【摘 要】
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针对现有疲劳驾驶检测模型在判定准确性与实时性上的不平衡问题，设计了一种基于轻量化卷积神经网络EMLite-Yolo-V4的检测模型。通过使用MobileNet-V2作为目标检测网络Yolo-V4的主干特征提取网络，并且降低卷积通道系数alpha，使得网络参数量大幅度下降；改进柔性非极大值抑制使得目标框无需再同时考虑得分与重合度，进一步优化检测速率；加入轻量级特征金字塔FPN-tiny并且融合mos
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针对现有疲劳驾驶检测模型在判定准确性与实时性上的不平衡问题，设计了一种基于轻量化卷积神经网络EMLite-Yolo-V4的检测模型。通过使用MobileNet-V2作为目标检测网络Yolo-V4的主干特征提取网络，并且降低卷积通道系数alpha，使得网络参数量大幅度下降；改进柔性非极大值抑制使得目标框无需再同时考虑得分与重合度，进一步优化检测速率；加入轻量级特征金字塔FPN-tiny并且融合mosaic数据增强方法，以保证模型的检测精度。最后，利用EMLite-Yolo-V4提取面部疲劳特征，PER
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新型冠状病毒肺炎(Coronavirus Disease 2019，COVID-19)检测中胸部X射线(CXR图像)和电子计算机断层扫描(CT)图像是两种主要技术手段，为医生诊断提供了重要依据。针对当前卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)在医学放射性图像中检测COVID-19的准确率不高、算法复杂、无法标记特征区域的问题，提出了一种融合梯度加权类激活映
2021年5月22日2时04分在青海省果洛藏族自治州玛多县发生7.4级地震，青海省自然资源厅及时组织多家单位技术力量对玛多及周边影响区开展了发震断裂与此生灾害特征的应急调查工作。野外调查资料显示，在玛多-甘德断裂和昆仑山口-江错断裂之间形成了一条宽约75km、长约230km的活动断裂带，地表新发现地裂缝653条、砂土液化和喷砂冒水点1237个、地震鼓包97个、塌陷坑2个。地表破裂总体呈北西-南东向
由于光伏电站选址的多样性，其建造环境中不可避免地会出现落叶、鸟粪等物体，对光伏组件形成遮挡，导致发电效率降低，所以光伏组件的遮挡物识别是光伏运维系统中不可或缺的环节。传统识别方法多依赖人工巡检，但成本高昂且效率低下。因此，本文基于卷积神经网络，提出了一种面向光伏组件的遮挡物识别算法PORNet。通过引入特征金字塔，构建多个分辨率下的具有丰富语义信息的图像特征，提升对遮挡物尺度和密度的敏感性；通过特
红外成像是现代战场侦察的重要手段，基于红外图像的目标识别技术可为情报解译提供重要支撑。针对红外图像目标识别，提出基于筛选深度特征的方法。设计适当结构的ResNet对红外图像进行特征学习，对于每个卷积层的输出特征图进行矢量化处理，获得相应的特征矢量。针对各个特征图的深度特征矢量，基于斯皮尔曼等级相关系数评价它们与原始图像的相关性。然后，通过门限判决算法选取若干具有高相关性的深度特征。经过筛选得到的深
闪电哨声波是由闪电激发的宽频带电磁脉冲，在穿越南北两半球沿地磁线传播时携带了大量的空间环境信息。由于在闪电哨声波中高频的部分先到达低频的部分后到达，导致其在时频图中呈现色散状。其传播路径的长短、传播路径中的电子密度成分以及反射次数等不同使得其存在多种扩散状态。为了进一步探索闪电哨声波的扩散状态与空间环境之间的关系，将闪电哨声波依据其扩散状态进行分类是现在一个亟需解决的问题。然而，目前的检测算法还无
露天矿区非结构化道路存在的坑洼、道路塌陷等负向障碍，易导致车辆侧翻或陷车，近年来矿用卡车自动驾驶的兴起，使得负向障碍检测变得至关重要。本文对露天矿区道路负障碍特征进行深入分析，构建了基于机器视觉的轻量化目标检测模型。首先通过现场采样及标注建立露天矿区负向障碍数据集并将其输入到目标检测模型；其次对图像进行归一化处理并使用MobileNetv3网络对图像进行压缩激活，在获得输出特征后进行连续上采样和特
In this paper， we present an approach to generating probabilistic hazard maps for earthquake-induced landslides using the Newmark Displacement Model， NDM. This model takes the uncertainties associated
On May 4, 2021, a Chinese research team with members from AIIT (PKU Advanced Institute of Information Technology), PKU (Peking University), and SJTU (Shanghai Jiao Tong University), openly released th
为了观测海流在短时间尺度上的变化，基于被动声层析原理，提出了一种利用浅海海洋环境噪声估计海流流速的方法。通过波束形成增加噪声互相关函数的能量积累，从环境噪声互相关函数提取出两个水平阵列间的经验格林函数，利用经验格林函数的时间到达结构反演阵列间的浅海海流流速。海上实验数据处理结果表明，该方法提取了2 h时间平均的经验格林函数和海流流速，可观测到海流流速的变化。通过仿真，论证了方法在该实验环境下的可行
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