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基于GRU-DRSN的双通道人体活动识别 被引量：1
1
作者 邵小强 原泽文 +3 位作者 杨永德 刘士博 李鑫 韩泽辉 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第2期676-683,共8页
人体活动识别(human activity recognizition, HAR)在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(convolutional block attentio... 人体活动识别(human activity recognizition, HAR)在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(convolutional block attention module)注意力机制的GRU-DRSN双通道并行模型,有效避免了传统串行模型因网络深度加深引起梯度爆炸和消失问题。同时并行结构使得两条支路具有相同的优先级,使用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)提取数据的深层空间特征,同时使用门控循环结构(gated recurrent unit, GRU)学习活动样本在时间序列上的特征,同时进行提取样本不同维度的特征,并通过CBAM模块进行特征的权重分配,最后通过Softmax层进行识别,实现了端对端的人体活动识别。使用公开数据集(wireless sensor data mining, WISDM)进行验证,模型平均精度达到了97.6%,与传统机器学习模型和前人所提神经网络模型相比,有更好的识别效果。 展开更多
关键词 人体活动识别(human activity recognizition HAR) 门控循环结构(gated recurrent unit GRU) 深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network DRSN) CBAM 双通道并行
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基于并行多注意力的语音增强网络 被引量：1
2
作者 张池 王忠 +1 位作者 姜添豪 谢康民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期68-77,共10页
针对受干扰语音的频域增强问题,提出一种基于并行多注意力机制和编解码结构的语音增强网络(PMAN)。网络输入经过短时傅里叶变换(STFT)的语音频域特征,包含振幅谱和复数谱,编码器使用密集卷积模块对输入数据信息进行整合,中间层的并行多... 针对受干扰语音的频域增强问题,提出一种基于并行多注意力机制和编解码结构的语音增强网络(PMAN)。网络输入经过短时傅里叶变换(STFT)的语音频域特征,包含振幅谱和复数谱,编码器使用密集卷积模块对输入数据信息进行整合,中间层的并行多注意力模块学习频域的局部和全局信息,并融合局部块注意力(LPA)机制捕捉语音频域二维(2D)结构,实现干净语音与干扰因素的2D层面分离。解码器将学习到的信息进行整合,分别生成振幅掩模和复数频谱,根据加权求和生成最终的语音复数频谱,使用时域与频域联合损失函数实现相位信息的融合。在VoicеBank+DEMAND语音数据集上的实验结果表明,与基于两阶段变换器的时域语音增强神经网络(TSTNN)相比,经过PMAN增强后语音的客观语音质量评价(PESQ)、短时客观可懂度(STOI)、分段信噪比(SSNR)指标值分别提升10.8%、1.1%、11.8%,具有较好的语音增强效果。 展开更多
关键词 语音增强 频域 多注意力机制 Transformer网络 并行模块
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基于并联自适应残差网络与CBAM的ECT图像重建 被引量：2
3
作者 马敏 吴环 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期214-221,共8页
为解决电容层析成像中软场效应导致重建图像精度低的问题,提出了一种基于并联自适应残差网络与卷积注意力机制的图像重建算法。通过引入并联自适应残差模块提取丰富的特征层信息,再利用压缩激励网络调整各通道的权重系数,达到过滤冗余... 为解决电容层析成像中软场效应导致重建图像精度低的问题,提出了一种基于并联自适应残差网络与卷积注意力机制的图像重建算法。通过引入并联自适应残差模块提取丰富的特征层信息,再利用压缩激励网络调整各通道的权重系数,达到过滤冗余信息的效果,引入卷积注意力机制学习浅层特征的通道和空间信息,将卷积注意力机制通道与并联自适应残差网络进行特征融合以补偿损失的浅层特征和空间信息。仿真结果表明,相比LBP算法、Landweber迭代算法、1D CNN算法,改进算法有效提高了重建质量。 展开更多
