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Identification of small impact craters in Chang’e-4 landing areas using a new multi-scale fusion crater detection algorithm 认领 引用
1
作者 FangChao Liu HuiWen Liu +7 位作者 Li Zhang Jian Chen DiJun Guo Bo Li ChangQing Liu ZongCheng Ling Ying-Bo Lu JunSheng Yao 《Earth and Planetary Physics》 EI CSCD 2026年第1期92-104,共13页
Impact craters are important for understanding the evolution of lunar geologic and surface erosion rates,among other functions.However,the morphological characteristics of these micro impact craters are not obvious an... Impact craters are important for understanding the evolution of lunar geologic and surface erosion rates,among other functions.However,the morphological characteristics of these micro impact craters are not obvious and they are numerous,resulting in low detection accuracy by deep learning models.Therefore,we proposed a new multi-scale fusion crater detection algorithm(MSF-CDA)based on the YOLO11 to improve the accuracy of lunar impact crater detection,especially for small craters with a diameter of140 m.We then trained three submodels separately with these three datasets.Additionally,we designed a slicing-amplifying-slicing strategy to enhance the ability to extract features from small craters.To handle redundant predictions,we proposed a new Non-Maximum Suppression with Area Filtering method to fuse the results in overlapping targets within the multi-scale submodels.Finally,our new MSF-CDA method achieved high detection performance,with the Precision,Recall,and F1 score having values of 0.991,0.987,and 0.989,respectively,perfectly addressing the problems induced by the lesser features and sample imbalance of small craters.Our MSF-CDA can provide strong data support for more in-depth study of the geological evolution of the lunar surface and finer geological age estimations.This strategy can also be used to detect other small objects with lesser features and sample imbalance problems.We detected approximately 500,000 impact craters in an area of approximately 214 km2 around the CE-4 landing area.By statistically analyzing the new data,we updated the distribution function of the number and diameter of impact craters.Finally,we identified the most suitable lighting conditions for detecting impact crater targets by analyzing the effect of different lighting conditions on the detection accuracy. 展开更多
关键词 impact craters Chang’e-4 landing area multi-scale automatic detection YOLO11 Fusion algorithm
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Calculation of Viewing and Solar Geometry Angles for the Fengyun-4B Geostationary Satellite 认领 引用
2
作者 Dazhi YANG Yuhang MA +2 位作者 Yun CAO Lei YANG Hai ZHANG 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2026年第4期736-743,共8页
