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基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法
被引量：
19
1
作者
高瑞
郝乐
+2 位作者
刘宝
文静怡
陈宇航
《工矿自动化》
北大核心
2020年第10期32-37,共6页
针对现有井下钻杆数量统计方式精度较低、受环境变化影响大等问题,结合卷积神经网络、信号滤波等技术,提出了一种基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法。根据视频图像中卸杆动作与非卸杆动作的差异,采用ResNet-50网络模型对样本集进行...
针对现有井下钻杆数量统计方式精度较低、受环境变化影响大等问题,结合卷积神经网络、信号滤波等技术,提出了一种基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法。根据视频图像中卸杆动作与非卸杆动作的差异,采用ResNet-50网络模型对样本集进行分类训练,判断视频中每一帧图像是否包含卸杆动作;结合线性学习率预热和基于Logistic曲线的学习率衰减策略进行学习率更新,以提高模型分类准确率;通过积分法对视频分类置信度进行滤波,并统计置信度曲线下降沿数量,实现钻杆计数。实验结果表明,预热+衰减的学习率更新策略能够有效提高图像分类模型的分类精度,模型分类检测准确率为89%。实际应用结果表明,基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法可以高效识别视频中的卸杆图像,平均钻杆计数精度为97%,满足实际应用需求。
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关键词
钻孔深度
钻杆计数
图像分类
卷积神经网络
学习率更新
ResNet-50
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职称材料
基于卷积神经网络的随机梯度下降算法
被引量：
75
2
作者
王功鹏
段萌
牛常勇
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第2期441-445,462,共6页
为解决卷积神经网络(CNN)中随机梯度下降算法(SGD)的学习率设置不当对SGD算法的影响,提出一种学习率自适应SGD的更新算法,随着迭代的进行该算法使学习率呈现周期性的改变。针对CNN中Relu激活函数将CNN中的阈值为负的神经元丢弃的缺陷,...
为解决卷积神经网络(CNN)中随机梯度下降算法(SGD)的学习率设置不当对SGD算法的影响,提出一种学习率自适应SGD的更新算法,随着迭代的进行该算法使学习率呈现周期性的改变。针对CNN中Relu激活函数将CNN中的阈值为负的神经元丢弃的缺陷,设计选择Leaky Relu作为激活函数的CNN。实验验证了使用该激活函数的有效性,实验结果表明,采用上述学习率更新算法的SGD可以使网络快速收敛,提高了学习正确率;通过将Leaky Relu激活函数和采用上述学习率更新算法的SGD相结合,进一步提高CNN的学习正确率。
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关键词
卷积神经网络
随机梯度下降算法
自适应
学习率更新
算法
LeakyRelu激活函数
快速收敛
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职称材料
基于改进SSD算法和紫外成像的悬式绝缘子放电严重程度评估
被引量：
8
3
作者
王胜辉
董兴浩
+3 位作者
王玺铭
金潮伟
孙凯旋
律方成
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期35-44,共10页
为实现基于边缘检测的悬式绝缘子放电日盲紫外成像智能评估,论文搭建了悬式绝缘子污秽放电试验平台,获得了相对光斑面积等紫外参数并提出了放电严重程度判据,建立了不同放电程度的紫外图像样本数据库;采用改进的SSD模型对紫外放电视频...
