检索结果-南通市图书馆

限定检索结果

文献类型

79 篇 会议

馆藏范围

79 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

73 篇 工学
- 36 篇 控制科学与工程
- 27 篇 信息与通信工程
- 22 篇 航空宇航科学与技...
- 21 篇 电子科学与技术（可...
- 21 篇 计算机科学与技术...
- 20 篇 机械工程
- 20 篇 软件工程
- 12 篇 仪器科学与技术
- 6 篇 电气工程
- 4 篇 水利工程
- 4 篇 地质资源与地质工...
- 4 篇 环境科学与工程（可...
- 3 篇 测绘科学与技术
- 3 篇 兵器科学与技术
- 3 篇 网络空间安全
- 2 篇 建筑学
- 2 篇 交通运输工程
- 2 篇 公安技术
- 1 篇 动力工程及工程热...
- 1 篇 土木工程
25 篇 管理学
- 22 篇 管理科学与工程(可...
- 2 篇 图书情报与档案管...
4 篇 理学
- 1 篇 数学
- 1 篇 大气科学
- 1 篇 地球物理学
- 1 篇 系统科学
3 篇 医学
3 篇 军事学
- 2 篇 军事装备学
1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学
1 篇 教育学
- 1 篇 教育学
1 篇 农学

主题

6 篇 目标检测
5 篇 深度学习
3 篇 注意力机制
3 篇 星相机
3 篇 fpga
2 篇 工程档案
2 篇 lcc
2 篇 数据增强
2 篇 经济性
2 篇 区块链
2 篇 合成孔径雷达
2 篇 轻量化
2 篇 探地雷达
2 篇 多线程
2 篇 gnss-r
2 篇 yolov5
2 篇 遥感图像
2 篇 资源分配
2 篇 多目标跟踪
2 篇 卷积神经网络

机构

18 篇 北京理工大学
9 篇 北京航空航天大学
4 篇 清华大学
4 篇 北方工业大学
3 篇 北京理工雷科电子...
3 篇 国网新源控股有限...
3 篇 北京空间机电研究...
3 篇 河北省工业智能感...
3 篇 国网江苏省电力有...
3 篇 华北理工大学
3 篇 北京工业大学
2 篇 重庆三峡学院
2 篇 中国合格评定国家...
2 篇 新体制民用雷达重...
2 篇 吉林敦化抽水蓄能...
2 篇 国网河北省电力有...
2 篇 西安电子科技大学
2 篇 北京国网信通埃森...
2 篇 北京智芯微电子科...
2 篇 国网河北省电力有...

作者

4 篇 邓宸伟
4 篇 杨东凯
3 篇 杨小鹏
3 篇 王子雯
3 篇 史彩娟
3 篇 王峰
3 篇 翟国芳
3 篇 王艳
3 篇 闫巾玮
3 篇 修春娣
3 篇 朱姣
2 篇 唐林波
2 篇 董锡超
2 篇 陈晓艳
2 篇 周学华
2 篇 邸晶晶
2 篇 蔡亚文
2 篇 李金辉
2 篇 王彦平
2 篇 肖萌

语言

79 篇 中文

检索条件"任意字段=第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议"

共 79 条记录，以下是61-70 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

基于深度学习的地物背景下多目标检测与跟踪算法研究

基于深度学习的地物背景下多目标检测与跟踪算法研究

引用

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：杨林唐林波邓宸伟北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所

当前多目标检测与跟踪技术已经被广泛应用在生产生活中,如智能监控、自动驾驶、军事制导等领域。尽管国内外研究人员已经在多目标检测与跟踪领域取得不错的成绩,但当目标形变、尺度变化、严重遮挡发生时算法效果往往不理想。从实际应用... 详细信息

当前多目标检测与跟踪技术已经被广泛应用在生产生活中,如智能监控、自动驾驶、军事制导等领域。尽管国内外研究人员已经在多目标检测与跟踪领域取得不错的成绩,但当目标形变、尺度变化、严重遮挡发生时算法效果往往不理想。从实际应用的难点出发,构建了一个Focus结构和CSP结构的网络进行目标检测,输入端使用Mosaic数据增强和自适应锚框计算,应用FPN+PAN结构将图像特征组合送入预测层,后处理过程进行加权NMS,输出端采用CIoU损失函数来提升训练效果和检测性能。跟踪算法应用卡尔曼滤波进行预测和更新,使用匈牙利算法对Dectection和Track作匹配,同时利用时空和外观信息生成片段轨迹,通过检索全局信息和trackletnet网络的判断将其关联。在MOT17和UAV实测数据集上测试验证,结果表明可以克服目标形变遮挡等情况,实现高性能的检测跟踪。