The calculation of viewing and solar geometry angles is a critical first step in retrieving atmospheric and surface variables from geostationary satellite observations.Whereas the viewing angles for geostationary sate... The calculation of viewing and solar geometry angles is a critical first step in retrieving atmospheric and surface variables from geostationary satellite observations.Whereas the viewing angles for geostationary satellites are not timevarying,a primary source of inaccuracy in solar positioning is the use of a single timestamp.Since pixel scanning times can differ significantly across the field-of-view disk(e.g.,by approximately 13 min for Fengyun-4B),this practice leads to errors of up to±2°in solar zenith angle,which translates to±50 W m−2 in extraterrestrial irradiance;the errors in solar azimuth angle can exceed±100°.Beyond scanning time,this work also quantifies the impact of other inputs—including altitude,surface pressure,air temperature,difference between Terrestrial Time and Universal Time,and atmospheric refraction—on the resulting angles.A comparison of our precise calculations with the official National Satellite Meteorological Center L1_GEO product shows an accuracy within 0.1°,confirming its utility for most retrieval tasks.To facilitate higher precision when required,this work releases the corresponding satellite and solar positioning codes in both R and Python. 展开更多
关键词 Fengyun-4B viewing and solar geometry solar position algorithm geostationary satellite code availability
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Prediction of laser welding deformation using a deep learning model optimized by a differential evolution algorithm 认领 引用
3
作者 Lihong Cheng Yue Li +2 位作者 Jianfeng Wang Chao Ma Xiaohong Zhan 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第1期236-248,共13页
Welding deformation adversely affects the quality and precision of structural components,and traditional methods require significant material resources and time.Machine learning has demonstrated exceptional ac-curacy ... Welding deformation adversely affects the quality and precision of structural components,and traditional methods require significant material resources and time.Machine learning has demonstrated exceptional ac-curacy and efficiency in solving complex problems.Thus,the use of machine learning to predict welding de-formations is a novel approach.In this study,laser welding experiments were conducted on a TC4 titanium alloy to establish a welding deformation dataset.The deep neural network(DNN)and convolutional neural network(CNN)models were designed and constructed,with average prediction errors of 0.85 mm and 0.94 mm on the validation set,respectively.To further optimize the network parameters,a differential evolution algorithm was employed through mutation,crossover,and selection.The results indicated that after optimization,the pre-diction errors of the DNN and CNN models reduced to 0.75 mm and 0.85 mm,respectively.These represent accuracy improvements of 14.8%and 9.6%,respectively.The optimized models exhibited superior predictive performances for the validation set. 展开更多
关键词 Deep learning Differential evolution algorithm Laser welding deformation Ti6Al4V alloy
