非线性时空正则化的相关滤波目标跟踪算法

针对目标跟踪过程中跟踪模型容易漂移,以及对于多样性形态变化的目标不能进行鲁棒跟踪的问题,结合生物视觉感知规律提出了非线性时空正则化的相关滤波目标跟踪算法。在目标函数中提出贴近人类视觉感知幂定律的非线性滤波更新的时间正则项,相比于时空正则相关滤波器(spatial-temporal regularized correlation filters,STRCF)中固定的时间正则项,非线性滤波更新的时间正则项可以根据跟踪的时间变化进行自适应更新,同时采用交替乘子法降低算法复杂度。提取非线性的梯度方向直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征,使用符合生物映射的对数极坐标进行尺度适应。根据最大响应值与平均峰值相关能量的关系进行遮挡异常检测,降低模型漂移的机率,增强算法的抗遮挡能力。实验结果表明,该算法在OTB2015数据集上的精确率和成功率分别达到89.8%和83.3%,该算法相比于STRCF在精确率上提升了2.5%,在成功率上提升了3.2%,在OTB2013与OTB2015数据集上的11种属性的分类对比中,该算法在旋转、低分辨率、背景杂乱、光照变化等因素干扰下的目标跟踪中具有较高的精确率和较强的鲁棒性。

基于阵列声波测井的井下多尺度压裂效果评价方法

为有效监测水力压裂效果、提高储层压裂效果评价精度,基于阵列声波测井资料的井下压裂效果评价方法,采用反射斯通利波提取和成像技术定量表征近井筒压裂缝,建立适用于测井观测系统的叠前深度偏移成像算法,以实现远井压裂缝的高精度成像,形成了基于阵列声波测井的井下多尺度压裂效果评价方法,并在中国西部某油田X1水平井成功应用。研究表明,基于阵列声波测井资料评价的压裂缝发育程度与压裂液注入量呈正相关关系,并且压裂缝最为发育层段与地震蚂蚁体属性图中天然裂缝发育位置一致。基于阵列声波测井的井下压裂效果评价方法的提出,对表征井周数十米范围内不同尺度压裂缝的发育情况具有重要意义,对更好地发挥水力压裂技术对能源勘探开发行业的支撑作用具有一定指导意义。

基于改进DenseNet的固井质量评价新方法

为解决固井质量评价效率低、准确率不高的问题,提出一种基于改进的DenseNet卷积神经网络的评价方法。该方法通过增加多尺度卷积层可以同时获取固井质量特征图的大尺度和小尺度特征,从而提高感受野的覆盖范围,增强模型对不同尺度的适应能力;通过嵌入CBAM机制使模型在空间和通道两个维度上充分提取对评价任务有用的信息,增强模型对特征的关注能力和感知能力,提升评价结果的准确度以及模型的鲁棒性;同时,通过缩减网络层数减少模型参数的数量,提升模型的计算效率以及泛化能力。实验结果表明,测试集中的3类评价样本的准确率为95.86%,相比DenseNet-121提升了4.9百分点左右,且参数量显著减少;相比BP神经网络和支持向量机均提升了9百分点左右。从而揭示出,采用改进DenseNet模型实施固井质量评价的研究方案不仅是可行的,而且优于同类机器学习方法。

基于LOG滤波器的图像边缘检测算法的研究

边缘检测是图像处理技术研究中的一个重要领域。本文在深入分析LOG滤波器边缘检测方法及多尺度特性的理论基础上,提出了一种改进的算法,实验结果表明,该算法在计算量增加不大的基础上提高了检测精度。

一种改进的Log边缘检测算法

在分析传统Log边缘检测原理的基础上,针对高斯滤波器尺度因子的选取,引入高斯滤波空间尺度因子计算方法,提出了一种自适应的多尺度Log边缘检测算法,克服了传统Log算法的不足.实验结果表明,改进后的Log算法能有效抑制噪声,并能准确检测图像边缘信息.

结合视觉及方向尺度LoG算子的肺节点图像增强

针对医学X胸片影像对比度低,视觉效果差,不利于临床医师对X胸片肺部节点进行检诊的问题,在对X胸片肺部节点图像特点以及传统拉普拉斯高斯图像增强算子深入分析的基础上,提出一种基于视觉及方向尺度拉普拉斯高斯(Laplace of Gaussion,LoG)算子的医学X胸片肺结节增强方法。该方法是在传统拉普拉斯高斯滤波算子的基础上,通过对不同方向纹理引入不同算子尺度,并考虑视觉因素,进行视觉矫正实现的。实验表明,该文算法能有效增强X胸片肺部节点影像。与已有方法相比,该方法具有更好的增强效果。

