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基于CT扫描与图像处理技术的岩心多尺度裂缝提取方法
1
作者 吴丰 陈学武 +2 位作者 赵辉 石祥超 刘建锋 《石油实验地质》 北大核心 2025年第4期882-894,共13页
裂缝广泛存在于各类岩石中,其特征对于储层评价、油气藏开发和地质灾害预测等领域具有重要意义。现有基于图像处理的裂缝提取技术在微裂缝识别、裂缝细节特征提取、裂缝与孔隙区分等方面存在明显不足。提出了一种多尺度裂缝滤波核叠加... 裂缝广泛存在于各类岩石中,其特征对于储层评价、油气藏开发和地质灾害预测等领域具有重要意义。现有基于图像处理的裂缝提取技术在微裂缝识别、裂缝细节特征提取、裂缝与孔隙区分等方面存在明显不足。提出了一种多尺度裂缝滤波核叠加降噪方法,采用多个滤波核叠加对岩心CT扫描图像进行滤波降噪,再将滤波结果叠加;提出了一种多尺度信息增强裂缝分割方法,将阈值分割、顶帽分割等图像分割方法与边缘增强技术相结合,以增强微裂缝信息,并针对不同尺度裂缝采取不同的分割策略;分析了图像分割三维体的长度、宽度、表面积、体积、形状因子、平整度和伸长率等形态参数之间的关系。研究结果表明,多尺度裂缝滤波核叠加降噪方法显著降低了岩心CT扫描图像噪声干扰,精准地保留了裂缝细节特征;多尺度信息增强裂缝分割方法提高了多尺度裂缝的提取精确度和稳定性;裂缝形态参数图版能剔除与裂缝相似的孔隙、特殊矿物边界等非裂缝,最终实现多尺度裂缝的准确提取。 展开更多
关键词 裂缝 数字岩心 CT扫描 图像处理 滤波 边缘增强
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基于DIC技术冻融后钢筋混凝土梁损伤识别
2
作者 邓文彬 杨丽 孙常康 《混凝土》 北大核心 2025年第6期48-53,共6页
为研究在冻融环境下的数字图像相关技术在钢筋混凝土梁损伤识别中的应用,通过将经历一定冻融循环次数的钢筋混凝土梁进行静力弯曲试验,利用数字图像相关技术实时监测梁体表面的位移和试验梁弯曲试验时极限破坏时变形,分析了冻融循环对... 为研究在冻融环境下的数字图像相关技术在钢筋混凝土梁损伤识别中的应用,通过将经历一定冻融循环次数的钢筋混凝土梁进行静力弯曲试验,利用数字图像相关技术实时监测梁体表面的位移和试验梁弯曲试验时极限破坏时变形,分析了冻融循环对钢筋混凝土梁静载作用下裂缝全过程发展规律、极限荷载、荷载-挠度曲线和全位置挠度曲线影响。试验结果表明:基于数字图像相关技术的损伤识别方法能够有效地监测钢筋混凝土梁在冻融环境下的损伤演化过程,同时能够提供梁全位置变形监测,实现损伤区域的准确定位,评估冻融损伤对结构性能的影响,为结构安全评估提供了重要依据。还能够实时监测试件的变形情况,发现潜在的损伤问题,并提前预警,为混凝土结构的健康评估和维护提供重要支持。 展开更多
关键词 数字图像相关技术 冻融循环 损伤识别 全过程健康监测
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半监督学习模型下的露天矿高陡岩质边坡裂隙识别研究
3
作者 江松 章睿 +4 位作者 崔智翔 王会杰 刘仲光 吴祥业 饶彬舰 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第10期3821-3829,共9页
针对传统露天矿边坡人工检测效率低、主观性强的问题,提出一种基于半监督学习的裂隙智能识别方法,旨在实现高效、精准的自动化检测。构建双模型协同训练框架:通过无人机采集露天矿高陡岩质边坡裂隙图像数据,利用少量人工标注样本与大量... 针对传统露天矿边坡人工检测效率低、主观性强的问题,提出一种基于半监督学习的裂隙智能识别方法,旨在实现高效、精准的自动化检测。构建双模型协同训练框架:通过无人机采集露天矿高陡岩质边坡裂隙图像数据,利用少量人工标注样本与大量未标注数据,设计主模型与评判模型协同迭代优化的半监督学习策略,分析模型在复杂背景下的特征学习能力,并验证半监督机制对性能的提升作用。结果表明:双模型协同训练框架在裂隙识别的精确率、召回率、交并比和平均像素精度分别达到91.9%、91.5%、88.7%和90.2%,均显著优于单一监督模型与传统图像分割算法。研究通过半监督学习策略融合标注数据与未标注数据的特征信息,为露天矿边坡裂隙检测提供了高效、鲁棒的技术路径,可降低对人工标注的依赖,提升复杂场景下的裂隙识别精度。 展开更多
