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基于改进YOLOv5s的轻量级光伏板缺陷检测网络
《山东理工大学学报(自然科学版)》2025年第3期70-78,共9页陈子璇 陈辉 
国家自然科学基金项目(61170060)。
针对已有光伏板缺陷检测算法模型参数多、识别速度与精度难以取得较好平衡的问题,以YOLOv5s模型为基础,提出用于光伏板表面缺陷检测的轻量级网络LPV-YOLO。为降低模型的参数量,利用Ghost模块和Mish激活函数提出GhostMConv和C3MGhost模块...
关键词：光伏板缺陷检测 实时检测 YOLOv5s 空间金字塔池化 轻量级注意力 
面向煤矿综掘工作面复杂环境的视觉感知系统
《浙江大学学报(工学版)》2025年第5期995-1006,1030,共13页苏国用 胡坤 王鹏彧 赵东洋 张辉 
安徽省高等学校科学研究资助项目(2022AH050834);国家自然科学基金:资助项目(52304166,52274153);深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室开放基金:资助项目(SKLMRDPC22KF24);安徽理工大学矿山智能技术与装备省部共建协同创新中心开放基金:资助项目(CICJMITE202206);安徽理工大学引进人才科研启动基金:资助项目(2022yjrc61)。
针对煤矿恶劣环境下视觉检测算法鲁棒性不足的难题,提出面向煤矿综掘工作面复杂环境的视觉感知系统.该系统采用ELAN-DS特征提取模块、SimAM注意力模块与解耦检测头对YOLOv7-tiny算法进行优化,构建煤矿综掘工作面视觉检测网络(CMCE-Net)....
关键词：综掘工作面 关键目标 视觉感知 检测网络 
基于改进YOLOv8的轻量化车辆检测网络
《计算机工程》2025年第5期314-325,共12页陈梓延 王晓龙 何迪 安国成 
“十四五”国家重点研发计划(2023YFC3006700);国家自然科学基金(61971278,62231010)。
现有的高精度车辆检测模型参数与计算量过高,无法在交通智能设备上良好运行,而轻量化的车辆检测模型精度普遍较低,不适用于实际任务。为此,提出一种改进YOLOv8的轻量化车辆检测网络,将主干网络替换为计算量和内存访问更小的FasterNet网...
关键词：YOLOv8模型 车辆检测 轻量化 FasterNet网络 归一化高斯Wasserstein距离 
边缘-分割交叉引导的伪装目标检测网络
《计算机科学与探索》2025年第4期1001-1010,共10页陈鹏 李旭 向道岸 余肖生 
国家重点研发计划(2016YFC0802500)。
基于边缘感知的模型是伪装目标检测的主流方法之一,其核心是在早期阶段输出边缘预测,能更好地定位和分割伪装目标。而在伪装目标数据集中,由于伪装目标与背景环境有很高的视觉相似性,对早期的边缘预测质量要求很高,错误的前景预测会导...
关键词：伪装目标检测 上下文信息 交叉细化 边缘感知 
基于改进的YOLOv8检测网络在无人机航拍图像识别中的应用
《现代电子技术》2025年第7期48-56,共9页冉险生 刘圣斌 
针对现有无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、检测小尺度车辆误差较大等问题,提出一种改进YOLOv8的无人机车辆检测算法Improve⁃YOLOv8。首先,在骨干网络中的C2f卷积层引入可变形卷积模块DCNv2,提高骨干网络适应不规则空间结构的能...
关键词：无人机航拍图像 小目标 YOLOv8 目标检测 可变形卷积 注意力机制 
一种双重深度特征监督变化检测网络
《航天工程大学学报》2025年第2期62-69,共8页韩承熙 苏晓玉 魏志强 
深度学习方法在遥感影像变化检测中取得了明显进展,但在边缘信息提取和建筑物内部细节提取方面仍面临挑战,现有方法在提取建筑物边缘和内部细节信息时经常出现模糊和空洞现象,为解决这一问题,提出了一种双重深度特征监督变化检测网络(Du...
关键词：遥感影像 深度学习 变化检测 深度监督 
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 
TCN-Net:融合三重注意力机制与特征聚焦扩散的烟支缺陷检测网络
《包装与食品机械》2025年第2期30-38,共9页吴庆华 张哲铭 赵德华 
国家自然科学基金项目(51275158);湖北省创新群体项目(2022CFA006)。
针对烟支生产过程中微小微弱缺陷(如刺破、黄斑、油渍、隐形夹沫等)检测难度大、对易混淆缺陷的区分能力不足的问题,提出一种改进的缺陷检测网络TCN-Net。融合三重注意力机制,在通道、高度和宽度3个维度进行特征增强,提高微小目标的检...
关键词：图像处理 烟支缺陷检测 深度学习 注意力机制 NWD损失函数 
基于渐进性特征融合的变电站异常状态检测网络
《电网技术》2025年第4期1658-1667,共10页李亚霖 李斌 朱新山 钱统玉 王帅 李冠争 
国家电网有限公司科技项目(面向智能电网运维场景的视听觉主动感知与协同认知技术研究及应用)(5600-202046347A-0-0-00)。
随着电网规模的不断扩大,提升电网建设过程中的现场作业风险管控能力愈加重要。为了解决安全监督中作业流程监控及违章辨识防控体系智能化程度不高的难题,该文基于YOLOv7构建了一个端到端的变电站异常状态检测网络(asymptotic feature f...
关键词：变电站 异常状态 渐进性特征 目标检测 深度学习 
RGB-D多模态融合与深度特征增强的固废检测网络
《华侨大学学报(自然科学版)》2025年第2期133-141,共9页赵崟昊 刘炳辰 杨建红 房怀英 
福建省高效产学合作项目(2024H6010);福建省科技计划项目(2023Y3006);第6批福建省泉州市引进高层次人才团队项目(2023CT003)。
针对建筑固废在线识别中因相似特征导致的RGB识别准确率不高的问题,搭建双相机采集实验台,同步采集彩色图像和深度图像,提出一种基于彩色图像和深度图像的多模态融合与深度特征增强网络(DFENet).DFENet能够有效融合固废的彩色图像特征...
关键词：固废分选 深度加强 RGB-D图像 特征融合 实例分割 
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