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国外电子测量技术
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陈光衤禹

月刊

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100009

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国外电子测量技术/Journal Foreign Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
正式出版
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    反向加权融合多尺度特征的X射线图像违禁品检测

    马昌嵩裴晓芳周磊周进...
    170-180页
    查看更多>>摘要：针对现阶段违禁品检测方法存在的混叠效应以及在类内变化显著的场景下检测精度较低等问题,提出一种反向加权融合多尺度特征的X射线图像违禁品检测算法,通过反向自适应地引导融合多尺度上下文特征来实现准确的违禁品目标检测.首先,使用多尺度场景感知模块获取从局部到全局的目标表征信息,帮助处理显著的类内变化.其次,利用反向加权融合结构采用特征引导加权的方式,高效融合蕴含丰富上下文特征的多级特征,缓解融合过程中易出现的混叠效应.最后,设计了一种Focal-SIOU损失函数,用于平衡不同质量违禁品目标预测框之间的贡献差异,并结合角度和边长损失进一步提升预测框的收敛速度和回归精度.本文方法在SIXray、OPIXray、PIDray等3个非常具有挑战性的基准数据集上进行了广泛的评测实验,平均精度均值(mAP)分别达到93.2%、90.7%和85.1%.实验结果充分表明,方法相比于最新方法性能更优,并且能够满足实时目标检测的实际应用需求.

    违禁品检测多尺度融合上下文特征损失函数

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    基于改进ResNet50的表面肌电信号手势识别

    牛群峰石磊贾昆明桂冉冉...
    181-189页
    查看更多>>摘要：为了提高手势动作在类别众多且相似度高的情况下的识别精度,提出了一种基于连续小波变换和残差神经网络Res-Net50的表面肌电信号手势识别方法.首先对Ninapro DB2和DB3的原始表面肌电信号进行预处理和连续小波变换,得到Multi-sEMG Wavelet Map数据集,然后送入改进的ResNet50模型进行识别分类.实验结果表明,改进后的ResNet50网络模型在 Multi-sEMG Wavelet Map DB2和DB3中17种手势动作的平均准确率分别达到了96.40%和94.11%,相比ResNet50网络模型方法提升了4.87%和5.83%.实现了手势动作在类别繁多、相似度较高的情况下的精准识别.为基于非侵入式传感器和机器学习控制的假肢手提供了新方案.

    表面肌电信号连续小波变换Multi-sEMGWaveletMapResNet50

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    基于分部特征计算的轻量化非结构目标检测

    金友祺赵津刘畅孙念怡...
    190-198页
    查看更多>>摘要：针对非结构化场景(工地、矿场)缺少特殊目标的通用数据集、复杂特征难以准确提取以及计算复杂度高的问题,构建了一个面向非结构场景的特殊目标检测数据集,并提一种轻量化目标检测模型YOLO-PT,以极低的计算量达到了较高的检测精度.通过构建分部特征计算(partial feature calculation,PFC)模型减少特征冗余信息的计算,并引入了多头自注意力机制来增强复杂特征的提取精度,同时设计多通道金字塔结构对多尺度特征进行渐进式融合,提高复杂对象的识别精度.最后在非结构场景进行实验验证,结果表明,所提出方法仅在4.3×106 的参数量下就达到了53%的准确率,在精度、参数量以及浮点运算量上均优于其他方法.

    非结构场景多头注意力目标检测分部特征计算数据集

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    国外电子测量技术征稿通知

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