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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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

2

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

3

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

4

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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基于特征更新的元学习方法 被引量：1

5

作者 赵文仓 王春鑫 《信息技术》 2020年第8期50-54,共5页

边缘要素中包含有图结构的重要信息。为了在样例稀疏的小样本学习中获得更好的分类性能,以丰富的图边缘信息源为核心,基于边缘特征和节点特征更新方法提出了适用于小样本分类的元学习框架。对边缘特征进行双重随机归一化,通过迭代地将... 边缘要素中包含有图结构的重要信息。为了在样例稀疏的小样本学习中获得更好的分类性能,以丰富的图边缘信息源为核心,基于边缘特征和节点特征更新方法提出了适用于小样本分类的元学习框架。对边缘特征进行双重随机归一化,通过迭代地将先前结果与边缘矩阵相乘在扩散过程中传递边缘信息;用ProtoNet网络对节点特征进行初始化,以通过实例的平均嵌入来表示每个类,可以最大限度地减少任务的泛化误差。经实验验证,该方法在监督和半监督小样本分类任务中有效提高了训练精度和分类效果。 展开更多

关键词 图结构 小样本学习 特征更新 元学习

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基于边缘切除原理的牙体混合绘制算法

6

作者 赵文仓 张君波 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第3期313-316,共4页

针对内外兼具、有复杂轮廓的螺旋CT牙齿断层图像数据,提出一种基于边缘切除原理的混合绘制算法。在不改变传递函数的前提下,通过识别空体素,剔除绝对空体素来明显提高绘制速度的同时,保持较高的图像绘制质量。在绘制过程中加入人工干预... 针对内外兼具、有复杂轮廓的螺旋CT牙齿断层图像数据,提出一种基于边缘切除原理的混合绘制算法。在不改变传递函数的前提下,通过识别空体素,剔除绝对空体素来明显提高绘制速度的同时,保持较高的图像绘制质量。在绘制过程中加入人工干预,绘制模型不仅外形逼真,且内部髓腔及根管系统清晰可见,为后续根管疾病辅助诊断、手术仿真等提供初始模型,在医学处理及分析、可视化教学等领域具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 螺旋CT 三维重建 边缘切除 混合绘制

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基于波形形态特征的海洋赤潮识别方法

7

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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多传感器图像融合技术 被引量：4

8

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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基于局部灰度值编码的图像匹配 被引量：4

9

作者 冯宇平 赵文仓 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2011年第4期435-440,共6页

提出了结合图像局部灰度值编码匹配和相位相关进行图像模板匹配的新方法,解决了相关匹配等传统算法计算量大和已有的分块编码匹配方法因块对齐使特征比较及结果处理过程复杂的问题。匹配过程分为粗匹配和精匹配。粗匹配将模板和搜索图进... 提出了结合图像局部灰度值编码匹配和相位相关进行图像模板匹配的新方法,解决了相关匹配等传统算法计算量大和已有的分块编码匹配方法因块对齐使特征比较及结果处理过程复杂的问题。匹配过程分为粗匹配和精匹配。粗匹配将模板和搜索图进行R-块划分,根据每个R-块与相邻R-块灰度值的分布关系进行编码,然后将模板在搜索图上按照步长遍历,同时对编码值进行匹配,得到初始匹配参数。接着根据初始匹配量用相位相关法进行精确匹配。实验表明,新算法抗像素灰度变化,对噪声和小角度旋转具有稳定性,其算法的时间复杂度是O(M2),比传统的归一化互相关算法快了2个数量级,与现有的分块编码方法相比速度也提高了2倍。因加入了精匹配,增强了算法的稳健性,提高了匹配定位的精度。 展开更多

关键词 模板匹配 相似性度量 相位相关 时间复杂度

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基于改进群组归一化的目标检测与实例分割 被引量：2

10

作者 王旭 张幸 赵文仓 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第6期99-105,共7页

训练卷积神经网络,尤其是在使用ImageNet这种大规模数据集进行深层卷积神经网络训练时,往往需要投入几天甚至几个月的时间。为了加快神经网络的迭代收敛速度,通常需要使用批量归一化算法对训练网络的输入输出分布进行统一调整。本工作... 训练卷积神经网络,尤其是在使用ImageNet这种大规模数据集进行深层卷积神经网络训练时,往往需要投入几天甚至几个月的时间。为了加快神经网络的迭代收敛速度,通常需要使用批量归一化算法对训练网络的输入输出分布进行统一调整。本工作结合实例归一化方法对群组归一化进行了改进,并将改进后的该方法结合Faster R-CNN和Mask R-CNN进行了目标检测与实例分割实践。 展开更多

关键词 卷积神经网络 归一化 目标检测 实例分割

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基于G-K算法的网络安全态势预测模型 被引量：3

11

作者 白景斐 赵文仓 《科技通报》 北大核心 2017年第11期216-219,共4页

针对普通Kalman算法在网络安全态势预测中对初始数据的依赖性较高,且预测精度不够高的问题,本文提出了一种基于G-K算法的网络安全态势预测模型。首先利用灰关联熵分析方法选出影响网络安全态势的关键因素,然后结合关键因素建立网络安全... 针对普通Kalman算法在网络安全态势预测中对初始数据的依赖性较高,且预测精度不够高的问题,本文提出了一种基于G-K算法的网络安全态势预测模型。首先利用灰关联熵分析方法选出影响网络安全态势的关键因素,然后结合关键因素建立网络安全态势的多元关系模型,最后选用KDD-cup99的部分数据作为实验数据源对改进算法进行实例仿真。结果表明,G-K算法能够快速跟踪网络安全态势的变化趋势,预测精度优于普通Kalman算法。 展开更多

关键词 G-K算法 网络安全 态势预测 屋面优化 灰关联熵分析 关键因素分析

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基于监督注意力机制的语义标签生成图像

12

作者 张幸 王旭 赵文仓 《青岛科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第4期94-101,共8页

由于卷积神经网络内部存在局部连接,通过学习局部特征,模型能够较好地生成纹理风格信息,但是对高级语义特征的学习能力较差,导致生成图像中语义目标出现模糊失真的现象。为提高神经网络的全局特征处理能力,使生成图像中的语义目标更清... 由于卷积神经网络内部存在局部连接,通过学习局部特征,模型能够较好地生成纹理风格信息,但是对高级语义特征的学习能力较差,导致生成图像中语义目标出现模糊失真的现象。为提高神经网络的全局特征处理能力,使生成图像中的语义目标更清晰真实,本研究提出一种监督注意力机制应用于端到端结构的级联细化网络图像生成模型。对第一级精细化模块输出的多维低分辨率大感受野特征和语义标签内多维语义特征做特征融合,加强网络内部多维特征之间的全局一致性,通过语义布局指导模型从全局信息中生成真实感图像,提升了由语义标签生成图像中语义目标的清晰度和真实性。将级联细化网络图像生成模型在Cityscapes验证集语义标签上得到的生成图像语义分割平均像素精度提升了8.6%,mIoU精度提升了26.7%。 展开更多

关键词 语义标签 图像生成 级联细化网络 注意力机制 端到端

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