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基于特征深层融合的吊装过程视频目标分割: 1; 作者周明君王朝立孙占全《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期407-416,共10页; 吊装事故的频繁发生,对国家、社会、人民都造成了非常大的损害。根据吊装过程的视频信息,实现无人安全监控的关键是准确度和速度,提出了一种新的基于全局编码和非对称卷积的目标分割网络,研究视频图像的半监督目标分割问题。首先,将带... 展开更多; 关键词深度学习视频目标分割特征深层融合目标外观表示吊装; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深层特征融合的行人重识别方法被引量：7: 2; 作者熊炜熊子婕 +3 位作者杨荻椿童磊刘敏曾春艳《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期358-364,共7页; 针对现有基于深度学习的行人重识别方法对于行人姿态变化、部分遮挡等引起的行人判别特征信息缺失的问题,提出了一种深层特征融合的行人重识别方法。首先,利用卷积层和池化层多次提取网络深层特征,从空间维度提升网络性能,使用融合后的... 展开更多; 关键词行人重识别深层特征融合 Se-resnet50 批量归一化标签平滑损失三元组损失; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于图卷积深浅特征融合的跨语料库情感识别被引量：2: 3; 作者杨子秀金赟 +3 位作者马勇戴妍妍俞佳佳顾煜《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第1期111-120,共10页; 语音情感识别任务的训练数据和测试数据往往来源于不同的数据库,二者特征空间存在明显差异,导致识别率很低。针对该问题,本文提出新的构图方法表示源和目标数据库之间的拓扑结构,利用图卷积神经网络进行跨语料库的情感识别。针对单一情... 展开更多; 关键词图卷积神经网络跨语料库语音情感识别构图深层和浅层特征融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进CenterNet的高压输电线路巡检故障实时检测方法被引量：27: 4; 作者赵锐赵国伟 +4 位作者张娟王强赵杰伦董红月张兴忠《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第17期246-252,共7页; 针对通用深度学习目标检测技术难以在高压输变电线路巡检时实现实时高效的故障检测,提出一种改进CenterNet的高压输变电线路巡检故障实时检测方法,对绝缘子自爆、防震锤脱落、鸟巢三类常见巡检故障进行检测。该方法基于深层特征融合网络... 展开更多; 关键词 CenterNet 深层特征融合电力巡检故障检测实时检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征深层融合的吊装过程视频目标分割: 1; 作者周明君王朝立孙占全; 机构上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 出处《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期407-416,共10页; 基金国家自然科学基金资助项目(6217323) 国防科工局基础研究项目(JCKY2019413D001)。; 文摘吊装事故的频繁发生,对国家、社会、人民都造成了非常大的损害。根据吊装过程的视频信息,实现无人安全监控的关键是准确度和速度,提出了一种新的基于全局编码和非对称卷积的目标分割网络,研究视频图像的半监督目标分割问题。首先,将带有标签的视频图像输入网络,分别通过全局编码器与相似性编码器提取到互为补充的特征,从而获得对目标外观的有效表示;然后,通过非对称卷积将两个分支的特征进行深层融合;最后,采用残差上采样解码生成预测掩膜,实现对目标的分割。该方法在DAVIS2017数据集上的准确度为0.675,综合指标为0.708,帧率为31帧/s;在实验用吊装数据集上的准确度为0.952,综合指标为0.976,比基线方法高5.1%,帧率为26.16帧/s。与其他网络方法进行了实验比较,验证了分割算法在准确度与速度方面的有效性。; 关键词深度学习视频目标分割特征深层融合目标外观表示吊装; Keywords deep learning video object segmentation feature deep fusion object appearance representation hoisting; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深层特征融合的行人重识别方法被引量：7: 2; 作者熊炜熊子婕杨荻椿童磊刘敏曾春艳; 机构湖北工业大学电气与电子工程学院美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系; 出处《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期358-364,共7页; 基金国家自然科学基金(61571182,61601177) 湖北省自然科学基金(2019CFB530) 国家留学基金(201808420418)。; 文摘针对现有基于深度学习的行人重识别方法对于行人姿态变化、部分遮挡等引起的行人判别特征信息缺失的问题,提出了一种深层特征融合的行人重识别方法。