基于Transformer轻量化模型的图像分类方法

    公开(公告)号:CN116310506A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310090225.X

    申请日:2023-02-09

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 李国强 吴燕芳

    Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer轻量化模型的图像分类方法,属于深度学习图像分类的领域,包括以下步骤:S1:对ShuffleNetV2的基本模块和下采样模块进行改进,ShB模块是在基本模块中加入了跳跃连接和ECA,将下采样模块与多特征提取、ECA和Ghost模块相结合提出ShD模块;S2:根据ViT模块提出一种局部和全局信息交互的ShT模块;S3:将ShD与ShB和ShT模块进行有效设计堆叠,构建ShViT网络;S4:ShViT网络在分类数据集上进行训练及测试,得到分类结果。本发明搭建了参数量低、所需内存资源低的轻量化网络模型ShViT,能够在参数量减少的情况下实现较好的分类性能。

    一种基于SSD改进算法的无人机航拍目标检测方法

    公开(公告)号:CN112668644B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202011580609.2

    申请日:2020-12-28

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开一种基于SSD改进算法的无人机航拍目标检测方法,具体实施包括如下步骤:准备特定的数据集,并对数据集进行处理;按照一定比例划分训练集和测试集;建立改进SSD网络结构,先将SSD的六个有效特征层更改为七个有效特征层,在特征融合后的特征层和原Fc7层后均引入RFB模块,用改进后的特征层与原特征层共同检测物体;修改max_size、min_size、ratio等先验框参数,使之更符合航拍物体检测;进行迭代训练,直到损失函数收敛,得到无人机航拍物体检测模型;用训练好的模型检测航拍物体;本发明与现有技术相比,精度和检测数量有了明显的提升,更具实用性。

    一种基于通道注意力的空间注意力计算方法

    公开(公告)号:CN114492631A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210087706.0

    申请日:2022-01-25

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于通道注意力的空间注意力计算方法,涉及深度卷积神经网络技术领域,设计通道注意力模块前向推导出通道注意力图和通道细化特征图。本发明根据通道注意力图,双分支空间注意力模块将通道细化特征图的通道分组,分为重要通道和次重要通道。这使得空间注意力和通道注意力有机地联系起来。接着将分好的通道组进行一系列的非线性操作,进而获得一个二维空间注意力图。本发明使得空间注意力和通道注意力紧密有机的联系起来,便于嵌入到目前任意主流的深度卷积神经网络中,提升网络模型的性能表现。

    一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法

    公开(公告)号:CN113902174A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111088505.4

    申请日:2021-09-16

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法,属于车间调度技术领域,包括采用整数‑实数混合编码方式对麻雀个体和工件生产序列进行编码;使用一种新的协同初始化策略初始化麻雀个体位置;将麻雀种群分割成多个子群进行相互学习;通过改进的麻雀个体搜索策略求得较好的工件生产序列解集即麻雀个体精英解集;对求得的精英解集进行局部增强,求得最优麻雀个体即最优工件加工序列。本发明可以解决麻雀算法在迭代后期存在种群多样性减少,算法容易陷入局部最优的问题;可以使阻塞流水车间的加工效率得到有效提升,并提高工厂的经济效益。

    可调弹性变形的跳高横杆

    公开(公告)号:CN102824720A

    公开(公告)日:2012-12-19

    申请号:CN201210298313.0

    申请日:2012-08-21

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 左洪志 李国强

    Abstract: 一种可调弹性变形的跳高横杆,其主要是:短横杆的内孔套在一根钢丝绳上,该钢丝绳两端还分别穿过短横杆组两端的两端管封闭端的通孔分别位于两端管内,该端管的每个边均与横杆直径相同,其中一个端管的圆柱孔内设有弹簧,该弹簧一端顶在端管的封闭端另一端固定在挡片上,该挡片其外径与端管圆柱孔径相同,上述位于该端管内的钢丝绳端顶固定在挡片中部,另一个端管的圆柱孔内设有螺纹,与其啮合的内六角圆螺母上设有两个连通的孔,上述位于该端管内的钢丝绳穿过连通的两个孔端顶由设在螺母和端管封闭端之间的夹头固定。本发明实现了可调控多根跳高横杆的弹性变形相对恒定的目的,避免了传统各种材料制成的横杆弹力各异的弊端。

