基于Ghost-SE-Res2Net的多模型融合语音唤醒词检测方法 被引量：2

1

作者 虞秋辰 周若华 袁庆升 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期52-59,共8页

语音唤醒词检测(WWD)是语音交互中的关键技术,选择合适大小的检测窗对WWD性能的影响很大。提出一种新的多模型融合方法,通过融合小检测窗和大检测窗的检测结果来提高WWD性能。多模型融合方法包含两个分类模型,分别使用小检测窗和大检测... 语音唤醒词检测(WWD)是语音交互中的关键技术,选择合适大小的检测窗对WWD性能的影响很大。提出一种新的多模型融合方法,通过融合小检测窗和大检测窗的检测结果来提高WWD性能。多模型融合方法包含两个分类模型,分别使用小检测窗和大检测窗,均基于轻量化的挤压与激励残差网络(SE-Res2Net)模块,即GhostSE-Res2Net,SE-Res2Net结构的多尺度机制可显著提升WWD的能力。在Ghost-SE-Res2Net中,首先使用Ghost卷积替换SE-Res2Net中的普通卷积以降低模型参数量,然后使用注意力池化层替换SE-Res2Net中的全局平均池化层进一步提升WWD能力。在实际检测时融合连续3个小检测窗模型的检测结果的最大值和1个大检测窗模型的检测结果,来判断唤醒词是否被触发。在训练时引入困难样本挖掘算法,选择性地学习较难检测的唤醒词信息以提高分类模型的检测性能。在包含2个唤醒词的Mobvoi数据集上评估系统性能,实验结果表明,在每小时0.5次错误唤醒的情况下,该系统在2个唤醒词上的错误拒绝率分别为0.46%和0.43%,实现了与先进基线相似的性能,并且系统参数量比基线少31%。 展开更多

关键词 唤醒词检测 Ghost模块 res2Net结构 错误拒绝 多模型融合

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基于RES-云模型的采空区稳定性评价研究 被引量：13

2

作者 高峰 高宇旭 周科平 《灾害学》 CSCD 北大核心 2019年第1期17-21,26,共6页

针对采空区稳定性评价中评价指标间交互作用机制分析不足的问题,提出了基于RES(Rock Engineering System)-云模型的采空区稳定性二维评价方法。选取了15个采空区稳定性评价指标,基于RES理论,通过建立评价指标交互作用矩阵,分析评价指标... 针对采空区稳定性评价中评价指标间交互作用机制分析不足的问题,提出了基于RES(Rock Engineering System)-云模型的采空区稳定性二维评价方法。选取了15个采空区稳定性评价指标,基于RES理论,通过建立评价指标交互作用矩阵,分析评价指标间的相互作用,确定了各个评价指标的权重;应用云模型理论计算隶属于不同等级的各指标云模型参数,以指标等级云图的方式进行直观表现,计算样本综合等级隶属度;根据最大综合隶属度原则确定采空区的稳定性等级,引入模糊熵作为第二维评判参量,表征采空区稳定性的复杂程度。最后,将该模型应用于云南某锡矿8个采空区稳定性评价中,验证了该评价模型的可行性。 展开更多

关键词 采空区 稳定性评价 云模型 res理论 模糊熵

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基于模糊RES-多维云模型的岩体质量评判方法与应用 被引量：11

3

作者 周坦 胡建华 匡也 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1771-1780,共10页

选取岩体饱和抗压强度、岩体质量指标、体积节理系数、岩石内纵波波速值、嵌合程度和完整性系数作为岩体质量分级的指标因素,从系统角度入手,在一维云的基础上提出一种模糊RES(岩石系统工程)-多维云岩体质量的分级模型。结果表明:以云... 选取岩体饱和抗压强度、岩体质量指标、体积节理系数、岩石内纵波波速值、嵌合程度和完整性系数作为岩体质量分级的指标因素,从系统角度入手,在一维云的基础上提出一种模糊RES(岩石系统工程)-多维云岩体质量的分级模型。结果表明:以云模型改进RES编码方式,可以有效弱化RES的主观性;基于改进的模糊RES分析了因素-因素、因素-系统间交互的作用,从系统的角度确定了因素的重要度;结合每个指标因素以多维云理论生成5朵六维岩体质量等级云模型,以软件程序实现工程实例验证,与实际地质报告、可拓法、一维云模型法评判的结果一致。 展开更多

