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基于机器视觉的隧道裂缝检测方法研究
被引量：
4
1
作者
张振海
季坤
党建武
《重庆大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期83-91,共9页
裂缝检测是结构安全性评估的重要途径,基于阈值分割的传统裂缝检测方法在光照不均匀、背景噪声污染严重的隧道环境下具有分割精度低,难以提取完整裂缝的缺点。针对该问题,提出一种基于机器视觉的隧道裂缝检测方法。首先,对采集到的隧道...
裂缝检测是结构安全性评估的重要途径,基于阈值分割的传统裂缝检测方法在光照不均匀、背景噪声污染严重的隧道环境下具有分割精度低,难以提取完整裂缝的缺点。针对该问题,提出一种基于机器视觉的隧道裂缝检测方法。首先,对采集到的隧道图像进行频域滤波与空域差分,以增强图像纹理特征;将经上述步骤分割后的图像通过设置面积参数Tv、饱和度参数Ts与特殊参数T′v、T′s提取背景噪声并删除,避免误检现象发生,使算法能够检测出完整的隧道裂缝图像;最后,结合本文应用场景的无突变性与发展规律性,设计轻量化裂缝连接算法连接上述步骤中断裂的裂缝,避免漏检现象的发生。实验结果表明,所提方法能在复杂隧道环境中有效提取完整裂缝,使隧道裂缝图像识别的精确率达到94%,召回率98%,尺寸精度92%,检测精度能够满足实际工程需求。
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关键词
隧道裂缝
机器视觉
成分分析
图像分割
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职称材料
基于改进DCGAN的钢轨表面缺陷图像扩充方法
被引量：
2
2
作者
闵永智
李嘉峰
王果
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期123-130,共8页
钢轨表面缺陷样本稀缺使得深度学习检测法在实际场景中表现不佳,针对传统数据增强方法得到的图像类型单一、多样性较低的问题,将注意力机制融入深度卷积生成对抗网络(DCGAN),提出一种Attention-DCGAN用于轨面缺陷图像扩充。具体地,将自...
钢轨表面缺陷样本稀缺使得深度学习检测法在实际场景中表现不佳,针对传统数据增强方法得到的图像类型单一、多样性较低的问题,将注意力机制融入深度卷积生成对抗网络(DCGAN),提出一种Attention-DCGAN用于轨面缺陷图像扩充。具体地,将自我注意力和通道注意力机制融入DCGAN的生成器和判别器,自我注意力可提高图像对全局信息的利用,通道注意力增强了图像中的通道依赖关系。使用Attention-DCGAN在自制轨面缺陷数据集和Type-I RSDDs数据集上进行实验,相比DCGAN,Attention-DCGAN在自制数据集上将IS(inception score)从1.74±0.02增加到1.77±0.04,FID(Fréchet inception distance)从137.75降低到130.64;在Type-I RSDDs上将IS从1.48±0.05增加到1.54±0.02,FID从153.96降低了142.85。结果表明Attention-DCGAN在两种数据集上均提高了生成图像的质量,可用于轨面缺陷图像的扩充,有助于提高有监督深度学习检测法在钢轨检测上的应用。
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关键词
钢轨表面缺陷
数据增强
深度卷积生成对抗网络
自我注意力
通道注意力
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职称材料
细粒度标记的结点自适应方面情感三元组抽取
3
作者
赵园春
韩虎
徐学锋
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第13期208-216,共9页
情感分析在自然语言处理领域扮演着重要的角色,作为情感分析的子任务,方面情感三元组抽取能够从评论中抽取用户对产品或服务的意见,从而在商家做决策时提供关键性数据支撑,因此具有较大的研究价值。然而现有的方面情感三元组抽取方法存...
情感分析在自然语言处理领域扮演着重要的角色,作为情感分析的子任务,方面情感三元组抽取能够从评论中抽取用户对产品或服务的意见,从而在商家做决策时提供关键性数据支撑,因此具有较大的研究价值。然而现有的方面情感三元组抽取方法存在词对边界考虑不足、词对标记冗余和语言学特征利用有限的问题。为了解决这些问题,提出了一种基于细粒度标记的结点自适应方面情感三元组抽取算法。设计细粒度词对标记方案,项的首尾边界使用相异的标记,去除项中冗余的词间标记。在两个通道上使用结点自适应网络分别对句法依赖信息与句法类型信息进行挖掘,同时使用卷积注意力捕捉评论文本的全局与局部语义依赖关系,从而增强模型对语言学特征的提取。最后,使用推理层获取词间关系,使用解码层获取方面-意见-情感三元组。实验结果表明,该模型不仅解决了现有标记方案存在的问题,还能高效挖掘语言学特征,在4个公开数据集上其综合评级指标值取得了较优的结果。
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关键词
方面情感三元组抽取
细粒度词对标记
结点自适应网络
句法依赖树
卷积注意力
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职称材料
NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法
被引量：
19
4
作者
李娇
杨艳春
+1 位作者
党建武
王阳萍
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期145-152,共8页
为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉...
