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公开(公告)号:CN115147650A
公开(公告)日:2022-10-04
申请号:CN202210780105.8
申请日:2022-07-04
摘要: 一种基于SKNet和YOLOv5的海洋目标识别方法,包括以下步骤:S1、构建海洋目标样本库;S2、引入SKNet,构建新的SCSP1_X单元;S3、引入SKNet,构建新的SCSP2_X单元;S4、基于SCSP1_X、SCSP2_X和YOLOv5网络构建新的SK‑YOLOv5网络结构;S5、设计损失函数;S6、训练及优化,得到最优模型;S7、用得到的最优模型进行目标检测和识别。本发明针对基于遥感影像的海洋目标图像具有多尺度、形状变化大、颜色暗淡、目标边界不清、图像模糊等问题,在YOLOv5的网络架构中引入SKNet注意力模块,提出一种新的SK‑YOLOv5网络,增强网络对多尺度复杂海洋目标的特征提取和自适应能力,提升了对复杂海洋目标的检测及分类准确率。
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公开(公告)号:CN117802106A
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202311766969.5
申请日:2023-12-20
IPC分类号: C12N15/115 , C12N15/10 , G01N33/569
摘要: 本发明提供一种特异性识别石斑鱼虹彩病毒的ssDNA核酸适体,其核苷酸序列如SEQ ID No:1所示。本发明所提供的核酸适体对石斑鱼虹彩病毒具有较高的亲和力和特异性,此外,该核酸适体还具有易于制备及标记、对机体无毒副作用、稳定性强、易于储存等优点。应用本发明所提供的核酸适体对石斑鱼虹彩病毒进行检测时,操作简单、耗时短且具有较高的准确率和灵敏度。基于该核酸适体,能够构建特异性识别石斑鱼虹彩病毒的试剂盒或分子探针,以便于实现对石斑鱼虹彩病毒的快速诊断,这在石斑鱼绿色健康养殖方面具有良好的应用前景。
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公开(公告)号:CN116385950A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310361771.2
申请日:2023-04-07
申请人: 广西科学院 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC分类号: G06V20/50 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/096
摘要: 一种小样本条件下电力线路隐患目标检测方法,通过引入双路SKNet网络,结合ResNet152网络构建主干特征提取网络SKNet‑ResNet152;将主干特征提取网络和区域候选网络进行组合,构建新的Faster R‑CNN++网络;建立基础数据集和小样本数据集,使用基础数据集对网络进行训练,得到网络参数权重;去除最后一层参数,保持其他层参数不变,使用小样本数据集对最后一层的分类器和回归器参数进行微调;采用余弦相似度计算分类结果。本发明通过引入双路SKNet及跨域迁移参数调整机制,增强了网络特征提取能力及样本不平衡条件下的参数可靠性,提升了算法对小样本、多尺度目标的自适应能力,适用于对小样本条件下电力线路隐患的目标检测。
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