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基于注意力机制和可变形卷积的路面裂缝检测
被引量:
1
1
作者
隆涛
董安国
刘来君
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S01期392-397,共6页
针对较复杂背景下路面裂缝检测问题,由于基于深度学习的图像分割算法检测效果不甚理想,以及裂缝图像自身像素类别不平衡,提出了一种基于注意力机制和可变形卷积的路面裂缝检测网络,该网络基于编码-解码结构进行构建。为了解决较为复杂...
针对较复杂背景下路面裂缝检测问题,由于基于深度学习的图像分割算法检测效果不甚理想,以及裂缝图像自身像素类别不平衡,提出了一种基于注意力机制和可变形卷积的路面裂缝检测网络,该网络基于编码-解码结构进行构建。为了解决较为复杂背景裂缝检测困难的问题,首先,由可变形卷积提升网络对不同形状裂缝线性特征的学习能力;其次,使用密集连接机制强化特征信息;然后,在解码阶段采用转置卷积和桥接方式与编码阶段特征逐步融合,并结合多级特征融合的思想,提高网络的检测精度;最后,引入注意力模块(SimAM),在不增加网络参数的前提下,更加关注目标特征的提取,抑制背景特征。在两个公开裂缝数据集上进行实验来验证该算法的有效性,实验结果表明,该算法的各项性能评价指标均优于对比算法,BCrack数据集的平均像素精度、平均交并比分别达到92.12%和84.79%,CFD数据集的平均像素精度、平均交并比分别达到91.02%和74.75%,在复杂背景裂缝检测下表现良好,可应用于路面维修工程。
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关键词
裂缝检测
编码-解码结构
可变形卷积
密集连接机制
注意力模块
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职称材料
基于DA-Attention U-Net编码-解码结构的浮选矿浆相气泡图像分割
2
作者
徐宏祥
李神舟
徐培培
《有色金属(选矿部分)》
CAS
2024年第6期106-115,131,共11页
浮选矿浆相气泡图像是采集自浮选槽内部矿浆溶液中的图像数据,与浮选泡沫相图像数据相比视觉特征显著不同。针对使用特殊设备从浮选槽矿浆溶液中原位采集的气泡图像数据,提出了一种基于DA-Attention U-Net编码-解码结构的气泡分割模型...
浮选矿浆相气泡图像是采集自浮选槽内部矿浆溶液中的图像数据,与浮选泡沫相图像数据相比视觉特征显著不同。针对使用特殊设备从浮选槽矿浆溶液中原位采集的气泡图像数据,提出了一种基于DA-Attention U-Net编码-解码结构的气泡分割模型。模型以U-Net为基础,引入CBAM模块并依据Residual残差连接思想改进模块结构,使模型同时具有通道注意力和空间注意力的优点,给予包含气泡的前景区域更大权重,减少因下采样次数多导致的信息丢失;引入ASPP模块并基于Dense密集连接思想进行改进,从多尺度提取气泡特征及整合前后特征层信息;并在完成气泡分割的基础上使用热力图与显著图对分割结果进行分析。研究结果表明,与原始U-Net相比,所提模型对气泡图像分割效果更优,训练损失、Dice系数降低了0.416、0.2,分别达到了0.015、0.12,MIoU精度值、F1_Score值提升了0.331、0.229,分别达到了0.952、0.985,并通过消融试验验证了各模块有效性。该模型对气泡图像的精确分割,可为后续提取气泡特征奠定基础,对于未来将矿浆相气泡特征信息用于浮选过程智能控制,具有重要意义。
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关键词
浮选矿浆相气泡
语义分割
密集连接机制
注意力集中
机制
浮选过程智能控制
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职称材料
基于改进HRNet的单幅图像苹果果树深度估计方法
被引量:
4
3
作者
龙燕
高研
张广犇
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第23期122-129,共8页
针对苹果自动采收获取深度信息的实际需求,以及目前单幅图像深度估计算法存在的空间分辨率低和边缘模糊问题,提出一种基于改进高分辨率网络(High-Resoultion Net,HRNet)的单幅图像苹果果树深度估计模型。首先基于HRNet构建多分支并行的...
