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基于自适应损失均衡梯度增强的物理信息神经网络微地震定位被引量：1: 1; 作者潘登唐杰 +2 位作者范忠豪产嘉怡彭婧妍《石油地球物理勘探》北大核心 2025年第3期618-630,共13页; 微地震定位是微地震监测任务中的主要挑战,有助于分析水力压裂的效果。物理信息神经网络(PINN)可实现微地震定位,但PINN中多损失项的权衡对网络的训练起着重要作用。为此,文中提出了一种基于自适应损失均衡梯度增强的物理信息神经网络... 展开更多; 关键词微地震物理信息神经网络相对到时程函方程自适应损失均衡梯度增强; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法被引量：25: 2; 作者曹聚亮吕海宝李冠章《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期513-515,523,共4页; 分析了图像直方图均衡增强算法中信息损失的内在机理,提出基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法。首先对图像作常规直方图均衡处理,然后分析比较处理后图像和原图的梯度变化,以此为依据对图像作局部灰度修正,从而减小直方图均衡处理... 展开更多; 关键词直方图均衡灰度增强算法图像自适应内在机理梯度局部依据; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CLAHE的铝模天花样本图像增强算法研究被引量：4: 3; 作者许佳琪陈名煜《现代电子技术》北大核心 2024年第3期39-42,共4页; 在拍摄铝模天花图片过程中,光线暗、曝光不足都是造成图片整体亮度偏低的原因,使得图片丢失边缘细节信息。为了改善图像视觉效果,设计一种改进的直方图均衡化技术,即限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)算法。从计算初始直方图开始,对每... 展开更多; 关键词铝模天花图像图像增强限制对比度的自适应直方图均衡化灰度等级细节损失背景去噪; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双向特征融合的输电线路异常目标检测: 4; 作者田云龙申贝贝 +3 位作者杜永杰刘恒源李辉陶冶《计算机工程与设计》北大核心 2024年第10期3051-3058,共8页; 背景复杂、目标尺度变化大、数据集不均衡等是导致输电线路异常目标误检、漏检以及检测精度低的主要原因。因此,提出一种增强特征提取网络,有效减少特征提取过程中的信息丢失,更好保留小目标特征信息。使用通道优化与空间优化模块进行... 展开更多; 关键词输电线路异常目标目标检测特征感知增强双向特征融合均衡采样自适应类抑制损失; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Faster-YOLOv7的带式输送机异物实时检测被引量：9: 5; 作者唐俊李敬兆 +2 位作者石晴杨萍王瑞《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第11期46-52,66,共8页; 基于深度学习的目标检测算法在异物检测中具有较好的识别效果,但模型内存需求大,检测速度慢;轻量化深度学习网络能够大幅减少模型内存需求,提升检测速度,但在井下弱光环境中检测精度低。针对上述问题,提出了一种基于Faster-YOLOv7的带... 展开更多; 关键词带式输送机异物检测图像增强 Faster-YOLOv7 注意力机制 Alpha-IoU损失函数限制对比度自适应直方图均衡化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应损失均衡梯度增强的物理信息神经网络微地震定位被引量：1: 1; 作者潘登唐杰范忠豪产嘉怡彭婧妍; 机构中国石油大学(华东)地球科学与技术学院海洋国家实验室海洋矿产资源评价与探测技术功能实验室; 出处《石油地球物理勘探》北大核心 2025年第3期618-630,共13页; 基金国家自然科学基金项目“基于石油勘探面波与P-导波的近地表纵横波速度一体化反演”(42174140)资助。; 文摘微地震定位是微地震监测任务中的主要挑战,有助于分析水力压裂的效果。物理信息神经网络(PINN)可实现微地震定位,但PINN中多损失项的权衡对网络的训练起着重要作用。为此,文中提出了一种基于自适应损失均衡梯度增强的物理信息神经网络的微地震定位方法。首先结合相对到时与程函方程的残差来形成组合损失函数;其次通过自适应项自动更新损失权重,同时加入梯度信息来增强网络;最后利用网络训练获得整个计算域的旅行时分布,并通过最小旅行时预测出震源位置。测试结果表明,该方法能够提高网络的训练稳定性和预测精度并获得较好的微地震定位效果。; 关键词微地震物理信息神经网络相对到时程函方程自适应损失均衡梯度增强; Keywords microseismic physics-informed neural network relative arrival time eikonal equation adaptive-lossweighting gradient-enhanced; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法被引量：25: 2; 作者曹聚亮吕海宝李冠章; 机构国防科技大学机电工程与自动化学院; 出处《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期513-515,523,共4页; 文摘分析了图像直方图均衡增强算法中信息损失的内在机理,提出基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法。首先对图像作常规直方图均衡处理,然后分析比较处理后图像和原图的梯度变化,以此为依据对图像作局部灰度修正,从而减小直方图均衡处理过程中信息损失的程度,最后通过实验验证了算法的有效性。; 关键词直方图均衡灰度增强算法图像自适应内在机理梯度局部依据; Keywords Histogram equalization Image gradient Image enhancement; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] 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CLAHE的铝模天花样本图像增强算法研究被引量：4: 3; 作者许佳琪陈名煜; 机构东华理工大学信息工程学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2024年第3期39-42,共4页; 基金江西省网络空间安全智能感知重点实验室开放基金(JKLCIP202205)。