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基于自适应纹理特征融合的纹理图像分类方法
被引量：
2
1
作者
吕伏
韩晓天
+1 位作者
冯永安
项梁
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第3期488-498,共11页
现有基于深度学习的图像分类方法普遍缺少纹理特征的针对性,分类精度较低,难以同时适用于简单纹理和复杂纹理分类。提出一种基于自适应纹理特征融合的深度学习模型,能够结合类间差异性纹理特征做出分类决策。首先,根据纹理特征的最大类...
现有基于深度学习的图像分类方法普遍缺少纹理特征的针对性,分类精度较低,难以同时适用于简单纹理和复杂纹理分类。提出一种基于自适应纹理特征融合的深度学习模型,能够结合类间差异性纹理特征做出分类决策。首先,根据纹理特征的最大类间差异性,构建图像的纹理特征图像;然后,采用原始图像与特征鲜明的纹理特征图像并行训练改进的双线性模型,获取双通道特征;最后,基于决策融合构建自适应分类模块,连接原图与纹理集的平均池化特征图进行通道权重提取,根据通道权重融合2个并行神经网络模型的分类向量,得到最优融合分类结果。在KTH-TIPS,KTH-TIPS-2b, UIUC和DTD 4个公共纹理数据集上对模型的分类性能进行评估,分别得到了99.98%、99.95%、99.99%和67.09%的准确率,表明所提模型具有普遍高效的识别性能。
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关键词
纹理分类
决策融合
深度学习
双线性神经网络
ResNet
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职称材料
2020-2021年陕晋冀地区五种破坏类型井下构造煤的深度学习图像数据集
2
作者
冯永安
韩晓天
+1 位作者
刘铁
吕伏
《中国科学数据（中英文网络版）》
CSCD
2024年第4期376-383,共8页
井下煤体破坏类型的机器视觉识别可以为煤与瓦斯突出事故的预测、井下安全的评估和智慧矿山工程的建设提供信息支撑和技术支持。目前煤矿中构造煤的煤体破坏类型判别仍以经验性地宏观物理观察辨识为主,但该方法受主观经验和环境因素影...
井下煤体破坏类型的机器视觉识别可以为煤与瓦斯突出事故的预测、井下安全的评估和智慧矿山工程的建设提供信息支撑和技术支持。目前煤矿中构造煤的煤体破坏类型判别仍以经验性地宏观物理观察辨识为主,但该方法受主观经验和环境因素影响较大。构建构造煤的图像分类机器学习模型需要高质量、均衡、真实的井下构造煤样本图像。本数据集通过人为携带高清防爆相机在多个不同矿井环境下进行拍摄采集,提供了可用于深度学习的井下原生状态破坏煤图像集。数据集大小约为1.55GB,包含不同矿井环境、光照、角度下的非破坏煤、破坏煤、强烈破坏煤、粉碎煤和全粉煤,共计1031张图像,平均每类206张,能够满足深度学习模型的基础训练需要。在数据采集过程中,采取了严格的数据质量控制措施,对图像的清晰度、真实性等进行了评估,确保了数据的可靠性。本数据集针对构造煤破坏类型进行构建,为下一阶段基于机器学习的煤体破坏类型识别研究提供必要的数据基础和研究素材。
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关键词
构造煤
煤体破坏类型
井下环境
深度学习
识别
训练
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职称材料
论效能监察在企业经营管理中的作用
被引量：
2
3
作者
韩晓天
《商业研究》
北大核心
2005年第13期68-69,共2页
随着现代企业制度的建立与实施,效能监察在企业经营管理中的作用和地位日益突出,搞好效能监察可以使企业生产经营管理的各个环节能够有效地配合,使人、财、物得到合理的充分利用,从而可以使企业以最少的投入取得最大的经济效益,更好地...
