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Fusion Algorithm Based on Improved A^(*)and DWA for USV Path Planning
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作者 Changyi Li Lei Yao Chao Mi 《哈尔滨工程大学学报(英文版)》 2025年第1期224-237,共14页
The traditional A^(*)algorithm exhibits a low efficiency in the path planning of unmanned surface vehicles(USVs).In addition,the path planned presents numerous redundant inflection waypoints,and the security is low,wh... The traditional A^(*)algorithm exhibits a low efficiency in the path planning of unmanned surface vehicles(USVs).In addition,the path planned presents numerous redundant inflection waypoints,and the security is low,which is not conducive to the control of USV and also affects navigation safety.In this paper,these problems were addressed through the following improvements.First,the path search angle and security were comprehensively considered,and a security expansion strategy of nodes based on the 5×5 neighborhood was proposed.The A^(*)algorithm search neighborhood was expanded from 3×3 to 5×5,and safe nodes were screened out for extension via the node security expansion strategy.This algorithm can also optimize path search angles while improving path security.Second,the distance from the current node to the target node was introduced into the heuristic function.The efficiency of the A^(*)algorithm was improved,and the path was smoothed using the Floyd algorithm.For the dynamic adjustment of the weight to improve the efficiency of DWA,the distance from the USV to the target point was introduced into the evaluation function of the dynamic-window approach(DWA)algorithm.Finally,combined with the local target point selection strategy,the optimized DWA algorithm was performed for local path planning.The experimental results show the smooth and safe path planned by the fusion algorithm,which can successfully avoid dynamic obstacles and is effective and feasible in path planning for USVs. 展开更多
关键词 improved A^(*)algorithm Optimized DWA algorithm Unmanned surface vehicles Path planning Fusion algorithm
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Energy Efficient Clustering and Sink Mobility Protocol Using Hybrid Golden Jackal and Improved Whale Optimization Algorithm for Improving Network Longevity in WSNs
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作者 S B Lenin R Sugumar +2 位作者 J S Adeline Johnsana N Tamilarasan R Nathiya 《China Communications》 2025年第3期16-35,共20页
Reliable Cluster Head(CH)selectionbased routing protocols are necessary for increasing the packet transmission efficiency with optimal path discovery that never introduces degradation over the transmission reliability... Reliable Cluster Head(CH)selectionbased routing protocols are necessary for increasing the packet transmission efficiency with optimal path discovery that never introduces degradation over the transmission reliability.In this paper,Hybrid Golden Jackal,and Improved Whale Optimization Algorithm(HGJIWOA)is proposed as an effective and optimal routing protocol that guarantees efficient routing of data packets in the established between the CHs