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改进YOLOv8s的交通标识检测算法

计算机工程 2024年

作者：谢竞邓月明王润民湖南师范大学信息科学与工程学院

针对当前主流的交通标识目标检测算法在复杂环境中对小目标检测精度低，存在误检和漏检的问题，提出了一种改进的基于YOLOv8s的交通标识检测算法。该算法在主干网络中使用Pconv卷积，并设计了C2faster模块，以实现轻量化网络结构的同时... 详细信息

针对当前主流的交通标识目标检测算法在复杂环境中对小目标检测精度低，存在误检和漏检的问题，提出了一种改进的基于YOLOv8s的交通标识检测算法。该算法在主干网络中使用Pconv卷积，并设计了C2faster模块，以实现轻量化网络结构的同时维持网络精度。此外，为更好地利用底层和高层特征之间的信息，并增强区域上下文关联能力，由SPPF的思想设计了SPPFCSPC模块作为空间金字塔池化模块。另外，通过添加GAM注意力机制，进一步增强了网络的特征提取能力，有效提高了检测精度。为改善对微小目标的检测能力，在网络颈部添加了四倍下采样分支，优化目标定位。此外，使用Focal-EIoU损失函数替换原CIoU损失函数，对预测框的宽高比进行准确定义，缓解了正负样本不平衡的问题。实验结果表明，在CCTSDB-2021交通标识数据集上，改进的算法在精确率、召回率和mAP@0.5方面分别达到了86.1%、73.0%和81.2%的性能指标，相比原始的YOLOv8s算法分别提高了0.8%、6.3%和6.9%。此外，该算法在复杂天气和恶劣环境下的误检和漏检问题得到了明显改善，综合检测性能明显优于对比算法，具有较大实用价值。

关键词： YOLOv8 交通标识检测注意力机制 Pconv C2faster

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多策略改进的蜣螂优化算法

计算机工程 2024年第10期50卷 119-136页

作者：匡鑫阳波马华唐文胜肖宏峰陈灵湖南师范大学信息科学与工程学院湖南长沙410081 湖南师范大学工程与设计学院湖南长沙410081

针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正... 详细信息

针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正弦策略改进滚球行为,协调算法的全局搜索与局部挖掘能力;借鉴麻雀搜索算法的加入者位置更新策略改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法收敛速度与收敛精度;以分段函数形式改进偷窃行为,利于种群在迭代前期对全局充分探索,避免算法过早收敛;采用非线性权重的柯西-高斯变异策略对当前最优位置进行随机扰动,引导算法跳出局部最优位置。将所提算法与5种优化算法在23个基准函数、12个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上进行实验对比,结果表明,所提算法至少在21个基准函数、10个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上的性能指标优于其他算法,且排名第1,相比于原始蜣螂优化算法,在收敛精度、收敛速度、全局搜索能力以及稳定性上都有较大提升。

关键词：蜣螂优化算法混沌反向学习黄金正弦麻雀搜索算法柯西-高斯变异

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基于自适应移频滤波的电力系统谐波分析方法

电工技术学报 2024年第13期39卷 4015-4024页

作者：李建闽曹远远姚文轩梁成斌于佳琪湖南师范大学工程与设计学院长沙410081 湖南大学电气与信息工程学院长沙410082 贵州大学电气工程学院贵阳550025 长沙学院电子信息与电气工程学院长沙410022

随着非线性负荷和冲击性负荷的不断增加以及新能源的大规模并网,电网环境日趋复杂,各类电能质量问题日益凸显。其中,谐波问题尤为突出,准确估计谐波参数不仅是谐波治理的关键,也是电力企业和用户评价电能质量的重要依据。为此,该文提出... 详细信息