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血清HE4、CA125及ROMA指数鉴别诊断卵巢癌与子宫内膜异位症的价值 认领 引用
4
作者 李洪飞 王爽 袁洋 《中国医学工程》 CAS 2026年第2期65-69,共5页
目的分析血清人附睾蛋白4(HE4)、糖类抗原125(CA125)及卵巢恶性肿瘤风险算法(ROMA)指数鉴别诊断卵巢癌与子宫内膜异位症(EMT)的价值。方法选择2021年2月至2024年2月南阳市第一人民医院收治的108例卵巢癌患者(卵巢癌组)、60例EMT患者(EMT... 目的分析血清人附睾蛋白4(HE4)、糖类抗原125(CA125)及卵巢恶性肿瘤风险算法(ROMA)指数鉴别诊断卵巢癌与子宫内膜异位症(EMT)的价值。方法选择2021年2月至2024年2月南阳市第一人民医院收治的108例卵巢癌患者(卵巢癌组)、60例EMT患者(EMT组)和体检健康妇女60名(健康组)为研究对象。根据国际妇产科联盟(FIGO)分期标准,将卵巢癌患者分为Ⅰ~Ⅱ期组(n=45)和Ⅲ~Ⅳ期组(n=63),并进一步分为预后良好组(n=47)和预后不良组(n=61)。比较各组受试者血清人附睾蛋白4(HE4)、糖类抗原125(CA125)及ROMA指数水平,并分析三者对卵巢癌的鉴别诊断价值及其对预后的预测价值。结果三组受试者的血清HE4、CA125及ROMA指数水平呈卵巢癌组>EMT组>健康组的趋势(P<0.05)。血清HE4、CA125及ROMA指数鉴别诊断卵巢癌的敏感度分别为0.848、0.824、0.851,特异度分别为0.833、0.702、0.847;三者联合检测的敏感度(0.926)和特异度(0.905)均高于单一指标检测。Ⅰ~Ⅱ期组和预后良好组患者的血清HE4、CA125及ROMA指数水平均低于Ⅲ~Ⅳ期组和预后不良组(P<0.05)。血清HE4、CA125及ROMA指数预测卵巢癌患者预后不良的敏感度分别为0.787、0.721、0.820,特异度分别为0.766、0.681、0.809;三者联合预测的敏感度(0.869)和特异度(0.830)均高于单一指标检测。结论卵巢癌患者血清HE4、CA125及ROMA指数均呈高表达,三者在鉴别、诊断卵巢癌与EMT上均有良好的价值,且在预测卵巢癌患者预后上也有一定价值。 展开更多
关键词 卵巢癌 子宫内膜异位症 人附睾蛋白4 糖类抗原125 卵巢恶性肿瘤风险算法
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三维能量多普勒超声定量参数联合血清CA125、HE4和ROMA指数对子宫内膜癌的诊断价值 认领 引用
5
作者 李娟娟 崔兰菊 封华 《海南医学》 CAS 2026年第8期1110-1114,共5页
目的探讨三维能量多普勒超声(3D-PDU)定量参数联合血清糖类抗原125(CA125)、人附睾蛋白4(HE4)和卵巢癌风险预测模型(ROMA)指数对子宫内膜癌(EC)的诊断价值。方法选取郑州市妇幼保健院2022年9月至2025年7月期间收治的96例EC患者纳入EC组... 目的探讨三维能量多普勒超声(3D-PDU)定量参数联合血清糖类抗原125(CA125)、人附睾蛋白4(HE4)和卵巢癌风险预测模型(ROMA)指数对子宫内膜癌(EC)的诊断价值。方法选取郑州市妇幼保健院2022年9月至2025年7月期间收治的96例EC患者纳入EC组,另选取52例未患EC的患者作为非EC组。比较两组患者的临床资料、3D-PDU超声定量参数[血流指数(FI)、血管形成指数(VI)、血管形成-血流指数(VFI)]及血清CA125、HE4和ROMA指数,并采用Logistic回归模型分析发生EC的影响因素,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估超声参数、CA125、HE4、ROMA指数对EC的诊断价值。结果EC组患者的绝经比例(61.46%)、异常出血比例(58.33%)、FI[(26.89±6.14)mm]、VI[(0.51±0.10)%]、VFI(0.13±0.04)及CA125[(38.15±9.72)U/mL]、HE4[(76.84±20.31)pmol/L]、ROMA指数(28.02±7.09)高于非EC组的42.31%、34.62%、(20.15±5.32)mm、(0.36±0.13)%、0.07±0.02、(24.49±5.93)U/m L、(51.36±12.94)pmol/L、15.69±4.06,差异均有统计学意义(P<0.05);多因素分析结果显示,绝经、异常出血、高水平的FI、VI、VFI、CA125、HE4、ROMA指数为发生EC的独立危险因素。ROC结果显示,FI、VI、VFI、CA125、HE4、ROMA指数联合诊断EC的AUC为0.976,敏感度为0.958,特异度为0.942。结论EC患者3D-PDU定量参数(FI、VI、VFI)和血清CA125、HE4及ROMA指数异常上升,独立影响EC的发生,且上述指标联合对EC有较好的诊断效能。 展开更多
关键词 子宫内膜癌 三维能量多普勒超声 定量参数 糖类抗原125 人附睾蛋白4 卵巢癌风险预测模型
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融合2-4模型与关联算法的金属矿山事故行为原因研究 认领 引用
6
作者 张晓甜 郭志国 +2 位作者 刘祖文 郑彪华 周令剑 《金属矿山》 CAS 北大核心 2026年第3期203-211,共9页
频发的金属矿山事故给社会带来了巨大危害并造成重大的经济损失。为有效预防事故发生,采用事故致因2-4 model分析方法,分别从直接原因、间接原因、根本原因及根源原因4个层次对10 a内(2014—2023年)30起典型的金属矿山伤亡事故展开分析... 频发的金属矿山事故给社会带来了巨大危害并造成重大的经济损失。为有效预防事故发生,采用事故致因2-4 model分析方法,分别从直接原因、间接原因、根本原因及根源原因4个层次对10 a内(2014—2023年)30起典型的金属矿山伤亡事故展开分析,并使用Apriori算法挖掘直接原因中各因素之间的关联性。分析结果表明:30起金属矿山伤亡事故中存在18种288次不安全动作、15种204次不安全物态。通过计算发现不遵守作业规章是事故中与其他风险项联系最紧密的节点,同时列出了置信度大于80%的关联规则;行业安全文化缺失使得企业安全管理体系不完善,进而影响员工安全意识与安全习惯的养成,导致个体产生不安全行为或忽略生产环境的不安全物态。金属矿山事故预防需要整个行业共同贯彻安全方针,强化安全文化氛围;同时企业应重点健全安全管理体系与培训机制,强化作业环境的安全建设,提升员工的安全素养。 展开更多
关键词 金属矿山事故 2-4模型 Aprior算法 致灾因子 事故预防
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Quantum Key-Recovery Attacks on SM4-Like Structures 认领 引用
7