为实现基于边缘检测的悬式绝缘子放电日盲紫外成像智能评估,论文搭建了悬式绝缘子污秽放电试验平台,获得了相对光斑面积等紫外参数并提出了放电严重程度判据,建立了不同放电程度的紫外图像样本数据库;采用改进的SSD模型对紫外放电视频流进行训练,实现了模型参数缩减以及训练收敛速度的提升。研究结果表明:采用改进后的SSD模型对放电图像进行训练,模型文件大小为4.5MB,具有良好的嵌入式检测性能;在模型训练过程中,设计了自主更新学习率机制,使得模型的收敛速度提升约3.5倍,收敛值降低1/2。可将绝缘子的放电严重程度智能评估为“slight”、“moderate”、“heavy”、“worse”四个等级,论文的研究成果为边缘侧基于紫外成像的电力设备放电严重程度的实时评估提供了新思路。
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关键词
相对光斑面积
改进SSD
自主
更新
学习
率
视频流
放电评估
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职称材料
题名
基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法
被引量：
19
1
作者
高瑞
郝乐
刘宝
文静怡
陈宇航
机构
西安科技大学电气与控制工程学院
西北大学公共管理学院
出处
《工矿自动化》
北大核心
2020年第10期32-37,共6页
基金
陕西省科技厅自然科学基金项目(2018JQ5197)
陕西省重点研发计划项目(2019GY-097)。
文摘
针对现有井下钻杆数量统计方式精度较低、受环境变化影响大等问题,结合卷积神经网络、信号滤波等技术,提出了一种基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法。根据视频图像中卸杆动作与非卸杆动作的差异,采用ResNet-50网络模型对样本集进行分类训练,判断视频中每一帧图像是否包含卸杆动作;结合线性学习率预热和基于Logistic曲线的学习率衰减策略进行学习率更新,以提高模型分类准确率;通过积分法对视频分类置信度进行滤波,并统计置信度曲线下降沿数量,实现钻杆计数。实验结果表明,预热+衰减的学习率更新策略能够有效提高图像分类模型的分类精度,模型分类检测准确率为89%。实际应用结果表明,基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法可以高效识别视频中的卸杆图像,平均钻杆计数精度为97%,满足实际应用需求。
关键词
钻孔深度
钻杆计数
图像分类
卷积神经网络
学习率更新
ResNet-50
Keywords
drilling depth
drill pipe counting
image classification
convolutional neural network
learning rate update
ResNet-50
分类号
TD713.3 [矿业工程—矿井通风与安全]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的随机梯度下降算法
被引量：
75
2
作者
王功鹏
段萌
牛常勇
机构
郑州大学信息工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第2期441-445,462,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60901078)
郑州市科技计划基金项目(10LJRC189)
文摘
为解决卷积神经网络(CNN)中随机梯度下降算法(SGD)的学习率设置不当对SGD算法的影响,提出一种学习率自适应SGD的更新算法,随着迭代的进行该算法使学习率呈现周期性的改变。针对CNN中Relu激活函数将CNN中的阈值为负的神经元丢弃的缺陷,设计选择Leaky Relu作为激活函数的CNN。实验验证了使用该激活函数的有效性,实验结果表明,采用上述学习率更新算法的SGD可以使网络快速收敛,提高了学习正确率;通过将Leaky Relu激活函数和采用上述学习率更新算法的SGD相结合,进一步提高CNN的学习正确率。
关键词
卷积神经网络
随机梯度下降算法
自适应
学习率更新
算法
LeakyRelu激活函数
快速收敛
Keywords
convolutional neural networks(CNN)
SGD
adaptive learning rates update algorithm
Leaky Relu
fast convergence
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进SSD算法和紫外成像的悬式绝缘子放电严重程度评估
被引量：
8
3
作者
王胜辉
董兴浩
王玺铭
金潮伟
孙凯旋
律方成
机构
河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学)
国网扬州仪征供电公司
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第5期35-44,共10页
基金
国家重点研发计划重大科学仪器设备开发重点专项(2018YFF01011903).
文摘
为实现基于边缘检测的悬式绝缘子放电日盲紫外成像智能评估,论文搭建了悬式绝缘子污秽放电试验平台,获得了相对光斑面积等紫外参数并提出了放电严重程度判据,建立了不同放电程度的紫外图像样本数据库;采用改进的SSD模型对紫外放电视频流进行训练,实现了模型参数缩减以及训练收敛速度的提升。研究结果表明:采用改进后的SSD模型对放电图像进行训练,模型文件大小为4.5MB,具有良好的嵌入式检测性能;在模型训练过程中,设计了自主更新学习率机制,使得模型的收敛速度提升约3.5倍,收敛值降低1/2。可将绝缘子的放电严重程度智能评估为“slight”、“moderate”、“heavy”、“worse”四个等级,论文的研究成果为边缘侧基于紫外成像的电力设备放电严重程度的实时评估提供了新思路。
关键词
相对光斑面积
改进SSD
自主
更新
学习
率
视频流
放电评估
Keywords
relative spot area
improved ssd
self-renewal learning rate
video stream
discharge evaluation
分类号
TM216 [一般工业技术—材料科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进ResNet网络的井下钻杆计数方法
高瑞
郝乐
刘宝
文静怡
陈宇航
《工矿自动化》
北大核心
2020
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于卷积神经网络的随机梯度下降算法
王功鹏
段萌
牛常勇
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
75
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进SSD算法和紫外成像的悬式绝缘子放电严重程度评估
王胜辉
董兴浩
王玺铭
金潮伟
孙凯旋
律方成
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023
8
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职称材料
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