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基于多域信息增强的轻量级图像超分辨率网络
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作者 寇旗旗 刘规 +2 位作者 江鹤 陈亮亮 程德强 《通信学报》 北大核心 2025年第4期144-159,共16页
针对单幅图像超分辨率重建任务中单域特征的重建能力受限以及深度卷积神经网络参数众多、计算量大导致的难以部署到移动端的问题,提出了一种基于多域信息增强的轻量级图像超分辨率网络。从空域、频域和转换域3个维度入手,设计了空域多... 针对单幅图像超分辨率重建任务中单域特征的重建能力受限以及深度卷积神经网络参数众多、计算量大导致的难以部署到移动端的问题,提出了一种基于多域信息增强的轻量级图像超分辨率网络。从空域、频域和转换域3个维度入手,设计了空域多路大核特征提取技术、局部信息增强注意力、频域分频特征增强技术以及转换域基于高频特征模拟技术。通过不同特征域的信息处理,针对全局与局部的低频和高频特征进行精准优化,从而提升模型在细节恢复与图像重建中的表现。与现有先进算法在公认基准数据集上进行充分的实验对比和分析,结果表明所提网络模型能够实现优异的重建效果,且在性能与效率之间也实现了出色的平衡。 展开更多
关键词 计算机视觉 超分辨率 多域信息增强 注意力 轻量级
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基于迭代压缩U型网络的煤颗粒分割与粒度分析方法
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作者 程德强 张瑞 +4 位作者 谢同喜 刘敬敬 郑丽娟 寇旗旗 江鹤 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期1362-1375,共14页
煤中甲烷气体传播与煤粒的粒度分布特征紧密相连,进而影响煤炭的安全开采和利用。随着数字图像处理技术的不断发展,基于数字图像分割的煤粒形态检测方法已成为获取煤颗粒粒度分布特征的主流方法。在数字图像分割过程中,全局信息和边缘... 煤中甲烷气体传播与煤粒的粒度分布特征紧密相连,进而影响煤炭的安全开采和利用。随着数字图像处理技术的不断发展,基于数字图像分割的煤粒形态检测方法已成为获取煤颗粒粒度分布特征的主流方法。在数字图像分割过程中,全局信息和边缘细节起着关键作用,直接影响分割结果的准确性。基于卷积神经网络架构的U型网络过于注重局部信息,忽视了全局信息的重要性,容易导致过分割现象。而基于Transformer的网络利用多头自注意力机制有效地建模了全局信息,但却没有充分利用边缘细节特征,导致煤颗粒漏分割问题。为了解决上述问题,本研究提出了迭代压缩U型网络(Iterative Squeeze UNet,ISUNet)用于煤颗粒粒度分析。ISUNet模型引入了压缩激励空洞空间金字塔池化模块和基于Transformer的多路迭代编码器。压缩激励空洞空间金字塔池化模块通过增强不同尺度特征的通道信息和全局上下文信息,解决了煤粒过分割问题。编码器中的多头自注意力模块将ResNet50的卷积特征作为其中一个输入,通过点乘自注意力机制不断强化重要的边缘细节特征,解决了煤粒漏分割问题。与5种经典图像分割模型和4种目前主流的分割模型相比,ISUNet表现出色。相较于经典的分割模型TransUNet来说,平均交并比提高了6.6%,准确率提高了0.3%,召回率提高了7.0%,相较于目前主流的图像分割大模型Segment Anything来说,平均交并比提高了4.6%,准确率提高了0.2%,召回率提高了4.9%。在煤粒粒度测量方面,准确率达到了97.49%。这些试验结果充分证实了ISUNet在煤粒粒度分析中的有效性和优越性。 展开更多
关键词 煤粒粒度分析 图像分割 基于Transformer的多路迭代编码器 压缩激励空洞空间金字塔池化 U型网络
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基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别
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作者 程德强 姬广凯 +2 位作者 张皓翔 江鹤 寇旗旗 《通信学报》 北大核心 2025年第1期108-123,共16页
