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多尺度特征融合的图像描述算法 被引量：1
1
作者 白雪冰 车进 吴金蔓 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期288-296,共9页
针对现有图像描述算法提取的图像特征信息不全面、编码器和解码器模型不统一的问题,提出了多尺度特征融合的图像描述算法。通过多尺度全局特征提取模块和区域特征提取模块分别得到图像的多尺度全局特征和区域特征,通过特征融合模块获得... 针对现有图像描述算法提取的图像特征信息不全面、编码器和解码器模型不统一的问题,提出了多尺度特征融合的图像描述算法。通过多尺度全局特征提取模块和区域特征提取模块分别得到图像的多尺度全局特征和区域特征,通过特征融合模块获得融合后的视觉特征,送入Transformer模型的编码器完成特征编码,通过Transformer模型的解码器生成图像描述内容。通过在MS-COCO数据集上进行实验,并且与当前的一些主流算法进行比较,实验结果表明,所提出的算法在CIDEr关键指标上得分为127.2%,比主流算法提高了3.5个百分点,其余指标也有不同程度的提高。同时,消融实验验证了算法的有效性,定性分析表明了所提出算法能够生成更准确更详细的图像描述。 展开更多
关键词 图像描述 多尺度全局特征 区域特征 TRANSFORMER
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联合多源遥感数据的黄土高原(甘肃区)森林覆盖变化及驱动力分析 被引量：1
2
作者 刘博 牛全福 +3 位作者 王刚 刘明志 王浩 雷姣姣 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第1期54-66,共13页
黄土高原作为中国西部地区的自然生态屏障,为国家可持续发展做出了积极贡献。黄土高原(甘肃区)生态环境的治理与修复对中国生态文明建设战略的实施具有关键作用,为监测2008—2018年黄土高原(甘肃区)森林资源变化情况,基于云平台,联合Lan... 黄土高原作为中国西部地区的自然生态屏障,为国家可持续发展做出了积极贡献。黄土高原(甘肃区)生态环境的治理与修复对中国生态文明建设战略的实施具有关键作用,为监测2008—2018年黄土高原(甘肃区)森林资源变化情况,基于云平台,联合Landsat、PALSAR及地形数据,探究光谱指数、后向散射、纹理及地形特征在森林资源信息获取方面的优势,运用随机森林特征优选算法获取研究区10年间森林覆盖时空分布并基于地理探测器进行因子探测。结果表明:随机森林特征优选算法可以有效筛选特征重要信息,总体精度可达91.88%,Kappa系数为0.91。联合Landsat、PALSAR及地形数据的实验方案精度明显高于使用单一数据源的森林分类结果,四期分类结果总体精度分别为86.65%、88.23%、90.15%、89.86%。10年间研究区森林面积净增加0.60×10^(4) km^(2);森林增加的区域主要分布于庆阳市中东部、平凉市东部、天水市中部和临夏回族自治州西部地区,而森林退化主要出现在定西市西南部和临夏回族自治州中东部地区。单因子探测中土地利用类型是森林覆盖变化的主导因子,适宜性的土壤类型的空间分布和降雨量的辅助作用,为植树造林成活率和森林健康生长提供了良好的自然条件。 展开更多
关键词 黄土高原(甘肃区) 特征优选 遥感监测 地理探测器
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基于改进Steger算法的Ⅴ型焊缝识别方法 被引量：1
3
作者 郭北涛 刘磊 +2 位作者 张丽秀 刘瀚齐 金福鑫 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期182-186,共5页
