一种基于YOLOv8的复杂环境中鸟类小目标检测方法

    公开(公告)号:CN118799725A

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202410775898.3

    申请日:2024-06-17

    Abstract: 本发明涉及计算机视觉与生态监测技术领域,公开了一种基于YOLOv8的复杂环境中鸟类小目标检测方法,该方法通过在YOLOv8的卷积模块中引入感受野注意力(Receptive FieldAttention,RFA)和坐标注意力(CoordinateAttention,CA)机制,优化了注意力权重在感受野特征中的共享,并增强了对远距离信息的处理能力。此外,提出了具有长程依赖性和自适应能力的SPPF‑LSKA模块,有效减少湿地复杂背景对鸟类检测的干扰。进一步的,使用改进的BiFPN‑P2D结构连接P2特征层进行特征融合,增强了跨尺度特征的融合效果。在上采样阶段,引入内容感知特征重组模块,加强对小目标显著语义信息的关注。实验结果表明,本发明在湿地复杂环境中进行鸟类目标检测的有效性及其广泛的应用前景。

    一种基于概率球面判别分析信道补偿的说话人识别方法

    公开(公告)号:CN116129911B

    公开(公告)日:2023-11-17

    申请号:CN202310089702.0

    申请日:2023-02-09

    Abstract: 一种基于概率球面判别分析信道补偿的说话人识别方法,本发明涉及一种概率球面判别分析信道补偿的说话人识别方法。本发明的目的是为了解决现有线性概率判别分析模型的高斯假设使得长度归一化会破坏说话人的特征分布从而影响识别结果的问题。过程为:1、获取说话人的音频数据构建数据集,并对说话人进行编号同时确定说话人和音频数据的对应关系;2、获得说话人的身份矢量i‑vector特征;3、将说话人的身份矢量i‑vector特征分布变换为冯米塞斯VonMises‑Fisher分布;4、得到训练好的CC‑PSDA;5、将待测音频数据输入训练好的CC‑PSDA,判断是否为同一个人的音频数据。本发明用于声纹识别领域。

    地理信息知识图谱推荐系统及其推荐方法

    公开(公告)号:CN115186201A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210789862.1

    申请日:2022-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种地理信息知识图谱推荐系统及其推荐方法,包括:在输入层中需要获得两种知识图谱:当前用户兴趣交互项目知识图谱和当前用户交互项目所处环境的地理知识图谱。为了从两个知识图谱中学习不同的信息,使用独热编码将两个知识图谱中的信息映射到两个不同的空间。图卷积模块学习得到两个数据的高维特征,在反事实学习模块中融合两个数据库的信息,实现了数据推荐工作。本发明的优点是:可以充分融合并利用地理知识图谱和用户‑项目知识图谱的有效知识,有效改善用户体验和服务质量。

    一种MDF连续平压分布式协同控制序列规划方法

    公开(公告)号:CN113858375B

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202111151625.4

    申请日:2021-09-29

    Abstract: 一种MDF连续平压分布式协同控制序列规划方法,属于机械设备控制技术领域。本发明包括热压板和设置在热压板顶端的液压缸,所述液压缸共计37列,从左到右依次记为第1列、第2列......第36列和第37列,在37列液压缸中,每列液压缸的数量为5个,由下至上依次记为1号位液压缸、2号位液压缸......4号位液压缸和5号位液压缸;中密度纤维板连续平压控制模式包括模式0、模式1、模式2、模式3和模式4。本发明构建定义了MDF连续压机压缸阵列的5种分布式平压协同控制模式,以满足多段热压工艺设计所需的分布式位置及压力伺服要求,有效解决及克服在实际生产中因多场耦合效应形成的不确定性板坯粘弹性干扰带来的偏差质量控制问题。

    一种基于多尺度卷积和注意力的遥感影像去云残差神经网络系统、方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113033448A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110360889.4

    申请日:2021-04-02

    Abstract: 本发明提出一种基于多尺度卷积和注意力的遥感影像去云残差神经网络系统、方法、设备及存储介质,属于遥感影像处理领域,为解决传统算法鲁棒性差、恢复效果不符合遥感影像视觉特征的问题。所述深度神经网络方法在高分辨率遥感影像去云任务的速度与复原效果上达到了平衡;使用卷积核大小变化范围更大的多尺度上下文卷积减小模型所需的内存和算法的处理时间;并且在多尺度卷积前以剩余连接的方式拼接了带有通道注意力模块的细粒度卷积增加网络的特征提取能力;本发明更真实、更符合实际场景的专用于高分辨率遥感影像去云任务的数据集,无论哪种网络模型,在该数据集上训练得到的网络权重都具有更高的适应性和更强的鲁棒性。

    基于多路处理器的共享内存的优化处理方法及装置

    公开(公告)号:CN106095577B

    公开(公告)日:2019-06-07

    申请号:CN201610415936.X

    申请日:2016-06-08

    Abstract: 本发明提供了一种基于多路处理器的共享内存的优化处理方法及装置。优化处理方法包括:基于多路处理器的共享内存的优化处理方法,其特征在于,优化处理方法包括:对多路处理器环境下的Linux内核进行数据结构修改,数据结构修改包括在free_area数据结构中新增数据结构链表;根据修改后的free_area数据结构,对多路处理器环境下的共享物理内存的块分配算法进行块分配优化;根据修改后的free_area数据结构,对块释放函数进行块释放优化。相比于现有伙伴算法而言,本发明的上述技术能够减小时间开销,提升物理内存的使用效率,以及降低内存碎片率。

    一种基于分布式文件系统的遥感数据存储方法及系统

    公开(公告)号:CN107423431A

    公开(公告)日:2017-12-01

    申请号:CN201710656126.8

    申请日:2017-08-03

    CPC classification number: G06F17/30194 G06F17/30091

    Abstract: 本发明提出一种基于分布式文件系统的遥感数据存储方法及系统,本发明方法通过建立面向遥感应用的分布式存储框架,存储遥感原始影像数据及元数据和切片数据,并定义两个访问接口,分别为MongoDB访问接口和HDFS/Hbase直接访问接口,可以兼容现有的遥感数据处理平台。通过本发明的方法,实现了多种类型遥感数据的分布式存储,并且提供了访问接口实现对遥感数据的访问和处理。

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