; 文摘在拍摄铝模天花图片过程中,光线暗、曝光不足都是造成图片整体亮度偏低的原因,使得图片丢失边缘细节信息。为了改善图像视觉效果,设计一种改进的直方图均衡化技术,即限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)算法。从计算初始直方图开始,对每个像素的出现频率都进行记录,汇总后得到初始直方图。在初始直方图的基础上,计算出正规化直方图和累计直方图并且求均衡化的映射关系,然后将结果写入新图像中。实验结果表明,经过CLAHE增强处理后,抑制了干扰区域,突出了图片中的特征点。与单独的直方图均衡算法相比,CLAHE能非常有效地提高铝模天花图像的清晰度与对比度。该算法易于实现,经济划算,具有实际应用价值。与当前主流算法相比,CLAHE算法效果更佳。; 关键词铝模天花图像图像增强限制对比度的自适应直方图均衡化灰度等级细节损失背景去噪; Keywords aluminum mold ceiling image image enhancement CLAHE gray level loss of detail background denoising; 分类号 TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统] 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

题名基于双向特征融合的输电线路异常目标检测: 4; 作者田云龙申贝贝杜永杰刘恒源李辉陶冶; 机构青岛海尔科技有限公司海尔智慧家数字化转型平台数字家庭网络国家工程研究中心战略发展中心青岛科技大学数据科学学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2024年第10期3051-3058,共8页; 基金山东省重点研发计划基金项目(重大科技创新工程)(2022ZDPT01)。; 文摘背景复杂、目标尺度变化大、数据集不均衡等是导致输电线路异常目标误检、漏检以及检测精度低的主要原因。因此,提出一种增强特征提取网络,有效减少特征提取过程中的信息丢失,更好保留小目标特征信息。使用通道优化与空间优化模块进行双向特征融合,以适应目标的多尺度变化,减少复杂背景信息的干扰。使用均衡采样与自适应类抑制损失,提高少数类别的检测精度,解决输电线路数据不平衡的问题。在输电线路异常目标检测任务中,检测精度达到90.5%,对困难场景有较好的检测效果。; 关键词输电线路异常目标目标检测特征感知增强双向特征融合均衡采样自适应类抑制损失; Keywords transmission line anomaly object object detection feature-aware enhancement two directions feature fusion balanced sampling adaptive class suppression loss; 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Faster-YOLOv7的带式输送机异物实时检测被引量：9: 5; 作者唐俊李敬兆石晴杨萍王瑞; 机构安徽理工大学电气与信息工程学院淮北合众机械设备有限公司安徽理工大学人工智能学院; 出处《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第11期46-52,66,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51874010) 淮北市重大科技专项项目(Z2020004)。; 文摘基于深度学习的目标检测算法在异物检测中具有较好的识别效果,但模型内存需求大,检测速度慢;轻量化深度学习网络能够大幅减少模型内存需求,提升检测速度,但在井下弱光环境中检测精度低。针对上述问题,提出了一种基于Faster-YOLOv7的带式输送机异物实时检测算法。通过限制对比度自适应直方图均衡化算法(CLAHE)进行图像增强,提高弱光环境中异物对比度;基于Mobilenetv3对YOLOv7主干网络进行轻量化设计,减少YOLOv7模型的计算量、参数量;添加有效通道注意力机制,缓解因特征通道数减少而导致的高层特征信息丢失问题;采用Alpha-IoU作为损失函数提高异物检测精度。实验结果表明:(1)Faster-YOLOv7的初始损失为0.143,最终稳定在0.039左右。(2)Faster-YOLOv7的检测速度可达42帧/s,较YOLOv5、YOLOv7分别提升了17,20帧/s;Faster-YOLOv7内存为14 MiB,较YOLOv5、YOLOv7分别降低了29,57 MiB;检测准确率达91.3%,较YOLOv5提升了8.8%。(3)将SSD、YOLOv5、轻量化YOLOv7、Faster-YOLOv7目标检测算法应用到煤矿井下带式输送机运煤图像及视频中,发现SSD在视频检测时发生了漏检现象,YOLO系列模型均有效地识别出待测异物,且Faster-YOLOv7识别结果的置信度更高。; 关键词带式输送机异物检测图像增强 Faster-YOLOv7 注意力机制 Alpha-IoU损失函数限制对比度自适应直方图均衡化算法; Keywords belt conveyor foreign object detection image enhancement Faster-YOLOv7 attention mechanism Alpha-IoU loss function contrast limited adaptive histogram equalization; 分类号 TD56 [矿业工程—矿山机电] TD67 [矿业工程—矿山机电]; 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	基于自适应损失均衡梯度增强的物理信息神经网络微地震定位	潘登唐杰范忠豪产嘉怡彭婧妍	《石油地球物理勘探》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自适应局部灰度修正的直方图均衡算法	曹聚亮吕海宝李冠章	《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心	2004	25	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于CLAHE的铝模天花样本图像增强算法研究	许佳琪陈名煜	《现代电子技术》北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于双向特征融合的输电线路异常目标检测	田云龙申贝贝杜永杰刘恒源李辉陶冶	《计算机工程与设计》北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于Faster-YOLOv7的带式输送机异物实时检测	唐俊李敬兆石晴杨萍王瑞	《工矿自动化》 CSCD 北大核心	2023	9	在线阅读下载PDF 职称材料