关键词 安全工程 裂隙识别 图像分割 半监督学习 掩膜区域卷积神经网络 U形网络
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改进PSPNet的电成像测井裂缝自动识别 被引量：1
4
作者 申科 肖小玲 +1 位作者 张翔 林茂山 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第7期2691-2702,共12页
针对裂缝特征提取困难导致裂缝分割精度低、网络参数量计算量大的问题,提出一种改进的PSPNet(pyramid scene parseing network)网络用于自动识别电成像测井图像中的裂缝。首先将PSPNet中的骨干网络替换为优化的MobileNetV3网络,减少网... 针对裂缝特征提取困难导致裂缝分割精度低、网络参数量计算量大的问题,提出一种改进的PSPNet(pyramid scene parseing network)网络用于自动识别电成像测井图像中的裂缝。首先将PSPNet中的骨干网络替换为优化的MobileNetV3网络,减少网络参数量和计算量;其次,引入渐进特征金字塔(asymptotic feature pyramid network,AFPN),用于增加多尺度信息的交互,增强对细小裂缝的识别能力;接着,引入多深度卷积头转置注意力(multi-depthwise Conv head transposed attention,MDTA)进行全局特征的提取,提升关键信息的提取能力;最后,采用Focal Loss和Dice Loss组合相加作为损失函数,以解决数据集类别占比不平衡的问题。实验结果表明,改进的PSPNet网络对电成像测井裂缝具有较好的分割效果。与PSPNet网络相比,mIoU(mean intersection over union)提升了3.17%,mPA(mean pixel accuracy)提升了6.38%。此外,研究成果的参数量、计算量、权重分别比原模型减少94.3%、95.7%和93.8%。同时,开发了基于CIFLog的裂缝识别系统,该系统能够满足对电成像测井的实际需要。 展开更多
关键词 PSPNet 裂缝识别 电成像测井图像 MobileNetV3 AFPN
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基于红外图像的电力设备识别及发热故障诊断方法研究进展 被引量：7
5
作者 刘传洋 吴一全 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第6期2171-2195,I0011,共26页
在电力大数据背景下,依托机器视觉和深度学习技术,从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断,已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。该文以红外图像为研究对象,综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像... 在电力大数据背景下,依托机器视觉和深度学习技术,从海量的红外图像数据中实现电力设备识别及发热故障诊断,已经成为该领域运维工作亟待解决的问题。该文以红外图像为研究对象,综述了基于传统图像处理和基于深度学习两类方法的红外图像中电力设备识别及发热故障诊断研究进展。首先,概述电力设备红外图像识别及发热故障诊断的发展历程及技术流程;然后,阐明基于传统图像处理的电力设备识别及发热故障诊断方法,从图像预处理、图像配准、图像分割、特征提取与分类、发热故障诊断5个方面进行归纳总结;阐述基于深度学习的变电站设备和输电线路设备识别及发热故障诊断方法,与传统图像处理方法相比,深度学习方法能够快速准确地识别电力设备发热故障;最后,指出基于深度学习的视觉技术在电力设备识别及发热故障诊断应用中存在的问题,基于现有的深度学习技术和最近的研究思路,对未来研究工作进行展望。 展开更多
