基于SVM分类器的道路湿滑图像分类方法研究 被引量：8

1

作者 刘新宇 黄德启 《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》 2011年第4期784-787,792,共5页

在恶劣天气下路面湿滑状况将发生显著变化,导致驾驶条件恶化,极易引发恶劣的交通事故.为了帮助交通管理部门实时获取路面湿滑状况信息,了解路面附着性能,并以此制定合理的车速控制和交通诱导策略,通过采集道路湿滑图像,利用设计的具体SV... 在恶劣天气下路面湿滑状况将发生显著变化,导致驾驶条件恶化,极易引发恶劣的交通事故.为了帮助交通管理部门实时获取路面湿滑状况信息,了解路面附着性能,并以此制定合理的车速控制和交通诱导策略,通过采集道路湿滑图像,利用设计的具体SVM分类器结合3种训练算法对道路湿滑图像进行分类学习训练,并通过训练后的SVM分类器对大量道路湿滑图像进行分类实验,对道路湿滑状态进行分类研究.实验结果表明:(1)寻找合适的核函数,选择合适的参数是使用SVM进行高效分类的一个重要因素;(2)在训练过程中,均方误差(MSE)能反映出分类器实现的正确率,SVM的训练本身的误差决定了分类的正确率,而且训练个数的增多带来了特征空间维数的增加,从而导致计算量的增大. 展开更多

关键词 道路湿滑图像 图像识别 支持向量机(SVM) 分类器

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基于灰色关联分析的BSO-ELM-AdaBoost风电功率短期预测 被引量：29

2

作者 叶家豪 魏霞 +3 位作者 黄德启 谢丽蓉 黄晨晨 赵世成 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期426-432,共7页

提出基于灰色关联分析与自适应提升的天牛群优化极限学习机风电功率短期预测方法。首先,利用灰色关联分析构建训练样本集,提高历史数据与预测日时间尺度上的信息关联度。在此基础上,利用天牛群算法优化极限学习机,为极限学习机寻找最优... 提出基于灰色关联分析与自适应提升的天牛群优化极限学习机风电功率短期预测方法。首先,利用灰色关联分析构建训练样本集,提高历史数据与预测日时间尺度上的信息关联度。在此基础上,利用天牛群算法优化极限学习机,为极限学习机寻找最优权阈值,提高其泛化能力。最后,引入集成学习理念,通过自适应提升算法学习组合多个极限学习机弱预测器,对预测误差进行修正,实现误差权重的自分配与重组。以此构成的极限学习机强预测器可进一步提高模型的预测精度,结合西北某风电场实际数据验证该方法的有效性。 展开更多

关键词 风电 功率预测 自适应提升 灰色关联分析 天牛群算法 极限学习机

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基于IMX6ULL核心板的网络安全监测管理平台数据网关的设计 被引量：5

3

作者 王赛 魏霞 +1 位作者 黄德启 黄晨晨 《现代电子技术》 2022年第8期80-86,共7页

通过分析电力监管系统网络安全现状,文中提出一种在集控中心及厂站部署网络安全监管平台的方案,设计一款处理器IMX6ULL为主控MCU、嵌入式Linux为操作系统、RJ 45和TCP/IP协议为以太网口、RS 485和ModBus RTU协议为串口的网络安全监测管... 通过分析电力监管系统网络安全现状,文中提出一种在集控中心及厂站部署网络安全监管平台的方案,设计一款处理器IMX6ULL为主控MCU、嵌入式Linux为操作系统、RJ 45和TCP/IP协议为以太网口、RS 485和ModBus RTU协议为串口的网络安全监测管理平台数据网关机。通过实现网络安全监管主站系统与区域集控系统数据的交互对接,可实现各厂站网络安全信息到集控中心后台的实时监视功能;同时集控中心主站平台调用网络安全监管子站平台和网络安全监测装置提供的服务,可实现对厂站的远程控制与管理。将厂站运行数据引入集控中心网络安全专业管理中,从而构建集中监控、统一管理、态势感知、预警分析的“安全大脑”,以解决厂站网络安全危机反应慢且安全告警信息不能查看的问题,保证电力系统网络安全的平稳运行。 展开更多

