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一种轻量级混凝土裂缝识别网络: 2025年; 旨在为混凝土裂缝的类型识别提供一种有效的解决方案,为破损评估提供有力依据。针对现有经典分类网络模型存在参数量大和分类精度不足等问题,提出了一种面向嵌入式平台的轻量化PED-CNN分类算法。算法首先采用空洞卷积扩大模型的感受野,以捕获上下文信息;其次,通过混合池化模块提取裂缝的线性特征;最后,结合部分卷积、普通卷积、深度可分离卷积和ECA注意力机制,设计了一种轻量化PED模块。实验结果表明,所提出的裂缝识别模型以0.76 M的参数,在分类准确率上达到了96.41%,实现了混凝土裂缝的高精度、高效率、智能化的识别与分类。此外,在Jetson Nano嵌入式平台上,该模型峰值帧率高达19.67 Hz,具有较强的研究价值和广泛的应用前景。; 潘澳韩笑蕾赵佰亭; 关键词：轻量级嵌入式平台

基于深度学习和模型压缩技术的轻量级煤矿人车检测模型——以贵州地区煤矿为例: 2025年; 煤矿工人和载人车辆(煤矿人车)的智能识别是视频监控系统的重要组成部分,也是煤矿智能化发展的关键任务。然而,煤矿人车检测场景较为复杂,大型人车检测模型部署在有限的计算设备上难以实现,如何在模型检测性能和检测效率之间取得平衡存在诸多挑战。以贵州地区煤矿视频监控数据集为例,提出了一种基于深度学习和模型压缩技术的轻量级煤矿人车检测模型,该模型精准实时的完成了煤矿人车检测任务,对网络进行瘦身的同时几乎没有损失检测性能。具体来说,在网络模型设计阶段,以YOLOv8s为基线提出了一种名为FCW-YOLO的煤矿人车轻量级检测模型,首先将Faster-Block和坐标注意力和开发到网络的特征提取模块中,设计了一种新颖的C2f-Faster-CA轻量级架构,旨在减少网络的冗余通道同时自适应捕捉全局关键信息;其次,采用了WIOU边界回归损失函数以增加模型对普通质量样本的关注,降低了训练样本不平衡带来的回归误差等问题。在模型压缩阶段,联动剪枝算法对提出的FCW-YOLO模型进行通道级别的稀疏,模型可自动识别不重要的通道并对其进行删减,实现了煤矿人车检测模型二次轻量化设计FCWP-YOLO。在自建的煤矿人车检测数据集上的结果表明,提出的模型参数量,计算量和模型大小分别为2.3 M,4.0 GFLOPs,6.0 MB,对比基线模型分别实现了4.9倍、4.7倍、4.4倍的压缩效果,平均检测精度为88.7%,提高了1.1%,每张图像的处理时间仅为5.6 ms。对比多种轻量级架构和先进的检测模型,该方法精度表现优异,计算成本更低,实时性能更好,为资源受限的煤矿场景提供了一种可行的煤矿人车检测方法,满足煤矿视频监控部署要求,可为煤矿人车智能巡检任务提供实时预警。; 解北京李恒栾铮雷振李晓旭李卓; 关键词：轻量级架构

基于Transformer的轻量级单目标跟踪算法: 2025年; 针对复杂背景下目标跟踪算法成功率低等问题,提出了基于Transformer的轻量级单目标跟踪算法.算法采用在线时序自适应卷积提取目标局部特征,同时引入轻量级全局上下文模块提取全局特征,共同构建高效的目标模型.为了应对相似图细化中目标信息丢失的问题,构建了轻量特征增强模块,在不增加整体网络参数量的同时增强模型对目标的表达能力,从而提升模型的精确度.最后,算法增加了边界框细化模块,能够更好地保留目标的边界和尺度信息,提高跟踪的准确性.实验结果表明:在UAV123数据集上,相较于基准算法,本文方法的跟踪精确度和成功率分别提高了2.5%和6.9%;在LaSOT数据集上,跟踪精确度和成功率分别提高了8.8%和5.9%;在OTB100数据集上,跟踪精确度和成功率均提高了2.4%.; 黄丹丹张钰晨陈广秋刘智; 关键词：目标跟踪 TRANSFORMER 轻量级

虚拟电厂异构接入终端轻量级信任评价方法: 2025年; 针对多类型异构终端广泛接入造成虚拟电厂(VPP)网络攻击接口激增致使传统安全防护方法难以抵御网络内部攻击的能力,无法实现终端持续高可靠接入的问题,本文提出一种基于私有链的VPP异构接入终端轻量级信任评价方法,实现VPP异构终端安全、准确和高效的信任评价.首先,通过研究各类异构接入终端交互特性,建立面向VPP各类异构终端的虚拟映射机制,提出基于信息熵的VPP异构终端多因素信任评价方法,综合考虑终端通信行为、数据质量和传输速率3种信任因素,采用信息熵对各类信任值进行融合加权计算,避免信任权重的主观分配,提升VPP异构终端信任评价精度;其次,提出一种基于私有链的海量异构终端信任参数共识方法,设计全节点共识验证机制实现对上链信任参数进行可靠性筛选,有效验证信任参数上链的合法性与真实性,并采用Merkle山脉逐层构建信任参数根哈希值,改进传统私有链区块结构,降低信任参数存储和计算复杂度,实现信任参数的轻量化存储与计算.最后,构建了包含风电场、光伏、储能以及各类异构终端的10 kV虚拟电厂接入终端信任评价仿真算例.仿真结果表明,较现有信任评估方法,本文所提方法可有效抵御诽谤、ON-OFF等网络内部攻击,实现了异构终端安全、精准和轻量的信任评价.; 盆海波蔡绍堂吴维农胡骏董峰杨挺; 关键词：轻量级信任评价

