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《电子学报》2024,52(7):2307-2319
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《电子学报》2024,52(7):2461-2467
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显著性目标检测目的是识别和分割图像中的视觉显著性目标,它是计算机视觉任务及其相关领域的重要研究内容之一。当下基于全卷积网络(FCNs)的显著性目标检测方法已经取得了不错的性能,然而现实场景中的显著性目标类型多变且尺寸不固定,这使得准确检测并完整分割出显著性目标仍然是一个巨大的挑战… …   相似文献
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针对三维未知环境中存在的高复杂度和不确定性的问题,提出一种在有限观测空间优化策略下基于深度强化学习的移动机器人三维路径规划方法.首先,在有限观测空间下采用深度图信息作为智能体的输入,模拟移动受限且未知的复杂三维空间环境;其次,设计了两阶段离散动作空间下的动作选择策略,包括方向动作… …   相似文献
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针对无人机航拍检测任务中小目标检测精度低的问题,提出一种基于YOLOv8n的目标检测算法（SFEYOLO）.首先,嵌入浅层特征增强模块,将输入特征的浅层空间信息与颈部获取的深层语义信息融合,以增强小目标特征表示能力,并使用全局上下文块（GC-Block）对融合信息进行重校准,抑制… …   相似文献
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远程光体积描记(remote photoplethysmography, rPPG)近年来在非接触式生理信号检测领域是一个十分活跃的研究课题.现有算法大都直接从全部人脸区域中提取脉搏信号,面部信号获取多样性和层次性差,而且现有提取网络主要关注局部时空信息,时空通道特征建模不足,难… …   相似文献
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目的 化学结构识别是化学和计算机视觉领域的一个重要问题,传统光学化学结构识别技术在复杂化学结构识别任务中易发生信息丢失或误识别的现象,同时又因为化学物质的结构多样性常导致其无法解析,识别效果不佳。而基于深度学习的模型通常具有网络结构复杂度高、上下文信息易丢失和识别率低的问题。为此,提出一种结合注意力机制和编码器—解码器架构的化学结构识别方法。方法 首先,使用改进的 ResNet50（residual network）作为特征提取器抓取表征信息;其次,使用 BLSTM（bi-directional long-short term memory）作为行编码器为 ResNet50提取的表征信息加强空间信息;最后,使用去填充模块和基于覆盖注意力机制的 LSTM（long short-term memory）网络作为模型解码器,对化学结构图像进行解码,将编码结果解码为 SMILES（simplified molecular input line entry system）序列。结果 在 Indigo、ChemDraw、CLEF（Conference and Labs of the Evaluation Forum）、JPO（Japanese Patent Office）、UOB（University of Birmingham）、USPTO（United States Patent and Trademark Office）、Staker、ACS（American ChemistrySociety）、CASIA-CSDB（Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences—Chemical Structure Database）和 MiniCASIA-CSDB 数据集上,所提方法识别准确率分别为 71. 1%、70. 21%、45. 8%、30. 3%、53. 02%、58. 21%、43. 39%、46. 3%、84. 42% 和 85. 78%,高于 SwimOCSR、Image2Mol 和 ChemPix 模型得分。结论 与其他模型相比,本文方法通过少量训练集能够获得较高的识别准确率。… …   相似文献
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宽度学习系统(Broad learning system, BLS)作为一种基于随机向量函数型网络(Random vector functionallink network, RVFLN)的高效增量学习系统, 具有快速自适应模型结构选择能力和高精度的特点. 但针对目标分类任务中有… …   相似文献
赵慧敏  郑建杰  郭晨  邓武 《自动化学报》2024,50(7):1458-1471
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近年来,将移动边缘计算(MEC)服务器搭载在无人机(UAV)上为地面移动用户提供服务备受学术界和工业界广泛的关注。但在恶意干扰环境下,如何有效调度资源降低系统时延和能耗成为关键问题。为此,针对干扰机影响下无人机辅助边缘计算的问题,该文建立一个以最小化加权能耗与时延为目标的模型,联… …   相似文献
6470.
《电子学报》2024,52(7):2291-2299
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车辆行驶过程中, 对前方目标的检测速度和检测精度一直是自动驾驶领域研究的重点. 针对现有的目标检测算法模型, 在复杂交通环境下, 传统模型面对重叠目标容易导致误检和漏检的情况发生, 大幅度提高检测精度又会造成计算量过大导致处理速度缓慢, 实时性下降的问题. 本文提出基于YOLOv… …   相似文献
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近年来,许多研究工作致力于将数据驱动的机器学习和知识驱动的逻辑推理相结合,以提高机器学习的性能. 其中,不少工作尝试利用反绎推理,将机器学习与逻辑推理融合到一个框架中. 这些方法通过机器学习模型生成伪标记,然后利用反绎推理来修正不一致的伪标记,以更新机器学习模型并多次迭代. 然而… …   相似文献
6473.
在雷达目标自适应检测问题当中,辅助数据存在杂波边缘的情况将导致杂波协方差矩阵(CCM)的估计性能出现严重下降,极大地影响目标检测性能。为了解决这一问题,该文提出一种杂波边缘检测方法,能够对辅助数据中杂波边缘数量与位置进行自适应判别。首先,假定辅助数据中存在杂波边缘,采用模型阶数选… …   相似文献
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深度神经网络可通过训练从大脑图像中预测年龄,作为识别衰老相关疾病的生物标志物.传统的脑龄预测方法往往依赖于单一模态的图像数据,而多模态数据可提供更全面的信息,提高预测精度.然而,现有的多模态融合方法往往不能充分利用不同模态之间的相关性和互补性.为了克服上述问题,文中提出基于多模态… …   相似文献
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在非圆零件车削过程中, 快速刀具伺服(Fast tool servo, FTS)的运动精度直接影响零件的加工质量. 主轴变速加工使得FTS的参考目标信号周期时变而不确定, 这对实现其渐近跟踪提出了极大的挑战. 本文利用FTS的位置域周期特性, 提出一种基于位置域重复控制和时域速度… …   相似文献
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预测性流程监控可以在业务流程运行过程中提供及时的信息,以便采取措施来应对潜在风险,如何提高流程预测的准确度一直受到高度关注。现有的研究方法大部分都在静态环境下引入,很少有结合数字孪生技术在动态环境中的流程预测。为此,提出了一个基于概念漂移检测的方法,并构建数字孪生流程预测模型（d… …   相似文献
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针对隐式表示的3D模型的版权保护问题,提出了一种面向神经辐射场（NeRF）的水印算法。该算法通过嵌入网络对训练集中的图像嵌入水印,再利用NeRF模型进行3D模型建模。版权验证方通过给定一个秘密视角作为神经辐射场的输入,生成新视角下的图像作为后门图像,接着利用神经网络的过参数化方法… …   相似文献
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针对Conformer编码器的声学输入网络对FBank语音信息提取不足和通道特征信息缺失问题,提出一种RepVGG-SE-Conformer的端到端语音识别方法。首先,利用RepVGG的多分支结构增强模型的语音信息提取能力,而在模型推理时通过结构重参数化将多分支融合为单分支,以降… …   相似文献
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