提出一种基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别网络,该网络能够有效提取行人图像特征并减少图像间的模态差异。首先,提出多尺度特征融合注意力机制并设计一种多粒度非局部融合框架,有效融合不同模态和不同尺度的图像特征;其次... 提出一种基于多粒度融合和跨尺度感知的跨模态行人重识别网络,该网络能够有效提取行人图像特征并减少图像间的模态差异。首先,提出多尺度特征融合注意力机制并设计一种多粒度非局部融合框架,有效融合不同模态和不同尺度的图像特征;其次,提出一种跨尺度特征信息感知策略,该策略可有效降低因视角变化、行人背景变化等产生的无关噪声对行人判别的影响;最后,针对行人图像特征信息不足,设计并行空洞卷积残差模块,获取更为丰富的行人特征信息。将所提方法在2个标准公共数据集与当前先进的跨模态行人重识别方法比较。实验结果表明,所提方法在SYSU-MM01数据集的全搜索模式下的R-1和平均精度(mAP)分别达到75.9%和73.3%,在RegDB数据集的可见光到红外的搜索(VIS to IR)模式下的Rank-1和mAP分别达到93.7%和89.3%,优于所对比的方法,充分证实了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 行人重识别 跨模态 特征融合 跨尺度信息
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煤矿安全隐患AI视频智能辅助监管监察技术研发与应用
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作者 程德强 王崇景 +2 位作者 朱凯 郝大帅 寇旗旗 《智能矿山》 2025年第2期59-63,共5页
中国矿业大学联合济宁能源发展集团有限公司等单位,以国家《煤矿重大灾害风险防控实施方案》为指导方针,利用新一代信息技术,专注于煤矿重大安全风险的实时识别、监测技术攻关,煤矿安全隐患AI视频智能辅助监管监察技术取得重大突破,完... 中国矿业大学联合济宁能源发展集团有限公司等单位,以国家《煤矿重大灾害风险防控实施方案》为指导方针,利用新一代信息技术,专注于煤矿重大安全风险的实时识别、监测技术攻关,煤矿安全隐患AI视频智能辅助监管监察技术取得重大突破,完成了系列技术创新和成果示范应用,实现了煤矿重大灾害全域感知与智能防控,保障了煤炭高效、可靠、安全的智能化开采。 展开更多
关键词 风险防控 中国矿业大学 重大灾害 智能化开采 新一代信息技术 实时识别 技术创新 监管监察
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基于蓝图分离卷积的轻量化矿井图像超分辨率重建方法 被引量:2
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作者 寇旗旗 程志威 +2 位作者 程德强 陈杰 张剑英 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期4038-4050,共13页
煤矿井下复杂受限空间中,人造光源照明不均匀、工作面尘雾浓度大及复杂电磁干扰等环境因素都会严重影响井下监控视频的高清成像。针对受复杂环境影响下的矿井图像出现分辨率较低、模糊不清的问题以及目前图像超分辨率重建方法多以牺牲... 煤矿井下复杂受限空间中,人造光源照明不均匀、工作面尘雾浓度大及复杂电磁干扰等环境因素都会严重影响井下监控视频的高清成像。针对受复杂环境影响下的矿井图像出现分辨率较低、模糊不清的问题以及目前图像超分辨率重建方法多以牺牲网络深度和宽度为代价来提高图像重建效果,从而导致算法的复杂度大幅增加、网络模型的内存占用率变大、难以应用到实际边缘移动设备中的问题,提出了一种基于蓝图分离卷积的轻量化矿井图像超分辨率重建方法。首先,该方法使用高效率的蓝图分离卷积替换残差块中的标准卷积,设计出一种轻量残差注意力模块,接着引入坐标注意力机制并添加跳跃连接对残差块进行改进,使模型保持较低参数量和计算量的同时也具备良好的特征提取能力。其次设计了一种增强层次特征融合模块,对网络中的不同层次特征以先局部再全局的方式融合,进一步促进网络中的信息流动,增强模型的特征利用率。最后在网络末端添加像素注意力机制,用于增强网络对信息特征的关注度,提高模型的特征表达能力,为图像重建模块提供更丰富的细节特征。实验结果表明,基于蓝图分离卷积的轻量化超分辨率重建网络所重建后的图像质量不仅在客观指标和视觉感受上均优于其他对比算法,而且能够在模型性能和复杂度之间取得更好的权衡。当缩放因子为4时,相比于轻量级算法AWSRN-M,参数量相当的情况下,在煤矿井下测试集上客观指标PSNR平均值提升了0.1772 dB,SSIM平均值提升了0.0107,浮点运算量减少了66.9%。结果证明了所提方法可以有效提取不同层次的细节特征信息,实现浅层特征和深层特征的深度融合,且更加高效地重建出纹理细节清晰的高分辨率图像。 展开更多
关键词 煤矿井下图像 超分辨率重建 注意力机制 特征融合 轻量化
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新一代信息技术在智能矿山中的研究与应用综述 被引量:5
