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基于深度学习和模型压缩技术的轻量级煤矿人车检测模型——以贵州地区煤矿为例 被引量：2
1
作者 解北京 李恒 +3 位作者 栾铮 雷振 李晓旭 李卓 《煤炭学报》 北大核心 2025年第2期1393-1408,共16页
煤矿工人和载人车辆(煤矿人车)的智能识别是视频监控系统的重要组成部分,也是煤矿智能化发展的关键任务。然而,煤矿人车检测场景较为复杂,大型人车检测模型部署在有限的计算设备上难以实现,如何在模型检测性能和检测效率之间取得平衡存... 煤矿工人和载人车辆(煤矿人车)的智能识别是视频监控系统的重要组成部分,也是煤矿智能化发展的关键任务。然而,煤矿人车检测场景较为复杂,大型人车检测模型部署在有限的计算设备上难以实现,如何在模型检测性能和检测效率之间取得平衡存在诸多挑战。以贵州地区煤矿视频监控数据集为例,提出了一种基于深度学习和模型压缩技术的轻量级煤矿人车检测模型,该模型精准实时的完成了煤矿人车检测任务,对网络进行瘦身的同时几乎没有损失检测性能。具体来说,在网络模型设计阶段,以YOLOv8s为基线提出了一种名为FCW-YOLO的煤矿人车轻量级检测模型,首先将Faster-Block和坐标注意力和开发到网络的特征提取模块中,设计了一种新颖的C2f-Faster-CA轻量级架构,旨在减少网络的冗余通道同时自适应捕捉全局关键信息;其次,采用了WIOU边界回归损失函数以增加模型对普通质量样本的关注,降低了训练样本不平衡带来的回归误差等问题。在模型压缩阶段,联动剪枝算法对提出的FCW-YOLO模型进行通道级别的稀疏,模型可自动识别不重要的通道并对其进行删减,实现了煤矿人车检测模型二次轻量化设计FCWP-YOLO。在自建的煤矿人车检测数据集上的结果表明,提出的模型参数量,计算量和模型大小分别为2.3 M,4.0 GFLOPs,6.0 MB,对比基线模型分别实现了4.9倍、4.7倍、4.4倍的压缩效果,平均检测精度为88.7%,提高了1.1%,每张图像的处理时间仅为5.6 ms。对比多种轻量级架构和先进的检测模型,该方法精度表现优异,计算成本更低,实时性能更好,为资源受限的煤矿场景提供了一种可行的煤矿人车检测方法,满足煤矿视频监控部署要求,可为煤矿人车智能巡检任务提供实时预警。 展开更多
关键词 煤矿工人检测 煤矿载人车辆检测 深度学习 模型压缩 轻量级架构
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基于深度学习和SVM-RFE的网络入侵检测模型
2
作者 叶青 张延年 吴昊 《电信科学》 北大核心 2025年第7期108-119,共12页
网络入侵检测系统是对抗各种网络威胁的有效手段。然而,网络入侵数据中存在大量冗余信息和分布不平衡问题,为此,提出基于深度学习和支持向量机的递归特征消除算法的网络入侵检测(DLRF)模型。DLRF模型利用基于支持向量机的递归特征消除... 网络入侵检测系统是对抗各种网络威胁的有效手段。然而,网络入侵数据中存在大量冗余信息和分布不平衡问题,为此,提出基于深度学习和支持向量机的递归特征消除算法的网络入侵检测(DLRF)模型。DLRF模型利用基于支持向量机的递归特征消除算法进行特征权重排序,选择重要特征。同时,结合过采样和欠采样技术解决数据样本分布不平衡的问题。利用3个深度学习算法构建集成框架的基学习器,并利用深度神经网络构建元学习器,进而提升DLRF模型检测网络攻击的性能。通过两个典型的网络入侵数据集UNSW-NB15和数据集CICIDS 2017验证DLRF模型的性能。性能分析表明,DLRF模型在这两个数据集上的准确率分别为0.9068、0.9968,F1值(F1-score)分别为0.9068、0.9960。 展开更多
关键词 入侵检测模型 深度学习 递归特征消除 集成学习
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LLM生成计算图的深度学习模型编译器缺陷检测
3
作者 潘丽敏 赵智洋 +2 位作者 邵思源 罗森林 张浩然 《北京理工大学学报》 北大核心 2025年第11期1204-1212,共9页
