检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第S01期51卷 523-527页

作者：黄海新吴迪沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159

钢材表面缺陷检测在实际生产中非常重要。为了准确检测缺陷,设计了一种基于改进的YOLOv7的钢材表面缺陷检测模型。首先在骨干网络结构中引入Ghost模块,增强模型提取特征和识别小特征的能力,同时降低模型参数量;其次在池化模块中嵌入注... 详细信息

钢材表面缺陷检测在实际生产中非常重要。为了准确检测缺陷,设计了一种基于改进的YOLOv7的钢材表面缺陷检测模型。首先在骨干网络结构中引入Ghost模块,增强模型提取特征和识别小特征的能力,同时降低模型参数量;其次在池化模块中嵌入注意力机制;最后通过引入EIOU改善损失函数,从而更好地优化YOLOv7网络模型,且可以更好地处理样本的不平衡,从而达到更好的优化相似度。实验结果表明,与原模型相比,所提模型mAP达到76.9%,提高了4.2%。该模型可以满足钢表面缺陷的准确检测和识别需求。

关键词： yolov7 缺陷检测深度学习注意力模块

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负压吸附桥梁检测爬壁机器人的本体结构优化设计

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华南理工大学学报（自然科学版） 2023年第12期51卷 21-33页

作者：黄海新王峥程寿山李春明河北工业大学土木与交通学院天津300401 交通运输部公路科学研究所北京100080 天津市交通运输基础设施养护集团有限公司天津300401

针对桥梁高墩、梁底等区域检测困难的问题,设计开发了一款基于负压吸附的桥梁病害检测爬壁机器人。针对其自身的吸附稳定性,建立并推导了满足抗滑移和抗倾覆条件下的吸附力指标计算式,据此确定能在各角度壁面实现稳定吸附时机器人所需... 详细信息

针对桥梁高墩、梁底等区域检测困难的问题,设计开发了一款基于负压吸附的桥梁病害检测爬壁机器人。针对其自身的吸附稳定性,建立并推导了满足抗滑移和抗倾覆条件下的吸附力指标计算式,据此确定能在各角度壁面实现稳定吸附时机器人所需的最小吸附力。结果表明:为确保机器人可靠工作,吸附模块需提供53.0N的吸附力;结合经验公式给出离心叶轮的初步设计方案并利用Fluent对叶轮流域进行流体力学仿真及响应面优化,建立了由吸附力与扭矩共同构成的评价函数,并给出了函数值最佳时的叶轮设计参数,使吸附模块在满足稳定性的前提下,综合评价函数值较初设方案提升了3.4%;对负压腔进行拓扑优化,综合考虑拓扑优化结果及负压腔气动性能,获得了腔体内加强肋的构造及布置形式,其中与车轮支撑臂相衔接的加劲肋为“八”字形与直线型镂空构造设计;优化后负压腔的最大竖向位移值减小为原模型的18.5%,而质量仅增加了16.9%,加强肋的精准布设效果明显,成功将竖向变形控制在了合理的范围内。最后,利用UTR6180型光敏树脂借助3D打印工艺完成了样机制作,其尺寸约为300mm×280mm×15mm,质量约为1.15kg。将样机置于多工况下进行性能测试,结果表明:本研究设计开发的爬壁机器人可在多种桥梁壁面稳定吸附并行进,不存在打滑、漂移现象。

关键词：爬壁机器人负压吸附响应面优化拓扑优化样机试验

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基于图卷积神经网络的点云语义分割综述

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计算机科学 2024年第S01期51卷 31-37页

作者：黄海新蔡明启王钰瑶沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159

随着点云在自动驾驶、地图测绘和矿山测量等领域的广泛应用,人们愈发关注这种蕴含丰富信息的数据表示形式。点云语义分割作为点云数据处理的重要手段,因具有极高的研究价值和应用前景而受到广泛关注。由于点云所具有的置换不变性和旋转... 详细信息

随着点云在自动驾驶、地图测绘和矿山测量等领域的广泛应用,人们愈发关注这种蕴含丰富信息的数据表示形式。点云语义分割作为点云数据处理的重要手段,因具有极高的研究价值和应用前景而受到广泛关注。由于点云所具有的置换不变性和旋转不变性等特点,传统的卷积神经网络无法直接处理不规则的点云数据,而图卷积神经网络却可以使用图卷积算子直接提取点云特征,逐步成为当前点云分割领域的研究热点。虽已有综述性文章对点云分割方法做出总结,但这些文章对图卷积的介绍较为粗略。因而对近几年基于图卷积的点云分割方法进行了分析和归类,总结每类方法的研究思路和特点;然后,介绍了一些在点云语义分割领域中主流的点云数据集和评价指标,并对提及的分割方法的实验结果进行对比;最后,对各类方法的发展方向进行了展望。