and the movable sink.This HGJIWOA included the phases of Dynamic Lens-Imaging Learning Strategy and Novel Update Rules for determining the reliable route essential for data packets broadcasting attained through fitness measure estimation-based CH selection.The process of CH selection achieved using Golden Jackal Optimization Algorithm(GJOA)completely depends on the factors of maintainability,consistency,trust,delay,and energy.The adopted GJOA algorithm play a dominant role in determining the optimal path of routing depending on the parameter of reduced delay and minimal distance.It further utilized Improved Whale Optimisation Algorithm(IWOA)for forwarding the data from chosen CHs to the BS via optimized route depending on the parameters of energy and distance.It also included a reliable route maintenance process that aids in deciding the selected route through which data need to be transmitted or re-routed.The simulation outcomes of the proposed HGJIWOA mechanism with different sensor nodes confirmed an improved mean throughput of 18.21%,sustained residual energy of 19.64%with minimized end-to-end delay of 21.82%,better than the competitive CH selection approaches. 展开更多
关键词 Cluster Heads(CHs) Golden Jackal Optimization Algorithm(GJOA) improved Whale Optimization Algorithm(IWOA) unequal clustering
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基于优化的U-net网络掘进工作面煤岩识别方法研究
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作者 栾恒杰 杨玉晴 +4 位作者 刘建康 蒋宇静 刘建荣 马德良 张孙豪 《采矿与岩层控制工程学报》 北大核心 2025年第1期94-108,共15页
为了提高煤岩识别的精准度,采集了内蒙古上海庙矿业有限责任公司榆树井煤矿掘进工作面煤岩原始图像并制作了深度学习数据集,通过FCN全卷积神经网络(FCN网络)、Unet语义分割网络(U-net网络)与加入Canny边缘检测算法改进后的U-net网络等3... 为了提高煤岩识别的精准度,采集了内蒙古上海庙矿业有限责任公司榆树井煤矿掘进工作面煤岩原始图像并制作了深度学习数据集,通过FCN全卷积神经网络(FCN网络)、Unet语义分割网络(U-net网络)与加入Canny边缘检测算法改进后的U-net网络等3种网络模型对数据集进行训练,并对训练结果进行对比分析。分析结果表明:在训练次数达到100次时,3种网络模型准确率分别为89.25%, 93.52%及94.55%,改进U-net网络模型准确率相较改进前提高1.03%;在煤岩识别方面, U-net网络模型比FCN网络模型取得了更高的准确率,在测试环节中也表现出了更好的性能;在预测环节中,对煤岩边缘部分的识别做到了更为精准的处理。该方法可为煤岩识别的精准度的提高提供参考。 展开更多
关键词 煤岩识别 深度学习 u-net网络 CANNY边缘检测算法
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Optimization of jamming formation of USV offboard active decoy clusters based on an improved PSO algorithm 被引量:1
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作者 Zhaodong Wu Yasong Luo Shengliang Hu 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第2期529-540,共12页
Offboard active decoys(OADs)can effectively jam monopulse radars.However,for missiles approaching from a particular direction and distance,the OAD should be placed at a specific location,posing high requirements for t... Offboard active decoys(OADs)can effectively jam monopulse radars.However,for missiles approaching from a particular direction and distance,the OAD should be placed at a specific location,posing high requirements for timing and deployment.To improve the response speed and jamming effect,a cluster of OADs based on an unmanned surface vehicle(USV)is proposed.The formation of the cluster determines the effectiveness of jamming.First,based on the mechanism of OAD jamming,critical conditions are identified,and a method for assessing the jamming effect is