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Lightweight Algorithm for MQTT Protocol to Enhance Power Consumption in Healthcare Environment 认领 引用 被引量：1
1
作者 Anwar D.Alhejaili Omar H.Alhazmi 《Journal on Internet of Things》 2022年第1期21-33,共13页
Internet of things(IoT)is used in various fields such as smart cities,smart home,manufacturing industries,and healthcare.Its application in healthcare has many advantages and disadvantages.One of its most common proto... Internet of things(IoT)is used in various fields such as smart cities,smart home,manufacturing industries,and healthcare.Its application in healthcare has many advantages and disadvantages.One of its most common protocols is Message Queue Telemetry Transport(MQTT).MQTT protocol works as a publisher/subscriber which is suitable for IoT devices with limited power.One of the drawbacks of MQTT is that it is easy to manipulate.The default security provided by MQTT during user authentication,through username and password,does not provide any type of data encryption,to ensure confidentiality or integrity.This paper focuses on the security of IoT healthcare over the MQTT protocol,through the implementation of lightweight generating and key exchange algorithms.The research contribution of this paper is twofold.The first one is to implement a lightweight generating and key exchange algorithm for MQTT protocol,with the key length of 64 bits through OMNET++simulation.The second one is to obtain lower power consumption from some existing algorithms.Moreover,the power consumption through using the proposed algorithm is 0.78%,1.16%,and 1.93% of power for 256 bits,512 bits,and 1024 respectively.On the other hand,the power consumption without using the encryption is 0.25%,0.51%,and 1.03% for the same three payloads length. 展开更多
关键词 Lightweight algorithm IoT healthcare MQTT power consumption
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SW-YOLO:Lightweight Attitude Estimation Algorithm Based on Weighted Convolution and Star Network 认领 引用
2
作者 Qian Xu 《Journal of Electronic Research and Application》 2025年第5期192-199,共8页