关键词：目标检测多目标跟踪深度学习数据增强

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

基于能效的异构网络动态资源强化学习

基于能效的异构网络动态资源强化学习

引用

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：孟德彬张延华王立红北京工业大学信息与通信工程学院

异构网络是5G蜂窝网络的重要组成部分,在异构网络中放置微基站是提升5G蜂窝网络覆盖范围和容量的有效手段。然而,在宏微基站的异构网络体系结构中,共层和跨层干扰都是影响网络性能的因素。因此异构网络面临的主要问题是网络中宏微基站... 详细信息

异构网络是5G蜂窝网络的重要组成部分,在异构网络中放置微基站是提升5G蜂窝网络覆盖范围和容量的有效手段。然而,在宏微基站的异构网络体系结构中,共层和跨层干扰都是影响网络性能的因素。因此异构网络面临的主要问题是网络中宏微基站的负载平衡以及干扰协调,这需要通过网络中用户的关联和网络自身的资源分配来解决。结合现实场景搭建移动用户宏微基站异构模型,提出了一种具有捕捉移动用户能力的强化学习的模型,同时结合能效这一指标实现网络资源最优分配。此外训练过程中采用Actor-Critic网络(asynchronous advantage Actor-Critic,A3C)来提高代理的收敛性。仿真结果表明,该方法可以有效地针对不同用户的分布和移动对网络资源进行分配,使得能效达到最大。

关键词：异构网络资源分配强化学习

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分级深度学习网络的小鼠脑切片缺血区自动分割

基于分级深度学习网络的小鼠脑切片缺血区自动分割

引用

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：李金辉张远裘宇婵后兴海李子静北方工业大学信息学院

医学图像的自动分割技术具有辅助诊断和治疗的作用,小鼠脑切片缺血程度反应了脑组织损伤程度,分析脑切片缺血区能进一步探讨脑缺血的生理变化、发病机制及其防治研究。提出了一种基于分级深度学习网络的小鼠脑切片缺血区自动分割技术。... 详细信息

医学图像的自动分割技术具有辅助诊断和治疗的作用,小鼠脑切片缺血程度反应了脑组织损伤程度,分析脑切片缺血区能进一步探讨脑缺血的生理变化、发病机制及其防治研究。提出了一种基于分级深度学习网络的小鼠脑切片缺血区自动分割技术。在分级深度学习网络中,第一级构建了一个SSD端到端的检测网络,同时兼顾了检测精度和速度,从小鼠脑组织实验图像中准确检测脑切片目标。针对脑切片中组织结构相似、尺寸差异大等问题,在第二级提出了一种多尺度特征融合的特征金字塔分割网络,对上一级检测到的小鼠脑切片进行分割。实验结果表明,所提方法在小鼠脑切片数据集上取得了更好的分割效果。

关键词：小鼠脑切片图像特征金字塔网络目标检测图像分割

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

天地一体化信息网络体系研究与典型应用分析

天地一体化信息网络体系研究与典型应用分析

引用

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：黄丽薛晓翃徐海川吴春春李佳桐陈相宇中国电子科技集团有限公司第十一研究所中国电子科技集团有限公司第十五研究所

天地一体化信息网络以地面网络为依托,以天基网络为拓展,由天基网络、地面互联网以及移动通信互联组成,可提供全球网络通信、定位导航增强、遥感与地理信息等服务,对于保障国家战略安全、拓展国家战略利益、确保网络信息安全至关重要。... 详细信息

天地一体化信息网络以地面网络为依托,以天基网络为拓展,由天基网络、地面互联网以及移动通信互联组成,可提供全球网络通信、定位导航增强、遥感与地理信息等服务,对于保障国家战略安全、拓展国家战略利益、确保网络信息安全至关重要。该文对天地一体化信息的国内外发展现状进行总结,对一种支持高低轨混合组网、天地立体化覆盖、用户随遇化接入的天地一体化信息网络体系进行研究,分别从天基骨干网、天基接入网、地基节点网等6个分系统展开论述,以海南地面信息港为例,对平台部署的各类典型应用进行分析,结果验证了该天地一体化信息网络体系架构的可行性和先进性。

关键词：天地一体化信息网络天基骨干网天基接入网地基节点网

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

高时效林火智能检测方法

高时效林火智能检测方法

引用

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：侯金元刘英杰张琦北京理工雷科电子信息技术有限公司

结合火点监测卫星应用特点,针对大幅宽卫星遥感影像自动火点检测时效性差、虚警高等难点问题,提出了基于智能神经网络的双载荷火点目标检测技术。基于低分辨率红外影像,通过基于红外辐射特性的检测算法实现较大幅宽火点目标的快速、准... 详细信息