proposed.Then,for the optimization of the cluster formation,a mathematical model is built,and a multi-tribe adaptive particle swarm optimization algorithm based on mutation strategy and Metropolis criterion(3M-APSO)is designed.Finally,the formation optimization problem is solved and analyzed using the 3M-APSO algorithm under specific scenarios.The results show that the improved algorithm has a faster convergence rate and superior performance as compared to the standard Adaptive-PSO algorithm.Compared with a single OAD,the optimal formation of USV-OAD cluster effectively fills the blind area and maximizes the use of jamming resources. 展开更多
关键词 Electronic countermeasure Offboard active decoy USV cluster Jamming formation optimization improved PSO algorithm
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基于U-Net与GAN的低照度激光雷达图像缺失区域补全算法
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作者 刘向玲 任勇 王璐 《激光杂志》 北大核心 2025年第1期135-141,共7页
在低照度环境下,激光雷达图像常因光照不足、背景噪声干扰以及信号衰减等因素导致图像质量显著下降,缺失区域呈现复杂多变的形态,包括不同的形状、大小和位置,这些特点具有时变性,使得补全图像缺失区域准确性较低。为此,提出基于U-Net与... 在低照度环境下,激光雷达图像常因光照不足、背景噪声干扰以及信号衰减等因素导致图像质量显著下降,缺失区域呈现复杂多变的形态,包括不同的形状、大小和位置,这些特点具有时变性,使得补全图像缺失区域准确性较低。为此,提出基于U-Net与GAN的低照度激光雷达图像缺失区域补全算法。通过U-Net网络的编码器和解码器,在下采样和上采样之间的跨层连接中加入双注意力机制,引入动态学习率衰减策略优化图像缺失区域分割模型,分割出缺失区域。根据GAN补全图像缺失区域,利用预补全模型展开初步补全,还原图像低维结构信息;通过增强补全模型还原图像缺失区域的高维纹理信息。实验分析表明,所提算法补全图像的峰值信噪比(PSNR)高达34.511 dB,信息保真度(VIF)为0.974,可以获取比较满意的低照度激光雷达图像缺失区域补全效果。 展开更多
关键词 u-net GAN 低照度 激光雷达图像 缺失区域
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A spatiotemporal evolution model of a short-circuit arc to a secondary arc based on the improved charge simulation method
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作者 丛浩熹 王宇轩 +2 位作者 乔力盼 苏文晶 李庆民 《Plasma Science and Technology》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第1期62-73,共12页
The initial shape of the secondary arc considerably influences its subsequent shape.To establish the model for the arcing time of the secondary arc and modify the single-phase reclosing sequence,theoretical and experi... The initial shape of the secondary arc considerably influences its subsequent shape.To establish the model for the arcing time of the secondary arc and modify the single-phase reclosing sequence,theoretical and experimental analysis of the evolution process of the short-circuit arc to the secondary arc is critical.In this study,an improved charge simulation method was used to develop the internal-space electric-field model of the short-circuit arc.The intensity of the electric field was used as an independent variable to describe the initial shape of the secondary arc.A secondary arc evolution model was developed based on this model.Moreover,the accuracy of the model was evaluated by comparison with physical experimental results.When the secondary arc current increased,the arcing time and dispersion increased.There is an overall trend of increasing arc length with increasing arcing time.Nevertheless,there is a reduction in arc length during arc ignition due to short circuits between the arc columns.Furthermore,the arcing time decreased in the range of 0°-90°as the angle between the wind direction and the x-axis increased.This work investigated the method by which short-circuit arcs evolve into secondary arcs.The results can be used to develop the secondary arc evolution model and to provide both a technical and theoretical basis for secondary arc suppression. 展开更多
