基于点线特征与多惯性测量单元融合的SLAM算法

  

在移动机器人和无人驾驶技术中,准确且高效的同时定位与地图构建（SLAM）算法至关重要。针对现有SLAM算法在处理复杂环境和动态场景时面临的精度和鲁棒性不足等问题,提出一种基于点线特征与多惯性测量单元（IMU）融合的SLAM算法。该算法利用多IMU融合技术从环境中提取点和线特征,这… …   相似文献

张弼泽;潘龙飞;侯勇胜;樊渊 《计算机应用》2025,(S1):309-316

基于区块链的跨行业数据溯源方法

  

随着大数据时代来临,各行各业存在着数据孤岛现象和数据被篡改的风险,无法保障跨行业数据溯源的完整性和可信性。针对上述问题,首先,设计一种新型的BT＿Merkle树区块存储结构,提出基于“私有链+联盟链”的双链溯源算法,从而实现跨行业数据共享;其次,利用布隆过滤器和B+树分别为离散性… …   相似文献

李文萃;王心妍;陈佳宇;王培培;朱莹;王军义 《计算机应用》2025,(S1):137-143

基于Pyraformer的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

  

针对传统滚动轴承剩余使用寿命（RUL）预测方法在处理高维状态监测数据时难以提取有效退化信息和捕获不同范围时间相关性的问题,提出一种基于Pyraformer的滚动轴承RUL预测方法。首先,采用时频特征提取技术对轴承原始振动信号进行处理,以构建多重特征集;然后,基于Pyraforme… …   相似文献

马凤敏;居文军;王浩磊 《计算机应用》2025,(S1):354-359

改进量化注意力机制和权重的剩余使用寿命预测模型

  

设备剩余使用寿命（RUL）预测在工业维护中扮演着关键角色,它的准确性和效率对设备管理和故障预防至关重要。近年来,深度学习技术在RUL预测中展现出巨大潜力,而它的高计算成本和复杂性限制了它在资源受限环境中的应用。针对该问题,提出一种改进量化注意力机制和权重的RUL预测模型用于提升R… …   相似文献

罗冲;何启学;韩超 《计算机应用》2025,(S1):366-371

基于全局特征提取的无人机道路病害检测算法

  

针对无人机（UAV）影像中道路小目标漏检和目标检测精度低、鲁棒性差等问题,设计一种基于全局特征提取的UAV道路病害检测算法GFE-RDD（Global Feature Extraction-Road Disease Detection）。将卷积神经网络（CNN）与Transformer融合的GFE-Transformer模块嵌入主干网络,提升捕获长距离依赖关系的能力以获得全局上下文信息。为了更好地检测出小目标的道路病害,提出一个融合高效双通道注意力机制（EDA）的小目标检测头。另外,采用WIoUv3（Wise-Intersection over Union vision 3）作为网络的损失函数,解决训练数据中锚框质量差异较大的问题,并提高检测的准确性。在自制的道路多病害数据集上的实验结果表明,所提算法在道路病害检测任务中的F1分数达到0.765,mAP₅₀达到0.796,均高于DETR（DEtection TRansformer）等当前主流算法,取得了较高的检测准确率。… …   相似文献

项彦茂;周明月;李俊;谢喆;张小松 《计算机应用》2025,(S1):245-250

基于改进YOLOv8s的隧道衬砌裂缝的实例分割算法

  

隧道衬砌裂缝检测是当今隧道维护管理的关键环节之一。针对隧道衬砌部位的不同尺度、形态各异的裂缝目标,基于YOLOv8网络架构,提出聚焦裂缝边缘细节特征的隧道衬砌裂缝实例分割算法CS-YOLO(Crack Segment-YOLO)。首先,基于Sobel滤波器与3D卷积操作针对裂缝边… …   相似文献

董延东;李强;王剑豪 《计算机应用》2025,(S1):263-270

融合动态交互和对比学习的机器阅读理解模型

  

针对抽取式机器阅读理解（MRC）任务中存在的抽取位置偏差、答案冗余和预训练语言模型样本数据不足的问题,提出一种融合动态交互和对比学习的MRC模型。首先,将预训练模型的解码层改进为交互预测层,并引入动态自注意力和动态查询机制预测答案;其次,通过TopK算法从预训练模型输出的语义向量… …   相似文献

方宇涵;杨凡;张庆 《计算机应用》2025,(S1):30-36

基于YOLOv8的玉米害虫识别定位系统

  

为提高自然环境中玉米害虫识别的准确性,开发一种基于优化YOLOv8的深度学习模型YOLOv8-LAP。该模型将大型可分离卷积核注意力（LSKA）机制引入特征融合模块空间快速金字塔池化（SPPF）,增强多尺度特征提取能力,提升检测性能。针对玉米害虫图像检测中小目标难以捕捉、背景复杂和光照变化等挑战,在主干网络中加入AFGC（Attention for Fine-Grained Categorization）层,以进一步增强图像特征提取的效果,提升模型的泛化能力和鲁棒性。为保证实时检测和模型轻量化,引入可编程梯度信息（PGI）技术,通过辅助监督优化训练过程,减少参数并加速推理。在9种常见玉米害虫的检测中,YOLOv8-LAP模型的平均精度均值(mAP_0.5)达到了95.7%,相较于原始YOLOv8模型提高了4.9个百分点。此外,为验证YOLOv8-LAP模型的效果,开发一款基于PySide6的应用程序,该应用拥有用户友好的图形用户界面（GUI）,具有实时图像处理和视频分析功能,并支持静态图像、动态视频和摄像头实时目标检测。可见,YOLOv8-LAP模型在降低漏检率和误检率方面表现突出,目标定位更精准,适用于自然环境下的玉米害虫识别,并为精准施药提供技术支持。… …   相似文献

邹鑫;胡艳茹 《计算机应用》2025,(S1):282-288

基于双门限的语音端点检测算法改进

  

为了解决语音激活检测（VAD）中传统双门限算法在低信噪比（SNR）时准确率较低的问题,在近年双门限算法研究的基础上提出一种改进算法。首先,设置合适的帧长和帧移,对语音信号进行加窗分帧,并计算整条语音的短时能量和短时过零率（ZCR）;其次,利用语音信号的前置或结尾静音段的短时特性估… …   相似文献

郭子漾;李国勇 《计算机应用》2025,(S1):101-105

改进Transformer解码器的端到端语音识别

  

Transformer模型架构在序列到序列任务中可以很好地将注意力分散到整个输入上以学习长期依赖关系,然而,在语音识别中,文本输出和语音输入是单调对齐的。针对Transformer解码器无法较好地捕获局部特征以进行单调对齐的问题,提出一种改进的Transformer解码器。将Tr… …   相似文献

胡恒博;牛铜;何振华 《计算机应用》2025,(S1):95-100