关键词 电力监管系统 网络安全 数据网关机 远程通信 实时监控 安全预警

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基于ACON⁃Transformer的谣言检测研究 被引量：3

4

作者 孟凡森 魏霞 +1 位作者 黄德启 白云瑞 《现代电子技术》 2022年第21期67-76,共10页

为解决当前网络平台辟谣工作时效性差、准确率低并且严重依赖人工筛查等问题,提出一种基于自适应激活函数和全自注意力网络特征提取器联合多通道卷积神经网络的自动谣言检测模型。首先爬取最新平台信息,将数据制作为数据集,然后对用户... 为解决当前网络平台辟谣工作时效性差、准确率低并且严重依赖人工筛查等问题,提出一种基于自适应激活函数和全自注意力网络特征提取器联合多通道卷积神经网络的自动谣言检测模型。首先爬取最新平台信息,将数据制作为数据集,然后对用户信息进行统计分析,选取非谣言用户和谣言用户差异较大的用户信息,将其作为用户特征,利用卷积神经网络提取用户特征,并将自适应激活函数引入全自注意力网络,大幅度减小了参数运算量并且提升了模型鲁棒性。实验表明,该模型准确率高达93.67%,比当前模型提升了3.45%,且能对10分钟内发布的消息进行检测,具有较高的时效性,可以适用于当前日常生活中对谣言的识别。 展开更多

关键词 谣言检测 ACON⁃Transformer 多通道卷积神经网络 词向量 特征提取 消融实验

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自适应图像分割的光伏板积灰状态识别 被引量：2

5

作者 白云瑞 魏霞 +1 位作者 黄德启 孟凡森 《现代电子技术》 2022年第22期43-47,共5页

针对光伏电站普遍存在的光伏阵列中太阳能光伏板积灰难识别以致于清理不及时的问题,文中提出一种基于自适应图像分割算法识别光伏板的积灰状态。根据光伏板灰尘图像的YCbCr颜色空间特性,利用自适应图像分割算法将灰尘与光伏板图像分离,... 针对光伏电站普遍存在的光伏阵列中太阳能光伏板积灰难识别以致于清理不及时的问题,文中提出一种基于自适应图像分割算法识别光伏板的积灰状态。根据光伏板灰尘图像的YCbCr颜色空间特性,利用自适应图像分割算法将灰尘与光伏板图像分离,进而在旋转统一不变LBP算法下提取图像纹理特征,最终实现太阳能光伏板积灰状态的识别。再分别对不同算子半径与周围像素点个数进行实验比较,并对该算法与深度学习算法在准确率与识别时间方面进行对比分析。实验结果表明:旋转统一不变LBP算法对图像特征提取的效果最好,算法对光伏板积灰图像识别准确率可达88.56%,识别速度较ResNet50网络快90%以上;且占用计算机内存小,能够满足电站运维实时性要求,提高发电效率,降低运维成本,具有较高的实用性价值。 展开更多

关键词 光伏电站 光伏板积灰 自适应图像分割 纹理特征提取 LBP算法 图像识别

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基于改进YOLOv4的车型检测算法研究 被引量：8

6

作者 於积荣 黄德启 +1 位作者 曾蓉 赵恒辉 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第4期52-59,共8页

针对车型检测任务中存在错检、漏检的问题,提出一种改进YOLOv4的车型检测算法。首先,使用CBAM-DenseNet-BC网络代替原始特征提取网络CSPDarKNet53,加强网络对车型重要特征信息的提取能力,从而提高特征信息的利用率;然后将SPPNet替换成AS... 针对车型检测任务中存在错检、漏检的问题,提出一种改进YOLOv4的车型检测算法。首先,使用CBAM-DenseNet-BC网络代替原始特征提取网络CSPDarKNet53,加强网络对车型重要特征信息的提取能力,从而提高特征信息的利用率;然后将SPPNet替换成ASPPNet,增大网络感受野的同时减少网络计算量,并使得特征图分辨率的降低速度变缓;其次,为加快模型推理速度,将原始算法检测模块中负责检测小目标的分支裁剪;最后,为检测车型类别信息的同时关注其位置信息,在检测模块YOLO-Head之前添加CBAM模块。实验结果表明改进后的算法的mAP值为95.22%,比原始算法提高了1.93%。改进后的算法能够有效地检测出车型,准确率相对于其它算法有所提高。 展开更多