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作者 江鹤 程德强 +3 位作者 乙夫迪 汪鹏 崔文 寇旗旗 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第11期1-16,共16页
随着信息技术的飞速发展及矿山智能化转型升级的需求加大,新一代信息技术在智能矿山领域的探索与应用持续深化。简述了矿山信息化、数字化及智能化的理论体系,其覆盖从数据采集、处理到智能决策的全方位流程,为矿山转型升级奠定基础。... 随着信息技术的飞速发展及矿山智能化转型升级的需求加大,新一代信息技术在智能矿山领域的探索与应用持续深化。简述了矿山信息化、数字化及智能化的理论体系,其覆盖从数据采集、处理到智能决策的全方位流程,为矿山转型升级奠定基础。综述了智能矿山监测监控技术、矿山大数据智能分析与决策技术、矿用设备预测性维护技术、智能矿山工业物联网技术、智能矿山AI技术、矿山数字孪生技术、矿山机器人技术、矿山5G通信技术的核心关键技术、典型应用场景和未来发展趋势。智能矿山监测与监控技术的核心构成是高精度传感器网络、物联网、大数据分析及AI。矿山大数据智能分析与决策关键技术包括数据收集与整合、数据智能分析、决策支持等。矿用设备的预测性维护技术主要包括数据采集、数据分析、故障诊断及维护决策优化。智能矿山工业物联网技术贯穿感知层到应用层,实现矿山安全管理的高效化与智能化。智能矿山AI技术在预测性维护与自我优化、人机协作与自动化控制等领域具有巨大的应用潜力。矿山数字孪生技术的核心是物联网、三维可视化与建模、AI与机器学习和高可靠通信技术。矿山机器人技术在无人驾驶、智能采矿、环境感知与监测、多机器人协同作业等领域广泛应用。矿山5G技术的核心优势是高速率、低延迟、大连接密度、高可靠性与稳定性,在多传感器融合监测、无人驾驶、5G边缘计算、虚拟现实/增强显示等领域得以应用。 展开更多
关键词 智能矿山 新一代信息技术 大数据分析 工业物联网 人工智能 数字孪生 机器人 5G通信
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基于深层特征差异性网络的图像超分辨率算法 被引量:3
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作者 程德强 袁航 +2 位作者 钱建生 寇旗旗 江鹤 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1033-1042,共10页
传统深层神经网络通常以跳跃连接等方式堆叠深层特征,这种方式容易造成信息冗余。为了提高深层特征信息的利用率,该文提出一种深层特征差异性网络(DFDN),并将其应用于单幅图像超分辨率重建。首先,提出相互投影融合模块(MPFB)提取多尺度... 传统深层神经网络通常以跳跃连接等方式堆叠深层特征,这种方式容易造成信息冗余。为了提高深层特征信息的利用率,该文提出一种深层特征差异性网络(DFDN),并将其应用于单幅图像超分辨率重建。首先,提出相互投影融合模块(MPFB)提取多尺度深层特征差异性信息并融合,以减少网络传输中上下文信息的损失。第二,提出了差异性特征注意力机制,在扩大网络感受野的同时进一步学习深层特征的差异。第三,以递归的形式连接各模块,增加网络的深度,实现特征复用。将DIV2K数据集作为训练数据集,用4个超分辨率基准数据集对预训练的模型进行测试,并通过与流行算法比较重建的图像获得结果。广泛的实验表明,与现有算法相比,所提算法可以学习到更丰富的纹理信息,并且在主观视觉效果和量化评价指标上都取得最好的排名,再次证明了其鲁棒性和优越性。 展开更多
关键词 超分辨率 深层特征 特征融合 卷积神经网络 差异性
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基于YOLOv8的轻量化煤屑颗粒群实例分割方法 被引量:1
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作者 刘敬敬 孙凤乾 +4 位作者 张皓翔 江鹤 陈俊辉 寇旗旗 程德强 《煤炭学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期1310-1321,共12页