随着非线性负荷和冲击性负荷的不断增加以及新能源的大规模并网,电网环境日趋复杂,各类电能质量问题日益凸显。其中,谐波问题尤为突出,准确估计谐波参数不仅是谐波治理的关键,也是电力企业和用户评价电能质量的重要依据。为此,该文提出一种基于自适应移频滤波的电力系统谐波分析方法。首先,对电网谐波信号进行初次移频滤波操作,以获得信号实际基波频率;然后,根据信号实测基波频率,对信号进行二次移频滤波处理,进而准确获取各次谐波的幅值和相角;最后,仿真实验表明,该文所提算法能够有效地克服非同步采样和噪声的影响,并且具有测量精度高、实时性好和适应性强等特点。此外,通过实际构建的硬件测试平台,进一步验证了所提算法的准确性和可靠性。

关键词：电力系统分析电能质量电网谐波移频滤波

中国建设用地扩张未来情景模拟及其对景观格局演化的影响

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地理研究 2024年第4期43卷 843-860页

作者：支俊俊韩陈勖王雪婷张立康褚超群安徽师范大学地理与旅游学院芜湖241002 资源环境与地理信息工程安徽省工程技术研究中心芜湖241002

对中国建设用地的未来扩张趋势及时空格局进行模拟预测,可为科学编制国土空间规划和合理调控城乡发展提供科学依据。本研究对未来30年中国建设用地扩张进行多情景模拟预测,并分析不同区域建设用地扩张的时空演化特征及其对景观格局演化... 详细信息

对中国建设用地的未来扩张趋势及时空格局进行模拟预测,可为科学编制国土空间规划和合理调控城乡发展提供科学依据。本研究对未来30年中国建设用地扩张进行多情景模拟预测,并分析不同区域建设用地扩张的时空演化特征及其对景观格局演化的影响。研究结果表明:(1)基于斑块生成土地利用模拟模型(Patch-generating Land Use Simulation,PLUS)可以获得较高的模拟精度,各分区Kappa系数均高于0.92,总体精度均高于95%,FoM值均高于0.40,表明PLUS模型适用于全国尺度和大区域尺度的土地利用模拟。(2)影响中国建设用地扩张最主要的因素为人口、坡度和年均降水量,存在区域性差异。(3)自然发展、耕地保护、生态保护和可持续发展四种情景下模拟预测的未来土地利用的结构和特征具有明显差异,在可持续发展情景下建设用地扩张主要占用非重点保护的耕地和生态用地以及未利用地,可满足经济发展对于建设用地指标的刚性需求,有助于实现可持续高质量发展。(4)建设用地扩张对景观格局产生显著影响,在可持续发展情景下,与2020年相比,2030年、2040年和2050年建设用地预计增长分别为-0.72%、-0.51%和1.19%,中部和东部地区的优势景观面积占比持续下降,景观多样性不断上升;西部地区的景观聚集度显著下降,破碎度持续上升。本研究通过建设用地扩张的情景模拟及其对景观格局的影响分析,尝试为制定区域差别化政策提供参考,对实现经济发展、耕地保护和生态保护三者之间的均衡协调可持续发展具有重要意义。

关键词：建设用地扩张土地利用变化情景模拟影响因素景观格局中国

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长短焦双目三维成像算法研究与精度分析

传感器与微系统 2024年第9期43卷 42-46页

作者：李仁杰阳波肖宏峰陈灵邹雅萍唐文胜湖南师范大学信息科学与工程学院湖南长沙410008 湖南师范大学工程与设计学院湖南长沙410008

针对复杂三维装配过程中提高三维位置精度会导致视野变窄造成三维装配定位失败的问题,提出一种基于自适应缩放因子估计的长短焦距双目三维成像算法。该算法先根据长短焦相机获取2幅图像的特征匹配结果估计特征尺度缩放因子并且实现特征... 详细信息

针对复杂三维装配过程中提高三维位置精度会导致视野变窄造成三维装配定位失败的问题,提出一种基于自适应缩放因子估计的长短焦距双目三维成像算法。该算法先根据长短焦相机获取2幅图像的特征匹配结果估计特征尺度缩放因子并且实现特征尺度的归一化,再通过半全局立体匹配算法得到双目视差,最后计算出目标的三维点云。长短焦距成像和同焦距成像精度与视野大小的对比实验结果表明,该算法在感兴趣区域内与同焦距双目系统计算视差的最小错误估计比例小于2.6%,系统观测视野扩大32%。