    一种基于分层博弈的柔性制造车间需求响应调度方法

    公开(公告)号:CN114118805B

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202111430776.3

    申请日:2021-11-29

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于分层博弈的柔性制造车间需求响应调度方法,属于生产调度技术领域,首先构建一种基于分时电价的柔性制造车间生产调度管控模型,然后在NSGA‑II算法的基础上针对算法的收敛性和多样性问题,引入对立学习策略和自适应交叉、变异概率策略;针对机器负载平衡问题,采用平衡机器负载策略。本发明基于分时电价及需求响应下的柔性制造车间生产调度,对调节电网负荷以及提高电力系统的负荷率和运行稳定性起到了重要作用;通过生产调度还有效缩减了柔性制造生产的能耗成本。

    一种提升图像超分辨率的方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118822846A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410734967.6

    申请日:2024-06-07

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 李国强 于浩

    Abstract: 本发明公开了一种提升图像超分辨率的方法,属于图像超分辨率领域,包括:选取合适的图像数据集;按合适比例对数据集进行划分;对浅层特征提取模块进行改进;对深层特征提取模块进行相应的改进,采用多尺度特征提取模块对特征图进行特征提取,增强网络的特征提取能力;采用改进的高效通道注意力网络用于计算特征图各个通道的重要性,提升算法的特征表达能力;采用多层次特征融合机制来加强网络对中间层特征信息的利用,增强算法的重建能力;设置训练相关参数,训练模型,保存权重;加载验证集损失函数最小的训练权重,测试模型重建性能。本发明能够更好的提高重建图像的质量,获得更加真实的超分辨率图像。

    一种自动驾驶图像目标检测方法
    8.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118736519A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410734978.4

    申请日:2024-06-07

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 李国强 罗双盼

    Abstract: 本发明公开了一种自动驾驶图像目标检测方法,属于自动驾驶图像的目标检测技术领域,包括以下步骤:对数据集进行格式转换;将数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集;对Backbone进行改进,采用极化自注意力改进骨干网络中的C3结构,分别对网络的底层和顶层特征图进行下采样操作,得到的特征再与普通卷积提取的特征相结合;对Neck进行改进,将颈部结构中的标准卷积改进为轻量型卷积GSConv,将颈部结构中的C3改进为VoV‑GSCSP;设置训练要用的相关参数,进行迭代训练;选择验证集损失函数较小的模型训练权重载入到网络中,获得网络的检测性能。本发明能够提高自动驾驶图像的目标检测精度和实时性。

    一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法

    公开(公告)号:CN113902174B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202111088505.4

    申请日:2021-09-16

    Applicant: 燕山大学

    Abstract: 本发明公开了一种阻塞流水车间调度问题的改进麻雀搜索优化方法,属于车间调度技术领域,包括采用整数‑实数混合编码方式对麻雀个体和工件生产序列进行编码;使用一种新的协同初始化策略初始化麻雀个体位置;将麻雀种群分割成多个子群进行相互学习;通过改进的麻雀个体搜索策略求得较好的工件生产序列解集即麻雀个体精英解集;对求得的精英解集进行局部增强,求得最优麻雀个体即最优工件加工序列。本发明可以解决麻雀算法在迭代后期存在种群多样性减少,算法容易陷入局部最优的问题;可以使阻塞流水车间的加工效率得到有效提升,并提高工厂的经济效益。

    一种基于改进轻量YOLOv4的遥感图像目标检测方法

    公开(公告)号:CN116363529A

    公开(公告)日:2023-06-30

    申请号:CN202310261559.9

    申请日:2023-03-17

    Applicant: 燕山大学

    Inventor: 李国强 路金铭

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进轻量YOLOv4的遥感图像目标检测方法,属于无人机航拍遥感图像的目标检测技术领域,包括以下步骤:对遥感数据集进行格式转换;按比例将转换后的遥感数据集划分;对骨干网络进行改进,对骨干网络的低层和高层的输入特征图分别进行Haar小波变换,通过Ghost模块对高频特征进行卷积融合,将融合后的特征与普通卷积对特征图提取的特征相加;对Neck进行改进,在FPN前、改进的骨干网络的最后一个残差结构后的两个分支上引入坐标注意力;设置训练参数,得到并保存权重数据;选取验证集损失函数最小的模型训练权重载入到网络中,用测试集进行测试。本发明能够提高无人机航拍遥感图像的目标检测精度和实时性。

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