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语义重建的动态监督伪装物体检测

模式识别与人工智能 2024年第8期37卷 678-691页

作者：姜文涛王柏涵辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105

伪装物体检测旨在分离视觉上高度融入周围环境的物体,但是物体前景与背景存在大量相似干扰,导致分割过程中易于出现明显错误.针对上述问题,文中提出基于语义重建的动态监督伪装物体检测网络(Dynamic Supervised Camouflaged Object Dete... 详细信息

伪装物体检测旨在分离视觉上高度融入周围环境的物体,但是物体前景与背景存在大量相似干扰,导致分割过程中易于出现明显错误.针对上述问题,文中提出基于语义重建的动态监督伪装物体检测网络(Dynamic Supervised Camouflaged Object Detection Network with Semantic Reconstruction,DSSRNet),通过重建特征图的空间语义和引入置信度指导网络训练,实现对伪装物体的准确分割.首先,提出空间语义低秩重建机制,精细感知不同尺度下伪装物体具有区分性的语义特征.然后,生成预测置信度图,对分割过程进行动态监督,减少网络因过于自信造成的假阳性和假阴性判断.最后,提出模糊感知损失函数,对网络施加强约束,改善预测时产生的图像模糊问题.在3个具有挑战性的基准数据集上的实验表明,DSSRNet可较好地排除相似信息干扰,取得精准的分割效果.

关键词：伪装物体检测图像分割空间语义重建置信度学习动态监督

《罗密欧与朱丽叶》:闹剧和舞台运用作为漠视伊丽莎白时代风尚的手段（英文）

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外国文学研究 2015年第6期37卷 68-76页

作者：李普罗美国罗德岛大学

本文旨在探讨莎士比亚如何运用文学手段和舞台手段来克服伊丽莎白时代风尚中对恋爱男女的偏见。伊丽莎白时代的人们对于男女私情与秘密婚姻都有着与生俱来的偏见,因而需要戏剧作品更多的说理成分。为了避免观众聚焦在朱丽叶父母的困境,... 详细信息

本文旨在探讨莎士比亚如何运用文学手段和舞台手段来克服伊丽莎白时代风尚中对恋爱男女的偏见。伊丽莎白时代的人们对于男女私情与秘密婚姻都有着与生俱来的偏见,因而需要戏剧作品更多的说理成分。为了避免观众聚焦在朱丽叶父母的困境,从而导致作者意图受挫,莎士比亚采用了一些隐秘的手法使其实现意图的本质被误解或被掩盖。

关键词：《罗密欧与朱丽叶》闹剧舞台运用伊丽莎白时代风尚美学策略

基于先验知识的弓网接触电阻预测模型精度提升方法

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电工技术学报 2024年第14期39卷 4535-4546页

作者：时光陈翼喆李莹张国威辽宁工程技术大学电气与控制工程学院葫芦岛125105

高速列车的运行实践表明,随着运行速度提高,受电弓与接触导线分离的可能性越大,越容易产生弓网电弧。导致电弧产生的因素很多,但最终都归结到滑板与接触网的接触电阻上。首先利用滑动电接触实验机,研究了波动载荷、滑动速度和接触电流... 详细信息

高速列车的运行实践表明,随着运行速度提高,受电弓与接触导线分离的可能性越大,越容易产生弓网电弧。导致电弧产生的因素很多,但最终都归结到滑板与接触网的接触电阻上。首先利用滑动电接触实验机,研究了波动载荷、滑动速度和接触电流对接触电阻的影响,并进一步结合表面形貌特征,分析了磨损机制、电弧放电与接触电阻演变规律之间的关系。其次为了预测不同工况下的接触电阻,建立了径向基(RBF)神经网络回归模型,通过在模型训练中融入先验知识和采用改进的食肉植物优化算法(ICPA)优化RBF神经网络超参数,提升弓网接触电阻预测模型的精度。有、无先验知识的ICPA-RBF模型预测性能对比仿真结果表明,两类先验知识分别有助于提高模型的收敛速度和预测精度。最后采用假设检验验证了模型的有效性。

关键词：接触电阻先验知识径向基(RBF)神经网络食肉植物算法假设检验

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融合多重机制的SAR舰船检测

中国图象图形学报 2024年第2期29卷 545-558页

作者：肖振久林渤翰曲海成辽宁工程技术大学软件学院葫芦岛125105

目的针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像噪声大、成像特征不明显,尤其在复杂场景更容易出现目标误检和漏检的问题,提出了一种融合多重机制的SAR舰船检测方法,用于提高SAR舰船检测的精度。方法在预处理部分,设计了U-... 详细信息