关键词 电力设备识别 发热故障诊断 红外图像 传统图像处理 深度学习 视觉检测
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深度学习在肋骨骨折辅助诊断中的应用 被引量：1
6
作者 李智唯 刘静 +2 位作者 张俊忠 魏德健 曹慧 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第19期74-91,共18页
肋骨骨折特指肋骨结构的完整性遭受完全或部分破坏,是临床中最常见的胸部创伤之一。近几年深度学习技术在辅助骨折诊断方面展现出发展的巨大潜力,因此针对肋骨骨折辅助诊断中所采用的深度学习方法进行了总结梳理。介绍了公开的影像学数... 肋骨骨折特指肋骨结构的完整性遭受完全或部分破坏,是临床中最常见的胸部创伤之一。近几年深度学习技术在辅助骨折诊断方面展现出发展的巨大潜力,因此针对肋骨骨折辅助诊断中所采用的深度学习方法进行了总结梳理。介绍了公开的影像学数据集,系统阐述了经典卷积神经网络在肋骨骨折病灶识别中的应用,阐述了基于单网络模型的肋骨骨折改进算法、基于多网络模型的肋骨骨折改进算法、原创肋骨骨折病灶识别算法以及人工智能在肋骨骨折辅助诊断中的应用,比较了不同模型的优点以及局限性,指出该领域目前存在的难点并对未来优化方向进行展望。 展开更多
关键词 深度学习 肋骨骨折 医学图像处理 计算机辅助诊断
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人工智能目标检测技术在书画文物病害调查中的应用 被引量：1
7
作者 邓旭帅 李子璇 +1 位作者 张云春 沐蕊 《西北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期98-105,共8页
针对书画文物保护工作中人工病害调查和病害图绘制效率低的问题,探索了基于深度神经网络的目标检测技术识别书画病害的可行性。选择YOLOv5系列模型并根据本研究任务特点对其结构做了优化,包括FGSM算法、CmBN策略、Dropblock正则化和CIOU... 针对书画文物保护工作中人工病害调查和病害图绘制效率低的问题,探索了基于深度神经网络的目标检测技术识别书画病害的可行性。选择YOLOv5系列模型并根据本研究任务特点对其结构做了优化,包括FGSM算法、CmBN策略、Dropblock正则化和CIOU-Loss损失函数。利用博物馆馆藏书画文物素材,融合Mosaic数据增强方法进行书画文物图片的增强,设计了滑动窗口检测技术、图像逐层分析和定位裁剪技术,初步训练出了2个具备病害识别功能的模型,根据模型性能检验指标最终选择了YOLOv5x6作为本研究任务的模型。测试结果表明,该模型以较高的准确率和查全率识别出了待检测病害,用时仅为人工的千分之一。该技术的引入可极大提高文物病害识别效率,并且在病害识别过程中保持客观、稳定的标准。 展开更多
关键词 病害识别 目标检测 图像处理 YOLOv5 深度神经网络
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基于DIC高温下混凝土断裂性能研究
8
作者 王磊 饶斌 +2 位作者 赵燕茹 许有俊 陈明 《硅酸盐通报》 北大核心 2025年第9期3196-3206,共11页
