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基于DMT-U^(2)-Net和回归算法的爆破眼痕识别及应用
1
作者 凌同华 谢长庚 +2 位作者 曹峰 廖逸轩 袁宇 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第9期4248-4259,共12页
隧道光面爆破设计时,往往需要光爆效果作为设计依据,以实现爆破安全施工并提高爆破效率。针对目前光爆眼痕识别过程中存在的现场环境复杂、检测困难等问题,提出基于DMT-U^(2)-Net与self-attention模块的复合算法模型进行爆破眼痕识别。... 隧道光面爆破设计时,往往需要光爆效果作为设计依据,以实现爆破安全施工并提高爆破效率。针对目前光爆眼痕识别过程中存在的现场环境复杂、检测困难等问题,提出基于DMT-U^(2)-Net与self-attention模块的复合算法模型进行爆破眼痕识别。采集爆破工程中常见的爆破眼痕图像样本,并对数据进行增强、三维重建与降噪处理,构建DMT-U^(2)-Net网络模型并改进损失函数对眼痕图像进行训练,获取DMT-U^(2)-Net眼痕分割模型;将DMT-U^(2)-Net模型处理后的分割图片与三维重建模型进行特征融合,构建基于self-attention模块的回归预测模型对融合特征进行训练,获取眼痕长度回归预测模型;将DMT-U^(2)-Net眼痕分割模型与基准U^(2)-Net,U-Net,DeepLab v3,FCN,LR-ASPP网络模型的眼痕分割结果进行对比,从而评估其训练效果;将回归预测模型与bp,GRU模型进行对比,并对输入参数进行敏感性分析,优化网络参数输入并评估网络训练效果。结果表明,DMT-U^(2)-Net网络模型分割可见眼痕的P_(DSC),P_(pre),P_(rec),P_(mIOU)分别为90.89%,91.11%,91.01%,91.59%,模型大小仅为19.76 MB,相较基准模型缩减88.2%。与其他模型相比,该模型在分割精度和模型大小,都具有较大优势;通过回归预测模型,可以实现对可见眼痕长度的精准预测,模型决定性系数高达0.992,模型大小仅为154.1 KB。将本文复合算法模型应用于隧道光面爆破可见眼痕的识别中,模型展现出较好的识别效果,基本实现了可见眼痕的端到端识别,为隧道的超欠挖识别与智能评价系统打下坚实基础。 展开更多
关键词 光面爆破 眼痕识别 DMT-U^(2)-net网络 self-attention模块 回归预测模型
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基于U^(2)-Net和CBAM融合注意力的双模态睡眠分期研究 被引量：1
2
作者 赵倩 李锦 +2 位作者 凤飞龙 强宁 胡静 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期1-11,共11页
针对当前自动睡眠分期方法存在的难点问题,提出了一种结合U^(2)-Net和CBAM融合注意力对EEG-ECG双模态信号进行自动睡眠分期的方法。首先,采用MIT-BIH公开数据集中的EEG-ECG信号进行预处理;然后,利用添加了多尺度特征提取模块的U^(2)-Ne... 针对当前自动睡眠分期方法存在的难点问题,提出了一种结合U^(2)-Net和CBAM融合注意力对EEG-ECG双模态信号进行自动睡眠分期的方法。首先,采用MIT-BIH公开数据集中的EEG-ECG信号进行预处理;然后,利用添加了多尺度特征提取模块的U^(2)-Net网络并行提取EEG和ECG中的波形特征;其次,利用CBAM融合注意力对全部特征进行权重分配;最后,使用Softmax激活函数对睡眠时期进行六分类。结果表明:基于U^(2)-Net和CBAM融合注意力模型进行睡眠分期时,使用ECG单模态信号的六分类总体准确率为80.2%,F1分数为75.3%;使用EEG单模态信号的六分类总体准确率为85.8%,F1分数为81.7%;使用EEG-ECG双模态信号的六分类总体准确率为90.4%,F1分数为85.6%。提出的双模态睡眠分期模型是可行有效的,并且为自动睡眠分期提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 自动睡眠分期 EEG-ECG双模态信号 U^(2)-net网络 CBAM融合注意力
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基于U^(2)-Net的岩体内部结构面智能识别研究
3
作者 白万明 赵宇 +2 位作者 刘艳彪 马骏 徐帅 《金属矿山》 北大核心 2025年第4期219-225,共7页
