基于改进YOLOv8n的隧道内异物检测算法

  

针对当前隧道内异物检测存在人工巡检成本高、效率低等问题;提出一种基于改进YOLOv8n的隧道内异物检测算法。首先;提出融入坐标注意力（CA）机制的C2f_CA模块;通过将位置信息嵌入通道注意力;增强网络对图像在空间上的特征分布的关注;从而增强网络的特征提取能力;其次;借鉴高分辨率网络的思想;提出新的特征融合模块HRNet_Fusion（High Resolution Net）将提取的不同分辨率特征图作为4个并行分支输入网络;并经过多次上、下采样和融合操作得到全面且准确的特征信息;从而显著提升在小目标检测和特征信息融合方面的性能;最后;引入WIoU（Wise-IoU）损失函数降低低质量样本对网络的不良梯度影响;进一步提高模型的检测精度。实验结果表明;在隧道异物数据集上;改进算法的平均精度均值（mAP@0.5）为79.9%;模型大小为6.0 MB;与YOLOv8n算法相比;mAP@0.5提升了6个百分点;模型大小减少了0.2 MB;模型参数量减少了0.379×10⁶。… …   相似文献

《计算机应用》2024,45(2)

基于双编码器双解码器GAN的低剂量CT降噪模型

  

近年来;生成对抗网络（GAN）用于低剂量计算机断层成像（LDCT）图像降噪已经表现出显著的性能优势;成为该领域的研究热点。然而;GAN的生成器对LDCT图像中噪声和伪影分布的感知能力不足;导致网络的降噪性能受限。因此;提出一种基于双编码器双解码器生成对抗网络（DualED-GAN… …   相似文献

《计算机应用》2024,45(2)

面向图像拼接检测的自适应残差算法

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目的 恶意的图像拼接篡改给名誉、法律、政治等带来一系列的挑战,而现有的图像拼接检测算法通常采用参数固定的高通滤波器提取滤波特征进行预处理,没有考虑图像之间的差异。方法 本文设计自适应残差模块(adaptive residuals module, ARM)凸显拼接篡改痕迹,将卷积运算后的残差多次拼接,且每次拼接后再利用注意力机制实现通道间的非线性交互。然后,使用通道注意力SE(squeeze and excitation)模块以减少由ARM提取残差特征产生的通道之间信息冗余,并以在图像分类领域获得卓越性能的EfficientNet(high-efficiency network)为骨干网络,提出一种新的图像拼接检测算法。结果 实验结果表明,所提算法在CASIA I(CASIA image tampering detection evaluation database),CASIA II,COLUMBIA COLOR,NIST16(NIST special database 16)和FaceForensic++这5个公开数据集上分别取得98.95%,98.88%,100%,100%,88.20%的检测准确率,获得比现有算法更高的准确率。提出的ARM将骨干网络EfficientNet在CASIA II数据集的准确率提高了3.94%以上。结论 提出的基于自适应残差的图像拼接检测算法充分考虑图像之间的差异,凸显篡改区域与未篡改区域之间的区别,并获得更好的拼接检测结果。… …   相似文献

张玲  穆文鹏  陈北京 《中国图象图形学报》2024,29(2):419-429

合作-竞争混合型多智能体系统的虚拟遗憾优势自博弈方法

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合作-竞争混合型多智能体系统由受控的目标智能体和不受控的外部智能体组成.目标智能体之间互相合作,同外部智能体展开竞争,应对环境和外部智能体的动态变化,最终完成指定的任务.针对如何训练目标智能体使他们获得完成任务的最优策略的问题,现有工作从两个方面展开:(1)仅关注目标智能体间的合… …   相似文献

张明悦  金芝  刘坤 《软件学报》2024,35(2):739-757

面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

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使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点. 然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态（如静止）时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制. 提出… …   相似文献

邱杰凡  徐一帆  徐瑞吉  周栋利  池凯凯 《计算机研究与发展》2024,70(2):481-493

融合IndRNN和PSO的随钻测井数据反演方法

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针对传统的反演方法过于其依赖初始模型, 导致结果不稳定与计算效率低的问题, 提出一种融合独立循环神经网络和粒子群优化算法的随钻测井实时反演方法. 首先, 通过地层模型正演模拟产生的序列数据, 建立独立循环神经网络模型, 并引入注意力机制强调关键特征在随钻测井反演中的作用; 其次, 在粒子群优化算法中引入随机惯性权重提高粒子群算法的全局和局部搜索能力, 利用粒子群优化算法对神经网络模型进行超参数优化; 最后, 在正演模拟测试集与某油田1931–2132 m段的测井数据测试集上分别进行消融实验与对比实验, 结果证明, 粒子群算法与注意力机制可以有效提高预测精度, 且该方法在各个方面的反演性能均优于长短期记忆神经网络、双向长短期记忆神经网络以及门控循环单元网络模型, 满足随钻测井数据实时反演的需要.… …   相似文献

