一种道路裂缝检测的变尺度VS-UNet模型

为解决目前现有的图像分割算法存在检测精度低、对裂缝检测缺乏针对性等问题,采用多尺度特征融合方法,提出一种扩展LG Block模块Extend-LG Block,其由多个并行不同膨胀率的空洞卷积组成.通过参数可调节分支数量和空洞卷积膨胀率,从而改变其感受野大小,进而提取和融合不同尺度的裂缝特征.对比在深层使用多尺度特征融合模块的网络以及使用固定尺度结构进行多尺度特征融合的网络的优劣,提出一种变尺度结构的UNet模型VS-UNet,使用多个不同参数的Extend-LG Block替换UNet网络中的基本卷积块.该结构在网络浅层进行多尺度特征融合,多尺度特征融合模块提取的尺度随网络层加深逐渐减少.此结构在加强图像的细节特征提取能力的同时保持原有的抽象特征提取能力,还可避免网络参数的增加.在DeepCrack数据集以及CFD数据集上进行实验验证,结果表明,相较于其他两种结构和方法,提出的变尺度结构的网络在有更高检测精度的同时,在可视化实验对比上对各种大小的裂缝有更好的分割效果.最后与其他图像分割算法进行对比,各项指标与UNet相比均有一定程度提升,证明了网络改进的有效性.研究结果可为进一步提升道路裂缝检测效果提供参考.

基于改进U-net的少样本煤岩界面图像分割方法

煤岩图像语义分割技术是煤岩界面识别的重要研究方向,现有的语义分割模型通常依赖于大样本数据集进行训练,然而目前已标注的煤岩图像数据样本难以获取,并且缺乏公开数据集。针对以上问题,提出了一种基于改进U-net模型的样本煤岩界面图像分割模型。将裁剪后具有更强特征提取能力且结构上更为简单的VGG16替换U-net的原始骨干特征提取网络,提升对图像信息的特征提取能力并获得更快的训练速度,在U-net网络的跳跃连接和解码器上采样部分引入注意力机制模块,对提取的特征层进行处理,提升模型对煤岩界面图像关键特征的提取能力,提高分割精度。使用迁移学习方法对改进的模型进行预训练,提高模型泛化能力同时避免过拟合,使模型更适用于小样本数据集训练。通过使用自制的煤岩界面数据集对所改进的网络模型性能进行验证,并将该模型与经典Unet、DeepLabv3+、PspNet、HrNet网络模型进行了对比。试验结果表明:在同样使用由125幅煤岩界面图片构建的小样本数据集进行训练的情况下,所提改进模型相较于经典U-net模型在分割精确度和检测效率方面都有显著提升,模型精确度提高了1.84%,平均交并比提高了5.34%,类别平均像素准确率提高了0.48%,检测速度增幅为5.3%。同时,与其他网络模型相比,所提改进模型在小样本煤岩界面图像的语义分割中优势显著,表明所提改进思路的有效性。

一种改进U-Net网络的心电图分类算法研究

基于CPSC-2018十二导联数据,提出了一种U-Net网络和注意力机制结合的心电图分类算法。首先,针对数据集数据长度长短不一的问题,对数据进行等长处理和归一化处理。然后,利用U-Net网络中跳层连接和编码解码方式,对预处理后较长的数据进行处理。在U-Net网络解码的最后一层加入注意力机制对抗噪声,提升模型的有效信息关注度和准确性。最后,利用CPSC-2018数据集进行验证。实验结果表明:所提模型能够取得较好的分类效果,识别房颤(AF)和右束支传导阻滞(RBBB)心律失常的精准率、召回率、F1值都可以达到90%以上,平均F1值可以达到82.5%。