为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉斯能量和进行加权映射,构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于局部区域改进拉普拉斯能量和的引导滤波加权融合规则;针对高频子带系数,结合人眼视觉特性,通过计算显著信息、局部区域平均梯度、边缘信息和局部区域改进拉普拉斯能量和来构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于人眼视觉特征的引导滤波加权融合规则;最后,进行NSST逆变换,获得融合图像. 4组多聚焦源图像的仿真实验结果表明,无论是从主观评价还是客观评价上,与其余4种融合算法相比,本文算法均较好地保留多聚焦源图像的边缘轮廓、细节和纹理等信息,也无细节信息缺失,提高融合图像的对比度和清晰度.
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关键词
多聚焦图像融合
非下采样剪切波变换
人眼视觉特征
引导滤波
空间一致性
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职称材料
自适应空间信息MRF的FCM遥感图像聚类
被引量：
3
5
作者
金秋含
王阳萍
杨景玉
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第8期2301-2305,共5页
针对传统的模糊C均值聚类算法在图像聚类时存在的不足,提出一种基于自适应空间信息MRF的FCM遥感图像聚类算法。利用空间引力模型和空间结构特征,构造一个自适应空间信息的马尔可夫随机场,将其引入到FCM模型中,使其能够自动平衡对噪声的...
针对传统的模糊C均值聚类算法在图像聚类时存在的不足,提出一种基于自适应空间信息MRF的FCM遥感图像聚类算法。利用空间引力模型和空间结构特征,构造一个自适应空间信息的马尔可夫随机场,将其引入到FCM模型中,使其能够自动平衡对噪声的不敏感并保留图像边缘细节的有效性,提高图像的聚类精度。为验证所提算法的有效性,利用不同的遥感图像进行实验,并与传统的聚类算法对比,实验结果表明,所提算法表现出更好的聚类效果。
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关键词
马尔可夫随机场
模糊C均值
遥感图像聚类
空间引力
空间结构特征
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职称材料
基于改进的多模态神经网络图像描述方法
被引量：
3
6
作者
李柯徵
王海涌
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第9期153-159,共7页
图像描述是一项融合了自然语言处理和计算机视觉的综合任务,现有方法不仅存在描述性能不佳、缺失语义信息等问题,还存在模型结构与图像特征之间语义信息关联性不足的问题。针对这些问题,提出一种使用门控循环单元和卷积注意力模块进行...
图像描述是一项融合了自然语言处理和计算机视觉的综合任务,现有方法不仅存在描述性能不佳、缺失语义信息等问题,还存在模型结构与图像特征之间语义信息关联性不足的问题。针对这些问题,提出一种使用门控循环单元和卷积注意力模块进行优化的基于多模态神经网络的图像描述方法。为了验证方法的有效性,在MSCOCO2014数据集上进行实验对比,结果表明,改进方法在各项评价标准下的性能均优于原方法和其他经典算法,并且能够更好地处理图像里的关键信息和生成更加准确的图像描述句子。
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关键词
图像描述
多模态
门控循环单元
注意力机制
神经网络
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职称材料
频谱池化与混洗注意力增强的铁路异物轻量检测
被引量：
1
7
作者
陈永
王镇
张娇娇
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1294-1304,共11页
针对红外弱光环境下铁路异物侵限检测时存在检测精度低、难以实现轻量化实时检测等问题,提出一种注意力增强的轻量化铁路异物检测方法.首先,采用深度可分离卷积改进Darknet53特征提取网络,轻量化提取红外弱光场景下的铁路异物特征;其次...
针对红外弱光环境下铁路异物侵限检测时存在检测精度低、难以实现轻量化实时检测等问题,提出一种注意力增强的轻量化铁路异物检测方法.首先,采用深度可分离卷积改进Darknet53特征提取网络,轻量化提取红外弱光场景下的铁路异物特征;其次,利用语义引导的红外频谱池化进行特征增强,提升红外图像下采样的特征质量;然后,提出混洗注意力机制(shuffled-convolutional block attention module,shuffled-CBAM),实现对关键红外目标的特征提取与融合,提高网络对红外目标检测的精度;最后,采用无锚框轻量化网络完成铁路异物侵限检测输出,克服锚框检测非极大值抑制操作实时性差的缺点,减小计算量的同时提高检测效率.实验结果表明:所提轻量化模型具有较高检测精度,同较改进前模型尺寸减小179.01 MB,检测速率提升至39帧/s,为YOLOv4方法的3.9倍;相较于对比检测方法,本文所提方法能够快速精确地检测出红外铁路异物.
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关键词
异物检测
红外弱光
混洗注意力
轻量化检测
高速铁路
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职称材料
基于光流法检测来车的轨旁作业安全防护策略
被引量：
2
8
作者
周瑞鸿
林俊亭
《铁道标准设计》
北大核心
2019年第1期153-158,共6页
鉴于列车接近时预警缺失会使现场作业人员面临安全风险,并且现存的人工三点防护方法、基于雷达的车辆接近预警方法及其他方法并不完善,同时为实现对现场列车的准确检测,现提出一种基于光流法检测来车的轨旁作业人员安全防护策略。该策...
