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1.
随着深度学习的不断发展,目标检测技术逐步从基于传统的手工检测方法向基于深度神经网络的检测方法转变。在众多基于深度学习的目标检测方法中,基于深度学习的单阶段目标检测方法因其网络结构较简单、运行速度较快以及具有更高的检测效率而被广泛运用。但现有的基于深度学习的单阶段目标检测方法由于小目标物体包含的特征信息较少、分辨率较低、背景信息较复杂、细节信息不明显以及定位精度要求较高等原因,导致在检测过程中对小目标物体的检测效果不理想,使得模型检测精度降低。针对目前基于深度学习的单阶段目标检测方法存在的问题,研究了大量基于深度学习的单阶段小目标检测技术。首先从单阶段目标检测方法的AnchorBox、网络结构、交并比函数以及损失函数等几个方面,系统地总结了针对小目标检测的优化方法;其次列举了常用的小目标检测数据集及其应用领域,并给出在各小目标检测数据集上的检测结果图;最后探讨了基于深度学习的单阶段小目标检测方法的未来研究方向。 相似文献
2.
根据剪切解络-超滤过程中金属离子的动态浓度关系和质量守恒定律,采用CodeBlocks17.12软件编写程序,建立了剪切解络-超滤工艺关键指标预测模型,实现了金属离子浓度、回收率、体积稀释倍数等指标的预测,并用实验加以验证。依次在转速800 r/min、1 400 r/min、3 000 r/min下回收模拟废水中43 μg/L的Co2+、995 μg/L的Ni2+和88 μg/L的La3+,3种金属的回收率均达99.8%以上时,超滤过程体积稀释倍数的预测值分别为7.0、7.5、5.75,实验值分别为7.5、7.25、6.25,可见预测值与实验值基本一致。本模型对研究方案制定和调整有实际指导意义。 相似文献
3.
随着深度学习的发展,基于深度学习的车辆检测算法性能不断被提升,在构建智能交通体系方面发挥重要作用。单阶段目标检测模型因其检测速度的优越性,被广泛应用于车辆实时检测。为了综合分析基于深度学习的单阶段车辆检测算法相关改进及应用,分别对比了各类常用单阶段车辆检测算法,列举其改进措施以及在车辆检测方面存在的问题;重点阐述了基于常见单阶段车辆检测算法针对现有问题采取的相关改进以及应用领域;简要介绍了车辆检测相关数据集,对现阶段车辆检测中亟待解决的问题与难点进行了分析,提出了车辆检测未来的研究方向。 相似文献
4.
目的数字印刷和手机拍摄是检验含有数字水印的印刷产品版权有效性的主要途径,解决在数字印刷和手机拍摄场景下水印信息难以提取这一问题。方法提出一种基于离散小波变换和奇异值分解的抗数字印刷/手机拍摄的数字水印算法。首先对宿主图像进行二级离散小波变换,对低频子带进行奇异值分解,将Arnold置乱后的水印嵌入到奇异值分解的对角矩阵中,最后进行小波逆变换得到嵌入水印图像。结果含水印信息的峰值信噪比(PSNR)达到了39.67,在不同攻击下的归一化相关系数(NC)均在0.89以上,实际的印刷拍摄测试中NC值也均达到0.94,证明该水印算法在保证不可见性的同时对于印刷产品实际应用中的常见攻击具有很好的抵抗能力。结论对不同品牌的智能手机、印刷设备以及不同种类的纸张采集到的含水印图像进行测试,均能够在印刷和拍摄场景下实现水印提取,证明了该算法的有效性。 相似文献
5.
为制备具有高效化学催化反应和复杂精细结构的活性氧化铝催化剂载体, 制备出低粘度、高均匀性和高固相含量的光固化浆料, 通过粒度分析和流变测试等手段, 研究树脂配比和偶联剂改性剂改性活性氧化铝表面对粉末粒度分布和浆料的稳定性、均匀性和流变性的影响。当w(HEA) : w(HDDA) : w(TMPTA) : w(modified-EA)=1.5 : 1.0 : 2.5 : 5.0时, 预混液在剪切速率为1 s-1时的粘度仅为0.35 Pa·s; 粉末改性后KH560高分子链附着在活性氧化铝表面, 使得活性氧化铝由亲水性改性为疏水性, 提高浆料的均匀性和稳定性, 并使粉末之间产生空间位阻, 降低粉末团聚, 其平均直径从4.43 μm降低至3.89 μm; 采用浸润混合法制备固相含量为52%(质量分数)的浆料并成功打印。脱脂烧结后的活性氧化铝样品保持了复杂异形薄壁结构, 其开孔率和密度分别为51.3%和1.93 g/cm3。 相似文献
6.
8.
针对液压四足机器人结构布局混乱、能量损失大及控制策略复杂等问题,从机器人整机、液压系统和控制策略3个角度分析了液压四足机器人的研究现状。首先,对各团队的机器人进行介绍,指出国内外的技术差距;然后,从动力来源、系统类型、液压回路和伺服执行元件4个方面对液压系统的主要2大构成分别阐述,着重介绍了以节能为目的的阀控系统和集成化、一体化的伺服执行器;接着概述了主流的几种控制策略,并分析各自的优缺点;最后,指出液压四足机器人的发展方向将集中在高速高压化、轻量化、节能降噪以及先进的控制算法,以实现液压四足机器人的高动态性能和行业应用。 相似文献
9.
通过对下肢3 个关节步态曲线建立具有共性控制点的数学模型,提出了以个体的局部形状参数作为区别同一关节中不同曲线的方法.实验采用Perception Neuron 动作捕捉系统,对正常组10 名健康男性青年,验证组2 名健康和3 名处于不同康复期的右腿踝关节损伤男性青年在正常步速下的步态数据进行实验测量以获得髋关节、膝关节和踝关节的上下位移轨迹曲线,并计算得出正常组步态曲线的局部形状参数作为判别步态正常与否的参考调整范围.经分析,验证组中健康被试者的局部形状参数大多属于该范围,而恢复较差的病人参数大多超出该范围,表明该参数化方法可有效辨别步态曲线差异,此外还可对康复评价的方法提供依据. 相似文献