基于改进U-Net的根系表型参数测量系统

为解决背景噪声干扰下,从微根管采集的原位根系图像中难以直接提取准确的表型参数问题,提出一种基于改进U-Net的微根管根系表型参数测量系统。在U-Net网络中引入优化后的空洞空间金字塔池化模块(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)和高效通道注意力模块(Efficient Channel Attention,ECA),增大感受野,提升模型捕捉根系细节特征的能力,获取精确的根系分割图像。结果表明,改进的U-Net模型平均交并比和平均像素精度分别为87.07%和91.85%,相较原始U-Net分别提高了2.49%和2.3%。与WinRHIZO根系分析软件测量值相比,根长度和面积决定系数分别为0.951 8和0.984 9,Spearman相关系数分别为0.972 5和0.975 7,可以实现根系长度和面积的准确测量。

基于YOLOv7的木材缺陷检测模型Wood-Net的研究

为改善利用人工方式识别木材缺陷存在的效率低、人工成本高的问题,同时实现在木材加工过程中使用新兴方式对不同的缺陷进行快速准确检测以提高木材利用率,针对现有的目标检测网络在木材缺陷检测方面存在诸如检测精度低、报错率高以及识别种类少等局限,设计了用于木材缺陷检测的深度学习网络Wood-Net。Wood-Net将注意力机制ECA(efficient channel attention module)引入YOLOv7的主干网络,以便更好地区分木材缺陷之间的细微差别;将ECA与Res2Net结合后形成ECA-Res2Net模块,ECA-Res2Net模块克服了单纯的Res2Net跨通道交流能力不足的问题,增强了网络对更细粒度特征的提取能力;将ECA-Res2Net模块与SPPCSPC(spatial pyramid pooling and channel spatial pyramid convolution)并联形成ResSPPCSPC模块,增加了描述图像本身特征数量的能力,由此构成新方法Wood-Net。本研究将准确度、召回值、mAP@0.5以及mAP@0.5∶mAP@0.95 4个数值作为系统性能的评价指标。利用自建数据集训练Wood-Net,得到试验数据。试验结果表明:Wood-Net模型比基准模型YOLOv7在木材优选上精确率提高了4.52%,mAP@0.5∶mAP@0.95提高了6.62%;比基准模型YOLOv5s在木材优选上精确率提高了6.79%,mAP@0.5∶mAP@0.95提高了5.67%。ECA注意力机制能够有效提升E-ELAN的通道间信息交互能力;Res2Net模块具有很强的细粒度特征提取能力,在网络中引入Res2Net模块后,网络各项性能指标收敛速度快,在Res2Net中加入ECA后能够使单纯的Res2Net考虑多通道特征之间的关系,完成信息融合,提高检测性能。

基于身份认证的BACnet/IP分析与改进

为了解决BACnet/IP身份认证存在多种可攻击漏洞和密钥泄露带来的安全问题,提出了一种安全增强的BACnet/IP-SA协议认证方案。研究协议身份认证消息流模型,基于着色Petri网理论和CPNTools对身份认证消息流建模,采用Dolev-Yao攻击者模型和形式化分析方法对BACnet/IP进行安全性分析,发现协议漏洞并提出改进方案。BACnet/IP-SA协议使用设备的伪身份来保护真实身份信息,使用PUF响应进行认证,通过多信息集合的验证值来验证端身份的真实性并生成会话密钥。结合BAN逻辑和非形式化方法,对协议的安全性进行了证明。实验结果表明,所提方案能有效抵抗多类攻击和密钥泄露带来的安全威胁,在减少计算开销的同时增强了协议身份认证的安全性。

基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法

利用有限元方法对几何结构复杂的电机和变压器进行磁场分析,存在仿真时间长且无法复用的问题。因此,该文提出一种基于残差U-Net和自注意力Transformer编码器的磁场预测方法。首先建立永磁同步电机(PMSM)和非晶合金变压器(AMT)有限元模型,得到深度学习训练所需的数据集;然后将Transformer模块与U-Net模型结合,并引入短残差机制建立ResUnet-Transformer模型,通过预测图像的像素实现磁场预测;最后通过Targeted Dropout算法和动态学习率调整策略对模型进行优化,解决拟合问题并提高预测精度。计算实例证明,ResUnet-Transformer模型在PMSM和AMT数据集上测试集的平均绝对百分比误差(MAPE)均小于1%,且仅需500组样本。该文提出的磁场预测方法能减少实际工况和多工况下精细模拟和拓扑优化的时间和资源消耗,亦是虚拟传感器乃至数字孪生的关键实现方法之一。