在矿井瓦斯防治的基础研究领域,大量颗粒煤被广泛用于各类实验。由于实验煤样的粒径分布对实验结果有显著影响,因此准确快速地测定煤屑颗粒群的粒径分布具有重要的研究意义。精确的颗粒实例分割是图像法检测颗粒粒径分布的关键前提。煤... 在矿井瓦斯防治的基础研究领域,大量颗粒煤被广泛用于各类实验。由于实验煤样的粒径分布对实验结果有显著影响,因此准确快速地测定煤屑颗粒群的粒径分布具有重要的研究意义。精确的颗粒实例分割是图像法检测颗粒粒径分布的关键前提。煤屑颗粒具有体积微小、形状各异、数量众多以及颜色单一等特点,使其在图像中表现为特征微小、边缘不规则以及颗粒之间存在黏连的特征。这些因素使得深度模型难以准确捕捉和描述颗粒的边缘形状,而且对于密集小目标的分割,需要更高的计算复杂度,但为保持算法的工程实用性,还必须考虑网络的轻量性。以上因素均为分割模型的设计增加了难度。另外,深度学习是由数据驱动的,数据集的缺乏也是限制深度学习算法使用的一大挑战。为了应对以上挑战,提出了基于YOLOv8的轻量化煤屑颗粒群实例分割方法。首先,研发了基于柔性振动盘分离颗粒的图像采集系统,用于快速批量获取煤屑颗粒图片,提出基于SAM模型预标注的高效颗粒图像标注方法,提高了数据标注效率,从而构建了一个样本多样性丰富的煤屑颗粒群数据集,解决了煤屑颗粒群数据集缺乏的问题。其次,基于YOLOv8n-seg主干网络,在Backbone部分引入跨阶段局部动态蛇形卷积增强特征提取能力,从而提升模型捕捉不规则小目标边缘信息的能力,解决了煤屑颗粒这类密集不规则小目标难以特征提取的问题。再次,在特征融合网络层中设计了基于自适应权重的高性能特征融合路径,增强了模型的表征能力,解决了煤屑颗粒边缘不规则以及颗粒之间存在黏连而难以识别边缘的问题。最后,通过裁剪负责大尺寸目标的特征提取层,降低了模型复杂度和参数量,解决了分割模型计算复杂度而应用性不足的问题。实验结果显示,相较于YOLOv8n-seg,提出的DP-YOLOv8在精度方面mAP@0.5:0.95提升了0.8%,同时参数量Params从3.264×106降至1.476×10^(6),运算量FLOPs由12.1×10^(9)降至11.4×10^(9)。这表明基于YOLOv8的轻量化煤屑颗粒群实例分割方法在模型分割精度和轻量化之间实现了更好的权衡。 展开更多
关键词 实例分割 动态卷积 轻量化 煤屑颗粒 YOLOv8
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基于双层路由注意力机制的煤粒粒度定量分析
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作者 程德强 郑丽娟 +2 位作者 刘敬敬 寇旗旗 江鹤 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期9-17,共9页
煤粒粒度分布特征与煤中甲烷气体传播规律的分析密切相关。目前,基于图像分割的煤粒粒度分析方法已成为获取煤粒粒度的主流方案之一,但存在上下文信息丢失、煤粒特征融合不当造成煤粒漏分割和过分割等问题。针对上述问题,设计了一种基... 煤粒粒度分布特征与煤中甲烷气体传播规律的分析密切相关。目前,基于图像分割的煤粒粒度分析方法已成为获取煤粒粒度的主流方案之一,但存在上下文信息丢失、煤粒特征融合不当造成煤粒漏分割和过分割等问题。针对上述问题,设计了一种基于双层路由注意力机制(BRA)的煤粒粒度分析模型。在残差U型网络ResNet-UNet中嵌入BRA模块,得到B-ResUNet网络模型:为减少在煤粒分割过程中出现的漏分割问题,在ResNet-UNet网络的上采样前添加BRA模块,使网络根据上一层的特征调整当前特征层的重要性,增强特征的表达能力,提高长距离信息的传递能力;为减少在煤粒分割过程中出现的过分割问题,在ResNet-UNet网络的特征拼接模块后添加BRA模块,通过动态选择和聚合重要特征,实现更有效的特征融合。对分割出的煤粒进行特征信息提取,针对实验分析中采用的煤粒数据集的煤粒粒度与细胞大小相当,为精确表征煤粒粒度,采用等效圆粒径获取煤粒粒度及粒度分布。实验结果表明:①B-ResUNet网络模型的准确率、平均交并比、召回率较ResNet-UNet基础网络分别提高了0.6%,14.3%,35.9%,准确率达99.6%,平均交并比达92.6%,召回率达94.4%,B-ResUNet网络模型在煤样中具有较好的分割效果,能够检测出较为完整的颗粒结构。②在上采样前和特征拼接后均引入BRA模块时,网络对煤粒的边缘区域给予了足够的关注,且对一些不太重要的区域减少了关注度,从而提高了网络的计算效率。③煤粒的粒度大小在1~2 mm内呈相对均衡的分布趋势,粒度在1~2 mm内的煤粒占比最大为99.04%,最小为90.59%,表明基于BRA的图像处理方法在粒度分析方面具有较高的准确性。 展开更多
关键词 煤粒粒度 粒度分布 双层路由注意力机制 图像处理 残差U型网络 语义分割 等效圆粒径
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方向感知增强的轻量级自监督单目深度估计方法
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作者 程德强 徐帅 +3 位作者 吕晨 韩成功 江鹤 寇旗旗 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3683-3692,共10页