对不同温度(20、200、400、600、800℃)下混凝土切口梁进行三点弯曲断裂试验,借助数字图像相关(DIC)方法观测其表面变形场演化规律。通过定义应变边界阈值,识别混凝土断裂过程区。基于断裂力学理论计算混凝土起裂韧度、失稳韧度和断裂能... 对不同温度(20、200、400、600、800℃)下混凝土切口梁进行三点弯曲断裂试验,借助数字图像相关(DIC)方法观测其表面变形场演化规律。通过定义应变边界阈值,识别混凝土断裂过程区。基于断裂力学理论计算混凝土起裂韧度、失稳韧度和断裂能,分析断裂性能随温度的变化规律。结果表明:DIC测得水平应变云图能较好地反映高温下混凝土断裂演化过程。随着温度升高,断裂过程区提前出现,裂缝稳定扩展阶段延长。断裂损伤因子的增长速率在加载初期随温度逐渐增加,在接近峰值荷载时逐渐下降,说明高温使混凝土断裂过程由脆性向延性转变。起裂和失稳韧度随温度升高逐渐降低。断裂能虽然在200~600℃时因高温下混凝土的延性与峰值后变形能力增加而逐渐增加,但是在800℃时因材料分解显著减少。 展开更多
关键词 混凝土 高温 断裂性能 断裂过程区 数字图像相关方法
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基于断裂过程区的压裂驱油水力裂缝扩展模型及应用
9
作者 曹虎 张广清 +4 位作者 李世远 汪文瑞 谢彭旭 孙伟 李帅 《岩土力学》 北大核心 2025年第3期798-810,共13页
压驱技术被用于解决低渗透油藏能量补充困难的工程问题,其中压驱施工压力是影响储层注水能力的关键参数。为确定合适的压驱施工压力,开展了基于过程区的压驱水力裂缝扩展临界压力研究。首先,结合弹性力学和弹塑性断裂力学,建立水力裂缝... 压驱技术被用于解决低渗透油藏能量补充困难的工程问题,其中压驱施工压力是影响储层注水能力的关键参数。为确定合适的压驱施工压力,开展了基于过程区的压驱水力裂缝扩展临界压力研究。首先,结合弹性力学和弹塑性断裂力学,建立水力裂缝扩展稳定性判定模型,该模型考虑了过程区和井筒应力集中对裂缝尖端应力强度因子的影响。其次,设计可视化压驱试验研究压驱裂缝演化规律并验证模型的可靠性。最后,基于理论模型和试验压力曲线,确定压驱施工压力的上下限。结果表明,裂缝扩展有稳态扩展和非稳态扩展两种模式,受裂缝扩展的动力和阻力控制。破裂点前,压驱裂缝经历多个稳态和非稳态扩展阶段。压驱施工压力的下限为注入压力曲线斜率变小的拐点,该点是裂缝第1个稳态扩展阶段的起点,也是注入能力由降转升的起点;压驱施工压力上限对应的裂缝尖端应力强度因子等于0.05 MPa·m^(0.5),该点略高于破裂前最后一个裂缝稳定扩展阶段的终点,是注入能力的极大值点。该研究可为压驱施工参数优化提供理论支持。 展开更多
关键词 压裂驱油 裂缝扩展的稳定性分析 数字图像法 断裂过程区
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多源表型信息融合下大豆品种(系)鉴定与系谱分析
10
作者 周欣兴 王好让 +4 位作者 王晨宇 徐泽俊 李剑 王幸 刘亚菊 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第4期644-655,共12页
特异性、一致性和稳定性(DUS)是大豆新品种审定和品种权授权的必备条件,也是大豆种质评价和品种鉴定的重要依据。为验证引入多源表型数据进行大豆品种(系)精准鉴定和系谱分析的可能性,本研究利用田间调查、低空遥感和计算机视觉技术获... 特异性、一致性和稳定性(DUS)是大豆新品种审定和品种权授权的必备条件,也是大豆种质评价和品种鉴定的重要依据。为验证引入多源表型数据进行大豆品种(系)精准鉴定和系谱分析的可能性,本研究利用田间调查、低空遥感和计算机视觉技术获取大豆的22个DUS性状、16个冠层性状和23个豆荚图像性状,并通过随机森林分类(RFC)模型和支持向量分类(SVC)模型进行大豆品种(系)鉴定,采用K均值(K-means)聚类算法探究品种(系)间的系谱关系。研究发现,低空遥感与计算机视觉技术获取的各性状间具有较高的相关性,DUS性状对于大豆品种(系)的准确识别至关重要,但也存在一些性状对品种(系)鉴定的贡献较弱。冠层光谱性状和豆荚图像的部分形态、颜色和纹理性状可以作为大豆品种(系)鉴定的优异候选性状。引入多源表型性状后模型实例化鉴定结果得到一定程度的改善,2个模型分类精度最终均能保持在0.9以上。聚类分析结果显示,聚类数在4个及以下时轮廓系数较好。本研究结果表明,利用多源表型信息创新品种测试技术具有巨大潜力,可为今后大豆DUS测试、品种(系)鉴定及系谱研究提供新的方法。 展开更多