深度学习模型编译器缺陷容易引发模型推理崩溃,严重影响模型的可用性和安全性,目前缺陷检测代码行覆盖严重不足、缺陷类型有限.现有方法以局部算子为约束进行检测,多算子交互引发的缺陷触发困难;语义保持的变异策略限制了计算图节点算... 深度学习模型编译器缺陷容易引发模型推理崩溃,严重影响模型的可用性和安全性,目前缺陷检测代码行覆盖严重不足、缺陷类型有限.现有方法以局部算子为约束进行检测,多算子交互引发的缺陷触发困难;语义保持的变异策略限制了计算图节点算子的类型造成检测的代码行覆盖不足,较大影响了检出缺陷的数量.本文提出多轮提示LLM构造测试用例的缺陷检测方法,创建提示词引导LLM生成计算图,再掩码掉常用算子替换为非常用算子,多次迭代更新计算图生成多样化测试用例.在多种深度学习模型编译器上的实测结果表明,方法大幅提升了代码行测试覆盖率和检出缺陷数量,可靠性高,实用价值大. 展开更多
关键词 模糊测试 深度学习模型编译器 缺陷检测 大语言模型
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模型驱动深度学习增强的马尔可夫链蒙特卡罗MIMO检测器:设计、仿真与原型验证 被引量：1
4
作者 曹益枭 周星宇 +3 位作者 张静 梁乐 李勇 金石 《电子学报》 北大核心 2025年第4期1142-1152,共11页
多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统规模日益增长,导致接收机信号检测计算复杂度急剧上升,传统检测算法难以在误码性能和复杂度之间取得良好平衡.基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的检测算... 多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统规模日益增长,导致接收机信号检测计算复杂度急剧上升,传统检测算法难以在误码性能和复杂度之间取得良好平衡.基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的检测算法能以多项式量级的复杂度实现近最优的检测性能,然而该方法在低采样数下性能损失严重.因此,本文引入了基于模型驱动的深度学习技术,将MCMC迭代过程展开为级联网络结构,向网络中引入可训练参数,通过深度学习方法优化参数设置.根据复杂度分析与仿真验证,所提方案在编码场景下的误码性能优于原始算法约1 dB,同时计算复杂度显著低于原始算法.为验证模型驱动深度学习方案在实际传输中的性能,搭建2×2 MIMO智能通信原型验证平台,并进行端到端空口传输测试.测试结果表明,模型驱动深度学习增强的MCMC检测算法可以更低的计算复杂度实现误码性能优势,从而证实了所提方案在实际传输环境中的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 MIMO检测 马尔可夫链蒙特卡罗 模型驱动 深度学习 原型验证平台
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基于深度学习的时序数据异常检测研究综述 被引量：2
5
作者 陈红松 刘新蕊 +1 位作者 陶子美 王志恒 《信息网络安全》 北大核心 2025年第3期364-391,共28页
时序数据异常检测是数据挖掘及网络安全领域的重要研究课题。文章以时序数据异常检测技术为研究对象,运用文献调研与比较分析方法,深入探讨了深度学习模型在该领域的应用及其研究进展。文章首先介绍了深度时序数据异常检测的定义与应用... 时序数据异常检测是数据挖掘及网络安全领域的重要研究课题。文章以时序数据异常检测技术为研究对象,运用文献调研与比较分析方法,深入探讨了深度学习模型在该领域的应用及其研究进展。文章首先介绍了深度时序数据异常检测的定义与应用;其次,提出了深度时序数据异常检测面临的9个问题与挑战,并将时序数据异常分为10类,枚举了16种典型的时序数据异常检测数据集,其中包括5种社交网络舆情安全领域相关数据集;再次,文章将深度时序数据异常检测模型进行分类研究,分析总结了近50个相关模型,其中包括基于半监督增量学习的社交网络不良信息发布者异常检测,进一步地,文章依据深度学习模型的学习模式将模型划分为基于重构、基于预测、基于重构与预测融合3种类型,并对这些模型的优缺点及应用场景进行综合分析;最后,文章从8个方面展望了深度时序异常检测技术的未来研究方向,分析了每个方向的潜在研究价值及技术瓶颈。 展开更多
关键词 深度学习 时序数据 异常检测 模型分类 社交网络
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深度学习下的医学图像分割综述
6
