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基于DSG-ResNet34的聚乙烯燃气管道电熔焊接缺陷检测: 1; 作者凌晓刘露 +2 位作者孙宝财张正棠徐晓刚《仪器仪表学报》北大核心 2025年第6期228-240,共13页; PE燃气管道的连接质量能直接影响中低压燃气的正常输送,在电熔焊接时产生的结构畸变、冷焊等缺陷会显著削弱管道的力学性能,威胁燃气管网的稳定运行。因此,基于实地采集的PE燃气管道电熔焊接缺陷DR图像数据集,提出了基于DSG-ResNet34模... 展开更多; 关键词聚乙烯燃气管道缺陷检测电熔焊接 resnet34模型特征金字塔; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Res-AA U-Net模型的楼板双层钢筋尺寸测量算法研究: 2; 作者陈婉清李刚 +2 位作者盛明辉付相林陈伟《建筑科学与工程学报》北大核心 2025年第3期103-114,共12页; 钢筋工程检测存在验收人力资源消耗大和时间成本高的问题,特别是楼板双层钢筋的尺寸验收时,由于上层钢筋覆盖下层钢筋导致测量难度增加,而传统的图像处理方法难以满足测量精度要求,为此提出一种基于Res-AA U-Net的楼板双层钢筋尺寸自动... 展开更多; 关键词楼板双层钢筋尺寸测量 U-Net模型注意力门机制 resnet34网络迁移学习 ASPP模块; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于元迁移学习的压燃式活塞发动机气门故障诊断研究被引量：2: 3; 作者何鹏飞万洪平黄国勇《现代电子技术》北大核心 2024年第18期29-34,共6页; 针对压燃式活塞发动机气门间隙故障振动信号样本少以及跨工况故障诊断困难的问题,提出一种基于元学习和迁移学习的压燃式活塞发动机气门间隙异常故障诊断方法。元学习采用MAML作为学习器,对目标域的支撑集进行数据扩展,提升其泛化能力;... 展开更多; 关键词压燃式活塞发动机气门机构故障诊断 MTL模型迁移学习 resnet34网络跨域诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

聚乙烯燃气管道热熔接头缺陷检测系统设计及实现被引量：7: 4; 作者郭凯杨凯 +3 位作者凌晓程凌宇尤学升刘晓雅《压力容器》北大核心 2023年第10期83-90,共8页; 为甄别片源真伪及提高热熔接头缺陷识别效率和精度,基于改进的ResNet34网络模型设计出聚乙烯燃气管道热熔接头缺陷检测系统。通过加入Droupt层和修改激活函数对ResNet34网络模型进行改进,并在此基础上对采集的数据集进行学习训练;再以... 展开更多; 关键词聚乙烯燃气管道 resnet34网络模型检测系统缺陷识别热熔接头; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ResNet模型的聚乙烯燃气管道接头缺陷识别算法被引量：7: 5; 作者凌晓程凌宇 +2 位作者郭凯杨凯孙宝财《压力容器》北大核心 2023年第7期73-80,共8页; 接头是聚乙烯燃气管道容易出现危害性缺陷的薄弱环节,需对此薄弱区域进行定期检测,以确保聚乙烯燃气管道的安全运行。为提高聚乙烯燃气管道接头缺陷图像识别能力,提出了一种基于ResNet网络模型的改进型卷积神经网络识别算法。首先运用La... 展开更多; 关键词聚乙烯燃气管道缺陷检测图像识别卷积神经网络 resnet34模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度残差网络与迁移学习的水稻虫害图像识别被引量：5: 6; 作者汪健梁兴建雷刚《中国农机化学报》北大核心 2023年第9期198-204,共7页; 提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据... 展开更多; 关键词水稻害虫深度残差网络迁移学习改进resnet34模型卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于DSG-ResNet34的聚乙烯燃气管道电熔焊接缺陷检测: 1; 作者凌晓刘露孙宝财张正棠徐晓刚; 机构兰州理工大学石油化工学院甘肃省特种设备检验检测研究院; 出处《仪器仪表学报》北大核心 2025年第6期228-240,共13页; 基金国家自然科学基金(52466003) 甘肃省重点研发计划(23YFGA0059)项目资助。; 文摘 PE燃气管道的连接质量能直接影响中低压燃气的正常输送,在电熔焊接时产生的结构畸变、冷焊等缺陷会显著削弱管道的力学性能,威胁燃气管网的稳定运行。因此,基于实地采集的PE燃气管道电熔焊接缺陷DR图像数据集,提出了基于DSG-ResNet34模型的缺陷检测方法,以实现对电熔焊接缺陷进行快速精准地检测。该网络模型由主干网络CBAM-ResNet34模块、动态稀疏门控金字塔DSG-FPN、多尺度检测头3个部分组成,首先通过主干网络CBAM-ResNet34结构从通道和空间两个维度提升网络模型对缺陷特征的关注度,然后通过动态稀疏门控金字塔DSG-FPN结构的动态稀疏门控模块、Inception模块、稀疏连接动态融合多尺度缺陷特征,有效保留小目标特征、抑制背景噪声,最后通过多尺度检测头结构将提取到的丰富特征转化为具体的检测结果。