关键词 大豆 DUS测试 性状 品种(系)鉴定 遥感 图像处理
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基于YOLO的降落伞充气过程参数辨识
11
作者 卢册 吴壮志 +2 位作者 薛晓鹏 刘康 荣伟 《航天返回与遥感》 北大核心 2025年第1期21-32,共12页
在降落伞的研制过程中会产生大量的视频图像资料,通过对视频资料进行分析处理可以得到大量有用的降落伞参数,丰富降落伞性能的评估手段,因此对于降落伞视频图像的分析越来越受到降落伞研制工作者的重视。然而,目前在降落伞视频图像的参... 在降落伞的研制过程中会产生大量的视频图像资料,通过对视频资料进行分析处理可以得到大量有用的降落伞参数,丰富降落伞性能的评估手段,因此对于降落伞视频图像的分析越来越受到降落伞研制工作者的重视。然而,目前在降落伞视频图像的参数辨识中,对于伞衣区域分割主要是基于传统数字图像处理算法,该方法对于不同类型的降落伞图像,需要频繁调整算法参数以实现精确的伞衣区域分割,不仅导致其分割效率较低,也使其普适性不足。为此,文章引入YOLOv8进行降落伞图像的分割,利用YOLOv8自动且高效的分割能力提高了算法的普适性和降落伞参数辨识的效率,通过与基于传统的数字图像处理算法辨识得到的伞衣偏角、伞衣投影周长与伞衣投影面积三种降落伞参数的对比分析,结果表明文章所提出的方法在保证有效提升降落伞参数辨识效率的同时,保持了降落伞参数的辨识精度。 展开更多
关键词 降落伞 参数辨识 YOLOv8 图像处理方法 伞衣投影面积
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基于改进YOLO11的荔枝果实品种实时精准识别算法 被引量：2
12
作者 黄铭杰 蔡伟强 +5 位作者 张子健 方展桌 郭炜伦 龙拥兵 兰玉彬 王建华 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期156-164,共9页
精准高效的荔枝品种识别是实现采集后荔枝品质智能化检测的重要一环。针对目前深度学习算法因不同荔枝果实表皮和形状存在细微性差别而无法精准识别的问题,该研究将目标检测模型YOLO11进行改进,提出一种基于改进YOLO11的荔枝果实品种识... 精准高效的荔枝品种识别是实现采集后荔枝品质智能化检测的重要一环。针对目前深度学习算法因不同荔枝果实表皮和形状存在细微性差别而无法精准识别的问题,该研究将目标检测模型YOLO11进行改进,提出一种基于改进YOLO11的荔枝果实品种识别模型SCL-YOLO11。首先,在YOLO11的主干网络,将C2PSA注意力模块替换为具有通道注意力和空间注意力C2f_SimAM注意力模块,提高模型关注和加权图像不同特征维度的能力;其次,在C3k2模块中应用具有大核深度可分离卷积CMUNeXt,提高模型对荔枝果实几何特征的感知和计算能力;测试结果表明,改进后的SCL-YOLO11模型识别准确率为99.61%,相比于VGG-19、VIT、AlexNet、RestNet-50、YOLOv8、YOLO11模型,分别提高了27.10、17.99、12.47、7.05、4.83、2.89个百分点,该模型参数量为1.27 M,计算量为3.1 G,相较于YOLO11模型分别降低了17.5%和6.1%。改进后的SCL-YOLO11模型能对具有细微纹理差异和形状差异的荔枝果实进行实时精准的品种识别,并且降低了网络规模,可为采集后荔枝果实智能化品质检测设备研发提供技术参考。 展开更多
关键词 荔枝 YOLO11 图像处理 深度学习 品种识别 轻量化
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考虑光照特性的卫星柔性太阳翼动力学参数辨识方法
13
作者 程天明 刘天喜 +1 位作者 夏斌 魏承 《宇航学报》 北大核心 2025年第8期1674-1683,共10页