针对苹果自动采收获取深度信息的实际需求,以及目前单幅图像深度估计算法存在的空间分辨率低和边缘模糊问题,提出一种基于改进高分辨率网络(High-Resoultion Net,HRNet)的单幅图像苹果果树深度估计模型。首先基于HRNet构建多分支并行的编码器网络,提取多尺度特征,并通过引入密集连接机制强化特征传递过程中的连续性;为了减少冗余特征造成的噪声干扰,使用卷积注意力模块在通道及像素层级对融合特征进行重标定,强化特征图结构信息。在解码器网络中,使用条纹细化模块自适应地优化特征图的边界细节信息,突出边缘特征,改善边缘模糊问题,最后经上采样生成深度图。在NYU Depth V2公共数据集和果树深度数据集上进行试验。试验结果表明,引入密集连接机制,添加卷积注意力模块、条纹细化模块均能提升模型性能。提出的改进HRNet网络在果树深度数据集上的平均相对误差、均方根误差、对数平均误差、深度边缘准确误差和边缘完整性误差分别为0.123、0.547、0.051、3.90和10.59,在1.25、1.252、1.253阈值下的准确率分别达到了0.850、0.975、0.993;在主观视觉上,改进HRNet网络生成的深度图有清晰的边缘以及较多的纹理细节。该方法在客观指标和主观效果上均有良好的表现。
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关键词
图像处理
深度学习
苹果果树
单幅图像深度估计
密集连接机制
卷积注意力模块
条纹细化模块
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职称材料
改进的残差网络及其在滚动轴承早期故障诊断中的应用
4
作者
陶洁
尹石磊
+2 位作者
吴小明
赵志磊
邱海文
《湖南工程学院学报(自然科学版)》
2024年第2期22-30,共9页
基于残差网络的滚动轴承故障诊断已经取得一定的成果,但传统的残差网络只能将输入信号进行自下而上的单向特征提取,如果当前层丢失信号中的有用信息,后续层将无法弥补丢失的信息.特别是滚动轴承发生早期微弱故障时,故障特征容易被噪声...
基于残差网络的滚动轴承故障诊断已经取得一定的成果,但传统的残差网络只能将输入信号进行自下而上的单向特征提取,如果当前层丢失信号中的有用信息,后续层将无法弥补丢失的信息.特别是滚动轴承发生早期微弱故障时,故障特征容易被噪声所掩盖.如何利用残差网络,充分提取滚动轴承早期故障特征,是一个亟待解决的问题.为此,本文提出一种具有密集连接机制(dense connection residual network,DRN)的新型残差网络.在DRN中,每个隐藏层都与输入信号建立有向连接,再利用通道级联算法,将输入信号和每个隐藏层特征进行重构,从而修复深层模型中遗漏的有用信息,获得更完整的故障特征.在XJTU-SY数据集上进行实验,当信噪比达到0 dB、-1 dB、-2 dB、-3 dB、-4 dB时,DRN的准确率均保持在95%以上,说明该方法具有较好的鲁棒性.
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关键词
残差网络
密集连接机制
通道级联算法
特征重构
轴承早期故障诊断
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职称材料
题名
基于注意力机制和可变形卷积的路面裂缝检测
被引量:
1
1
作者
隆涛
董安国
刘来君
机构
长安大学理学院
长安大学公路学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第S01期392-397,共6页
基金
陕西省重点产业创新链项目(2020ZDLGY09-09)
国家自然科学基金青年项目(12001057)。
文摘
针对较复杂背景下路面裂缝检测问题,由于基于深度学习的图像分割算法检测效果不甚理想,以及裂缝图像自身像素类别不平衡,提出了一种基于注意力机制和可变形卷积的路面裂缝检测网络,该网络基于编码-解码结构进行构建。为了解决较为复杂背景裂缝检测困难的问题,首先,由可变形卷积提升网络对不同形状裂缝线性特征的学习能力;其次,使用密集连接机制强化特征信息;然后,在解码阶段采用转置卷积和桥接方式与编码阶段特征逐步融合,并结合多级特征融合的思想,提高网络的检测精度;最后,引入注意力模块(SimAM),在不增加网络参数的前提下,更加关注目标特征的提取,抑制背景特征。在两个公开裂缝数据集上进行实验来验证该算法的有效性,实验结果表明,该算法的各项性能评价指标均优于对比算法,BCrack数据集的平均像素精度、平均交并比分别达到92.12%和84.79%,CFD数据集的平均像素精度、平均交并比分别达到91.02%和74.75%,在复杂背景裂缝检测下表现良好,可应用于路面维修工程。
关键词
裂缝检测
编码-解码结构
可变形卷积
密集连接机制
注意力模块
Keywords
Crack detection
Encoder-decoder structure
Deformable convolutional
Dense connection mechanism
Attention module
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于DA-Attention U-Net编码-解码结构的浮选矿浆相气泡图像分割
2
作者
徐宏祥
李神舟
徐培培
机构
中国矿业大学(北京)化学与环境工程学院
北矿机电科技责任有限公司
矿冶科技集团有限公司
出处
《有色金属(选矿部分)》
CAS
2024年第6期106-115,131,共11页
基金
国家重点研发计划项目(20212902702)。
文摘
浮选矿浆相气泡图像是采集自浮选槽内部矿浆溶液中的图像数据,与浮选泡沫相图像数据相比视觉特征显著不同。针对使用特殊设备从浮选槽矿浆溶液中原位采集的气泡图像数据,提出了一种基于DA-Attention U-Net编码-解码结构的气泡分割模型。模型以U-Net为基础,引入CBAM模块并依据Residual残差连接思想改进模块结构,使模型同时具有通道注意力和空间注意力的优点,给予包含气泡的前景区域更大权重,减少因下采样次数多导致的信息丢失;引入ASPP模块并基于Dense密集连接思想进行改进,从多尺度提取气泡特征及整合前后特征层信息;并在完成气泡分割的基础上使用热力图与显著图对分割结果进行分析。研究结果表明,与原始U-Net相比,所提模型对气泡图像分割效果更优,训练损失、Dice系数降低了0.416、0.2,分别达到了0.015、0.12,MIoU精度值、F1_Score值提升了0.331、0.229,分别达到了0.952、0.985,并通过消融试验验证了各模块有效性。该模型对气泡图像的精确分割,可为后续提取气泡特征奠定基础,对于未来将矿浆相气泡特征信息用于浮选过程智能控制,具有重要意义。