用梯度LOG算子实现小目标实时跟踪

为提高复杂背景条件下小目标检测及跟踪的稳定性,提出了一种基于梯度LOG算子的光团目标检测跟踪算法。首先建立了梯度图像中小目标的成像模型,能够较好地适应背景光照变化。然后根据尺度空间的基本理论构造了一种针对该成像模型的目标检测算子,分析并证明了该算子具有尺度不变性的优点,设计并实现了基于梯度LOG算子的小目标跟踪方案,实验结果表明:梯度LOG算子能够较好地跟踪复杂背景中的光团目标,定位精度可达亚像素级,且具有计算量小,抗噪声能力强等优点。

基于音频特征的水车室工作状态异常检测

水电站的水车室包含轴承和顶盖等机械设备,受水力因素影响,水车室的异常工作会带来较大的安全隐患,基于大数据分析的精确维护对于水车室的可靠运行至关重要。针对水车室的异常工作状态,通过模型训练、特征工程和分类模型的开发等过程,采用STFT、Log-Mel、MFCC等方法对音频数据进行了预处理,建立了基于音频数据的异常检测模型,并对溪洛渡水电站水车室工作状态进行了异常检测。结果表明,Log-Mel方法具有有效性。研究结果不仅降低了异常检测的成本,还为水电机组的健康监测提供了参考。

基于特征融合的微电阻率成像测井空白带无监督填充方法

针对微电阻率电成像测井仪器的特点导致测井成像呈现规律性空白带的问题,本文提出一种融合多尺度多层级特征的无监督填充模型及全井段填充框架用于填充空白带。填充模型采用UNet架构,利用非空白带区域电阻率数据自身的统计先验基于MAE损失进行无监督训练填充,主要通过以下2个措施对传统UNet进行改进:在编码器中引入MSR-Conv,提升单层网络的多尺度表征能力;在编解码特征连接环节引入多层级编码特征融合模块与信息引导模块,丰富上采样的特征尺度,减少解码过程中的信息丢失。实验结果表明:相较UNet,本文所提模型在自然场景数据集上的视觉效果与客观指标均有明显提升,其中PE降低了19.03%,SSIM提升了2.9%,PSNR提升了4.66%。全井段填充框架应用填充模型分段训练填充空白带电阻率数据后再合并,实现端到端填充单口井的微电阻率成像测井空白带,填充结果具有一定的鲁棒性,贴合实际生产场景。

煤层扩径段CSU声速测井响应特征研究

声速测井广泛应用于煤田油气田勘探以及工程地质等领域,在实际测井工作中,测量结果受多种因素影响与真实值存在较大偏差。利用COMSOL Multiphysics软件对CSU声速测井响应特征进行数值模拟研究,设计出二维轴对称竖井测井模型,验证了CSU声波时差曲线受煤层不同扩径规模、煤层厚度变化等因素的影响。结果表明,CSU声速测井的声波时差曲线不受煤层扩径段边界影响,两接收换能器所处地层即为探测目标,探测结果为目标体加权值,薄煤层探测须层厚核正,为声速测井提供了重要解释依据。

Log算子标度随机场（英文）

在这篇文章中,我们给出了算子标度稳定随机场的一个对数表示,特别的,它包含了一类Log-分数稳定运动{△_(log)(x),x≥0}.同时我们还考察了它的相关的样本轨道的正则性.

深度学习在木材加工领域的研究进展

随着木材加工自动化的快速发展,深度学习技术已在木材加工领域得到运用,它的引入对木材加工企业转型升级、向着智能制造方向发展具有重要意义。概述了深度学习在木材加工领域的研究进展和具体应用,首先介绍了自编码器、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络、递归神经网络以及ViT 6种典型深度学习模型的模型结构及工作原理,并分析了不同深度学习模型的应用场景以及存在的问题。在此基础上结合具体木材加工领域详细地介绍了深度学习的应用,在原木检尺领域,深度学习方法可以解决自动化材积检测问题;在木材检测领域,深度学习方法为木材树种分类、缺陷识别以及纹理识别提供了有效工具;在木材干燥领域,深度学习方法因其良好的自适应能力可以建立更为精确的木材干燥模型。最后展望了深度学习在木材加工过程中亟待加强研究的方向,以提升深度学习解决木材加工过程中应用问题的广度和深度,提升木材加工产业的智能化水平和生产效率,进一步提高我国木材加工制造企业的科技创新能力,提高企业竞争力。