关键词 short-circuit arc secondary arc STOCHASTICITY improved charge simulation method arc time
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Intramolecular Hydrogen Bond Improved Durability and Kinetics for Zinc‑Organic Batteries
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作者 Tianjiang Sun Jun Pan +5 位作者 Weijia Zhang Xiaodi Jiang Min Cheng Zhengtai Zha Hong Jin Fan Zhanliang Tao 《Nano-Micro Letters》 SCIE EI CSCD 2024年第3期138-148,共11页
Organic compounds have the advantages of green sustainability and high designability,but their high solubility leads to poor durability of zinc-organic batteries.Herein,a high-performance quinone-based polymer(H-PNADB... Organic compounds have the advantages of green sustainability and high designability,but their high solubility leads to poor durability of zinc-organic batteries.Herein,a high-performance quinone-based polymer(H-PNADBQ)material is designed by introducing an intramolecular hydrogen bonding(HB)strategy.The intramolecular HB(C=O⋯N-H)is formed in the reaction of 1,4-benzoquinone and 1,5-naphthalene diamine,which efficiently reduces the H-PNADBQ solubility and enhances its charge transfer in theory.In situ ultraviolet-visible analysis further reveals the insolubility of H-PNADBQ during the electrochemical cycles,enabling high durability at different current densities.Specifically,the H-PNADBQ electrode with high loading(10 mg cm^(-2))performs a long cycling life at 125 mA g^(-1)(>290 cycles).The H-PNADBQ also shows high rate capability(137.1 mAh g^(−1)at 25 A g^(−1))due to significantly improved kinetics inducted by intramolecular HB.This work provides an efficient approach toward insoluble organic electrode materials. 展开更多
关键词 Zn-organic batteries H-PNADBQ polymer Intramolecular hydrogen bond Reduced solubility improvedπ-conjugated level
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基于U-Net和数学形态学的混凝土桥梁病害定量识别方法研究
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作者 黄彩萍 田旺源 李青 《桥梁建设》 北大核心 2025年第1期64-71,共8页
为使桥梁病害检测更加高效、客观和智能,提出一种自动识别并定量计算混凝土病害尺寸的方法。该方法采用视觉几何组网络(Visual Geometry Group Network,VGG)作为U形网络(U-Net)的主干网络,对混凝土病害(剥落、裂缝和露筋)图像进行语义分... 为使桥梁病害检测更加高效、客观和智能,提出一种自动识别并定量计算混凝土病害尺寸的方法。该方法采用视觉几何组网络(Visual Geometry Group Network,VGG)作为U形网络(U-Net)的主干网络,对混凝土病害(剥落、裂缝和露筋)图像进行语义分割,采用数学形态学算法对图像中的病害区域进行优化。通过MATLAB软件计算得到优化后的分割图像中病害区域像素点的数量,并利用参照物标定出图像中单个像素点的尺寸,计算得到混凝土病害的面积(或长度)。采用该方法对河南省许昌市17座现役钢筋混凝土桥梁病害图像进行语义分割实验。结果表明:U-Net能以较高的精度对复杂背景下混凝土桥梁多类病害进行像素级的分类,类别平均像素准确率为90.53%,平均交并比为80.54%。使用数学形态学对语义分割图像进行优化后,计算精度明显提高,优化后的误差绝对值为0.08%~0.21%。 展开更多
关键词 混凝土桥梁 u-net 数学形态学 语义分割 定量计算 病害识别
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UMTransNet:结合U-Net和多尺度感知Transformer的图像拼接定位方法
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作者 张维 何月顺 +3 位作者 谢浩浩 杨安博 杨超文 吕熊 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期33-39,共7页
