基于深度模型的海水透明度遥感数据智能分析

1

作者 朱海荣 蔡鹏 +2 位作者 陈新东 宗敬文 赵文仓 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第1期295-298,共4页

为了减少海水遥感数据模态多样对海水透明度遥感反演的影响,通过在对水色卫星遥感数据预处理标注,完成数据的交叉校准、质量控制,开展海水透明度智能分析,将不完全、多模态海水透明度遥感数据投影到统一共享特征子空间,通过对数据自适... 为了减少海水遥感数据模态多样对海水透明度遥感反演的影响,通过在对水色卫星遥感数据预处理标注,完成数据的交叉校准、质量控制,开展海水透明度智能分析,将不完全、多模态海水透明度遥感数据投影到统一共享特征子空间,通过对数据自适应检测分析、智能化处理,建立海水透明度遥感数据智能分析模型。并利用模型对观测点海水透明度开展反演分析,验证了深度模型具有良好的预测能力,实现少标注下遥感透明度数据的智能分析。 展开更多

关键词 海水透明度 自适应检测 遥感数据 图像处理 分析

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浮游植物细胞图像识别方法的研究 被引量：9

2

作者 赵文仓 姬光荣 +1 位作者 周立俭 年睿 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第24期143-144,155,共3页

讨论了如何利用数学形态学方法提取浮游植物细胞图像的面积(A)、周长(P)以及通过图像细化提取细胞的长(L)等特征信息;提出了利用这3个特征参数的比值(A/P,A/L和P/L)形成的特征向量作为进行细胞分类的依据,然后提出了利用最近邻准则对浮... 讨论了如何利用数学形态学方法提取浮游植物细胞图像的面积(A)、周长(P)以及通过图像细化提取细胞的长(L)等特征信息;提出了利用这3个特征参数的比值(A/P,A/L和P/L)形成的特征向量作为进行细胞分类的依据,然后提出了利用最近邻准则对浮游植物进行自动识别的试探聚类算法,该方法可以通过学习提高识别率。通过对17种浮游植物细胞图像的识别实验,证明了该方法的识别准确率在95%以上,可以有效预防大面积赤潮的发生,对于赤潮爆发后的鉴定也有一定意义。 展开更多

关键词 赤潮 浮游植物 数学形态学 图像细化 最近邻准则

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杂草种子视觉不变特征提取及其种类识别 被引量：10

3

作者 赵文仓 王军欣 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期158-161,共4页

为提高杂草种子的快速准确的检疫鉴定,该文基于杂草种子生物稳定遗传特征对其进行视觉不变特征提取及其种类识别的研究。首先基于形态学特征和Hu氏不变矩提取杂草种子的16个视觉不变特征,这些特征有效地表征了杂草种子的生物稳定遗传特... 为提高杂草种子的快速准确的检疫鉴定,该文基于杂草种子生物稳定遗传特征对其进行视觉不变特征提取及其种类识别的研究。首先基于形态学特征和Hu氏不变矩提取杂草种子的16个视觉不变特征,这些特征有效地表征了杂草种子的生物稳定遗传特征信息;然后基于神经网络对其进行分类。试验证明,利用提取出的具有视觉不变性的16个特征值作为BP神经网络识别分类的特征集,能快速地识别杂草种子,且具有较高的识别率。因此,该方法对植物检疫和农业生产具有重要意义。 展开更多

关键词 杂草种子 生物稳定遗传特性 视觉不变性 特征提取

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基于鉴别模型和对抗损失的无监督域自适应方法 被引量：7

4

作者 赵文仓 袁立镇 徐长凯 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第7期698-706,共9页