改进注意力机制嵌入PR-Net模型的水稻病害识别仿真

针对现有的CNN模型在水稻叶部病害的识别中准确率较低的问题,提出了一种结合并行结构和残差结构的混合卷积神经网络模型PRC-Net(parallel residual with coordinate attention network)。引入并行结构,提高卷积的感受野;结合残差结构,使特征信息完整的连续传递;在骨干模型PR-Net中嵌入改进的空间注意力机制,增强对不同尺度病斑特征信息的凝聚程度;为进一步提升病害识别的准确率,并减少模型的训练时间和推理时间,通过改变加权方式对模型结构进行优化。仿真结果表明:与InceptionResNetV2等分类模型相比,PRC-Net具有更少的训练参数、更短的训练时间和更高的识别精度,性能优于其他作物病害识别模型。

基于AttentionR2U-net的岩石(体)关键节理智能识别与参数提取

针对岩石(体)表面复杂节理网中关键节理的智能识别与参数提取问题,提出一种基于AttentionR2U-net网络与节理几何特征模型耦合识别的方法.在R2U-net网络的基础上引入注意门(attentiongate)改进网络,通过定性与定量的方法对边坡节理图像和混凝土、龟裂土、常见脆性岩石裂隙图像的识别结果分别作准确性及泛化能力检验;利用AttentionR2U-net网络耦合节理几何特征的方法识别关键节理,提取原始节理和关键节理的几何参数并对其迹长、面积及倾角作差异性分析.研究结果表明:针对岩石(体)节理识别,本文算法的Dice相似系数从U-net网络的0.965提升至0.990,且明显优于传统算法,故本文算法在岩石(体)节理识别上具有更强的可靠性与优越性;针对混凝土、龟裂土和大理岩、花岗岩、砂岩等脆性岩石裂隙的识别,本文算法的Dice相似系数均在0.953以上,故本文算法具有较强的泛化能力.与原始节理网络相比,关键节理网络优势迹长由0.732m显著增大至1.835m,节理倾角分布形式和优势倾角组均不变,优势迹长和倾角的节理占比均显著增大.

基于GAN和MS-ResNet的房颤自动检测模型

房颤是一种常见的心律失常疾病,针对现有研究工作大多依赖于单尺度信号段而忽略了不同尺度下潜在的互补信息和数据不平衡问题导致诊断性能下降的问题,提出了一种新颖的基于生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)和多尺度残差网络(multiscale residual net, MS-ResNet)的房颤自动检测模型,该网络使用GAN合成具有高形态相似性的单导联心电数据来解决数据的隐私和不平衡问题。同时,设计了MS-ResNet特征提取策略,从不同尺度提取不同大小信号段的特征,从而有效地捕捉P波消失和RR间期不规则特征。该模型联合这两种策略不仅为房颤自动检测生成高质量心电图(electrocardiogram,ECG)数据,还可以利用多尺度网格提取不同波之间的时序特征。在PhysioNet Challenge2017公开ECG数据集上以及平衡后的数据集上评估了MS-ResNet的性能,并将其与现有的房颤分类模型进行了比较。实验结果表明,MS-ResNet在平衡后的数据集上平均F1值和精确率分别达到0.914 1和91.56%,与不平衡数据集相比,F1提高了4.5%,精确率提高了3.5%。

面向青花瓷碎片图像的U-Net++拼接网络

针对现有图像拼接方法存在拼接处伪影以及非重叠区域内容失真,导致较低的准确性和鲁棒性的问题,提出一种基于U-Net++消除伪影的青花瓷碎片图像拼接方法.首先估计待拼接图像单应性矩阵;然后将单应性矩阵应用于结构拼接阶段,得到图像粗拼接结果;最后以图像粗拼接结果作为先验信息,在内容校正阶段改进现有的U-Net,利用U-Net++细化粗拼接结果,得到最终图像精确拼接.以青花瓷碎片图像数据集与相关经典方法进行实验的结果表明,在3个评价指标中,所提方法的峰值信噪比提高约13%,均方根误差降低约33%,均方误差降低57%左右;该方法具有较小的误差比,不仅能够提高图像拼接质量,而且表现出较好的鲁棒性.