目的针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像噪声大、成像特征不明显,尤其在复杂场景更容易出现目标误检和漏检的问题,提出了一种融合多重机制的SAR舰船检测方法,用于提高SAR舰船检测的精度。方法在预处理部分,设计了U-Net Denoising模块,通过调整噪声方差参数L的范围来抑制相干斑噪声对图像的干扰。在YOLOv7(you only look once v7)主干网络构建MLAN_SC(maxpooling layer aggregation network that incorporate select kernel and contextual Transformer)结构,加入SK(selective kernel)通道注意力机制至下采样阶段,增强关键信息提取能力和特征表达能力。为解决MP(multiple pooling)结构中上下分支特征不平衡的问题,改善误检情况,融入上下文信息提取模块(contextual Transformer block, COT),利用卷积提取上下文信息,将局部信息和全局信息结合起来,使图像特征能够更有效地提取出来。在头部引入SPD卷积(space-to-depth convolution, SPD-Conv),增强小目标的检测能力。用WIoU(wise intersection over union)损失函数替换CIoU(complete intersection over union)损失函数,运用动态聚焦机制,在复杂图像上加强对目标的定位能力。结果在SSDD(SAR ship detection dataset)数据集和HRSID (high-resolution SAR images dataset)数据集上进行了实验对比,结果表明,改进后的方法相比于YOLOv7,AP(average precision)可达到99.25%和89.73%,分别提升了4.38%和2.57%,准确率和召回率为98.41%,93.24%和94.79%,81.83%,优于对比方法。结论本文通过融合多重机制改进YOLOv7方法,提升了对目标的定位能力,显著改善了SAR舰船检测中复杂舰船的误检和漏检情况,进一步提高了SAR舰船检测精度。

关键词： SAR图像舰船检测 YOLOv7 注意力机制上下文信息提取 SPD卷积(SPD-Conv) WIoU损失函数

改进YOLOv5s的无人机视角下小目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年第1期60卷 110-121页

作者：刘涛高一萌柴蕊李政通辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学基础教学部辽宁葫芦岛125105

无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点,导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题,提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法,以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框,更精... 详细信息

无人机视角的小目标图像具有目标分布密集、类别不均衡以及特征不明显的特点,导致目标检测任务中出现漏检、误检的问题。针对这些问题,提出一种改进YOLOv5s小目标检测方法,以达到提高目标检测准确率与精确度的目的。重新聚类锚框,更精确地锁定检测区域。更改骨干网络结构,在空间金字塔池化层增加卷积,保证充分获取检测目标特征。同时,将网络结构中的C3模块替换成融合通道注意力机制的轻量级SEC2f模块,以提升网络对于小目标检测的局部特征捕获能力。融合解耦检测头,结合自适应锚框计算,有效提取目标区域的特征。在相同参数、相同环境条件下,在DOTA数据集上和VisDrone数据集上检测精度分别提升6.1%、5.2%,表明改进方法在小目标检测任务上的有效性;在公开数据集voc2007+2012上做通用性对比实验,结果表明改进算法具有通用性。

关键词： YOLOv5s 聚类算法 SEC2f模块空间金字塔池化解耦检测头

基于改进目标场法梯度线圈的感应式磁声磁粒子浓度成像研究

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电工技术学报 2024年第14期39卷 4305-4316页

作者：闫孝姮淡新贤陈伟华刘方田辽宁工程技术大学电气与控制工程学院葫芦岛125000

感应式磁声磁粒子浓度成像(MACT-MI)是一种基于磁声耦合效应的磁性纳米粒子(MNPs)浓度成像新方法。由于其磁声信号的信噪比低,导致系统成像质量不佳,该文提出一种改善MACT-MI信噪比的新思路:首先,基于经典目标场法(TFM)设计梯度线圈的思... 详细信息