卫星柔性太阳翼在轨动力学参数测量与辨识已广泛采用非接触式的视觉测量方法。卫星长时间在轨运行,星载相机采集大量的图像数据;这些图像受光照条件等因素影响,存在诸多过曝、过暗的失效情况。针对失效图像的剔除和有效图像的参数辨识问... 卫星柔性太阳翼在轨动力学参数测量与辨识已广泛采用非接触式的视觉测量方法。卫星长时间在轨运行,星载相机采集大量的图像数据;这些图像受光照条件等因素影响,存在诸多过曝、过暗的失效情况。针对失效图像的剔除和有效图像的参数辨识问题,提出多深度并行卷积模块。此模块可以同时保留卷积前期和后期特征图的信息,实现多维度同步提取特征。基于该模块搭建超轻量化卷积神经网络,大幅降低了网络参数量。利用标定的训练数据集训练网络,通过测试数据集对网络效果进行评价,并利用网络反馈的图像进行航天器动力学参数辨识。试验表明,此轻量化卷积神经网络可以凭借不足10万的参数量实现99.60%的辨识准确度,利用其输出的图像可以实现太阳翼动力学参数计算。 展开更多
关键词 计算机视觉 卷积神经网络 动力学参数辨识 轻量化神经网络 在轨图像处理
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川中地区震旦系灯影组储层类型与测井识别
14
作者 周正 贺洪举 +6 位作者 李大华 张烨 陈洪凯 王兴志 于涛 何丽 苏欢 《中国岩溶》 北大核心 2025年第2期410-418,共9页
川中地区震旦系灯影组是一套典型的以碳酸盐岩为主的地层,储层结构异常复杂,弄清储层的类型及测井识别,从而进一步指导该区油气的勘探和开发。以岩心、薄片观察、钻井和录井资料为基础,通过对不同类型储层的常规测井和成像测井响应特征... 川中地区震旦系灯影组是一套典型的以碳酸盐岩为主的地层,储层结构异常复杂,弄清储层的类型及测井识别,从而进一步指导该区油气的勘探和开发。以岩心、薄片观察、钻井和录井资料为基础,通过对不同类型储层的常规测井和成像测井响应特征进行综合分析。研究区震旦系灯影组的储集空间主要是以次生成岩作用形成的孔隙、孔洞、洞穴和裂缝为主,根据不同储集空间的组合方式,将储层类型划分为孔洞型(顺层状孔洞型、蜂窝状空洞型)储层、裂缝-孔洞型储层、孔隙型储层和洞穴型储层四大类型。不同的储层类型具有不同的测井响应特征,利用研究区内已有的常规测井资料和成像测井资料建立了不同储层类型的测井识别标准,为川中地区灯影组油气的勘探与开发提供了新的思路。 展开更多
关键词 川中地区 灯影组 储层类型 测井识别 成像测井
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基于位图表征与U-Att分类网络的恶意软件识别技术
15
作者 屈梦楠 靳宇浩 张光华 《信息安全研究》 北大核心 2025年第1期28-34,共7页
在计算机安全领域,恶意软件识别一直是一个具有挑战性的任务,当前基于深度学习的恶意软件检测技术存在泛化能力不足、性能损耗高等诸多问题.为解决上述问题,提出一种基于位图表征与U-Att分类网络恶意软件识别新技术.U-Att分类网络在残差... 在计算机安全领域,恶意软件识别一直是一个具有挑战性的任务,当前基于深度学习的恶意软件检测技术存在泛化能力不足、性能损耗高等诸多问题.为解决上述问题,提出一种基于位图表征与U-Att分类网络恶意软件识别新技术.U-Att分类网络在残差U-Net网络的基础上,结合了注意力分类器,自适应地聚焦于恶意样本的重要区域,从而提高分类性能.实验中使用多个公开数据集进行了验证,并与其他方法进行了比较分析.实验结果表明,该网络在恶意软件识别任务中取得了优越的性能且拥有更少的参数量. 展开更多
关键词 恶意软件识别 图像处理 残差U-Net网络 注意力机制
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基于改进MobileNetV2的番茄病害识别研究 被引量：3
16
作者 刘佳明 张欣 +3 位作者 陈孝玉龙 张立才 文兴甜 杨胜贤 《南京农业大学学报》 北大核心 2025年第3期724-733,共10页