当前基于深度学习的图像拼接定位方法大多只关注深层次特征,且感受野有限,忽略了浅层次特征,影响图像拼接定位的准确性。针对上述问题,文中提出一种结合改进U-Net和多尺度多视角Transformer的图像拼接定位网络UMTransNet。改进U-Net模... 当前基于深度学习的图像拼接定位方法大多只关注深层次特征,且感受野有限,忽略了浅层次特征,影响图像拼接定位的准确性。针对上述问题,文中提出一种结合改进U-Net和多尺度多视角Transformer的图像拼接定位网络UMTransNet。改进U-Net模型的编码器,将编码器中的最大池化层替换成卷积层,防止浅层次特征的流失;将多尺度多视角Transformer嵌入到U-Net的跳跃连接中,Transformer的输出特征与U-Net的上采样特征进行有效融合,实现深层次特征与浅层次特征的平衡,从而提高图像拼接定位的准确性。通过可视化检测结果图显示,所提方法在定位拼接篡改区域方面表现得更加出色。 展开更多
关键词 数字图像取证 图像拼接定位 u-net 多尺度感知 自注意力机制 交叉注意力机制
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基于U-Net的动态结构响应重构
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作者 凡逸飞 贾亮 +1 位作者 胡金龙 崔高伟 《强度与环境》 2025年第1期26-35,共10页
在实际工程中,准确且全面地监测结构动态响应是保障装备正常运行的关键环节。然而,由于实际应用中传感器数量有限,获取完整的动态响应信息面临诸多挑战。针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习的实时动态响应重构方法,通过测量点的... 在实际工程中,准确且全面地监测结构动态响应是保障装备正常运行的关键环节。然而,由于实际应用中传感器数量有限,获取完整的动态响应信息面临诸多挑战。针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习的实时动态响应重构方法,通过测量点的响应推断结构其他位置的响应。所构建的深度学习网络以多通道传感器数据为输入,输出未知点的动态响应,并基于U-Net架构进行了改进设计:整合了优化的RevIN层、自注意力机制和跳跃连接,以提升序列到序列预测性能。通过翼型金属板模型的有限元仿真与试验验证,结果表明该方法在动态响应重构中展现出优异的预测能力,同时具备良好的可扩展性和抗噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 结构响应重构 u-net 深度学习
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Image encryption algorithm based on multiple chaotic systems and improved Joseph block scrambling
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作者 Dingkang Mou Yumin Dong 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第10期248-257,共10页
With the rapid development of digital information technology,images are increasingly used in various fields.To ensure the security of image data,prevent unauthorized tampering and leakage,maintain personal privacy,and... With the rapid development of digital information technology,images are increasingly used in various fields.To ensure the security of image data,prevent unauthorized tampering and leakage,maintain personal privacy,and protect intellectual property rights,this study proposes an innovative color image encryption algorithm.Initially,the Mersenne Twister algorithm is utilized to generate high-quality pseudo-random numbers,establishing a robust basis for subsequent operations.Subsequently,two distinct chaotic systems,the autonomous non-Hamiltonian chaotic system and the tentlogistic-cosine chaotic mapping,are employed to produce chaotic random sequences.These chaotic sequences are used to control the encoding and decoding process of the DNA,effectively scrambling the image pixels.Furthermore,the complexity of the encryption process is enhanced through improved Joseph block scrambling.Thorough experimental verification,research,and analysis,the average value of the information entropy test data reaches as high as 7.999.Additionally,the average value of the number of pixels change rate(NPCR)test data is 99.6101%,which closely approaches the ideal value of 99.6094%.This algorithm not only guarantees image quality but also substantially raises the difficulty of decryption. 展开更多
关键词 mersenne twister algorithm DNA coding confusion pixel XOR operation improved Joseph block scrambling
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基于对偶贝叶斯U-Net的波阻抗不确定性反演方法研究