针对采用线结构光进行Ⅴ型焊缝特征识别时准确性不足和效率低的问题,提出了一种基于改进Steger算法的Ⅴ型焊缝识别方法。通过改进Steger算法流程和自适应感兴趣区域的选择,提升了Ⅴ型焊缝特征点提取精度和效率。首先,通过对焊缝图像进... 针对采用线结构光进行Ⅴ型焊缝特征识别时准确性不足和效率低的问题,提出了一种基于改进Steger算法的Ⅴ型焊缝识别方法。通过改进Steger算法流程和自适应感兴趣区域的选择,提升了Ⅴ型焊缝特征点提取精度和效率。首先,通过对焊缝图像进行平滑处理和阈值分割操作,将结构光条纹与背景信息分离;其次,采用一种新的感兴趣区域选择方法,有效地找出了结构光条纹所在区域;然后,采用骨架细化法和Canny边缘检测算法估算出光条纹宽度,根据宽度信息分割光条纹求取光条中心线;最后,采用最小二乘法得到Ⅴ型焊缝特征点的亚像素坐标。实验结果表明,改进Steger算法运行速度提升约60%,平均均方根误差降低0.23 pixels,提高了Steger算法的速度和精度。Ⅴ型焊缝识别误差均小于1.0 mm,证明了该方法能够准确地识别出Ⅴ型焊缝特征,满足实际焊接精度要求。 展开更多
关键词 线结构光 Steger 感兴趣区域 直线拟合 特征提取
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山东地区大地电场优势方位角特征分析
4
作者 董晓娜 管贻亮 +3 位作者 王庆林 唐廷梅 张继红 缪杰 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第10期1071-1078,共8页
使用山东地区7个地电场台站2021年以来的观测数据,基于大地电场岩体裂隙模型计算大地电场优势方位角α,其跳动范围Δα均未出现异常判定标准中的情况,不满足异常指标。根据本文方法的预测规则,分析认为山东地区近期发生中强地震的概率... 使用山东地区7个地电场台站2021年以来的观测数据,基于大地电场岩体裂隙模型计算大地电场优势方位角α,其跳动范围Δα均未出现异常判定标准中的情况,不满足异常指标。根据本文方法的预测规则,分析认为山东地区近期发生中强地震的概率较小。结合优势方位角特征反映出的场地岩体裂隙发育情况进行进一步分析,结果表明,位于聊考断裂带东侧的菏泽台和位于苍山-尼山断裂带与凫山断裂带之间的邹城台岩体裂隙处于生成阶段,符合孕育中小地震的背景;位于沂沭断裂带北段的安丘台和陵阳台及位于牟平-即墨断裂带东侧的乳山台岩体裂隙处于发育好或长大阶段,符合孕育中强地震的背景,值得重点关注。 展开更多
关键词 地电场 优势方位角 特征分析 山东地区 地震
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基于多粒度特征-区域关系的赤足足迹分割方法
5
作者 张艳 严毅 +3 位作者 吴红英 汪思彤 吴晔峰 王年 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期57-67,共11页
采用语义分割方法自动分割赤足足迹图像时,虽然可以减少人工干预,但对于赤足足迹图像分割中脚趾区域模糊的问题,神经网络模型需要更加重视这些区域的特征提取;对于光照不均匀的赤足足迹图像,可以通过模型建立赤足整体区域与局部区域的... 采用语义分割方法自动分割赤足足迹图像时,虽然可以减少人工干预,但对于赤足足迹图像分割中脚趾区域模糊的问题,神经网络模型需要更加重视这些区域的特征提取;对于光照不均匀的赤足足迹图像,可以通过模型建立赤足整体区域与局部区域的上下文关系,利用整体区域特征信息来增强光照不均匀区域的特征表达,以提升图像分割的准确性与稳健性。为此,该文提出了基于多粒度特征-区域关系的赤足足迹分割方法,通过局部区域标签使特征表示关注脚趾区域,提取足迹的多粒度特征,并与足迹的全局特征进行融合,以提升对赤足足迹中模糊区域的分割效果;同时,对原始图像和足迹特征图进行空间变换,采用矩阵相乘建立两者间赤足区域关系矩阵,利用关系矩阵对赤足全局特征进行空间调制,以实现特征增强。该文还构建了一个现场赤足足迹数据集(包含25人的1100幅现场赤足足迹图像),并针对模糊、光照不均、模糊-光照不均和正常4种赤足足迹图像进行实验。结果表明,在正常赤足足迹图像上分割时,赤足类交并比达到93.50%,在模糊、光照不均、模糊-光照不均3类赤足足迹图像上分割时,赤足类交并比分别达到92.90%、93.06%、91.66%,而在模糊-光照不均赤足足迹图像上分割的赤足类交并比相比于U-Net提升了1.15个百分点。 展开更多