作者 LU Hong-Yu YU Qing-Yuan +1 位作者 LI Bo-Yun LIU Qun 《密码学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2026年第3期558-572,共15页
Although several quantum cryptanalytic efforts have been made against SM4-like structures,existing key-recovery attacks either require nested applications of Simon’s algorithm or rely on its combination with Grover’... Although several quantum cryptanalytic efforts have been made against SM4-like structures,existing key-recovery attacks either require nested applications of Simon’s algorithm or rely on its combination with Grover’s algorithm.Thus,a 7-round quantum distinguisher is constructed specifically for SM4,which enables a polynomial-time key-recovery attack based on a direct application of Simon’s algorithm in the quantum chosen-plaintext(qCPA)attack model.Moreover,the proposed approach is extended to the d-branch SM4-like structure and a(2d−1)-round key-recovery distinguisher is developed where d is even,yielding a key-recovery attack that also runs in polynomial time.These results provide a simpler and clearer understanding of the resistance of SM4 against quantum attacks. 展开更多
关键词 SM4-like structure Simon’s algorithm periodic distinguishers quantum key-recovery attacks
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基于二阶AEKF算法的LiFePO4电池能量状态估计 认领 引用
8
作者 刘贯科 刘洋 +3 位作者 尹照新 易斌 黄远胜 秦啸天 《电源技术》 CAS 北大核心 2026年第7期1301-1308,共8页
磷酸铁锂电池因其高安全性和长寿命被广泛应用于电动汽车等领域,但其能量状态(SOE)的准确估计仍是技术难点。因此,采用二阶自适应扩展卡尔曼滤波算法对磷酸铁锂电池的SOE进行估计。该算法结合了二阶泰勒展开与自适应机制,通过实时调整... 磷酸铁锂电池因其高安全性和长寿命被广泛应用于电动汽车等领域,但其能量状态(SOE)的准确估计仍是技术难点。因此,采用二阶自适应扩展卡尔曼滤波算法对磷酸铁锂电池的SOE进行估计。该算法结合了二阶泰勒展开与自适应机制,通过实时调整系统噪声和测量噪声的统计特性,有效应对了电池模型不确定性及工况变化带来的干扰,提高了估计精度。实验结果表明,在不同温度和充放电条件下,该算法能够准确跟踪电池SOE变化,估计误差始终保持在3%以内,显著优于传统方法。该研究为磷酸铁锂电池的精确管理和高效利用提供了有力支持,有助于提升电动汽车的续航里程预测准确性和电池系统的整体性能。 展开更多
关键词 LiFePO4电池 能量状态 二阶自适应扩展Kalman滤波算法
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基于轻量级YOLO-v4模型的变电站数字仪表检测识别 认领 引用 被引量：18
9
作者 华泽玺 施会斌 +3 位作者 罗彦 张子原 李威龙 唐永川 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期70-80,共11页
为了在变电站实际场景中准确获取数字仪表读数,智能管控变电站的安全风险,同时推动变电站智能化发展,以实际场景中变电站数字仪表作为研究对象,综合考虑实时性及准确度等,提出一种基于轻量级YOLOv4模型的变电站数字仪表检测识别方法.首... 为了在变电站实际场景中准确获取数字仪表读数,智能管控变电站的安全风险,同时推动变电站智能化发展,以实际场景中变电站数字仪表作为研究对象,综合考虑实时性及准确度等,提出一种基于轻量级YOLOv4模型的变电站数字仪表检测识别方法.首先,通过从鄂尔多斯变电站实际拍摄变电站数字仪表图像数据,使用Albumentations框架对数字仪表图像进行数据扩充,构建变电站数字仪表目标检测数据集;然后,以YOLO-v4网络为基础,结合注意力机制构建一个有效通道注意(efficient channel attention,ECA)改进的深度可分离卷积模块(ECA-bneck-m);最后,提出一个轻量级YOLO-v4模型,进行模型大小与性能的对比实验.实验结果表明:本文方法可以在几乎不损失检测准确度的情况下,将整个模型存储大小压缩为原先的1/5,同时将模型推理速度从24.0帧/s提升至36.9帧/s,其实时性能够满足实际变电站检测识别的工程需要. 展开更多
关键词 数字仪表 检测识别 YOLO-v4 数据增强 轻量化
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基于改进YOLO-V4网络的浅海生物检测模型 认领 引用 被引量：13
10
作者 毛国君 翁伟栋 +3 位作者 朱晋德 张媛 吴富村 毛玉泽 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期152-158,共7页