DSG-ResNet34模型的缺陷检测准确率最高可达95.5%、P2层精确率最高可达82.7%、小目标召回率最低为85.6%、检测速度可达68 fps、参数量为22.3×10^(6),该模型能快速定位识别孔洞、熔融面夹杂、结构畸变、冷焊这4类典型电熔焊接缺陷,检测性能与速度优于其他网络模型。为PE管道焊接质量智能化检测提供了高精度解决方案,对保障燃气管网安全运行具有重要意义。; 关键词聚乙烯燃气管道缺陷检测电熔焊接 resnet34模型特征金字塔; Keywords polyethylene gas pipeline defect detection electric fusion resnet34 model feature pyramid networks; 分类号 TH49 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Res-AA U-Net模型的楼板双层钢筋尺寸测量算法研究: 2; 作者陈婉清李刚盛明辉付相林陈伟; 机构武汉誉城九方建筑有限公司长沙理工大学土木与环境工程学院; 出处《建筑科学与工程学报》北大核心 2025年第3期103-114,共12页; 基金国家自然科学基金项目(514080634)。; 文摘钢筋工程检测存在验收人力资源消耗大和时间成本高的问题,特别是楼板双层钢筋的尺寸验收时,由于上层钢筋覆盖下层钢筋导致测量难度增加,而传统的图像处理方法难以满足测量精度要求,为此提出一种基于Res-AA U-Net的楼板双层钢筋尺寸自动测量方法。该方法对Resnet34进行改进,修剪其网络结构并优化损失函数,用改进的Resnet34代替U-Net的特征提取器,用注意力门机制代替跳跃连接,同时在U-Net底部加入改进ASPP模块,构建包含3355张楼板钢筋图像的数据集,最后利用迁移学习技术加快模型训练速度。结果表明:基于Res-AA U-Net模型的钢筋分割效果优于U-Net、Deeplab v3+、HRNet、PSPNet等经典分割网络,平均交并比、像素精确率和召回率分别达到92.81%、96.02%、94.49%;相较于原U-Net,Res-AA U-Net的钢筋直径测量和钢筋间距测量误差分别减小13.63%、5.82%,测量精度满足钢筋工程验收标准中双层楼板钢筋的验收要求,可有效提升钢筋工程验收效率与智能化水平。; 关键词楼板双层钢筋尺寸测量 U-Net模型注意力门机制 resnet34网络迁移学习 ASPP模块; Keywords floor slab double-layer rebar dimension measurement U-Net model attention gate mechanism resnet34 network transfer learning ASPP module; 分类号 TU398 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于元迁移学习的压燃式活塞发动机气门故障诊断研究被引量：2: 3; 作者何鹏飞万洪平黄国勇; 机构昆明理工大学民航与航空学院中国广核新能源控股有限公司云南分公司; 出处《现代电子技术》北大核心 2024年第18期29-34,共6页; 基金南通常测机电设备有限公司科技项目(KKF0202165365)。; 文摘针对压燃式活塞发动机气门间隙故障振动信号样本少以及跨工况故障诊断困难的问题,提出一种基于元学习和迁移学习的压燃式活塞发动机气门间隙异常故障诊断方法。元学习采用MAML作为学习器,对目标域的支撑集进行数据扩展,提升其泛化能力;迁移学习采用ResNet34作为特征提取网络,并通过SSL替代SL损失函数,压缩源域特征向量之间的距离,为目标域任务提供更多的特征嵌入空间,提升其跨域诊断能力。将预训练和微调后的元学习和迁移学习模型进行决策融合后作为诊断结果输出,并使用发动机台架进行实验数据验证。结果表明,所提方法能在小样本情况下有效识别跨工况气门间隙故障,且效果明显优于单独使用元学习或迁移学习的诊断方法。; 关键词压燃式活塞发动机气门机构故障诊断 MTL模型迁移学习 resnet34网络跨域诊断; Keywords compression-ignition piston engine valve mechanism fault diagnosis MTL model transfer learning resnet34 network cross domain diagnosis; 分类号 TN711-34 [电子电信—电路与系统] TK428 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名聚乙烯燃气管道热熔接头缺陷检测系统设计及实现被引量：7: 4; 作者郭凯杨凯凌晓程凌宇尤学升刘晓雅; 机构兰州理工大学石油化工学院; 出处《压力容器》北大核心 2023年第10期83-90,共8页; 基金国家自然基金青年基金项目(52204074) 甘肃省科技专员专项(23CXGA0053) +1 种基金甘肃省重点研发计划项目-工业类(22YF11GA316)。; 文摘为甄别片源真伪及提高热熔接头缺陷识别效率和精度,基于改进的ResNet34网络模型设计出聚乙烯燃气管道热熔接头缺陷检测系统。通过加入Droupt层和修改激活函数对ResNet34网络模型进行改进,并在此基础上对采集的数据集进行学习训练;再以训练模型为支撑设计系统总框架和功能模块;最后,基于Python语言完成聚乙烯燃气管道热熔接头缺陷检测系统的开发。