关键词 图像分割 赤足足迹 多粒度特征 区域关系
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结合多区域特征和特征融合的微表情识别
6
作者 曹春萍 张迪 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第8期1986-1992,共7页
微表情运动微弱、短暂和局部化的特点,使得难以从微表情视频序列中相关的局部区域中提取有效特征,进而导致准确识别微表情变得十分困难.针对上述问题,基于残差网络和长短期记忆网络,提出一种结合多区域特征提取模块(Multi-region Featur... 微表情运动微弱、短暂和局部化的特点,使得难以从微表情视频序列中相关的局部区域中提取有效特征,进而导致准确识别微表情变得十分困难.针对上述问题,基于残差网络和长短期记忆网络,提出一种结合多区域特征提取模块(Multi-region Feature Extraction Module,MFEM)和多层特征融合模块(Multi-level Feature Fusion Module,MFFM)的微表情识别方法.首先,对微表情视频序列采用欧拉视频放大算法实现运动增强得到灰度序列,并结合TV-L1光流法的光流序列作为输入.有效特征提取阶段中,利用MFEM模块提取多个相关的局部区域中的显著特征,增强网络提取有效特征的能力;通过MFFM模块减少信息丢失,产生更综合的特征,提高模型学习微表情特征的能力;然后进行时序建模并分类.在casme2和samm数据集上进行实验,准确率分别达到84.959%、74.265%,UF1分别为0.855和0.604,优于现有方法. 展开更多
关键词 微表情识别 残差网络 多区域特征提取 多层特征融合
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复杂空心涡轮叶片点云快速配准 被引量：1
7
作者 苟宸 廖晓波 +3 位作者 李通 周鑫 庄健 蔡勇 《光学精密工程》 北大核心 2025年第5期829-838,共10页
涡轮叶片具有形状复杂、材料特殊以及加工工艺复杂等特点,基于点云配准构建的三维模型,可以对比分析并评估叶片制造的精度和质量。然而,在点云配准过程中难以精确定位点云重叠部分且计算复杂。为了解决上述问题,提出了一种复杂空心涡轮... 涡轮叶片具有形状复杂、材料特殊以及加工工艺复杂等特点,基于点云配准构建的三维模型,可以对比分析并评估叶片制造的精度和质量。然而,在点云配准过程中难以精确定位点云重叠部分且计算复杂。为了解决上述问题,提出了一种复杂空心涡轮叶片点云快速配准方法。该方法基于深度学习对源点云和目标点云提取多级特征,并在特征之间进行信息交换,使得在无需注意力机制的前提下,两个点云输入的全局特征能够聚焦于相同部分。实验结果表明,相较于深度学习网络PANet,ModelNet40数据集配准结果的RMSE(r)和RMSE(t)分别降低了34%和15%;基于ModelNet40数据集训练继续对涡轮叶片点云进行训练,叶片点云配准结果的RMSE(r)和RMSE(t)分别降低了83%和46%。该方法有望在涡轮叶片制造精度的评估过程中得到广泛的应用。 展开更多
关键词 点云配准 涡轮叶片 特征信息 特征交互 重叠区域
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新疆自然保护综合地理区划 被引量：2
8
作者 王锐锋 朱舒欣 +3 位作者 郭子良 林海 王清春 崔国发 《生态学报》 北大核心 2025年第2期539-553,共15页