关键词 深度学习 车型检测 YOLOv4 特征提取网络 CBAM-DenseNet-BC

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基于改进YOLOv5s的路面损伤检测 被引量：4

7

作者 王梦梦 黄德启 刘爽娜 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第5期66-71,共6页

路面损伤检测是支持基础设施检测的重要任务,及时、准确、自动地检测路面损伤,对于经济有效的道路养护是必要的。针对道路检测中存在漏检问题,提出一种改进的YOLOv5s的道路检测算法。首先,用CBAM注意力机制模块替换主干网络中C3模块,在... 路面损伤检测是支持基础设施检测的重要任务,及时、准确、自动地检测路面损伤,对于经济有效的道路养护是必要的。针对道路检测中存在漏检问题,提出一种改进的YOLOv5s的道路检测算法。首先,用CBAM注意力机制模块替换主干网络中C3模块,在关注通道特征的同时关注位置信息,加强网络对重要信息的提取能力;其次用EIoU替换GIoU损失函数,解决了GIoU误差大的同时提高了收敛速度和回归精度;最后,为使细微损伤得到有效检测,在原始网络中增加极小目标的检测的输出,使三输出变成四输出,提高模型识别率。从精度和召回率的结果可知,改进后的YOLOv5s算法平均检测精度为96.9%,相较于原YOLOv5s算法提高了7.6%。能够有效检测出道路路面损伤,且其准确率优于其他的道路检测算法。 展开更多

关键词 深度学习 路面检测 YOLOv5s CBAM 损失函数

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基于PLC和那智机器人的码垛输送线控制系统设计 被引量：4

8

作者 吴健辉 黄德启 《现代电子技术》 2023年第6期175-181,共7页

针对目前我国大多采用人工进行袋装物料码垛的现状,为提高码垛输送线的码垛效率,同时降低企业工人的劳动强度,文中采用西门子PLC S7⁃1200作为控制系统的核心,结合那智机器人LP130设计一种码垛输送线控制系统,用于袋装物料的码垛。针对... 针对目前我国大多采用人工进行袋装物料码垛的现状,为提高码垛输送线的码垛效率,同时降低企业工人的劳动强度,文中采用西门子PLC S7⁃1200作为控制系统的核心,结合那智机器人LP130设计一种码垛输送线控制系统,用于袋装物料的码垛。针对不同品种的物料,创新性地采用“一机四位”方式,即1台码垛机器人、4个码垛位同时作业,将相同品种物料码为一垛。通过输入输出模块、机器人、视觉装置、触摸屏人机交互界面等实现对生产线的自动控制。根据所设计方案完成码垛输送线的搭建,对设备进行调试并开展码垛实验,记录码垛的数据。分析发现所设计系统误差小,码垛效率可达到设计要求。使用该生产线具有较高的工作效率和良好的可靠性,码垛精度高,对人们的生产生活具有一定的现实意义。 展开更多

关键词 码垛 输送线控制 PLC 那智机器人 控制系统 人机交互界面 实验分析

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变分模态分解联合改进小波阈值函数的PPG降噪算法 被引量：2

