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Abstract ：
针对基于通用处理器解决方案在图像识别应用中速度慢、功耗高的问题，提出了一种高能效的脉冲神经网络加速器设计方案。首先，采用神经形态学计算中的高并行设计思想，设计了多核并行结构来实现硬件加速；然后，根据脉冲数据传输稀疏性的特点，采用基于事件驱动的数据传输与处理方式，设计了一对一的核间传输机制，减小了用于通讯的硬件资源并提高了数据传输效率；其次，提出了按行的数据存放方式来加快膜电压数据在存储器的存取效率；最后，设计了结合查找表与异或的电路结构，可以快速的将事件向量转变为地址事件表达（AER）格式。采用所提加速器设计方案在现场可编程逻辑门阵列（FPGA）开发板上进行优化和部署。实验结果表明：当时钟频率...
Keyword ：
并行结构 加速器 脉冲神经网络 图像识别
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| GB/T 7714 | 张剑 , 刘佳 , 万贤杰 et al. 用于图像识别的高能效脉冲神经网络加速器设计 [J]. | 西安交通大学学报 , 2023 , (01) : 1-9 . |
| MLA | 张剑 et al. "用于图像识别的高能效脉冲神经网络加速器设计" . | 西安交通大学学报 01 (2023) : 1-9 . |
| APA | 张剑 , 刘佳 , 万贤杰 , 俞宙 , 韩传余 , 张国和 . 用于图像识别的高能效脉冲神经网络加速器设计 . | 西安交通大学学报 , 2023 , (01) , 1-9 . |
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Abstract ：
针对在城市公园、广场和大型游乐场等公共环境中，雷达和无线电识别无人机易受到电子干扰，图像识别无人机易受到光线和遮挡物干扰的问题，提出了一种经济便捷、不易受到干扰的运用声音和采用通道空间混合域注意力机制多尺度分组卷积网络（ECSANet）的无人机识别方法。首先，建立民用的9大类无人机声音数据集，提取数据集的对数梅尔谱图及其动态特征；其次，为了网络参数量少，避免过拟合，设计了基于分组卷积、通道混洗和残差结构的通道混洗多尺度分组卷积网络（MSSGNet）；然后，为了能更多、更有效地提取无人机声音特征，设计了通道空间混合域注意力机制模块（ECSA）；最后，将ECSA模块插入MSSGNet网络构成改进的...
Keyword ：
对数梅尔谱图 混合域注意力机制 神经网络 声音识别 无人机
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| GB/T 7714 | 薛珊 , 卫立炜 , 顾宸瑜 et al. 采用混合域注意力机制的无人机识别方法 [J]. | 西安交通大学学报 , 2022 , (10) : 1-10 . |
| MLA | 薛珊 et al. "采用混合域注意力机制的无人机识别方法" . | 西安交通大学学报 10 (2022) : 1-10 . |
| APA | 薛珊 , 卫立炜 , 顾宸瑜 , 吕琼莹 . 采用混合域注意力机制的无人机识别方法 . | 西安交通大学学报 , 2022 , (10) , 1-10 . |
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Abstract ：
神经网络架构搜索主要解决人工设计神经网络难度大的问题，针对该算法的研究在自动化机器学习领域有着深远的意义。搜索算法的主要流程包括设计搜索空间、设计搜索策略、网络评估，针对搜索空间，应用通道随机重排技术和上下文信息融合技术进行高效特征提取，同时在搜索策略上，针对联合搜索优化困难且消耗时间长的问题，设计了修正网络的reduction cell，仅搜索normal cell。结果表明，该网络的搜索效率得到了提高搜索时间减少了31%左右，并且在cifar10数据集和tiny-imagenet数据集上的验证精度分别提高了0.21%和2.26%。
Keyword ：
卷积神经网络 深度学习 神经网络架构搜索 通道重排 图像识别
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| GB/T 7714 | 赵加坤 , 刘云辉 , 孙俊 . 基于PCDARTS改进的神经网络架构搜索算法 [J]. | 计算机与数字工程 , 2022 , 50 (04) : 691-696+720 . |