结合火点监测卫星应用特点,针对大幅宽卫星遥感影像自动火点检测时效性差、虚警高等难点问题,提出了基于智能神经网络的双载荷火点目标检测技术。基于低分辨率红外影像,通过基于红外辐射特性的检测算法实现较大幅宽火点目标的快速、准确提取;基于较高分辨率可见光影像,构建具有强大特征鉴别能力的深度残差网络对红外载荷搜索获得的火点切片进行进一步精细化鉴别处理,最后综合两个阶段的提取结果对红外火点的属性进行确认。上述粗精结合的火点目标提取策略,在保证火点目标高检测率的同时,有效地剔除各种场景虚警目标的干扰,以满足在轨检测的实时性和软硬件要求。实验结果表明,与目前主流弱小目标检测算法相比,该算法鲁棒性好、准确率高、时效性好,可实现复杂地物背景下火点目标的高精度检测。

关键词：火点监测卫星智能神经网络红外辐射特性深度残差网络

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

机器视觉和深度学习融合的铝塑泡罩药品缺陷检测方法

机器视觉和深度学习融合的铝塑泡罩药品缺陷检测方法

引用

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：刘帆帆贾克斌李志坚北京工业大学信息与通信工程学院

如何采用新一代信息处理技术来提高生产线自动化检测水平是各个国家重点关注的内容之一。针对目前制药行业广泛存在的人工检测泡罩包装药品缺陷时所出现的效率低、漏检率及成本高等问题,综合运用计算机视觉、深度学习等技术对铝塑泡罩... 详细信息

如何采用新一代信息处理技术来提高生产线自动化检测水平是各个国家重点关注的内容之一。针对目前制药行业广泛存在的人工检测泡罩包装药品缺陷时所出现的效率低、漏检率及成本高等问题,综合运用计算机视觉、深度学习等技术对铝塑泡罩包装药品进行实时检测。对采集到的图像进行预处理,利用仿射变换去除不相关背景,获取缺陷可能存在的感兴趣区域。利用阈值分割、形态学操作,构建不同缺陷类型的特征算子,比较待测和正常药板轮廓、区域特征值的差异,对待测药板缺陷进行分类。利用YOLOv5网络在人工标注的数据集上先对胶囊进行预训练,使用得到的权重对药板继续训练,最终使用训练好的模型对感兴趣区域存在的缺陷进行检测。实验结果表明,算法可以实现对铝塑泡罩包装缺陷准确识别,平均检测精度达到了0.95以上,能够满足泡罩缺陷在线检测的要求。

关键词：铝塑泡罩药品缺陷检测机器视觉深度学习

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

地基差分干涉雷达非连续式时序形变测量技术

地基差分干涉雷达非连续式时序形变测量技术

引用

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：侯思灿任晓昱邓云开田卫明朱嘉鑫北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所卫星导航电子信息技术教育部重点实验室(北京理工大学) 北京理工大学重庆创新中心北京理工大学前沿技术研究院

GB-DInRadar(ground-based differential interferometric radar,地基差分干涉雷达)测量精度高、实时性强,在滑坡形变测量中应用广泛。对于蠕变型滑坡,可以灵活调整观测周期,采用非连续式模式开展形变测量。针对非连续测量模式下GB-DIn ... 详细信息

GB-DInRadar(ground-based differential interferometric radar,地基差分干涉雷达)测量精度高、实时性强,在滑坡形变测量中应用广泛。对于蠕变型滑坡,可以灵活调整观测周期,采用非连续式模式开展形变测量。针对非连续测量模式下GB-DIn Radar的形变测量问题,提出了一种基于幅相信息联合的时序形变测量方案。根据相关系数变化特征,区分形变区域和非形变区域;其次针对非形变区,对重轨误差进行建模和补偿,提出了基于相位信息的差分干涉测量技术;针对形变区,提出基于幅度信息的偏移量追踪技术,克服了大尺度形变区域的失相干问题。采用实测数据证明,该方案可以实现非形变区的毫米级高精度测量和形变区的厘米级至分米级形变监测。

关键词：地基雷达非连续形变测量偏移量追踪差分干涉

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多尺度特征感知的轻量化目标检测算法

基于多尺度特征感知的轻量化目标检测算法

引用

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：王子雯史彩娟任弼娟闫巾玮石泽华北理工大学人工智能学院河北省工业智能感知重点实验室

近年来,基于深度学习的目标检测算法不断取得进展,但是还不能满足实时性的实际应用需求,需要进一步降低模型复杂度、提高检测速度。因此,提出了一种基于多尺度特征感知的轻量化目标检测算法(lightweight object detection based on mult... 详细信息