关键词 多相流测量 电容层析成像 图像重建 并联自适应残差网络 卷积注意力机制
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基于改进Cascade RCNN的输电线路防振锤脱落检测方法 被引量：6
4
作者 阎光伟 刘润泽 +1 位作者 焦润海 何慧 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期849-860,共12页
无人机巡检输电线路时,因拍摄角度和距离问题,容易出现被输电线遮挡和远距离拍摄的防振锤脱落目标,导致目标特征被遮挡且分辨率较低,且部分防振锤出现滑移现象,导致目标识别准确率降低。针对以上问题,提出一种基于改进Cascade RCNN的防... 无人机巡检输电线路时,因拍摄角度和距离问题,容易出现被输电线遮挡和远距离拍摄的防振锤脱落目标,导致目标特征被遮挡且分辨率较低,且部分防振锤出现滑移现象,导致目标识别准确率降低。针对以上问题,提出一种基于改进Cascade RCNN的防振锤脱落检测网络。第一,设计了对比学习网络,将正负样本与真实样本的特征进行对比学习,利用对比损失函数训练网络,使其能更加关注到被遮挡的防振锤脱落目标,提升其特征提取能力;第二,进行了分类器增强操作,筛选出网络级联结构中回归效果较好的感兴趣区域并送入最后的分类回归队列中,提高了分类器的分类能力,进而提升检测目标的分类分数;第三,设计了并行注意力机制模块,整合网络提取的特征,增大关键特征的权重,使网络关注到图像中更关键的区域;在特征金字塔中,将双线性插值方法代替为反卷积,提升特征还原能力。经交叉验证实验结果表明,改进后的模型召回率、精确率和平均精度达到了97.5%,91.0%和92.0%,相比基线模型分别提高了6.9%,28.4%和8.0%。 展开更多
关键词 输电线路 防振锤脱落 Cascade RCNN 对比学习网络 并行注意力模块 分类器增强 样本相似度
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基于轻量化HPG−YOLOX−S模型的煤矸石图像精准识别 被引量：10
5
作者 陈彪 卢兆林 +3 位作者 代伟 邵明 于大伟 董良 《工矿自动化》 北大核心 2022年第11期33-38,共6页
针对现有基于视觉技术的煤矸石分选方法存在模型参数量大、特征提取能力差、识别精度低等问题,提出了一种基于轻量化Ghost−S网络与混合并联注意力模块(HPAM)YOLOX−S模型(HPG−YOLOX−S模型)的煤矸石识别方法。首先,在YOLOX−S模型主干网络... 针对现有基于视觉技术的煤矸石分选方法存在模型参数量大、特征提取能力差、识别精度低等问题,提出了一种基于轻量化Ghost−S网络与混合并联注意力模块(HPAM)YOLOX−S模型(HPG−YOLOX−S模型)的煤矸石识别方法。首先,在YOLOX−S模型主干网络中加入HPAM,以增强图像中重要信息,抑制次要信息,加强主干网络的特征提取能力。其次,将YOLOX−S模型主干网络替换为参数量更小的Ghost−S网络,提高利用率与特征融合能力。最后,在预测层中采用SIOU损失函数来替换YOLOX−S模型的损失函数,提升检测与定位精度,加强对目标的提取能力。为验证所提方法对大块煤矸石的检测效果,将HPG−YOLOX−S模型与YOLOX−S模型进行对比,结果表明,HPG−YOLOX−S模型对煤与矸石的识别准确率分别为99.53%和99.60%,较YOLOX−S模型识别准确率分别提高了2.51%,1.27%。有效性验证结果表明,HPG−YOLOX−S模型的精确率、召回率和F1值均在94%以上,较YOLOX−S模型分别提高了5.68%,3.51%,2.91%;HPG−YOLOX−S模型的参数为7.8 MB,较YOLOX−S模型降低了1.2 MB。消融试验结果表明,HPG−YOLOX−S模型的平均精度均值较YOLOX−S模型提高了9.17%。热力图可视化试验结果表明,HPG−YOLOX−S模型关注煤与矸石的纹理和轮廓等表面差异,对煤矸石目标的全局关注度更加显著。 展开更多
关键词 煤矸石检测 图像识别 轻量化网络 HPG−YOLOX−S 混合并联注意力模块
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基于双通道残差密集网络的红外与可见光图像融合 被引量：5
6