为解决现有单目深度估计网络复杂度高、在弱纹理区域精度低等问题,该文提出一种基于方向感知增强的轻量级自监督单目深度估计方法(DAEN)。首先,引入迭代扩展卷积模块(IDC)作为编码器的主体,提取远距离像素的相关性;其次,设计方向感知增... 为解决现有单目深度估计网络复杂度高、在弱纹理区域精度低等问题,该文提出一种基于方向感知增强的轻量级自监督单目深度估计方法(DAEN)。首先,引入迭代扩展卷积模块(IDC)作为编码器的主体,提取远距离像素的相关性;其次,设计方向感知增强模块(DAE)增强垂直方向的特征提取,为深度估计模型提供更多的深度线索;此外,通过聚合视差图特征改善解码器上采样过程中的细节丢失问题;最后,采用特征注意力模块(FAM)连接编解码器,有效利用全局上下文信息解决弱纹理区域的不适应问题。在KITTI数据集上的实验结果表明,该文模型参数量仅2.9M,取得δ指标89.2%的先进性能。在Make3D数据集上验证DAEN的泛化性,结果表明,该文模型各项指标均优于目前主流的方法,在弱纹理区域具有更好的深度预测性能。 展开更多
关键词 图像处理 深度估计 自监督学习 方向感知
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基于语义融合的域内相似性分组行人重识别 被引量:7
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作者 寇旗旗 黄绩 +2 位作者 程德强 李云龙 张剑英 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期153-162,共10页
无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融... 无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融合的域内相似性分组行人重识别网络,首先在Baseline网络的基础上添加语义融合层,依次从空间和通道2个方面对中间特征图进行相似特征的语义融合,从而提升网络的自适应感知能力。此外,通过充分利用域内相似性细粒度信息,进而提高网络对全局和局部特征的聚类精准度。通过在DukeMTMC-ReID、Market1501和MSMT17这3个公开数据集上进行实验,结果表明,所提算法的均值平均精度(mAP)和Rank识别准确率与近年无监督跨域行人重识别算法相比有显著提升。 展开更多
关键词 无监督跨域 行人重识别 语义融合 自适应感知 细粒度信息
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融合CLBP和局部几何特征的纹理目标分类 被引量:2
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作者 寇旗旗 程德强 +1 位作者 于文洁 李化玉 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期66-73,共8页
针对基于LBP的许多改进方法需要提前训练,对旋转和照明变化鲁棒性较差的特点,本文通过融合CLBP和图像表面的局部几何不变特征提出了一种新的纹理分类方法。该算法首先计算图像表面的局部几何不变特征,然后对其进行量化和编码。其次,再... 针对基于LBP的许多改进方法需要提前训练,对旋转和照明变化鲁棒性较差的特点,本文通过融合CLBP和图像表面的局部几何不变特征提出了一种新的纹理分类方法。该算法首先计算图像表面的局部几何不变特征,然后对其进行量化和编码。其次,再将编码结果与CLBP直方图进行融合。本文提出的算法能够同时提取图像的宏观和微观特征,且具有不明显增加特征维度,无需提前训练,对图像的旋转和光照变化保持不变的特点。在两个标准纹理数据库上进行实验验证,结果表明,本文算法与其它算法相比在分类精度和鲁棒性上都有明显的提高。 展开更多
关键词 LBP CLBP 纹理分类 局部几何不变特征
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液压支架立柱内壁清洗机的研制
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作者 谢赛南 寇旗旗 +2 位作者 肖宪坚 李学明 徐海洋 《煤矿机电》 2014年第4期125-126,共2页