9

作者 刘爽娜 黄德启 王梦梦 《现代电子技术》 2023年第9期61-65,共5页

针对PPG信号采集过程中存在大量混合噪声的问题,提出一种变分模态分解(VMD)改进小波阈值降噪的降噪算法。首先通过傅里叶变换得到脉搏波信号频域信息,确定分解个数和主频率;然后利用变分模态分解算法将含噪声的PPG信号分解为一系列固有... 针对PPG信号采集过程中存在大量混合噪声的问题,提出一种变分模态分解(VMD)改进小波阈值降噪的降噪算法。首先通过傅里叶变换得到脉搏波信号频域信息,确定分解个数和主频率;然后利用变分模态分解算法将含噪声的PPG信号分解为一系列固有模态分量,分解过后确定各分量的中心频率,并筛选有效固有模态分量;最后利用改进后的小波阈值函数对残余噪声进行降噪处理,避免了软阈值的恒定偏差,又保证了阈值函数的连续性,降噪后的信号与原始信号相关系数均值为0.934 7,比变分模态分解方法重构信号提升了7.1%。与其他降噪算法相比,信噪比分别提高了5.77 dB、5.38 dB、4.5 dB,均方根误差分别降低了26.1%、16.8%、7.4%。实验结果表明,通过理论计算、数值模拟和应用研究验证了所提方法的有效性和优越性,在滤波效果和信号保真度之间取得了很好的平衡。 展开更多

关键词 降噪算法 小波阈值函数 信号分解 变分模态分解 降噪处理 理论计算 数值模拟

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基于深度学习的路面湿滑状态识别研究

10

作者 杨路明 黄德启 +1 位作者 魏霞 王佳 《现代电子技术》 2022年第12期137-142,共6页

针对路面湿滑状态识别存在场景复杂多变、传统机器学习识别率低以及泛化能力差的问题,文中提出一种基于残差神经网络(ResNet-18)的路面湿滑状态识别算法。首先设计一种基于二维伽马函数的自适应校正算法,对光照不均匀的照片数据进行校... 针对路面湿滑状态识别存在场景复杂多变、传统机器学习识别率低以及泛化能力差的问题,文中提出一种基于残差神经网络(ResNet-18)的路面湿滑状态识别算法。首先设计一种基于二维伽马函数的自适应校正算法,对光照不均匀的照片数据进行校正处理;然后在残差网络的残差块的特征连接层引入注意力机制,加强显著性特征的学习权重;再根据路面特征的相近性,在残差网络全连接层加入损失函数,损失函数由Softmax Loss与Center Loss融合得到,Softmax Loss实现提取特征的可区分,Center Loss加大所提取特征的差异化,从而提高路面识别精度。实验结果表明:所提算法在训练集的识别率为98.6%,验证集的识别率为96.7%,说明该算法能够对复杂场景下的路面湿滑状态进行识别,且具有较高的识别率和较强的泛化性能。 展开更多

关键词 路面特征 湿滑状态 残差网络 深度学习 注意力机制 损失函数 识别精度

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基于机器视觉的多车道线检测和分类算法

11

作者 朱贤臻 魏霞 黄德启 《现代电子技术》 2022年第23期49-54,共6页

为解决机器视觉在多车道线检测时出现车道线漏识别、误识别、分类难和准确率低等问题,提出一种检测多车道线和快速分类的方法。首先获取原始图像的感兴趣区域并使用Gamma校正增强多车道线特征信息;然后使用多相位Gabor滤波器叠加滤波图... 为解决机器视觉在多车道线检测时出现车道线漏识别、误识别、分类难和准确率低等问题,提出一种检测多车道线和快速分类的方法。首先获取原始图像的感兴趣区域并使用Gamma校正增强多车道线特征信息;然后使用多相位Gabor滤波器叠加滤波图像提取车道线纹特征,获得其边缘梯度;接着基于改进带多参数Hough变换提取出直线线段,基于累加角度值的直方图和双截距约束法实现多车道线快速分类;最后只需提取出线段上少量关键点,通过最小二乘法拟合出完整的车道线,生成动态有效的检测区域,减小后续检测时间。实验结果表明:该设计算法在Tusimple数据集与实际拍摄拥挤、夜间环境的道路中进行验证,识别准确率分别为95.4%,96.22%和95.22%,高于其他常用方法;该算法充分利用车道线多个特征信息,不易受检测环境变化带来的影响。 展开更多

关键词 机器视觉 车道线检测 GAMMA校正 GABOR滤波器 Hough变换 直方图 截距约束

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