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基于深度学习的目标检测算法通常需要使用非极大值抑制等后处理方法对预测框进行筛选,无法在行人拥挤的场景下平衡模型的检测精度和召回率。虽然迭代检测的方法可以解决非极大值抑制等方法带来的问题,但是重复检测同样会限制模型的性能。提出了一种历史信息特征敏感的行人迭代检测方法。引入带权重的历史信息特征(WHIC),提高特征的区分度;利用历史信息特征提取模块(HIFEM)得到不同尺度的历史信息特征,并融合进主网络中进行多尺度检测,增强了模型对历史信息特征的敏感度,有效抑制重复检测框的产生。实验结果表明:所提方法在拥挤场景的行人检测数据集CrowdHuman和WiderPerson上取得了最优的检测精度和召回率。 相似文献
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目标检测技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战[1].针对星表非结构化模拟地形采集的图像中岩石和石块小目标检测识别率低、误识别率高的问题,研究了当下效果最好、模型轻量化的YOLOv5目标检测算法,在其基础上进行改进优化器与优化检测框重复检测效果的一种满足实时性要求的岩石目标检测算法.具体通过引入空标签负样本、结合随机梯度下降法SGD(stochastic gradient descent)优化模型和非极大值抑制参数调节方法,提升YOLOv5网络模型的特征描述能力和分类准确率.利用在地面试验场采集的复杂地形图像作为数据集,并采用mAP(mean average pre-cision)、画面每秒传输帧数(FPS)、准确率和召回(P-R)曲线等作为性能指标,对所提出的目标检测网络进行了试验验证.结果 表明本文提出的改进网络拥有更高的准确率和更低的虚警率,同时保持原有算法的实时性. 相似文献
344.
345.
航空发动机性能退化趋势复杂,适时地对其进行剩余寿命预测和检修维护十分重要。提出一种基于多特征注意力的膨胀卷积网络模型来预测航空发动机剩余使用寿命,利用膨胀卷积增强提取序列数据时序信息的能力,同时建立残差连接以改善传统卷积网络中的梯度消失问题。首先采用定长滑动时间窗沿时间维度截取数据,对数据进行重构;再对每个特征对应的时间序列单独应用膨胀卷积提取时序信息;引入特征注意力机制计算各特征之间的相对重要性;在公开的航空发动机数据集上进行验证,并对比现有的主流预测方法。结果表明:该模型在时间序列数据预测方面有着更高的精度。 相似文献
346.
347.
2003年4月1日,湖北、浙江、湖南部分地区遭受冰雹、暴雨袭击。湖北省出现入春以来的第一场暴雨,巴东县一些地区发生了泥石流和山体滑坡,造成民房倒塌。1日凌晨2点到3点,湖南张家界部分地区也遭受了狂风和冰雹袭击,中心地带风力达10级,许多房屋被刮坏,通信和电力一度中断。在浙江东阳市,从1日下午4点20分左右开始出现 相似文献
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基于深度学习的翼型反设计方法 总被引:1,自引:1,他引:0
建立了一种基于深度学习的翼型反设计方法,将翼型曲线及其对应的压力分布图像作为训练学习对象,建立其内在联系的模型,实现通过卷积神经网络提取压力分布图像的特征,计算获得翼型曲线。该方法直接将压力分布图像作为模型输入,更加直观简洁,同时避免了传统方法中耗时的数值计算过程。模型测试中,6 000组压力分布图像和翼型曲线用于模型训练,另外561组用于模型验证,验证耗时仅67 s,预测的翼型曲线与CFD计算结果的平均相对误差为055%。对比实验中,通过对压力分布曲线添加噪声、改变输出层尺寸等方式,进一步验证和分析了预测模型性能。结果表明该翼型反设计方法具有较高预测精度和较强鲁棒性,能在保证精度的情况下降低计算时间,提高设计效率。 相似文献
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2012年7月27日至8月12日,全世界的目光将聚焦英国伦敦,第30届夏季奥林匹克运动会将在这全球唯一主办过三次奥运会的城市举行。奥运是流动的文化,文化是凝固的历史。奥运曾衰败兴盛,衰败时正逢1908年伦敦从饱受灾难的罗马手中接手举办,当时的伦敦平静地完成了它的任务,奥运丰富了他们的精神世界,绅士友好的伦敦则又与这一文化体系相 相似文献
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