对于许多任务而言,收集注释良好的图像数据集来训练深度学习算法成本过高且耗时,而仅在渲染图像训练的模型通常无法推广到真实图像。针对上述问题,无监督域自适应算法试图在2个域之间映射一些表示或提取域不变的特征,将2个域映射到共同... 对于许多任务而言,收集注释良好的图像数据集来训练深度学习算法成本过高且耗时,而仅在渲染图像训练的模型通常无法推广到真实图像。针对上述问题,无监督域自适应算法试图在2个域之间映射一些表示或提取域不变的特征,将2个域映射到共同的特征空间。本文结合源域的有标签数据和目标域的无标签数据,提出了基于生成对抗网络(GAN)架构的无监督域自适应方法。方法使用鉴别模型,无需权重共享、对抗损失和辅助分类任务,以无监督的方式学习从一个域到另一个域的变换。对抗鉴别的无监督域自适应方法能有效减少训练域和测试域分布之间的差异,减轻域移位的有害影响,并显著地提高识别率。实验结果证明对抗鉴别方法比其他域自适应方法更有效且更简单,扩充样本的同时提高了网络的泛化性能。 展开更多

关键词 深度学习 无监督 域自适应 生成对抗网络(GAN) 辅助分类任务

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基于EM-MLC的高光谱图像方法识别海洋赤潮的研究 被引量：1

5

作者 赵文仓 姬光荣 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期652-656,共5页

提出了一种综合利用小波变换高低通滤波数据的海洋赤潮识别方法。基于低通滤波数据，利用基于有限混合密度理论期望最大（EM）算法作为最大似然分类（佃屺）参数估计的方法（EM-MLC）来进行赤潮、非赤潮和过渡水体的分类识别，并可进一... 提出了一种综合利用小波变换高低通滤波数据的海洋赤潮识别方法。基于低通滤波数据，利用基于有限混合密度理论期望最大（EM）算法作为最大似然分类（佃屺）参数估计的方法（EM-MLC）来进行赤潮、非赤潮和过渡水体的分类识别，并可进一步识别出不同优势种藻类引发的赤潮区域；利用高通滤波数据，可以分析赤潮爆发中非优势种藻类的信息，这就为引发赤潮的藻类种类的判断奠定了基础。通过实验验证了本方法可以有效地进行赤潮识别。同时，根据检测出的过渡水体区域信息，可以进行赤潮爆发前的预测。 展开更多

关键词 EM-MLC 小波分解 海洋赤潮 高光谱图像 赤潮识别

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基于优化边界框回归的目标检测 被引量：4

6

作者 赵文仓 徐长凯 王春鑫 《高技术通讯》 CAS 2021年第7期747-753,共7页

目标检测是计算机视觉任务中的关键问题之一,而边界框回归是目标检测的重要步骤。现有方法认为交并比(IoU)损失有利于度量IoU,但仍然存在收敛速度慢和回归不准确的问题。此外,大规模的目标检测数据集尽可能地清晰定义真实边界框,但在标... 目标检测是计算机视觉任务中的关键问题之一,而边界框回归是目标检测的重要步骤。现有方法认为交并比(IoU)损失有利于度量IoU,但仍然存在收敛速度慢和回归不准确的问题。此外,大规模的目标检测数据集尽可能地清晰定义真实边界框,但在标记边界框时仍然会引入偏差。本文基于CIoU损失和边界框回归Kullback-Leibler(KL)损失提出了优化IoU(OIoU)边界框损失,主要通过学习边界变换和定位方差解决上述问题。OIoU不仅用于评估本地化置信度还可以计算标准差和边界框位置,在解决边界框标注时带来的偏差、回归不准确问题的同时加快了收敛速度。在PASCAL VOC和MS-COCO两个数据集上证明了优化边界框损失在检测精度和收敛速度上要优于原有的方法。 展开更多

关键词 目标检测 优化边界框回归 Kullback-Leibler(KL)损失 faster R-CNN

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基于LM算法的用户窃漏电行为预测 被引量：4

7

作者 赵文仓 陈聪聪 郑鸿磊 《电子测量技术》 2018年第24期119-122,共4页

针对某电力系统的用户窃漏电行为进行数据挖掘,利用LM神经网络算法建立评价模型。首先对预处理后的数据进行数据变换,得到用来表征用户窃漏电行为的评价指标,其次基于LM算法建立了用户窃漏电行为预测的评价模型,实现对用户窃漏电行为的... 针对某电力系统的用户窃漏电行为进行数据挖掘,利用LM神经网络算法建立评价模型。首先对预处理后的数据进行数据变换,得到用来表征用户窃漏电行为的评价指标,其次基于LM算法建立了用户窃漏电行为预测的评价模型,实现对用户窃漏电行为的监测,并且与分类回归树算法(CART)进行对比,利用ROC曲线评价方法进行评估,用随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法进行了实验验证,实验结果表明,相对于CART、RF、SVM算法,基于LM神经网络的用户窃漏电检测系统得到更高得预测准确率。 展开更多