作者 冯鑫 杨杰铭 +1 位作者 张鸿德 邱国航 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期278-289,共12页
为改善红外与可见光融合结果与源图像间的部分细节特征丢失问题,充分提取红外与可见光图像中的特征信息,提出了一种改进的双通道深度学习自编码网络进行红外与可见光图像融合。其中,双通道结构由密集连接和残差连接模块级联构成,并设置... 为改善红外与可见光融合结果与源图像间的部分细节特征丢失问题,充分提取红外与可见光图像中的特征信息,提出了一种改进的双通道深度学习自编码网络进行红外与可见光图像融合。其中,双通道结构由密集连接和残差连接模块级联构成,并设置一种综合像素、结构相似度和梯度特征保留的损失函数,使该编码器结构可以充分提取红外与可见光图像的多层次特征,在融合层采用空间L1范数和注意力机制对级联双通道特征分别进行融合,最后设计对应的解码器对融合特征图像进行重构,获取最终的融合结果。通过与传统算法以及近年最新的深度学习算法进行实验对比,结果表明该方法在主观和客观上都具有优秀的综合性能。 展开更多
关键词 红外与可见光图像融合 双通道网络 残差密集模块 注意力机制 自编码器
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基于重参数化多尺度融合网络的高效极暗光原始图像降噪 被引量：3
7
作者 魏恺轩 付莹 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第8期120-126,共7页
实用的暗光降噪增强解决方案往往需要具备计算速度快、内存效率高、能够实现视觉上高质量的降噪等优点。现有方法大多以提升降噪质量为目标,因此在速度和内存要求上有所折中,这在很大程度上限制了其实用性。文中提出了一种新的深度降噪... 实用的暗光降噪增强解决方案往往需要具备计算速度快、内存效率高、能够实现视觉上高质量的降噪等优点。现有方法大多以提升降噪质量为目标,因此在速度和内存要求上有所折中,这在很大程度上限制了其实用性。文中提出了一种新的深度降噪网络——重参数化多尺度融合网络,用于极暗光单张原始图像降噪,在不损失降噪性能的同时加快模型的推断速度并降低内存开销。具体地,在多尺度空间提取图像特征,利用轻量级的空间通道并行注意力模块动态自适应地聚焦于空间及通道中的核心特征;同时使用重参数化的卷积单元,在不增加任何推断计算量的情况下进一步丰富模型的表征能力。该模型在常见CPU上(如Intel i7-7700K)可以在1s左右恢复超高清4K分辨率图像,在普通GPU(如NVIDIA GTX 1080Ti)上以24帧率的速度运行,在几乎4倍快于现有先进方法(如UNet)的同时仍保持具有竞争力的恢复质量。 展开更多
关键词 重参数化卷积单元 多尺度融合 空间通道并行注意力模块 极暗光图像降噪
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基于并行多方向注意力的无监督视频目标分割 被引量：1
8
作者 樊佳庆 苏天康 +1 位作者 张开华 刘青山 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期2337-2347,共11页
时空特征传播对准确的无监督视频目标分割任务至关重要.但是,由于现实中视频的复杂性,导致时空特征学习与传播变得十分具有挑战性.在本文中,提出了两个新颖的模块分别用于增强视频中目标的空间和时间表示.具体来说,首先,针对当前帧,在... 时空特征传播对准确的无监督视频目标分割任务至关重要.但是,由于现实中视频的复杂性,导致时空特征学习与传播变得十分具有挑战性.在本文中,提出了两个新颖的模块分别用于增强视频中目标的空间和时间表示.具体来说,首先,针对当前帧,在空间上提出一个新颖的多方向注意力模块,旨在沿着水平、垂直与通道方向上分别提取注意力图.同时,设计了一个并行时序模块用于整合当前帧和之前帧的信息.该模块并行地计算出连续帧之间的二阶相似度,并且根据该相似度图重新对当前帧特征进行加权与增强.此外,该相似度图还直接生成一个有效的掩膜,用于进一步增广当前帧中目标的特征表示.接着,将上述空间和时间特征进行融合以获得最终增广的时空特征表示,并将其输入解码器来预测当前帧中待分割目标的掩膜.在三个主流无监督视频目标分割数据集上的大量实验结果表明,本文提出的方法与当前最新方法相比取得了领先的性能.相关代码将公布在https://github.com/su1517007879/MP-VOS. 展开更多
关键词 无监督视频目标分割 多方向注意力 时空调制 并行注意力
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