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公开(公告)号:CN117765336A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311836899.6
申请日:2023-12-28
Applicant: 西安电子科技大学 , 陕西汇智易知信息科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/098
Abstract: 一种基于局部注意力特征关联机制的小目标检测方法、系统、设备及介质,方法包括:数据预处、模型构建、模型训练、小目标检测;系统、设备及介质:用于实现一种基于局部注意力特征关联机制的小目标检测方法;本发明通过残差网络提取空间特征和语义特征,以特征金子塔机制进行特征融合,利用基于局部注意力特征关联机制重构特征,利用匈牙利匹配算法训练模型,得到适应数据集的最优匹配模型,在较少的迭代次数下可以保证较高的准确度,具有网络运算复杂度低、训练成本低、模型易于迁移、模型检测性能高的特点。
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公开(公告)号:CN117953203A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410135634.1
申请日:2024-01-31
Applicant: 西安电子科技大学 , 陕西汇智易知信息科技有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 一种基于多层交互注意力特征融合机制的小目标检测方法、系统、设备及介质,方法包括:数据预处理、特征提取、特征融合、特征重构、模型训练、小目标检测;系统、设备及介质:用于实现一种基于多层交互注意力特征融合机制的小目标检测方法;本发明通过残差网络提取空间特征和语义特征,以多层交互注意力机制的进行特征融合,利用基于Transformer的注意力机制进行特征关联并重构特征,并使用匈牙利匹配算法训练模型,得到适应数据集的最优匹配模型,本发明解决了现有技术难以实现有效的特征融合、对深层语义特征利用不充分以及无法实现准确的目标检测的问题,减少了模型运算量、提升了模型准确度、提高了算法的迁移性和鲁棒性,拓宽了模型的应用范围。
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公开(公告)号:CN116561681A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310550900.2
申请日:2023-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/21 , G06F18/213 , G06N3/006 , G06F30/27 , G06T17/00 , G06F111/18 , G06F119/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的融合型故障诊断方法,包括以下步骤;(1)建立设备数字孪生模型;(2)更新设备数字孪生模型;(3)运行设备数字孪生模型,模拟设备故障运行状态;(4)建立随机森林故障诊断模型,输出设备故障分类和故障预测结果;(5)准备验证数据集,记录和评估随机森林故障诊断模型的性能和指标;(6)评估模型性能指标;(7)采用融合型故障诊断算法,使用优化后的故障诊断模型修正设置数字孪生模型的输出,评估模型性能指标;(8)根据输出结果判断无人机是否会发生故障;本发明能够达到实时检测设备运行状态,对设备进行故障诊断的目的。
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