用于颈部超声图像的SED-UNet分割方法研究

超声图像作为目前常用的医疗诊断手段之一,人工判读超声图像很大程度上依赖于医生主观经验知识,耗时耗力,难以满足快速、批量的临床诊断需求,因此提出了一种基于深度学习和可变形卷积U-Net的图像分割模型SED-UNet。用可变形卷积结合BN和Dropout层对原网络的卷积运算进行优化改进,提升网络收敛性、增加网络模型的鲁棒性、提升模型的训练效率,用SENet模块在解码阶段的跳跃连接处进行优化改进,提升分割准确率,进而构建适用于颈部超声图像分割的卷积神经网络模型。测试结果表明,提出的SED-UNet模型在颈部超声图像的自动分割方面性能良好,F1系数、精确率、MIoU参数相比传统U-Net结构分别提升了3.94%、7.61%、7.15%,从客观评价指标上达到了较好的分割效果。

基于改进SE-Net和深度可分离残差的高光谱图像分类

针对目前常见的用于高光谱图像分类的卷积神经网络参数数量多,训练时间长,对样本数量依赖性大的问题,提出一种适用于有限训练样本条件下基于改进压缩激活网络和深度可分离残差的分类网络MDSR&SE-Net.首先使用主成分分析对原始高光谱图像进行通道降维,然后通过三维卷积神经网络连接多特征残差结构,同时嵌入改进的SE模块提取高光谱图像的空间和光谱细节特征,最后将提取到的特征数据输入Softmax分类器激活分类.为了使网络更加轻量,通过在残差结构中使用深度可分离卷积和引入全局平均池化减少参数数量.实验结果显示,使用有限训练样本在三种常见高光谱数据集上总体分类精度均达到99%以上.

基于U-net神经网络的油浸式变压器绕组流-热耦合快速计算

该文针对采用传统数值方法进行大型油浸变压器绕组温升仿真时间较长的问题,提出一种基于U-net神经网络训练的快速计算方法,可以迅速地预测变压器绕组温升及热点。首先,根据流热耦合原理筛选输入变量,并运用流热耦合方法计算不同工况下的输出结果,并将之制作成训练集和测试集。同时,详细讨论3个对网络训练影响最显著的超参数;其次,将归一化后的训练集输入U-net神经网络进行训练,并设置超参数最佳组合;最后,将预测集输入训练好的模型进行预测计算及反归一化操作,预测绕组热点与Fluent仿真结果相差仅0.44 K,单次仿真时间从200 s缩短为0.07 s。预测结果与实验温度平均误差最大为2.31 K,最小为0.98 K,预测方差为0.31左右。结果表明:该方法可用于快速获得油浸式变压器绕组的温度及热点,可满足变压器温度热点数字孪生的实时性仿真要求。

基于CBAM VGG16-UNet语义分割模型的建筑物提取研究

针对在遥感影像建筑物提取中常常出现“漏检”“错检”“空洞”等问题,提出了融合双注意力机制的CBAM VGG16-UNet网络,用于建筑物提取研究。基于U-Net网络架构,在下采样部分,用VGG16前5个卷积块代替U-Net网络的编码器部分,在上采样的每个特征融合时引入双注意力机制CBAM,并用双线性插值代替U-Net的转置卷积。使用WHU建筑物数据集以及贵阳建筑物数据集进行了模型验证,与Mobile-UNet、U-Net、VGG16-UNet 3种建筑物提取网络模型进行对比分析。实验表明,CBAM VGG16-UNet在WHU建筑物数据集上精准率、召回率、F1-score、IoU达到了94.90%,95.46%,95.18%,90.80%,在贵阳建筑物数据集上精准率、召回率、F1-score、IoU达到了77.53%,84.46%,80.85%,67.85%,均优于3种对比模型。为解决建筑物提取常见问题提供了新思路,具有一定的工程应用价值。

