基于GRU-DRSN的双通道人体活动识别

人体活动识别(human activity recognizition, HAR)在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(convolutional block attention module)注意力机制的GRU-DRSN双通道并行模型,有效避免了传统串行模型因网络深度加深引起梯度爆炸和消失问题。同时并行结构使得两条支路具有相同的优先级,使用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)提取数据的深层空间特征,同时使用门控循环结构(gated recurrent unit, GRU)学习活动样本在时间序列上的特征,同时进行提取样本不同维度的特征,并通过CBAM模块进行特征的权重分配,最后通过Softmax层进行识别,实现了端对端的人体活动识别。使用公开数据集(wireless sensor data mining, WISDM)进行验证,模型平均精度达到了97.6%,与传统机器学习模型和前人所提神经网络模型相比,有更好的识别效果。     

基于改进YOLOv4的行人检测算法

针对YOLOv4算法在行人检测中精度低,实时性差的问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。首先将MobileNetv2作为主干网络,在减少参数量的同时保证其特征提取能力,同时在MobileNetv2中加入Bottom-up连接,减少浅层信息的丢失;然后在特征融合网络嵌入卷积模块的注意力机制模块(convolutional block attention module, CBAM)注意力机制,增强特征的表现力;最后在分类与回归网络中加入Inception结构,进一步提高检测速度和增加网络复杂度。结果表明：在VOC数据集上,改进算法比原算法检测效果更佳,实时性更好,其精度提高了2.87%,处理速度提升了29.52 FPS;同时在真实场景下构建的数据集上,改进后的算法比YOLOv4精度提高了2.13%,具有较好的鲁棒性。     

面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法

以YOLOv5s网络模型为基础,引入注意力机制CBAM模块,基于Ghost卷积模块重构网络模型的卷积操作,提出一种面向扶梯不安全行为的改进型深度学习检测算法.然后,在自主收集的扶梯不安全行为数据集上对其进行训练评估.结果表明,所提算法在检测精度有所提高的同时,大幅减少了检测所需的参数量和计算量.     

基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测

针对光照不均匀和水表表盘雾化的指针式水表在读数检测时出现漏检、误检等问题,本文提出一种基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测方法。首先,采用Mosaic,Mixup等数据增强方法,提高模型的泛化能力;其次,引入BiFPN模块(Bilateral Feature Pyramid Network)实现更高层次的特征融合,使得水表图像的深层特征图和浅层特征图充分融合,提高网络的表达能力;然后,嵌入CBAM注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module）,在通道和空间双重维度上强化指针式水表子表盘示数特征;最后将CIoU-Loss函数(Complete Intersection over Union Loss)替换为SIoU_Loss,提升边界框的回归精度。改进算法的mAP@0.5达到97.8%,比YOLOv5s原始网络提升了3.2%。实验结果表明：该算法能有效提高指针式水表的读数检测精度。     

基于贝叶斯优化与CBAM-ResNet的乏燃料剪切机故障诊断方法

乏燃料剪切机是动力堆乏燃料后处理首端的重要设备,状态监测与故障诊断对于保证乏燃料剪切机的安全运行、避免重大事故、减少其维修时间和费用有着重要的作用。针对目前我国针对乏燃料剪切机的故障诊断研究少、数据获取难度大、故障诊断的准确率低等问题,构建基于贝叶斯优化与卷积块注意力模块CBAM的残差神经网络模型。首先在利用双声道差分法对噪声降噪,将其转化为梅尔频谱图并进行数据增强;其次引入CBAM对残差网络进行改进,提高网络的深层次特征提取能力,并利用贝叶斯优化算法训练优化器等超参数,得到最优超参数后重新训练网络模型。最后,通过实验结果显示所构建模型的诊断准确率为93.67%,对比其他方法有显著的提高。     

基于结构重参数化的抗遮挡光场深度估计网络

针对光场深度估计网络结构中运算时间较长的问题,设计了一种能够被重参数化的多分支串联残差块结构（Res-DBLB）,加快了网络运算速度,同时引入复合卷积块（RepConv）和卷积注意力模块（CBAM）,优化网络性能.对于复杂的遮挡场景,利用深度图生成遮挡掩码,计算遮挡感知成本的构造函数,消除遮挡的负面影响.实验结果表明：与传统方法相比,该算法的均方误差和坏像素率更低,推理速度更快,同时在复杂遮挡场景中表现出较高的稳健性.     

面向格式化报文结构的数据链战术行为认知可行性初探

数据链所发送的报文往往承载着战术信息。在报文具体内容未知的情况下，对认知典型数据链战术行为的可行性进行了实验探究。首先根据格式化报文的特点，对包含战术消息的数据链V系列报文结构进行模拟，同时产生数据链的已调信号。然后利用小波包分解方法提取时频特征，构建时频图数据集，并使用深度学习方法对包含不同战术消息的信号进行分类，并引入应用于CNN的注意力机制模块CBAM，以进一步提高识别准确率。实验证明：即便报文结构未知，通过识别包含不同V系列战术消息的物理层信号，可以认知相应的战术任务。最后，基于实验结果，还提出一种新的数据链战术行为侦察流程新思路。     

基于CBAM-ResNet50的民国纸币图像检索系统

利用残差网络（ResNet）50，结合卷积块注意力模块（CBAM）机制，提出了一种基于CBAM-ResNet50的民国纸币图像检索技术，提升了对相似纸币的检索能力.设计并实现了基于Windows和Ubuntu系统环境下的民国纸币图像检索系统，并搭建了基于Flask的Web应用服务.所提取的民国纸币图像特征具有更强的辨识度，大幅提高了检索速度，在图形处理器（GPU）上可达毫秒级.使用缩略图搜索民国纸币图片，对相似度排名第1的图像的检索准确率可以达76.3%，相似度排名前6的图像检索准确率可以达92.5%.