随着我国采煤综合机制化程度的不断提高,以液压支架、滚筒采煤机、刮板输送机、转载机和带式输送机等为主的集采、支、运为一体的采煤设备已得到普遍应用。其中液压支架的能力主要是负责支撑和控制工作面顶板,隔离采空区,防止冒落的矸... 随着我国采煤综合机制化程度的不断提高,以液压支架、滚筒采煤机、刮板输送机、转载机和带式输送机等为主的集采、支、运为一体的采煤设备已得到普遍应用。其中液压支架的能力主要是负责支撑和控制工作面顶板,隔离采空区,防止冒落的矸石进入回采工作面和推移输送机。工作面液压支架主要由立柱、顶梁、掩护梁、底座、推移装置和操纵系统组成,立柱作为液压支架的主要承压构件。 展开更多
关键词 清洗机 支架立柱 刮板输送机 工作面顶板 掩护梁 滚筒采煤机 操纵系统 转载机 推移装置 回采工作面
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煤矿鱼眼畸变图像校正 被引量:3
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作者 王永 赵凯 +1 位作者 程德强 寇旗旗 《工矿自动化》 北大核心 2016年第7期54-58,共5页
针对煤矿井下视频监控系统中鱼眼图像的畸变问题,根据理想球面透视投影模型的保线性约束条件,提出一种面向内容的校正参数自动获取方法,即通过对鱼眼畸变图像进行数学形态学和随机霍夫变换预处理得到所需的图像边缘特征直线,然后统计水... 针对煤矿井下视频监控系统中鱼眼图像的畸变问题,根据理想球面透视投影模型的保线性约束条件,提出一种面向内容的校正参数自动获取方法,即通过对鱼眼畸变图像进行数学形态学和随机霍夫变换预处理得到所需的图像边缘特征直线,然后统计水平和垂直线段在总线段中的比例,分析统计结果,获取最佳校正参数。为了减少图像信息过多对校正参数获取过程的影响,对理想球面透视投影模型进行了改进,提出一种改进的鱼眼畸变图像校正方法,实现了对图像中心的转移和部分区域的放大。实验验证了该方法对鱼眼畸变图像的校正效果较好。 展开更多
关键词 煤矿监控图像 鱼眼图像 畸变图像校正 球面透视投影模型 校正参数自动获取
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融合HSV与方向梯度特征的多尺度图像检索 被引量:7
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作者 江曼 张皓翔 +3 位作者 程德强 郭林 寇旗旗 赵雷 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第11期62-74,共13页
针对现有彩色图像检索算法存在旋转变化鲁棒性差、特征维度高和检索时间长的问题,通过融合主曲率的改进方向梯度特征与HSV颜色特征,提出了一种创新的多尺度图像检索方法。该方法从多个尺度将图像表面的几何曲率信息融合到FHOG描述符中,... 针对现有彩色图像检索算法存在旋转变化鲁棒性差、特征维度高和检索时间长的问题,通过融合主曲率的改进方向梯度特征与HSV颜色特征,提出了一种创新的多尺度图像检索方法。该方法从多个尺度将图像表面的几何曲率信息融合到FHOG描述符中,得到基于主曲率的改进方向梯度算法(P-FHOG),在此基础上进一步融合图像的颜色信息,得到基于颜色特征与改进方向梯度特征的多尺度图像检索方法(CP-FHOG)。在Corel-1000与Coil-100数据集上与先进的图像检索方法进行对比实验,分别取得了85.89%和93.38%的平均准确率,该算法相比其他算法准确率更高、旋转变化鲁棒性更强、检索时间更短,提高了检索效率。 展开更多
关键词 图像检索 颜色信息 方向梯度 多尺度 特征融合
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煤矿安全生产视频AI识别关键技术研究综述 被引量:75
16
作者 程德强 钱建生 +5 位作者 郭星歌 寇旗旗 徐飞翔 顾军 高亚超 赵金升 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期349-365,共17页
煤矿安全生产视频分析与识别技术是保障我国煤矿智能化建设和煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。为及时对煤矿井下安全隐患进行实时监测和预警,视频AI(Artificial Intelligence,人工智能)识别关键技术已经成为煤矿安全生产领域的研究... 煤矿安全生产视频分析与识别技术是保障我国煤矿智能化建设和煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。为及时对煤矿井下安全隐患进行实时监测和预警,视频AI(Artificial Intelligence,人工智能)识别关键技术已经成为煤矿安全生产领域的研究热点。