This paper proposes SW-YOLO(StarNet Weighted-Conv YOLO),a lightweight human pose estimation network for edge devices.Current mainstream pose estimation algorithms are computationally inefficient and have poor feature ... This paper proposes SW-YOLO(StarNet Weighted-Conv YOLO),a lightweight human pose estimation network for edge devices.Current mainstream pose estimation algorithms are computationally inefficient and have poor feature capture capabilities for complex poses and occlusion scenarios.This work introduces a lightweight backbone architecture that integrates WConv(Weighted Convolution)and StarNet modules to address these issues.Leveraging StarNet’s superior capabilities in multi-level feature fusion and long-range dependency modeling,this architecture enhances the model’s spatial perception of human joint structures and contextual information integration.These improvements significantly enhance robustness in complex scenarios involving occlusion and deformation.Additionally,the introduction of WConv convolution operations,based on weight recalibration and receptive field optimization,dynamically adjusts feature importance during convolution.This reduces redundant computations while maintaining or enhancing feature representation capabilities at an extremely low computational cost.Consequently,SW-YOLO substantially reduces model complexity and inference latency while preserving high accuracy,significantly outperforming existing lightweight networks. 展开更多
关键词 YOLO11-Pose WConv StarNet Lightweight algorithms Feature fusion
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一种轻量级道路缺陷检测算法 认领 引用 被引量：1
3
作者 路成龙 庆光蔚 +1 位作者 孙勇 倪大进 《汽车工程学报》 2026年第3期395-405,共11页
针对现有道路缺陷检测方法精度不足、参数量较大且不利于边缘部署等问题,提出一种轻量级道路缺陷检测算法RDD-YOLOv8。设计主干网络RepHGNetV2,保证检测精度的同时提高轻量化水平。引入SimAM注意力机制,提高算法的整体性能。在Neck中引... 针对现有道路缺陷检测方法精度不足、参数量较大且不利于边缘部署等问题,提出一种轻量级道路缺陷检测算法RDD-YOLOv8。设计主干网络RepHGNetV2,保证检测精度的同时提高轻量化水平。引入SimAM注意力机制,提高算法的整体性能。在Neck中引入GSConv,构建VoVGSCSP模块,形成Slimneck结构,进一步提高算法的轻量化水平。采用RDD-2022数据集进行试验,RDD-YOLOv8相对改进前YOLOv8n算法,mAP0.5及mAP0.5∶0.95均提高0.7个百分点,Flops下降24.7%,Params下降29.2%,增强了实时检测性能。 展开更多
关键词 道路缺陷检测 轻量级算法 无参数注意力机制 Slimneck模块 主干网络
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LBC-IoT: Lightweight Block Cipher for IoT Constraint Devices 认领 引用 被引量：2
4
作者 Rabie A.Ramadan Bassam W.Aboshosha +3 位作者 Kusum Yadav Ibrahim M.Alseadoon Munawar J.Kashout Mohamed Elhoseny 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2021年第6期3563-3579,共17页
