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1.
2.
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
3.
旨在确定全钒液流电池(VRB)储能系统(ESS)的最佳配置,以应对主动配电网(ADN)中风力发电的集成。相应地,提出了一种考虑储能的动态效率和寿命的电池储能系统优化配置方法。与以前的研究不同,所提出的储能优化配置方法中考虑了VRB的动态效率和寿命。此外,该方法综合考虑了风电消纳、减少负荷中断、减少温室气体排放、网损、VRB ESS的投资成本等综合收益,以经济指标用于评估VRB ESS的渗透率,设计的VRB ESS可以使得ADN的经济性达到最佳。最后,通过改进的IEEE 33节点系统对提出的电池储能系统优化配置方法进行了验证。测试结果证明了所提方法的正确性并分析了主动配电网的潮流运行特性。 相似文献
4.
为抵御无线传感器网络中的虫洞攻击,提高网络性能。本文根据虫洞攻击下节点邻居数目出现的异常情况,对邻居数目超出阈值的可疑节点进行筛选,然后令其专有邻居集中的节点相互通信,记录路径跳数,将跳数超出虫洞阈值的路径标记为待测路径;借助贝叶斯信誉模型计算该待测路径上中间节点的直接信任值,并结合邻居数目、处理延时、节点能量、包转发率等信任因素对节点的间接信任值进行评判,进而获得该节点的综合信任值;通过将路径跳数与中间节点的综合信任相结合,计算待测路径的路径信任评价量,并依据受虫洞攻击节点的路径特性合理设定信任阈值,提出一种融合节点信誉度和路径跳数的虫洞攻击检测策略(wormhole attack detection strategy integrating node creditworthiness and path hops, WADS-NCPH),以检测无线传感器网络中的虫洞攻击。仿真结果表明,WADS-NCPH对虫洞攻击的检测具有显著效果,即使面对高攻击度的网络,该策略仍能有效检出虫洞攻击并移除虚假链路,提高无线传感器网络的安全性和可靠性。 相似文献
5.
为了抑制铣削过程中产生的颤振,提高铣削加工过程中零部件表面质量。设计了小波神经网络PID控制方法,并对控制效果进行仿真。采用时域数值法对动态铣削过程中离散时间进行求解,利用小波神经网络PID控制方法对铣削过程进行控制。通过仿真和实验对铣削金属表面粗糙度进行测量,并且与增量式PID控制系统进行比较和分析。结果显示,采用增量式PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较大误差;采用小波神经网络PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较小误差。采用小波神经网络PID控制方法,可以提高铣削参数控制精度,减少铣削过程中对颤振的影响,提高铣削零部件表面质量。 相似文献
6.
The effects of natural disasters, pandemic-induced lockdowns, and other disruptions often cascade across networks. In this work, we use minimum cost of resilience (MCOR) and operation-based resilience metrics to quantify network performance against single-connectivity failures and identify critical connections in interconnected networks. MCOR corresponds to the minimum additional infrastructure investment that is required to achieve a certain level of resilience. To guarantee MCOR, we incorporate the metrics in a multi-scenario mixed-integer linear program (MILP) that accounts for resilience in the design phase of interconnected networks. The goal is to obtain optimal generation and transportation capacities with flexible operation under all single-connectivity disruption scenarios. We demonstrate the applicability of our resilience-aware framework on a water-energy nexus (WEN) example focusing on grass-root design and retrofitting. We further apply the framework to analyze a regional WEN and observe that it is possible to achieve “full” resilience in the expense of additional regional investments. 相似文献
7.
卷积神经网络是一种具有强大特征提取能力的深度神经网络,其在众多领域得到了广泛应用。但是,研究表明卷积神经网络易受对抗样本攻击。不同于传统的以梯度迭代生成对抗扰动的方法,提出了一种基于颜色模型的语义对抗样本生成方法,利用人类视觉和卷积模型在识别物体中表现出的形状偏好特性,通过颜色模型的扰动变换来生成对抗样本。在样本生成过程中其不需要目标模型的网络参数、损失函数或者相关结构信息,仅依靠颜色模型的变换和通道信息的随机扰动,所以这是一种可以完成黑盒攻击的对抗样本。 相似文献
8.
糖尿病视网膜病变是世界上致盲率最高的眼科疾病,早期诊断可以显著降低患者失明的概率。深度学习方法可以提取医学图像的隐含特征,并完成图像的检测任务,因此应用深度学习实现糖尿病视网膜病灶检测成为研究热点。主要从数据集介绍、全监督检测方法、非完全监督检测方法、小样本问题的处理和模型可解释性五个方面进行详细总结,重点整理各类方法的基本思想、网络结构形式、改进方案及优缺点总结等内容,结合当前检测方法所面临的挑战,对其未来研究方向进行展望。 相似文献
9.
针对现有医学图像处理方法在人体复杂结构组织器官分割中的不足,提出复用低层特征信息的Mask R-CNN网络。该网络可对特定组织器官识别时同时进行分割,为了提高包含较多细节信息的低层特征层的利用率,将低层的特征信息添加到高层的特征中,使低层与高层特性优劣互补,将原始图像首次长宽压缩两次后的特征层定义为C1层,而后分别通过复用C1层和复用依次卷积的C1层这两种方法实现。并将主干网络进行了精简,以加快网络的训练速度,降低识别和分割的时间。以下颌骨作为应用对象,自建包含1?064张下颌骨CT图片的数据集,按9∶1的比例划分为训练集和验证集进行训练,使得复用依次卷积C1层的Mask R-CNN网络的训练损失降至2.8%,验证损失降至6.6%,表明该网络在下颌骨的识别和分割上具有很高的准确率。 相似文献
10.
晶体结构研究是研究固体材料物理化学性质的基础,而筛选晶体结构通常基于能量最低原理,采用密度泛函理论计算结构能量需要大量计算资源及服务时间.为此本文提出了面向材料结构预测的深度学习方法,加快材料晶体结构的预测.本文从数据集优化、模型训练策略、算法优化等方面进行了深入研究,确定了应用于材料结构预测中深度学习的网络参数和优化算法.将确定的深度学习框架用于寻找Si单晶、TiO2和CaTiO3化合物的基态稳定结构,实验结果表明,利用本研究提出的深度学习方法预测的晶体结构与实验室制备材料结构相吻合. 相似文献