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基于多源特征融合的实验室不安全行为检测系统设计
1
作者 张国志 张晓文 《现代电子技术》 北大核心 2024年第12期52-56,共5页
为降低实验室事故发生率,设计一种基于多源特征融合的实验室不安全行为检测系统。首先,构建系统基础框架,在图像采集单元中利用高清摄像机获取实验室监控视频图像,经过图像处理单元的灰度化、去噪、平滑滤波处理后,在目标识别单元中采... 为降低实验室事故发生率,设计一种基于多源特征融合的实验室不安全行为检测系统。首先,构建系统基础框架,在图像采集单元中利用高清摄像机获取实验室监控视频图像,经过图像处理单元的灰度化、去噪、平滑滤波处理后,在目标识别单元中采用帧间差分法获得视频目标区域图像;然后,在特征提取单元中处理视频目标区域图像,提取HOG特征以及人体行为重心特征,通过对二者进行融合处理得到一维特征向量,将其输入到行为检测单元中,利用SVM分类器检测不安全行为。实验结果表明:所设计系统可有效检测实验室不安全行为,F1指数均值、召回率均值分别为98.94%、99.15%,错误检测数量较少。 展开更多
关键词 多源特征融合 实验室 不安全行为检测 多源特征提取 HOG特征 SVM分类器
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改进共空间模式与多源特征融合的轴承智能诊断方法 被引量：4
2
作者 张龙 刘皓阳 +1 位作者 张号 李祖鑫 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期127-137,共11页
针对传统方法难以有效提取滚动轴承的故障特征,以及单向振动信号易存在故障信息丢失等问题,将共空间模式(CSP)算法引入滚动轴承故障诊断领域,提出了一种改进共空间模式(MCSP)算法与多源特征融合的轴承智能诊断方法。首先,利用CSP算法将... 针对传统方法难以有效提取滚动轴承的故障特征,以及单向振动信号易存在故障信息丢失等问题,将共空间模式(CSP)算法引入滚动轴承故障诊断领域,提出了一种改进共空间模式(MCSP)算法与多源特征融合的轴承智能诊断方法。首先,利用CSP算法将轴承3个方向的振动信号进行数据层与特征层的深度融合,充分提取故障信息的同时缩短了数据处理时间;然后,采用子类空间滤波器集合策略改进决策层,构建最优空间滤波器,有效提取轴承不同健康状态的空域特征;最后,通过支持向量机(SVM)实现不同故障类型及程度的识别。使用SLIET轴承公开数据集和实验室轴承数据集进行验证,结果表明:与未改进共空间模式方法相比,改进后的方法在2个数据集上的轴承平均识别准确率均达到99%以上,且分别提升了3.04%和6.26%,平均耗时均在0.1 s以下,验证了所提方法具有更好的故障识别准确率和运行效率。 展开更多
关键词 共空间模式 多源特征融合 故障诊断 特征提取 支持向量机
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基于多源特征融合与草原分区的新疆草地类型分布制图及其时空变化分析
3
作者 辛建辉 杨秀春 +3 位作者 张敏 邢晓语 杨东 王子超 《生态学报》 2025年第17期8512-8528,共17页
准确绘制大尺度草地类型分布图对草地资源管理和草地生态系统保护至关重要。我国广泛使用的草地资源图已有40多年的历史,迫切需要绘制新的草地类型分布图,以更准确地反映草地资源的实际分布情况。然而,大尺度区域草地类型具有高度的空... 准确绘制大尺度草地类型分布图对草地资源管理和草地生态系统保护至关重要。我国广泛使用的草地资源图已有40多年的历史,迫切需要绘制新的草地类型分布图,以更准确地反映草地资源的实际分布情况。然而,大尺度区域草地类型具有高度的空间异质性,且在复杂分布地区传统光谱特征分类效果不佳,使得精准制图面临挑战。研究基于谷歌地球引擎云平台,结合Landsat地表反射率数据、光谱指数、纹理特征、物候特征以及生境特征(气候、地形和土壤),构建了多源特征数据集,以新疆为研究区,结合中国草原分区方案,应用随机森林模型进行分区草地类型分布制图。结果表明:(1)多源特征融合显著提高了草地类型分布制图的精度,物候、地形、土壤和气候特征的引入使总体精度分别提高了25.64%、27.40%、23.57%和28.73%。(2)多源特征结合分区建模的制图策略效果更佳,其总体精度和Kappa系数达到了80.86%和0.76。与单一整体建模相比,分区建模精度分别提高了3.51%和0.05。(3)空间分布格局显示新疆草地主要沿着山地呈垂直地带性分布,随着海拔的升高,草地类型从低海拔的温性荒漠逐渐过渡至高海拔的高寒草原。(4)近40年新疆草地总面积呈先减少后增加的趋势。1980-1990年间,大面积草地转变为裸地;而1990-2020年,草地面积呈现恢复性增长,主要贡献来自于山地区域裸地的植被恢复;同时,在盆地区域仍有较大面积草地转化为耕地和裸地的情况。研究阐明了新疆草地类型精细空间分布格局以及1980年以来的时空演变特征,可为区域草地资源可持续管理和生态保护提供重要的科学依据。 展开更多