With the new era of the Internet of Things(IoT)technology,many devices with limited resources are utilized.Those devices are susceptible to a signicant number of new malware and other risks emerging rapidly.One of the... With the new era of the Internet of Things(IoT)technology,many devices with limited resources are utilized.Those devices are susceptible to a signicant number of new malware and other risks emerging rapidly.One of the most appropriate methods for securing those IoT applications is cryptographic algorithms,as cryptography masks information by eliminating the risk of collecting any meaningful information patterns.This ensures that all data communications are private,accurate,authenticated,authorized,or nonrepudiated.Since conventional cryptographic algorithms have been developed specically for devices with limited resources;however,it turns out that such algorithms are not ideal for IoT restricted devices with their current conguration.Therefore,lightweight block ciphers are gaining popularity to meet the requirements of low-power and constrained devices.A new ultra-lightweight secret-key block-enciphering algorithm named“LBC-IoT”is proposed in this paper.The proposed block length is 32-bit supporting key lengths of 80-bit,and it is mainly based on the Feistel structure.Energy-efcient cryptographic features in“LBC-IoT”include the use of simple functions(shift,XOR)and small rigid substitution boxes(4-bit-S-boxes).Besides,it is immune to different types of attacks such as linear,differential,and side-channel as well as exible in terms of implementation.Moreover,LBC-IoT achieves reasonable performance in both hardware and software compared to other recent algorithms.LBC-IoT’s hardware implementation results are very promising(smallest ever area“548”GE)and competitive with today’s leading lightweight ciphers.LBC-IoT is also ideally suited for ultra-restricted devices such as RFID tags. 展开更多
关键词 Security internet of things cryptographic algorithms block cipher lightweight algorithms
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边缘计算中轻量化人工智能算法优化方法研究 认领 引用 被引量：1
5
作者 杨雄 卓禀航 +2 位作者 吴志诚 陈儒晖 贺朋飞 《贵州大学学报（自然科学版）》 2026年第3期20-25,共6页
随着物联网与5G技术的快速发展,边缘计算因其低延迟、高带宽及数据本地化处理等优势,逐渐成为人工智能模型部署的重要计算架构。然而,传统深度学习模型在参数规模和计算复杂度上存在显著瓶颈,难以直接适应资源受限的边缘设备。本文围绕... 随着物联网与5G技术的快速发展,边缘计算因其低延迟、高带宽及数据本地化处理等优势,逐渐成为人工智能模型部署的重要计算架构。然而,传统深度学习模型在参数规模和计算复杂度上存在显著瓶颈,难以直接适应资源受限的边缘设备。本文围绕边缘计算环境下的轻量化人工智能算法优化展开研究,首先,分析了模型压缩、网络剪枝、参数量化、知识蒸馏等轻量化方法在边缘设备上的适用性与局限性;其次,构建了融合剪枝与量化的混合优化策略,并在典型边缘计算平台上进行了部署实验;最后,通过延迟、吞吐量、能耗及推理精度等指标对优化前后的模型性能进行对比分析。实验结果表明,该优化策略在保持精度下降不超过2%的前提下,将模型推理延迟降低约35%,功耗降低约22%,显著提升了轻量化算法在边缘计算环境下的综合性能。本研究为资源受限场景下人工智能模型的高效部署提供了参考。 展开更多
