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输送带损伤多尺度特征交叉融合检测方法
被引量:
1
1
作者
屈鼎然
乔铁柱
庞宇松
《电子测量技术》
北大核心
2021年第24期169-174,共6页
基于图像或声音的单信号输送带纵向撕裂的检测方法往往受光线和噪声影响较大,为了克服这种局限性,提出了一种多尺度特征交叉融合检测方法。首先利用Log-Mel特征提取算法将一维声音信号转化为二维谱图;然后搭建双输入神经网络对图像与声...
基于图像或声音的单信号输送带纵向撕裂的检测方法往往受光线和噪声影响较大,为了克服这种局限性,提出了一种多尺度特征交叉融合检测方法。首先利用Log-Mel特征提取算法将一维声音信号转化为二维谱图;然后搭建双输入神经网络对图像与声谱图同时进行特征提取以及多尺度特征交叉融合;最后根据融合后特征通过损失函数判定损伤分类。经实验该方法的检测准确率、划痕和纵向撕裂的灵敏度分别可以达到97.37%、96.53%和98.67%,分别比现有的视听决策级融合检测方法提高了7.04%、6.96%和6.4%。因此,该方法能够更好地满足输送带损伤检测的可靠性要求。
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关键词
视听
多尺度特征
交叉融合
输送带
损伤检测
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职称材料
题名
输送带损伤多尺度特征交叉融合检测方法
被引量:
1
1
作者
屈鼎然
乔铁柱
庞宇松
机构
太原理工大学新型传感器与智能控制教育部重点实验室
太原理工大学物理与光电工程学院
荷兰代尔夫特理工大学机械海事和材料工程学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第24期169-174,共6页
基金
NSFC-山西煤基低碳联合基金(U1810121)
2020年中央引导地方科技发展资金项目(YDZX20201400001796)资助。
文摘
基于图像或声音的单信号输送带纵向撕裂的检测方法往往受光线和噪声影响较大,为了克服这种局限性,提出了一种多尺度特征交叉融合检测方法。首先利用Log-Mel特征提取算法将一维声音信号转化为二维谱图;然后搭建双输入神经网络对图像与声谱图同时进行特征提取以及多尺度特征交叉融合;最后根据融合后特征通过损失函数判定损伤分类。经实验该方法的检测准确率、划痕和纵向撕裂的灵敏度分别可以达到97.37%、96.53%和98.67%,分别比现有的视听决策级融合检测方法提高了7.04%、6.96%和6.4%。因此,该方法能够更好地满足输送带损伤检测的可靠性要求。
关键词
视听
多尺度特征
交叉融合
输送带
损伤检测
Keywords
audio-visual
multiscale feature
signal fusion
conveyor belt
damage detection
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
输送带损伤多尺度特征交叉融合检测方法
屈鼎然
乔铁柱
庞宇松
《电子测量技术》
北大核心
2021
1
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