检索结果-南通市图书馆

基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 242-249页

作者：谌海云黄忠义王海川余鸿皓西南石油大学电气信息学院成都610500

在多目标视频跟踪中,针对受交互遮挡等影响导致检测偏差从而致使目标身份丢失的问题,提出一种基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法DUTracktor。在检测框回归中设计一个动态更新模块,利用孪生网络对建议框进一步检测定位;利用时序信息... 详细信息

在多目标视频跟踪中,针对受交互遮挡等影响导致检测偏差从而致使目标身份丢失的问题,提出一种基于改进Tracktor的行人多目标跟踪算法DUTracktor。在检测框回归中设计一个动态更新模块,利用孪生网络对建议框进一步检测定位;利用时序信息增强模块更新当前帧更适合的模板,建立全局上下文关系;并通过像素相关进行特征融合,从而增强目标边缘信息和尺度信息;利用相机运动补偿和融合相似矩阵构建二级关联跟踪机制,建立检测框和轨迹更强大的关联性,提高目标跟踪的鲁棒性。在公开的MOT16数据集上进行实验测试,并与当前主流算法相比,该算法跟踪精度表现较优,具有良好的鲁棒性,FPS稳定在24帧。

关键词：计算机视觉多目标跟踪 Tracktor 孪生网络

引入轻量级Transformer的无人机视觉跟踪

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 244-253页

作者：谌海云王海川黄忠义余鸿皓西南石油大学电气信息学院成都610500

随着无人机在军事和民用领域的广泛运用,对于高精度、低功耗智能无人机跟踪系统的需求日益增加。针对目标跟踪算法在无人机跟踪场景下很难平衡跟踪精度和跟踪速度的问题,提出一种引入轻量级Transformer的孪生网络无人机目标跟踪算法Sia... 详细信息

随着无人机在军事和民用领域的广泛运用,对于高精度、低功耗智能无人机跟踪系统的需求日益增加。针对目标跟踪算法在无人机跟踪场景下很难平衡跟踪精度和跟踪速度的问题,提出一种引入轻量级Transformer的孪生网络无人机目标跟踪算法SiamLT。使用Transformer对AlexNet网络进行改进,在增加最小计算量的情况下捕获全局特征信息。在目标模板与搜索区域匹配方面,联合Transformer和深度互相关运算提出一种二元相关模块,同时捕获目标模板与搜索区域之间的局部相关性和全局依赖关系。在分类回归网络中引入距离交并比,并采用多监督策略训练网络,以获取更准确的目标位置。在UAV123和UAV20L跟踪基准上的实验结果表明,SiamLT算法优于主流的目标跟踪算法,更有效地平衡了跟踪精度和跟踪速度。

关键词：无人机目标跟踪 Transformer 孪生网络多头注意力

表面基团对Ti_(3)C_(2)T_(x)吸附NO性能影响的第一性原理研究

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材料导报 2024年第5期38卷 138-142页

作者：邱毅邹江峰马智炜罗强刘忠华陈洋代逸飞西南石油大学理学院成都610500 西南石油大学电气信息学院成都610500 西南石油大学信息学院四川南充637001 西华师范大学电子信息工程学院四川南充637000

本工作基于密度泛函理论的第一性原理方法,构建了Ti_(3)C_(2)O_(2)、Ti_(3)C_(2)O1.5(OH)0.5、Ti_(3)C_(2)O(OH)、Ti_(3)C_(2)O1.5F0.5和Ti_(3)C_(2)OF五种模型,从几何结构、电荷转移以及电子性质等方面研究了基团种类和比例对Ti_(3)C_(2)T_(x)吸附NO的影响。结果表明:相较于Ti_(3)C_(2)O_(2),含低比例-OH和-F基团的Ti_(3)C_(2)T_(x)对NO的吸附能更大,电荷转移更弱,不利于其探测NO,与实验结果一致;但随着-OH和-F比例的提高,吸附能分别减小和增大,电荷转移分别增强和减弱,表明高比例的-OH有利于Ti_(3)C_(2)T_(x)探测NO,而高比例的-F是不利的;同时,在吸附NO后,Ti_(3)C_(2)O_(2)在费米能级附近的能带极值曲率变小,电子有效质量增大,表明-O基团有利于Ti_(3)C_(2)T_(x)探测NO。在几何弛豫过程中NO分子总是以N原子靠近衬底,吸附距离均较小,而且最近邻原子的电子轨道出现杂化,电子的聚集和消散位于两端,表明最近邻原子间成键较弱且偏离子性。此计算结果可以为Ti_(3)C_(2)T_(x)探测和屏蔽NO提供理论指导,同时为Ti_(3)C_(2)T_(x)的表面改性提供思路。