[目的]本文提出一种具有新轻量化瓶颈层模块和纹理注意力的TB-MobileNetV2轻量级网络,旨在解决多类番茄不同病害程度识别研究较少、识别精度较低、收敛速度较慢等问题。[方法]参照设计高效网络的相关准则设计了更高效轻量的瓶颈层模块... [目的]本文提出一种具有新轻量化瓶颈层模块和纹理注意力的TB-MobileNetV2轻量级网络,旨在解决多类番茄不同病害程度识别研究较少、识别精度较低、收敛速度较慢等问题。[方法]参照设计高效网络的相关准则设计了更高效轻量的瓶颈层模块设计即陀螺块(TOP Block),使用对病害纹理特征具有更高效关注的改进纹理注意力模块(texture coordinates attention)。[结果]TB-MobileNetV2对包含16种类别的番茄早晚期病害数据集的测试集识别准确率为88.49%,较原MobileNetV2网络提升了2.18%,且具有计算量减少与单张图片运行时间基本相同的优势;同时其准确率和收敛速度也均优于ShuffleNetV2 1.0×、MobileNetV3-Small、MobileNetV2和MobileNeXt等轻量级网络。[结论]本文提出的TB-MobileNetV2能有效提高对多种番茄早晚期病害识别准确率。 展开更多
关键词 图像处理 多类番茄病害 早晚期识别 陀螺块 纹理注意力
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基于YOLOv7-DH模型的油菜苗期冻害分级检测
17
作者 李兆东 赵前华 +5 位作者 周硕 汪蕴红 侯冬毅 张付贵 张甜 陈永新 《农业工程学报》 北大核心 2025年第18期185-192,共8页
针对区域环境下油菜幼苗冻害客观分级检测技术体系尚不完善,制约冻害精准评估与防控的问题,该研究提出改进YOLOv7的冻害分级检测模型YOLOv7-DH。该模型通过引入DCNv2可变形卷积增强特征提取能力,采用FocalEIoU损失函数优化边界框回归,... 针对区域环境下油菜幼苗冻害客观分级检测技术体系尚不完善,制约冻害精准评估与防控的问题,该研究提出改进YOLOv7的冻害分级检测模型YOLOv7-DH。该模型通过引入DCNv2可变形卷积增强特征提取能力,采用FocalEIoU损失函数优化边界框回归,并集成轻量级通用上采样算子CARAFE提升特征重构效果。消融试验表明,改进后的模型在油菜冻害数据集上表现优异,精确度P、召回率R、平均精度mAP分别为95.4%、94.5%、95.2%,较原YOLOv7模型分别提升9.1、9.3、9.4个百分点。对比试验显示,YOLOv7-DH模型平均精度m AP较YOLOv5s、YOLOv7-tiny、Faster R-CNN和SSD分别提高15.3、22.4、29.4,和21.8个百分点。可视化结果证实该模型能有效实现油菜幼苗冻害分级检测,为油菜抗寒品种选育提供了技术支持。 展开更多
关键词 图像处理 YOLOv7 冻害分级 品种鉴选 油菜幼苗
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基于岩石表面电阻率测量的碳酸盐岩缝洞定量表征
18
作者 李梦帆 唐军 +2 位作者 郑辰昌 杜国豪 王采薇 《新疆石油地质》 北大核心 2025年第5期614-621,共8页
四川盆地震旦系灯影组碳酸盐岩储集层的显著非均质性,给缝洞型储集层微电阻率扫描成像测井解释带来了较大挑战。为提高成像测井在碳酸盐岩缝洞型储集层评价的精度,结合AutoScan-Ⅱ岩心电阻率扫描实验,设计并制做岩心表面电场测量装置,... 四川盆地震旦系灯影组碳酸盐岩储集层的显著非均质性,给缝洞型储集层微电阻率扫描成像测井解释带来了较大挑战。为提高成像测井在碳酸盐岩缝洞型储集层评价的精度,结合AutoScan-Ⅱ岩心电阻率扫描实验,设计并制做岩心表面电场测量装置,开展岩石表面电阻率测量与成像实验,定量分析不同孔洞和裂缝的成像响应规律,并建立基于岩石表面电阻率分布的缝洞参数标定方法。结果表明:随着岩心测量孔洞直径和面孔率增大,成像计算孔洞直径和面孔率均分别呈线性增大;随着岩心测量裂缝宽度和面缝率增大,成像计算裂缝宽度和面缝率均分别呈对数增大。室内岩石表面电阻率实验可有效降低岩心测量与成像测井计算结果的误差,实现缝洞面孔率精确标定与定量评价。研究为提高成像测井在缝洞型储集层评价的可靠性和准确性提供了思路,并为碳酸盐岩储集层评价与开发提供了技术支撑。 展开更多