关键词 LM神经网络 CART决策树 窃漏电行为预测 ROC曲线

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基于SSU-SGD的动态手持物体识别 被引量：1

8

作者 赵文仓 陈聪聪 郑鸿磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期621-624,共4页

连续目标中包含更加丰富的信息,为了更好地获取动态手持物体中的视觉信息,以不同背景下的动态手持物体为目标,基于步长自学习更新的SGD算法(简称SSU-SGD)提出了适用于动态手持物体识别的三个基准,通过自学习出不同的步长,分别在已知类... 连续目标中包含更加丰富的信息,为了更好地获取动态手持物体中的视觉信息,以不同背景下的动态手持物体为目标,基于步长自学习更新的SGD算法(简称SSU-SGD)提出了适用于动态手持物体识别的三个基准,通过自学习出不同的步长,分别在已知类、未知类和已知对象的基础上进行巩固训练,用于后续的动态手持物体识别中。用AlexNet和VGG网络对三个不同基准下的naive策略和累积策略进行了编程实验与仿真,经实验验证,该方法可以有效提高运行速度和训练精确度,并且有效提高了动态手持物体识别过程的实时性,可以进一步应用于实际。 展开更多

关键词 连续目标 SSU-SGD算法 动态手持物体识别的基准

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域对抗的领域自适应目标检测 被引量：2

9

作者 赵文仓 徐长凯 王春鑫 《电子测量技术》 2020年第22期45-49,共5页

通常在公共数据集上训练的目标检测器,将它们应用于新的场景时,一般会面临很大的困难。如图片风格、光照、物体形状、背景的不同,使得测试数据和训练数据存在较大的跨域偏移问题,若想取得大量的带标签的图片进行再训练不太现实。基于图... 通常在公共数据集上训练的目标检测器,将它们应用于新的场景时,一般会面临很大的困难。如图片风格、光照、物体形状、背景的不同,使得测试数据和训练数据存在较大的跨域偏移问题,若想取得大量的带标签的图片进行再训练不太现实。基于图像级分类正则化模块和调整区域层次上对齐模型,提出域对抗领域自适应方法,利用图像级分类正则化提高对关键目标的特征提取能力,同时降低不可迁移信息的激活。在实例级别通过调整区域层次上的对齐,保证检测器的可迁移性,从而不断提高检测器的可迁移性和可分辨性。实验表明,在保持良好的可扩展性的前提下,所提方法在场景发生变化情况下的性能明显优于现有方法,进一步提高了跨域的目标检测性能。在对天气的适应性实验上将检测精度提升了2.3%,在对不同场景的适应性实验上提升了1.2%。 展开更多

关键词 域自适应 目标检测 Faster R-CNN

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基于波形形态特征的海洋赤潮识别方法

10

作者 赵文仓 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期406-411,共6页

通过对航空遥感高光谱波形的产生机理和形态特征的分析,提出了一组描述海水赤潮吸收和反射峰的特征参数及其计算方法,根据提取出的特征参数提出了两种海洋赤潮监测和识别的方法。通过对赤潮暴发现场采集的高光谱数据的分析证明,该方法... 通过对航空遥感高光谱波形的产生机理和形态特征的分析,提出了一组描述海水赤潮吸收和反射峰的特征参数及其计算方法,根据提取出的特征参数提出了两种海洋赤潮监测和识别的方法。通过对赤潮暴发现场采集的高光谱数据的分析证明,该方法可以有效地提取出数据中赤潮吸收峰和反射峰的特征参数,并且可以识别出赤潮发生的区域。所提出的方法为海洋赤潮的预测、引发赤潮的优势种藻类的判断以及藻类浓度的定量分析奠定了基础。 展开更多

关键词 赤潮识别 波形形态特征 吸收峰 反射峰 高光谱数据

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基于分块分形编码的多姿态、表情人脸图像检索 被引量：3

11

作者 姬光荣 曲翠璐 +2 位作者 赵文仓 廖向东 屈新岳 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第5期826-830,共5页

