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基于ResNet-UNet模型的DAS矸石浆体充填堵管监测技术
1
作者 柴敬 王梓名 +7 位作者 马晨阳 张丁丁 李至 周森 秋丰岐 吴玉意 冀汶莉 赵鹏翔 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第4期650-662,共13页
煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题,精准定位仍面临着巨大挑战。基于此,提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段,结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点... 煤矸石浆体输送管道在输送过程中易产生堵塞、腐蚀等多种问题。目前针对浆体管道输送中存在的堵塞问题,精准定位仍面临着巨大挑战。基于此,提出了一种以分布式声波传感技术(DAS)为监测手段,结合图像降噪与ResNet-UNet复合网络对堵塞点位进行监测和识别的方法;为评估所提出的技术方案,建立了15.14 m的环管模型,并进行注浆堵塞模拟试验。结果表明:相比于传统的UNet及ResNet网络,ResNet-UNet网络模型可在有效避免梯度爆炸问题的基础上,较为精准地对堵塞点位图像进行识别,堵塞点定位的准确率为97.83%,精确率为97.76%,召回率为94.80%,F1分数为0.958 9。该研究在全覆盖式监测矸石输送管道的基础上,有效解决了DAS传感监测时,由于其高灵敏度所带来的噪声处理难题,较为精确地实现了堵塞点的定位效果,研究为矸石浆体输送管道监测及堵塞点的定位问题提供了智能化的解决方案。 展开更多
关键词 分布式声波传感技术 矸石浆体管道输送 降噪算法 ResNet-unet模型 图像识别 堵塞定位
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基于轻量级Fast-Unet网络的绝缘子图像分割方法
2
作者 袁新平 王忠军 路辉 《兵工自动化》 北大核心 2025年第6期23-27,共5页
为快速查找图像中绝缘子缺陷,降低电力事故的发生几率,基于轻量级Fast-Unet网络设计一种绝缘子图像分割算法。对绝缘子航拍图像进行预处理,使其实现重构归一化,通过转换图像元素,计算元素共生概率,从而获取图像的颜色、纹理、形状特征;... 为快速查找图像中绝缘子缺陷,降低电力事故的发生几率,基于轻量级Fast-Unet网络设计一种绝缘子图像分割算法。对绝缘子航拍图像进行预处理,使其实现重构归一化,通过转换图像元素,计算元素共生概率,从而获取图像的颜色、纹理、形状特征;细化通道空间信息特征值,组成一个初始的网络结构,生成分割结果树状图;通过计算图像的模块度和相对模块度,建立轻量级Fast-Unet网络分割模型。实验结果表明:该分割算法在无噪声图像中的综合质量平均值为0.72,在简单背景和复杂背景图像中的综合质量平均值分别为0.57和0.46,可见降噪处理对图像分割的质量起到了正向作用。 展开更多
关键词 轻量级Fast-unet网络 绝缘子串 绝缘子图像 图像分割算法 图像预处理
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融合残差注意力机制的深度可分离UNet泥石流堆积扇分割
3
作者 宋昕 王保云 朱双颖 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第6期112-120,共9页
为解决传统机器学习方法在泥石流堆积扇识别中的精度低、效果差的问题,提出一种基于深度学习的残差注意力可分离UNet算法(RAMS-UNet)。该算法在编码部分采用VGG16主干网络进行特征提取,加深网络层次;在跳跃连接部分引入改进的注意力机制... 为解决传统机器学习方法在泥石流堆积扇识别中的精度低、效果差的问题,提出一种基于深度学习的残差注意力可分离UNet算法(RAMS-UNet)。该算法在编码部分采用VGG16主干网络进行特征提取,加深网络层次;在跳跃连接部分引入改进的注意力机制,强化信息传递;在解码部分使用深度可分离卷积和密集连接块,进一步增强空间和通道上的信息表达能力。研究结果表明:与其他算法相比,RAMS-UNet算法对泥石流堆积扇的分割精度更高,mIoU、mPA、PA和F1指数等评价指标均显著提升。RAMS-UNet算法突破了传统方法在泥石流堆积扇识别中的局限性,为泥石流灾害评估提供了更加精准的信息支持。 展开更多
关键词 泥石流堆积扇 沟谷型泥石流 语义分割 unet算法 注意力机制 深度可分离卷积
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基于手机拍摄图像的配电网设备现场实时自动三维建模方法
4