综合地理区划全面地反映了自然界的地域分异,但当前研究仍缺乏结合生物、非生物以及地貌等多重因素的综合考量。目前以国家公园为主体的自然保护地体系建设已卓有成效,亟需从区域角度提出兼顾自然地理特征和生物分异格局的区划方案。以... 综合地理区划全面地反映了自然界的地域分异,但当前研究仍缺乏结合生物、非生物以及地貌等多重因素的综合考量。目前以国家公园为主体的自然保护地体系建设已卓有成效,亟需从区域角度提出兼顾自然地理特征和生物分异格局的区划方案。以综合性、地带性与非地带性相结合、生物因子与非生物因子相结合为区划原则,采用热量、水分、土壤、植被和动物地理分布等5项指标,通过自组织特征映射模型(SOFM)综合聚类,以聚类结果为基础,结合山系山脉界线及地貌完整性,按照“自上而下”的原则划分区划单元,根据新疆全域野外科学考察结果和卫星遥感三维影像加以修正,同时充分考虑新疆自然保护地的分布情况,保证了区划的客观性、科学性、系统性、准确性和适用性。新疆自然保护综合地理区划方案共分为四级,包括了5个自然保护地理大区(一级区)、11个自然保护地理地区(二级区)、21个自然保护地理亚地区(三级区)和48个自然保护地理小区(四级区),其中,一级区划与新疆“三山夹两盆”的地形分布格局相协调,划分为阿尔泰山Ⅰ、准噶尔盆地-北塔山Ⅱ、天山山地Ⅲ、塔里木盆地-吐哈盆地Ⅳ和昆仑山-阿尔金山Ⅴ。研究梳理了自然保护地理单元内的自然保护地及主要保护对象等,该区划方案与新疆自然保护地分布较为吻合,绝大多数自然保护地都未跨越自然保护地理亚地区,各自然保护地理单元内的物种在地理分布上也相对不隔离,同一自然保护地理单元内的自然保护地可组成以保护关键种、伞护种或旗舰种为目标的自然保护地群,以此构建区域自然保护地网络,提高生态系统连通性。该区划方案对新疆生物多样性保护、以国家公园为主体的自然保护地体系建设和生境廊道构建具有重要的指导作用,同时也为其他省份乃至全国的自然保护综合地理区划提供理论依据和参考借鉴。 展开更多
关键词 新疆 自然保护 地理区划 自组织特征映射模型(SOFM)
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基于Local特征和Regional特征的图像显著性检测 被引量：29
9
作者 郭迎春 袁浩杰 吴鹏 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1214-1224,共11页
提出了一种基于颜色空间的Local特征和Regional特征的自然图像显著性检测方法.该方法将图像分成8×8的子块,计算多个尺度下每一个子块的Local特征和Regional特征,并将其加权组合来确定子块的显著程度,从而得到整个图像的显著特征.此... 提出了一种基于颜色空间的Local特征和Regional特征的自然图像显著性检测方法.该方法将图像分成8×8的子块,计算多个尺度下每一个子块的Local特征和Regional特征,并将其加权组合来确定子块的显著程度,从而得到整个图像的显著特征.此外,通过计算4个颜色通道上的色度对比度,获得显著物体的边缘.将图像的显著特征与显著物体的边缘综合后得到图像中的显著目标.实验结果显示,本文提出的方法能够快速、清晰而准确地提取出图像中的显著性目标. 展开更多
关键词 显著性检测 Local特征 regional特征 多尺度
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结合图像显著性区域的局部动态干净标签后门攻击
10
作者 洪维 耿沛霖 +2 位作者 王弘宇 张雪芹 顾春华 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期2229-2240,共12页