关键词 边缘计算 轻量化人工智能算法 模型优化 性能分析
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复杂电力环境下的轻量化火灾检测算法 认领 引用
6
作者 何超勋 陈智霖 +1 位作者 黄声勇 彭道福 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期884-895,共12页
野外架空电力线路周围环境常面临多种火灾隐患,这些隐患对电力线路的安全运行构成严重威胁。针对现实场景中环境复杂、目标尺度变化大,以及现有检测算法在实时性和准确性方面的不足,提出了一种改进的实时检测变换器(Real-Time Detection... 野外架空电力线路周围环境常面临多种火灾隐患,这些隐患对电力线路的安全运行构成严重威胁。针对现实场景中环境复杂、目标尺度变化大,以及现有检测算法在实时性和准确性方面的不足,提出了一种改进的实时检测变换器(Real-Time Detection Transformer,RT-DETR)算法,称为残差相似性广义交并比的实时检测变换器(Residual-Similarity-Generalized intersection over union Real-Time Detection Transformer,RSG-RTDETR),用于轻量化多目标检测。首先,改进了骨干残差网络(Residual Network,ResNet),并设计了部分卷积块(Partial Convolution Block,PConv-Block)模块,使得网络仅对特征的部分区域进行卷积计算,从而有效降低了模型的参数量。其次,为了降低现有火灾检测算法的漏检率和误检率,提出了相似性感知可解释特征融合(similarity-Aware Interpretable Feature Integration,sim-AIFI)模块,将相似性注意力机制(similarity Attention Mechanism,simAM)引入Transformer编码器中,增强了特征图在局部和全局上的依赖信息,从而提高了复杂场景中小目标的检测精度。最后,优化了损失函数,采用内部广义交并比(Inner Generalized Intersection over Union,Inner-GIoU)损失函数的缩放因子来优化辅助边界框的回归,进一步加快了模型的收敛速度。通过消融试验与不同算法进行对比,试验结果表明,所提算法在检测精度上比基线算法提升了5.67%,检测速度提高了17.88%,计算量减少了24.91%,证明了该算法在复杂电力环境下进行火灾隐患多目标检测的有效性与应用潜力。 展开更多
关键词 安全工程 复杂电力环境 火灾检测 实时检测 轻量化算法
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基于改进YOLOv5s的轻量化草莓成熟状态检测算法 认领 引用
7
作者 秦维彩 秦培亮 梁正龙 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第2期86-93,共8页
为实现自然环境下草莓成熟状态精准检测,以草莓为研究对象,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化草莓成熟状态检测算法PBW—YOLOv5s。首先,将部分卷积(Pconv)引入C3模块中,有效函数(IoU)替换为基于动态非单调聚焦机制(WIoU),以更精确地考量... 为实现自然环境下草莓成熟状态精准检测,以草莓为研究对象,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化草莓成熟状态检测算法PBW—YOLOv5s。首先,将部分卷积(Pconv)引入C3模块中,有效函数(IoU)替换为基于动态非单调聚焦机制(WIoU),以更精确地考量预测框与真实框之间的重叠程度,进一步减少网络参数量并应对不规则遮挡;其次,引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)融合不同尺度特征;最后,将边界框回归损失提升检测性能。试验结果表明,PBW—YOLOv5s的精确率、召回率以及平均精度均值分别提升2.49%、1.21%和1.06%;参数量和权重大小分别减少到原始YOLOv5s的80.06%和80.00%。验证集测试结果表明,所提检测算法能够避免漏检、误检发生,且更准确地识别出草莓成熟状态,为后续草莓智能化采摘和管理提供技术支持。 展开更多
关键词 草莓成熟状态 图像识别 机器视觉 目标检测 轻量化算法
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一种轻量级光伏MPPT算法S&M的设计 认领 引用
8
作者 张晓新 王俊豪 +1 位作者 侯冶 王宇鹏 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2026年第6期221-227,共7页
