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1.
电力线是一类形状细长、特征稀疏、随着视角的变化容易混淆在大量背景信息中的特殊障碍物,常规电力线检测识别算法得到的目标框对电力线所在位置的估计不够准确。为此,提出了一种相对角度估计方法,基于常规电力线目标检测与识别算法,并结合电力线相对角度估计,从而提高电力线的检测识别过程中所在位置的精度。相比电力线绝对角度回归的方法,提出的相对角度估计方法容易训练易收敛,计算量小,适用于实时性要求较高的应用场合。 相似文献
2.
利用合成地震记录标定反射波地质属性,采用多元多项式拟合速度进行空间归位,控制煤层底板的起伏形态。采用钻孔约束波动方程反演波阻抗,结合钻探资料及合成记录,分析煤层反射波特点和类型以及与波阻抗剖面和煤层宏观结构的关系,解释了煤层厚度及煤层结构。初步控制了煤层起伏形态和煤层宏观结构及煤层厚度变化规律。 相似文献
3.
针对制造和服务系统中纵向运输形式在双层过道布置问题中研究不足的情况,以实际布局方式为背景,对双层过道布置问题进行拓展,构建基于多纵向传输通道的双层过道布置问题混合整数规划模型,并提出一种混合模拟退火算法。该算法采用整数编码方式,以模拟退火算法为框架,结合2-Opt路径重连策略与逆转扰动操作,以避免陷入局部最优,同时采用禁忌搜索操作与带有记忆功能的存储操作来提高获得全局最优解的概率。通过精确求解所提问题的小规模算例,验证了模型的合理性。应用混合模拟退火算法分别求解所提问题、双层过道布置问题和过道布置问题,通过对比表明所提算法在求解性能和求解质量上均具有一定优势。 相似文献
4.
针对原始乌鸦搜索算法对种群多样性控制不强、个体位置更新方式单一、局部搜索精细度不高等缺点,提出新的自适应乌鸦搜索算法.设计多种搜索引导个体,基于进化不同阶段的种群多样性,实现搜索引导个体的自适应选择策略,使算法在迭代前期加强全局勘探,在迭代后期强化局部开发. 结合正余弦搜索理念,构建基于线性递减、混合正余弦震荡递减的多种飞行长度控制参数及相应的多种搜索方式,提升算法的搜索遍历性,增加算法在迭代后期找到更优解的概率. 为了验证新算法的有效性,通过标准测试函数,将新算法与原始乌鸦搜索算法、改进乌鸦搜索算法和其他优秀的智能优化算法进行仿真实验,比较分析各算法的收敛精度、收敛速度、稳定性、Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验. 实验结果表明,新算法的性能优于其他比较算法的性能,新算法实现了全局勘探和局部开发、收敛精度和收敛速度的平衡. 相似文献
5.
针对采用重叠部分传输序列(overlapping partial transmit sequence, OPTS)算法来抑制滤波器组多载波-偏移正交幅度调制(filter bank multicarrier-offset quadrature amplitude modulation, FBMC-OQAM)信号的峰均比(peak-to-average power ratio, PAPR)时会导致计算量过高的问题,在对现有的禁忌搜索算法进行改进后提出一种基于并行禁忌搜索的OPTS(parallel tabu search overlapping partial transmit sequence algorithm, parallel-TS-OPTS)算法,通过将h路传统禁忌搜索算法得出的各自最优解进行遗传交叉操作来优化传统禁忌搜索算法的初始解,从而进一步增大算法搜索到最佳相位因子向量的概率。理论分析与仿真结果表明,本研究的算法可以在获得接近于OPTS算法PAPR抑制效果的同时显著降低算法的计算复杂度,进一步提高FBMC-OQAM系统应用在5G场景中的鲁棒性。 相似文献
6.
7.
近年来无锚框的目标检测算法逐渐被应用于SAR舰船检测,其中FCOS算法摆脱了对锚框参数设置的依赖,对多尺度、多形态舰船检测的鲁棒性更好,但仍存在两个问题:第一、该算法直接进行逐像素点回归,因搜索空间过大、目标回归困难导致检测不够准确;第二、其中特征金字塔对低层特征利用仍有不足导致小目标大量漏检。针对上述问题基于FCOS进行改进,通过增加特征增强网络构建了二阶段无锚框检测算法。该网络作为第一阶段对检测过程进行精细化引导,同时增强了舰船特征表达能力。通过引入更多特征并增加跳跃连接改进特征金字塔,提高了低层特征利用率。在数据集SSDD和SAR-Ship-Dataset上的实验结果表明,平均准确率(mAP)相比FCOS分别提高9.5和3.4个百分点,相比其他主流舰船检测算法分别提高3.6和1.0个百分点,充分验证了所提算法的有效性。 相似文献
8.
随着大数据、算力、深度学习的发展,基于深度学习的目标检测算法成为该领域主流算法,其性能远超传统算法.为了梳理算法发展脉络、跟踪最新研究成果、促进目标检测领域的研究,分别从两阶段/单阶段和an-chor-based/anchor-free两个维度,对这两种不同分类标准下实现矩形框或近似矩形框标注的代表性目标检测算法进行综述,分析了算法流程、特点、演进及其性能,并对其重要改进版本进行了归类分析.最后总结了算法的优缺点、局限性及适用场景,并展望了未来目标检测领域的发展趋势,提出了几个重要的研究方向. 相似文献
9.
在当前大规模数据检索任务中,学习型哈希方法能够学习紧凑的二进制编码,在节省存储空间的同时能快速地计算海明空间内的相似度,因此近似最近邻检索常使用哈希的方式来完善快速最近邻检索机制。对于目前大多数哈希方法都采用离线学习模型进行批处理训练,在大规模流数据的环境下无法适应可能出现的数据变化而使得检索效率降低的问题,提出在线哈希方法并学习适应性的哈希函数,从而在输入数据的过程中连续学习,并且能实时地应用于相似性检索。首先,阐释了学习型哈希的基本原理和实现在线哈希的内在要求;接着,从在线条件下流数据的读取模式、学习模式以及模型更新模式等角度介绍在线哈希不同的学习方式;而后,将在线学习算法分为六类:基于主-被动算法、基于矩阵分解技术、基于无监督聚类、基于相似性监督、基于互信息度量和基于码本监督,并且分析这些算法的优缺点及特点;最后,总结和讨论了在线哈希的发展方向。 相似文献
10.
电子病历(Electronic Medical Record,EMR)数据的共享被认为是提高医疗服务质量和降低医疗成本的关键方法。然而,EMR分散存储在各个医疗机构中,这阻碍了数据共享,并使患者的隐私面临风险。为了解决这些问题,提出了一个基于区块链的EMR隐私保护数据共享方案。将原始EMR安全地存储在私有链中,而将关键词索引保存在联盟链中,从而有效降低医疗数据泄露的风险,并保证EMR的不可篡改性。利用布尔函数改进基于密文策略属性的关键字搜索算法,用属性上的布尔公式指定表达性访问策略,有效优化了带宽和通信消耗,并引入了门限签名机制,有效地缩短了密文长度。使用私有链服务器执行配对操作,使得搜索速度更快。通过公共验证者检查搜索结果,保证了数据安全并降低了计算开销。安全性和性能分析的结果表明,该方案是实现EMR数据共享的一种安全有效的方法,可减轻用户设备的额外计算负担,最小化带宽和通信消耗。 相似文献