吕进
- 作品数:9 被引量:14H指数:3
- 供职机构:长安大学信息工程学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术交通运输工程电子电信更多>>
- 多特性仿生统一神经元模型被引量:1
- 2008年
- 为对几十种神经元模型做出统一描述,总结归纳出目前生物医学界和工程科学界普遍认可的生物神经元的十二大基本特性,并以此为基础提出了一种更为全面反映生物神经元特性的人工神经元统一框架模型——多特性仿生统一神经元(MBUN)模型.经验证,该模型可有效描述各种常见神经元模型及学习算法.
- 吕进郭晨
- 关键词:人工神经元仿生
- 基于改进SSD的交通标志检测算法
- 2023年
- 为了解决真实交通场景下交通标志因目标较小而导致检测精度低的问题,提出了一种改进SSD的交通标志检测算法。首先使用更深层次的ResNest网络替换原始SSD算法的主干网络VGG16来增强弱目标特征的强表征能力,然后在SSD的额外添加层使用RFB模块来增加小目标的感受野。其次使用Bi-FPN加权双向特征金字塔网络有效结合深层与浅层的特征信息,改善小目标的检测性能。最后使用K-means++聚类算法调整默认窗口的大小,有效避免因原始默认窗口太大但交通标志较小而无法匹配的问题,以改善检测效率。实验结果表明,本文提出的模型在中国交通标志数据集(CCTSDB)上获得了95.33%的mAP,与原始SSD模型相比,本文所构建的模型能更好的适应自然背景下的交通标志检测。
- 赵友章吕进
- 关键词:交通标志检测SSD
- 基于紫蜂协议的野外营地安全监控系统
- 2018年
- 为解决野外宿营过程中,可能遇到的安全(火灾、野兽入侵、外出遇险等)与环境问题(温湿度、是否下雨等),提出基于ZigBee技术的野外营地安全监控系统设计.系统通过不同CC2530终端节点分别驱动红外热释电传感器、雨滴传感器、烟雾传感器和温湿度传感器,将采集到的数据通过网络汇总到协调器节点上,协调器节点通过事先指定的通信协议判断是否需要启动相应报警模块,且所有数据通过蓝牙将数据实时显示在手机APP上。
- 张琪琪吕进
- 关键词:图像处理
- 船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模糊自适应控制被引量:4
- 2006年
- 针对大型船舶控制特性,设计了船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模型及其辨识和预测算法,提出基于径向基函数神经网络多步预测模型和模糊小脑模型关节神经网络控制器的大时滞船舶航向模糊控制自动舵方案,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对具有大时滞、不确定非线性特性的大型船舶实现高精度输出跟踪控制.仿真结果表明对设定航向具有精确的跟踪控制效果.
- 吕进郭晨
- 关键词:神经网络船舶航向控制模糊自适应控制
- 改进YOLOv5s的复杂交通场景下目标检测算法
- 2024年
- 针对在实际的交通道路目标检测中,存在着小目标检测精度低,遮挡目标容易出现漏检误检等问题,提出了一种改进的YOLOv5s道路目标检测算法YOLOv5s-OEAG。将YOLOv5s的标签分配策略更换为效率更高的OTA标签分配策略,提高模型的检测精度与泛化能力;提出了一种轻量化的解耦预测头对不同尺寸的特征层进行分类任务与回归任务的解耦,提高模型对道路中小目标的检测能力;将原始模型中的最近邻插值上采样模块替换为轻量级通用上采样CARAFE模块,有助于更好地保留图像中的细节信息,提高模型的精度;提出了一种新的C3模块GMC3,在减小模型计算量的同时提高模型捕获特征的能力;为了提高模型的泛化能力,对KITTI数据集进行了扩充,增加了小目标的数量。实验结果表明,改进后的模型在经过扩充后的KITTI数据集的mAP达到了90.4%,比原始模型的精度提高了2.8%;FPS为75,满足实时性的要求,在一定程度上提高了对复杂交通场景的适应能力。
- 卫策吕进曲晨阳
- 关键词:目标检测
- 基于生长自组织神经网络群的交通流预测被引量:3
- 2013年
- 为了提高城市交通流预测神经网络方法的快速动态学习能力,提出了一种生长自组织神经网络群,将复杂的神经网络个体分解为多个训练简单的神经网络群组,并利用设计的动态生长自组织算法来避免神经网络在学习新知识的时候对已有知识造成破坏,同时保持整个群工作的高效稳定,规模不过度扩张.该神经网络群尝试解决神经网络的一次性学习问题,具有动态知识增殖学习能力和更强的错误自修复能力及系统适应灵活性.仿真结果表明,这一方法能够更精确地实现函数逼近和城市交通流自适应动态预测,适用于需要不断快速动态学习的复杂系统.
- 吕进赵祥模樊海玮旺乃姆
- 关键词:智能交通交通流预测人工神经网络
- 类图书馆知识可增殖神经网络及其组织算法被引量:2
- 2009年
- 探讨了知识可增殖人工神经网络的可能的实现途径,利用信息几何进行了理论分析并指出只有利用群体网络才可能解决这一问题。在此基础上提出了一种类图书馆知识可增殖神经网络及其组织算法,该群体网络系统,能够有效地继承其中个体网络的知识,具有知识增殖能力。仿真结果表明了其可行性和有效性。
- 吕进郭晨赵敏
- 关键词:人工智能人工神经网络
- 基于改进YOLOv8s的无人机目标检测算法
- 2024年
- 针对目前无人机航拍图像目标尺寸较小,图像背景复杂,导致现有的无人机目标检测算法检测精度较低的问题,提出一种改进YOLOv8s的无人机目标检测算法。首先使用可变形卷积替换标准卷积,以增强网络对不规则形状目标的特征提取能力;然后使用可分离大核注意力机制(LSKA)改进快速空间金字塔池化(SPPF)模块,改善因目标尺度差异较大导致检测精度较低的问题。在网络颈部结合双向特征金字塔网络(Bi-FPN)实现多尺度特征融合,改善网络对小目标的漏检和错检问题。在网络头部,使用自注意力机制动态检测头(DyHead)替换原检测头,增强对遮挡物体和小目标的检测能力。最后,针对数据集中存在大量低质量样本对训练过程产生负面影响的问题,使用Wise-IOU损失函数,提升模型收敛速度和检测精度。实验结果表明,改进后的方法在VisDrone2019数据集上获得了41.7%的平均精度均值(mAP),与原YOLOv8s算法相比,mAP@0.5提升了3.0%,mAP@0.5∶0.95提升了1.9%,参数量下降了17.5%,计算量下降了12.63%。实现了模型轻量化和检测精度双重提升。
- 曲晨阳吕进卫策
- 关键词:无人机目标检测
- 船舶航向的神经网络并行鲁棒模型参考控制(英文)被引量:5
- 2007年
- 针对大型船舶的航向控制特性,提出一种神经网络并行自学习鲁棒模型参考控制方法。这种复合控制结构利用神经网络的学习能力和非线性映射能力,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对不确定非线性船舶的高精度输出跟踪控制;通过引入运行监控器,克服神经网络控制方法实时性差的问题;利用一个鲁棒反馈控制器,来保证神经网络模型学习初期闭环系统的稳定性。仿真结果表明这一方法对设定航向具有精确的跟踪控制效果。
- 吕进郭晨
- 关键词:船舶运动控制模型参考控制非线性控制