基于改进AOD-Net的图像去雾算法

为了更好解决图像去雾后颜色失真、去雾不彻底和耗时等问题,提出了一种基于改进AOD-Net的图像去雾算法。首先,在原有的卷积模块中引入残差连接,并保留了第二个特征融合层第一层的特征信息,以增强网络的特征提取能力。其次,在第三个特征融合层后引入注意力模块,强化雾图中的关键特征信息,抑制无关背景干扰。最后,采用新的复合损失函数进行训练。实验结果表明,改进算法在公共数据集上的峰值信噪比提高了3.8 dB,结构相似性达到了93.6%。相较于其他去雾算法,该算法在去雾精度和处理效率方面均表现出色。

“NET三维联动”产教融合外语人才培养中的课程思政实施路径

“NET三维联动”产教融合应用型外语人才培养模式,可通过“课内与课外、学校与企业、校内导师与企业导师”三维联动,将课程思政教育和外语专业实践能力培养从课堂延展到课外活动、社会实践、企业服务,建立网络资源库(Network),向合作企业开展志愿外语翻译服务(Enterprise),校内外双导师(Tutor)共同培养应用型外语人才。

基于改进U-Net模型的遥感影像道路提取方法研究

针对高分辨率遥感影像背景信息复杂,道路提取难度大,自动化程度低等问题,论文提出了一种改进的U-Net的道路提取方法。首先,编码器使用VGG16网络结构替代原始U-Net编码器结构;然后,在每个编码器和解码器块后加入特征压缩激活模块(SENet)增强网络特征学习能力;最后,使用Dice损失函数和二分类交叉熵损失函数复合的损失函数进行训练,减轻了道路提取任务中的样本不平衡问题。在Massachusetts Road数据集上的结果表明,改进后的算法对道路提取结果得到了有效的提升。所提方法在测试集上的精确度、召回率、F1-score和mIoU评价指标分别达到82.5%、77.8%、80.0%及82.1%,在测试影像中对错综交叉的道路具有更好的识别效果。

基于改进Faster R-CNN与U-Net算法的桥梁病害识别与量化方法

为实现桥梁病害检测的自动化,对基于图像处理技术的混凝土桥梁表观病害的智能识别和尺寸确定方法展开研究.提出基于改进Faster R-CNN算法的病害识别方法,利用K均值聚类和遗传算法对区域候选网络锚框进行优化设计;以裂缝预测区域为基础,提出ResNet34结合U-Net的裂缝形态提取方法,并结合裂缝形态学研究了裂缝像素宽度和长度的确定方法.结果表明:锚框优化设计可改进Faster R-CNN算法的表观病害识别效果,5类常见病害的预测准确率、召回率、平均精确率分别由68.40%、69.87%、74.64%提升到85.40%、83.59%、83.72%;利用病害预测框,结合改进U-Net算法的裂缝像素尺寸计算,可实现裂缝病害尺寸的自动测量;基于改进Faster R-CNN和改进U-Net的方法可实现混凝土桥梁常见病害的智能识别和尺寸量化,从而提高桥梁病害检测效率并促进桥梁技术状况评定的智能化.

基于UNet3+生成对抗网络的视频异常检测

为解决传统视频异常检测方法在不同场景下多尺度特征提取不完全的问题,提出两种方法:一种是用于简单场景的基于UNet3+的生成对抗网络方法(简称U3P^(2)),另一种是用于复杂场景的基于UNet++的生成对抗网络方法(简称UP^(3))。两种方法分别对连续输入的视频帧生成预测,引入多种损失函数和光流模型学习其外观与运动信息,通过计算AUC进行性能评估。U3P^(2)方法以6.3 M参数量在Ped2数据集的AUC提升约0.6%,而UP^(3)方法在Avenue数据集的AUC提升约0.8%,验证其能够有效应对不同场景下的异常检测任务。