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1.
针对单一彩色相机对低辨识度目标识别准确率低的问题,提出了一种利用彩色相机和红外热成像仪同时检测自动驾驶目标的方案。为了同时提取彩色图像的颜色特征与红外图像的温度特征,在单模态YOLOv3网络基础上改进网络结构得到双模态YOLOv3神经网络,并设计四种特征融合对比实验以确定最佳融合方案;建立双模态数据集同步采集系统,采集彩色图像与红外图像对并用于双模态网络的训练与测试;使用未经网络训练的验证集得到4种双模态特征融合模型的平均精度值与损失值。实验结果表明,在训练30次后,该双模态网络模型的平均精度值最高可达59.42%。 相似文献
2.
2020年,受国际油价断崖式下跌影响,企业生存发展面临严峻挑战。面对诸多挑战,四川石化保持战略定力,主动担当作为,聚焦生产经营目标,压实重点工作任务,突出工作刚性执行,多角度深入开展提质增效专项行动,逆境奋起、质效齐升,夺取疫情防控和生产经营“双胜利”,企业建设取得卓越成果。 相似文献
3.
魏建兵 《电脑编程技巧与维护》2021,(2):40-42
学生的德育考核是高职学校德育管理工作的一个重要环节.当前大部分学校的考核方式都以辅导员的评分为主,而评分的依据来自于辅导员日常记录.该方式带有较强的主观性,并且数据收集整理的工作量大.建立一个基于互联网的德育量化考核系统,通过班主任、教师、学生干事、企业实习导师等多渠道进行信息录入,再根据特定的算法得到学生德育的考核结果.这样不仅实现了对每个学生的德育进行更为公平公正的量化考核,而且提高了德育考核工作的效率,同时为奖助学金评定、三好学生评定及企业选拔人才提供了良好的参考数据. 相似文献
4.
在竹条表面缺陷检测中,竹条表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型面对这样特定的数据时并不能很好地发挥神经网络的优势;而且竹条来源复杂且有其他条件限制,因此没办法采集所有类型的数据,导致竹条表面缺陷数据量少到CNN不能充分学习。针对这些问题,提出一种专门针对竹条表面缺陷的检测网络。该网络的基础框架为CenterNet,而且为提高CenterNet在较少的竹条表面缺陷数据中的检测性能,设计了一种基于从零开始训练的辅助检测模块:在网络开始训练时,冻结采用预训练模型的CenterNet部分,并针对竹条的缺陷特点从零开始训练辅助检测模块;待辅助检测模块损失趋于稳定时,通过一种注意力机制的连接方式将该模块与采用预训练的主干部分进行融合。将所提检测网络与CenterNet以及目前常用于工业检测的YOLO v3在相同训练测试集上进行训练和测试。实验结果表明,所提检测网络的平均精度均值(mAP)在竹条表面缺陷检测数据集上比YOLO v3和CenterNet的mAP分别提高了16.45和9.96个百分点。所提方法能够针对形状各异的竹条表面缺陷进行有效检测,且没有增加过多的时耗,在实际工业运用中具有很好的效果。 相似文献
5.
针对海上P稠油油藏纵向层薄,构造平缓,油井产能特征差异大的特点,从地质条件、储层物性及流体性质等方面,研究油井产能特征主控因素。油井产能特征是油井生产能力及稳产能力的综合体现,采用层次分析法及灰色关联法,量化评价了油井产能特征的主控因素的影响程度。研究表明,原油流度及边水距离是影响油井生产能力的主要因素;边水距离、隔夹层及砂体厚度是影响油井稳产能力的主要因素;油井产能特征综合影响程度排序为原油流度、边水距离、砂体厚度、隔夹层及泥质含量。本文针对性地提出提高油井生产能力,延长稳产期的三个措施方向:提高油井周围原油流度、改善油井附近能量供应情况及提高井控储量,对开展精准的开发调整方案具有重要意义。 相似文献
6.
图像描述是计算机视觉、自然语言处理与机器学习的交叉领域多模态信息处理任务,需要算法能够有效地处理图像和语言两种不同模态的信息。由于异构语义鸿沟的存在,该任务具有较大的挑战性。目前主流的研究仍集中在基于英文的图像描述任务,对图像中文描述的研究相对较少。图像视觉信息在图像描述算法中没有得到足够的重视,算法模型的性能更多地取决于语言模型。针对以上两个方面的研究不足,该文提出了基于多层次选择性视觉语义属性特征的图像中文描述生成算法。该算法结合目标检测和注意力机制,充分考虑了图像高层视觉语义所对应的中文属性信息,抽取不同尺度和层次的属性上下文表示。为了验证该文算法的有效性,在目前规模最大的AI Challenger 2017图像中文描述数据集以及Flick8k-CN图像中文描述数据集上进行了测试。实验结果表明,该算法能够有效地实现视觉-语义关联,生成文字表述较为准确、内容丰富的描述语句。较现阶段主流图像描述算法在中文语句上的性能表现,该文算法在各项评价指标上均有约3%~30%的较大幅度提升。为了便于后续研究复现,该文的相关源代码和模型已在开源网站Github上公开。 相似文献
7.