付俊芃  孙歧峰  陈沛沛  王亚宁 《计算机系统应用》2024,33(2):33-42

儿童癫痫综合征智能分析:综述与展望

  

儿童癫痫综合征智能分析是指通过统计分析、机器学习等数据驱动方法,挖掘临床有效生物标志物,构建相应的专家系统,以解决临床和预后管理问题的研究.文中首先简述儿童癫痫综合征的定义、发作类型和分类等临床基础知识.然后,回顾基于脑电信号的儿童癫痫综合征智能分析框架和各组成部分典型方法存在的… …   相似文献

郑润泽  冯袁盟  胡丁寒  蒋铁甲  高峰  曹九稳 《模式识别与人工智能》2024,37(2):144-161

面向可穿戴式的基于LSTM神经网络的智能心音异常诊断芯片

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心血管疾病是造成全球死亡人数最多的疾病之一,因此对心血管疾病的预防与提前诊断至关重要。人工听诊技术与计算机心音诊断技术无法满足对心音长时间听诊的需求,因而可穿戴式听诊设备越来越受到关注,但是其具有高精度与低功耗的要求。该文设计了低功耗的面向可穿戴式的基于长短期记忆网络(Long … …   相似文献

周维新  高肇岗  肖宛昂 《电子与信息学报》2024,46(2):555-563

多接入边缘计算赋能的AI质检系统任务实时调度策略

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AI质检是智能制造的重要环节,其设备在进行产品质量检测时会产生大量计算密集型和时延敏感型任务。由于设备计算能力不足,执行检测任务时延较大,极大影响生产效率。多接入边缘计算(MEC)通过将任务卸载至边缘服务器为设备提供就近算力,提升任务执行效率。然而,系统中存在信道变化和任 务随机… …   相似文献

周晓天  孙上  张海霞  邓伊琴  鲁彬彬 《电子与信息学报》2024,46(2):662-670

基于模型驱动深度学习的OTFS信道估计

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针对单输入单输出(SISO)的正交时频空间(OTFS)调制系统,该文利用一种模型驱动深度学习算法进行OTFS信道估计。该方案首先将去噪近似消息传递(DAMP)算法进行深度展开,利用去噪卷积神经网络代替传统的去噪器,对含噪的时延多普勒信道进行去噪估计,然后提供了状态演化方程来预测可… …   相似文献

蒲旭敏  刘雁翔  宋米雪  陈前斌 《电子与信息学报》2024,46(2):680-687

基于伪监督注意力短期记忆与多尺度去伪影网络的图像分块压缩感知

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基于深度展开网络的分块压缩感知(BCS)方法,在迭代去块伪影时通常会同时去除部分信号和保留部分块伪影,不利于信号恢复。为了改善重建性能,在学习去噪的迭代阈值(LDIT) 算法基础上,该文提出基于伪监督注意力短期记忆与多尺度去伪影网络(MSD-Net)的图像BCS迭代方法(PSAS… …   相似文献

李俊辉  侯兴松 《电子与信息学报》2024,46(2):472-480

采用表示分离自编码器的任意说话人语音转换

  

针对非平行语料库下任意说话人之间的语音转换存在语言内容信息和说话人个性特征难以分离,从而导致语音转换的性能不佳的问题,提出了一种采用表示分离自编码器的语音转换方法 RSAE-VC。该方法将语音信号的说话人个性特征视为时不变,而将内容信息视为时变,利用编码器中的实例归一化和激活引导… …   相似文献

简志华  章子旭 《通信学报》2024,45(2):162-172

利用跨模态轻量级YOLOv5模型的PET/CT肺部肿瘤检测

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多模态医学图像可在同一病灶处提供更多语义信息,针对跨模态语义相关性未充分考虑和模型复杂度过高的问题,该文提出基于跨模态轻量级YOLOv5(CL-YOLOv5)的肺部肿瘤检测模型。首先,提出学习正电子发射型断层显像(PET)、 计算机断层扫描(CT)和PET/CT不同模态语义信息的… …   相似文献