测试结果显示:该系统对热熔接头缺陷的平均识别准确率为92.7%,且平均每张缺陷图像识别的时间不超过0.6 s。该系统具有较高的识别效率和准确率,可以实现聚乙烯燃气管道热熔接头缺陷的快速识别。; 关键词聚乙烯燃气管道 resnet34网络模型检测系统缺陷识别热熔接头; Keywords polyethylene gas pipeline resnet34 network model detection system defect identification hot melt joints; 分类号 TH49 [机械工程—机械制造及自动化] TU996.8 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ResNet模型的聚乙烯燃气管道接头缺陷识别算法被引量：7: 5; 作者凌晓程凌宇郭凯杨凯孙宝财; 机构兰州理工大学石油化工学院甘肃省特种设备检验检测研究院; 出处《压力容器》北大核心 2023年第7期73-80,共8页; 基金国家自然科学基金项目(52204074) 甘肃省重点研发计划项目(22YF11GA316) +1 种基金甘肃省教育厅青年博士基金项目(2022QB-046)。; 文摘接头是聚乙烯燃气管道容易出现危害性缺陷的薄弱环节,需对此薄弱区域进行定期检测,以确保聚乙烯燃气管道的安全运行。为提高聚乙烯燃气管道接头缺陷图像识别能力,提出了一种基于ResNet网络模型的改进型卷积神经网络识别算法。首先运用Laplacian算子、中值滤波等方式实现对PE燃气管道接头缺陷图像的预处理;然后,将dropout层和ELU函数加入在ResNet34网络模型中完成图像识别模型的构建;最后,采用改进的ResNet34网络模型通过试验对包含6种热熔缺陷类型的数据集进行训练和测试。试验结果表明,改进后的ResNet34网络模型对缺陷图像的训练正确率可达到97.3%,且拥有比原始的ResNet34网络模型和DenseNet网络模型更高的正确率,验证了此模型对于热熔接头缺陷图像识别的有效性。; 关键词聚乙烯燃气管道缺陷检测图像识别卷积神经网络 resnet34模型; Keywords polyethylene gas pipe defect detection image recognition convolutional neural network resnet34 model; 分类号 TH49 [机械工程—机械制造及自动化] TQ055.8 [化学工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度残差网络与迁移学习的水稻虫害图像识别被引量：5: 6; 作者汪健梁兴建雷刚; 机构四川工程职业技术学院软件工程系四川轻化工大学计算机科学与工程学院四川工程职业技术学院电气信息工程系; 出处《中国农机化学报》北大核心 2023年第9期198-204,共7页; 基金四川省科技计划重点研发项目(2020YFG0205)。; 文摘提出一个针对大多数类型的水稻害虫的图像识别方法。对ResNet34网络进行改进,提高网络的识别能,以实现基于给定的图像自动地识别分类出主要害虫。此外,基于迁移学习方法有效避免由于数据量缺乏而使得训练不足的问题。通过ImageNet数据库开展网络参数预训练能够进一步提升网络的提取性能,通过IDADP数据库可以开展参数微调工作以及训练工作。将提出的改进ResNet34模型与其他模型的性能进行对比评估。结果显示,改进ResNet34模型的识别准确度最高,F 1-score达到0.98,证明所提模型对水稻病虫害图像具有较好的识别效果。; 关键词水稻害虫深度残差网络迁移学习改进resnet34模型卷积神经网络; Keywords rice pests deep residual network transfer learning improved resnet34 model convolutional neural network; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于DSG-ResNet34的聚乙烯燃气管道电熔焊接缺陷检测	凌晓刘露孙宝财张正棠徐晓刚	《仪器仪表学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于Res-AA U-Net模型的楼板双层钢筋尺寸测量算法研究	陈婉清李刚盛明辉付相林陈伟	《建筑科学与工程学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于元迁移学习的压燃式活塞发动机气门故障诊断研究	何鹏飞万洪平黄国勇	《现代电子技术》北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	聚乙烯燃气管道热熔接头缺陷检测系统设计及实现	郭凯杨凯凌晓程凌宇尤学升刘晓雅	《压力容器》北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于ResNet模型的聚乙烯燃气管道接头缺陷识别算法	凌晓程凌宇郭凯杨凯孙宝财	《压力容器》北大核心	2023	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于深度残差网络与迁移学习的水稻虫害图像识别	汪健梁兴建雷刚	《中国农机化学报》北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料