关键词：二维材料 Ti_(3)C_(2)T_(x) NO吸附密度泛函理论电子性质

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基于弹性范数的接地网电阻抗成像算法

电工技术学报 2024年

作者：张维哲张承乾刘建生张亮马文博西南石油大学电气信息学院

电阻抗成像(EIT)技术作为一种非侵入式成像方法，已成为接地网腐蚀诊断的研究重点之一，然而现有算法下的图像重构效果均不理想。为了对变电站接地网进行准确的腐蚀诊断，该文提出了一种L1-L2弹性范数算法对接地网EIT逆问题模型进行修... 详细信息

电阻抗成像(EIT)技术作为一种非侵入式成像方法，已成为接地网腐蚀诊断的研究重点之一，然而现有算法下的图像重构效果均不理想。为了对变电站接地网进行准确的腐蚀诊断，该文提出了一种L1-L2弹性范数算法对接地网EIT逆问题模型进行修正，以获得更接近真实值的接地网电阻率的解，进而提高腐蚀诊断的准确性。首先，介绍了EIT技术在接地网腐蚀诊断中的基本原理；其次，对L1范数、L2范数、一步牛顿法(NOSER)以及L1-L2弹性范数等四种算法作用下的接地网仿真模型进行算例分析，并搭建镀锌钢模型进行实验验证；最后，引入图像相关系数和图像相对误差等评价标准对四种算法下重构的接地网图像进行评价。结果表明，该文所提算法在改善接地网EIT技术病态性与欠定性方面效果良好，与其他三种算法相比，图像相关系数平均提升了32.19%、相对误差平均降低了22.54%。该算法的提出增强了EIT技术在接地网腐蚀诊断中的应用。

关键词：电阻抗成像接地网腐蚀诊断算法弹性范数

基于YOLOv8-PCB的印制电路板缺陷检测

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激光与光电子学进展 2024年

作者：王艳罗健陶金彭宏陈思毅西南石油大学电气信息学院

针对印制电路板（Printed circuit board,PCB）表面缺陷尺寸小，缺陷形状不一，难以检测的问题，提出一种YOLOv8-PCB缺陷检测模型。通过引入WIoUv3损失函数，减小对低质量锚框的惩罚，加快算法收敛速度；其次融合浅层尺度与小目标检测... 详细信息

针对印制电路板（Printed circuit board,PCB）表面缺陷尺寸小，缺陷形状不一，难以检测的问题，提出一种YOLOv8-PCB缺陷检测模型。通过引入WIoUv3损失函数，减小对低质量锚框的惩罚，加快算法收敛速度；其次融合浅层尺度与小目标检测头捕获更多的微小缺陷特征；然后在主干网络中采用ADown下采样，在减少特征图的尺寸的过程中防止上下文信息丢失过多；在特征金字塔中结合动态上采样，进一步提高特征图的分辨率，增强模型对PCB缺陷细节的感知能力。实验结果表明，改进后的模型平均精度均值达到98.37%，召回率达到96.39%，相较于基准模型，平均精度均值提升了3.62%，召回率提升了5.49%，缓解了漏检问题，提升了模型的检测效果。

关键词：缺陷检测 YOLOv8 损失函数浅层尺度采样算子

基于MacBERT的碳中和实体关系联合抽取

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数据分析与知识发现 2024年

作者：朱西平肖丽娟高昂郭露杨欢西南石油大学电气信息学院

[目的]实现碳中和数据间的语义关联性挖掘，提升整体三元组抽取准确性。[方法]提出一种基于MacBERT的实体关系联合抽取HmBER(Handel Missing Label and Error Boundaries Model Based on MacBERT)模型。模型中加入相似度度量、实体边界... 详细信息

[目的]实现碳中和数据间的语义关联性挖掘，提升整体三元组抽取准确性。[方法]提出一种基于MacBERT的实体关系联合抽取HmBER(Handel Missing Label and Error Boundaries Model Based on MacBERT)模型。模型中加入相似度度量、实体边界辅助训练以及在关系抽取中引入实体类别特征，有效提升碳中和实体关系联合抽取的性能。[结果]与其它SOTA模型结果对比表明，实体和关系抽取结果的F1值在碳中和数据集上分别平均提升2.39%、13.84%。[局限]本方法处理的数据需要通过句子的意义推测实体之间关系部分，没有做更深潜在语义的挖掘。[结论]本文提出的HmBER模型有效地解决数据漏标与实体边界错误问题，F1值在数据集上平均提升2.39%、13.84%。

