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期刊信息/Journal information
西安工业大学学报
西安工业大学学报

刘卫国

月刊

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029-86173236

710021

陕西省西安市未央大学园区学府中路2号西安工业大学（未央校区）031号信箱

西安工业大学学报/Journal Journal of Xi'an Technological UniversityCHSSCDCSTPCD
查看更多>>本刊是西安工业学院主办的自然科学类学术性期刊，主要刊登光学、机械、电子、计算机、材料、土木、环境保护、仪器检测、管理、数学、物理、化学化工等基础研究和应用研究方面的学术论文。
正式出版
收录年代

    改进YOLOv8的道路小目标检测算法

    梁超来跃深常宏
    514-524页
    查看更多>>摘要：为了解决原YOLOv8在交通道路场景中易出现小目标的误检和漏检的问题,提出了一种改进YOLOv8网络模型的检测方法.首先,使用下采样机制(ADown)替代主干中的传统卷积,扩大模型的感受野.其次,引入CBAM注意力机制,降低了小目标的漏检率.最后,添加一个检测头,提升小目标的检测精度.实验表明,改进算法在KITTI数据集上的召回率R、mAP@0.5和mAP@0.95分别提升0.1％、1.7％和3.1％,同时参数量下降11％,对于小目标检测效果的各项指标均有提升,证明了改进算法在道路小目标检测的有效性.

    YOLOv8小目标检测下采样机制注意力机制

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    变分分数阶PDE的自适应图像保边缘去噪方法

    李晓明徐国庆杨苗苗高雪梅...
    525-531页
    查看更多>>摘要：为了优化图像去噪过程中的边缘保真问题,本文以ROF模型及其改进模型为基础,以分数阶变分偏微分方程方法为工具,通过构造自适应的边缘检测函数,提出了 一种能更好地保护图像的边缘特征,有利于纹理细节保持和"阶梯效应"抑制的基于自适应分数阶变分PDE的图像去噪模型,并以标准图像测试了新模型的去噪效果.实验结果表明:与同类方法相比,新方法可以更加有效地提高图像的信噪比;从去噪前后的图像差可以看出,新方法在去噪的同时更好地保护了图像的边缘特征及纹理细节信息.文中提出的方法可以用于遥感成像、医学图像处理及地震图像处理等领域.

    图像去噪变分正则化分数阶PDE保边缘

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    数据挖掘的配电系统瞬时故障检测信息筛选方法

    崔丽华郭文鑫徐展强黎皓彬...
    532-540页
    查看更多>>摘要：为了解决虚假无效信息和冗余信息筛选效果不佳、执行时间较长的问题,提出基于数据挖掘的配电系统瞬时故障检测信息筛选方法.根据配电系统瞬时故障检测机理的分析结果,确定采集的瞬时故障检测信息的类型,利用数据挖掘算法以逐层搜索迭代的形式,采集瞬时故障检测初始信息,融合瞬时故障检测信息,识别虚假无效及冗余信息,根据识别结果,以动态删除的方式,得出配电系统瞬时故障检测信息的筛选结果.结果表明,设计方法平均冗余程度和无效数据占比分别为1.57％和1.87％.设计方法输出筛选结果的冗余程度和无效数据占比指数更低,且执行时间开销更少,在筛选效果和运行性能两个方面均具有明显优势.

    数据挖掘配电系统瞬时故障检测信息信息筛选

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    礼敬西工七十华诞·西工学人

    封2页
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