- 张刚;唐戬;郝红雨;白彤;郝崇清;樊劲辉;
为了提升自动导引运输车(automated guided vehicle, AGV)动态障碍物视觉检测的精度和帧率,提出了一种基于单镜头多盒检测器(single shot multibox detector, SSD)的改进算法。将轻量级MobileNet网络引入到SSD网络结构中,然后利用K-means算法对训练数据集中真实框的AR值进行聚类并更新,最后利用Jeston Nano嵌入式平台搭建了AGV实验系统,引入TensorRT加速引擎,分别对改进前后的SSD-MobileNet模型进行加速优化,并对比分析。结果表明:改进的SSD-MobileNet模型在AGV上使用TensorRT加速引擎的mAP值为79.1%,相比优化前提升了10.8%,对精度影响很小,而帧率达到了25 f/s,较原SSD模型提升了近4倍,且改进后模型规模也比优化前缩小了37%。采用改进算法能够使AGV在运输过程中完成动态障碍物检测任务,可代替人工实现货物高效运输,并节省运输成本,为智能化运输提供了一种新的思路。
2024年01期 v.41;No.203 1-9页 [查看摘要][在线阅读][下载 947K] [下载次数:331 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:5 ] |[阅读次数:2 ] - 周万珍;袁志鑫;王建霞;
为了改善目前大众跑步姿势普遍不规范的现状,提出了一种基于CenterNet的跑步姿态鉴别系统。首先,通过截图、拍照的方式自制数据集,并对数据集进行清洗、标注和分析,消除数据无关信息与简化数据。其次,引入多尺度通道注意力机制与添加十字星变形卷积2种方式改进CenterNet算法模型,将动作图像转化为数字信息和特征向量,并以此为基础,利用KNN(K-nearest neighbors)算法对跑步姿态类型进行分类。最后,与经典模型方案进行对比,验证改进CenterNet算法鉴别系统的有效性。结果表明:改进的CenterNet模型的精确率与召回率都有所提升,其参数量与计算量降低。所提算法模型能够对大多数不良姿势作出及时、准确反馈,有效帮助跑步爱好者发现问题,从而改善跑步姿态、提高运动效率、预防伤病。
2024年01期 v.41;No.203 10-16页 [查看摘要][在线阅读][下载 384K] [下载次数:256 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ] - 李浩;马晓;周万珍;
为了减少因疲劳驾驶而造成的意外交通事故,提出了一种基于改进的YOLOv5网络模型,对驾驶员的疲劳状态进行检测。首先,使用轻量型网络MobileNetV3替换原YOLOv5主干网络;其次,在颈部网络各个C3模块中融入ECA注意力机制;最后,通过检测网络对眼睛的开合度和嘴巴有无打哈的状态进行定位和识别,使用多指标对驾驶员进行疲劳判定,并自建疲劳检测数据集进行实验。结果表明:改进的YOLOv5模型参数量、计算量、体积分别减小至原模型的48%、38%、50%,解决了原模型参数量、计算量、体积过大的问题;mAP值由98.6%提升至99.1%,精确率由95.9%提升至96.8%,检测速率由115 f/s提升至119 f/s,进一步提高了模型的检测精度和检测速度。改进的YOLOv5模型具备轻量化、高精度、高速率的特点,可为疲劳驾驶预警提供参考。
2024年01期 v.41;No.203 17-26页 [查看摘要][在线阅读][下载 843K] [下载次数:889 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:3 ] |[阅读次数:0 ] - 马金龙;翟美静;
为了解决利用单一生物数据无法揭示复杂的生物过程和疾病机制的问题,提出了一种多信息融合的DGPMIF致病基因预测方法。首先,构建一个具有疾病-表型、疾病-基因、蛋白质-蛋白质和基因-本体关联的异构网络,利用网络嵌入算法提取该异构网络中节点的低维向量表示,同时结合网络拓扑算法提取网络结构特征。其次,利用余弦相似性算法衡量节点向量的相似性,预测疾病与基因之间的关系。最后,通过对特定疾病的案例进行研究,并与经典致病基因预测方法进行对比,验证DGPMIF方法的有效性。结果表明:不同类型的关联数据对增强致病基因预测性能具有重要作用;经过多层次信息融合,提高了致病基因预测的预测性能。DGPMIF预测方法能够高效挖掘网络中蕴含的信息,对相关疾病基因关联的预测研究具有重要的参考价值。
2024年01期 v.41;No.203 27-35页 [查看摘要][在线阅读][下载 326K] [下载次数:66 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:0 ] |[阅读次数:0 ]