关键词：语义分割点云图卷积神经网络深度学习计算机视觉

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基于可靠度的桥梁结构动力优化设计

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计算力学学报 2024年第6期41卷 998-1004页

作者：黄海新吕亚伦程寿山河北工业大学土木与交通学院天津300401 交通运输部公路科学研究所桥梁结构安全技术国家工程实验室(北京) 北京100080

针对桥梁结构所受动荷载具有不确定性的问题,基于模态叠加法推导了动力响应的数字特征,利用一次二阶矩法建立结构的动应力可靠度约束函数,并对其进行显示化处理,分别建立了以频率、动位移和动应力可靠度为约束的动力优化设计数学模型,... 详细信息

针对桥梁结构所受动荷载具有不确定性的问题,基于模态叠加法推导了动力响应的数字特征,利用一次二阶矩法建立结构的动应力可靠度约束函数,并对其进行显示化处理,分别建立了以频率、动位移和动应力可靠度为约束的动力优化设计数学模型,并基于Matlab平台编制了相应的优化程序。算例测试结果表明,动力优化准则法、粒子群算法和灰狼算法均能在同时满足动力性能和应力可靠度约束条件下使结构整体质量目标函数获得最优值,其中PSO收敛性和稳定性好,DOC迭代次数少,且优化后构件可靠度相较于传统动力优化设计提升超过70%。同时发现,为确保面临较大不确定性时结构的可靠度指标不降低,结构优化后的质量会随着荷载幅值变异系数的增大而有所增加。本文方法可为桥梁结构受外界随机激励下的动力优化设计问题提供理论指导。

关键词：结构动力优化设计动力特性动力响应桥梁结构结构可靠度

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激励与转角信息未知条件下桥梁结构物理参数识别

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计算力学学报 2024年第5期41卷 948-953页

作者：黄海新金晓辉程寿山河北工业大学土木与交通学院天津300401 交通运输部公路科学研究所桥梁结构安全技术国家工程实验室(北京)北京100080

桥梁结构物理参数识别往往需要完整的结构响应和已知的外加激励信息,这在实践中通常难以实现。为实现转角信息与外加激励数值均未知情况下的桥梁结构物理参数在线识别,先采用静力凝聚方法消去转动自由度,据此将扩展卡尔曼滤波方法与最... 详细信息

桥梁结构物理参数识别往往需要完整的结构响应和已知的外加激励信息,这在实践中通常难以实现。为实现转角信息与外加激励数值均未知情况下的桥梁结构物理参数在线识别,先采用静力凝聚方法消去转动自由度,据此将扩展卡尔曼滤波方法与最小二乘方法结合,提出一种改进的扩展卡尔曼滤波方法。其中,针对静力凝聚后观测方程呈现高度非线性,导致卡尔曼量测矩阵计算低效的问题,引入基于克朗尼克积的分解算法。以一座简支梁桥为例,在移动荷载下进行了仿真测试。结果表明,所提方法能够准确地识别结构物理参数和外加激励,且克朗尼克积引入后,识别精度与程序运行速度均有显著提升。

关键词：物理参数识别激励和转角信息未知改进扩展卡尔曼滤波静力凝聚法量测矩阵分解

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基于改进DeepCrack网络的山区地裂缝检测算法

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通信与信息技术 2024年第3期 87-91,102页

作者：黄海新郭鹏沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159

针对山区地表裂缝检测存在背景复杂、裂缝和背景像素比例不均衡现象,以及传统裂缝检测算法的效果差,精度低、泛化性能不足等问题,提出采用DeepCrack网络作为基本构架,同时对基础网络进行改进,在网络中加入位置注意力机制,调整损失函数,... 详细信息

针对山区地表裂缝检测存在背景复杂、裂缝和背景像素比例不均衡现象,以及传统裂缝检测算法的效果差,精度低、泛化性能不足等问题,提出采用DeepCrack网络作为基本构架,同时对基础网络进行改进,在网络中加入位置注意力机制,调整损失函数,并将优化器换为Adan优化器。为证明所提出算法的有效性和准确性,将DeepCrack数据集与人工标注的数据集结合,采用F-feature指标来评估检测性能。实验结果表明,改进算法在数据集相对原算法整体精度提升1.61%,因此改进算法提升了裂缝检测的准确性,具有较好的检测效果。