关键词 遥感 多源特征融合 草地类型 随机森林分类 中国草原分区 新疆
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多源信号特征融合的电能质量扰动识别 被引量：2
4
作者 陈思源 程志友 +1 位作者 杨猛 胡乐乐 《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期62-66,共5页
为了解决风能、太阳能等可再生能源输出的不稳定性和间歇性给电能质量带来的问题,提出多源信号特征融合的电能质量扰动识别方法.该方法引入电流信息增强扰动特征,为解决电能质量扰动识别提供了新的视角.算例分析结果表明:相对于其他2种... 为了解决风能、太阳能等可再生能源输出的不稳定性和间歇性给电能质量带来的问题,提出多源信号特征融合的电能质量扰动识别方法.该方法引入电流信息增强扰动特征,为解决电能质量扰动识别提供了新的视角.算例分析结果表明:相对于其他2种方法,该文方法的4个评价指标(准确率、精确率、召回率和F1分数)均最高.因此,该文方法具有优越性. 展开更多
关键词 电能质量扰动 残差网络 多源信号特征融合 相对位置矩阵 有效通道注意力
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无人机视角多源目标检测数据集UAV-RGBT及算法基准
5
作者 汪进中 戴顺 +5 位作者 张秀伟 田雪涛 邢颖慧 汪芳 尹翰林 张艳宁 《电子学报》 北大核心 2025年第3期686-704,共19页
基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)平台的可见光(Red Green Blue,RGB)和热红外(Thermal infrared,T)多源目标检测,可实现全天时、全天候的目标侦察,在军用和民用领域有着重要的应用价值.受限于数据拍摄获取和处理的复杂性,当前... 基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)平台的可见光(Red Green Blue,RGB)和热红外(Thermal infrared,T)多源目标检测,可实现全天时、全天候的目标侦察,在军用和民用领域有着重要的应用价值.受限于数据拍摄获取和处理的复杂性,当前少有公开的UAV视角RGB-T多源目标检测数据集,一定程度上限制了UAV视角RGB-T多源目标检测算法的研究和应用.与此同时,UAV应用场景复杂多变,其飞行高度、速度、焦距和背景等快速变化,所拍摄目标在图像上呈现出尺度多样、稠密/稀疏分布不均衡、类别不平衡等特点,具有一定的挑战性.此外,在诸如目标侦察、交通监控等高时效性应用场景中,算法需在保证高精度的同时实现实时目标检测,因此,算法的设计必须充分考虑精度与速度之间的平衡.针对上述问题,本文构建了一个跨季节、跨昼夜、多类别、多尺度的大规模UAV视角RGB-T多源图像数据集UAV-RGBT,包含20个类别、5117对RGB-T图像和超11万个标注,有助于推进UAV视角多源目标检测算法的研究.同时,基于YOLOv8n模型,本文提出了一种UAV视角多源目标检测(UAV-based Dualbranch Multispectral object Detection,UAV-DMDet)模型,其通过多源交叉注意力融合和多源特征分解组合方法有效促进了多源特征的深度融合,较好地实现了模型参数量、检测速度和检测精度的均衡.实验结果表明:在UAVRGBT数据集上,UAV-DMDet模型较单源YOLOv8n模型,在RGB和T模态方面,mAP@0.5分别提高了3.61%、11.03%,mAP@0.5:0.95分别提高了0.84%、6.76%;在DroneVehicle数据集上,mAP@0.5和mAP@0.5:0.95较主流算法I2MDet提高了2.66%和12.36%;在检测速度方面,以640×640分辨率图像为例,UAV-DMDet模型在单张GeForce RTX 3090显卡上FP32精度推理速度可达31帧/s,在华为昇腾710处理器上FP16精度推理速度可达58帧/s,可有效应用于UAV视角RGB-T多源实时目标检测任务. 展开更多