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作者 王梓旭 王守东 +1 位作者 周晨 程万里 《石油物探》 北大核心 2025年第1期138-150,共13页
传统的深度神经网络通常只能实现确定性的预测,无法对反演结果进行不确定性分析,即无法对反演结果的可靠性进行评价。为实现标签数据不足条件下精确的波阻抗反演和对反演结果的不确定性分析,提出了一种基于对偶贝叶斯U-Net的波阻抗不确... 传统的深度神经网络通常只能实现确定性的预测,无法对反演结果进行不确定性分析,即无法对反演结果的可靠性进行评价。为实现标签数据不足条件下精确的波阻抗反演和对反演结果的不确定性分析,提出了一种基于对偶贝叶斯U-Net的波阻抗不确定性反演方法。首先,开展基于对偶贝叶斯U-Net、前沿深度学习反演方法和传统不确定性反演方法的模拟数据实验,对比分析3种方法的反演精度。然后,将对偶贝叶斯U-Net和传统不确定性反演方法的反演可靠性和对于含噪数据反演的鲁棒性进行对比分析。最后,将对偶贝叶斯U-Net应用于实际地震资料波阻抗反演中。模拟数据实验结果表明,该方法的对偶贝叶斯U-Net在少量标签数据条件下具有较高反演精度并对含噪数据反演有较强鲁棒性。此外,不确定性分析表明,该方法的反演结果可靠性强。实际数据测试结果表明,对偶贝叶斯U-Net能在实际工区数据反演中获得合理并可靠的反演结果。 展开更多
关键词 波阻抗反演 不确定性反演 深度神经网络 少量标签数据 对偶贝叶斯u-net
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基于U-Net和频谱的信号检测方法
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作者 康智 易嘉骅 徐龙飞 《电子信息对抗技术》 2025年第1期16-23,共8页
全卷积网络在图像语义分割领域取得了巨大成功。受其启发,提出了一种基于U-Net网络和信号频谱的新信号检测方法。详细介绍了算法原理和U-Net网络的训练方法,并完成了仿真试验。结果表明,基于U-Net网络的模型可以有效地实现信号检测。
关键词 信号处理 信号检测 人工智能 深度学习 u-net
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基于优化U-Net神经网络模型在医学图像分割的应用
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作者 张筱旭 邵英龙 +1 位作者 严孟慧 王健庆 《现代信息科技》 2025年第4期47-52,共6页
医学图像是临床诊断的重要参考,如何快速且准确地分割出医学图像中的病灶区域,受到了人们的广泛关注。当前,利用深度学习进行图像处理已成为主流,医学图像分割因其独特的应用场景,成为深度学习在图像处理领域应用的成功范例。U-Net网络... 医学图像是临床诊断的重要参考,如何快速且准确地分割出医学图像中的病灶区域,受到了人们的广泛关注。当前,利用深度学习进行图像处理已成为主流,医学图像分割因其独特的应用场景,成为深度学习在图像处理领域应用的成功范例。U-Net网络凭借其特有的U型结构,在医学图像分割领域取得了不错的性能,但该网络仍存在精度不够高等问题。文章对基于优化U-Net模型的医学图像自动分割方法展开研究,将CBAM(Convolutional Block Attention Module)和SE(Squeeze-and-Excitation)模块与U-Net网络结构相结合,实现了对人体器官的高度准确分割。在眼球数据集上的实验结果表明,优化后的U-Net网络相较于单纯的U-Net网络,准确率更高(0.905)。该研究具有重要的临床应用前景,能够对人体器官、病变区域等目标进行有效分割,为医疗实践带来积极影响。 展开更多
关键词 u-net神经网络 图像分割 医学图像 注意力机制
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改进U-net模型在水工混凝土结构隐患检测中的应用
15
作者 曹宇 《水利科技与经济》 2025年第2期154-157,共4页
定期开展水工混凝土结构检测是保障水工构筑物运行安全的重要手段。研究提出一个改进的U-net模型,用于水工混凝土结构检测。该模型结合空洞空间金字塔池化(ASPP)和卷积块注意力模块(CBAM),以增强模型对于复杂水工结构图像中细微特征的... 定期开展水工混凝土结构检测是保障水工构筑物运行安全的重要手段。研究提出一个改进的U-net模型,用于水工混凝土结构检测。该模型结合空洞空间金字塔池化(ASPP)和卷积块注意力模块(CBAM),以增强模型对于复杂水工结构图像中细微特征的捕捉能力。结果表明,相比传统U-net模型,本模型在水工混凝土结构隐患检测中表现出更高的精度。研究结果可为混凝土结构安全检测领域提供有效的技术手段,有助于提前发现并处理潜在的安全隐患。 展开更多
关键词 结构隐患检测 深度学习 u-net模型 ASPP CBAM
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基于改进U-Net模型的复杂建筑物轮廓自动提取研究
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作者 王瑞亭 喜文飞 +3 位作者 白世晗 钱堂慧 丁子天 郭峻杞 《城市勘测》 2025年第1期8-13,共6页
复杂建筑物轮廓信息对城市变化监测、城市规划及三维建模有着重要意义。针对现有深度学习模型在复杂建筑物轮廓提取中存在的边缘信息提取不完整的问题,本文通过改进U-Net网络,提出一种基于注意力机制的ATT-Unet模型。该模型通过注意力... 复杂建筑物轮廓信息对城市变化监测、城市规划及三维建模有着重要意义。针对现有深度学习模型在复杂建筑物轮廓提取中存在的边缘信息提取不完整的问题,本文通过改进U-Net网络,提出一种基于注意力机制的ATT-Unet模型。该模型通过注意力机制动态调整特征权重,细化边缘特征,增强模型特征提取能力。实验结果表明:引入注意力机制提升了模型对复杂建筑物边缘的识别精度,相较于传统U-Net模型,ATT-Unet精确率提高15.2%,召回率提高20.1%,F1分数提高17.7%,交并比提高26.6%。该模型能够准确提取复杂建筑物的完整轮廓,可以用于监测城市建设动态变化,辅助制定科学的城市规划方案。 展开更多
关键词 u-net模型 注意力机制 建筑物提取 深度学习 高分辨率遥感影像
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Modified Improved Boussinesq方程的扩展椭圆函数展开解 被引量:8
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作者 肖亚峰 张鸿庆 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2004年第1期109-112,共4页
将扩展的椭圆函数展开法应用到ModifiedImprovedBoussinesq方程,得到了新的解析周期解,包含冲击波解、孤波解和双曲函数解.
