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基于融合特征的CNN-Transformer墙体瓷砖粘贴空鼓检测算法
被引量：
2
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作者
赵响
丁勇
李登华
《现代电子技术》
北大核心
2024年第18期163-171,共9页
建筑墙体瓷砖粘贴空鼓的敲击检查方法是目前无损检测中应用最多的检测方法。为实现对复杂敲击位置下的识别和智能化检测,使用敲击法获取空鼓声音信号,提取连续小波变换(CWT)时频图和梅尔倒谱系数(MFCC)等时序特征。设计轻量化注意力CNN-...
建筑墙体瓷砖粘贴空鼓的敲击检查方法是目前无损检测中应用最多的检测方法。为实现对复杂敲击位置下的识别和智能化检测,使用敲击法获取空鼓声音信号,提取连续小波变换(CWT)时频图和梅尔倒谱系数(MFCC)等时序特征。设计轻量化注意力CNN-Transformer双分支网络GATRNet,提出一种基于门控机制的特征融合模块,对CWT时频图和融合时序特征分别提取深度特征并进行融合。试验结果表明,所提方法测试精度可达99.10%,特征融合模块能够充分融合多种特征;相较于机器学习和神经网络识别方法,GATRNet在面对复杂敲击位置的声音时,多样性评价指标明显较优异。
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关键词
双分支网络
瓷砖粘贴空鼓检测
特征融合
敲击法
声音识别
深度学习
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职称材料
题名
基于融合特征的CNN-Transformer墙体瓷砖粘贴空鼓检测算法
被引量：
2
1
作者
赵响
丁勇
李登华
机构
南京理工大学物理学院
南京水利科学研究院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第18期163-171,共9页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFC3005502)
国家自然科学基金资助项目(51979174)
国家自然科学基金长江水科学研究联合基金项目(U2240221)。
文摘
建筑墙体瓷砖粘贴空鼓的敲击检查方法是目前无损检测中应用最多的检测方法。为实现对复杂敲击位置下的识别和智能化检测,使用敲击法获取空鼓声音信号,提取连续小波变换(CWT)时频图和梅尔倒谱系数(MFCC)等时序特征。设计轻量化注意力CNN-Transformer双分支网络GATRNet,提出一种基于门控机制的特征融合模块,对CWT时频图和融合时序特征分别提取深度特征并进行融合。试验结果表明,所提方法测试精度可达99.10%,特征融合模块能够充分融合多种特征;相较于机器学习和神经网络识别方法,GATRNet在面对复杂敲击位置的声音时,多样性评价指标明显较优异。
关键词
双分支网络
瓷砖粘贴空鼓检测
特征融合
敲击法
声音识别
深度学习
Keywords
two branch network
pasting tile empty drum detection
feature fusion
percussion method
sound recognition
deep learning
分类号
TN919-34 [电子电信—通信与信息系统]
TU17 [建筑科学—建筑理论]
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作者
出处
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被引量
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1
基于融合特征的CNN-Transformer墙体瓷砖粘贴空鼓检测算法
赵响
丁勇
李登华
《现代电子技术》
北大核心
2024
2
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