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针对现有安全帽检测算法难以检测小目标、密集目标等缺点,提出一种基于YOLOv5s的安全帽检测改进算法。采用DenseBlock模块来代替主干网络中的切片结构,提升网络的特征提取能力;在网络颈部检测层加入SE-Net通道注意力模块,引导模型更加关注小目标信息的通道特征,以提升对小目标的检测性能;对数据增强方式进行改进,丰富小尺度样本数据集;增加一个检测层以便能更好地学习密集目标的多级特征,从而提高模型应对复杂密集场景的能力。此外,构建一个面向密集目标及远距离小目标的安全帽检测数据集。实验结果表明:所提改进算法比原始YOLOv5s算法平均精确率(mAP@0.5)提升6.57%,比最新的YOLOX-L及PP-YOLOv2算法平均精确率分别提升1.05%与1.21%,在密集场景及小目标场景下具有较强的泛化能力。 相似文献
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卫星在轨运行期间,遥测数据表现形式通常为多维时间序列。高斯过程回归(GPR)模型可以为重要的遥测参数提供动态门限,及时发现隐藏在工程阈值内的故障征兆,但是高维卫星数据使得GPR模型具有局限性。因此,为获取与多个遥测参数相关的动态门限,在GPR模型的基础上,融合距离相关系数对预测变量进行选择,减少信息冗余和计算量,提高模型的可解释性,并估计模型的泛化误差以设置更合理的预测区间,提高模型的泛化能力,检测数据流的持续异常。对实际在轨卫星数据进行仿真实验,验证了距离相关系数融合GPR模型的卫星异常检测方法可以在卫星故障早期检测到数据异常,而且提高了模型的预测性能,降低了虚警率。 相似文献
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为达到应用人工内部缺陷获得轮盘裂纹扩展特性,开展了含天然与人工内部缺陷轮盘高速旋转低周疲劳裂纹扩展对比试验,并通过无损检测分析、断口分析研究了裂纹扩展特性的差异,提出了含人工缺陷轮盘损伤容限分析思路。无损检测更易识别人工内部缺陷的特征及其变化;人工缺陷区呈碎裂状,有大量的晶间断裂,与天然缺陷区有明显差异;非缺陷区两者无明显差异。天然与人工缺陷区的裂纹扩展速率分别为0.2-0.4μm/次、0.6-1.2μm/次,均远大于基体材料理论值;1#盘加载突变区外断口反推寿命与第二加载阶段循环数的最大误差是12%;2#盘缺陷区外断口反推寿命占总循环数的44.9%-51.9%。基于人工缺陷区定义初始裂纹,排除人工与天然缺陷差异的影响,可获得轮盘裂纹扩展特性。 相似文献