周涛  叶鑫宇  刘凤珍  陆惠玲 《电子与信息学报》2024,46(2):624-632

基于DQN的多智能体深度强化学习运动规划方法

  

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《计算机科学》2024,51(2)

基于样本选择的标签含噪图像分类

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标签噪声广泛存在、无法避免且影响深度网络模型的性能. 利用神经网络的“记忆效应”, 基于小损失原则的样本选择方法能简单有效地处理标签噪声. 本文基于特征空间中样本距离越近越相似的原则, 结合样本的高低置信度假设, 提出了新的样本选择原则以及二阶段加权样本选择重标签方法(WSSR-… …   相似文献

闻铮  曹国 《计算机系统应用》2024,33(2):54-61

杂乱场景下小物体抓取检测研究

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目的 杂乱场景下的物体抓取姿态检测是智能机器人的一项基本技能。尽管六自由度抓取学习取得了进展,但先前的方法在采样和学习中忽略了物体尺寸差异,导致在小物体上抓取表现较差。方法 提出了一种物体掩码辅助采样方法,在所有物体上采样相同的点以平衡抓取分布,解决了采样点分布不均匀问题。此外,学习时采用多尺度学习策略,在物体部分点云上使用多尺度圆柱分组以提升局部几何表示能力,解决了由物体尺度差异导致的学习抓取操作参数困难问题。通过设计一个端到端的抓取网络,嵌入了提出的采样和学习方法,能够有效提升物体抓取检测性能。结果 在大型基准数据集GraspNet-1Billion上进行评估,本文方法取得对比方法中的最优性能,其中在小物体上的抓取指标平均提升了7%,大量的真实机器人实验也表明该方法具有抓取未知物体的良好泛化性能。结论 本文聚焦于小物体上的抓取,提出了一种掩码辅助采样方法嵌入到提出的端到端学习网络中,并引入了多尺度分组学习策略提高物体的局部几何表示,能够有效提升在小尺寸物体上的抓取质量,并在所有物体上的抓取评估结果都超过了对比方法。… …   相似文献

孙国栋  贾俊杰  李明晶  张杨 《中国图象图形学报》2024,29(2):468-477

多域时空层次图神经网络的空气质量预测

  

在协同融合气象、空间和时间三大信息的时空混合模型中;时间变化建模通常在一维空间中完成。针对一维序列局限于滑动窗口和缺乏对多尺度特征的灵活提取的问题;提出一种多域时空层次图神经网络（MST-HGNN）模型。首先;构建城市全局尺度和站点局部尺度的两级层次图;从而进行空间关系学习;其次… …   相似文献

《计算机应用》2024,45(2)

基于异常检测的标签噪声过滤框架

  

噪声是影响机器学习模型可靠性的重要因素,而标签噪声相比特征噪声对模型训练更具决定性的影响.噪声过滤是处理标签噪声的一种有效方法,它不需要估计噪声率,也不需要依赖任何损失函数,然而 目前大多数标签噪声过滤算法都会面临过度清洗问题.针对此问题,文中提出了基于异常检测的标签噪声过滤框架… …   相似文献

许茂龙  姜高霞  王文剑 《计算机科学》2024,51(2):87-99

论回旋电子与涡旋电磁波量子:涡旋电子波包

  

回旋电子辐射涡旋电磁波量子的理论模型是量子态涡旋电磁波技术的关键.本文是\"论回旋电子与涡旋电磁波量子\"系列论文的第一部分,建立了\"涡旋电子波包\"相关理论模型.能级跃迁辐射是涡旋电子最自然的辐射之一.为了给出单个涡旋电子回旋辐射产生涡旋电磁波量子机理,本文根据磁场中电子的守… …   相似文献

王哲远  张超 《电子学报》2024,52(2):414-420

TokenVis:面向以太坊区块链ERC-20智能合约演变模式的可视分析方法

  

区块链技术近年来受到了广泛关注.区块链技术驱动的加密货币市场复杂且不稳定,容易受到政治、经济、社会等各方面因素的影响.现有的研究工作集中于原生加密货币,如比特币和以太坊币.然而,加密货币市场中存在大量基于ERC-20智能合约的代币.ERC-20代币占据大量市值,吸引了许多投资者的… …   相似文献

李国政  赵琮  刘驰  陈思明  王国仁 《电子学报》2024,52(2):441-454