关键词：双目视觉自动装配立体匹配缩放因子

随机森林算法在区域生态旅游适宜性评价中的应用研究

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地球信息科学学报 2024年第2期26卷 318-331页

作者：谭翠黄钦杨波李涛雷济华湖南师范大学地理科学学院长沙410081 地理空间大数据挖掘与应用湖南省重点实验室长沙410081

生态旅游适宜性评价是评估生态旅游发展潜力、制定生态旅游规划和进行生态旅游开发的基础和重要参照。本文引入机器学习方法,从方法可行性、数据映射和预测实现等方面进行探讨,应用随机森林算法对湖南武陵山片区生态旅游适宜性展开实证... 详细信息

生态旅游适宜性评价是评估生态旅游发展潜力、制定生态旅游规划和进行生态旅游开发的基础和重要参照。本文引入机器学习方法,从方法可行性、数据映射和预测实现等方面进行探讨,应用随机森林算法对湖南武陵山片区生态旅游适宜性展开实证研究。湖南武陵山片区旅游资源丰富,脱贫后亟需开展生态旅游来巩固拓展脱贫攻坚成果实现与乡村振兴有效衔接以及促进可持续发展。研究结果表明:(1)将机器学习算法引入到区域生态旅游适宜性评价领域作为一种新方法,可为之后改进生态旅游适宜性评价方法提供新思路与新方案;(2)随机森林算法可以有效应用在区域生态旅游适宜性评价方面,可作为适宜性评价研究的一种新方法,模型优化后的平均测试精度达86.49%,受试者工作特征曲线(ROC)与坐标围成的面积(AUC)达0.95,评价结果能够准确反映湖南武陵山片区生态旅游适宜性程度;(3)特征重要性排序结果显示土地利用类型影响最大,占比达到28.98%,人口密度、距景点距离和生物丰富度等因子的影响也较大,分别为16.34%、12.2%和10.65%,在进行生态旅游开发时应重点考虑这些因素;(4)生态旅游适宜性结果表明,高度适宜与适度适宜区占比高,研究区生态旅游开发潜力大。根据不同适宜性结果提出不同的开发方向:高度适宜区走保护性开发模式,打造体验-教育型生态旅游;适度适宜区走联合性开发模式,打造支撑型生态旅游;边际适宜区走限制性开发模式;不适宜区应当禁止开发。针对研究结果提出“两中心一带一板块”开发策略,可为武陵山片区进行生态旅游开发及巩固脱贫成果提供理论和技术指导。

关键词：生态旅游随机森林适宜性评价武陵山片区机器学习多源空间数据潜力评估可持续发展

面向机器学习型区域滑坡易发性评价的训练样本采样方法

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地理学报 2024年第7期79卷 1718-1736页

作者：洪浩源王德生朱阿兴南京信息工程大学地理科学学院南京210044 郑州师范学院地理与旅游学院郑州450044 南京师范大学地理科学学院南京210023 威斯康星大学麦迪逊分校地理系美国麦迪逊53706

训练样本在基于机器学习的区域滑坡易发性评价中具有重要作用,训练样本通常是由滑坡(正样本)和非滑坡(负样本)组成,由采样方法采集得到。然而,现有正样本采样方法均没有度量所采集正样本的可信度,使得所采集训练样本可靠性得不到保证,... 详细信息