海洋生物智能检测是海洋牧场战略的一部分,而利用水下机器人在复杂的海洋环境中快速、准确地检测海洋生物是关键问题。由于海底环境复杂、亮度分布不均匀、海洋生物与其生存环境的区分性差、生物被遮蔽或半隐蔽等原因,准确识别海洋生物... 海洋生物智能检测是海洋牧场战略的一部分,而利用水下机器人在复杂的海洋环境中快速、准确地检测海洋生物是关键问题。由于海底环境复杂、亮度分布不均匀、海洋生物与其生存环境的区分性差、生物被遮蔽或半隐蔽等原因,准确识别海洋生物是一个巨大的挑战。随着卷积神经网络的发展,基于深度学习的目标检测算法成为主流,出现了如EfficientDet、RetinaNet和YOLO-V4等典型算法。这些基于深度学习的算法都不是完全尽善尽美的,不能完全满足海洋生物识别的需求。在探测精度、运算速度、密集目标探测效果等方面都有提高的空间。该研究建立了一个海洋生物数据集,采集了原始图片1810张,数据增强后得到7240张图片,它们被分成训练集(80%)和测试集(20%)。其次,通过引入跨阶段局部网络的概念,构建了嵌连接EC(Embedded Connection)部件,并将其嵌入到YOLO-V4网络的末端,得到改进的YOLO-V4网络。最后,该研究提出了基于改进YOLO-V4网络的海洋生物检测模型MOD(Marine Organism Detection)。试验结果表明,MOD模型的mAP50、mAP75(交并比阈值为0.5、0.75的精度均值)分别为0.969和0.734,计算量为35.328BFLOPs(十亿浮点运算数),检测帧速为139 ms(具有图形加速器GeForce GTX1650上)。与原始YOLO-V4模型相比,MOD模型的mAP50和mAP75提高了0.9和4.8个百分点,而计算量仅提高0.2%。此外,对比两种模型的准确率-召回率曲线,MOD模型的精确度与召回率的平衡点更接近(1,1),因此MOD模型能学习精度和效率的平衡性更好。该研究直接面向浅海生物的目标检测问题,所提供的方法可以为水下机器人精准执行智能捕捞等任务提供有益参考。 展开更多
关键词 模型 深度学习 目标检测 YOLO-V4 跨阶段局部网络 嵌连接
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基于优化YOLO-V4的交通标志检测识别方法 认领 引用 被引量：15
11
作者 潘惠苹 王敏琴 张福泉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第11期179-184,共6页
交通标志检测识别是自动驾驶系统的核心功能,为了实时准确地识别交通标志,在YOLO-V4的基础上进行改进,并结合了空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)模块。首先,为了提高分辨率和增大感受野,将原特征图3个尺度的分辨率更改为26&... 交通标志检测识别是自动驾驶系统的核心功能,为了实时准确地识别交通标志,在YOLO-V4的基础上进行改进,并结合了空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)模块。首先,为了提高分辨率和增大感受野,将原特征图3个尺度的分辨率更改为26×26和52×52;然后,在连接层中添加SPP模块,消除网络对固定尺度的约束,在最大池化层中得到最优特征,改善网络性能。实验中,利用行车记录仪采集各种交通标志图像,与其他优秀方法相比,所提方法取得了更优的性能,其平均检测识别准确度达99.0%,平均检测时间为0.449 s,达到了实时检测的要求。 展开更多
关键词 交通标志识别 感受野 YOLO-V4 最大池化 空间金字塔池化 分辨率
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Geometrically Nonlinear Deformation Reconstruction Based on iQS4 Elements Using a Linearized Iterative iFEM Algorithm 认领 引用 被引量：4
12
作者 Mengying Li Dawei Jia +2 位作者 He Huang Ziyan Wu Adnan Kefal 《Acta Mechanica Solida Sinica》 SCIE EI CSCD 2023年第1期166-180,共15页
Structural shape monitoring plays a vital role in the structural health monitoring systems.The inverse finite element method(iFEM)has been demonstrated to be a practical method of deformation reconstruction owing to i... Structural shape monitoring plays a vital role in the structural health monitoring systems.The inverse finite element method(iFEM)has been demonstrated to be a practical method of deformation reconstruction owing to its unique advantages.Current iFEM formulations have been applied to small deformation of structures based on the small-displacement assumption of linear theory.However,this assumption may be inapplicable to some structures with large displacements in practical applications.Therefore,geometric nonlinearity needs to be considered.In this study,to expand the practical utility of iFEM for large displacement monitoring,we propose a nonlinear iFEM algorithm based on a four-node inverse quadrilateral shell element iQS4.Taking the advantage of an iterative iFEM algorithm,a nonlinear response is linearized to compute the geometrically nonlinear deformation reconstruction,like the basic concept of nonlinear FE analysis.Several examples are solved to verify the proposed approach.It is demonstrated that large displacements can be accurately estimated even if the in-situ sensor data includes different levels of randomly generated noise.It is proven that the nonlinear iFEM algorithm provides a more accurate displacement response as compared to the linear iFEM methodology for structures undergoing large displacement.Hence,the proposed approach can be utilized as a viable tool to effectively characterize geometrically nonlinear deformations of structures in real-time applications. 展开更多