| MLA | 赵加坤 et al. "基于PCDARTS改进的神经网络架构搜索算法" . | 计算机与数字工程 50 . 04 (2022) : 691-696+720 . |
| APA | 赵加坤 , 刘云辉 , 孙俊 . 基于PCDARTS改进的神经网络架构搜索算法 . | 计算机与数字工程 , 2022 , 50 (04) , 691-696+720 . |
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Abstract ：
机器视觉和图像处理的发展为工业仪表识别的自动化智能化提供了基础。该文基于OpenCV的图像处理功能分别对两种不同种类的仪表进行示数识别。对于数字式仪表，利用图像处理分割表盘单个数字图片后，运用卷积神经网络进行数字识别；对于指针式仪表，先进行透视变换，获得正规圆形表盘后通过直线拟合以确定指针旋转角度，进而计算仪表示数。实际测试表明，采用该文的方法对实际拍摄仪表照片进行识别，准确度高，速度快，在变电站等工业仪表识别方面具有一定的应用价值。
Keyword ：
OpenCV 数字式仪表 图像识别 指针式仪表
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| GB/T 7714 | 杨典 , 李小燕 , 刘培焱 et al. 基于OpenCV的变电站仪表识别方法研究 [J]. | 自动化与仪表 , 2022 , 37 (04) : 75-80 . |
| MLA | 杨典 et al. "基于OpenCV的变电站仪表识别方法研究" . | 自动化与仪表 37 . 04 (2022) : 75-80 . |
| APA | 杨典 , 李小燕 , 刘培焱 , 刘丰硕 . 基于OpenCV的变电站仪表识别方法研究 . | 自动化与仪表 , 2022 , 37 (04) , 75-80 . |
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Abstract ：
针对传统洁具产品包装系统对直角阀产品识别准确率低，无法准确获取产品位置和位姿，造成产品包装效果不佳的问题，基于机器视觉，设计一个洁具产品包装虚拟设计系统。系统通过工业相机和机器人获取洁具图像后，采用图像处理程序的双边滤波和填水漫充方法进行图像滤波平滑处理和目标图像增强；确定图像中的ROI区域后，采用基于Haar小波快速模板匹配算法进行图像识别；然后应用特征图形求位姿方法确定洁具直角阀的位姿和位置。最后利用Robotstudio PC应用软件构建洁具产品包装机器人仿真模型。实验结果表明，相较于传统滤波处理方法，提出的双边滤波处理方法的平滑效果更佳；本方法的位姿确定准确率稳定在94%及以上，位姿识...
Keyword ：
产品包装 机器视觉 模板匹配 图像预处理 虚拟设计
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| GB/T 7714 | 朱丹 . 基于机器视觉的产品包装虚拟设计系统设计 [J]. | 自动化与仪器仪表 , 2022 , (10) : 180-186 . |
| MLA | 朱丹 . "基于机器视觉的产品包装虚拟设计系统设计" . | 自动化与仪器仪表 10 (2022) : 180-186 . |
| APA | 朱丹 . 基于机器视觉的产品包装虚拟设计系统设计 . | 自动化与仪器仪表 , 2022 , (10) , 180-186 . |
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Abstract ：
针对在城市公园、广场和大型游乐场等公共环境中，雷达和无线电识别无人机易受到电子干扰、图像识别无人机易受到光线和遮挡物干扰的问题，提出了一种经济便捷、不易受到干扰的运用声音和采用通道空间混合域注意力机制多尺度分组卷积网络(ECSANet)的无人机识别方法。首先，建立民用的9大类无人机声音数据集，提取数据集的对数梅尔谱图及其动态特征；其次，为了网络参数量少，避免过拟合，设计了基于分组卷积、通道混洗和残差结构的通道混洗多尺度分组卷积网络(MSSGNet);然后，为了能更多、更有效地提取无人机声音特征，设计了通道空间混合域注意力机制模块(ECSA);最后，将ECSA模块插入MSSGNet网络构成改进的...