随着现代企业制度的建立与实施,效能监察在企业经营管理中的作用和地位日益突出,搞好效能监察可以使企业生产经营管理的各个环节能够有效地配合,使人、财、物得到合理的充分利用,从而可以使企业以最少的投入取得最大的经济效益,更好地实现企业的经营管理目标。
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关键词
效能监察
企业
经营管理
作用
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职称材料
题名
基于自适应纹理特征融合的纹理图像分类方法
被引量：
2
1
作者
吕伏
韩晓天
冯永安
项梁
机构
辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第3期488-498,共11页
基金
国家自然科学基金(51904144,51874166,51974145,52274206)
辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院校地科技合作培育项目(YJY-XD-2023-014)。
文摘
现有基于深度学习的图像分类方法普遍缺少纹理特征的针对性,分类精度较低,难以同时适用于简单纹理和复杂纹理分类。提出一种基于自适应纹理特征融合的深度学习模型,能够结合类间差异性纹理特征做出分类决策。首先,根据纹理特征的最大类间差异性,构建图像的纹理特征图像;然后,采用原始图像与特征鲜明的纹理特征图像并行训练改进的双线性模型,获取双通道特征;最后,基于决策融合构建自适应分类模块,连接原图与纹理集的平均池化特征图进行通道权重提取,根据通道权重融合2个并行神经网络模型的分类向量,得到最优融合分类结果。在KTH-TIPS,KTH-TIPS-2b, UIUC和DTD 4个公共纹理数据集上对模型的分类性能进行评估,分别得到了99.98%、99.95%、99.99%和67.09%的准确率,表明所提模型具有普遍高效的识别性能。
关键词
纹理分类
决策融合
深度学习
双线性神经网络
ResNet
Keywords
texture classification
decision fusion
deep learning
bilinear CNN
ResNet
分类号
TP391.4 [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
2020-2021年陕晋冀地区五种破坏类型井下构造煤的深度学习图像数据集
2
作者
冯永安
韩晓天
刘铁
吕伏
机构
辽宁工程技术大学
辽宁工程技术大学
中煤科工集团沈阳研究院有限公司
出处
《中国科学数据（中英文网络版）》
CSCD
2024年第4期376-383,共8页
基金
国家自然科学青年基金(51904144)
国家自然科学基金面上项目(52274206)。
文摘
井下煤体破坏类型的机器视觉识别可以为煤与瓦斯突出事故的预测、井下安全的评估和智慧矿山工程的建设提供信息支撑和技术支持。目前煤矿中构造煤的煤体破坏类型判别仍以经验性地宏观物理观察辨识为主,但该方法受主观经验和环境因素影响较大。构建构造煤的图像分类机器学习模型需要高质量、均衡、真实的井下构造煤样本图像。本数据集通过人为携带高清防爆相机在多个不同矿井环境下进行拍摄采集,提供了可用于深度学习的井下原生状态破坏煤图像集。数据集大小约为1.55GB,包含不同矿井环境、光照、角度下的非破坏煤、破坏煤、强烈破坏煤、粉碎煤和全粉煤,共计1031张图像,平均每类206张,能够满足深度学习模型的基础训练需要。在数据采集过程中,采取了严格的数据质量控制措施,对图像的清晰度、真实性等进行了评估,确保了数据的可靠性。本数据集针对构造煤破坏类型进行构建,为下一阶段基于机器学习的煤体破坏类型识别研究提供必要的数据基础和研究素材。
关键词
构造煤
煤体破坏类型
井下环境
深度学习
识别
训练
Keywords
tectonic coal
destruction types
downhole environment
deep learning
identify
training
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TD163.1 [矿业工程—矿山地质测量]
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职称材料
题名
论效能监察在企业经营管理中的作用
被引量：
2
3
作者
韩晓天
机构
大庆榆树林油田开发有限责任公司
出处
《商业研究》
北大核心
2005年第13期68-69,共2页
文摘
随着现代企业制度的建立与实施,效能监察在企业经营管理中的作用和地位日益突出,搞好效能监察可以使企业生产经营管理的各个环节能够有效地配合,使人、财、物得到合理的充分利用,从而可以使企业以最少的投入取得最大的经济效益,更好地实现企业的经营管理目标。
关键词
效能监察
企业
经营管理
作用
分类号
F231.6 [经济管理—会计学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应纹理特征融合的纹理图像分类方法
吕伏
韩晓天
冯永安
项梁
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
2020-2021年陕晋冀地区五种破坏类型井下构造煤的深度学习图像数据集
冯永安
韩晓天
刘铁
吕伏
《中国科学数据（中英文网络版）》
CSCD
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
论效能监察在企业经营管理中的作用
韩晓天
《商业研究》
北大核心
2005
2
在线阅读
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职称材料
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