关键词 岩石力学 岩体质量 模糊res 多维云模型 优势参数

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基于RES理论的岩爆倾向性预测方法 被引量：7

4

作者 郭立 吴爱祥 马东霞 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期304-309,共6页

从工程地质因素、复杂环境因素和人为开挖因素3个方面分析了岩爆启动的主要影响因素,在此基础上,提出了一种基于RES理论的岩爆智能预测模型,并论证了人工神经网络的参数分析原理。此外,采用改进的前馈神经网络BP算法对交互作用矩阵进行... 从工程地质因素、复杂环境因素和人为开挖因素3个方面分析了岩爆启动的主要影响因素,在此基础上,提出了一种基于RES理论的岩爆智能预测模型,并论证了人工神经网络的参数分析原理。此外,采用改进的前馈神经网络BP算法对交互作用矩阵进行编码以及对参数的相对交互作用强度进行了分析。研究结果表明:运用该岩爆智能预测模型,不仅使岩爆倾向性的预测具有动态特性,同时又可以方便地对岩爆启动的主控因素进行分析。 展开更多

关键词 res理论 岩爆倾向性 预测方法 岩石工程 BP算法 智能预测模型

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基于改进SEGNET模型的图像语义分割 被引量：10

5

作者 罗嗣卿 张志超 岳琪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期256-261,共6页

使用原始SEGNET模型对图像进行语义分割时,未对图像中相邻像素点间的关系进行考虑,导致同一目标中像素点类别预测结果不一致。通过在SEGNET结构中加入一条自上而下的通道,使得SEGNET包含的多尺度语义信息更加丰富,从而提升对每个像素点... 使用原始SEGNET模型对图像进行语义分割时,未对图像中相邻像素点间的关系进行考虑,导致同一目标中像素点类别预测结果不一致。通过在SEGNET结构中加入一条自上而下的通道,使得SEGNET包含的多尺度语义信息更加丰富,从而提升对每个像素点的类别预测精度,在模型中加入生成对抗网络以充分考虑空间中相邻像素点间关系。实验结果表明,该模型的语义分割效果相比原始SEGNET模型显著提升,且可有效解决SEGNET测试中出现的分类错误问题。 展开更多

关键词 segnet模型 生成对抗网络 多尺度语义信息 相邻像素类别关系 特征融合

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基于RES理论的潜在滑坡识别 被引量：7

6

作者 陈筠 郭果 《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2014年第3期456-463,共8页

潜在滑坡的识别涉及到多种因素间的相互作用和相互耦合,常规方法难以准确描述影响因素间相互耦合作用对斜坡稳定性的影响。结合前人的研究成果,引入岩石工程系统(RES)理论的交互作用矩阵构造和编码原理,提出了基于BP网络潜在滑坡识别模... 潜在滑坡的识别涉及到多种因素间的相互作用和相互耦合,常规方法难以准确描述影响因素间相互耦合作用对斜坡稳定性的影响。结合前人的研究成果,引入岩石工程系统(RES)理论的交互作用矩阵构造和编码原理,提出了基于BP网络潜在滑坡识别模型,推导了在该识别模型下实现交互作用矩阵的编码及考虑多因素相互作用权重确定的流程,并将其运用于潜在土质滑坡判别中。研究结果表明:运用此识别模型,不仅能够实现对潜在滑坡识别,同时能够实现基于多因素交互作用影响的各识别指标权重的确定。 展开更多

关键词 岩石工程系统 潜在滑坡 识别模型 BP神经网络 ROCK ENGINEERING system(res)

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基于SegNet语义模型的高分辨率遥感影像农村建设用地提取 被引量：60

7

作者 杨建宇 周振旭 +3 位作者 杜贞容 许全全 尹航 刘瑞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期251-258,共8页