首先,利用卷积层和池化层多次提取网络深层特征,从空间维度提升网络性能,使用融合后的深层特征作为行人图像的全局特征属性;其次,为提高模型的泛化能力,在深层融合特征后加入一个批量归一化层,同时采用标签平滑损失函数和三元组损失函数对模型进行联合训练。实验结果表明,所提的深层特征融合方法具有很好的表达能力。在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03和MSMT174个数据集上对所提方法进行了验证,其中在Market1501数据集上,Rank-1值达到了95.0%,mAP达到了85.6%。; 关键词行人重识别深层特征融合 Se-resnet50 批量归一化标签平滑损失三元组损失; Keywords pedestrian re-identification deep feature fusion Se-resnet50 batch normalization label smoothing loss triplet loss; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于图卷积深浅特征融合的跨语料库情感识别被引量：2: 3; 作者杨子秀金赟马勇戴妍妍俞佳佳顾煜; 机构江苏师范大学物理与电子工程学院江苏师范大学科文学院江苏师范大学语言科学与艺术学院; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2023年第1期111-120,共10页; 基金江苏省高校自然科学基金(18KJB510013)。; 文摘语音情感识别任务的训练数据和测试数据往往来源于不同的数据库,二者特征空间存在明显差异,导致识别率很低。针对该问题,本文提出新的构图方法表示源和目标数据库之间的拓扑结构,利用图卷积神经网络进行跨语料库的情感识别。针对单一情感特征识别率不高的问题,提出一种新的特征融合方法。首先利用OpenSMILE提取浅层声学特征,然后利用图卷积神经网络提取深层特征。随着卷积层的不断深入,节点的特征信息被传递给其他节点,使得深层特征包含更明确的节点特征信息和更详细的语义信息,然后将浅层特征和深层特征进行特征融合。采用两组实验进行验证,第1组用eNTERFACE库训练测试Berlin库,识别率为59.4%;第2组用Berlin库训练测试eNTERFACE库,识别率为36.1%。实验结果高于基线系统和文献中最优的研究成果,证明本文提出方法的有效性。; 关键词图卷积神经网络跨语料库语音情感识别构图深层和浅层特征融合; Keywords graph convolutional network cross-corpus speech emotion recognition composition deep and shallow feature fusion; 分类号 TN912.34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进CenterNet的高压输电线路巡检故障实时检测方法被引量：27: 4; 作者赵锐赵国伟张娟王强赵杰伦董红月张兴忠; 机构国网大同供电公司太原理工大学软件学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第17期246-252,共7页; 基金山西省重点研发计划(201803D31041) 国家电网山西电力公司科技项目(5205B01800C4)。; 文摘针对通用深度学习目标检测技术难以在高压输变电线路巡检时实现实时高效的故障检测,提出一种改进CenterNet的高压输变电线路巡检故障实时检测方法,对绝缘子自爆、防震锤脱落、鸟巢三类常见巡检故障进行检测。该方法基于深层特征融合网络(DLAnet,Deep Layer Aggregation)、挤压-激励SE(Squeeze-and-Excitation)模块、可形变卷积进行高效深层特征提取网络DLA-SE的设计。在CenterNet架构下通过DLA-SE特征提取网络获取对象的中心点热力图,回归对象的宽高、偏移信息,得到对象边界框。实验结果表明,在Nvidia GTX 1080测试条件下该方法的mAP达到0.917,推理速度达到27.03 frame/s,与CenterNet、SSD与YOLOv3方法相比在检测精度上取得大幅度提升,证明了该方法的有效性。; 关键词 CenterNet 深层特征融合电力巡检故障检测实时检测; Keywords CenterNet Deep Layer Aggregation(DLAnet) electric power inspection fault detection real-time detection; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于特征深层融合的吊装过程视频目标分割	周明君王朝立孙占全	《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于深层特征融合的行人重识别方法	熊炜熊子婕杨荻椿童磊刘敏曾春艳	《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于图卷积深浅特征融合的跨语料库情感识别	杨子秀金赟马勇戴妍妍俞佳佳顾煜	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	改进CenterNet的高压输电线路巡检故障实时检测方法	赵锐赵国伟张娟王强赵杰伦董红月张兴忠	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2021	27	在线阅读下载PDF 职称材料