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基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取
被引量：
9
1
作者
孟琭
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第10期3159-3161,共3页
图像显著性区域提取是计算机视觉处理的重要步骤。结合人类视觉心理、生理模型,提出一种基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取模型。通过改进的分水岭算法对彩色图像进行预分割,从而将原图像分成若干子区域,在此基础上运用提出的...
图像显著性区域提取是计算机视觉处理的重要步骤。结合人类视觉心理、生理模型,提出一种基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取模型。通过改进的分水岭算法对彩色图像进行预分割,从而将原图像分成若干子区域,在此基础上运用提出的区域化空间注意力模型对各个子区域进行显著图计算,得到最终的显著性区域提取结果。实验结果表明,提出的显著性区域提取算法可以很好地从彩色图像中得到与视觉注意机制相一致的结果,且满足实时性要求,与传统方法相比,算法提取的区域更完整、更准确。
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关键词
显著性区域提取
视觉
注意
机制
分水岭
区域化
空间注意力模型
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职称材料
基于STA机制的AE-BiLSTM的滚动轴承剩余寿命预测
2
作者
施彤
张自豪
+1 位作者
邱晓惠
张菀
《电子测量技术》
北大核心
2025年第16期19-28,共10页
轴承作为机械零部件中不可或缺的组成部分,长时间工作容易导致轴承磨损和疲劳失效,进而影响机械设备的正常运转。因此,对轴承的剩余使用寿命(RUL)的预测可以有效避免意外发生,确保设备安全可靠地运行。为了提高滚动轴承的的RUL预测精度...
轴承作为机械零部件中不可或缺的组成部分,长时间工作容易导致轴承磨损和疲劳失效,进而影响机械设备的正常运转。因此,对轴承的剩余使用寿命(RUL)的预测可以有效避免意外发生,确保设备安全可靠地运行。为了提高滚动轴承的的RUL预测精度,本文提出了一种基于空间时间注意力(STA)机制的自编码(AE)和双向长短期记忆(BiLSTM)的滚动轴承寿命预测方法,有效地整合轴承数据中的多种模态信息,从而捕捉轴承运行状态的变化。首先,将原始振动信号输入到自编码模型自动提取故障特征;然后,将提取的特征输入到STA模型中,对特征数据在特征维度上的空间信息和运行时间步长信息进行深度加权融合,以更全面地捕捉特征维度和时间维度的信息;再结合BiLSTM模型对轴承的剩余使用寿命进行预测;最后,通过PHM2012挑战赛数据集和ABLT-1A轴承全寿命周期数据进行试验验证,实验结果表明所提出的模型的RMSE平均降低了约22.76%,MAE平均降低了约26.57%,而R^(2)平均提升了约12.47%,可以看出所提出方法对RUL预测准确度有明显的提升。
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关键词
滚动轴承
空间
时间
注意力
模型
BiLSTM网络
剩余寿命预测
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职称材料
基于改进单次多目标检测器的果面缺陷冬枣实时检测
被引量：
5
3
作者
李颀
陈哲豪
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期119-128,共10页
为实现果面缺陷冬枣实时检测,并解决缺陷的尺寸与位置不同影响检测精度的问题,提出一种基于改进单次多目标检测器(Single shot multibox detector,SSD)的果面缺陷冬枣实时检测方法。以陕西大荔冬枣中的虫蛀、轮纹和木质化3种缺陷果和正...
