面向目标识别的轻量化混合卷积神经网络

来源 :计算机应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ZhangQin520
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针对当前基于深度神经网络的目标检测往往存在计算复杂度高、对硬件要求苛刻、难以在嵌入式平台和移动智能设备上运行且运行速率低等问题,提出一种基于YOLOv4(You Only Look Once Version4)的轻量化混合神经网络。此混合网络主干特征提取网络采用轻量级MobileNeXt网络模型,并使用改进后RFB(Receptive Field Block)模型来增强特征提取网络,进而增大感受野;引入通道注意力机制SE(Squeeze-and-Excitation)模块,过滤筛选出高质量信息,使整
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为防止低空无人机冲突解脱过程中发生危险接近或事故,将该过程的安全问题转化为控制问题,提出基于STPA-TOPAZ的低空无人机冲突解脱安全性分析方法。首先基于系统理论的事故模型和过程(STAMP),构建冲突解脱系统中的安全控制结构。再利用系统理论过程分析(STPA)根据系统运行的上下文信息确定系统级事故和危险,识别出冲突解脱过程中的不安全控制行为,并分析产生不安全控制行为的关键致因。最后利用TOPA
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