检索结果-内蒙古大学图书馆

科学技术创新 2024年第7期 64-67页

作者：李雁林刘海波吴遵坤雷冰冰北方民族大学电气信息工程学院宁夏银川北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川

为了给矿山生态环境治理提供科学依据,需要一个行之有效的矿山生态环境监测系统.然而,现有的此类系统存在数据处理效率低和时效差的问题.为此,本文基于云平台构建了一套矿山生态环境监测系统.选用Zigbee无线组网实现矿山区域环境数据采... 详细信息

为了给矿山生态环境治理提供科学依据,需要一个行之有效的矿山生态环境监测系统.然而,现有的此类系统存在数据处理效率低和时效差的问题.为此,本文基于云平台构建了一套矿山生态环境监测系统.选用Zigbee无线组网实现矿山区域环境数据采集,以STM32板开发主控制端,实现数据的处理、存储和上传,并于OneNET云平台设计完成矿山生态环境监测平台,来全方位、精准地监测矿山生态环境,且具有高效率和时效性好的特点.

关键词：矿山生态环境监测 Zigbee 无线传感网络 STM32 云平台

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基于编码改进和频域增强的非平稳长时间序列预测

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云南民族大学学报(自然科学版) 2025年第3期34卷 350-355,368页

作者：王鉴潇申时凯佘玉梅杨斌洪燚陶玉虎云南民族大学数学与计算机科学学院云南昆明650500 昆明学院信息工程学院云南昆明650214 滁州学院计算机与信息工程学院安徽滁州239000

针对Informer模型未考虑现实数据的非平稳性和频域信息的问题,提出了一种非平稳长时间序列预测模型,核心思想是编码改进和频域增强,为了非平稳信息恢复到时间依赖性中,时间绝对编码器用于提取时间点的相互依赖;同时,通过离散余弦变换的... 详细信息

针对Informer模型未考虑现实数据的非平稳性和频域信息的问题,提出了一种非平稳长时间序列预测模型,核心思想是编码改进和频域增强,为了非平稳信息恢复到时间依赖性中,时间绝对编码器用于提取时间点的相互依赖;同时,通过离散余弦变换的频域增强通道注意力机制,自适应地捕捉通道之间在频域中的相互依赖性,提高了预测性能.实验结果表明,相较于其他模型,所提模型在数据集上的均方误差(MSE)平均下降58.4%,最高下降66.5%.

关键词：长时间序列预测时间绝对编码器频域增强通道注意力离散余弦变换

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基于深度哈希与VP-Tree的快速图像检索方法

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西南民族大学学报（自然科学版） 2024年第5期50卷 544-553页

作者：吴宗胜李红薛茹咸阳师范学院计算机学院陕西咸阳712000 西藏民族大学信息工程学院陕西咸阳712000

针对高维特征图像检索中的精度和速度挑战,提出了一种结合深度哈希技术和VP-Tree索引的快速图像检索方法.该方法首先设计了一个轻量级的深度卷积编码网络,并在网络中引入了卷积块注意力模块和空间金字塔池化技术,以增强特征提取能力;然... 详细信息

针对高维特征图像检索中的精度和速度挑战,提出了一种结合深度哈希技术和VP-Tree索引的快速图像检索方法.该方法首先设计了一个轻量级的深度卷积编码网络,并在网络中引入了卷积块注意力模块和空间金字塔池化技术,以增强特征提取能力;然后通过该网络模型将图像数据集中每幅图像的高维特征转化为二进制哈希编码,并与其对应的图像编号组成一个哈希表;接着使用所有图像的哈希编码来构建一个VP-Tree,在执行图像检索时将使用待查询图像的哈希编码从VP-Tree中快速找到与其距离最近的节点;最后根据这些节点的哈希值从哈希表中取出对应的结果图像.实验结果表明,所提方法在保持高检索精度的同时显著提升了检索速度(在MNIST、FASHION-MNIST和CIFAR-10上的检索速度分别提高了24.17、8.61和4.01倍).

关键词：图像检索深度哈希卷积神经网络 VP-tree

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融合多尺度特征与空间重构的敦煌壁画修复

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光电子·激光 2025年

作者：刘仲民张振彬胡文瑾兰州理工大学电气工程与信息工程学院甘肃省工业过程先进控制重点实验室西北民族大学数学与计算机科学学院

针对敦煌壁画修复过程中存在空间特征冗余和特征交互不充分的问题，提出一种融合多尺度特征与空间重构的敦煌壁画修复模型。该方法首先利用空间重构单元(Spatial Reconstruction Unit， SRU)，通过特征分离与重构操作来优化特征学习能... 详细信息