关键词 Deformation reconstruction iQS4 element Iterative algorithm Nonlinear iFEM Geometric nonlinearity
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基于改进YOLO-v4的果园环境下葡萄检测 认领 引用 被引量：19
13
作者 肖张娜 罗陆锋 +3 位作者 陈明猷 王金海 卢清华 骆少明 《智能化农业装备学报（中英文）》 2023年第2期35-43,共9页
针对果园环境下葡萄生长场景复杂多变,葡萄机器人难以根据视觉检测结果制定无碰撞采摘策略的问题,提出了一种基于改进YOLO-v4的不同遮挡状态葡萄检测方法。首先,根据果园环境下葡萄的生长场景状态,将葡萄分别标记为4种类型:无遮挡葡萄,... 针对果园环境下葡萄生长场景复杂多变,葡萄机器人难以根据视觉检测结果制定无碰撞采摘策略的问题,提出了一种基于改进YOLO-v4的不同遮挡状态葡萄检测方法。首先,根据果园环境下葡萄的生长场景状态,将葡萄分别标记为4种类型:无遮挡葡萄,叶片遮挡葡萄,枝干遮挡葡萄,重叠遮挡葡萄;然后采用YOLO-v4框架作为检测模型,将注意力机制模型(CBAM)分别嵌入YOLO-v4框架中的主干网络(CSPDarknet53,YOLO-C-C)和路径聚合网络(PANet,YOLO-C-P),通过对CSPDarknet53和PANet网络特征提取过程进行目标注意,增强网络对葡萄特征的提取能力,降低复杂场景的干扰,以期达到果园环境下不同遮挡葡萄的高精确度检测;最后通过比较YOLO-C-C和YOLO-C-P网络的识别精确度与F1得分,得到最适合果园遮挡场景下的葡萄检测模型YOLO-C-P。对该方法的性能评估及与其他算法对比试验结果表明,YOLO-C-P模型对无遮挡、叶片遮挡、枝干遮挡、重叠遮挡的葡萄检测精确度分别为91.26%、92.47%、92.41%、90.65%,平均F1得分为91.71%;与同系列模型YOLO-v4、YOLO-X-X、YOLO-v5-X相比,F1得分分别提升了12.62、8.65、5.31个百分点。平均识别一幅图像的时间为0.13s。该研究能够快速、有效识别无遮挡、叶片遮挡、枝干遮挡、重叠遮挡情况下的葡萄,可帮助机器人制定果园环境下的采摘策略(采摘顺序和路径规划),以避免因遮挡导致的碰撞造成采摘失败,为葡萄机器人提供了一种果园采摘辅助决策方法。 展开更多
关键词 葡萄 机器人 YOLO-v4 注意力机制 目标检测
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A multi-objective multi-memetic algorithm for network-wide conflict-free 4D flight trajectories planning 认领 引用 被引量：12
14
作者 Su YAN Kaiquan CAI 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第3期1161-1173,共13页
Under the demand of strategic air traffic flow management and the concept of trajectory based operations（TBO）,the network-wide 4D flight trajectories planning（N4DFTP） problem has been investigated with the purpose... Under the demand of strategic air traffic flow management and the concept of trajectory based operations（TBO）,the network-wide 4D flight trajectories planning（N4DFTP） problem has been investigated with the purpose of safely and efficiently allocating 4D trajectories（4DTs）（3D position and time） for all the flights in the whole airway network.Considering that the introduction of large-scale 4DTs inevitably increases the problem complexity,an efficient model for strategiclevel conflict management is developed in this paper.Specifically,a bi-objective N4 DFTP problem that aims to minimize both potential conflicts and the trajectory cost is formulated.In consideration of the large-scale,high-complexity,and multi-objective characteristics of the N4DFTP problem,a multi-objective multi-memetic algorithm（MOMMA） that incorporates an evolutionary global search framework together with three problem-specific local search operators is implemented.It is capable of rapidly and effectively allocating 4DTs via rerouting,target time controlling,and flight level changing.Additionally,to balance the ability of exploitation and exploration of the algorithm,a special hybridization scheme is adopted for the integration of local and global search.Empirical studies using real air traffic data in China with different network complexities show that the proposed MOMMA is effective to solve the N4 DFTP problem.The solutions achieved are competitive for elaborate decision support under a TBO environment. 展开更多