关键词：地表裂缝检测 DeepCrack网络位置注意力机制 Adan优化器 F-feature指标

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基于骨架特征的瓶颈层多尺度图卷积动作识别方法

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计算机科学 2024年第S02期51卷 344-348页

作者：黄海新王钰瑶蔡明启沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159

动作识别方法在计算机视觉领域取得了显著的效果,其中图卷积网络是动作识别任务的一种重要手段,在提取图结构数据的特征中表现出了卓越优势。然而,现有的图卷积动作识别网络仍存在一些问题,如过度依赖预定义骨架拓扑图结构、大时间卷积... 详细信息

动作识别方法在计算机视觉领域取得了显著的效果,其中图卷积网络是动作识别任务的一种重要手段,在提取图结构数据的特征中表现出了卓越优势。然而,现有的图卷积动作识别网络仍存在一些问题,如过度依赖预定义骨架拓扑图结构、大时间卷积核计算成本高且缺乏灵活性等,这些问题极大限制了模型的表达能力和鲁棒性。文中提出了一种基于骨架数据的自适应瓶颈层多尺度图卷积动作识别方法,自适应空间模块对骨架拓扑图结构和参数进行优化学习,从而增强模型灵活性和适应性;瓶颈层多尺度时序模块提高时间建模能力,通过减少通道宽度来节省计算成本和参数。为验证所提方法的有效性,在大型骨架动作识别数据集NTU-RGB+D和NTU-RGB+D 120上进行实验。结果证明,改进后的算法的准确率得到了一定提升。

关键词：动作识别骨架模态图卷积网络视频分类计算机视觉

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基于骨架特征的扩展可分离层多尺度图卷积动作识别方法

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通信与信息技术 2024年第6期 16-19页

作者：黄海新王钰瑶沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159

随着动作识别任务在计算机视觉领域的飞速发展,更具信息密度的骨架数据已然成为动作表示的重要形式。针对骨架数据动作识别任务的中时空建模问题,提出一种自适应的扩展可分离层多尺度图卷积网络。在空间模块中引入自适应模块,通过网络... 详细信息

随着动作识别任务在计算机视觉领域的飞速发展,更具信息密度的骨架数据已然成为动作表示的重要形式。针对骨架数据动作识别任务的中时空建模问题,提出一种自适应的扩展可分离层多尺度图卷积网络。在空间模块中引入自适应模块,通过网络迭代得到可训练的邻接矩阵,更好地适应各种动作,增强模型灵活性;在时间模块中,采用包含可分离卷积结构的多尺度时序卷积,在提高时间建模能力的基础上,减少计算复杂度和参数。在NTURGB+D60和NTURGB+D120数据集上的实验验证了算法的有效性和先进性。

关键词：动作识别骨架模态图卷积网络视频分类计算机视觉

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最美瞬间

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河南电力 2022年第9期50卷 26-27页

作者：黄海新(摄) 不详

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大语言模型的剪枝算法综述

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通信与信息技术 2025年第1期 95-99页

作者：黄海新徐成龙沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159

随着大型语言模型(Large Language Models,LLMs)在语言理解、文本生成和机器翻译等领域的卓越表现,已成为目前自然语言处理研究的热点,但由于庞大的参数和复杂的结构,使得在训练和部署时需要消耗大量的计算资源和时间,所以对大语言模型... 详细信息

随着大型语言模型(Large Language Models,LLMs)在语言理解、文本生成和机器翻译等领域的卓越表现,已成为目前自然语言处理研究的热点,但由于庞大的参数和复杂的结构,使得在训练和部署时需要消耗大量的计算资源和时间,所以对大语言模型的压缩成为当前研究的重点。在模型压缩领域,模型剪枝作为其中的关键技术,对LLMs的压缩发挥着越来越重要的作用。为了更加详细地了解剪枝算法在LLMs上的表现,本文根据剪枝算法所用的结构化或非结构化的修剪策略对算法进行分类,并对近几年主流的算法进行分析和归类,总结每类方法的研究思路和特点,最后对LLMs剪枝方法的未来发展进行展望。

关键词：自然语言处理大语言模型模型压缩模型剪枝

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