关键词：实体关系抽取碳中和边界错误数据漏标

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基于双路径编码的遥感建筑物图像分割方法

计算机科学与探索 2024年

作者：苏赋李沁马傲西南石油大学电气信息学院

高分辨率遥感图像建筑物分割是遥感影像研究的热点之一，而高分辨率遥感图像中建筑物尺度多样容易导致错分割、漏分割和边界模糊。针对上述问题，基于U-Net网络结构提出了一种双路径编码的遥感建筑物图像分割网络(double coder U-shaped... 详细信息

高分辨率遥感图像建筑物分割是遥感影像研究的热点之一，而高分辨率遥感图像中建筑物尺度多样容易导致错分割、漏分割和边界模糊。针对上述问题，基于U-Net网络结构提出了一种双路径编码的遥感建筑物图像分割网络(double coder U-shaped network，DCU-Net)。DCU-Net在U-Net上加入一条并行编码路径，形成双路径编码结构。在编码阶段设计了密集残差编码模块(dense residual coding module，DRCM)和多尺度空洞卷积编码(multiscale dilated convolutional coding module，MDCCM)以增强多尺度特征提取。在网络中加入双路融合注意力模块(dual-channel fusion attention module，DFAM)，增强网络对特征的表达能力。为验证网络有效性，在WHU与Massachusetts数据集上进行实验，召回率、F1分数和交并比指标在WHU上达到91.26%、92.33%和86.15%，在Massachusetts Buildings上达到81.64%、84.33%和82.72%。结果表明，DCU-Net对于不同尺度的建筑物提取有较高的提取精度。

关键词：遥感影像建筑物分割双路径编码注意力机制多尺度特征

基于分解算法与元学习结合的综合能源系统负荷预测

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电力系统自动化 2024年第10期48卷 151-160页

作者：黄璜张安安西南石油大学电气信息学院四川省成都市610500

针对区域综合能源系统(IES)负荷间关联敏感性高、季节泛化性差导致的负荷预测精度受限问题,提出一种基于分解算法与元学习结合的多元负荷组合预测方法。首先,基于动态最大信息系数量化不同时段多元负荷间相关性,根据动态相关性结果构造... 详细信息

针对区域综合能源系统(IES)负荷间关联敏感性高、季节泛化性差导致的负荷预测精度受限问题,提出一种基于分解算法与元学习结合的多元负荷组合预测方法。首先,基于动态最大信息系数量化不同时段多元负荷间相关性,根据动态相关性结果构造特征输入变量。然后,通过窗口滑动将负荷序列分成多个子序列单元,并使用变分模态分解将其划分为多个任务,避免整体分解带来的前瞻性偏差问题。最后,采用双向长短期记忆模型预测子序列,并通过模型无关的元学习算法减少梯度迭代,重构子序列后融合全连通层输出预测结果。基于美国亚利桑那州立大学坦佩校区IES数据集,验证了所提混合模型具有更高的IES多元负荷预测精度。

关键词：负荷预测变分模态分解元学习最大信息系数双向长短期记忆

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融合NSGA-II和CSA的多目标车间调度

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计算机工程与应用 2024年第4期60卷 315-323页

作者：杨青席珍珍葛亮林星宇邢志超西南石油大学电气信息学院成都610500 西南石油大学机电工程学院成都610500

针对在灵活车间系统中调度作业和自动引导车(automated guide vehicle,AGV)的同时调度问题,考虑在有限多个AGV和加工机台的情况下,以最小化最大完工时间、单个AGV搬运消耗时间及所有AGV搬运总消耗时间为目标函数,设计融合NSGA-II(non-do... 详细信息

针对在灵活车间系统中调度作业和自动引导车(automated guide vehicle,AGV)的同时调度问题,考虑在有限多个AGV和加工机台的情况下,以最小化最大完工时间、单个AGV搬运消耗时间及所有AGV搬运总消耗时间为目标函数,设计融合NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithms)和克隆选择(clonal selection algorithm,CSA)的改进算法INGCSA来解决此类问题。采用工件、加工机台和AGV三部分编码;引入非支配排序和目标函数值大小排序后总得分进行种群分层,从而有效地保留优秀个体;针对克隆后的种群,对不同等级的种群采取不同的变异概率,并对染色体进行内部交换与均匀交叉混合交换的基因重组,有效地提高了种群的多样性与防止陷入局部最优。通过三组对比实验,验证了该算法在探索最优解时,具有运行时间短、稳定性高和收敛性好等优点。

关键词： NSGA-II 克隆选择算法任务调度运输调度自动引导车(AGV)