利用图像分形编码中定义域块和最小均方误差一一对应的特点 ,提出了 1种基于分形编码的多姿态、表情的人脸图像检索方法。该方法将待检索图像分割为相同大小的值域块 ,然后将每一值域块按给定的定义域块进行分形编码 ,得到最小均方误差 ... 利用图像分形编码中定义域块和最小均方误差一一对应的特点 ,提出了 1种基于分形编码的多姿态、表情的人脸图像检索方法。该方法将待检索图像分割为相同大小的值域块 ,然后将每一值域块按给定的定义域块进行分形编码 ,得到最小均方误差 ,计算该最小均方误差与图像库中最小均方误差的欧氏距离。将待检索图像所有值域块的欧氏距离求平均 ,此平均欧氏距离较小的几幅图像即为检索出的图像。实验证明该方法能够准确地检索出图像库中存储的同一人的不同姿态、表情的图像。 展开更多

关键词 图像检索 分形编码 定义域块 最小均方误差

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多传感器图像融合技术 被引量：4

12

作者 刘雪峰 孙巧巧 赵文仓 《现代电子技术》 北大核心 2016年第22期158-162,共5页

信息融合技术作为一门新兴学科,近年来已取得突飞猛进的发展,已在军事和民事方面获得了广泛的应用,对人类的生产生活方式产生了重大的影响。主要介绍了多传感器图像融合的3个融合层次及在每个融合层次典型的融合方法。单一的融合方法有... 信息融合技术作为一门新兴学科,近年来已取得突飞猛进的发展,已在军事和民事方面获得了广泛的应用,对人类的生产生活方式产生了重大的影响。主要介绍了多传感器图像融合的3个融合层次及在每个融合层次典型的融合方法。单一的融合方法有各自的优势和不足,为了克服单一融合方法存在的问题,可以将单一的融合方法进行结合,通过从灰度标准差、平均灰度梯度和熵等方面对融合后图像效果比较可以发现,将两种单一的融合方法结合,可以很好地实现优势互补,获得更理想的融合效果并对多种不同的融合方法进行分析总结,可以为融合算法的应用提供一定的参考。 展开更多

关键词 多传感器 信息融合 融合层次 融合算法 效果评价

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基于图神经网络的任务驱动元学习方法 被引量：3

13

作者 李明 赵文仓 秦文谦 《电子测量技术》 北大核心 2021年第16期123-129,共7页

为了解决传统分类模型泛化能力差的问题,提出了一种新的元学习方法。该方法首先引入动态特征提取模块使得分类模型能够挖掘外部的任务信息;其次,采用协同训练的方法解决由于任务驱动模块的引入而导致的计算量增大问题;最后,使用图神经... 为了解决传统分类模型泛化能力差的问题,提出了一种新的元学习方法。该方法首先引入动态特征提取模块使得分类模型能够挖掘外部的任务信息;其次,采用协同训练的方法解决由于任务驱动模块的引入而导致的计算量增大问题;最后,使用图神经网络作为分类模块充分利用样本之间的相关信息,达到进一步提高分类准确率的目的。与传统的元学习分类模型相比,该方法在MiniImageNet数据集上的准确率提高了6.81%,在CIFAR-FS数据集上的准确率提高了6.20%,实验结果表明,该方法可以有效解决传统元学习方法泛化能力差的问题。 展开更多

关键词 元学习 图神经网络 图像分类 小样本分类

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一种基于少样本数据的在线主动学习与分类方法 被引量：2

14

作者 杨静 赵文仓 +2 位作者 徐越 冯旸赫 黄金才 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期757-766,共10页

