网络PVCodeNet。该网络设计了改进的BasicBlock和Transformer Encoder模块结合并运用扩大决策边界的损失函数AAM-Loss(additive angular margin loss)。该网络首次将Transformer ... 针对手掌静脉特征提取识别精度不高问题,提出了掌静脉识别网络PVCodeNet。该网络设计了改进的BasicBlock和Transformer Encoder模块结合并运用扩大决策边界的损失函数AAM-Loss(additive angular margin loss)。该网络首次将Transformer Encoder模块成功用于掌静脉图像全局特征提取,改进的BasicBlock使用深度超参数化卷积Do-Conv取代传统卷积Conv进行特征提取使提取的特征更加具有区分性,该模块还加入规一化的注意力机制NAM模块,通过应用权重稀疏性惩罚项抑制不显著性特征的权值来提取图像在通道和空间域上重要的细节特征。在手掌关键点定位、ROI提取、图像增强方面作了详细描述,在特征向量维度、AAM-Loss参数设置方面做了详细实验,在PolyU数据库和自建库SEPAD-PV数据库上进行消融实验测试,EER均达到了0,成功实现了最高识别率的突破。为了验证该网络的泛化性能,还在具有相似纹理特征的掌纹数据库Tongji和指静脉数据库SDUMLA上进行验证,EER远远优于其他主流算法,充分证明了提出算法的优越性。 展开更多

关键词 手掌静脉识别 Transformer编码模块 深度超参数化卷积(Do-conv) 规一化注意力机制(NAM) 扩大决策边界的损失函数(AAM-Loss)

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ECG电流调控模式在256层螺旋CT冠脉成像中的应用 被引量：6

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作者 郭铁刚 田新华 +3 位作者 弓婷婷 杨哲 李思慧 李波 《中国实验诊断学》 北大核心 2011年第3期465-468,共4页

目的比较256层螺旋CT冠脉成像中ECG电流调控模式及回顾性心电门控扫描的图像质量和病人的辐射剂量。方法对62例怀疑冠心病患者进行256层螺旋CT冠状动脉造影,患者随机分成两组,A组采用回顾性心电门控扫描成像,B组采用ECG电流调控模式成像... 目的比较256层螺旋CT冠脉成像中ECG电流调控模式及回顾性心电门控扫描的图像质量和病人的辐射剂量。方法对62例怀疑冠心病患者进行256层螺旋CT冠状动脉造影,患者随机分成两组,A组采用回顾性心电门控扫描成像,B组采用ECG电流调控模式成像,对两组患者的图像质量进行主观及客观评价,客观评价包括信号噪声比及对比度噪声比,同时对患者的辐射剂量进行比较。结果 A组及B组的图像信号噪声比分为(14.41±1.05)和(15.07±3.29),差异无统计学意义(t=-1.07,P=0.29)。两组图像对比度噪声比分别为(12.03±0.98)和(12.64±3.02),差异无统计学意义(t=-1.08,P=0.28)。A组及B组的有效剂量分别为(10.77±0.96)mSv和(8.59±2.50)mSv,差异有统计学意义(t=4.59,P<0.001)。结论 256层螺旋CT冠状动脉造影中,与回顾性心电门控扫描比较,ECG电流调控模式在没有降低图像质量的情况下,射线剂量降低约20.2%,病变检出的准确率达95.7%。 展开更多

关键词 体层摄影术 CT ECG电流调控

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基于重心重合原则的数字化多电平SPWM方法 被引量：3

5

作者 张艳莉 费万民 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期299-302,共4页

针对多载波正弦脉宽调制(SPWM)方法的不足,提出了一种数字化重心重合SPWM(CSSPWM)方法。先将参考正弦信号的第一个1/4周期分为若干等份,在每一个等份中用面积相等、重心重合的凸形波代替原参考信号。该方法不受拓扑结构和多电平逆变器... 针对多载波正弦脉宽调制(SPWM)方法的不足,提出了一种数字化重心重合SPWM(CSSPWM)方法。先将参考正弦信号的第一个1/4周期分为若干等份,在每一个等份中用面积相等、重心重合的凸形波代替原参考信号。该方法不受拓扑结构和多电平逆变器输出电平数的约束,适用于所有的多电平逆变器。以五电平逆变器为例,对多电平逆变器的CSSPWM方法进行了仿真和实验研究,结果证明了该方法具有较小的总谐波畸变和较高的基波控制精度。 展开更多

