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融合Transformer网络与卷积神经网络的稳态运动视觉诱发电位解码方法
《西安交通大学学报》2025年第5期44-53,共10页张焕卿 谢俊 杨瀚林 杜方钊 金志伟 陈昱洁 
国家自然科学基金资助项目(52365040)。
针对卷积神经网络(CNN)在感受野有限、缺乏对全局信息的有效感知,以及在处理短时稳态运动视觉诱发电位(SSMVEP)信号时分类效果欠佳的问题,提出了一种紧凑EEGNet-Transformer(即EEGNetformer)网络。EEGNetformer网络融合了为脑电(EEG)信...
关键词：稳态运动视觉诱发电位 EEGNet网络 Transformer网络 EEGNetformer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 
基于U-Net网络与卡尔曼滤波的瞳孔检测跟踪算法
《现代电子技术》2025年第9期137-142,共6页张国静 王桂祥 
杭州电子科技大学信息工程学院科研培育基金项目:基于深度学习的视频眼震采集系统的应用研究(KYP0323015)。
眼动跟踪是人机交互(HCI)及其应用的重要技术之一,越来越受到人们的重视。然而,在实际情况下往往受到大量非高斯噪声的影响,如不可控的光照、人眼的遮挡及连续的人眼移动等,这会导致瞳孔检测实时性和准确性的下降。因此,文中设计了一种...
关键词：眼动跟踪 人机交互 非高斯噪声 U-Net网络 语义分割 瞳孔检测 分数阶 卡尔曼滤波 
基于深度学习的风机机组运行故障自动化监测系统
《电子设计工程》2025年第7期95-98,共4页闫浩伟 
为了获得更优的风机机组故障监测结果,设计基于深度学习的风机机组运行故障自动化监测系统。采集风机机组运行高清图像,利用改进Stentiford视觉模型提取巡视图像的感兴趣区域,并迅速定位巡视图像的重要信息;通过基于DenseNet网络设计风...
关键词：深度学习 风机机组 运行故障监测 感兴趣区域 DenseNet网络 
基于特征融合与RCB⁃EffcientNet网络的校园安全声检测方法
《现代电子技术》2025年第7期79-84,共6页孙凯玮 王玫 阚瑞祥 刘鑫 仇洪冰 林桂耀 
国家自然科学基金项目(62071135);国家自然科学基金项目(61961010);桂林电子科技大学研究生创新项目(2023YCXB05)。
声音分类技术在校园事件监测中至关重要。然而,声音识别领域存在诸多挑战,如特征提取方法的适配性不足、现有方法难以平衡学习、理解能力与模型复杂度之间的关系等。为解决这些问题,文中提出一种基于LM⁃H声学特征和RCB⁃EfficientNet模...
关键词：声音分类 特征融合 校园异常声 声学特征 轻量化 注意力模块 
基于深度学习U-net网络的雾天汽车视觉图像超像素级配准方法
《激光杂志》2025年第4期121-127,共7页靳新 潘月 
辽宁省教育科学“十四五”规划2022年度课题(No.JG22DBF514)。
雾天汽车视觉图像因对比度降低和细节模糊而难以处理与配准。为此,提出基于深度学习U-net网络的超像素级配准方法。首先,通过改进的直方图均衡化算法,增强雾天图像的清晰度和对比度。接着,利用结合了GAN技术的U-Net网络对图像进行初始分...
关键词：直方图均衡化 深度学习GAN-U-net分割网络 SLIC超像素分割 SURF超像素级配准 
基于联合模型的脉冲星候选体筛选方法研究
《德州学院学报》2025年第2期7-12,18,共7页石纯高 袁浩然 赵一 王洪丰 
作为一种快速旋转的中子星,脉冲星除了具有强磁场以及强引力的作用之外,其自身的特点是具有稳定的自转周期。现代射电望远镜数据量的增加,搜索到大量的候选样本,人工智能技术在脉冲星候选识别领域为解决海量数据的识别发挥着日益重要的...
关键词：脉冲星筛选 ConvNeXt网络 DenseNet网络联合模型 
基于改进时域U-Net网络的房间脉冲响应重建方法
《声学学报》2025年第2期322-331,共10页高小轶 吴鸣 杨军 
北京市自然科学基金-小米创新联合基金项目(L223032)资助。
利用少量传声器测得的房间脉冲响应构建空间中更多位置的房间脉冲响应可减轻对空间进行密集采样的需要,为此提出了一种数据驱动的房间脉冲响应预测方法,其使用改进的时域U-Net网络,通过优化网络基本组成单元提升网络的特征学习能力。在...
关键词：房间脉冲响应 传声器阵列 阵列信号处理 深度学习 
特征工程结合HRNet网络的景观分类研究
《鞍山师范学院学报》2025年第2期61-68,共8页崔金敏 
2023年省级质量工程技能大师工作室(2023JNDS059);2024年省级质量工程一流核心金课《装饰构造与施工》;2024年度安徽省教育厅科学研究重点科研项目(2024AH052707).
针对传统景观分类准确率不高的问题,提出一种特征工程结合HRNet网络的景观分类方法.首先对绿地植被特征、绿地植被物候特征、绿地植被纹理特征等进行提取,然后结合标准假彩色影像特征作为HRNet网络的输入,对特征进行融合,并实现遥感图...
关键词：HRNet网络 绿地植被纹理特征 LBP算法 特征工程 景观分类 准确率 
基于迁移学习及通道先验注意力机制的地质构造识别
《广西师范大学学报(自然科学版)》2025年第2期107-120,共14页刘俊杰 马凯 黄泽华 田苗 邱芹军 陶留锋 谢忠 
国家自然科学基金(42301492);国家重点研发计划项目(2022YFB3904200,2022YFF0711601);湖北省自然科学基金(2022CFB640);地质探测与评估教育部重点实验室主任基金(GLAB2023ZR01)。
针对平面地质图件中地质构造背景复杂、符号表示多样化而导致识别效果不佳的问题,本文提出一种基于迁移学习和通道先验注意力机制的地质构造识别模型MsAttenEfficientNet。该模型以EfficientNet为主干网络架构,并使用通道先验注意力(cha...
关键词：图像识别 地质构造 EfficientNet网络 通道先验注意力 迁移学习 
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