基于实例分割模型的原木检尺径方法

【目的】为降低原木检尺作业中人为因素对检尺结果的影响,提升工作效率,提出一种基于掩膜区域实例分割模型和边缘拟合算法的原木径检尺方法。【方法】使用单目手机作为采集设备,针对3种不同尺径等级的桉树原木和矩形标尺作为研究对象。首先在不同距离下采集图像制作数据集,以8∶1∶1比例划分训练集、验证集和测试集,建立原木端面识别实验数据集。其次利用实例分割模型提取端面部分生成掩膜,使用边缘拟合算法求得矩形标尺和原木端面像素长度,结合标尺实际大小求得原木端面实际尺径。比较算法测量误差及不同国家标准下材积计算误差,评估该方法的准确性。【结果】本实例分割模型能够准确地实现原木端面掩膜分割,达到99.89%的精准率与99.41%的召回率,F1分数与均值平均精度相较one-stage算法有明显提升。通过最小二乘边缘拟合算法拟合端面为椭圆,求得椭圆短径作为原木尺径,对比真值,平均百分比误差约为-2.00%,较真实值偏小。对比不同尺径等级原木误差,100%小尺径原木、98%中尺径原木和95%大尺径原木的计算值误差范围为-5%~5%。对比不同距离下采集的原木端面图像,在50~100 cm以内采集图像效果最佳,平均相对误差不超过-2.22%,距离大于100 cm时误差逐步提升。对比不同国家原木材积计算标准,根据我国标准得出材积误差为-4.5%,与美国、俄罗斯和日本的标准相比较,误差更小。【结论】相较于人工检尺径,本研究提出的测量方法工作效率更高,人为因素影响更小,能够较为准确地测得原木尺径,可以达到代替人工原木检尺径作业的目标。

基于电成像浮动刻度孔隙度谱的碳酸盐岩储层分类评价

伊拉克X油田Mishrif组为厚层礁滩相碳酸盐岩,受沉积、成岩及构造作用多重影响,储层孔隙结构复杂,非均质性强,导致储层纵向物性差异大,但已有常规测井与核磁共振测井资料显示研究区储层孔隙度差异不大。因此,仅根据以上资料难以构建储层分类方法以表征储层孔隙结构之间的差异性和孔隙度与渗透率之间的关系。首先根据电成像测井资料,构建电成像绝对与浮动刻度孔隙度谱并提取特征参数,划分5类孔隙结构。然后依据常规测井数据以及取心井物性资料,利用电成像孔隙度谱划分的孔隙结构类型刻度常规测井数据,划分5类储层。最后构建不同类型储层的孔隙度—渗透率模型,且这两种物性参数相关性较好。结合岩心、铸体薄片、多级离心核磁共振实验数据特征,研究发现不同类型的储层孔隙结构、孔隙度和渗透率特征差异明显,充分体现了碳酸盐岩油藏受成岩作用影响导致储层非均质性强的特征。该方法对于储层精确分类与提高储层物性评价精度具有重要的意义。

日尺度标准化前期降水蒸散指数在大豆旱涝评估中的适用性分析

为监测评价影响大豆丰产增收的旱涝灾害,利用1961—2020年辽宁省51个气象站逐日气象观测资料和土壤水分数据,通过对前期累积降水与蒸散差值指数(Antecedent precipitation evapotranspiration index,APEI)序列值进行三参数的log-Logistic概率分布拟合,建立日尺度标准化前期降水蒸散指数(Standardized antecedent precipitation evapotranspiration index,SAPEI),选取辽宁省4个大豆主产区代表站,对SAPEI在辽宁省大豆旱涝监测评估中的可行性和适用性进行分析。结果表明:不同代表站的log-Logistic概率分布函数与经验概率分布曲线高度拟合,SAPEI曲线能够表征辽宁省大豆的每日农田水分盈亏状况。在2014年8—9月旱涝转变实例分析中,SAPEI旱涝演变特征、旱涝等级与同期土壤水分监测数据具有很好的一致性和同步性,大豆生育期旱涝积指数累年平均值空间分布趋势与辽宁旱涝分布趋势基本一致,表明日尺度SAPEI及旱涝积指数能够反映降水时间、日雨量大小对农田旱涝的影响,可精准描述辽宁省不同区域日尺度的旱涝变化过程及其累积效应,在辽宁省大豆旱涝逐日监测中具有较好的适用性。

基于微电阻率成像测井的地层各向异性表征方法

各向异性是地层固有的属性,在大斜度井、水平井中,可利用随钻电磁波测井曲线的差异信息进行各向异性系数计算;在井斜角较小的井中,各向异性对电阻率的影响较小,利用差异信息来计算地层各向异性系数的方法不再适用。为此,利用微电阻率成像测井的高分辨率特征和不同方位局部测量特性来划分图像灰度等级,并建立等效电阻率体积模型,进一步计算等效水平电阻率和垂直电阻率,从而获得储层的各向异性系数。与实钻井随钻电阻率计算的各向异性系数对比,一致性好,并且微电阻率成像计算的各向异性系数分辨率更高,能够很好地反映裂缝、孔洞、非均质井段的各向异性特征,为评价地层的各向异性提供新手段。