感应式磁声磁粒子浓度成像(MACT-MI)是一种基于磁声耦合效应的磁性纳米粒子(MNPs)浓度成像新方法。由于其磁声信号的信噪比低,导致系统成像质量不佳,该文提出一种改善MACT-MI信噪比的新思路:首先,基于经典目标场法(TFM)设计梯度线圈的思路,将最小化磁场相对误差定义为适应度函数,并采用鲸鱼优化算法对电流密度系数进行优化,设计了一种结构灵活、激励简单的高质量梯度磁场线圈;其次,为研究梯度磁场空间分布特征对MACT-MI的影响,该文构建不同的MNPs分布模型,并利用多物理场仿真软件COMSOL对MACT-MI的物理过程进行数值求解,得到成像区域的磁力和声压分布。仿真结果表明,磁力和声压的有效波动范围与梯度磁场均匀空间的大小成正比,且随着均匀空间的缩小,磁力和声压的峰值也随之衰减,通过提高磁场的均匀度可以有效提高磁声信号的信噪比,改善系统成像质量。研究结果可为成像装备的设计以及MACT-MI的后续实验应用提供研究基础。

关键词：磁声磁粒子浓度成像目标场法梯度磁场均匀空间

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生活在此处：从艺术与日常进入非洲

中国投资(中英文) 2024年第Z4期 40-43页

作者：张丽方南非罗德斯大学

“也许正是好奇、对未知和可能性的向往以及拥抱惊喜和意外的勇气，让我感到自己和这片大陆产生了深刻的关联。而艺术不仅仅是我所学专业，也是我理解非洲的路径，它甚至构成这种关联本身。”开始在脑海里构思这篇回顾的时候，我正在仓...

“也许正是好奇、对未知和可能性的向往以及拥抱惊喜和意外的勇气，让我感到自己和这片大陆产生了深刻的关联。而艺术不仅仅是我所学专业，也是我理解非洲的路径，它甚至构成这种关联本身。”开始在脑海里构思这篇回顾的时候，我正在仓皇地收拾行李，准备再一次搬家。这倒不是计划的时间不充裕，而是因为在提交毕业论文之后，我开始隐隐感到要离开这片大陆的焦虑，

关键词：

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双分支结构的多层级三维点云补全

计算机工程与应用 2024年第9期60卷 272-282页

作者：邱云飞王宜帆辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

为了缓解现有点云补全方法在特征提取过程中很难平衡局部特征和全局特征的问题,提出了一种双分支结构的多层级点云补全算法。利用两个独立的分支网络分别提取出输入点云的局部特征信息和全局特征信息,再将两种特征信息进行拼接形成特征... 详细信息

为了缓解现有点云补全方法在特征提取过程中很难平衡局部特征和全局特征的问题,提出了一种双分支结构的多层级点云补全算法。利用两个独立的分支网络分别提取出输入点云的局部特征信息和全局特征信息,再将两种特征信息进行拼接形成特征向量。使用五层联合感知机将特征向量映射成多个维度,进而提取多维特征信息并将其整合成最终特征向量。采用金字塔结构在256、512、1024特征维度上对最终特征向量进行特征解码,预测三种不同分辨率的点云。引入鉴别器网络,通过联合训练鉴别器产生的对抗损失和分层重建点云产生的补全损失去优化网络。在ShapeNet数据集上进行实验,算法显著提升了点云补全精度,并且在缺失大面积点云时也能恢复出较为完善的物体形状。

关键词：三维点云形状补全深度学习双分支结构鉴别器网络

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双向多尺度特征融合的高效遥感图像车辆检测

计算机工程与应用 2024年第12期60卷 346-356页

作者：曲海成王蒙柴蕊辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

针对遥感图像中车辆检测面临的背景复杂、多尺度差异和小目标难以检测等挑战,提出了一种基于双向多尺度特征融合的检测方法GEM_YOLO。该方法包括三个主要部分:设计了全局高效注意力模块作为特征提取器,实现轻量化和高效率的特征提取,以... 详细信息

针对遥感图像中车辆检测面临的背景复杂、多尺度差异和小目标难以检测等挑战,提出了一种基于双向多尺度特征融合的检测方法GEM_YOLO。该方法包括三个主要部分:设计了全局高效注意力模块作为特征提取器,实现轻量化和高效率的特征提取,以解决复杂背景下的目标检测问题;提出了双向多尺度特征融合网络作为特征融合器,采用自顶向下和自底向上的特征融合策略,有效促进不同层次特征之间的信息交互;应用基于注意力的动态检测头作为预测器,增强了对不同尺度、空间位置和任务的感知,进一步提升了目标检测的精度和鲁棒性。在公开数据集DIOR和DOTA上进行相关实验,该方法的平均精度均值达到92.4%和81.4%,显著优于其他主流检测方法,同时具有更少的参数量和计算量,为遥感图像检测领域中的车辆检测提供了一种高效解决方案。

关键词：遥感图像车辆检测多尺度特征融合注意力机制动态检测头