训练样本在基于机器学习的区域滑坡易发性评价中具有重要作用,训练样本通常是由滑坡(正样本)和非滑坡(负样本)组成,由采样方法采集得到。然而,现有正样本采样方法均没有度量所采集正样本的可信度,使得所采集训练样本可靠性得不到保证,制约了机器学习的区域滑坡易发性评价效果。针对这一问题,本文提出滑坡正样本原型采样方法(PBS),该方法利用某点与滑坡正样本原型的地理环境相似度和不相似度分别度量正样本与负样本的可信度,基于互斥法设置可信度阈值采集训练样本。以甘肃省油房沟流域为研究区,将PBS与已有代表性采样方法分别对油房沟流域构建基于逻辑回归、支持向量机和随机森林的滑坡易发性推测模型,对比有可信度和无可信度样本下的滑坡易发性评价效果。结果发现,正样本和负样本可信度与滑坡易发性评价效果分别呈现“波动上升”与“正相关”的特点,PBS方法在基于3种机器学习模型的滑坡易发性评价的验证精度(Accuracy)和接收者操作特征曲线下面积(AUC)值比已有代表性采样方法分别至少提高了14.7%和14%,且标准差均较小,表明本文所提出方法是有效的。

关键词：区域滑坡易发性评价训练样本采样机器学习模型可信度度量

基于非对称性对抗训练的多源域自适应智能故障诊断方法

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机械工程学报 2024年 76-88页

作者：李志鹏马天雨刘金平向青松唐俊杰湖南师范大学物理与电子科学学院湖南师范大学计算与随机数学教育部重点实验室湘江实验室湖南师范大学信息科学与工程学院

使用传统域自适应方法对轴流风机进行跨工况故障诊断时，源域和目标域特征会相向靠拢从而改变训练好的源域特征分布；且当源域故障特征聚集在决策边界时，在域自适应后目标域故障特征同样聚集在决策边界，容易造成部分目标样本错分；此... 详细信息

使用传统域自适应方法对轴流风机进行跨工况故障诊断时，源域和目标域特征会相向靠拢从而改变训练好的源域特征分布；且当源域故障特征聚集在决策边界时，在域自适应后目标域故障特征同样聚集在决策边界，容易造成部分目标样本错分；此外单源域自适应会影响模型的泛化能力。针对上述问题，提出一种基于非对称性对抗训练的多源域自适应智能故障诊断方法(TC-MAADA)，该方法使用三元中心损失减小源域故障特征的类内距离，增大其类间距离以提高目标样本的区分度；采用非对称性对抗训练方法实现目标域故障特征向源域单向移动；提取不同源域和目标域的域不变特征并输入各自故障分类器，使用余弦相似度对齐各分类器输出的同时施加对齐权重以提高模型的跨域诊断能力。通过试验证明，该方法在解决相关实际工业问题上成效显著。

关键词：故障诊断域自适应非对性对抗三元中心损失对齐权重

中国康养旅游高质量发展水平空间异质性及其驱动机制

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地理与地理信息科学 2024年

作者：王兆峰张青松湖南师范大学旅游学院

辨析康养旅游高质量发展水平并剖析其空间异质性,对于稳步推进康养旅游高质量发展和加快健康中国建设至关重要。该文综合运用熵权TOPSIS、空间自相关、空间变差函数等方法探究2021年中国康养旅游高质量发展水平与空间分异格局,并利用地... 详细信息

辨析康养旅游高质量发展水平并剖析其空间异质性,对于稳步推进康养旅游高质量发展和加快健康中国建设至关重要。该文综合运用熵权TOPSIS、空间自相关、空间变差函数等方法探究2021年中国康养旅游高质量发展水平与空间分异格局,并利用地理加权回归模型分析其影响因素及驱动机制。研究表明:(1)中国康养旅游高质量发展水平呈现“南高北低”的不均衡空间分布格局,存在显著的空间正相关性,H-H集聚区主要为福建、江西、湖南、广西4省域,L-L集聚区以内蒙古、吉林、新疆3省域为主;高值区在东南—西北方向上表现出明显的梯度分布特征。(2)公路密度、康养旅游政策支持度、森林面积、城镇人均可支配收入是康养旅游高质量发展的主要影响因素且空间分异性显著,并形成以基础设施、康养需求、自然资源和经济基础为主的复合驱动机制。

关键词：康养旅游高质量发展空间变差函数驱动机制空间异质性