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基于改进STAM的语音端点检测算法
《中南民族大学学报(自然科学版)》2025年第3期384-392,共9页吴荣波 周斌 胡波 
中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助(CZY23006);湖北省技术创新专项基金资助项目(2019ADC071)。
在低信噪比的背景下,由于背景噪声干扰信号特征,存在语言端点检测误判和漏判的风险.现有的解决方法存在易受干扰、精度有限、鲁棒性差等问题.针对上述问题,对STAM进行优化,提出了一种改进的语音端点检测算法Inception-ResNet STAM(IR-ST...
关键词：低信噪比 Inception-ResNet模块 音频指纹特征 语音端点检测 
基于改进RT-DETR的航拍图像小目标检测算法
《电光与控制》2025年第4期44-51,共8页宣岁寒 罗印升 宋伟 
江苏省科技计划项目(BY2022134)。
实时、准确地定位与识别航拍图像中飞机、轮船和车辆等目标是进一步决策的根本基础,针对航拍图像中小目标检测存在的效率和精度低等问题,提出了一种基于改进RT-DETR的航拍图像小目标检测算法。首先,通过构建高效的CCFM-P2ASF尺度序列特...
关键词：小目标检测 RT-DETR算法 特征融合 定位损失 位置编码 
基于YOLOv7-tiny的化工反应分液面检测研究
《化工自动化及仪表》2025年第2期205-211,共7页曹梦旋 陈秀生 袁涛 黄元凤 林心园 李树锐 
为实现化工反应分液面快速、高精度的目标检测和提取,设计基于机器视觉的化工反应分液面检测系统,系统由人机交互模块、图像采集装置(光源、工业相机、光学镜头)、电源模块、传输模块、4G模块组成,利用YOLOv7-tiny轻量级目标检测算法进...
关键词：分液面 轻量级目标检测算法 分类精度 运行速度 
基于改进YOLOv8n的钢材表面缺陷检测算法
《聊城大学学报(自然科学版)》2025年第2期177-189,共13页姚若禹 郑世玲 史怡璇 张思启 张锌飞 高飞龙 张霞 
国家自然科学基金项目(62205136);山东省自然科学基金项目(ZR2022MF284);聊城大学博士科研启动基金项目(318050062);聊城大学横向课题(K23LD94)资助。
针对当前钢材缺陷检测中目标特征复杂导致检测精度较低的问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的钢材缺陷检测算法GOS-YOLO。首先,使用由轻量级卷积GSConv构建的Slim-neck范式作为特征融合网络,在减小模型参数量的同时提高精度。其次,将骨干...
关键词：深度学习 计算机视觉 YOLOv8 缺陷检测 
基于YOLOv8n的交通标志检测研究
《物联网技术》2025年第4期21-24,28,共5页宋京京 吴章福 
针对传统交通标志检测算法识别精度较低、受环境因素影响较大等问题,提出一种基于YOLOv8n的交通标志检测算法。为解决卷积运算带来的参数共享问题,利用感受野注意力(RFA)机制为每个卷积核滑窗生成不同的特征权重,并通过坐标注意力(CA)...
关键词：YOLOv8n 交通标志 实时检测算法 Shape-IoU损失函数 RFA机制 GTSDB数据集 
基于可变形卷积的YOLOv5行人检测算法
《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2025年第2期14-21,27,共9页薛仁政 吴乾龙 叶宝丰 
黑龙江省教育厅基本科研业务专项(145209127)。
行人检测在智能交通、人流统计等场景发挥着重大作用。针对当前密集场景下遮挡行人和小尺度行人容易漏检的问题,提出一种改进YOLOv5的目标检测算法。首先,在主干网络中采用C2f模块替换原有的C3模块,该模块可在轻量化的前提下获取更加丰...
关键词：目标检测 YOLOv5 行人检测 可变形卷积 
基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法
《液晶与显示》2025年第3期505-515,共11页曹洁 牛瑜 梁浩鹏 
甘肃省重点研发计划(No.22YF7GA130)。
针对自然复杂场景中行人拥挤和相互遮挡,导致检测精度不佳的问题,提出了一种基于优化权重的YOLOv7密集行人检测算法。首先,针对遮挡行人特征提取问题,利用跨空间高效多尺度注意力机制(Efficient Multi-Scale Attention Module with Cros...
关键词：密集行人检测 优化权重 聚焦边界框损失函数 YOLOv7 
基于改进YOLOv8的纸箱外形异常检测算法
《制造业自动化》2025年第3期168-174,共7页张杰韬 张可义 徐汉均 宋江旭 张万青 
为了实现对现有物流行业中输送线上纸箱外形异常检测问题的优化,在YOLOv8框架的基础上,改进了骨干网络,推出一种融合ShiftConv模块的轻量化骨干网络。提出了一种新的检测头DSDET,使网络在轻量化的同时保持较高精度,为解决在目标遮挡情...
关键词：深度学习 目标检测 YOLO 轻量化 
面向航拍图像的轻量化目标检测算法
《电光与控制》2025年第3期56-61,81,共7页何戚天 李为相 程明 孙圆 陈闯 
国家自然科学基金(62303217);江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(23KJB510006)。
针对无人机航拍图像背景复杂、目标物较小且模型部署困难的问题,提出了面向航拍图像的轻量化目标检测算法。在YOLOv5m的主干网络中引入FasterNet轻量化模块替换C3模块,压缩模型参数量,提升模型的推理速度;在特征融合网络,采用改进的CBA...
关键词：YOLOv5m FasterNet 轻量化 注意力机制 解耦头 EIoU 
基于红外可见光特征增强与融合的目标检测算法
《红外技术》2025年第3期385-394,共10页李明禄 王肖霞 侯茂新 杨风暴 
为了应对复杂动态环境下红外与可见光双模态目标检测的挑战,特别是目标特征表达不足以及红外可见光特征在双模态融合中无法充分利用互补特征导致漏检和误检的问题,提出了一种用于目标检测的双分支特征增强与融合网络(Dual-Branch Featur...
关键词：双模态图像 目标检测 特征融合 深度学习 注意力机制 
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