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针对无人机图像中违章建筑多为小目标且存在部分遮挡目标导致的检测速率慢、误检率高的问题,提出一种基于YOLOv5网络的违章建筑检测方法。在原来的批量标准化模块开始和结束处分别添加中心和缩放校准增强有效特征并形成更稳定的特征分布,加强网络模型的特征提取能力。用平滑处理后的KL(Kullback-Leibler)散度损失函数替换原损失函数置信度中的交叉熵,进一步提高模型的泛化性能。对YOLOv5的主干特征提取网络进行改进,将残差模块替换为LSandGlass模块减少信息损失并剔除低分辨率的特征层以减少语义丢失。实验结果表明,与原版的YOLOv5相比,改进后模型的训练更容易使得网络收敛,检测违章建筑的速度有了较大提升,同时提高了检测的精确度。 相似文献
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膨胀土的膨胀势将给工程的安全性带来严重的影响.降雨是诱发膨胀土基坑含水率变化的重要因素,文章分析了在降雨条件下的基坑湿度场分布规律;通过湿度场的变化以及膨胀力的机理,探讨了膨胀力在基坑中的分布规律;根据条分法计算原理,在极限平衡条件中考虑膨胀力,并给出了考虑膨胀力的基坑安全系数计算方法.在数值模型中,将湿度场中的膨胀力... 相似文献
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针对现有虚假信息检测方法主要基于单模态数据分析,检测时忽视了信息之间相关性的问题,提出了结合社交网络图的多模态虚假信息检测模型。该模型使用预训练Transformer模型和图像描述模型分别从多角度提取各模态数据的语义,并通过融合信息传播过程中的社交网络图,在文本和图像模态中加入传播信息的特征,最后使用跨模态注意力机制分配各模态信息权重以进行虚假信息检测。在推特和微博两个真实数据集上进行对比实验,所提模型的虚假信息检测准确率稳定为约88%,高于EANN、PTCA等现有基线模型。实验结果表明所提模型能够有效融合多模态信息,从而提高虚假信息检测的准确率。 相似文献
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采用辉光放电质谱法(GD-MS),不用标准样品绘制校准曲线,直接测定高纯镍中硅、磷、硫、锰、铁、钴、锌、砷、镉、锑、锡、铅、铋、镁、铝和铜共16个痕量杂质元素。确定了分析高纯镍的最佳仪器参数并总结了参数的调节方法。当预溅射时间设定在20 min时,可以完全消除样品在预处理过程中引入的钠、钙和铁的污染。在中分辨率分析模式下,选择丰度最高的24Mg、27Al、28Si、31P、114Cd、32S、209Bi、75As、55Mn、56Fe、59Co、63Cu、121Sb、208Pb作分析同位素可以减小同位素质谱峰干扰,但锌和锡例外。虽然64Zn和120Sn丰度最高,但其质谱峰分别与36Ar14N16O和82Se36Ar的质谱峰重叠,因此实验选择质谱峰能分开、丰度较低的66Zn和118Sn作为分析同位素。采用实验方法对3个高纯镍样品进行分析,测定值与参考值以及电感耦合等离子体质谱法(ICP-MS)的测定值符合性较好。其精密度随着元素含量的增大而越来越好,当元素含量在μg/g水平时,其相对标准偏差(RSD)小于10%。 相似文献