为实现果面缺陷冬枣实时检测,并解决缺陷的尺寸与位置不同影响检测精度的问题,提出一种基于改进单次多目标检测器(Single shot multibox detector,SSD)的果面缺陷冬枣实时检测方法。以陕西大荔冬枣中的虫蛀、轮纹和木质化3种缺陷果和正常果为研究对象,在数据采集设备下采集实际分拣图像,然后通过数据增强由400张扩充至2000张。改进SSD,建立MobileNetV3-SSD模型,为实时检测奠定基础;引入改进感受野块(RFB)可实现模型多尺寸提取冬枣缺陷特征的能力;用空间注意力模块(SAM)代替挤压和激励通道注意力模块(SE)增强模型定位冬枣缺陷特征的能力。试验结果表明,本研究模型在果面缺陷冬枣数据集上的表现均优于目前先进目标检测网络模型(RetinaNet和EfficientDet-D0),该模型对4类冬枣的整体检测精准性(mAP)达到91.89%,检测速度达到1 s 40.85帧。因此本研究模型较好地平衡了实时性和精准性,可应用于果面缺陷冬枣分拣流水线。
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关键词
冬枣
果面缺陷
实时检测
单次多目标检测器
多尺寸
空间注意力模型
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职称材料
题名
基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取
被引量：
9
1
作者
孟琭
机构
东北大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013年第10期3159-3161,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(61101057)
文摘
图像显著性区域提取是计算机视觉处理的重要步骤。结合人类视觉心理、生理模型,提出一种基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取模型。通过改进的分水岭算法对彩色图像进行预分割,从而将原图像分成若干子区域,在此基础上运用提出的区域化空间注意力模型对各个子区域进行显著图计算,得到最终的显著性区域提取结果。实验结果表明,提出的显著性区域提取算法可以很好地从彩色图像中得到与视觉注意机制相一致的结果,且满足实时性要求,与传统方法相比,算法提取的区域更完整、更准确。
关键词
显著性区域提取
视觉
注意
机制
分水岭
区域化
空间注意力模型
Keywords
saliency detection
visual attention mechanism
watershed
regional spatial attention model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于STA机制的AE-BiLSTM的滚动轴承剩余寿命预测
2
作者
施彤
张自豪
邱晓惠
张菀
机构
南京信息工程大学自动化学院
江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第16期19-28,共10页
基金
国家自然科学基金(62105160)项目资助。
文摘
轴承作为机械零部件中不可或缺的组成部分,长时间工作容易导致轴承磨损和疲劳失效,进而影响机械设备的正常运转。因此,对轴承的剩余使用寿命(RUL)的预测可以有效避免意外发生,确保设备安全可靠地运行。为了提高滚动轴承的的RUL预测精度,本文提出了一种基于空间时间注意力(STA)机制的自编码(AE)和双向长短期记忆(BiLSTM)的滚动轴承寿命预测方法,有效地整合轴承数据中的多种模态信息,从而捕捉轴承运行状态的变化。首先,将原始振动信号输入到自编码模型自动提取故障特征;然后,将提取的特征输入到STA模型中,对特征数据在特征维度上的空间信息和运行时间步长信息进行深度加权融合,以更全面地捕捉特征维度和时间维度的信息;再结合BiLSTM模型对轴承的剩余使用寿命进行预测;最后,通过PHM2012挑战赛数据集和ABLT-1A轴承全寿命周期数据进行试验验证,实验结果表明所提出的模型的RMSE平均降低了约22.76%,MAE平均降低了约26.57%,而R^(2)平均提升了约12.47%,可以看出所提出方法对RUL预测准确度有明显的提升。
关键词
滚动轴承
空间
时间
注意力
模型
BiLSTM网络
剩余寿命预测
Keywords
rolling bearing
spatio-temporal attention model
BiLSTM network
remaining useful life prediction
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TN98 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于改进单次多目标检测器的果面缺陷冬枣实时检测
被引量：
5
3
作者
李颀
陈哲豪
机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
陕西科技大学电气与控制工程学院
出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2022年第1期119-128,共10页
基金
陕西省农业科技创新工程项目[201806117YF05NC13(1)]
陕西省科技厅农业科技攻关项目(2015NY028)
陕西科技大学博士科研启动基金项目(BJ13-15)。
文摘
为实现果面缺陷冬枣实时检测,并解决缺陷的尺寸与位置不同影响检测精度的问题,提出一种基于改进单次多目标检测器(Single shot multibox detector,SSD)的果面缺陷冬枣实时检测方法。以陕西大荔冬枣中的虫蛀、轮纹和木质化3种缺陷果和正常果为研究对象,在数据采集设备下采集实际分拣图像,然后通过数据增强由400张扩充至2000张。改进SSD,建立MobileNetV3-SSD模型,为实时检测奠定基础;引入改进感受野块(RFB)可实现模型多尺寸提取冬枣缺陷特征的能力;用空间注意力模块(SAM)代替挤压和激励通道注意力模块(SE)增强模型定位冬枣缺陷特征的能力。试验结果表明,本研究模型在果面缺陷冬枣数据集上的表现均优于目前先进目标检测网络模型(RetinaNet和EfficientDet-D0),该模型对4类冬枣的整体检测精准性(mAP)达到91.89%,检测速度达到1 s 40.85帧。因此本研究模型较好地平衡了实时性和精准性,可应用于果面缺陷冬枣分拣流水线。
关键词
冬枣
果面缺陷
实时检测
单次多目标检测器
多尺寸
空间注意力模型
Keywords
winter jujube
surface defect
real-time detection
single shot multibox detector
multi-scale
spatial attention module
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于视觉注意机制的彩色图像显著性区域提取
孟琭
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2013
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于STA机制的AE-BiLSTM的滚动轴承剩余寿命预测
施彤
张自豪
邱晓惠
张菀
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进单次多目标检测器的果面缺陷冬枣实时检测
李颀
陈哲豪
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
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