随着深度学习技术的广泛应用,针对深度学习模型的后门攻击也越来越多。研究后门攻击对揭示人工智能领域存在的安全隐患具有重要意义。为改进现有干净标签后门攻击方法在实际场景下可行性较低、隐蔽性不够高、攻击效果不佳等问题,提出了... 随着深度学习技术的广泛应用,针对深度学习模型的后门攻击也越来越多。研究后门攻击对揭示人工智能领域存在的安全隐患具有重要意义。为改进现有干净标签后门攻击方法在实际场景下可行性较低、隐蔽性不够高、攻击效果不佳等问题,提出了一种结合图像显著性区域的局部动态干净标签后门攻击方法。在仅掌握少量目标类数据的前提下,该方法引入代理模型训练方法,并通过隐式语义数据增广(ISDA)在训练阶段增加样本多样性。利用小批量随机梯度下降(MBSGD)优化算法生成与目标类相匹配的扰动,并设计特征分离正则化(FDR)方法,扩大中毒图像特征与干净图像特征的差异,从而提高攻击的有效性。为了增强攻击的隐蔽性和鲁棒性,采用Grad-CAM算法提取输入图像的显著性区域,将扰动限制在这些关键像素上,使生成的中毒样本触发器具有局部动态性。实验结果表明,所提方法在不超过0.05%的低中毒率下,攻击性能仍能超过目前一些先进的干净标签攻击方法,对现有防御模型仍然具备威胁性。 展开更多
关键词 深度学习 后门攻击 干净标签攻击 显著性区域 特征分离
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基于点云分割的曲轴类零件视觉测量方法 被引量：2
11
作者 余永维 吴昊 +1 位作者 杜柳青 方荣 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第5期22-28,共7页
为了使上料机器人能够准确获取曲轴零件的位置和姿态信息,提出一种基于三维点云分割的曲轴类零件视觉测量方法。首先,针对分割具有尖锐边缘或高度不连续表面点云数据时可能出现欠分割或过分割的问题,提出一种结合区域生长的法线微分分... 为了使上料机器人能够准确获取曲轴零件的位置和姿态信息,提出一种基于三维点云分割的曲轴类零件视觉测量方法。首先,针对分割具有尖锐边缘或高度不连续表面点云数据时可能出现欠分割或过分割的问题,提出一种结合区域生长的法线微分分割算法,以曲率作为判断阈值进行区域生长边缘判定,分割出复杂轴类零件形貌特征,解决传统分割算法难以有效分割连续曲面的问题。然后,针对点云数据中存在噪声和异常值的问题,提出采用基于奇异值分解的整体最小二乘法,通过求解误差方程最小值,获得复杂轴类零件关键特征尺寸。实验表明,该方法能正确分割出高度不连续的表面特征,分割平均误差约0.095 mm,测得的曲轴轴径比传统算法更准确。 展开更多
关键词 点云分割 区域生长 特征提取 曲面拟合 视觉
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基于深度特征探索的重力适配区选择算法
12
作者 张勇刚 张硕 +2 位作者 李宁 张嗣卿 那磊鑫 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第6期546-558,共13页
高质量、特征丰富的匹配区域可以提高重力匹配导航的成功率。现有的匹配区域选择算法仍然存在区域遗漏和区域不连续的问题。为了解决上述问题,提出了基于深度特征探索的重力适配区选择算法。首先,对重力场重新建模并构建新的重力场特征... 高质量、特征丰富的匹配区域可以提高重力匹配导航的成功率。现有的匹配区域选择算法仍然存在区域遗漏和区域不连续的问题。为了解决上述问题,提出了基于深度特征探索的重力适配区选择算法。首先,对重力场重新建模并构建新的重力场特征。然后,利用深度特征探索的方法扩展重力场特征矩阵,并通过主成分分析(PCA)去除重力场特征矩阵的信息冗余。最后,利用高斯混合模型(GMM)对新的重力场特征矩阵进行划分。在匹配区域选择算法仿真实验中,所提算法相比于现有阈值法和Delaunay三角剖分法展现出显著优势,其中重力异常背景图1:所选重力强适配区面积分别增加34.19%和27.25%,重力异常背景图2:所选重力强适配区面积分别增加22.40%和16.04%。在惯导/重力匹配导航定位仿真实验中,采用所提算法选择出的强适配区,所有轨迹的匹配率都优于90%,导航精度优于1个网格精度。 展开更多
关键词 重力场模型 特征构建 数据增强 高斯混合模型 重力匹配区域