作者 邢素霞 李珂娴 +2 位作者 方俊泽 郭正 赵士杭 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期25-41,共17页
针对医学图像的高维性、复杂性和高精度要求等特性,深度学习下的医学图像分割方法凭借其强大的特征提取能力和对复杂模式的学习能力,能够自适应地从大量数据中学习并提取多层次特征,展现出高精度、高鲁棒性和可扩展性强等优势。通过端... 针对医学图像的高维性、复杂性和高精度要求等特性,深度学习下的医学图像分割方法凭借其强大的特征提取能力和对复杂模式的学习能力,能够自适应地从大量数据中学习并提取多层次特征,展现出高精度、高鲁棒性和可扩展性强等优势。通过端到端地提取感兴趣的器官、组织或病变区域,为医生在疾病诊断、制定治疗策略和临床研究等领域提供有力帮助。重点综述了U-Net、Transformer、Mamba、分割一切模型(segment anythingmodel,SAM)及其各自变体模型在医学图像分割中的应用情况和发展脉络,从多个维度进行了综合对比分析,对开展医学影像研究、临床疾病诊断与治疗决策,以及医疗技术创新产品开发均具有一定参考价值。在此基础上,总结了目前医学图像分割研究中面临的挑战,并对该领域未来的研究前景进行展望。 展开更多
关键词 医学图像分割 深度学习 U-Net TRANSFORMER Mamba 分割一切模型(SAM)
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基于分割与深度学习网络的复杂电气图纸元件识别
7
作者 沈小军 王玥 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期813-822,共10页
针对复杂电气图纸的像素稀疏性、尺寸差异性、数量差异性导致的元件漏检、误检问题,提出了一种基于分割与深度学习网络的元件识别方法。首先,构建图纸分割算法以减小图纸与元件的尺寸差异。其次,基于YOLOv5网络提出一种四尺度检测机制,... 针对复杂电气图纸的像素稀疏性、尺寸差异性、数量差异性导致的元件漏检、误检问题,提出了一种基于分割与深度学习网络的元件识别方法。首先,构建图纸分割算法以减小图纸与元件的尺寸差异。其次,基于YOLOv5网络提出一种四尺度检测机制,增加两条特征传输路径,获取表征元件细节的极浅层特征图。同时,改进初始锚框选取方式,以重叠面积、距离、角度、宽高度4个因素表征定位损失,改善网络定位效果,提高网络收敛速度。在包含17种典型元件的数据集上验证了该方法的有效性,实验结果表明,该方法的平均均值精度可达96.7%,比原始网络提高了21.5%,网络训练速度也明显优于其他算法,具有较好的综合识别性能。 展开更多
关键词 电气元件识别 深度学习网络 四尺度检测 图纸分割 复杂电气图纸
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基于深度学习的车辆轻微损伤检测算法
8
作者 杨长春 王宇鹏 +1 位作者 胡玉蝶 朱文涛 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第10期2986-2993,共8页
针对车辆损伤检测精确度不足的问题,提出了一种基于YOLOv8改进的实例分割模型。该算法设计了SimPConv模块,在充分保留数据特征信息的基础上融入了SimAM注意力机制,有效降低了目标特征细粒度的丢失。为增强模型对局部特征信息的捕捉能力... 针对车辆损伤检测精确度不足的问题,提出了一种基于YOLOv8改进的实例分割模型。该算法设计了SimPConv模块,在充分保留数据特征信息的基础上融入了SimAM注意力机制,有效降低了目标特征细粒度的丢失。为增强模型对局部特征信息的捕捉能力,提出了新的局部注意力机制SPPRNet。同时,为提升网络多尺度信息的特征提取能力,设计了新的特征融合模块。实验结果表明,SMF-YOLO在APb和APm指标上分别实现了10%、10.5%的提升,且GFLOPs仅为99.7,达到了计算复杂度更低而精度更高的效果。 展开更多
关键词 机器视觉 实例分割 汽车损伤检测 卷积神经网络 注意力机制 多尺度特征融合 深度学习
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融合深度学习与多模型滤波的无人车协同导航方法
9
作者 肖烜 段宇轩 +2 位作者 唐嘉乔 涂青蓝 沈凯 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第5期479-486,共8页