关键词
浮选矿浆相气泡
语义分割
密集连接机制
注意力集中
机制
浮选过程智能控制
Keywords
flotation pulp phase bubbles
semantic segmentation
dense connection mechanism
attention focus mechanism
intelligent control of flotation process
分类号
TD923 [矿业工程—选矿]
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职称材料
题名
基于改进HRNet的单幅图像苹果果树深度估计方法
被引量:
4
3
作者
龙燕
高研
张广犇
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
农业农村部农业物联网重点实验室
陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第23期122-129,共8页
基金
陕西省重点研发计划一般项目—农业领域(2020NY-144)。
文摘
针对苹果自动采收获取深度信息的实际需求,以及目前单幅图像深度估计算法存在的空间分辨率低和边缘模糊问题,提出一种基于改进高分辨率网络(High-Resoultion Net,HRNet)的单幅图像苹果果树深度估计模型。首先基于HRNet构建多分支并行的编码器网络,提取多尺度特征,并通过引入密集连接机制强化特征传递过程中的连续性;为了减少冗余特征造成的噪声干扰,使用卷积注意力模块在通道及像素层级对融合特征进行重标定,强化特征图结构信息。在解码器网络中,使用条纹细化模块自适应地优化特征图的边界细节信息,突出边缘特征,改善边缘模糊问题,最后经上采样生成深度图。在NYU Depth V2公共数据集和果树深度数据集上进行试验。试验结果表明,引入密集连接机制,添加卷积注意力模块、条纹细化模块均能提升模型性能。提出的改进HRNet网络在果树深度数据集上的平均相对误差、均方根误差、对数平均误差、深度边缘准确误差和边缘完整性误差分别为0.123、0.547、0.051、3.90和10.59,在1.25、1.252、1.253阈值下的准确率分别达到了0.850、0.975、0.993;在主观视觉上,改进HRNet网络生成的深度图有清晰的边缘以及较多的纹理细节。该方法在客观指标和主观效果上均有良好的表现。
关键词
图像处理
深度学习
苹果果树
单幅图像深度估计
密集连接机制
卷积注意力模块
条纹细化模块
Keywords
image processing
deep learning
apple tree
single image depth estimation
dense connection mechanism
convolutional block attention module
stripe refinement module
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
改进的残差网络及其在滚动轴承早期故障诊断中的应用
4
作者
陶洁
尹石磊
吴小明
赵志磊
邱海文
机构
湖南科技大学计算机科学与工程学院
出处
《湖南工程学院学报(自然科学版)》
2024年第2期22-30,共9页
基金
湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ30265、2022JJ90003、2022JJ90012)
湖南省教育厅科研资助项目(22C0262)。
文摘
基于残差网络的滚动轴承故障诊断已经取得一定的成果,但传统的残差网络只能将输入信号进行自下而上的单向特征提取,如果当前层丢失信号中的有用信息,后续层将无法弥补丢失的信息.特别是滚动轴承发生早期微弱故障时,故障特征容易被噪声所掩盖.如何利用残差网络,充分提取滚动轴承早期故障特征,是一个亟待解决的问题.为此,本文提出一种具有密集连接机制(dense connection residual network,DRN)的新型残差网络.在DRN中,每个隐藏层都与输入信号建立有向连接,再利用通道级联算法,将输入信号和每个隐藏层特征进行重构,从而修复深层模型中遗漏的有用信息,获得更完整的故障特征.在XJTU-SY数据集上进行实验,当信噪比达到0 dB、-1 dB、-2 dB、-3 dB、-4 dB时,DRN的准确率均保持在95%以上,说明该方法具有较好的鲁棒性.
关键词
残差网络
密集连接机制
通道级联算法
特征重构
轴承早期故障诊断
Keywords
residual network
dense connection mechanism
channel cascade aggregation
feature repair
early fault diagnosis of bearing
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制和可变形卷积的路面裂缝检测
隆涛
董安国
刘来君
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于DA-Attention U-Net编码-解码结构的浮选矿浆相气泡图像分割
徐宏祥
李神舟
徐培培
《有色金属(选矿部分)》
CAS
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于改进HRNet的单幅图像苹果果树深度估计方法
龙燕
高研
张广犇
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
下载PDF
职称材料
4
改进的残差网络及其在滚动轴承早期故障诊断中的应用
陶洁
尹石磊
吴小明
赵志磊
邱海文
《湖南工程学院学报(自然科学版)》
2024
下载PDF
职称材料
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