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基于多尺度位置感知网络的脑部MR图像配准
13
作者 杜晓刚 孙浩轩 +1 位作者 王营博 雷涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第3期879-885,共7页
为提高基于深度学习的可变形配准在图像复杂形变区域的配准精度,提出一种用于脑部MR图像配准的多尺度位置感知网络。设计一个位置感知注意力模块,分别沿3个坐标方向使用一维池化将位置信息编码生成特征图,定位图像的复杂形变区域;在编... 为提高基于深度学习的可变形配准在图像复杂形变区域的配准精度,提出一种用于脑部MR图像配准的多尺度位置感知网络。设计一个位置感知注意力模块,分别沿3个坐标方向使用一维池化将位置信息编码生成特征图,定位图像的复杂形变区域;在编解码连接处使用多尺度策略,采用空洞卷积提取多尺度特征并融合,增强复杂形变特征的表达能力。在脑部MR数据集上进行配准实验,其结果表明,与主流方法相比,所提配准网络取得了更高的配准精度。 展开更多
关键词 深度学习 可变形配准 无监督学习 位置感知 区域定位 特征融合 多尺度特征
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MB-LBP特征在车载LiDAR点云城市路坎点提取中的应用
14
作者 王亚敏 王竞雪 《遥感信息》 北大核心 2025年第2期104-114,共11页
针对城市道路中弯道、路口等点云分布稀疏区域对细微变化处路坎点提取敏感度低的问题,引入MB-LBP特征将其用于路坎点提取,在9×9窗口内通过结合MB-LBP与路坎的多维几何特征精确提取路坎点。该方法首先对点云数据进行预处理,得到路... 针对城市道路中弯道、路口等点云分布稀疏区域对细微变化处路坎点提取敏感度低的问题,引入MB-LBP特征将其用于路坎点提取,在9×9窗口内通过结合MB-LBP与路坎的多维几何特征精确提取路坎点。该方法首先对点云数据进行预处理,得到路坎点高度、离散度以及法向量的特征图像。其次,基于3种特征图像分别提取MB-LBP特征,并以此构建多特征MB-LBP识别图像以提取候选路坎点。最后,采用KANN-DBSCAN算法对候选路坎点进行聚类去噪,得到精确的路坎点。为验证该方法的有效性,使用Paris-Lille-3D和Toronto-3D 4组不同类型城市环境的开源数据集进行实验。实验结果表明,针对文章的4组实验数据,路坎点提取的平均精度达到80%以上。该方法在有效自动识别路坎点的前提下,通过充分利用路坎的几何特征和MB-LBP特征增强的覆盖范围,显著提升了弯道、路口等点云分布稀疏区域对细微纹理变化的敏感度,使其在这些区域展现良好的适应性。 展开更多
关键词 稀疏区域 MB-LBP 多特征图像 KANN-DBSCAN 聚类去噪
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基于点云多特征融合的钢材表面裂纹特征提取
15
作者 曾凯 夏梓博 +3 位作者 钱俊磊 杜学强 王跃林 朱立光 《激光杂志》 北大核心 2025年第8期89-96,共8页
针对钢材表面裂纹缺陷在二维图像中缺乏深度视觉信息、形貌特征检测困难的问题,设计了一种基于加权的多特征融合的钢材表面裂纹缺陷特征提取算法。首先通过双目视觉检测平台采集钢材表面三维点云图像,然后通过体素化滤波进行初步去噪,... 针对钢材表面裂纹缺陷在二维图像中缺乏深度视觉信息、形貌特征检测困难的问题,设计了一种基于加权的多特征融合的钢材表面裂纹缺陷特征提取算法。首先通过双目视觉检测平台采集钢材表面三维点云图像,然后通过体素化滤波进行初步去噪,并利用RANSAC算法分割平面。其次采用kd树对分割后的点云进行DBSCAN聚类,从而初步定位缺陷区域。最后通过引入曲率和法向量的加权因子提升高度差乘积算法的鲁棒性,有效地放大缺陷点云特征,结合区域生长法实现完整裂纹提取。实验结果表明,改进方法的裂纹提取准确率、召回率、F值分别为97.9%、95.3%、96.6%,较RANSAC算法分别提高了4.1%、11.1%、7.9%,算法运行时间为1.51 s,误差为4.7%,有效提高了对复杂平面的裂纹实时特征提取能力。 展开更多