为了提升复杂环境下的协同导航精度与鲁棒性,提出了融合深度学习与多模型滤波的无人车协同导航方法。将深度学习网络与交互式多模型预测算法(IMM)深度融合,并融入协同导航系统的设计中,实现了数据层面的高效融合与互补,显著增强了导航... 为了提升复杂环境下的协同导航精度与鲁棒性,提出了融合深度学习与多模型滤波的无人车协同导航方法。将深度学习网络与交互式多模型预测算法(IMM)深度融合,并融入协同导航系统的设计中,实现了数据层面的高效融合与互补,显著增强了导航系统在复杂、高动态环境中的适应性与精确性。复杂环境下实车实验结果表明,在200 m的测试路径上,所提方法协同导航系统最大误差为0.3 m,较最初的激光/惯性协同导航方法提升了27.9%,验证了所提方法在卫星拒止环境下协同导航系统的显著优势与工程实用价值,为未来智能无人系统在拒止条件下的自主导航提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 协同导航 拒止环境 点云检测 深度学习 交互式多模型
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基于深度学习的肺部CT图像病灶区域分割研究综述 被引量：1
10
作者 李小童 马素芬 +2 位作者 生慧 魏国辉 李欣桐 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期25-42,共18页
肺癌严重威胁人们的生命健康。肺部CT图像病灶区域形态复杂多样,实现高精度的肺部CT图像病变区域分割,成为计算机辅助诊断领域的一个极具挑战性的关键问题。基于深度学习的肺部病灶区域分割不仅可以帮助医生快速、准确地诊断出早期肺癌... 肺癌严重威胁人们的生命健康。肺部CT图像病灶区域形态复杂多样,实现高精度的肺部CT图像病变区域分割,成为计算机辅助诊断领域的一个极具挑战性的关键问题。基于深度学习的肺部病灶区域分割不仅可以帮助医生快速、准确地诊断出早期肺癌,而且对于肺癌的治疗也具有重要的临床价值。为了深入研究肺部病灶区域分割技术,介绍了常用的数据集及评价指标;重点从基于卷积神经网络、基于U-Net模型、基于生成对抗网络三个方面对深度学习肺部病灶区域分割模型进行了综述;结合具体实验总结了近5年国内外研究的创新点,对比分析了各个模型的分割性能;最后总结了各类模型的优缺点,展望了该领域的未来发展方向。 展开更多
关键词 深度学习 肺部病灶区域分割 卷积神经网络 U-Net模型 生成对抗网络
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基于深度学习的混凝土缺陷检测方法综述
11
作者 王嘉敏 武文红 +5 位作者 牛恒茂 石宝 乌尼尔 郝旭 张超 付荣升 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期347-358,共12页
基于深度学习的混凝土缺陷检测通过提供结构状况的初始评估,可有效降低基础设施运营风险以及节约维护成本。文中归纳了近年来混凝土缺陷检测技术的研究进展,对相关研究的已有成果进行分析,讨论对比了各类检测方法的差异及优缺点。对可... 基于深度学习的混凝土缺陷检测通过提供结构状况的初始评估,可有效降低基础设施运营风险以及节约维护成本。文中归纳了近年来混凝土缺陷检测技术的研究进展,对相关研究的已有成果进行分析,讨论对比了各类检测方法的差异及优缺点。对可用于混凝土缺陷检测的图像数据集进行了梳理与介绍,再从实际应用出发,对混凝土缺陷检测中可能会存在的问题进行梳理,阐述与分析了能解决相应检测问题的相关研究。最后,针对该研究后续可能的发展方向进行展望。 展开更多
关键词 深度学习 混凝土缺陷 卷积神经网络 目标检测 语义分割 实例分割
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基于三维激光扫描和深度学习的预应力波纹管位置检测方法
12
作者 朱炯亦 王奕 +3 位作者 蒋海里 刘攀攀 汪德江 杜晓庆 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期209-218,共10页