近年来,基于深度学习的目标检测算法不断取得进展,但是还不能满足实时性的实际应用需求,需要进一步降低模型复杂度、提高检测速度。因此,提出了一种基于多尺度特征感知的轻量化目标检测算法(lightweight object detection based on multi-scale feature aware, LOD-MFA),该模型采用MobileNetV2轻量模型作为骨干网络,有效减少模型的参数量与计算成本;设计了多尺度特征感知模块MFAM,提升了模型感受野来增强多尺度目标感知,从而提升模型检测精度。实验结果表明,LOD-MFA仅用1.35 BFLOPs浮点运算量和900万的参数量在PASCAL VOC2007上达到了73.95%的检测精度,在MS COCO数据集上达到了21.6%的检测精度。与现有轻量化目标检测模型相比,LOD-MFA在检测精度、参数量和计算成本等方面均有一定的优势。

关键词： MobileNetV2 目标检测轻量化多尺度分支结构

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于卷积神经网络的无人机载SAR运动目标成像方法

一种基于卷积神经网络的无人机载SAR运动目标成像方法

引用

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：龙能鑫崔畅董锡超重庆三峡学院电子与信息工程学院北京理工大学重庆创新中心新体制民用雷达重庆市重点实验室北京理工大学信息与电子学院

P波段合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)相对于高频段SAR而言,具有更强的穿透性,能够发现穿越在浅地表和植被下行驶的车辆目标。传统运动目标成像方法存在参数搜索量大难以实时处理以及对多运动目标成像质量差等问题。提出了... 详细信息

P波段合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)相对于高频段SAR而言,具有更强的穿透性,能够发现穿越在浅地表和植被下行驶的车辆目标。传统运动目标成像方法存在参数搜索量大难以实时处理以及对多运动目标成像质量差等问题。提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的无人机载SAR运动目标成像的方法。在该方法中使用了能够放大CNN优点的具有跳跃连接的编码器-解码器(encoder-decoder)残差块结构。该方法与传统成像方法不同,其通过CNN强大的特征提取能力,不需要参数估计和迭代即可实现SAR运动目标聚焦成像并且在成像质量和效率方面优于传统的成像方法。文中给出了该方法的原理、参数选择与实现步骤,并且通过与现有利用CNN成像的方法对比,说明文中所提方法在成像质量方面有显著的提升。

关键词：合成孔径雷达卷积神经网络地面动目标成像

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

FMCW雷达人体动作特征提取与识别

FMCW雷达人体动作特征提取与识别

引用

第十六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议

作者：相菲聂祥飞冯韵聂文亮胡政权董锡超重庆三峡学院电子与信息工程学院北京理工大学重庆创新中心新体制民用雷达重庆市重点实验室北京理工大学信息与电子学院

特征提取是FMCW雷达人体动作识别方面的主要步骤之一。传统的一维主成分分析法(1D-PCA,onedimensional-principalcomponentanalysis)在特征提取时存在识别精度和效率低的问题,为改进上述问题,创新性地将二维主成分分析(2D-PCA,two dimen... 详细信息

特征提取是FMCW雷达人体动作识别方面的主要步骤之一。传统的一维主成分分析法(1D-PCA,onedimensional-principalcomponentanalysis)在特征提取时存在识别精度和效率低的问题,为改进上述问题,创新性地将二维主成分分析(2D-PCA,two dimensional-principal component analysis)应用到FMCW雷达人体动作特征提取与分类识别研究中,该方法可直接对微多普勒谱图进行特征提取,选取较大的特征向量作为最佳投影方向,进而得到新的特征空间,在此基础上使用最近邻算法(NN,nearestneighbor)实现人体动作的识别。最后,采用格拉斯哥大学的人体动作公开数据集进行实验,结果表明,与1D-PCA方法相比,2D-PCA的人体动作识别准确率可达94.94%,运行时间缩短了91.17%。

关键词： FMCW雷达人体动作识别 2D-PCA 最近邻算法

来源： cnki会议评论

在线全文

cnki会议

学校读者我要写书评

暂无评论

没有更多数据了...

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共8页 << < 1 2 3 4 5 6 7 8 > >> 跳转到页

检索报告对象比较合并检索0

隐藏清空

合并搜索

回到顶部

执行限定条件

内容：

评分：

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

订阅名称：

通借通还

温馨提示：

图书名称：

借书校区：

取书校区：

手机号码：

邮箱地址：

一卡通帐号：

电话和邮箱必须正确填写，我们会与您联系确认。

联系人：

所在院系：

联系邮箱：

联系电话：

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：