关键词 区域生长 多特征融合 高度差乘积 特征提取
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基于改进ORB特征的视觉里程计算法
16
作者 邓宇翔 陈丽 +1 位作者 吴泽州 张凯波 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第3期233-237,297,共6页
针对视觉里程计算法中特征点提取速度慢和存在冗余的问题,提出一种基于改进ORB特征的视觉里程计算法。设计基于2R准则的特征区域提取策略,减少特征点提取范围,加快算法速率。使用基于对角8点法的FAST算法得到更多的角点,改善FAST角点分... 针对视觉里程计算法中特征点提取速度慢和存在冗余的问题,提出一种基于改进ORB特征的视觉里程计算法。设计基于2R准则的特征区域提取策略,减少特征点提取范围,加快算法速率。使用基于对角8点法的FAST算法得到更多的角点,改善FAST角点分布,并采用基于深度的四叉树算法对特征点进行均匀化。进行特征匹配以求解相机位姿。实验结果表明,基于改进ORB特征的视觉里程计算法在相机位姿估计时有更好的精确性和实时性。 展开更多
关键词 2R准则 特征区域 深度四叉树 视觉里程计
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基于改进Faster-RCNN的起重机钢丝绳表面缺陷识别方法
17
作者 苏立鹏 娄益凡 +3 位作者 杨吴奔 高建貌 王雪迎 易灿灿 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1341-1349,共9页
针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识... 针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识别的性能。首先,采用了多尺度策略提高输入图像的分辨率,从而更好地检测不同大小的缺陷;其次,在网络中引入了可变形卷积,以增强其捕捉传统卷积技术难以检测的钢丝绳缺陷复杂形状特征的能力;采用了路径增强技术融合低维和高维特征,有效解决了在下采样和特征融合过程中信息丢失的问题,极大提升了模型在各层之间保持关键信息的能力;最后,采用了广义交并比(GIOU)损失函数替代传统的交并比(IOU)损失函数,显著提高了边界框预测的准确性,验证了改进后的Faster-RCNN算法在起重机钢丝绳损伤检测的性能提升方面较为显著。研究结果表明:改进版Faster-RCNN模型相比原算法在精度上有了显著提高,准确率从81.8%提升至90.2%,召回率从83.8%提高至94.2%,最终平均精度达到0.934,提升了9.6%。与传统检测算法如SSD和原版YOLOv5相比,该方法的准确率分别提高了17.6%和11.0%,证明了其在钢丝绳损伤图像识别中的有效性。 展开更多
关键词 起重机械 损伤检测 改进的快速区域卷积神经网络 多尺度和自定义锚框策略 广义交并比损失函数 可变形卷积 路径增强特征金字塔 区域提议网络 消融实验
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基于谐振区回波的复数神经网络雷达目标识别方法
18
作者 邬苏秦 朱卫纲 +2 位作者 王府圣 史怡宁 李永刚 《电光与控制》 北大核心 2025年第6期69-74,共6页
