检索结果-南通市图书馆

融合注意力机制的改进Mask-RCNN遥感影像建筑物提取

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

测绘科学 2024年第1期49卷 79-89页

作者：李健庞留记吴浩王心宇郑州大学地球科学与技术学院郑州450000 华中师范大学城市与环境科学学院武汉430000

针对复杂影像背景和密集建筑物堆叠导致建筑物提取效果不完整,存在误检、漏检等问题,提出了一种改进Mask-RCNN遥感影像建筑物提取方法。利用双通道注意力机制增强目标的有效特征,同时引入特征增强金字塔网络增强网络对遥感影像的上下文... 详细信息

针对复杂影像背景和密集建筑物堆叠导致建筑物提取效果不完整,存在误检、漏检等问题,提出了一种改进Mask-RCNN遥感影像建筑物提取方法。利用双通道注意力机制增强目标的有效特征,同时引入特征增强金字塔网络增强网络对遥感影像的上下文特征信息地提取能力,结合双通道下采样模块减少特征损失,提高模型提取的精度和效率。实验表明,提出的改进Mask-RCNN在建筑物数据集和RSOD数据集上,与多种方法进行实验对比验证,Precision和F1值均高于对比方法,且目标识别的结果更加完整,目标漏检率更低。

关键词：双通道注意力机制改进Mask-RCNN网络多尺度特征金字塔建筑物提取遥感影像

基于YOLOv7-DCA的疲劳检测方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

兰州文理学院学报（自然科学版） 2024年第2期38卷 39-44页

作者：李敬兆秦心茹许志王国锋郑鑫安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232000 淮南矿业集团安徽淮南232000

针对疲劳检测中小尺度检测效果不佳和实时性差等问题,以矿井提升机司机疲劳检测为目标,对YOLOv7的结构进行精简并且基于AIoU(Area Intersection over Union)损失函数优化预测框与验证框的回归过程.在模型中引入双通道注意力机制实现小... 详细信息

针对疲劳检测中小尺度检测效果不佳和实时性差等问题,以矿井提升机司机疲劳检测为目标,对YOLOv7的结构进行精简并且基于AIoU(Area Intersection over Union)损失函数优化预测框与验证框的回归过程.在模型中引入双通道注意力机制实现小尺度特征的信息增强,通过融合眨眼频率、闭眼时长和打哈欠时长来判断司机的状态.实验结果表明,本文方法对疲劳检测精度达到98.85%,检测速度达到70 FPS,与其他算法相比,本文算法具有更好的准确性和实时性.

关键词：疲劳驾驶检测 YOLOv7 双通道注意力机制损失函数面部多特征

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

实海域实时小尺度目标检测算法

华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第4期51卷 24-29页

作者：冯辉蒋成鑫丁轶航徐海祥武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室湖北武汉430063 武汉理工大学船海与能源动力工程学院湖北武汉430063

针对实海域可见光图像中海天线附近的远距离小目标特征少、检测精度低的问题,设计了一种基于YOLOv5的实海域实时目标检测算法.首先,通过在网络结构中设置双向特征融合结构,结合高层特征图的强语义信息和低层特征图的定位信息,提高了小... 详细信息

针对实海域可见光图像中海天线附近的远距离小目标特征少、检测精度低的问题,设计了一种基于YOLOv5的实海域实时目标检测算法.首先,通过在网络结构中设置双向特征融合结构,结合高层特征图的强语义信息和低层特征图的定位信息,提高了小目标的检测精度;其次,引入双通道注意力机制,并改进权重分配函数,提高了小目标的检测召回率;然后,通过新增极小目标检测层,增加对小目标物体的检测精度;最后,通过实海域数据集对算法进行验证,证明了算法对小尺度目标检测精度提升明显,同时保持了良好的实时性.

关键词：可见光图像小尺度目标目标检测双向特征融合双通道注意力机制

基于AGNN-GBDT的链上欺诈账户检测模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

国外电子测量技术 2023年第8期42卷 102-110页

作者：冮君泽李海明上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

针对虚拟数字货币的市场逐渐升温,大量非法交易和行为难以追踪溯源的问题,提出了基于BGNN的链上欺诈账户检测模型——AGNN-GBDT。通过分析真实账户交易数据和以太坊官方提供的欺诈账户数据的特点,使用GReaT进行数据增强,并在GNN网络中... 详细信息

针对虚拟数字货币的市场逐渐升温,大量非法交易和行为难以追踪溯源的问题,提出了基于BGNN的链上欺诈账户检测模型——AGNN-GBDT。通过分析真实账户交易数据和以太坊官方提供的欺诈账户数据的特点,使用GReaT进行数据增强,并在GNN网络中设计了基于节点通道和语义通道的双通道注意力机制来学习节点自身和图网络结构的特征信息,同时保留GBDT处理异质特征数据优势,引入SHAP值来判断特征的重要性。实验结果表明,该模型在准确率上达到84.2%,F1-score为84.2%,其实验效率和结果相较于以前学者提出的模型方法都有一定程度的提升,能够较为准确地识别链上的欺诈账户,对于改善区块链的交易环境有积极作用。