Keyword ：
对数梅尔谱图 混合域注意力机制 神经网络 声音识别 无人机
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| GB/T 7714 | 薛珊 , 卫立炜 , 顾宸瑜 et al. 采用混合域注意力机制的无人机识别方法 [J]. | 西安交通大学学报 , 2022 , 56 (10) : 141-150 . |
| MLA | 薛珊 et al. "采用混合域注意力机制的无人机识别方法" . | 西安交通大学学报 56 . 10 (2022) : 141-150 . |
| APA | 薛珊 , 卫立炜 , 顾宸瑜 , 吕琼莹 . 采用混合域注意力机制的无人机识别方法 . | 西安交通大学学报 , 2022 , 56 (10) , 141-150 . |
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Abstract ：
检测设备的更新为实现变电站检测仪表的自动识别提供了契机,但大多数基于图像识别的方法对图像质量都有严格的要求,因而不能直接应用到变电站检测仪表的识别。本文提出了一种基于深度学习的变电站表计智能识别方法。首先采用模糊局部信息C均值聚类方法实现不同场景下的表计图像分类。然后,使用Faster R-CNN方法检测目标表计表盘的位置,并根据检测框调整图像位置。最后,利用霍夫变换检测指针位置进而获得读数。识别方法的稳定性和准确性已得到实验结果验证,具有广阔的应用前景。
Keyword ：
变电站 检测仪表 深度学习 智能识别
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| GB/T 7714 | 张世琦 , 苗俊杰 , 李峻宇 et al. 基于深度学习的变电站表计智能识别方法 [J]. | 河北电力技术 , 2022 , 41 (04) : 1-5+65 . |
| MLA | 张世琦 et al. "基于深度学习的变电站表计智能识别方法" . | 河北电力技术 41 . 04 (2022) : 1-5+65 . |
| APA | 张世琦 , 苗俊杰 , 李峻宇 , 陈辰辰 , 龙彬 . 基于深度学习的变电站表计智能识别方法 . | 河北电力技术 , 2022 , 41 (04) , 1-5+65 . |
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Abstract ：
从变电站监控系统的应用概况出发，提出了一种基于深度学习技术的变电站视频监控隐患排查方法，通过训练深度学习网络模型以实现对监控视频中安全隐患的智能识别，具体包含视频质量检测、违章行为识别、安全风险识别、变电站设备故障识别、隔离开关设备状态识别等。另外，通过构建安全隐患数据集并进行实验初步验证了该方法的可行性，为智能图像识别技术在电力系统的应用提供参考。
Keyword ：
深度学习 视频监控 随机森林 特征提取 图像识别
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| GB/T 7714 | 李虎孬 , 陈富国 , 陈亮 . 基于智能图像分析的变电设备状态识别技术研究 [J]. | 电工技术 , 2022 , (16) : 37-41+122 . |
| MLA | 李虎孬 et al. "基于智能图像分析的变电设备状态识别技术研究" . | 电工技术 16 (2022) : 37-41+122 . |
| APA | 李虎孬 , 陈富国 , 陈亮 . 基于智能图像分析的变电设备状态识别技术研究 . | 电工技术 , 2022 , (16) , 37-41+122 . |
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Abstract ：
针对高校照明灯数量多、人工管理繁琐、电能浪费等问题，设计了一套高校照明灯自动识别系统。利用教室和图书馆监控截图，采用BP神经网络和卷积神经网络算法分别对照明灯使用情况进行识别。实验结果表明，卷积神经网络算法相对BP神经网络算法有较高的识别率，其识别准确率高达96.5%，能有效地进行照明灯识别。
Keyword ：
BP神经网络 Python 卷积神经网络 图像识别
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| GB/T 7714 | 徐微 , 李彤 , 李守智 . 基于卷积神经网络的教室灯光识别算法研究 [J]. | 电子设计工程 , 2022 , 30 (17) : 28-31+36 . |
| MLA | 徐微 et al. "基于卷积神经网络的教室灯光识别算法研究" . | 电子设计工程 30 . 17 (2022) : 28-31+36 . |
| APA | 徐微 , 李彤 , 李守智 . 基于卷积神经网络的教室灯光识别算法研究 . | 电子设计工程 , 2022 , 30 (17) , 28-31+36 . |
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Abstract ：
因为蕴含着心肌组织特性变化等病理特征,人体左心室的变形和动力学特性已成为心脏疾病临床诊断的重要依据.本研究基于BP神经网络方法,通过对左心室临床诊断数据的反演,开展左心室心肌组织参数识别研究.首先,使用Matlab语言编写图像识别程序提取人体左心室CT影像中内外膜位置点,在SolidWorks软件中建立左心室的真实几何模型,通过Abaqus软件建立左心室的有限元分析模型.其次,采用Mooney-Rivlin超弹性模型模拟心肌组织特性,运用Abaqus有限元软件,对左心室有限元模型进行动态数值分析,获得3个特征时刻下对应的45组BP神经网络的输入-目标向量.最后,使用Matlab语言编写BP神经网络程序,对输入-目标向量进行BP神经网络训练,建立左心室诊断数据与心肌组织参数之间的非线性映射关系.对实例的分析结果表明,BP神经网络可很好地用于基于临床数据的心肌组织参数反演,可望成为临床诊断因心肌组织特性变化引起左心室病变的一种有效方法.
Keyword ：
BP神经网络 Mooney-Rivlin模型 变形分析 心肌组织参数反演 有限元建模与分析 左心室
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| GB/T 7714 | 张其帅 , 杨克虎 , 李录贤 . 基于BP神经网络的左心室心肌组织参数反演方法的研究 [J]. | 生物医学工程研究 , 2021 , 40 (1) : 8-14 . |
| MLA | 张其帅 et al. "基于BP神经网络的左心室心肌组织参数反演方法的研究" . | 生物医学工程研究 40 . 1 (2021) : 8-14 . |
| APA | 张其帅 , 杨克虎 , 李录贤 . 基于BP神经网络的左心室心肌组织参数反演方法的研究 . | 生物医学工程研究 , 2021 , 40 (1) , 8-14 . |
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