贾晨
- 作品数：4 被引量：24H指数：2
- 供职机构：教育部更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学更多>>
- 基于YOLOv5的海洋环境船舰目标检测
- 2025年
- 在海洋领域自动化和智能化是趋势,目标检测算法是实现智能化的核心。目前目标检测模型中,YOLOv5因其模型体积小,运行速度快,易部署等优点,被广泛应用在各种领域中。但YOLOv5并不是针对海洋环境进行实现,在面对海洋领域中的数据时无法达到很好的性能。为使YOLOv5能够更好地应用在海洋环境中,该文分析了海洋环境的数据特征,针对这些特征提出了变暗增强、加雾增强、加雨增强等数据预处理,使得训练的模型可以更好地应对海洋环境中复杂环境及天气条件。在使用该算法后,YOLOv5模型在海洋环境中对船舰目标的预测的平均检测精度均值(mAP)从61.1%提高至67.6%。
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- 关键词：目标检测机器视觉
- 建筑结构用钢的大气腐蚀模型研究综述被引量：22
- 2020年
- 腐蚀是钢结构面临的一大耐久性问题,而大气腐蚀是最常见、造成腐蚀损失最大的一类腐蚀.多年来,国内外学者通过在役结构的原位测试、大气暴露试验、室内加速试验、电化学测试等手段对各种钢材的大气腐蚀进程进行了大量研究,对不同环境中的钢材腐蚀机理进行了分析,并提出钢材的腐蚀模型.本文从典型腐蚀性大气环境中建筑结构用钢的腐蚀机理、钢材的腐蚀失重时变模型和钢材表面的蚀坑发展和分布规律等三方面论述了建筑结构用钢的大气腐蚀模型的研究现状和进展.
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- 关键词：钢结构大气腐蚀
- 基于仿真数据迁移学习的固定翼无人机检测被引量：2
- 2023年
- 数据在视觉检测任务中发挥重要作用,针对足够数量的真实固定翼无人机数据难以获取的问题,构建了一个包含大量仿真和少量真实的固定翼无人机数据集,采用权重迁移的思想,通过对仿真固定翼无人机数据的训练达到对真实固定翼无人机数据的检测。在此基础上又提出一个两阶段学习策略,利用多尺度特征融合进一步降低无人机的漏检率。仿真实验结果表明,利用仿真数据检测真实固定翼无人机在未来目标检测研究中有潜在应用前景。
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- 关键词：视觉检测多尺度特征
- 光场角度线索表征的语义分割研究
- 2025年
- 目的当前的光场语义分割方法局限于单一物体,手工特征表达鲁棒性差且缺乏高层角度语义信息,针对上述不足,提出了一种适用于静态图像的端到端语义分割网络,充分挖掘了深度卷积神经网络对光场图像特征的表征潜力,探索了空间和角度结构关系以解决过分割和欠分割问题。方法从多尺度光场宏像素图像构造出发,基于多种骨干网络设计,提出了一个高效角度特征提取器(angular feature extractor,AFE)与空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)结合的光场语义分割模型。其中,在编码器模块中采用ASPP以高效地提取并融合宏像素图像中的多尺度空间特征,提高模型对复杂场景的适应能力;在解码器中设计AFE用于提取宏像素图像中的角度结构线索,减少特征在连续下采样过程中造成的角度信息丢失。结果通过在LF Dataset开源数据集上与7种光场最佳方法(state-of-the-art,SOTA)进行实验,利用ResNet101作为骨干网络时所提模型在测试集上实现了88.80%的平均交并比(mean intersection over union,mIoU),在所有对比方法中是最佳的。结论本文所提模型在提升语义分割性能方面具有可行性和有效性,能够更加精确地捕捉到图像中细微变化的信息,实现更精确的边界分割,为光场技术在场景理解中的应用提供了新的研究方向。
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