关键词：欺诈账户检测以太坊 GReaT 双通道注意力机制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于数据增强的秦俑碎片深度分类模型

激光与光电子学进展 2022年第18期59卷 101-110页

作者：鱼跃华张海波李昕寇姣姣李康耿国华周明全西北大学信息科学与技术学院陕西西安710127

在秦俑保护领域,为了降低秦俑碎片匹配及拼接的工作难度,更多的计算机辅助技术应用在破碎秦俑复原工作核心环节的碎片分类中。针对传统的秦俑碎片分类方法对碎片特征提取不充分及秦俑碎片数据采集难度较高等导致的分类准确率低下的问题... 详细信息

在秦俑保护领域,为了降低秦俑碎片匹配及拼接的工作难度,更多的计算机辅助技术应用在破碎秦俑复原工作核心环节的碎片分类中。针对传统的秦俑碎片分类方法对碎片特征提取不充分及秦俑碎片数据采集难度较高等导致的分类准确率低下的问题,提出了一种基于数据增强的秦俑碎片深度分类模型。首先,通过条件生成式对抗网络对现有秦俑碎片数据集进行数据增强,实现秦俑数据集的扩充。其次,通过深度卷积神经网络自动且充分地提取碎片特征信息并实现有效的碎片分类效果。然后,引入convolutional block attention module(CBAM)双通道注意力机制和CutMix增强策略来显著提升深度分类模型的性能。最后,在秦俑实验数据集的对比实验结果表明,与传统的基于几何特征、尺度不变特征变换特征、形状特征、多特征融合等经典碎片分类方法相比,所提方法对秦俑碎片的分类取得了更准确的分类结果,有效降低了后续复原工作中匹配、拼接等工作的复杂度,进而提高了秦俑文物复原工作的整体效率。

关键词：图像处理破碎秦俑复原碎片分类条件生成式对抗网络双通道注意力机制增强策略

基于卷积神经网络的典型侦察目标检测方法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代计算机 2022年第20期28卷 20-24,30页

作者：岳磊袁建虎徐显海陆军工程大学野战工程学院南京210001 95979部队泰安271000

侦察巡逻行动是安全维稳行动中的重要一环,但检测目标多样、环境复杂为侦察巡逻任务带来了阻碍,如何精确、高效检测侦察巡逻目标有着重大研究价值。本文搭建了YOLOv5检测网络,同时为减弱检测环境干扰,结合双通道注意力机制进行改进,增... 详细信息

侦察巡逻行动是安全维稳行动中的重要一环,但检测目标多样、环境复杂为侦察巡逻任务带来了阻碍,如何精确、高效检测侦察巡逻目标有着重大研究价值。本文搭建了YOLOv5检测网络,同时为减弱检测环境干扰,结合双通道注意力机制进行改进,增强目标特征表达能力;因为侦察巡逻目标数据样本集较少,进行了数据扩充。将改进算法与原始算法进行实验比较,mAP@0.5提升3.25%,进一步验证了本文改进算法在侦察巡逻目标检测任务的良好检测性能。

关键词：目标检测侦察目标双通道注意力机制深度学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进残差网络的轻量级塑料垃圾分类研究

现代电子技术 2022年第17期45卷 95-99页

作者：徐明明高丙朋黄家興新疆大学电气工程学院新疆乌鲁木齐830047

针对当前日益严重的塑料污染问题,开展塑料垃圾分类与回收迫在眉睫,采用更精细的垃圾分类方法,使得塑料垃圾回收利用的比率将会越来越高,也能从源头上杜绝塑料污染。目前国内塑料垃圾分类网络存在识别准确率不高、运行过程耗时长、模型... 详细信息

针对当前日益严重的塑料污染问题,开展塑料垃圾分类与回收迫在眉睫,采用更精细的垃圾分类方法,使得塑料垃圾回收利用的比率将会越来越高,也能从源头上杜绝塑料污染。目前国内塑料垃圾分类网络存在识别准确率不高、运行过程耗时长、模型占用内存大等问题。改进残差网络结构,提出一种双通道轻量级网络(DCLNet-18)对塑料垃圾进行分类。首先使用深度可分离卷积替换标准卷积,减少网络的参数量和计算量;然后在网络的每个BasicBlock后串联双通道注意力机制,增强网络的特征提取能力;最后与AlexNet、VGG、ResNet等系列网络对比。实验结果表明,相比ResNet18网络,DCLNet-18网络的训练时间缩短12.5%,准确率提高2.8%,因此更适合移动端、嵌入式设备应用,为塑料垃圾分类网络轻量化提供了新的思路。

关键词：塑料垃圾残差网络垃圾分类深度学习轻量级网络深度可分离卷积双通道注意力机制