针对现有雷达目标识别方案对谐振区回波利用率不高的问题,提出了一种基于谐振区回波的复数神经网络雷达目标识别方法。复数神经网络既能改善人为提取极点特征过程中的数据损失问题,实现对谐振区回波中特征的自动提取,又能够兼顾数据实... 针对现有雷达目标识别方案对谐振区回波利用率不高的问题,提出了一种基于谐振区回波的复数神经网络雷达目标识别方法。复数神经网络既能改善人为提取极点特征过程中的数据损失问题,实现对谐振区回波中特征的自动提取,又能够兼顾数据实部和虚部间的内在耦合关系。分别将人为提取的极点特征、实数卷积神经网络与复数神经网络提取的目标特征输入到KNN、SVM中进行对比,实验结果证明了所提方法的有效性,在信噪比为-5 dB的情况下仍能达到98.5%以上的识别准确率,相比于现有方案提升了对目标的识别精度。 展开更多
关键词 复数神经网络 谐振区回波 雷达目标识别 特征提取 极点特征
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基于激光视觉的小截面管道相贯线焊缝特征点提取研究
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作者 苑子龙 孙付仲 +1 位作者 刘鹏鹏 王建国 《热加工工艺》 北大核心 2025年第11期124-130,共7页
为了保证相贯线型焊缝特征点提取的质量与高效,以小截面管道正交所构成的相贯线为研究对象,提出一种结合图像感兴趣区域的改进斜率法,从相贯线焊缝的不同方位完成了特征点的提取。首先对含有激光条纹的焊缝图像进行图像差分以及形态学... 为了保证相贯线型焊缝特征点提取的质量与高效,以小截面管道正交所构成的相贯线为研究对象,提出一种结合图像感兴趣区域的改进斜率法,从相贯线焊缝的不同方位完成了特征点的提取。首先对含有激光条纹的焊缝图像进行图像差分以及形态学开运算,然后使用轮廓跟踪法对激光条纹进行轮廓框定,再使用灰度重心法提取光条中心线。通过对细化后的图像进行分析,根据水平投影结合逐列搜寻的方式,两次设定出特征点所在的重要区域,最后融合加权斜率法,实现了焊缝特征点的识别。实验结果表明:该方法可有效提取出相贯线焊缝的特征点,有较高的提取精度和效率,适用于实际管道零部件的焊接。 展开更多
关键词 相贯线焊缝 中心线提取 感兴趣区域 斜率计算 特征点提取
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Leakage-YOLO:隧道场景下裂缝漏水的实时目标检测算法
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作者 陈灿森 刘巍 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期118-127,共10页
隧道盾构裂缝漏水问题的检测对于保障隧道结构的安全性和延长其使用寿命至关重要。随着目标检测技术的发展,先进的检测技术逐渐被应用于隧道盾构裂缝漏水区域的自动检测,以提高检测效率和精度。因此,为进一步提高裂缝漏水区域的检测精... 隧道盾构裂缝漏水问题的检测对于保障隧道结构的安全性和延长其使用寿命至关重要。随着目标检测技术的发展,先进的检测技术逐渐被应用于隧道盾构裂缝漏水区域的自动检测,以提高检测效率和精度。因此,为进一步提高裂缝漏水区域的检测精度并实现实时的隧道盾构裂缝漏水检测,在YOLOv8的基础上提出了目标检测算法Leakage-YOLO。该算法通过在检测颈中引入区域焦点注意力模块(regional spotlight attention),更好地融合全局与局部特征信息,增强对关键区域特征的提取能力,进而有效解决了裂缝漏水区域显著特征难以提取的问题。此外,通过改进检测头,提出一种新的SE-Head结构,进一步增强了对细节边缘特征的捕捉能力,有效改善了裂缝漏水区域定位不精确的问题。在真实场景的公开数据集的实验结果表明,改进后的算法相比原算法在AP、AP0.5、AP0.75上分别提高了4.7、4.9、6.7个百分点,并与其他主流算法对比,验证了所提的Leakage-YOLO的有效性和优越性。 展开更多
关键词 隧道盾构裂缝漏水检测 Leakage-YOLO 注意力机制 关键区域特征
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