针对敦煌壁画修复过程中存在空间特征冗余和特征交互不充分的问题，提出一种融合多尺度特征与空间重构的敦煌壁画修复模型。该方法首先利用空间重构单元(Spatial Reconstruction Unit， SRU)，通过特征分离与重构操作来优化特征学习能力。其次，设计了一种结合多尺度融合与门控残差连接的聚合多尺度上下文模块(Aggregated Multiscale Context Module， AMC)，用于更新缺失区域特征。最后，在结构纹理特征融合网络中引入3D排列的全局注意力机制(Global Attention Mechanism， GAM)，从而强化纹理和结构特征之间的交互。在敦煌壁画数据集上的实验结果表明，所提方法能够有效修复破损的敦煌壁画，修复后的壁画具有较好的结构及细节信息，且在大面积破损修复及复杂纹理修复方面表现出较强的性能。

关键词：敦煌壁画修复空间重构单元聚合多尺度全局注意力机制

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基于多核扩展卷积的无监督视频行人重识别

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数据采集与处理 2024年第5期39卷 1192-1203页

作者：刘仲民张长凯胡文瑾兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃省工业过程先进控制重点实验室兰州730050 西北民族大学数学与计算机科学学院兰州730030

行人重识别旨在跨监控摄像头下检索出特定的行人目标。由于存在姿态变化、物体遮挡和背景干扰的不同成像条件等问题,导致行人特征提取不充分。本文提出一种利用多核扩展卷积的无监督视频行人重识别方法,使得提取到的行人特征能够更全面... 详细信息

行人重识别旨在跨监控摄像头下检索出特定的行人目标。由于存在姿态变化、物体遮挡和背景干扰的不同成像条件等问题,导致行人特征提取不充分。本文提出一种利用多核扩展卷积的无监督视频行人重识别方法,使得提取到的行人特征能够更全面、更准确地表达个体差异和特征信息。首先,采用预训练的ResNet50作为编码器,为了进一步提升编码器的特征提取能力,引入了多核扩展卷积模块,通过增加卷积核的感受野,使得网络能够更有效地捕获到局部和全局的特征信息,从而更全面地描述行人的外貌特征;其次,通过解码器将高级语义信息还原为更为底层的特征表示,从而增强特征表示,提高系统在复杂成像条件下的性能;最后,在解码器的输出中引入多尺度特征融合模块融合相邻层中的特征,进一步减少不同特征通道层之间的语义差距,以产生更鲁棒的特征表示。在3个主流数据集上进行离线实验,结果表明该方法在准确性和鲁棒性上均取得了显著的改进。

关键词：行人重识别多核扩展卷积无监督学习特征提取注意力机制

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基于YOLOv9的交通路口图像的多目标检测算法

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计算机应用 2024年

作者：廖炎华鄢元霞潘文林云南民族大学电气信息工程学院云南省无人自主系统重点实验室(云南民族大学) 国网四川省电力公司成都市新津供电分公司云南民族大学数学与计算机科学学院

针对交通路口图像复杂，小目标难测且目标之间易遮挡，天气和光照变化又引发颜色失真、噪声多和模糊等问题，提出一种基于YOLOv9(You Only Look Once v9)的交通路口图像的多目标检测算法ITD-YOLOv9。首先，设计CoT-CAFRNet(Chain-of-Tho... 详细信息

针对交通路口图像复杂，小目标难测且目标之间易遮挡，天气和光照变化又引发颜色失真、噪声多和模糊等问题，提出一种基于YOLOv9(You Only Look Once v9)的交通路口图像的多目标检测算法ITD-YOLOv9。首先，设计CoT-CAFRNet(Chain-of-Thought Prompted Content-Aware Feature Reassembly Network)图像增强网络，提升图像质量，优化输入特征。其次，加入通道自适应特征融合(iCAFF)模块，增强小目标及重叠遮挡目标的提取能力。然后，提出特征融合金字塔结构BiHSFPN(Bi-directional High-level Screening Feature Pyramid Network)，增强多尺度特征融合能力。最后，设计IF-MPDIoU(Inner-Focaler-Minimum Point Distance based Intersection over Union)损失函数，通过调整变量因子，聚焦关键样本，增强泛化能力。实验结果表明：在自制数据集和SODA10M数据集上，ITD-YOLOv9的检测精度分别为83.8%和56.3%，检测速度分别为64.8frame/s和57.4frame/s。与YOLOv9算法相比，检测精度分别提升3.9和2.7个百分点，有效实现交通路口下的多目标检测。

关键词： YOLOv9 交通路口检测 CoT-CAFRNet 自适应融合 BiHS-FPN IF-MPDIoU损失函数

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双渠道混合教学模式创新研究——基于“三阶段、两融合、一评价”

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昭通学院学报 2024年第5期46卷 119-124页

作者：张妙飞王玉亮申云成申时凯佘玉梅孙凯传滁州学院计算机与信息工程学院安徽滁州239000 昭通学院物理与信息工程学院云南昭通657000 昆明学院信息工程学院云南昆明6502142 云南民族大学数学与计算机科学学院云南昆明650504