关键词 Air traffic flow management 4D trajectory planning Multi-memetic algorithm Multi-objective optimization Network-wide strategic conflict management
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生成式AI大模型的风险问题与规制进路:以GPT-4为例 认领 引用 被引量：24
15
作者 王晓丽 严驰 《北京航空航天大学学报（社会科学版）》 CSSCI 2025年第2期17-27,共11页
生成式人工智能的发展为人类社会带来了深层次和颠覆性的挑战。GPT-4在技术更新的同时也引发了底层算法、训练数据、知识产权方面的风险。在底层算法上,尽管GPT-4中潜藏着算法歧视的风险,但算法公开殊无必要,应借鉴类脑研究思路,推动GP... 生成式人工智能的发展为人类社会带来了深层次和颠覆性的挑战。GPT-4在技术更新的同时也引发了底层算法、训练数据、知识产权方面的风险。在底层算法上,尽管GPT-4中潜藏着算法歧视的风险,但算法公开殊无必要,应借鉴类脑研究思路,推动GPT-4走向通用人工智能;在训练数据上,GPT-4背后的海量数据存在较大的合规风险,应设立数据销毁制度,维护意识形态安全,探索中国特色发展方案;在知识产权上,GPT-4带来了一系列侵权风险,引发了生成物的作品属性认定争议,但尚无法构成对人类的作者主体资格的挑战。为更好地应对生成式人工智能大模型技术发展风险,应及时制定合适的规制方案,在元规制理论下,借鉴欧盟《数字服务法》中的制度设计,结合已有算法治理实践,寻求数字时代的自主创新,助力人工智能产业安全发展。 展开更多
关键词 人工智能 GPT-4 大模型 算法歧视 数据安全 知识产权
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基于改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测 认领 引用 被引量：3
16
作者 吴烈权 周志峰 +2 位作者 朱志玲 张维 王勇 《应用光学》 CAS 北大核心 2023年第3期621-627,共7页
针对传统目测法检测贴片二极管表面缺陷效率低下和基于手工特征的目标检测算法模型较浅,以及语义性不高等问题,提出了改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测方法。首先考虑到随着网络加深使梯度消失,以及减少网络中的特征冗余和参数量的... 针对传统目测法检测贴片二极管表面缺陷效率低下和基于手工特征的目标检测算法模型较浅,以及语义性不高等问题,提出了改进YOLO-V4的贴片二极管表面缺陷检测方法。首先考虑到随着网络加深使梯度消失,以及减少网络中的特征冗余和参数量的情况,CSP1模块采用DenseNet替换原网络中的ResNet;其次,为了实现特征信息的跨维度交互,让网络更加关注重要信息,在CSP1模块后引入了三分支注意力机制模块,同时使用FPN+PANet对特征进行融合;并且用CSP2替换CBL×5模块,降低了网络的运算量,提高了算法检测速度;最后优化了Focal Loss函数,对正负样本添加权重,以解决正负样本不平衡的问题。本文算法相较于YOLO-V4的检测精度(precision,P)、召回率(recall,R)和多分类平均精度(mean average precision,mAP),分别高出2.98%,2.65%,2.92%,表明改进YOLO-V4可以有效检测贴片二极管表面缺陷问题。 展开更多
关键词 YOLO-V4算法 DenseNet CSP2 三分支注意力机制 Focal Loss函数
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基于超分辨率模型与YOLO-V4的织物疵点检测 认领 引用 被引量：4
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作者 王峰 胥光申 +1 位作者 黄乾玮 余海洋 《轻工机械》 CAS 2022年第5期60-66,共7页
针对工业条件限制下采集的印花布数据集图像分辨率低、检测效果差等问题,课题组提出基于超分辨率模型SRGAN与YOLO-V4网络的织物疵点检测方法,并对SRGAN算法进行改进。课题组首先使用改进的SRGAN算法对原数据集进行超分辨率重构,提高图... 针对工业条件限制下采集的印花布数据集图像分辨率低、检测效果差等问题,课题组提出基于超分辨率模型SRGAN与YOLO-V4网络的织物疵点检测方法,并对SRGAN算法进行改进。课题组首先使用改进的SRGAN算法对原数据集进行超分辨率重构,提高图像分辨率;然后将重构图翻转变化与原图共同作为数据集输入YOLO-V4进行网络训练;最后通过YOLO-V4网络检测印花布表面疵点。实验结果表明:该方法可提高低分辨率织物图疵点检测效果,准确率高达90.29%,比超分辨率重构前提升了13.19%,能实现实时定位疵点的准确位置并输出疵点类别。 展开更多
关键词 织物疵点 超分辨率重构 改进SRGAN算法 数据扩充 YOLO-V4网络
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改进型YOLO-V4模型的电力杆塔状态评估探索 认领 引用 被引量：4
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作者 张宝星 毕明利 张壮领 《信息技术》 2021年第8期81-86,91,共6页
针对电网线路存在倒杆、断杆现象以及现有技术巡检方式落后的问题,提出一种新型的电力杆塔状态评估方法,构建出能够实现电力杆塔位置定位的评估方法,并引入电力杆塔检测的YOLO-V4模型深度学习算法,该算法模型包括53个卷积层,具有大量的... 针对电网线路存在倒杆、断杆现象以及现有技术巡检方式落后的问题,提出一种新型的电力杆塔状态评估方法,构建出能够实现电力杆塔位置定位的评估方法,并引入电力杆塔检测的YOLO-V4模型深度学习算法,该算法模型包括53个卷积层,具有大量的3*3、1*1的卷积核,该算法还具有Darknet-53特征提取网络、多尺度融合特征网等,通过评价函数对所应用的YOLO-V4目标检测网络的损失进行检测。试验表明,YOLO-V4模型深度学习算法引入GIoU指标后,相比普通状况平均精度(AP)从97.12%提高到98.94%,准确率(Precision)从94.5%提高至95.6%,召回率(Recall)从97.5%提高至99.2%。 展开更多