深度学习技术往往需要大量的标记训练样本,然而真实环境中获得大量标记样本的代价昂贵,甚至难以获得.提出一种新的深度主动识别框架,借鉴人类逐步学习并获取新知识的认知过程,在基于少量样本分析模型认知错误的基础上首先定义认知错误转... 深度学习技术往往需要大量的标记训练样本,然而真实环境中获得大量标记样本的代价昂贵,甚至难以获得.提出一种新的深度主动识别框架,借鉴人类逐步学习并获取新知识的认知过程,在基于少量样本分析模型认知错误的基础上首先定义认知错误转化,得到相应的知识来主动增强模型的认知信息.基于认知知识,选取敏感样本对模型进行在线微调,同时为了避免遗忘先前学习的知识选取先前的训练样本作为刷新样本.在通用数据集上的实验表明,敏感样本有利于提高目标识别能力,提出的认知学习机制能有效提高深度模型的性能;认知信息的特征化能有效抑制其他样本对模型认知的干扰,在线训练方法能明显节省大量训练时间.提供了一个有效的认知学习在少量数据样本情境中的应用. 展开更多

关键词 深度学习 主动认知 感知学习 少量样本 感知信息

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基于自适配归一化的改进Mask Scoring R-CNN 被引量：2

15

作者 张幸 赵文仓 王旭 《电子测量技术》 2020年第6期93-98,共6页

基于批量归一化的mask scoring R-CNN在目标检测与实例分割领域展现出卓越性能,其平均精度明显高于传统实例分割模型Mask R-CNN。但是由于批量归一化方法存在小批量精度骤降和大批量GPU内存溢出的缺陷,影响到实际应用中的检测与分割任... 基于批量归一化的mask scoring R-CNN在目标检测与实例分割领域展现出卓越性能,其平均精度明显高于传统实例分割模型Mask R-CNN。但是由于批量归一化方法存在小批量精度骤降和大批量GPU内存溢出的缺陷,影响到实际应用中的检测与分割任务效果。自适配归一化方法对各批量大小都有极佳的鲁棒性,可以弥补上述不足。从数学角度给出了减少自适配归一化中计算冗余的证明,并将其应用于mask scoring R-CNN,小批量条件下在COCO数据集内将检测精度提升了4.4%,分割精度提升了3.9%,进一步提升了模型性能。 展开更多

关键词 自适配归一化 批量归一化 目标检测 实例分割

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基于预过滤注意力的Transformer物体检测 被引量：1

16

作者 王琪 赵文仓 《电子测量技术》 北大核心 2022年第24期145-152,共8页

近几年提出的基于Transformer的目标检测器简化了模型结构,展现出具有竞争力的性能。然而,由于Transformer注意力模块处理特征图的方式,大部分模型存在收敛速度慢和小物体检测效果差的问题。为了解决这些问题,本研究提出了基于预过滤注... 近几年提出的基于Transformer的目标检测器简化了模型结构,展现出具有竞争力的性能。然而,由于Transformer注意力模块处理特征图的方式,大部分模型存在收敛速度慢和小物体检测效果差的问题。为了解决这些问题,本研究提出了基于预过滤注意力模块的Transformer检测模型,该模块以目标点为参照,提取目标点附近部分特征点进行交互,节省训练时长并提高检测精度。同时在该模块中融入新提出的一种有向相对位置编码,弥补因模块权重计算导致的相对位置信息缺失,提供精确的位置信息,更有利于模型对小物体的检测。在COCO 2017数据集上的实验表明我们的模型可以将训练时长缩短近10倍,并获得更好的性能,特别是在小物体检测上精度达到了26.8 APs。 展开更多

关键词 目标检测 TRANSFORMER 位置编码 注意力机制

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基于高光谱数据的赤潮检测方法

17

作者 王永 赵文仓 《热带海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期21-25,共5页

在讨论海水高光谱数据波形波峰和波谷产生机理的基础上,通过对高光谱数据波形结构形态的分析,提出了一组描述吸收峰和反射峰的特征参数,并且设计了一种计算这组特征参数的算法,然后基于其中的中心波长、强度和对应中心波长的值提出了3... 在讨论海水高光谱数据波形波峰和波谷产生机理的基础上,通过对高光谱数据波形结构形态的分析,提出了一组描述吸收峰和反射峰的特征参数,并且设计了一种计算这组特征参数的算法,然后基于其中的中心波长、强度和对应中心波长的值提出了3种赤潮识别的方法。试验证明这种方法可以成功地提取出吸收峰和反射峰的特征参数,3种赤潮识别方法可以进行赤潮的识别与预测。 展开更多

关键词 赤潮识别 吸收峰 反射峰 高光谱数据

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