关键词 四川盆地 灯影组 碳酸盐岩 岩石表面电阻率测量 成像测井 缝洞 面孔率
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生成对抗网络算法在电成像测井裂缝空白条带填充中的应用
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作者 康正明 武辰升 +4 位作者 杨国栋 武迪生 王瑞飞 杨湘雨 甘伟 《煤田地质与勘探》 北大核心 2025年第3期197-207,共11页
【目的】电成像测井仪器极板之间存在间隔,测得的井壁电阻率图像存在空白条带,对井壁附近裂缝参数评价影响较大。针对裂缝空白条带填充没有全井眼图像,填充质量评价难的问题,提出一种模拟数据与真实数据相结合构造数据集,基于生成对抗... 【目的】电成像测井仪器极板之间存在间隔,测得的井壁电阻率图像存在空白条带,对井壁附近裂缝参数评价影响较大。针对裂缝空白条带填充没有全井眼图像,填充质量评价难的问题,提出一种模拟数据与真实数据相结合构造数据集,基于生成对抗网络的电成像测井裂缝空白条带填充方法。【方法】首先,基于三维有限元法对裂缝地层的电阻率测井响应进行模拟。采用过渡边界条件代替实体裂缝的方法提升了多尺度模型的计算效率,满足了深度学习对样本的需求。其次,将模拟得到的裂缝与实际测井图像相结合构建了全井眼图像,用电成像测井图像制作的掩码作为空白条带。通过图像填充指标评价裂缝空白条带填充能力的方式优选超参数,获得最佳空白条带填充效果。最后,采用不同占比的掩码进行裂缝空白条带填充,并评价裂缝填充质量。【结果和结论】结果表明:模型能够在不同占比的空白条带情况下进行填充,对粗糙裂缝有较好的填充效果且裂缝形态平滑,能更准确地恢复边缘轮廓与细节。在真实测井数据上的填充进一步验证了其适用性,填充后的图像自然且能有效恢复裂缝特征,有助于裂缝提取及定量计算,为裂缝储层的精准评价提供基础,支撑油气产能的准确预测。 展开更多
关键词 电成像测井 空白条带填充 深度学习 生成对抗网络 有限元法 井壁裂缝
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基于激光图像处理的输电线路故障定位识别
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作者 冯善强 赵永强 +1 位作者 余膺昊 谭炜豪 《激光与红外》 北大核心 2025年第4期513-519,共7页
研究基于激光图像处理技术的特高压输电线路故障定位识别方法,提升故障定位识别效果。利用单点激光扫描成像仪,采集特高压输电线路激光图像;通过维纳滤波算法,去噪处理特高压输电线路激光图像;利用改进多显著性集成算法,结合K-means聚... 研究基于激光图像处理技术的特高压输电线路故障定位识别方法,提升故障定位识别效果。利用单点激光扫描成像仪,采集特高压输电线路激光图像;通过维纳滤波算法,去噪处理特高压输电线路激光图像;利用改进多显著性集成算法,结合K-means聚类算法,在去噪后激光图像内,提取显著性颜色特征与结构特征,并融合颜色特征与结构特征,得到特高压输电线路显著性故障区域;通过多尺度轮廓结构元素形态学,处理显著性故障区域,得到故障区域边缘图像;以统计分析边缘图像颜色分布方式,构建颜色判决模型,凸显故障区域,并提取故障区域的边缘轮廓;在原始特高压输电线路激光图像内绘制故障区域边缘轮廓,便可精准定位识别故障位置。实验证明:该方法可有效采集特高压输电线路激光图像,并完成去噪处理;该方法可有效提取颜色与结构特征,并有效提取故障区域边缘图像,完成故障定位识别;在不同过渡电阻时,该方法均可精准定位识别输电线路故障位置。 展开更多
关键词 激光图像处理 特高压 输电线路 故障定位识别 维纳滤波 形态学
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