预应力波纹管的位置对预应力混凝土构件的承载力有重大影响,为提升波纹管位置检测的效率和精度,提出一种基于三维激光扫描和深度学习的波纹管位置检测方法.首先运用三维激光扫描技术制作包含预应力波纹管的数据集,然后通过高效大规模三... 预应力波纹管的位置对预应力混凝土构件的承载力有重大影响,为提升波纹管位置检测的效率和精度,提出一种基于三维激光扫描和深度学习的波纹管位置检测方法.首先运用三维激光扫描技术制作包含预应力波纹管的数据集,然后通过高效大规模三维点云语义分割网络(RandLA-Net)得到波纹管点云,并采用包围盒中点法和圆拟合约束法获取波纹管点云切片中心点,最后通过反向传播神经网络(BP网络)拟合得到波纹管中心线.使用该方法对实际预应力混凝土小箱梁波纹管位置进行检测,结果表明:即便是在小箱梁钢筋骨架和施工胎架等复杂周围环境的干扰下,该方法也能得到完整的预应力波纹管位置,最大检测误差小于±10 mm,满足相关施工规范要求. 展开更多
关键词 预应力波纹管 位置检测 三维激光扫描 深度学习 点云语义分割 中心线拟合
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深度学习中单阶段金属表面缺陷检测算法优化综述 被引量：8
13
作者 董甲东 郭庆虎 +1 位作者 陈琳 桑飞虎 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期72-89,共18页
金属表面的划痕、凹坑、波纹等缺陷会直接影响产品的质量。传统的检测方法耗时耗力,准确性受限于操作人员的经验和技能。近年来,深度学习技术在图像识别领域的突破性进展为金属表面缺陷检测提供了新的解决方案,基于深度学习的金属表面... 金属表面的划痕、凹坑、波纹等缺陷会直接影响产品的质量。传统的检测方法耗时耗力,准确性受限于操作人员的经验和技能。近年来,深度学习技术在图像识别领域的突破性进展为金属表面缺陷检测提供了新的解决方案,基于深度学习的金属表面缺陷检测方法在检测精度和速度方面取得了显著成效。为了便于金属表面缺陷检测算法的研究,综合分析了单阶段深度学习算法在金属表面缺陷检测中的优化方法及应用。介绍了目前常用的金属表面缺陷数据集和算法评价指标;总结了目标检测算法的发展史以及单阶段目标检测算法的基本概念和典型模型;从数据增强、特征的提取与融合、锚框优化三个方面,对比总结了不同算法不同优化方式的优缺点,并研究了金属表面缺陷检测算法的轻量化;从多模态融合、大数据应用技术、现实与虚拟结合三个方面对金属表面缺陷检测算法的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 金属表面缺陷检测 深度学习 单阶段目标检测算法 模型优化
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基于深度学习的陶瓷表面缺陷检测研究综述
14
作者 唐冰慧 杨伟东 +1 位作者 董文益 张龙 《现代制造工程》 北大核心 2025年第10期148-158,共11页
陶瓷表面缺陷检测对产品质量至关重要,传统检测方法具有局限性,深度学习方法为其带来了新的契机。首先,阐述了提升陶瓷表面小目标缺陷检测精度的方法,包括添加注意力机制、特征改进和网络结构优化等;其次,从轻量化模型的改进和网络模块... 陶瓷表面缺陷检测对产品质量至关重要,传统检测方法具有局限性,深度学习方法为其带来了新的契机。首先,阐述了提升陶瓷表面小目标缺陷检测精度的方法,包括添加注意力机制、特征改进和网络结构优化等;其次,从轻量化模型的改进和网络模块集成与优化两个方面对提升模型缺陷检测实时性的方法进行了分析;最后,由数据增强、迁移学习和样本分布优化等方法对在陶瓷表面进行缺陷检测时面临的小样本和不平衡样本问题进行了归纳,并总结了陶瓷表面缺陷检测技术实施中可使用的解决方案,展望了未来陶瓷表面缺陷检测的研究方向。 展开更多
关键词 陶瓷表面缺陷 缺陷检测 深度学习 注意力机制 轻量化模型 网络结构
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基于多任务深度学习的表面缺陷检测方法
15
作者 陈威锜 刘柏合 王蓓 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第8期2358-2364,共7页