主流的目标跟踪算法只使用可见光(RGB)图像进行跟踪任务,当跟踪场景的光照条件较差时,表征颜色和纹理特征的可见光图像会严重限制跟踪器的跟踪性能.针对单一模态目标信息存在缺失的问题,在Siam-FC网络模型以及红外—可见光图像融合思想的基础上提出了双模态权值自更新孪生网络目标跟踪方法.根据红外图像可以采集运动目标热信息的特点,有效利用了红外和可见光图像在目标跟踪领域的互补优势;使用较浅的特征提取网络AlexNet即可提取到运动目标具有鲁棒性的特征,在保证跟踪精度的同时提高了跟踪模型的跟踪速度.在公开数据集OTB2015和红外—可见光数据集RGB-T210进行实验,结果表明提出的目标跟踪算法在各种跟踪场景下都取得了较好的跟踪效果. 相似文献
8.
浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景(如边缘计算)上部署。为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降。首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积核进行卷积运算;第三,使用不同位宽的激活函数将高低频卷积结果量化至相应位宽;最后,混合不同精度的特征图来获得该层卷积结果。实验结果证实了所提方法压缩模型的有效性,在CIFAR-10/100数据集上,将模型压缩至1+8位宽时,该方法可保持准确率指标的下降小于3个百分点;在ImageNet数据集上,使用该方法将ResNet50模型压缩至1+4位宽时,其正确率指标仍高于70%。 相似文献
9.
随着射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的飞速发展,在各种特殊的环境下(如工厂、仓库、监狱等),对RFID阅读器天线优化部署的需求开始受到广泛关注.针对目前RFID阅读器天线部署中存在的部署难度大、约束条件多且不易找到最优解和Pareto前沿等问题,文中提出了一种基于改进型多目标樽海鞘群算法(Multi-obj ective Salp Swarm Algorithm,MSSA)的RFID阅读器天线优化部署方法.预先构建多目标RFID阅读器天线优化部署模型,设定优化目标;多目标樽海鞘群算法对RFID阅读器天线优化部署模型进行优化训练,引入分离算子以优化搜索能力,并通过迭代不断寻找满足条件的非支配解,构建满足条件的Pareto解集,其即为优化的结果.实验数据表明,MSSA算法求解时无需先验知识和设置加权系数,收敛速度快;在相同实验环境下,MSSA算法与带观察者机制的蝙蝠(BA-OM)算法、粒子群(PSO)算法、细菌觅食优化(MCBFO)算法相比,覆盖率分别提高了33%,28%,20%;与同类型的求Pareto解集的混合萤火虫(HMOFA)算法相比,MSSA算法的负载均衡提高了7.14%,经济效益提高了59.74%,阅读器干扰减少34.04%. 相似文献
10.
针对工业大麻收割机茎秆切割效率低、输送率低,以及关键作业参数研究空白的现状,本文结合工业大麻茎秆物理特性,运用中心组合试验设计理论开展关键部件作业参数试验与优化,重点研究工业大麻收割机切割-输送作业关键参数中切割速度、链条输送速度、切割位置与夹持点水平间距对切割效率、输送率的影响规律,并以切割效率、输送率为响应指标进行多目标优化.首先对主产区工业大麻茎秆物理和机械力学特性进行研究,并进行与收割相关的物理参数测定,然后采用二次正交旋转组合试验方法设计试验,并用Design-Expert进行数据处理,建立切割效率、输送率的回归数学模型并进行方差分析.通过响应曲面方法分析各因素交互作用对切割效率、输送率的影响,并根据优化目标的重要程度(输送率较切割效率更重要)对回归模型进行多目标优化,得出工业大麻收割机切割-输送关键作业参数的最优组合如下:切割速度为1.33 m/s,链条输送速度为1.35 m/s,切割与夹持点水平距离为63.9 mm.此时切割效率最高、输送率最高,其值分别为44.35株/s、93.93%.最优参数组合下田间试验切割效率为44.7株/s、输送率为92.21%,作业性能大幅提升,达到了较为理想的效果. 相似文献