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基于鲁棒估计的最大前缀RFID防碰撞算法被引量：1: 2015年; 针对射频识别（RFID）系统中标签数量未知的情况,采用传统ALOHA算法进行标签估计,在标签数量较大而初始帧长度较小造成估计误差较大时,初始帧长度为固定值,通过改变响应标签数量的方式,达到准确估计标签的目的。研究标签鲁棒估计算法和随机前缀查找树（PRQT）防碰撞算法,在此基础上提出基于鲁棒估计的自适应最大前缀查找树（PMQT）防碰撞算法。理论分析和仿真结果表明,该算法系统效率可达50%以上。PMQT算法比PRQT算系统效率提高18%-30%,对标签估计偏差具有较高的鲁棒性。; 王勇王勇唐小虎张莉涓; 关键词：射频识别标签识别标签估计防碰撞算法

多头自注意力机制的Faster R-CNN目标检测算法被引量：2: 2024年; 文中提出一种融合多头注意力机制、ROIAlign和Soft-NMS的FasterR-CNN目标检测算法,旨在解决原始Faster R-CNN目标检测网络中存在的检测精度低、漏检、误检的问题。首先,为了提高Faster R-CNN的感知能力,提取特征图中的重要特征并降低对无关特征的提取,在网络中嵌入注意力机制;接着,针对共享全连接层的降维操作导致的一些区域的细节信息被忽略,造成局部信息的丢失,采用一维卷积代替共享全连接层实现权重计算的任务,以捕捉更广泛的空间信息;然后为了提供更丰富的特征表达能力,在注意力机制中引入多头机制分别对特征的不同部分进行重要性的加权;为了减少在特征提取时原图信息的丢失,使用ROI Align替换ROI Pooling算法;最后,在算法后处理中引入Soft-NMS替换传统非极大抑制(NMS)算法以减少漏检和误检情况。实验证明,改进后的Faster R-CNN目标检测网络对感兴趣目标的定位能力得到提高,漏检和误检情况减少,平均检测精度得到显著提升。; 文靖杰王勇李金龙张渝; 关键词：目标检测

捕获效应下基于比特检测的多分支树RFID标签识别协议被引量：7: 2021年; 被动式RFID系统中,捕获效应的产生使多标签同时响应时强度较强的标签信号可能被阅读器读取,而强度较弱的标签信号被覆盖,造成标签漏读。为了解决这一问题,提出了基于比特检测的多分支树(BMT)标签识别协议。首先,提出比特检测标签数量估计方法,使用少量时隙对标签进行初步估计和预分组。然后,通过多分支树标签识别策略消除空闲时隙,快速识别标签。同时,采用哈希静默方法静默已识别标签和标记隐藏标签,减少通信开销。理论分析和仿真结果表明,BMT协议可以将识别时延缩短至少15%。; 张莉涓范明秋雷磊王勇袁代数; 关键词：RFID

基于主成分分析的高效点云配准算法被引量：7: 2023年; 经典的迭代最近点算法对初始位置敏感并可能陷入局部最优解,而如果先进行粗配准调整位姿,又会出现计算时间长的问题。因此,提出一种基于主成分分析的高效点云配准算法。首先,利用主成分分析法得到两片点云的主轴方向;然后,通过两个主轴关系进行坐标系变换;最后,利用轴上轮廓点的距离进行校正,解决主轴反向问题,相较于原本的误差校正极大减小了计算量。实验结果表明:对包含2万多点的点云,基于轮廓距离改进的主成分分析配准算法平均可减少80%的运行时间,计算效率显著提高;同时还可有效处理点云初始位置较差的情况,实现两片点云任意位姿下的快速配准。该算法可实际应用于列车部件的三维点云配准,提高配准效率。; 陈义王勇李金龙刘登郅高晓蓉张渝; 关键词：机器视觉点云配准主成分分析

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王勇