针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神... 针对传统分类算法、浅层学习算法不适用于高空间分辨率遥感影像中农村建筑物信息提取的问题,该文以河北省霸州市高空间分辨率遥感影像WorldView-2为数据源,利用182 064幅128×128像素大小的影像切片为训练样本,选取基于深度卷积神经网络的SegNet图像语义分割算法对遥感影像中的农村建筑物进行提取,并与传统分类算法中的最大似然法(maximum likelihood,ML)和ISO聚类、浅层学习算法中的支持向量机(support vector machine,SVM)和随机森林(random forest,RF)以及深层语义分割算法中的金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)的试验结果作对比分析。研究结果表明:SegNet不仅能够高效利用高空间分辨率遥感影像中农村建筑物的光谱信息而且还能够充分利用其丰富的空间特征信息,最终形成较好的分类模型,该算法在验证样本中的分类总体精度为96.61%,Kappa系数为0.90,建筑物的F1值为0.91,其余5种分类算法的总体精度、Kappa系数、建筑物的F1值都分别在94.68%、0.83、0.87以下。该研究可以为高空间分辨率遥感影像农村建设用地提取研究提供参考。 展开更多

关键词 遥感 图像分割 算法 深度学习 segnet语义分割模型 高空间分辨率遥感影像 农村建设用地提取

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基于残差SegNet模型的高分辨率遥感影像分类方法 被引量：1

8

作者 薛明 韦波 +2 位作者 唐诗晴 李景文 姜建武 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第4期918-925,共8页

为解决深度语义模型(SegNet)在高分辨率遥感影像分类中易出现梯度消失从而影响分类精度的问题,提出一种残差学习改进SegNet语义模型(ResSegNet)的高分辨率遥感影像分类方法,该方法以SegNet语义模型为基础,通过构建更深层次的网络结构并... 为解决深度语义模型(SegNet)在高分辨率遥感影像分类中易出现梯度消失从而影响分类精度的问题,提出一种残差学习改进SegNet语义模型(ResSegNet)的高分辨率遥感影像分类方法,该方法以SegNet语义模型为基础,通过构建更深层次的网络结构并加入残差块以提高模型的特征提取能力,从而提取更深层次影像空谱特征实现分类。利用高分辨率遥感影像语义分割数据集Vaihingen和Postdam进行实验验证,结果表明:相比于支持向量机、面向对象决策树法、传统卷积神经网络和SegNet语义模型分类方法,提出的ResSegNet分类方法的总体精度均最高,分别为89.18%和87.62%,分类效果和分类精度最优。 展开更多

关键词 深度学习 语义分割 segnet语义模型 残差学习 高分辨率遥感影像分类

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采用轻量级网络MobileNetV2的酿酒葡萄检测模型 被引量：14

9

作者 李国进 黄晓洁 +1 位作者 李修华 艾矫燕 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第17期168-176,F0003,共10页

为提高田间葡萄图像中小目标葡萄检测的速度和精度,该研究提出了一种基于轻量级网络的酿酒葡萄检测模型(Wine Grape Detection Model,WGDM)。首先,采用轻量级网络MobileNetV2取代YOLOv3算法的骨干网络DarkNet53完成特征提取,加快目标检... 为提高田间葡萄图像中小目标葡萄检测的速度和精度,该研究提出了一种基于轻量级网络的酿酒葡萄检测模型(Wine Grape Detection Model,WGDM)。首先,采用轻量级网络MobileNetV2取代YOLOv3算法的骨干网络DarkNet53完成特征提取,加快目标检测的速度;其次,在多尺度检测模块中引入M-Res2Net模块,提高检测精度;最后,采用平衡损失函数和交并比损失函数作为改进的定位损失函数,增大目标定位的准确性。试验结果表明,提出的WGDM模型在公开的酿酒葡萄图像数据集的测试集上平均精度为81.20%,网络结构大小为44 MB,平均每幅图像的检测时间为6.29 ms;与单发检测器(Single Shot Detector,SSD)、YOLOv3、YOLOv4和快速区域卷积神经网络(Faster Regions with Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)4种主流检测模型相比,平均检测时间分别减少了4.91、7.75、14.84和158.20 ms。因此,该研究提出的WGDM模型对田间葡萄果实具有更快速、更准确的识别与定位,为实现葡萄采摘机器人的高效视觉检测提供了可行方法。 展开更多

关键词 机器视觉 图像处理 模型 葡萄 检测 YOLO res2Net

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重症化慢性乙型肝炎患者进展为慢加急性肝衰竭预警模型的建立与验证