关键词 JACOBI椭圆函数展开法 吴消元法 精确解 MODIFIED improved BOUSSINESQ方程 非线性波方程 孤波解 冲击波解
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基于改进U-net的少样本煤岩界面图像分割方法 被引量:3
18
作者 卢才武 宋义良 +3 位作者 江松 章赛 王懋 纪凡 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第1期149-157,共9页
煤岩图像语义分割技术是煤岩界面识别的重要研究方向,现有的语义分割模型通常依赖于大样本数据集进行训练,然而目前已标注的煤岩图像数据样本难以获取,并且缺乏公开数据集。针对以上问题,提出了一种基于改进U-net模型的样本煤岩界面图... 煤岩图像语义分割技术是煤岩界面识别的重要研究方向,现有的语义分割模型通常依赖于大样本数据集进行训练,然而目前已标注的煤岩图像数据样本难以获取,并且缺乏公开数据集。针对以上问题,提出了一种基于改进U-net模型的样本煤岩界面图像分割模型。将裁剪后具有更强特征提取能力且结构上更为简单的VGG16替换U-net的原始骨干特征提取网络,提升对图像信息的特征提取能力并获得更快的训练速度,在U-net网络的跳跃连接和解码器上采样部分引入注意力机制模块,对提取的特征层进行处理,提升模型对煤岩界面图像关键特征的提取能力,提高分割精度。使用迁移学习方法对改进的模型进行预训练,提高模型泛化能力同时避免过拟合,使模型更适用于小样本数据集训练。通过使用自制的煤岩界面数据集对所改进的网络模型性能进行验证,并将该模型与经典Unet、DeepLabv3+、PspNet、HrNet网络模型进行了对比。试验结果表明:在同样使用由125幅煤岩界面图片构建的小样本数据集进行训练的情况下,所提改进模型相较于经典U-net模型在分割精确度和检测效率方面都有显著提升,模型精确度提高了1.84%,平均交并比提高了5.34%,类别平均像素准确率提高了0.48%,检测速度增幅为5.3%。同时,与其他网络模型相比,所提改进模型在小样本煤岩界面图像的语义分割中优势显著,表明所提改进思路的有效性。 展开更多
关键词 煤岩识别 语义分割 少样本学习 u-net 深度学习 机器视觉技术
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基于改进Faster R-CNN与U-Net算法的桥梁病害识别与量化方法 被引量:1
19
作者 乔朋 梁志强 +3 位作者 段长江 马晨 王思龙 狄谨 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期627-638,共12页
为实现桥梁病害检测的自动化,对基于图像处理技术的混凝土桥梁表观病害的智能识别和尺寸确定方法展开研究.提出基于改进Faster R-CNN算法的病害识别方法,利用K均值聚类和遗传算法对区域候选网络锚框进行优化设计;以裂缝预测区域为基础,... 为实现桥梁病害检测的自动化,对基于图像处理技术的混凝土桥梁表观病害的智能识别和尺寸确定方法展开研究.提出基于改进Faster R-CNN算法的病害识别方法,利用K均值聚类和遗传算法对区域候选网络锚框进行优化设计;以裂缝预测区域为基础,提出ResNet34结合U-Net的裂缝形态提取方法,并结合裂缝形态学研究了裂缝像素宽度和长度的确定方法.结果表明:锚框优化设计可改进Faster R-CNN算法的表观病害识别效果,5类常见病害的预测准确率、召回率、平均精确率分别由68.40%、69.87%、74.64%提升到85.40%、83.59%、83.72%;利用病害预测框,结合改进U-Net算法的裂缝像素尺寸计算,可实现裂缝病害尺寸的自动测量;基于改进Faster R-CNN和改进U-Net的方法可实现混凝土桥梁常见病害的智能识别和尺寸量化,从而提高桥梁病害检测效率并促进桥梁技术状况评定的智能化. 展开更多
关键词 桥梁工程 表观病害识别 裂缝尺寸确定 改进Faster R-CNN 改进u-net
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应用自适应注意力机制U-net的地震数据高分辨处理 被引量:2
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作者 赵明 赵岩 +2 位作者 沈东皞 王建强 代显才 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期675-683,共9页
随着油气勘探开发的不断深入,薄储层与岩性油气藏逐渐成为重要的勘探目标,这也对地震资料的分辨率提出了更高的要求。文中提出了一种基于自适应注意力机制的U-net地震数据高分辨处理方法。该方法首先利用U-net结构学习地震数据的特征表... 随着油气勘探开发的不断深入,薄储层与岩性油气藏逐渐成为重要的勘探目标,这也对地震资料的分辨率提出了更高的要求。文中提出了一种基于自适应注意力机制的U-net地震数据高分辨处理方法。该方法首先利用U-net结构学习地震数据的特征表示,通过下采样过程的编码器提取地震数据的抽象特征,然后通过上采样的解码器进行特征重建和细化。在上采样的过程中引入了注意力机制,用于自适应地调整网络对不同地震特征的关注程度,网络能够更加有效地捕捉到地震数据更多的细节和特征。Marmousi模型合成地震记录和实际数据实验结果表明,新网络比原U-net误差更小、更稳定,可有效提高预测精度,实现对地震数据的高分辨率处理。 展开更多
关键词 地震数据处理 高分辨率 u-net 注意力机制 自适应
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