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电子测量技术
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孙圣和

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电子测量技术/Journal Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊坚定不移地确保社会效益功能的发挥，刊登新技术、工艺、设计、设备材料为主要内容，推广交流步进技术、科研成果和实践经验及时传播新成就、新技术、新器材的信息，以利于社会主义生产建设。
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    基于改进YOLOv7的钢轨缺陷检测方法

    赵亚凤宋文华刘晓璐胡峻峰...
    177-185页
    查看更多>>摘要：针对铁路轨道缺陷检测精度低,漏检率高,实时性不足的问题,本文提出了一种基于YOLO-FCA的钢轨缺陷检测算法.首先,将YOLOv7的主干网络替换成FasterNet轻量网络,并加入CloAttention注意力模块,减少参数量和计算负载的同时提高缺陷检测的精度.其次,提出MS-ASFF,获取高层语义信息和保留低层详细特征,增强模型检测的准确性和鲁棒性.最后,在不影响精度的情况下进行网络剪枝,使模型更加轻量化,极大地提升了模型的检测速度.在公共数据集上进行实验,结果表明,YOLO-FCA相比原始模型YOLOv7模型的mAP提高了4.1%,达到80.7%,同时检测速度提升了38.5%,达到212.5 FPS.实验结果表明,YOLO-FCA能够高效且准确地定位检测钢轨缺陷.

    YOLOv7算法钢轨缺陷自适应的空间特征融合注意力机制轻量化模型

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于改进YOLOv8s的雾天目标检测算法

    刘震杨贤昭陈洋曾思航...
    186-194页
    查看更多>>摘要：针对现实场景中雾天目标检测困难的问题,提出了一种改进YOLOv8s的雾天目标检测方法.设计前端模块Edge-Dehaze,利用去雾网络和检测网络联合训练并通过Sobel算子强化雾天图像边缘信息以改善雾天场景下的检测效果;提出混合注意力特征融合模块HAFM,通过并行注意力机制和特征图之间的信息交互与融合提升模型对重要特征的关注度;设计轻量化共享注意力卷积检测头LSACD,通过共享卷积降低检测头参数量,在共享层中引入SEAM注意力机制缓解雾天目标检测的遮挡问题.在RTTS数据集上的实验结果表明,改进后的YOLOv8s网络相对原始YOLOv8s网络mAP50 提升了1.8%,mAP50-95 提升了1.7%,参数量基本持平,从而验证了该算法在雾天目标检测上具有较高的准确性及实用性.

    YOLOv8s计算机视觉雾天目标检测注意力机制特征融合

      原文链接:
    • NETL
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