针对分布式光伏中常见的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法难以同时解决组件本身失配与组件间失配的问题,提出一种轻量级MPPT算法——搜寻维持法(search and maintain,S&M)。该算法在搜寻阶段通过一次遍历快... 针对分布式光伏中常见的最大功率点跟踪(maximum power point tracking,MPPT)算法难以同时解决组件本身失配与组件间失配的问题,提出一种轻量级MPPT算法——搜寻维持法(search and maintain,S&M)。该算法在搜寻阶段通过一次遍历快速获取光伏组件的功率,并在确定全局最大功率点后切换到维持阶段;在维持阶段,通过PID微调,使工作点稳定运行在最大功率点附近。该算法计算量小,便于在各类嵌入式平台中实现。Simulink仿真结果表明,S&M算法相较于扰动观察法(perturb and observe,P&O)能有效缓解组件本身失配下的多峰值问题,相较于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法能够抑制组件间失配时多组件并行MPPT所引起的相互干扰。其全局最大功率点跟踪成功率达到99%以上,收敛时间可缩短至0.01 s;通过实物验证进一步证明了该算法在实际系统中能够实现多组件协同的全局最大功率点跟踪。 展开更多
关键词 分布式光伏 最大功率点跟踪 搜寻维持法 多峰值 轻量级算法
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风电叶片表面缺陷检测算法轻量化研究 认领 引用
9
作者 魏泰 刘宇航 +1 位作者 薛文杰 陈学友 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2026年第4期52-58,共7页
基于人工和传统自动化检测算法在风电叶片表面裂纹和剥落腐蚀缺陷检测任务中存在精度低和效率差等问题,提出了基于优化YOLOv5s的风电叶片表面缺陷检测轻量化算法.首先,构建不同自然环境条件下叶片表面缺陷数据集;其次,在YOLOv5s中引入Gh... 基于人工和传统自动化检测算法在风电叶片表面裂纹和剥落腐蚀缺陷检测任务中存在精度低和效率差等问题,提出了基于优化YOLOv5s的风电叶片表面缺陷检测轻量化算法.首先,构建不同自然环境条件下叶片表面缺陷数据集;其次,在YOLOv5s中引入GhostNet的Ghost模块和Ghost BotleNeck结构;最后,针对真实框与预测框不一致的问题,引入损失函数SIoU,通过聚焦普通质量锚框的预测回归提升叶片表面缺陷识别准确率和定位精度.优化后模型的参数量、计算量和权重文件分别为YOLOv5s的52.6%、51.6%和55.2%,叶片表面缺陷识别平均精度均值为88.3%.与Faster-RCNN、SSD、YOLOv4、YOLOv5s和YOLOv8s模型相比,平均精度均值分别提高了34.2%、36.5%、24.5%、1.9%和1.8%.结果表明,YOLOv5s优化后成功防止漏检和误检,提升了目标定位精度,更适用于检测复杂工况下叶片表面裂纹和剥落腐蚀缺陷. 展开更多
关键词 风电叶片 图像识别 YOLOv5s 目标检测 轻量化算法
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基于全局-局部注意力机制的甘蔗病害分类算法 认领 引用
10
作者 邓健志 黄福兴 +3 位作者 王泽平 罗丽平 井佩光 李云 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期300-310,共11页
针对复杂自然场景下,甘蔗病斑受光照不均等干扰,识别难度大,检测效率低等问题,本文提出了一种基于全局-局部注意力机制的甘蔗病虫害分类算法(Sugarcane disease classification algorithm using global-local attention mechanism, SDCA... 针对复杂自然场景下,甘蔗病斑受光照不均等干扰,识别难度大,检测效率低等问题,本文提出了一种基于全局-局部注意力机制的甘蔗病虫害分类算法(Sugarcane disease classification algorithm using global-local attention mechanism, SDCA-GLAM)。为扩充模型容量,将改进的Vision Transformer (ViT)模型线性投影层替换为可变形的卷积模块,自适应地提取病斑纹理与叶片边缘信息;引入可重参数化的卷积结构以增强空间位置信息表达能力,在多层感知机环节融合深度卷积模块,用于挖掘高维空间特征;为减少模型参数量并提升检测准确率,设计全局-局部自注意力并行学习支路,局部支路采用窗口注意力细化高频纹理特征,全局支路引入池化策略压缩向量K/V的空间维度,并通过超参数α聚合关键区域信息;将层归一化操作替换为批归一化,以降低频繁reshape带来的内存开销和时间损耗。实验结果表明,SDCA-GLAM在包含11个类别的甘蔗叶片数据集上准确率达到88.26%,吞吐量达1 620幅/s,模型参数量为2.758×10~7,显著优于对比的主流模型。本文算法在准确率与效率之间取得了良好平衡,可为甘蔗病害移动端快速识别提供有效技术支撑。 展开更多
关键词 甘蔗 分类算法 轻量化模型 ViT 全局-局部注意力机制
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基于改进YOLOv11n的轻量化印刷电路板缺陷检测算法 认领 引用
11
作者 杜谦 苏盈盈 +3 位作者 彭杰 刘灿 李文杰 罗林 《重庆科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第1期80-89,共10页