作者 叶学顺 贾东梨 +2 位作者 何开元 唐英 蒋承言 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第29期12528-12537,共10页
为了解决配电网设备现场实时自动三维建模问题,提出基于手机拍摄照片的配电网设备三维建模方法。该方法的关键技术包括两个方面。一方面,为实现基于拍摄照片的配电网设备尺寸检测,提出了Unet(U-shaped networ)增强算法提取现场拍摄图像... 为了解决配电网设备现场实时自动三维建模问题,提出基于手机拍摄照片的配电网设备三维建模方法。该方法的关键技术包括两个方面。一方面,为实现基于拍摄照片的配电网设备尺寸检测,提出了Unet(U-shaped networ)增强算法提取现场拍摄图像中设备轮廓,基于增强直线段检测(line segment detector,LSD)算法获得设备轮廓尺寸,提出了改进K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)算法搜索出设备规格尺寸。另一方面,提出了基于数据驱动的快速自动参数化三维建模方法,即以设备规格尺寸作为驱动参数存于MySQL数据库中,通过MySQL数据库链接并驱动3ds Max的MaxScript脚本程序,自动实时完成配电网设备三维建模。以变压器为案例进行了有效性验证,结果表明所提出的方法有效解决了配电网现场人工测量设备尺寸困难以及手动建模效率低的问题,为升级配电网三维可视化管理提供有力的技术支持。 展开更多
关键词 三维建模 增强LSD unet增强算法 改进KNN 参数化建模
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基于改进Multi-ResUnet算法的黏结集料图像分割方法 被引量：1
5
作者 郝雪丽 李玉峰 +3 位作者 裴莉莉 李伟 石丽 曹磊 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期741-749,共9页
为提高黏结集料图像的分割精度,提出了基于Inception网络与残差连接优化的黏结集料图像分割模型(Multi-ResUnet模型)。利用实验室自主研发的集料三维特性分析系统V3.0对黏结集料图像进行采集,并建立图像分割模型样本集,然后采用图像分... 为提高黏结集料图像的分割精度,提出了基于Inception网络与残差连接优化的黏结集料图像分割模型(Multi-ResUnet模型)。利用实验室自主研发的集料三维特性分析系统V3.0对黏结集料图像进行采集,并建立图像分割模型样本集,然后采用图像分割模型对样本集进行训练。结果表明:相较于分水岭算法和Unet模型,该图像分割模型的精确率分别提升了30.46%和2.11%,召回率分别提升了4.68%和1.85%,准确率分别提升了25.95%和2.47%。 展开更多
关键词 沥青混合料 黏结集料图像分割 Multi-Resunet模型 分水岭算法
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高亮异形电镀件表面斑点缺陷智能识别研究
6
作者 王静 祝鹏 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第11期93-99,共7页
高亮异形电镀件表面呈现出高度不规则的几何形貌,这种复杂的微观结构特性使其在多变的光照条件下极易产生反射光斑现象。这些反射光斑区域与周边低亮度区域之间形成了极为悬殊的亮度差异,进而引发图像失真问题,降低斑点特征的识别精度... 高亮异形电镀件表面呈现出高度不规则的几何形貌,这种复杂的微观结构特性使其在多变的光照条件下极易产生反射光斑现象。这些反射光斑区域与周边低亮度区域之间形成了极为悬殊的亮度差异,进而引发图像失真问题,降低斑点特征的识别精度。为此,提出高亮异形电镀件表面斑点缺陷智能识别研究。将原始电镀件表面图像划分为Retinex增强层、亮度增强层和细节突出层,获得增强后的电镀件图像。采用蝙蝠算法对Res-UNet网络的特征提取层数进行优化后,将增强后的电镀件图像输入到改进后的Res-UNet网络中,该网络能够自动学习电镀件表面斑点缺陷的特征表示,并精准地将其从背景中分割出来,从而实现斑点缺陷的精确识别。实验结果表明,该方法能够有效消除光晕与噪点,准确识别电镀件表面的斑点缺陷。 展开更多
关键词 高亮异形电镀件 斑点缺陷识别 Retinex增强 蝙蝠算法 Res-unet网络
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动态平衡多尺度特征融合的结直肠息肉分割 被引量：4
7
作者 陆秋 邵铧泽 张云磊 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期225-232,共8页