针对表面缺陷检测在实际工业场景中的诸多应用需求,提出一种基于多任务深度学习的表面缺陷检测方法。不同于常规的单任务缺陷检测方式,该方法通过共享语义分割任务与分类任务的特征提取结构,实现同时处理两种任务,借助分割任务加强模型... 针对表面缺陷检测在实际工业场景中的诸多应用需求,提出一种基于多任务深度学习的表面缺陷检测方法。不同于常规的单任务缺陷检测方式,该方法通过共享语义分割任务与分类任务的特征提取结构,实现同时处理两种任务,借助分割任务加强模型的特征提取能力,充分利用现有标签,提高分类任务检测效果,并对模型的训练策略进行优化,平衡多任务推理需求。在实际工业现场采集的图像数据集上进行了测试,结果表明与常规分类网络和目标检测网络相比,该方法对不同类型的表面缺陷均具有较好的检测效果,且模型的检测效率更加高效、训练策略更加合理有效。 展开更多
关键词 表面缺陷检测 深度学习 多任务模型 分类模型 语义分割 训练策略 加权损失
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基于深度学习和图像处理的螺栓损伤检测
16
作者 吴杰 黄楚越 +2 位作者 韩贝林 邹超 黄仕平 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第9期1754-1764,1775,共12页
针对传统人工螺栓损伤检测效率低下等问题,本文提出一种基于深度学习与图像处理技术的检测算法,该算法能够检测出螺栓的正常、缺失、松动和锈蚀4种状态,并且对于难以识别的轻微松动状态也能做出针对性处理。该算法可分为2个部分:第1分支... 针对传统人工螺栓损伤检测效率低下等问题,本文提出一种基于深度学习与图像处理技术的检测算法,该算法能够检测出螺栓的正常、缺失、松动和锈蚀4种状态,并且对于难以识别的轻微松动状态也能做出针对性处理。该算法可分为2个部分:第1分支,对单阶段的目标检测算法YOLOv7-tiny进行改进,提出两阶段的YOLOv7-tiny-CM算法,直接进行螺栓损伤检测;第2分支,针对轻微松动情况,利用U-Net算法与图像处理技术直接检测出螺栓松动角度。经实验验证,第1分支所提的两阶段YOLOv7-tiny-CM算法在保持较低计算量的同时,能够达到更精准的检测性能;第2分支所提的松动识别算法能够直接计算出螺栓松动角度,不论是单螺栓识别还是多螺栓识别,误差均在1.7°以内。研究结果对于实际工程项目中的螺栓损伤检测有一定的参考价值。 展开更多
关键词 机器视觉 深度学习 目标检测 图像分割 螺栓检测 结构健康监测 YOLOv7 角度测量
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基于深度学习的油液磨粒智能检测与分割
17
作者 任松 涂歆玥 +1 位作者 朱倩雯 李眉慷 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1068-1075,1243,共9页
针对机械系统磨损状态监测与故障诊断中油液磨粒识别难度大、时间与人力成本高等问题,提出了基于深度学习的油液磨粒智能检测与分割方法。首先,基于滤膜谱片技术制备油液磨粒谱片并采集图像,构建了含6类不同金属磨粒的优质数据集;其次,... 针对机械系统磨损状态监测与故障诊断中油液磨粒识别难度大、时间与人力成本高等问题,提出了基于深度学习的油液磨粒智能检测与分割方法。首先,基于滤膜谱片技术制备油液磨粒谱片并采集图像,构建了含6类不同金属磨粒的优质数据集;其次,根据数据集特点与算法优缺点,搭建单阶段实例分割模型YOLACT与两阶段实例分割模型Mask-RCNN对磨粒进行智能检测与分割。实验结果表明:Mask-RCNN模型平均检测精确率为93.8%,召回率为92.7%,适用于磨损颗粒智能分析的精准检测;YOLACT模型平均检测精确率为84.7%,召回率为83.3%,检测速度快,边缘分割精细,适用于磨损颗粒快速检测与智能分割;两种模型均有效提高了油液磨粒的检测效率。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 分割模型 油液磨粒分析 金属磨粒检测
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基于深度学习的矿用PVC电缆挂钩状态检测 被引量：1
18
作者 孙乐雨 张磊 王艳 《工矿自动化》 北大核心 2025年第S1期218-222,共5页