针对印刷电路板缺陷检测中存在的检测精度低、参数量和计算量大等问题,提出了一种基于改进YOLOv11n的轻量级AHO-YOLO算法。引入Adown下采样模块,以减少特征图尺寸并保留关键信息;设计层次动态特征金字塔网络,通过融合通道注意力与动态... 针对印刷电路板缺陷检测中存在的检测精度低、参数量和计算量大等问题,提出了一种基于改进YOLOv11n的轻量级AHO-YOLO算法。引入Adown下采样模块,以减少特征图尺寸并保留关键信息;设计层次动态特征金字塔网络,通过融合通道注意力与动态上采样机制,优化多尺度特征交互;采用在线卷积重参化技术改进C3k2模块,降低算法复杂度;提出Focaler-WIoU损失函数,动态平衡不同尺寸缺陷的梯度分配。实验结果表明,AHO-YOLO算法在PCB缺陷数据集上的平均精度均值达到97.0%,较基准算法提升1.6百分点;参数量、计算量分别降低42.2%、34.9%。该算法可在轻量化的同时实现高精度检测,为工业场景中的PCB缺陷检测提供有效解决方案。 展开更多
关键词 印刷电路板 缺陷检测 轻量化算法 YOLOv11n算法 动态损失函数
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列车轮对踏面缺陷的轻量级检测算法优化设计 认领 引用
12
作者 侯涛 任祎坤 牛宏侠 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期220-232,共13页
针对列车轮对踏面缺陷检测算法计算量、参数量较大,且高精度与低计算复杂度难以匹配等问题,提出一种基于YOLO11n算法的列车轮对踏面缺陷的轻量级检测算法。构建轻量化的高效幽灵开端(Ghost-Inceptiona)特征提取模块替代YOLO11n骨干网络... 针对列车轮对踏面缺陷检测算法计算量、参数量较大,且高精度与低计算复杂度难以匹配等问题,提出一种基于YOLO11n算法的列车轮对踏面缺陷的轻量级检测算法。构建轻量化的高效幽灵开端(Ghost-Inceptiona)特征提取模块替代YOLO11n骨干网络中的特征提取模块,降低模型的参数量与计算量,提高轮对踏面缺陷检测的精度和效率;在颈部网络中采用改进的带小卷积核的跨阶段部分连接瓶颈模块(C3k2_Faster-EMA)作为特征提取模块,提升算法对不同尺度下目标区域的特征提取融合能力,进而提高轮对踏面缺陷的检测精度;优化设计轻量化检测头,通过加入深度可分离卷积实现算法参数量、计算量的大幅降低;设计基于交并比(IoU)的改进损失函数(Focaler-PIoU),加强算法对不同尺度缺陷的适应性,提高踏面缺陷检测能力。实验结果表明:在自制列车轮对踏面缺陷的数据集上,所提改进算法的参数量减少了18.2%,计算量下降了28.6%,平均精度均值提升了2.3%。改进算法在提升踏面缺陷检测精度的前提下实现算法的轻量化改进,在轮对踏面缺陷检测中具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 列车轮对踏面 缺陷检测 YOLO11n算法 轻量化改进
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基于轻量化稠密光流的明渠视觉测流方法 认领 引用
13
作者 许景辉 史伊凝 +2 位作者 王思杰 李欣妍 朱亚鹏 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第15期324-331,共8页
针对机器视觉明渠测流方法中的计算复杂度高、硬件算力需求大及环境适应性不足等问题,提出了一种基于轻量化改进稠密光流的明渠流量视觉监测方法。该方法通过引入稀疏网格采样策略,在保留关键纹理特征的基础上降低数据维度,从而减少光... 针对机器视觉明渠测流方法中的计算复杂度高、硬件算力需求大及环境适应性不足等问题,提出了一种基于轻量化改进稠密光流的明渠流量视觉监测方法。该方法通过引入稀疏网格采样策略,在保留关键纹理特征的基础上降低数据维度,从而减少光流计算量。同时,构建了一种基于垂直积分投影与拓扑约束的智能感兴趣区域提取算法,结合内侧优先策略实现真实水面边界的自动识别与亚像素拟合,提高复杂环境下水面区域定位的准确性与算法鲁棒性。为验证所述方法的有效性,搭建了明渠流量视觉监测试验系统,构建了0.18~0.60 m/s流速区间及0.0139~0.0444 m3/s流量区间的数据集。试验结果表明,在流速测量方面,改进算法的平均相对误差为3.44%,决定系数R2达到0.9359,均方根误差为0.0165 m/s;在流量测量方面,系统综合测量误差控制在3.42%,决定系数达到0.9874,均方根误差为0.0011 m3/s。结果表明,该方法在保证测量精度的同时,有效降低算法复杂度,具备较好的实时性与工程应用潜力。本文研究为明渠流量的非接触式、低成本、全天候监测提供了一种可行方案,也为经典稠密光流算法在边缘端设备上的轻量化部署提供了参考。 展开更多
关键词 明渠流量 轻量化 稠密光流 机器视觉 非接触式测流
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基于改进YOLO11n的刮板输送机大块煤跟踪检测方法 认领 引用
14
作者 汪卫兵 李瑞航 +3 位作者 赵栓峰 路正雄 马昊阳 母均毅 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2026年第2期99-107,共9页