结构面对于岩体力学行为和变形破坏机制具有重要影响。快速精确获取结构面分布特征和参数信息对于深部工程岩体稳定性和灾害孕育机制分析具有重要意义。钻孔摄像是一种岩体内部结构面探测新技术,但对钻孔图像中结构面的识别仍以人工辨... 结构面对于岩体力学行为和变形破坏机制具有重要影响。快速精确获取结构面分布特征和参数信息对于深部工程岩体稳定性和灾害孕育机制分析具有重要意义。钻孔摄像是一种岩体内部结构面探测新技术,但对钻孔图像中结构面的识别仍以人工辨识为主,存在工作量大、处理速度慢与人为误差大等问题。基于此,开展了基于U^(2)-Net卷积神经网络的钻孔图像结构面智能识别研究。首先收集20个钻孔1013张钻孔图像;其次,应用图像翻转、色彩抖动、模糊处理和Mixup等数据扩充方法,将数据集扩充到12421张,建立钻孔摄像数据集,解决结构面分割网络训练过程中样本不足的问题;然后,基于深度学习框架PyTorch,设置学习率0.001,训练批次为4,使用Adam优化器,在训练过程中自适应调整学习率,建立结构面智能识别模型;模型在置信度阈值为0.7时F度量值达到了最大值0.749,在召回率大于0.5范围内精确率最高可达0.85,实现了结构面区域的完整分割。与人工识别方式相比,在重合度50%的条件下,U^(2)-Net网络识别率达到了94.8%,表明该网络具有较高的识别精确率与一定的泛化性。 展开更多
关键词 钻孔摄像 结构面 智能提取 U2-net卷积神经网络
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基于DCGAN和U^(2)-Net模型的齿轮点蚀辨识
4
作者 刘妤 谭钦宜 古前程 《振动与冲击》 北大核心 2025年第10期301-310,共10页
结合改建的齿轮试验台能够在线获取齿轮工作齿面图像的优势,探讨了基于机器视觉技术实现齿轮点蚀辨识的方法,并开展了试验研究。针对齿轮点蚀样本稀缺,采用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCG... 结合改建的齿轮试验台能够在线获取齿轮工作齿面图像的优势,探讨了基于机器视觉技术实现齿轮点蚀辨识的方法,并开展了试验研究。针对齿轮点蚀样本稀缺,采用深度卷积生成对抗网络(deep convolutional generative adversarial network,DCGAN),实现了样本的多样化、高质量扩增;结合前期研究基础,提取了齿轮的有效工作齿面,实现了齿面倾斜校正和畸变修正;引入ECA注意力机制,改进了U^(2)-Net模型,实现了齿轮点蚀图像感兴趣区域的精确分割;在此基础上,通过统计齿轮历史点蚀率,构建了基于图像信号的齿轮点蚀辨识模型,实现了齿轮点蚀辨识。结果表明:采用机器视觉技术实现齿轮点蚀辨识的方法是可行的,基于DCGAN和U^(2)-Net模型的齿轮点蚀识别准确率达93.56%。研究成果可为齿轮点蚀辨识提供一种更为直接、可靠的方法,对于机械装备的状态监测有一定的参考价值。 展开更多
关键词 齿轮 点蚀 模式识别 深度卷积生成对抗网络(DCGAN) U^(2)-net
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多尺度非对称卷积的轻量级U2-Net医学影像语义分割模型
5
作者 孙水发 王清华 +4 位作者 邹耀斌 唐庭龙 侯斌 吴义熔 崔文超 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第11期138-146,共9页
基于U2-Net网络结构,设计了一种运行更高效、分割更准确的医学影像语义分割模型。通过多尺度非对称卷积核代替传统的注意力机制以及降低原U2-Net网络的层数,减少模型参数量;通过改变U2-Net网络连接方式,使用U-Net++网络的跳跃连接方式,... 基于U2-Net网络结构,设计了一种运行更高效、分割更准确的医学影像语义分割模型。通过多尺度非对称卷积核代替传统的注意力机制以及降低原U2-Net网络的层数,减少模型参数量;通过改变U2-Net网络连接方式,使用U-Net++网络的跳跃连接方式,使模型在传递特征信息时保持完整性,减少信息损失,使分割边缘更加精确且连续;根据正负样本不均衡和难易不同的问题设计了避免在训练过程中大量简单负样本占据主导地位的二分类交叉熵损失函数(BCE Loss),更倾向于挖掘前景区域的骰子损失函数(Dice Loss)以及更偏向于两图的结构相似性的多层级结构相似性损失函数(MS-SSIM Loss)的组合损失函数,用来监督网络优化。实验结果表明:所提算法在DRIVE、STARE数据集上比现有最先进网络模型(SOTA)的F1分数分别提高2.6%、1.4%,在ISIC-2018数据集上比SOTA的DSC指标提高2.6%。对分割结果进行可视化后表明,网络在样本较小的情况下可以充分提取样本信息,提高语义分割效果。 展开更多
关键词 语义分割 医学影像 非对称卷积核 U2-net网络
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基于改进U^(2)-Net模型的混凝土结构表面裂缝检测 被引量：5
6
作者 程浩东 李怡静 +2 位作者 李玥康 胡强 王姣 《水利水电技术（中英文）》 北大核心 2024年第6期159-171,共13页