轻量级联邦学习平台LightFL的设计与实现: 2025年; 现有的联邦学习平台通常较为复杂,需要用户进行深入学习才能掌握其功能。为解决这一问题,开发了一款轻量级联邦学习平台——LightFL,旨在降低联邦学习框架的使用门槛。该平台支持独立同分布和非独立同分布数据的模拟,并实现了经典联邦学习算法,如FedAvg、FedProx和MOON。通过模块化架构和轻量级代码设计,用户能够轻松开展联邦学习实验,且该平台便于部署和易于维护。与其他平台相比,该平台仅需用户编写少量代码就能配置联邦学习环境,简化了操作流程,降低了使用门槛,并为进一步开发新的联邦学习算法提供了便利。; 刘若轩高凌航谢国云张宇帆李宏恩武文媗王灿; 关键词：独立同分布

基于MobileNetV2的轻量级羊身份识别模型: 2025年; 针对目前基于深度学习的羊身份识别模型中存在的参数量多、计算量大,难以真正应用于羊场的问题,提出一个基于MobileNetV2进行改进的融合注意力机制和优化激活函数的轻量级羊身份识别网络模型LAAMNet。为使模型轻量化的同时进一步提高识别精度,选取了轻量级网络MobileNetV2,并在其瓶颈结构的基础上,修改了激活函数,同时增加了轻量级注意力机制。实验结果表明,与MobileNetV2相比,LAAMNet不仅模型参数量减少了约40%,而且对羊个体身份的识别准确率达到98.78%,提高了0.18个百分点。该模型较好地兼顾了识别准确率和复杂度,为实际羊场部署提供了思路。; 郭依蓓吴颖丹邵洋琳徐久红李炎; 关键词：轻量级激活函数

一种用于医学图像分割的轻量级网络架构: 本发明公开了一种用于医学图像分割的轻量级网络架构，具体实现包括：(1)获取原始医学图像数据及目标区域的分割标注，构建适用于分割任务的训练数据集；(2)设计一种轻量化神经网络架构，通过多尺度特征交互和跨层信息融合提升分割性...; 廖佶龙马婷倪吉信

基于SDD-YOLO的轻量级带钢缺陷实时检测算法: 2025年; 针对复杂工业生产环境下,热轧带钢的表面缺陷检测准确率低,网络模型参数量过大,难以部署等问题,该文提出一种基于YOLOv4模型改进的轻量级带钢缺陷实时检测算法SDD-YOLO。所提算法在特征提取部分采用GhostNet网络,压缩模型参数量;在特征融合部分,借鉴BiFPN结构改进PAN网络,采用GSConv卷积代替标准卷积,减少模型参数量和计算量,同时嵌入注意力模块CA(Coordinate Attention),增强模型特征融合能力;在预测部分采用SIOU-loss代替CIOU-loss,提高模型收敛效率,加快收敛速度;采用k-means聚类算法重新设计先验框,提高模型精度。实验结果表明,该文提出的模型相较于YOLOv4,模型参数量减少71.6%,浮点运算量降低74.6%,模型大小减小71.6%,检测精度提高3.49%,单张图片检测速度为25.9 ms。在保证准确率和检测速度的条件下,基本可以满足工业现场对缺陷的实时检测要求。; 梁秀满肖寒; 关键词：带钢表面缺陷目标检测

基于深度学习的轻量级实时图像分割方法研究: 2025年; 针对深度学习在各领域应用中因模型复杂度提升而引发的计算与存储负担,尤其在图像分割任务中面临的算法复杂性、实时响应不足及高内存占用问题,提出了一种轻量级且高效的分割网络架构——多尺度叠加融合网络(MSFNet)。MSFNet设计了一个双分支多尺度边界融合模块,该模块通过融合不同尺度的特征信息与边界细节,有效提升了图像分割精度,同时显著减少了模型参数量。实验结果表明,MSFNet在3个公开数据集上表现优异,其模型参数量仅为0.6×10^(6),在RTX 3070 GPU上处理大小为800像素×800像素的图像仅需12 ms,显著提升了分割任务的执行效率和资源利用率。因此,该模型特别适合应用于资源有限的边缘设备或移动设备中,为实时图像分割应用提供了有力的技术支撑。; 李建锋熊明强陈园琼王宗达向涛孙培玮; 关键词：图像分割

通信网络大规模数据流隐蔽攻击轻量级检测算法: 2025年; 针对通信网络中低频率、随机化等隐蔽攻击难以检测且现有方法效率低下的问题,设计了一种大规模数据流隐蔽攻击检测算法。该算法通过挖掘能量消耗特征和计算参数差异系数,避免循环迭代过程,构建轻量级检测模型,并优化数据包转发监听机制。实验结果表明,该算法可在1秒内完成隐蔽攻击检测,3秒内恢复通信信号,可扩展性超过93%。研究成果为提高通信网络安全性提供了新的技术方案,具有良好的应用价值。; 祁巧云; 关键词：通信网络信任值轻量级优化数据

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