变尺度分形技术在致密砂岩储层裂缝识别中的应用——以鄂尔多斯盆地东仁沟区块长7储层为例

致密砂岩油藏开发难度大,天然裂缝发育是决定此类油藏有效开发的关键因素,因此准确识别裂缝显得尤为重要。东仁沟区块长7储层岩心观察结果显示其主要发育垂直缝和高角度缝,未充填居多,偶见方解石充填。声波时差曲线在裂缝发育处会出现波动或者周波跳跃,电阻率略有降低,其中八侧向降低幅度较双感应低很多,并且曲线呈现锯齿状形态。变尺度分形曲线与裂缝对应位置曲线斜率会变小,导致曲线偏离原有趋势而变得下凹。整合六条常规测井数据的R/S分析曲线下凹段斜率和层次分析法计算的权重,就能较为精准地识别储层裂缝发育位置,该方法识别正确率为80.95%。根据研究区各井分形维数在裂缝相对发育段与不发育段之间的差异,就可以判别出裂缝比较发育的井,并预测出裂缝相对发育区。

1981—2020年贵阳市洪涝灾害多尺度时序特征分析

随着全球城市化进程的快速推进,城市洪涝灾害频繁发生,成为世界各国、特别是中国等发展中国家普遍面临的城市问题。分析洪涝的时间演变规律和发展趋势,对于采取科学的政策措施有效防治洪涝灾害具有重要的参考价值。该文基于贵阳市1981—2020年的逐日气象数据,利用SPEI指数、Mann-Kendall检验和小波变换等方法,分析了近40 a多尺度时序下的洪涝变化规律。结果表明:(1)贵阳市月际和季节降水强度大,暴雨发生频次高,月际降水强度集中在大雨及以上,季节性降水强度集中在暴雨及以上,易发生极端降水事件,造成城市洪涝灾害;(2)多时间尺度下,SPEI值对于降水、气温等气象因素的响应敏感程度不一,日尺度敏感程度最强,其他尺度趋于平缓,同时,随着尺度的增加对应的洪涝事件占比逐渐减少;(3)贵阳市发生洪涝的年份占总年份的20%,SPEI-12上升趋势显著,SPEI-3春季和秋季突变发生频繁,秋季则呈显著上升趋势,说明季节性洪涝有增强趋势;(4)SPEI-1存在准31个月和准14个月的周期变化特征。

基于多尺度残差网络的域适应轴承故障识别方法

不同工况下的故障轴承原始振动信号存在分布差异较大的问题,在进行故障诊断时也会存在特征提取不充分,从而导致故障诊断模型诊断精度较低的问题,为此,提出了一种基于多尺度残差网络的对数相关对齐(logCORAL-MsRN)的域适应轴承故障识别方法(模型)。首先,对轴承原始振动信号进行了预处理,将其转换为二维灰度图像;然后,使用多尺度残差块和空洞卷积对残差神经网络ResNet50的网络结构进行了改进,设计了一种多尺度残差网络(MsRN),以充分提取轴承的故障特征,避免深层网络结构的梯度消失问题;提出了一种对数相关对齐(logCORAL)域适应方法,更好地进行了域间分布对齐;最后,采用交叉熵损失和logCORAL损失作为目标优化函数,对上述模型(方法)进行了训练,在美国凯斯西储大学(CWRU)公开数据集上进行了变工况下的对比实验和消融实验。研究结果表明:logCORAL-MsRN方法在变工况条件下的轴承故障诊断的平均准确率高达96.53%,并且优于其他对比方法,即特征提取网络MsRN可以提取出不同尺度的、更加丰富的轴承故障信息,域适应方法logCORAL可以有效地对齐源域和目标域之间的特征分布,验证了该方法的有效性及优越性。

蔬菜废弃物低成本规模化沤肥技术及应用推广研究

研究针对蔬菜废弃物(尾菜)产生量大、周期短、处理成本高等问题,创新性提出尾菜低成本规模化沤肥技术模式,通过减量化沤肥和二次沤肥技术,沤制尾菜生物肥,探索最佳施肥方案,并在旱作区主要农作物种植上推广应用。研究表明,处理1 t尾菜成本平均为20~30元,1 t尾菜可以沤制200 kg尾菜生物肥;尾菜生物肥施用量达到30000 kg/km^(2)时,可以明显改善耕地土壤理化性状;按照最佳施肥方案施用尾菜生物肥,可以减少化肥用量600~750 kg/hm^(2),节约成本3750~4200元/km^(2)。研究处理方式简单易行、成本低、推广利用率高、群众易于接受,不仅达到了对尾菜资源化处理的目的,而且实现了化肥施用减量化,节约了种植成本,提高了农作物产量,显著改良了土壤理化环境,可以在旱作农业区主要农作物种植上大面积推广应用。