针对程序设计基础课程教学中存在的问题,并结合当下混合式教学的要求,研究了基于课前、课中、课后三阶段,课程实践、课程思政两融合,结合课程综合评价体系的线上线下双渠道混合教学模式。从毕业要求及培养要求出发,结合培养目标,制订教... 详细信息

针对程序设计基础课程教学中存在的问题,并结合当下混合式教学的要求,研究了基于课前、课中、课后三阶段,课程实践、课程思政两融合,结合课程综合评价体系的线上线下双渠道混合教学模式。从毕业要求及培养要求出发,结合培养目标,制订教学目标,完善教学内容和方法,实现本课程的持续改进。通过教学实践,学生的学习积极性和课程目标达成度均有提高,教学效果较好。

关键词：程序设计 OBE理念混合式教学

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基于YOLOv5的边境可疑人员检测系统设计

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计算机与数字工程 2024年第12期52卷 3541-3546页

作者：岳廷树鄢元霞潘文林云南民族大学电气信息工程学院昆明650504 云南民族大学数学与计算机科学学院昆明650504

针对传统边境监控系统需要依靠大量边防人员,且人力在可见光检测中存在识别不明的情况,提出基于YOLOv5s目标检测算法的Android红外检测系统,该系统可在无网络情况下运行。以无人机拍摄的红外数据图像为样本,模拟边境不同场景下的可疑人... 详细信息

针对传统边境监控系统需要依靠大量边防人员,且人力在可见光检测中存在识别不明的情况,提出基于YOLOv5s目标检测算法的Android红外检测系统,该系统可在无网络情况下运行。以无人机拍摄的红外数据图像为样本,模拟边境不同场景下的可疑人员入侵,并利用深度学习算法进行训练,不同场景下的检测准确率均可达到95%左右,通过ONNX模型交换格式转换成易于终端部署的NCNN模型,并利用Android Studio进行Android端模型部署,最终实现手机端的红外图像检测。实验结果表明,部署于手机端的红外检测模型对边境周边可疑人员的单帧图像检测时间低于200 ms,检测置信度达到94%左右,基本符合系统预期目标。

关键词：深度学习 YOLOv5s 红外检测模型转换 Android

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基于改进模糊评价的变电检修员工心理测评

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计算机与数字工程 2024年第12期52卷 3765-3771页

作者：李俊鹏潘文林云南民族大学电气信息工程学院昆明650504 云南民族大学数学与计算机科学学院昆明650504

大量电力事故统计表明,心理因素是造成事故发生的主要原因。因此对电力员工进行心理测评有着重要的实际应用价值。为了更准确地对电力员工的安全心理进行测评,提出了基于改进模糊综合评价算法的电力员工安全心理测评方法。首先根据相关... 详细信息

大量电力事故统计表明,心理因素是造成事故发生的主要原因。因此对电力员工进行心理测评有着重要的实际应用价值。为了更准确地对电力员工的安全心理进行测评,提出了基于改进模糊综合评价算法的电力员工安全心理测评方法。首先根据相关文献的研究以及对电力员工的问卷调查构建安全心理测评指标体系,并对指标评分进行量化,利用熵权-层次分析法对指标组合赋权,基于有效度原则和加权平均原则对传统的模糊综合评价方法加以改进,最后采用改进后的模糊综合评价模型对心理测评数据进行评估。通过将改进前后模型评估结果与员工上一季度绩效考核结果对比,显示改进后的模型相比传统模糊综合评价模型能更准确地描述电力员工安全心理状态。

关键词：安全心理熵权法层次分析法模糊综合评价法指标体系测评结果

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基于YOLOv5的无人机红外目标检测

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计算机与数字工程 2024年第11期52卷 3416-3420,3458页

作者：鄢元霞岳廷树潘文林云南民族大学电气信息工程学院昆明650500 云南民族大学数学与计算机科学学院昆明650500

针对深度学习用于无人机目标检测参数量大、硬件平台受限的问题,提出了一种基于YOLOv5网络的红外目标检测算法。首先,针对无人机拍摄目标较小的情况,将三尺度特征检测修改为双尺度特征检测,简化模型结构;利用DenseBlock模块、ECA注意力... 详细信息

针对深度学习用于无人机目标检测参数量大、硬件平台受限的问题,提出了一种基于YOLOv5网络的红外目标检测算法。首先,针对无人机拍摄目标较小的情况,将三尺度特征检测修改为双尺度特征检测,简化模型结构;利用DenseBlock模块、ECA注意力模块以及CIoU提高模型的检测精度。实验结果表明,相较YOLOv5s算法,改进算法在保证精度的前提下,模型参数量减小了25.2%,仅为5.3M,该算法将无人机应用于公共安全领域具有参考价值。

关键词：无人机红外目标目标检测深度学习

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