【摘 要】
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针对智慧工地中的设备内存和计算能力有限,在现场的设备上通过目标检测对钢筋进行实时检测具有很大的难度,钢筋检测速度慢、模型部署成本高的问题,在YOLOv3网络的基础上,提出了一个嵌入注意力机制的轻量级钢筋检测网络RebarNet。首先,利用残差块作为网络的基本单元来构建特征提取结构,提取局部和上下文信息。其次,在残差块中添加通道注意力(CA)模块和空间注意力(SA)模块,调整特征图的注意力权重,提升
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针对智慧工地中的设备内存和计算能力有限,在现场的设备上通过目标检测对钢筋进行实时检测具有很大的难度,钢筋检测速度慢、模型部署成本高的问题,在YOLOv3网络的基础上,提出了一个嵌入注意力机制的轻量级钢筋检测网络RebarNet。首先,利用残差块作为网络的基本单元来构建特征提取结构,提取局部和上下文信息。其次,在残差块中添加通道注意力(CA)模块和空间注意力(SA)模块,调整特征图的注意力权重,提升网络提取特征的能力。然后,采用特征金字塔融合模块,增大网络的感受野,优化中等钢筋图像的提取效果。最后,输
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为了更高效地进行城市土地利用分类研究,以便实现土地资源的有效管理和可持续利用。该文基于遥感光谱、光谱指数、图像纹理等多种特征信息,构建多特征随机森林城市土地利用分类模型,选取深圳市为研究区,利用Sentinel-2影像进行深圳市土地利用信息提取。在相同分类条件下,与最大似然、K最邻近监督分类方法进行了对比分析,利用混淆矩阵进行了精度评价,多特征随机森林分类方法总体精度达到96.51%,Kappa系
随着移动设备和新兴移动应用的广泛使用,移动网络中的流量以指数级的速度增长所引发的网络拥塞、时延较大、用户体验质量差等问题无法满足移动用户的需求。而边缘缓存技术通过对网络热点内容的复用,将极大缓解无线网络的传输压力;同时,减少用户请求的网络时延,进而改善用户的网络体验,其已经成为面向5G/Beyond 5G移动边缘计算中的关键性技术之一。本文围绕移动边缘缓存技术,首先介绍了移动边缘缓存的应用场景、主
针对现有基于视觉注意力和基于文本注意力的图像描述自动生成模型无法同时兼顾描述图像细节和整体图像的问题,提出了一种基于演化深度学习的图像描述生成模型(Evolutionary Deep Learning Model for Image Captioning,EDLMIC),该模型一种包含图像编码器、演化神经网络和自适应融合解码器等三个子模块的图像描述自动生成模型,能够有效地融合视觉信息和文本信息,自
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无人机(UAV)目标尺寸较小,多架无人机之间特征也不明显,鸟类和飞虫的干扰给无人机目标的准确检测和稳定跟踪带来了巨大挑战。针对传统目标检测算法对小目标无人机检测性能差、跟踪不稳定的问题,提出一种基于改进PP-YOLO和Deep-SORT的多无人机实时跟踪算法。首先,将压缩-激励模块融入到PP-YOLO检测算法中,实现对无人机目标的特征提取和检测;其次在ResNet50-vd结构中引入Mish激活函
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