关键词 多电平逆变器 正弦脉宽调制 重心重合原则 谐波 基波

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一种特征融合的视频事故快速检测方法 被引量：1

6

作者 王晨 周威 章世祥 《交通运输工程与信息学报》 2022年第1期31-38,共8页

交通事故快速检测对于提升交通事故应急管理水平具有重要的现实意义。目前主流的视频事故检测算法较难同时满足高精度和低算力的要求,一定程度上制约了该技术的工程应用。针对存在的问题,本文提出了一种新的基于特征融合的视频事故快速... 交通事故快速检测对于提升交通事故应急管理水平具有重要的现实意义。目前主流的视频事故检测算法较难同时满足高精度和低算力的要求,一定程度上制约了该技术的工程应用。针对存在的问题,本文提出了一种新的基于特征融合的视频事故快速检测方法,以期在有限算力成本下同时获得较高的检测精度和较快的检测速度。模型将特征融合通过两个步骤实现:首先,提出了一种事故注意力模块,并将其嵌入至残差网络(ResNet50)中以从复杂交通场景中筛选事故相关的外观特征;之后,将该外观特征输入到卷积长短时间记忆网络(Conv-LSTM)中,实现外观特征的微调与运动特征的提取。训练后的模型在视频测试集上的精度达到88.89%,检测速度达到FPS>30。事故注意力模块的引入提高了模型的外观特征筛选能力,而Conv-LSTM相比一般LSTM模型在提取运动特征时可以更好地保留外观特征,相比传统基于运动特征的检测方法,该模型可以获得更高的精度。相比典型特征融合模型(如C3D),模型显著降低了计算复杂度,在检测速度上更快。研究结果表明,本文提出的事故检测模型可以在有限算力下较好地取得事故检测精度和速度的平衡,有望实现推广应用。 展开更多

关键词 智能交通 视频事故检测算法 残差网络 事故视觉注意力 卷积长短时间记忆网络

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基于数字锁相环的温控变频电路设计

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作者 谢完成 《现代电子技术》 2008年第2期46-47,50,共3页

CC4046集成电路锁相环采用RC型压控振荡器,外接RC作为充放电元件,电路简单、成本低廉、实用价值大,可广泛应用于广播电视系统,各种通信系统,以及频率合成,自动控制及时钟同步等技术领域。利用数字集成锁相环组成温控变频电路可以克服常... CC4046集成电路锁相环采用RC型压控振荡器,外接RC作为充放电元件,电路简单、成本低廉、实用价值大,可广泛应用于广播电视系统,各种通信系统,以及频率合成,自动控制及时钟同步等技术领域。利用数字集成锁相环组成温控变频电路可以克服常见温控系统可靠性低、抗干扰能力差的缺点,为温度的精确测量及需要进行温度检测控制的设备提供了一种可行的电路设计方案。 展开更多

关键词 数字锁相环 相位同步 温度控制 频率变换

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基于卷积神经网络的调制样式识别研究 被引量：5

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作者 陈昌美 李艳斌 《信息技术》 2020年第1期101-106,共6页

自动调制样式识别分类是解调前的重要步骤,在频谱管理、认知无线电、智能调制解调器、监视和干扰识别等许多应用中发挥着重要作用。深度学习具有强大的分类能力,基于深度学习中的卷积神经网络,将映射成星座图的具有不同调制样式的通信... 自动调制样式识别分类是解调前的重要步骤,在频谱管理、认知无线电、智能调制解调器、监视和干扰识别等许多应用中发挥着重要作用。深度学习具有强大的分类能力,基于深度学习中的卷积神经网络,将映射成星座图的具有不同调制样式的通信信号馈送进神经网络,从而达到通信信号调试样式识别分类的目的。基于实验目的,提出一种改进的卷积神经网络结构可实现对七种不同的调制样式的分类,在信噪比≥5dB时,识别率可达97.99%,信噪比≥9dB时,识别率可达100%。 展开更多

关键词 自动调制分类 星座图 深度学习 卷积神经网络

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CG高精度石膏模块装配墙体施工技术 被引量：1

9

作者 王永一 李长江 +2 位作者 郭赢 李林峻 夏凡 《建筑技术开发》 2021年第23期47-48,共2页

在建筑行业快速发展的背景下,各种装配式建筑施工技术不断涌现,其中,CG高精度石膏模块装配墙体施工技术通过标准化、模块化生产构件进行施工,可有效提高建筑墙体的施工效率及质量。基于此,以眉山加州智慧城一期为例,针对性研究了CG高精... 在建筑行业快速发展的背景下,各种装配式建筑施工技术不断涌现,其中,CG高精度石膏模块装配墙体施工技术通过标准化、模块化生产构件进行施工,可有效提高建筑墙体的施工效率及质量。基于此,以眉山加州智慧城一期为例,针对性研究了CG高精度石膏模块技术在内隔墙中的应用,以期为类似建筑项目提供有价值的参考。 展开更多

关键词 CG高精度石膏模块 装配式施工 墙体

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关于几个特殊群G的所有的不可约的CG-模

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作者 刘瑞珊 《数学计算（中英文版）》 2014年第3期96-104,共9页

设G是有限群，为复数域。要想找到所有不可约CG-模，一种方法是把正则CG-模CG进行直和分解，这在G的阶数比较小时不难做到，但当G的阶数比较大时计算起来比较繁琐。对于任意自然数n，本文给出了循环群Cn和二面体群D2。的正则CG-模CG的... 设G是有限群，为复数域。要想找到所有不可约CG-模，一种方法是把正则CG-模CG进行直和分解，这在G的阶数比较小时不难做到，但当G的阶数比较大时计算起来比较繁琐。对于任意自然数n，本文给出了循环群Cn和二面体群D2。的正则CG-模CG的不可约模的直和分解，和这些不可约模间的同构关系。我们的方法是先构造出不可约的CG-子模，满足直和条件，从而得到正则CG-模CG的不可约模的直和分解。再运用模论知识得到这些不可约模间的同构关系。 展开更多

关键词 不可约CG-模 正则CG-模 范德蒙矩阵 直和分解

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Study on the Optimization Algorithms for Intensity-Modulated Radiation Therapy

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作者 LIYong-jie 《Journal of Electronic Science and Technology of China》 2005年第1期95-96,共2页

关键词 遗传算法 放射线疗法 共轭梯度 射束角 专家知识

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