大块煤拥堵是导致综采工作面刮板输送机机头转载口堵塞的主要原因之一,及时精准地破除大块煤对保证综采工作面煤流顺畅至关重要。针对大块煤因短时遮挡及姿态变化导致检测精度低,进而造成破碎机器人无法对其准确破除的问题,提出一种基... 大块煤拥堵是导致综采工作面刮板输送机机头转载口堵塞的主要原因之一,及时精准地破除大块煤对保证综采工作面煤流顺畅至关重要。针对大块煤因短时遮挡及姿态变化导致检测精度低,进而造成破碎机器人无法对其准确破除的问题,提出一种基于改进YOLO11n的刮板输送机大块煤跟踪检测模型−DAMP−YOLO11n−BT。采用DCSNet模块替换YOLO11n原始模型的骨干网络,在保证模型检测精度的同时,降低模型的浮点运算量;采用AG−SPPF模块提升模型对刮板输送机煤流区域全局背景信息和块煤局部关键信息的关注和光照不均等环境抗干扰能力;引入Powerful−IoU(PIoU),通过自适应惩罚与梯度调节优化边界框回归,强化对中等质量锚框的聚焦,增强对块煤密集场景下的大块煤检测能力;融合DAMP−YOLO11n模型与ByteTrack算法,提出DAMP−YOLO11n−BT模型,实现大块煤的跟踪检测。利用现场采集的刮板输送机大块煤检测数据集进行实验验证,结果表明:①DAMP−YOLO11n模型的准确率、mAP@0.5:0.95与召回率分别为86.3%,77.6%,85.5%,较原始模型YOLO11n分别提升2.4%,2.4%,3.2%;其参数量为1.95×106个,浮点运算量为4.8×109,模型大小为4.09 MiB,较原始模型YOLO11n分别下降24.4%,23.8%和23.6%;检测速度为351帧/s,满足检测实时性要求。②DAMP−YOLO11n−BT对大块煤跟踪识别的多目标跟踪准确率、多目标跟踪精度、ID调和均值分别为76.6%,74.5%和75.2%,均优于YOLO11n−BT,解决了被遮挡大块煤的漏检和ID跳变问题,满足破碎机器人精准作业的跟踪需求。 展开更多
关键词 刮板输送机 大块煤跟踪检测 破碎机器人 轻量化 YOLO11n ByteTrack算法
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基于改进YOLOv5m的水电厂工器具识别系统研究 认领 引用
15
作者 陈铁华 吴广新 +3 位作者 许明 何锫 邹颜泽 袁敬懿 《水力发电》 CAS 2026年第2期91-101,共11页
为解决水电厂工器具领存取时需要对工器具快速准确识别,同时防止工器具错借、漏借的问题,建立了一个工器具数据集Tool-Data,提出了一种基于改进YOLOv5m的轻量化水电厂工器具检测算法。该算法采用MobileNetV3作为特征提取网络,将原始网... 为解决水电厂工器具领存取时需要对工器具快速准确识别,同时防止工器具错借、漏借的问题,建立了一个工器具数据集Tool-Data,提出了一种基于改进YOLOv5m的轻量化水电厂工器具检测算法。该算法采用MobileNetV3作为特征提取网络,将原始网络中的卷积模块替换为经过优化的跨阶段深度可分离卷积模块,以降低网络的参数量和计算量。同时,引入SE注意力机制,提高模型对小型及中型目标的识别精度。此外,基于K-means聚类算法对锚框尺寸进行了模型优化,并对Mosaic数据增强技术进行了改进。采用DIOU_NMS算法,提升了过滤边界框的准确性,减少了小目标的漏检情况。试验结果表明,改进后的YOLOv5m轻量化模型在工器具检测数据集上精确率、召回率、平均精度值分别达到90.5%、89.28%和93.38%,较原YOLOv5m分别提高了0.55、18.24和10.94个百分点,能够满足复杂条件下工器具领存取识别的高效率和高精度要求。 展开更多
关键词 工器具 YOLOv5m SE注意力机制 K-means算法 轻量化网络 Mosaic数据增强
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基于改进TransUnet网络的肺结节分割算法 认领 引用
16
作者 赵晓平 代正一 +1 位作者 林之琛 徐文波 《计算机应用与软件》 北大核心 2026年第4期116-122,129,共7页
目前,在医学图像分割领域普遍存在网络模型臃肿、自动分割精度低等问题,难以应用于临床诊断。针对上述问题,提出一种轻量型肺结节分割模型,即Mobile-TransUnet。Mobile-TransUnet模型主要分为三个部分,分别为编码器、Transformer块与解... 目前,在医学图像分割领域普遍存在网络模型臃肿、自动分割精度低等问题,难以应用于临床诊断。针对上述问题,提出一种轻量型肺结节分割模型,即Mobile-TransUnet。Mobile-TransUnet模型主要分为三个部分,分别为编码器、Transformer块与解码器部分。在编码器部分将线性瓶颈倒残差算法与注意力机制相结合代替传统卷积块(Convolutional Neural Networks,CNNs);在Transformer部分对提取得到的特征图进行位置序列编码;在解码器部分采用双线性插值法。实验结果表明,Mobile-TransUnet与采用相同层数标准卷积的TransUnet相比分割精度与运行效率大幅提升,明显优于现有多数的肺结节分割算法。 展开更多
关键词 医学图像分割 TransUnet 线性瓶颈倒残差算法 轻量化
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基于量子多岛遗传算法的架体轻量化研究 认领 引用
17
作者 石海军 方实年 +1 位作者 凌云 陈红彬 《冶金设备》 2026年第3期13-19,共7页