结直肠癌作为最常见的疾病之一,精准的结直肠息肉分割可辅助医师对其进行早期预防。然而,在分割过程中,结直肠息肉图像存在对比度较低、病灶形状不一、位置随机化等问题,而且Unet网络参数量较大但分割精度不高。因此,提出了一种基于动... 结直肠癌作为最常见的疾病之一,精准的结直肠息肉分割可辅助医师对其进行早期预防。然而,在分割过程中,结直肠息肉图像存在对比度较低、病灶形状不一、位置随机化等问题,而且Unet网络参数量较大但分割精度不高。因此,提出了一种基于动态平衡多尺度特征融合的Unet改进算法,以Unet为主体,结合空洞空间卷积池化金字塔模块(ASPP)提高Unet深层次特征的多样性;提出通道打乱多尺度特征融合模块(CSI)和分组多尺度特征融合模块(GI)对编解码器的卷积块进行改进,降低整体网络参数量同时提高模型的表征能力,并提出残差金字塔拆分注意力模块(RPSA)用于编解码器的跳跃连接,平衡跳跃连接中的通道信息,提高整体网络的分割性能。实验结果表明,该方法不仅在分割效果上优于其他方法,还大幅减少了参数量,证明了其有效性。 展开更多
关键词 动态平衡 多尺度特征融合 unet 结直肠息肉 分割算法
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基于集成学习算法的黄河中游采砂信息提取 被引量：2
8
作者 王守志 奚歌 +4 位作者 张福坤 刘金玉 耿振云 詹昊 张云姣 《水利水电技术》 北大核心 2020年第12期161-168,共8页
针对大范围快速监管黄河中游采砂情况以维护其生命健康的问题,提出了一种加权平均集成UNet算法和PSPNet算法,改进损失函数,并结合遥感影像特点合理设定参数的集成学习算法。通过利用算法训练得到的采砂信息提取模型对实地调查的5个采砂... 针对大范围快速监管黄河中游采砂情况以维护其生命健康的问题,提出了一种加权平均集成UNet算法和PSPNet算法,改进损失函数,并结合遥感影像特点合理设定参数的集成学习算法。通过利用算法训练得到的采砂信息提取模型对实地调查的5个采砂点进行了信息提取,结果显示:UNet算法提取的找全率(Recall)为79.87%,准确率(Precision)为15.80%,交并比(IoU)为16.75%;PSPNet算法提取的找全率(Recall)为57.57%,准确率(Precision)为27.79%,交并比(IoU)为31.17%;集成学习算法提取的找全率(Recall)为89.57%,准确率(Precision)为55.72%,交并比(IoU)为60.28%。因此,本文算法可以在一定程度上应用于河湖两侧采砂信息的提取,更好地辅助水利行业强监管的执行。 展开更多
关键词 unet算法 PSPNet算法 改进损失函数 集成学习算法 采砂
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基于红外热成像的掘支锚机器人联合机组相对位姿检测方法研究
9
作者 苏国用 帅洪锌 +3 位作者 郭永存 胡坤 赵东洋 庞子金 《煤炭学报》 2025年第10期4640-4653,共14页
针对煤矿掘进工作面高尘雾、低照度复杂环境下,掘支锚机器人联合机组相对位姿感知存在的定位参照差、标定工序复杂、检测参数不完全等难题,提出了一种基于红外热成像的掘支锚机器人联合机组相对位姿检测方法。首先,基于自主研发的掘支... 针对煤矿掘进工作面高尘雾、低照度复杂环境下,掘支锚机器人联合机组相对位姿感知存在的定位参照差、标定工序复杂、检测参数不完全等难题,提出了一种基于红外热成像的掘支锚机器人联合机组相对位姿检测方法。首先,基于自主研发的掘支锚机器人联合机组,构建由红外热成像相机、热源标靶、迈步式锚支护装备等组成的相对位姿测量系统;通过红外热成像相机捕捉安装在掘支锚机器人联合机组上的热源标靶信号源,并对其输出的热成像图像进行畸变校正与图像增强处理;其次,采用UNet分割算法对热源标靶信号源进行区域分割,再利用图像二值化与形态学处理对分割后的信号源区域进行特征细化,并结合OpenCV库函数提取信号源中心点的像素坐标;再者,采用P4P方法求解4组信号源中心点的空间三维坐标,并通过坐标系转换解算掘支锚机器人联合机组的相对位姿参数;然后,以Realsense D435i深度相机结合奇异值分解算法测得的相对位姿参数作为真值,进一步计算所提方法的测量误差,以验证所提方法的可行性与有效性;最后,搭建了基于红外热成像的掘支锚机器人联合机组相对位姿检测实验平台,实验结果表明,在2.40~4.80 m测量范围内,在迈步式锚支护装备坐标系下,掘进机沿X、Y、Z三轴方向平移量相对误差绝对值均值分别为0.0216、0.0198、0.0269 m,绕X、Y、Z三轴的旋转角度相对误差绝对值均值分别为1.45°、1.07°、1.27°,可以满足煤矿复杂环境掘支锚机器人联合机组相对位姿感知需求。 展开更多
关键词 掘支锚机器人联合机组 红外热成像 视觉测量 unet分割算法 位姿测量
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