矿用PVC电缆挂钩作为煤矿井下电缆敷设的关键部件,其工作状态直接影响矿井供电系统的安全运行。针对传统人工检测方式效率低、可靠性差的问题,设计了一种基于深度学习的非接触式电缆挂钩状态智能检测方法。首先,为实现在复杂矿井环境下... 矿用PVC电缆挂钩作为煤矿井下电缆敷设的关键部件,其工作状态直接影响矿井供电系统的安全运行。针对传统人工检测方式效率低、可靠性差的问题,设计了一种基于深度学习的非接触式电缆挂钩状态智能检测方法。首先,为实现在复杂矿井环境下的精准目标识别,设计了一种改进SOLO模型的电缆挂钩实例分割算法,通过引入Inception残差模块优化主干网络,在保证模型轻量化的同时增强了多尺度特征提取能力;将FPN网络中的传统卷积替换为空洞卷积,减少模型的计算量;将融合动态因子的Focal Loss函数替代原始Dice Loss,有效缓解了训练样本中简单样本与困难样本分布不均衡的问题。其次,基于分边缘检测和三点估元法计算挂钩挂孔半径,通过实测距离与阈值的智能比对实现状态判定。实验结果表明,基于深度学习的非接触式电缆挂钩状态智能检测方法在测试集上的挂钩分割精度平均精度达95.42%,显著优于对比分割方法,状态判断准确率高达94.25%。 展开更多
关键词 深度学习 电缆挂钩检测 SOLO模型 非接触式检测
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基于深度机器学习的电网虚假数据入侵检测方法研究
19
作者 朱文 胡亚平 +2 位作者 聂涌泉 江伟 谢虎 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期126-133,共8页
综合能源为主体的新型电力系统运行过程中,容易被虚假数据入侵,且识别虚假数据入侵时易受数据噪声干扰。为了提升其电能质量与运行稳定性,提出了基于深度机器学习的电网虚假数据入侵检测方法。对新型电网数据实施去噪的预处理,利用相量... 综合能源为主体的新型电力系统运行过程中,容易被虚假数据入侵,且识别虚假数据入侵时易受数据噪声干扰。为了提升其电能质量与运行稳定性,提出了基于深度机器学习的电网虚假数据入侵检测方法。对新型电网数据实施去噪的预处理,利用相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)预测出新型电力系统等综合能源的实时系统状态。通过在PMU中不断添加错误测量向量得出虚假数据注入攻击(false data injection attacks,FDIAs),判断电网是否已经被虚假信息攻击以及预测可能攻击的位置值。利用基于小波去噪的BP(back propagation)神经网络对预测结果训练,利用其中的输入层,隐含层以及输出层实时更新出实际值,与阈值比较得出偏差结果,即可检测出电网存在的虚假数据。实验结果表明,所提方法能够提前有效去除噪声,提高了电网虚假数据入侵检测精度高、且检测所需时间较短。 展开更多
关键词 深度机器学习 电网虚假数据 数据入侵检测 数据攻击模型 相量数据集中器
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基于双流深度学习的Dockerfile安全误配置检测方法
20
作者 赵宁 王金双 崔帅 《计算机科学》 北大核心 2025年第10期395-403,共9页
Dockerfile错误配置容易引发容器安全漏洞。现有检测方法侧重于文本的结构分析和语义理解,缺乏对指令使用频率、镜像层数、代码复杂度等度量特征的关注,准确率不高。针对该问题,提出一种融合特征度量与深度语义理解的双流深度学习检测... Dockerfile错误配置容易引发容器安全漏洞。现有检测方法侧重于文本的结构分析和语义理解,缺乏对指令使用频率、镜像层数、代码复杂度等度量特征的关注,准确率不高。针对该问题,提出一种融合特征度量与深度语义理解的双流深度学习检测方法。该方法首先采用静态检测工具识别并标注含有安全误配置的Dockerfile样本;然后构建抽象语法树解析并提取代码度量特征,并使用随机森林算法进一步筛选关键安全特征;最后提取文本信息和安全特征度量信息,输入双流模型进行检测。该模型采用双向长短期记忆网络追踪指令序列前后依赖,挖掘深度语义关联;应用Transformer模型构建高维度量表示,捕捉度量到安全配置缺陷的复杂映射;使用卷积神经网络子层和ReLU激活函数融合双流信息,实现Dockerfile安全误配置检测。实验表明,所提方法的查准率、查全率和F1值分别达到了96%,98%和97%,其性能相较于已有检测方法有所提升,可以有效识别Dockerfile安全误配置。 展开更多
关键词 容器安全 Dockerfile 安全误配置检测 深度学习 双流模型
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