关键词 无人机(UAV) 可见光-热红外(RGB-T)多源目标检测 数据集 多源特征融合 YOLOv8
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基于小波变换和平行注意力的多源遥感图像分类
6
作者 王嘉毅 高峰 +1 位作者 张天戈 甘言海 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2415-2422,共8页
充分挖掘多源遥感图像数据特征的依赖关系,实现不同模态图像数据间的优势互补,已成为遥感领域的研究热点方向之一。现有的高光谱和合成孔径雷达(SAR)数据联合分类任务存在图像特征提取和特征表达不充分的问题,高频信息容易损失,不利于... 充分挖掘多源遥感图像数据特征的依赖关系,实现不同模态图像数据间的优势互补,已成为遥感领域的研究热点方向之一。现有的高光谱和合成孔径雷达(SAR)数据联合分类任务存在图像特征提取和特征表达不充分的问题,高频信息容易损失,不利于后续的分类任务,以及多源图像特征交互有限,多模态特征关联不紧密的关键难题。针对上述问题,围绕图像特征的鲁棒表达和多源特征的高效关联开展研究,提出了基于小波变换和平行注意力机制的多源遥感图像分类网络(WPANet)。基于小波变换的特征提取器可以充分利用频域分析技术,在可逆下采样的过程中充分捕捉粗/细粒度级别特征;基于平行注意力机制的特征融合器充分综合多模态遥感数据的一致性和差异性,完成强相关性特征的融合和生成,以提升分类准确度。在Augsburg和Berlin这2个真实多源遥感数据集上的实验表明:所提分类方法具有显著优势,总体准确率分别达到90.40%和76.23%,相比于深度特征交互网络(DFINet)等主流方法,在2个数据集上的总体准确率分别至少提升2.66%和12.22%。 展开更多
关键词 高光谱图像 合成孔径雷达 小波变换 多源特征融合 遥感图像
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基于Transformer和动态3D卷积的多源遥感图像分类 被引量：5
7
作者 高峰 孟德森 +2 位作者 解正源 亓林 董军宇 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期606-614,共9页
多源遥感数据具有互补性和协同性,近年来,基于深度学习的方法已经在多源遥感图像分类中取得了一定进展,但当前方法仍面临关键难题,如多源遥感图像特征表达不一致,融合困难,基于静态推理范式的神经网络缺乏对不同类别地物的适应性。为解... 多源遥感数据具有互补性和协同性,近年来,基于深度学习的方法已经在多源遥感图像分类中取得了一定进展,但当前方法仍面临关键难题,如多源遥感图像特征表达不一致,融合困难,基于静态推理范式的神经网络缺乏对不同类别地物的适应性。为解决上述问题,提出了基于跨模态Transformer和多尺度动态3D卷积的多源遥感图像分类模型。为提高多源特征表达的一致性,设计了基于Transformer的融合模块,借助其强大的注意力建模能力挖掘高光谱和LiDAR数据特征之间的相互作用;为提高特征提取方法对不同地物类别的适应性,设计了多尺度动态3D卷积模块,将输入特征的多尺度信息融入卷积核的调制,提高卷积操作对不同地物的适应性。采用多源遥感数据集Houston和Trento对所提方法进行验证,实验结果表明:所提方法在Houston和Trento数据集上总体准确率分别达到94.60%和98.21%,相比MGA-MFN等主流方法,总体准确率分别至少提升0.97%和0.25%,验证了所提方法可有效提升多源遥感图像分类的准确率。 展开更多
关键词 高光谱图像 激光雷达 TRANSFORMER 多源特征融合 动态卷积
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基于神经网络的混合异步跳频信号参数盲估计
8
作者 王雅 袁帅 刘乃金 《中国空间科学技术(中英文)》 北大核心 2025年第3期143-153,共11页