本文针对某型材码垛机械手架体过重问题,对架体进行多目标轻量化设计。建立了架体简化数学模型,采用改进型的量子多岛遗传算法进行优化,结合码垛机械手多体动力学分析结果,通过有限元分析软件建立架体刚强度有限元分析模型对最优截面尺... 本文针对某型材码垛机械手架体过重问题,对架体进行多目标轻量化设计。建立了架体简化数学模型,采用改进型的量子多岛遗传算法进行优化,结合码垛机械手多体动力学分析结果,通过有限元分析软件建立架体刚强度有限元分析模型对最优截面尺寸进行校核,满足设计要求,为小型材高速码垛机械手的设计提供依据。 展开更多
关键词 型材码垛机械手 架体 轻量化 算法 优化设计 仿真
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融合注意力机制的轻量化路面裂缝检测方法研究 认领 引用
18
作者 罗瑜 樊赫 《计算机测量与控制》 2026年第2期65-72,86,共8页
针对现有路面裂缝检测精度低、定位能力差和计算量较大等问题,对基于YOLO v8n的轻量化检测模型进行研究;采用GhostNet v2作为主干网络以减少参数量并提升特征提取性能,在特征融合模块引入CBAM增强对路面缺陷特征的关注,将边界框回归损... 针对现有路面裂缝检测精度低、定位能力差和计算量较大等问题,对基于YOLO v8n的轻量化检测模型进行研究;采用GhostNet v2作为主干网络以减少参数量并提升特征提取性能,在特征融合模块引入CBAM增强对路面缺陷特征的关注,将边界框回归损失函数替换为Focal-SIoU以优化边界框重叠度计算;实验结果显示,改进后模型的精确率、召回率和全类平均正确率分别提升4.76%、1.89%和2.77%;模型大小为YOLO v8n的33.33%,推理速度达271.5 frames·s-1,检测1000张图片仅需3.68 s;该模型满足实时性要求,可减少路面裂缝漏检和误检,为路面移动端设备自动检测提供技术支持。 展开更多
关键词 YOLOv8n 路面裂缝 目标检测 注意力机制 轻量化模型
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桥式起重机快速轻量化系统研究 认领 引用
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作者 兰朋 陈军 +1 位作者 刘曼兰 任海涛 《中国工程机械学报》 北大核心 2026年第2期199-203,215,共5页
针对桥式起重机优化设计中的过程繁琐、周期长,难以实现系列化桥式起重机优化等问题。对轻量化和参数化技术进行了研究,提出一种快速轻量化设计方法。该方法以Visual Studio为平台,分别使用C#、参数化设计语言(APDL)对SolidWorks和Ansy... 针对桥式起重机优化设计中的过程繁琐、周期长,难以实现系列化桥式起重机优化等问题。对轻量化和参数化技术进行了研究,提出一种快速轻量化设计方法。该方法以Visual Studio为平台,分别使用C#、参数化设计语言(APDL)对SolidWorks和Ansys进行联合二次开发,并融入智能优化算法对起重机结构进行优化,设计了一个桥式起重机快速轻量化设计系统。根据优化方案可以快速完成优化设计与有限元分析校核。以KSQ型桥式起重机为例,该系统缩短了设计周期,减轻了设计人员繁重的计算工作量,主梁自重减轻了18.8%,节约了后期成本。 展开更多
关键词 桥式起重机 轻量化 参数化 二次开发 智能算法
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基于轻量化YOLOv5n算法的交通目标检测研究 认领 引用
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作者 叶心 周斌 +2 位作者 马文丽 曹琦 谭伟 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2026年第1期18-26,共9页
针对交通目标检测领域的检测速度和模型精度之间的平衡问题,提出一种基于改进YOLOv5n算法的轻量化和剪枝方法。通过分析并优化YOLOv5n模型结构,形成一种有效的轻量化策略,在保持模型精度的同时大幅提升计算速度。首先对YOLOv5n网络模型... 针对交通目标检测领域的检测速度和模型精度之间的平衡问题,提出一种基于改进YOLOv5n算法的轻量化和剪枝方法。通过分析并优化YOLOv5n模型结构,形成一种有效的轻量化策略,在保持模型精度的同时大幅提升计算速度。首先对YOLOv5n网络模型进行轻量化处理,包括在主干网络(backbone)中引入轻量化网络模块GhostNet,将颈部(neck)部分中Conv模块优化为GSConv,使其卷积计算接近于标准卷积的输出,降低了计算成本,以及将头部(head)的目标框损失函数优化为EIOU Loss;然后,将改进后的模型进行训练后,对模型进行剪枝操作,使模型体积进一步压缩,并将改进后的算法模型在数据集中训练分析,改进的模型较原始模型在检测速度上提升15 fps,同时将改进的模型与主流改进方法进行对比分析;最后,通过移动实验平台进行实验验证。结果表明,在对算法进行轻量化和合适的剪枝下,提出的方法在移动实验平台交通目标检测任务中取得了显著的性能提升,平均fps为130.34,相较于原始模型提升11.3%,同时保持了mAP@0.5为83%的检测准确度。 展开更多
关键词 轻量化YOLOv5n算法 交通目标检测 模型剪枝 算法优化
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