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改进的整体嵌套边缘检测地震断层识别技术 被引量:9
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作者 刘乃豪 李时桢 +3 位作者 黄腾 高静怀 丁继才 王治国 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期499-509,I0001,共12页
断层解释的精度和效率对油气藏的勘探与开发非常重要。传统的断层解释方法多以人工为主,其依赖解释人员的经验且耗时较长;常规自动断层解释方法主要是分析地震数据的不连续性,往往涉及多个参数,因而断层解释精度多依赖选取的参数。近年... 断层解释的精度和效率对油气藏的勘探与开发非常重要。传统的断层解释方法多以人工为主,其依赖解释人员的经验且耗时较长;常规自动断层解释方法主要是分析地震数据的不连续性,往往涉及多个参数,因而断层解释精度多依赖选取的参数。近年来,随着深度学习技术的发展,非线性卷积神经网络能够描述地震数据中的不连续特征。为此,引入深度学习中的边缘检测技术,即整体嵌套边缘检测(Holistically-Nested Edge Detection, HED)网络,并根据地震数据和断层特点对网络结构进行改进和优化,提出适用于地震断层智能解释的改进HED(Improved HED,IHED)网络。主要步骤包括:(1)将原始二维HED网络推广至三维,搭建三维HED网络;(2)根据HED网络的多尺度特点,调整三维HED网络构架;(3)利用三维合成地震数据及其标签数据训练得到三维IHED模型,将该模型用于实际地震数据进行断层智能解释。与相干体算法和U-Net模型相比,三维IHED模型对断层预测的准确性更高,连续性更好。该方法为地震断层智能识别提供了一条可靠途径。 展开更多
关键词 整体嵌套边缘检测 深度学习 断层智能解释 卷积神经网络 U-Net
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复杂背景下人体轮廓及其参数提取 被引量:2
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作者 顾冰菲 张健 +3 位作者 徐凯忆 赵崧灵 叶凡 侯珏 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期168-175,共8页
针对基于人体照片的尺寸提取技术对照片拍摄场景限制的问题,提出利用整体嵌套边缘检测深度学习模型实现复杂背景下人体轮廓的提取并进行参数提取分析。以450张不同背景人体照片为原始图像数据集,通过人体轮廓标签图制作与数据增强手段... 针对基于人体照片的尺寸提取技术对照片拍摄场景限制的问题,提出利用整体嵌套边缘检测深度学习模型实现复杂背景下人体轮廓的提取并进行参数提取分析。以450张不同背景人体照片为原始图像数据集,通过人体轮廓标签图制作与数据增强手段建立了43200张图片训练集,利用深度学习网络模型进行训练学习并构建最优边缘检测模型;最后选取40名样本作为验证对象,以13个人体比例、角度等参数作为验证参数,对人体轮廓提取值与三维点云测量值进行误差分析。结果表明,本文研究成果能够快速实现复杂背景下人体轮廓的自动提取,且人体轮廓提取值与三维点云测量值的角度参数误差小于2°,比例参数误差小于0.09,为非接触式二维测量技术的进一步研究提供理论依据和技术支撑。 展开更多
关键词 复杂背景 深度学习 人体轮廓提取 整体嵌套边缘检测网络 二维照片
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基于优化最大类间方差法阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警 被引量:7
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作者 黄艳国 钟勇 饶泽浩 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期9-16,共8页
为了改善因传统边缘算子在车道线特征提取时鲁棒性差、传统霍夫变换弯道拟合能力较弱导致车道偏离预警率降低的问题,提出了一种基于优化最大类间方差法(OTSU算法)阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警方法。首先,使用遗传退火算法优化求... 为了改善因传统边缘算子在车道线特征提取时鲁棒性差、传统霍夫变换弯道拟合能力较弱导致车道偏离预警率降低的问题,提出了一种基于优化最大类间方差法(OTSU算法)阈值分割与滑动窗口法的车道偏离预警方法。首先,使用遗传退火算法优化求解OTSU算法的最优阈值并调用整体嵌套边缘检测(HED)模型获取车道线边缘特征,将感兴趣区域转换成鸟瞰图形式;然后,使用滑动窗口法将车道线切分并逐个对窗口内的车道像素点进行二阶多项式拟合;最后,根据车辆与车道线的相对位置关系进行车道偏离预警以及弯道预警。试验结果表明,该方法的综合路况预警准确率为95.92%,检测速率可达34 ms/帧。 展开更多
关键词 最大类间方差法 整体嵌套边缘检测 车道线检测 滑动窗口法 车道偏离预警
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自然场景下花椒果实分割算法研究 被引量:2
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作者 徐志博 黄元 +2 位作者 孙浩博 万芳新 马国军 《林业机械与木工设备》 2022年第7期73-77,共5页
为提高花椒采摘机器人的作业效率和对复杂环境的适应性,使其能在不同光照条件下对遮盖、重叠等多种情况下的果实识别定位,提出融合多种算法的识别定位方法,采用基于定阈值区间的HSV颜色空间对花椒串进行图像分割,对分割图像做图像形态... 为提高花椒采摘机器人的作业效率和对复杂环境的适应性,使其能在不同光照条件下对遮盖、重叠等多种情况下的果实识别定位,提出融合多种算法的识别定位方法,采用基于定阈值区间的HSV颜色空间对花椒串进行图像分割,对分割图像做图像形态学操作去除噪音;提出了一种基于VGG网络与HED网络的HED优化网络模型,在BSDS500上其ODS达到0.765,为后续实现花椒采摘机器人采摘作业的研究提供理论依据。 展开更多
关键词 花椒 采摘机器人 图像分割 整体嵌套边缘检测
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