阐述了我国煤矿智能化建设过程中安全监测与监控的发展现状,分析了当前矿井视频监控与安全隐患识别预警存在的效率低、响应慢、效果差等问题,结合计算机视觉、边缘计算、大数据处理、云服务、智能终端等先进技术手段、进行了煤矿安全生产视频AI识别的顶层设计,提出了煤矿“人-机-环”全域视频AI感知的“云-边-端”协同计算系统架构,构建了视频识别端节点传感器、边缘计算设备、视频识别场景云服务应用体系,明确了智能识别与预警联动控制响应机制,打通了“云-边-端”信息交互感知与联动控制数据链,实现了数据共享联动和预警协同。同时,围绕矿山“人-机-环”全域AI视觉信息智能感知和全息泛化景象平台的构建,梳理了矿井安全隐患视觉感知及识别预警的技术处理流程,归纳了AI识别过程中的各类预处理-增强-重建-检测-识别方法的优点和缺点,明确了煤矿安全生产视频AI识别关键技术发展的主流方向和趋势。其次,结合王家岭煤矿、鲍店煤矿等代表性矿井的应用案例,示范展示了煤矿安全生产过程中实际典型应用场景等方面的最新进展和应用效果。最后,针对煤矿安全生产视频AI识别关键技术的特点,总结了现有煤矿安全生产视频AI识别系统存在技术理论薄弱、智能终端规格不一且应用场景混乱、数据兼容性及联动闭环能力较差、数据库安全性较弱、评价机制不统一、应用标准不完善等问题,指明了未来的发展方向是加强对视频AI识别关键技术及理论的研究,建立健全智能终端硬件规格及适用体系,构建标准统一、机制完善、实时互联、动态预测、协同控制、安全可靠的煤矿信息多维度主动感知新模式和工业互联网应用平台,逐步形成全矿井全息泛化的高精度智能感知场,实现对井下“人-机-环”全域视频信息的精准感知和危险源协同管控。 展开更多
关键词 煤矿安全生产 视频AI识别 系统架构 图像增强 目标检测
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融合残差信息轻量级网络的运煤皮带异物分类 被引量:46
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作者 程德强 徐进洋 +4 位作者 寇旗旗 张皓翔 韩成功 于彬 钱建生 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1361-1369,共9页
矿井中开采出来的煤炭要经过运煤皮带的长距离运输才能到达地面。大量有关矿井中煤炭安全高效运输的研究显示,皮带在煤炭输送过程中存在大块矸石、锚杆等异物划伤、撕裂皮带和堵塞落煤口等安全隐患,预警、分选及联动控制不及时会严重影... 矿井中开采出来的煤炭要经过运煤皮带的长距离运输才能到达地面。大量有关矿井中煤炭安全高效运输的研究显示,皮带在煤炭输送过程中存在大块矸石、锚杆等异物划伤、撕裂皮带和堵塞落煤口等安全隐患,预警、分选及联动控制不及时会严重影响煤炭的运输效率。为克服当前对皮带异物分类识别时存在的网络参数量大、实时性差、识别精度低等问题,提出了一种融合残差信息的轻量级网络。该网络采用残差块作为基本特征提取单元,在残差块中去除卷积块之间的激活函数。采用交叉学习机制和特征拼接的方法来融合不同尺度的特征信息,增强了特征的表现力。精简信息融合网络的结构并增加信息融合网络的数量,提高了模型的扩展性。在模型进行前向传播时,对损失函数进行阈值处理,改善了测试集损失函数升高的问题,提高了模型的泛化性。提出的轻量级分类网络模型在Cifar10数据集、Cifar100数据集和矿用数据集的分类准确率分别为94.1%,73.9%和85.1%。在矿用数据集上与ShufflenetV2,MobileNetV2,ResNet50,ResNeXt50,W-ResNet50,ResNet110等算法相比,本文提出的模型的识别准确率分别提升了4.2%,4.3%,0.7%,0.5%,0.3%和0.8%;此外,与分类准确率同本文网络相近的ResNet50,ResNeXt50,W-ResNet50和ResNet110算法相比,FPS分别提高了28,26,34和46。结果表明本文算法在提高对运煤皮带的异物进行分类识别精度的同时,其计算速度也得了提升,显著提高了煤炭的运输效率,促进了计算机视觉与煤矿安全生产的深度融合。 展开更多
关键词 图像分类 信息融合 轻量化 残差网络 异物识别
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全矿井智能视频分析关键技术综述 被引量:23
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作者 程德强 寇旗旗 +4 位作者 江鹤 徐飞翔 宋天舒 王晓艺 钱建生 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第11期1-21,共21页