关键词 电网线路 状态评估 YOLO-V4模型 Darknet-53特征 目标检测
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基于YOLO-V4的矿用巡检机器人无标定视觉伺服控制系统 认领 引用 被引量：11
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作者 任百峰 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2022年第10期216-218,共3页
针对传统的矿用巡检机器人视觉伺服多是在标定条件下实现,标定参数精度较差,无标定视觉伺服控制系统因其具有更好的适应性、灵活性,越来越得到广泛的认可。基于YOLO-V4算法,采用CSPDarknet53网络结构,对矿用巡检机器人无标定视觉伺服控... 针对传统的矿用巡检机器人视觉伺服多是在标定条件下实现,标定参数精度较差,无标定视觉伺服控制系统因其具有更好的适应性、灵活性,越来越得到广泛的认可。基于YOLO-V4算法,采用CSPDarknet53网络结构,对矿用巡检机器人无标定视觉伺服控制系统进行设计实验,并与YOLO-V3,SSD,AlexNet这3种模型进行分析比较。结果表明:基于YOLO-V4的矿用巡检机器人无标定伺服控制技术切实可行,其识别精度较高,实时性良好,满足当前矿业监测的需求,能够进一步提升作业的安全性。 展开更多
关键词 巡检机器人 YOLO-V4 视觉伺服 无标定
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N4SID and MOESP Algorithms to Highlight the Ill-conditioning into Subspace Identification 认领 引用 被引量：6
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作者 Slim Hachicha Maher Kharrat Abdessattar Chaari 《International Journal of Automation and computing》 CSCD 2014年第1期30-38,共9页
In this paper,an analysis for ill conditioning problem in subspace identifcation method is provided.The subspace identifcation technique presents a satisfactory robustness in the parameter estimation of process model ... In this paper,an analysis for ill conditioning problem in subspace identifcation method is provided.The subspace identifcation technique presents a satisfactory robustness in the parameter estimation of process model which performs control.As a frst step,the main geometric and mathematical tools used in subspace identifcation are briefly presented.In the second step,the problem of analyzing ill-conditioning matrices in the subspace identifcation method is considered.To illustrate this situation,a simulation study of an example is introduced to show the ill-conditioning in subspace identifcation.Algorithms numerical subspace state space system identifcation(N4SID)and multivariable output error state space model identifcation(MOESP)are considered to study,the parameters estimation while using the induction motor model,in simulation(Matlab environment).Finally,we show the inadequacy of the oblique projection and validate the efectiveness of the orthogonal projection approach which is needed in ill-conditioning;a real application dealing with induction motor parameters estimation has been experimented.The obtained results proved that the algorithm based on orthogonal projection MOESP,overcomes the situation of ill-conditioning in the Hankel s block,and thereby improving the estimation of parameters. 展开更多
关键词 Subspace identification ill-conditioning oblique projection orthogonal projection algorithms numerical subspace state space system identification (N4SID) multivariable output error state space model identification (MOESP) induction motor
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