【目的】背景复杂的混凝土结构表面裂缝连续性差、识别率低,基于深度学习的裂缝检测方法存在模型参数量大的问题。【方法】为此,结合U^(2)-Net框架构建了一种聚合多尺度信息的轻量级模型U^(2)-Net_Aggregation,用于复杂背景下的裂缝特... 【目的】背景复杂的混凝土结构表面裂缝连续性差、识别率低,基于深度学习的裂缝检测方法存在模型参数量大的问题。【方法】为此,结合U^(2)-Net框架构建了一种聚合多尺度信息的轻量级模型U^(2)-Net_Aggregation,用于复杂背景下的裂缝特征学习。该模型通过增加跳跃连接,使得每个解码层均聚合该层以上所有浅层编码特征,以获得足够的特征细节,提升裂缝分割精度;利用深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution, DSC)对原本的残差模块(ReSidual U-blocks, RSU)进行改进,提出了新的残差模块(RSU-DSC-ECA),来降低聚合多尺度信息时带来的模型复杂度提升的问题,其中的通道注意力机制(Efficient Channel Attention, ECA)可提升模型对裂缝区域的敏感性和对复杂背景的抗干扰能力。【结果】在三组裂缝数据集上进行消融试验,改进后的模型(U^(2)-Net_Aggregation)相较于U^(2)-Net在准确率、交并比、综合评价指标上均有优异的表现。为了验证模型对复杂背景中裂缝的识别能力,利用无人机实地采集的某混凝土结构数据进行试验,其检测效果优于FCN、SegNet、U-Net和U^(2)-Net。【结论】改进后的模型相比U^(2)-Net在召回率、交并比和综合评价指标方面分别提高了4.18%、2.97%和2.03%,可借助无人机影像快速准确地检测出裂缝,为结构裂缝检测提供一种新的方法。 展开更多
关键词 混凝土结构 裂缝检测 深度学习 语义分割 U^(2)-net 神经网络 混凝土
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基于改进U^(2)-Net的透明件划痕检测方法 被引量：15
7
作者 陈其浩 孙林 张倩 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第2期620-627,共8页
为了满足透明件表面质量和市场竞争的需求,实现产品表面缺陷的自动化检测至关重要。针对透明件表面划痕快速检测问题,提出了一种基于改进U^(2)-Net的缺陷检测方法。首先,直接应用U^(2)-Net网络进行透明件表面划痕检测的数据集准备、网... 为了满足透明件表面质量和市场竞争的需求,实现产品表面缺陷的自动化检测至关重要。针对透明件表面划痕快速检测问题,提出了一种基于改进U^(2)-Net的缺陷检测方法。首先,直接应用U^(2)-Net网络进行透明件表面划痕检测的数据集准备、网络搭建、损失函数、评估指标;其次,初始化网络进行训练,分析产生误检漏检及低效的原因;最后,优化损失函数,加入正则化技术,并给出在输入数据前加入Mosaic数据增强,解码阶段融入深层可分离卷积以及加入Attention机制的改进方案。结果表明:本文提出的改进方案能够有效分割出不同情况下的划痕,准确率达到0.987,漏检率为0.006,并在检测速度上有19%的提升。可见改进U^(2)-Net的透明件划痕检测方法能够很好满足工业流水线准确检测缺陷的实际需求。 展开更多
关键词 透明件 划痕检测 神经网络 U^(2)-net 语义分割
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基于双流循环映射网络的肖像漫画化
8
作者 孔凡敏 普园媛 +2 位作者 赵征鹏 邓鑫 阳秋霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3854-3858,共5页
肖像风格迁移旨在将参考艺术肖像画中迁移到人物照片上,同时保留人物面部的基本语义结构。然而,由于人类视觉对肖像面部语义结构的敏感性,使得肖像风格迁移任务比一般图像的风格迁移更具挑战性,现有的风格迁移方法未考虑漫画风格的抽象... 肖像风格迁移旨在将参考艺术肖像画中迁移到人物照片上,同时保留人物面部的基本语义结构。然而,由于人类视觉对肖像面部语义结构的敏感性,使得肖像风格迁移任务比一般图像的风格迁移更具挑战性,现有的风格迁移方法未考虑漫画风格的抽象性以及肖像面部语义结构的保持,所以应用到肖像漫画化任务时会出现严重的结构坍塌及特征信息混乱等问题。为此,提出了一个双流循环映射网DSCM。首先,引入了一个结构一致性损失来保持肖像整体语义结构的完整性;其次,设计了一个结合U~2-Net的特征编码器在不同尺度下帮助网络捕获输入图像更多有用的特征信息;最后,引入了风格鉴别器来对编码后的风格特征进行鉴别,从而辅助网络学习到更接近目标图像的抽象漫画风格特征。实验与五种先进方法进行了定性及定量的比较,该方法均优于其他方法,其不仅能够完整地保持肖像的整体结构和面部的基本语义结构,而且能够充分学习到风格类型。 展开更多
关键词 双流循坏映射网络 U~2-net 结构一致性损失 肖像漫画化 风格鉴别器
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