10

作者 任艺 刘璐璐 《临床肝胆病杂志》 CAS 北大核心 2018年第9期1910-1910,共1页

【据《Hepatol Res》2018年6月报道】题：重症化慢性乙型肝炎患者进展为慢加急性肝衰竭预警模型的建立与验证（作者Ren Y等）建立并验证重症化慢性乙型肝炎（CHB）患者进展为慢加急性肝衰竭（ACLF）的预警模型。回顾性分析474例重症化CH... 【据《Hepatol Res》2018年6月报道】题：重症化慢性乙型肝炎患者进展为慢加急性肝衰竭预警模型的建立与验证（作者Ren Y等）建立并验证重症化慢性乙型肝炎（CHB）患者进展为慢加急性肝衰竭（ACLF）的预警模型。回顾性分析474例重症化CHB患者的临床资料,随机将474例患者分为建模组（n=280）和验证组（n=194）。 展开更多

关键词 慢性乙型肝炎患者 慢加急性肝衰竭 预警模型 重症化 临床资料 res CHB

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基于改进粒子滤波算法的遥感图像识别研究 被引量：1

11

作者 任玲慧 仇忠丽 +1 位作者 李智伟 陈红川 《水土保持应用技术》 2024年第6期1-4,共4页

常规的流域遥感图像目标识别方法,对识别图像类别特征的匹配不太精确,导致流域遥感图像目标识别准确率较低。因此,提出基于改进粒子滤波算法的流域遥感图像目标识别研究。使用FasterR-CNN特征提取算法,将特征分为卷积层以及其它层级,建... 常规的流域遥感图像目标识别方法,对识别图像类别特征的匹配不太精确,导致流域遥感图像目标识别准确率较低。因此,提出基于改进粒子滤波算法的流域遥感图像目标识别研究。使用FasterR-CNN特征提取算法,将特征分为卷积层以及其它层级,建立多层的特征图,根据特征图对流域遥感图像目标特征进行提取,根据特征提取结果,构建SegNet网络模型,基于改进粒子滤波算法,对粒子权重进行计算,对提取的特征之间的序列特征关系进行表征,以特征点为中心,形成四维向量的参数,并对特征进行描述,对目标物体的语义进行分割,按照分割类型对特征进行匹配,设置不同的检测框架,按照匹配结果对池化索引进行还原,并根据最大值索引,在基于注意力机制下,对检测的图像目标进行识别并转换,得到流域遥感图像目标识别结果。进行实验,结果表明,使用该方法对流域遥感图像目标进行识别,识别准确率较高,具有较好的应用价值。 展开更多

关键词 改进粒子滤波算法 流域遥感图像 目标识别 语义分割 多目标优化 segnet网络模型

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复杂场景下农村道路裂缝分割方法 被引量：6

12

作者 张晋赫 秦育罗 +2 位作者 张在岩 宋伟东 朱洪波 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2022年第5期74-74,75-78,88,共6页

针对农村道路裂缝识别中存在训练样本数量少、场景单一、提取结果不准确等问题,本文首先依托辽宁省多年份实测道路图像数据,构建具有多种类、多场景的路面裂缝数据集(PCDs),以ResNet50为编码器、SegNet为解码器,构建路面裂缝图像识别模... 针对农村道路裂缝识别中存在训练样本数量少、场景单一、提取结果不准确等问题,本文首先依托辽宁省多年份实测道路图像数据,构建具有多种类、多场景的路面裂缝数据集(PCDs),以ResNet50为编码器、SegNet为解码器,构建路面裂缝图像识别模型Res⁃SegNet,通过增大卷积核的大小获取更丰富的裂缝信息,使用Focal Loss损失函数,令模型更专注困难样本。然后采用分块预测方法提升裂缝在图片中的占比,使图片预测更加精细。最后通过网络模型和预测方法进行对比试验。结果表明,使用Res⁃SegNet识别PCDs的测试集,在不同的场景中F值为0.691,使用Res⁃SegNet结合分块预测识别PCDs的测试集,在不同的场景中F值达0.753。 展开更多

关键词 裂缝识别 深度学习 数据集 res⁃segnet模型 分块预测

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跨流域调水工程水量配置与调度耦合方法研究 被引量：13

13

作者 游进军 林鹏飞 +2 位作者 王静 刘鼎 罗琳 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第1期16-22,共7页