智能化是煤矿发展的方向,而智能视频分析是促进煤矿智能化的有效途径。全矿井智能视频分析技术具有实时监控、预警和决策支持能力,有助于提高矿山企业的安全性、生产效率、资源利用效率和环境可持续性。详细介绍了全矿井智能视频分析的... 智能化是煤矿发展的方向,而智能视频分析是促进煤矿智能化的有效途径。全矿井智能视频分析技术具有实时监控、预警和决策支持能力,有助于提高矿山企业的安全性、生产效率、资源利用效率和环境可持续性。详细介绍了全矿井智能视频分析的关键技术,包括视频采集设备、视频预处理、视频压缩与编码等视频采集与处理技术,目标检测与跟踪、运动检测与分析、物体识别与分类等视频分析基础技术,行为识别与分析、事件检测与警报、视频监控与布防等高级视频分析技术。研发了集成视频识别分析和工业联动控制功能的矿山智脑AI视觉智能服务平台,介绍了智能视频分析技术在智能探放水系统和探放瓦斯系统、煤岩识别与截割系统、掘进工作面、综采工作面、煤流运输系统、矿井提升机系统、辅助运输系统、选煤厂、智能化装车配煤系统等矿井生产场景中的应用。分析指出目前全矿井智能视频分析技术在视频质量、复杂背景、实时性要求、数据隐私和安全、系统可靠性与稳定性等方面仍面临挑战。建议未来加强算法提升和优化、多模态数据融合、实时分析和边缘计算、强化学习和自主决策、数据隐私和安全保护、硬件设备和传感器技术等方面的研究,以全面推动全矿井智能视频分析技术的发展,促进矿山智能化进程。 展开更多
关键词 煤矿智能化 智能视频分析 AI视觉 视频采集与处理 视频识别与分析 视频监控预警
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基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法 被引量:6
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作者 吕晨 程德强 +2 位作者 寇旗旗 庄焕东 李海翔 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期67-77,共11页
为了解决传统算法在全自动跟踪过程中遇到遮挡或运动速度过快时的目标丢失问题,本文提出一种基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法。首先通过YOLOv3算法进行目标检测并确定跟踪的初始目标区域,然后基于ASMS算法进行跟踪,实时检测并判断目标... 为了解决传统算法在全自动跟踪过程中遇到遮挡或运动速度过快时的目标丢失问题,本文提出一种基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法。首先通过YOLOv3算法进行目标检测并确定跟踪的初始目标区域,然后基于ASMS算法进行跟踪,实时检测并判断目标跟踪效果,通过二次拟合定位和YOLOv3算法实现跟踪目标丢失后的重新定位。为了进一步提升算法运行效率,本文应用增量剪枝方法,对算法模型进行了压缩。通过与当前主流算法进行对比,实验结果表明,本算法能够很好地解决受到遮挡时跟踪目标的丢失问题,提高了目标检测和跟踪的精度,且具有计算复杂度低、耗时少,实时性高的优点。 展开更多
关键词 目标跟踪 目标丢失 YOLOv3 模型剪枝 ASMS
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融合暗通道先验损失的生成对抗网络用于单幅图像去雾 被引量:4
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作者 程德强 尤杨杨 +1 位作者 寇旗旗 徐进洋 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期55-70,共16页
针对基于成对抗网络(GAN)的单幅图像去雾算法,其模型对样本真值过度拟合,而在自然图像上表现一般的问题,本文设计了一种融合暗通道先验损失的生成对抗网络来进行单幅图像去雾。该先验损失可以在网络训练中对模型预测结果产生影响,纠正... 针对基于成对抗网络(GAN)的单幅图像去雾算法,其模型对样本真值过度拟合,而在自然图像上表现一般的问题,本文设计了一种融合暗通道先验损失的生成对抗网络来进行单幅图像去雾。该先验损失可以在网络训练中对模型预测结果产生影响,纠正暗通道特征图的稀疏性与偏度特性,提升去雾效果的同时阻止模型对样本真值过度拟合。另外,为了解决传统的暗通道特征图提取方法存在非凸函数,难以嵌入网络训练的问题,引入了一种基于像素值压缩的暗通道特征图提取策略。该策略将最小值滤波等效为对像素值压缩,其实现函数是一个凸函数,有利于嵌入网络训练,增强算法整体的鲁棒性。另外,基于像素值压缩的暗通道特征图提取策略不需要设置固定尺度提取暗通道特征图,对不同尺寸的图像均有良好的适应性。实验结果表明,相较于其它先进算法,本文算法在真实图像以及SOTS等合成测试集上均有良好的表现。 展开更多
关键词 生成对抗网络 先验损失 稀疏性 偏度
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