由于优越的抗截获性能和固有的安全特性,跳频信号在卫星通信、卫星测控射频链路、卫星导航系统以及Link16数据链的广泛应用给天基电子侦察带来了极大挑战。在非合作场景中,单通道宽带接收条件下跳频信号检测、参数估计和网台分选是跳频... 由于优越的抗截获性能和固有的安全特性,跳频信号在卫星通信、卫星测控射频链路、卫星导航系统以及Link16数据链的广泛应用给天基电子侦察带来了极大挑战。在非合作场景中,单通道宽带接收条件下跳频信号检测、参数估计和网台分选是跳频通信侦察的关键技术。跳频图案包含了跳频信号的大部分参数,是参数估计的核心。为了提高宽带混合跳频信号跳频图案全盲预测的准确性和处理实时性,在任务分析的基础上,提出了一种融合时间域和功率域特征的跳频图案盲预测架构。首先以短时傅里叶变换生成的频谱图作为信号检测网络的输入,在多尺度特征图上检测信号,预测信号时频特征,定位信号区域估计相对功率密度特征,然后利用时频特征和相对功率密度特征识别分类信号并预测相应跳频图案。该框架的独特优势在于利用了异步跳频信号跳频周期不同的固有属性和信号相对功率密度差异,无需跳频信号网台先验信息和先验检测锚点,具有很强的泛化能力。所提框架在信号辐射源数量为2的混合强弱跳频信号上识别准确率可达98.77%。实验结果证明了所提框架在混合跳频信号全盲检测、识别、分选以及参数估计等方面的优越性。 展开更多
关键词 神经网络 多源特征融合 混合异步跳频信号 信号检测 参数盲估计
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基于时序图神经网络的潜在高价值专利识别研究 被引量：4
9
作者 周潇 王博 +1 位作者 胡玉琳 韦楚楚 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期697-711,共15页
高价值专利是构建当前“国内国际双循环”新发展格局的核心资源,也是促使我国在国际经济新秩序中立足战略制高点、全面推进科技自立自强的核心要素,准确识别潜在的高价值专利是对其进行价值培育与技术转化的关键性步骤。本文在充分挖掘... 高价值专利是构建当前“国内国际双循环”新发展格局的核心资源,也是促使我国在国际经济新秩序中立足战略制高点、全面推进科技自立自强的核心要素,准确识别潜在的高价值专利是对其进行价值培育与技术转化的关键性步骤。本文在充分挖掘中国专利奖获奖专利特征的基础上,综合利用Patent-BERT(bidirectional encoder representations from transformers for patent)与图深度学习算法,在融合专利评估指标、文本特征的基础之上,提出了基于图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)与长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的潜在高价值专利识别模型。本文的创新点主要体现在两个方面:(1)修正了已有研究中仅关注诸如专利增长速度、合作潜力等“数量”特征而缺乏对文本语义深度理解的弊端,从文本语义与专利计量维度构建专利价值的表示模型;(2)考虑到专利价值的时序变化性,从动态视角探索了专利价值的演化规律,为专利价值的挖掘与评估提供了新的研究思路。最后,本文对node2vec、doc2vec、GCN、MLP(multilayer perceptron)等多种模型进行性能对比,研究结果表明,本文模型在多项指标上的表现均优于对照模型,从而有效验证了本文方案的高效性与稳健性。 展开更多
关键词 战略情报预判 高价值专利识别 多源特征融合 时序图神经网络 表示学习
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空间目标在轨状态雷达成像估计技术综述 被引量：4
10
作者 周叶剑 马岩 +1 位作者 张磊 钟卫军 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2021年第4期607-621,共15页
空间目标状态估计旨在获取目标在轨姿态运动和几何结构等状态参数,是完成目标动作意图分析、排查潜在故障威胁和预判在轨态势等任务的关键技术。通过雷达光电成像信息处理实现在轨姿态估计是空间目标状态分析的重要途径,当前已经形成了... 空间目标状态估计旨在获取目标在轨姿态运动和几何结构等状态参数,是完成目标动作意图分析、排查潜在故障威胁和预判在轨态势等任务的关键技术。通过雷达光电成像信息处理实现在轨姿态估计是空间目标状态分析的重要途径,当前已经形成了一系列代表性实用方法。该文首先简要介绍了国内外用于空间目标监测的地基逆合成孔径雷达发展现状;重点针对空间目标时序特征匹配、三维成像重建和多视融合姿态估计多类代表性方法进行原理介绍与技术总结:数据特征匹配的状态估计性能可靠但依赖目标模型先验;三维几何重建的状态估计具备目标精细刻画潜力但观测几何要求高。同时,该文也对空间目标在轨状态估计方向未来发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 空间态势感知 逆合成孔径雷达成像 多源特征融合 目标姿态估计
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