自适应特征

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SiamMT:基于自适应特征融合机制的可修正RGBT目标跟踪算法
《控制与决策》2025年第4期1312-1320,共9页齐咏生 姜政廷 刘利强 苏建强 张丽杰 
国家自然科学基金项目(62363029);内蒙古科技计划项目(2021GG0164);内蒙古自然科学基金项目(2022MS06018,2021MS06018);高校院所协同创新项目(XTCX2023-16)。
针对传统RGBT目标跟踪算法网络精确度低、鲁棒性差,以及在目标尺度变化大和长时跟踪过程中存在目标丢失无法找回等问题,提出一种新的基于自适应特征融合机制的可修正RGBT目标跟踪算法.首先,引入一种特征层与模态间双自适应融合机制,充...
关键词：目标跟踪 孪生网络 RGBT 元学习 特征融合 
UBA-OWDT:一种新型的开放世界目标检测网络
《计算机工程与应用》2025年第8期215-225,共11页谢斌红 唐彪 张睿 
山西省基础研究计划项目(面上)(20210302123216);吕梁市引进高层次科技人才重点研发项目(2022RC08)。
开放世界目标检测(open world object detection,OWOD)的主要任务是检测已知类别和识别未知目标。此外,模型在下一个训练阶段中逐步学习已知新类。针对OW-DETR(open-world detection transformer)中未知类召回率偏低、密集目标与小目标...
关键词：开放世界目标检测 自适应特征动态融合 未知类评分优化 注意力机制 
基于AFMD和SVDD的风电机组变桨轴承损伤识别
《太阳能学报》2025年第3期514-523,共10页王晓龙 张博文 金韩微 付锐棋 杨秀彬 吴鹏 
国家自然科学基金(52005180);河北省自然科学基金(E2022502003);河北省高等学校科学技术研究项目(QN2022190);中央高校基本科研业务费专项资金(2023MS127)。
针对风电机组变桨轴承损伤识别问题,提出基于自适应特征模态分解和奇异值分解降噪的损伤识别方法。该方法首先利用龙格库塔优化策略对特征模态分解算法中的频带数量及滤波器长度参数进行搜索,确定最优参数组合后对原始振动信号进行自适...
关键词：风电机组 变桨轴承 损伤识别 自适应特征模态分解 奇异值分解降噪 
融合Transformer自适应特征选择的结直肠息肉分割
《光电工程》2025年第3期70-82,共13页梁礼明 康婷 王成斌 陈康泉 李俞霖 
国家自然科学基金资助项目(51365017,61463018);江西省自然科学基金资助项目(20192BAB205084);江西省教育厅科学技术研究青年项目(GJJ2200848)。
针对结直肠息肉分割中区域误分割和目标定位精度不足等挑战,本文提出一种融合Transformer自适应特征选择的结直肠息肉分割算法。首先通过Transformer编码器提取多层次特征表示,涵盖从细粒度到高层语义的多尺度信息;其次设计双重聚焦注...
关键词：结直肠息肉 TRANSFORMER 双重聚焦注意力模块 动态特征选择模块 
面向点云分类和分割的形状自适应特征聚合网络
《光学精密工程》2025年第5期777-788,共12页蒋志豪 张美香 薛卫涛 付莉娜 文静 李永强 黄鸿 
国家自然科学基金资助项目(No.42071302);先进光学遥感技术北京市重点实验室开放基金资助项目(No.AORS202315);重庆市留学人员回国创业创新支持计划资助项目(No.cx2019144)。
点云分类与分割在机器人导航、虚拟现实以及自动驾驶领域应用广泛,大多面向点云处理的深度学习方法采用共享权重的多层感知机(MultiLayer Perceptron,MLP)以及单一的池化来聚合点云的局部特征,难以准确地描述排列复杂的点云结构信息。...
关键词：深度学习 点云分类 点云分割 局部特征聚合 
一种面向智能驾驶的单阶段点云三维目标检测算法
《重庆理工大学学报(自然科学)》2025年第2期11-18,共8页汪世豪 邓涛 
国家自然科学基金项目(52275051);重庆交通大学自然科学类揭榜挂帅项目(XJ2023000701);重庆市研究生导师团队建设项目(JDDSTD2022007);重庆市研究生联合培养基地建设项目(JDLHPYJD2022001)。
为解决点云三维目标检测算法中单阶段网络与双阶段网络在检测精度和检测效率之间难以平衡的问题,提出一种基于点云体素的伪双阶段三维目标检测网络—AFPNet。构建轻量化的中心热图模块预测目标中心点,去除传统区域建议网络中的锚框设置...
关键词：点云 三维目标检测 自适应特征池化 注意力机制 
基于场景自适应特征的行人重识别技术
《微型电脑应用》2025年第2期17-19,共3页丁正彦 尚岩峰 
上海市青年科技英才扬帆计划(20YF1409300)。
行人重识别是视频监控系统的关键技术之一,但现有基于深度网络模型的特征提取方法难以兼顾多种业务场景。针对上述问题,基于人脸识别数据集训练大尺度时空场景下的特征提取模型,同时基于人体识别数据集训练小尺度时空场景下的特征提取...
关键词：行人重识别 场景自适应 跨尺度多特征融合 互补关系 
基于自适应特征模式分解与联合卷积的UUV辐射噪声识别方法
《控制与决策》2025年第1期155-161,共7页肖启阳 黄澳飞 金勇 魏倩 
国家自然科学基金项目(61771006);河南省科技攻关项目(HDXJJG2021-140,22A416004,HDXJJG2023-064,231111212500(省重点研发项目))。
针对水下小型UUV难以检测识别问题,提出基于自适应特征模式分解与联合卷积网络的UUV辐射噪声识别方法.首先,采用自适应特征模式分解(AFMD)对信号进行处理,获取一系列分解分量,根据基尼指数(GiNi index)选取最优分量进行重构;然后,对重...
关键词：水下辐射噪声 自适应特征模式分解 联合卷积神经网络 噪声识别 
基于边缘检测网络算法的农作物多源遥感解译与地块优化研究
《资源导刊》2024年第24期36-38,共3页王建宇 
利用中高分辨率卫星影像开展作物解译与耕地地块优化研究,得到以下结论:通过对比多时期卫星影像,找出各类作物最优解译时间窗口与大气窗口;采用自适应特征融合网络训练作物解译模型,较好地提取出各类作物的种植分布情况;采用DexiNed网...
关键词：作物解译 地块提取 自适应特征 DexiNed 
基于双分支网络的表面肌电信号识别方法
《浙江大学学报（工学版）》2024年第11期2208-2218,2229,共12页王万良 潘杰 王铮 潘家宇 
国家自然科学基金资助项目(51875524,61873240);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题资助项目(A2210)。
针对目前表面肌电信号(sEMG)手势识别细节信息提取不充分,对相似手势区分困难的问题,提出基于加强二维化特征的双分支网络(ETDTBN)模型.该模型通过加强二维化方法生成二维特征图,使用多层卷积神经网络(ML-CNN)提取sEMG的空间特征,利用...
关键词：表面肌电信号(sEMG) 手势识别 加强二维化特征 双分支网络 自适应特征融合机制 
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