以实现外调水总量分配和工程运行调度的耦合为目标,通过构建外调水工程与本地水系统的整体框架,分析跨流域调水配置与工程调度的关系,建立从配置到调度的耦合模拟模型,提出从区域水量配置到工程调度的方案。在给出调水总量配置方案后,... 以实现外调水总量分配和工程运行调度的耦合为目标,通过构建外调水工程与本地水系统的整体框架,分析跨流域调水配置与工程调度的关系,建立从配置到调度的耦合模拟模型,提出从区域水量配置到工程调度的方案。在给出调水总量配置方案后,分析在工程运行约束条件下的水量配置实施过程,对不合理的水量配置进行检验反馈,通过外调水与本地水补偿配置调度耦合算法对可行的水量配置进行优化,提出区域工程调度方案。将模型应用于南水北调东线的外调水配置调度,结果表明:跨流域调水配置模型进行受水区水量分配,Res-Sim水力学模拟模型考虑不同输水工程段,两个模型通过渠段与受水区的关联建立了数据映射关系,实现了从配置总量到调度需求的耦合;耦合模拟模型可以将中长期尺度的配置成果和短期尺度调度模型有机结合,将配置成果分配到调水工程的工程节点,并对其运行进行优化。研究成果可以为水量配置和调度的集成化研究提供借鉴。 展开更多

关键词 跨流域调水 水资源配置 工程调度 模型耦合 南水北调东线 res—Sire模型

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基于无人机遥感和深度学习的松材线虫病疫木自动提取方法研究 被引量：15

14

作者 时启龙 黄石明 +4 位作者 张明霞 肖欣 喻俊 徐健 邱琳 《西部林业科学》 CAS 北大核心 2022年第5期28-33,共6页

松材线虫病是一种由松墨天牛携带传播松材线虫而引起的毁灭性病害,已经成为近40 a来我国发生最严重、最危险的重大林业病害。传统的监测方法主要依靠人工外业调查和卫星遥感目视判读的方法,不仅工作量大,而且效率低下。本研究以江西省... 松材线虫病是一种由松墨天牛携带传播松材线虫而引起的毁灭性病害,已经成为近40 a来我国发生最严重、最危险的重大林业病害。传统的监测方法主要依靠人工外业调查和卫星遥感目视判读的方法,不仅工作量大,而且效率低下。本研究以江西省赣州市为研究区域,利用无人机航空摄影获取松材线虫病疫区遥感影像,以被松材线虫感染的疫木为目标,通过面向对象提取和人工校核的方式对图像进行标注,并以256×256像素大小对图像和标签进行裁剪,以8︰2的比例将图像随机分成训练集和验证集,从而构建出包括图像和相应标签的深度学习样本数据库。然后基于TensorFlow开源框架搭建了U-Net和SegNet两种深度学习网络模型。结果显示,U-Net网络模型和SegNet网络模型训练精度均超过95%,U-Net网络模型验证精度要高于SegNet网络模型,SegNet网络模型在训练过程中出现了过拟合现象。最后本研究选取部分区域开展了预测应用,结果表明,U-Net网络模型精确率为81.36%,召回率为83.12%,调和平均值为82.23%,高于SegNet网络模型的75.21%、76.84%和76.01%,U-Net网络模型提取效果优于SegNet网络模型。 展开更多

关键词 松材线虫 无人机遥感 深度学习 样本数据库 U-Net segnet 网络模型

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一种融合注意力机制的苗族服饰图案分割方法 被引量：4

15

作者 万林江 黄成泉 +2 位作者 张博源 王琴 周丽华 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2022年第12期95-101,共7页

针对苗族服饰因缺少像素级标注的数据库、元素多元化、纹饰图案不规则等引起的目标区域特征提取难度大的问题,提出了一种融合了注意力机制的SegNet分割模型(SE-SegNet)。在改进的SegNet模型中融入通道注意力SE模块,关注更多的细节特征,... 针对苗族服饰因缺少像素级标注的数据库、元素多元化、纹饰图案不规则等引起的目标区域特征提取难度大的问题,提出了一种融合了注意力机制的SegNet分割模型(SE-SegNet)。在改进的SegNet模型中融入通道注意力SE模块,关注更多的细节特征,旨在于加强对目标特征的提取,实现苗服饰图案的自动分割。实验结果表明,该模型在苗族服饰数据集中,像素准确率为92.69%,交并比值为85.27%,相似系数为92.05%。与其他模型相比,该模型分割结果更精细,在苗族服饰图案分割的效果得到显著提升。服饰图案分割效果的提升对苗族服饰文化的保护和发展具有重要意义。 展开更多

关键词 苗族服饰 segnet模型 SE-segnet SE模块 图案分割

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