鉴于列车接近时预警缺失会使现场作业人员面临安全风险,并且现存的人工三点防护方法、基于雷达的车辆接近预警方法及其他方法并不完善,同时为实现对现场列车的准确检测,现提出一种基于光流法检测来车的轨旁作业人员安全防护策略。该策略利用光流法的视频检测方法检测铁路现场防护区段车辆的运动情况。算法采用两级判别结构,首先利用光流法捕捉视频中的运动物体,其次根据不同运动物体在视频中同一位置的不同面积占比,辨别视频中的运动物体是否为钢轨上行驶的列车。由铁路现场拍摄的视频实验可得,在现场视线较清晰的条件下,该防护策略能够准确检测到铁路防护区段行驶的列车,可为轨旁作业人员的安全提供技术保障。
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关键词
铁路防护
光流检测
光流场
视频处理
图像处理
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职称材料
题名
基于机器视觉的隧道裂缝检测方法研究
被引量：
4
1
作者
张振海
季坤
党建武
机构
兰州交通大学
自动化与电气
工程
学院
兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《重庆大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第12期83-91,共9页
基金
甘肃省自然科学基金(18JR3RA124)。
文摘
裂缝检测是结构安全性评估的重要途径,基于阈值分割的传统裂缝检测方法在光照不均匀、背景噪声污染严重的隧道环境下具有分割精度低,难以提取完整裂缝的缺点。针对该问题,提出一种基于机器视觉的隧道裂缝检测方法。首先,对采集到的隧道图像进行频域滤波与空域差分,以增强图像纹理特征;将经上述步骤分割后的图像通过设置面积参数Tv、饱和度参数Ts与特殊参数T′v、T′s提取背景噪声并删除,避免误检现象发生,使算法能够检测出完整的隧道裂缝图像;最后,结合本文应用场景的无突变性与发展规律性,设计轻量化裂缝连接算法连接上述步骤中断裂的裂缝,避免漏检现象的发生。实验结果表明,所提方法能在复杂隧道环境中有效提取完整裂缝,使隧道裂缝图像识别的精确率达到94%,召回率98%,尺寸精度92%,检测精度能够满足实际工程需求。
关键词
隧道裂缝
机器视觉
成分分析
图像分割
Keywords
tunnel crack
machine vision
component analysis
image segmentation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进DCGAN的钢轨表面缺陷图像扩充方法
被引量：
2
2
作者
闵永智
李嘉峰
王果
机构
兰州交通大学
自动化与电气
工程
学院
兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期123-130,共8页
基金
国家自然科学基金(62066024)。
文摘
钢轨表面缺陷样本稀缺使得深度学习检测法在实际场景中表现不佳,针对传统数据增强方法得到的图像类型单一、多样性较低的问题,将注意力机制融入深度卷积生成对抗网络(DCGAN),提出一种Attention-DCGAN用于轨面缺陷图像扩充。具体地,将自我注意力和通道注意力机制融入DCGAN的生成器和判别器,自我注意力可提高图像对全局信息的利用,通道注意力增强了图像中的通道依赖关系。使用Attention-DCGAN在自制轨面缺陷数据集和Type-I RSDDs数据集上进行实验,相比DCGAN,Attention-DCGAN在自制数据集上将IS(inception score)从1.74±0.02增加到1.77±0.04,FID(Fréchet inception distance)从137.75降低到130.64;在Type-I RSDDs上将IS从1.48±0.05增加到1.54±0.02,FID从153.96降低了142.85。结果表明Attention-DCGAN在两种数据集上均提高了生成图像的质量,可用于轨面缺陷图像的扩充,有助于提高有监督深度学习检测法在钢轨检测上的应用。
关键词
钢轨表面缺陷
数据增强
深度卷积生成对抗网络
自我注意力
通道注意力
Keywords
rail surface defects
data enhancement
DCGAN
self-attention
channel attention
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U216.3 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
细粒度标记的结点自适应方面情感三元组抽取
3
作者
赵园春
韩虎
徐学锋
机构
兰州交通大学
电子与信息
工程
学院
兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第13期208-216,共9页
基金
国家自然科学基金(62166024)。
文摘
情感分析在自然语言处理领域扮演着重要的角色,作为情感分析的子任务,方面情感三元组抽取能够从评论中抽取用户对产品或服务的意见,从而在商家做决策时提供关键性数据支撑,因此具有较大的研究价值。然而现有的方面情感三元组抽取方法存在词对边界考虑不足、词对标记冗余和语言学特征利用有限的问题。为了解决这些问题,提出了一种基于细粒度标记的结点自适应方面情感三元组抽取算法。设计细粒度词对标记方案,项的首尾边界使用相异的标记,去除项中冗余的词间标记。在两个通道上使用结点自适应网络分别对句法依赖信息与句法类型信息进行挖掘,同时使用卷积注意力捕捉评论文本的全局与局部语义依赖关系,从而增强模型对语言学特征的提取。最后,使用推理层获取词间关系,使用解码层获取方面-意见-情感三元组。实验结果表明,该模型不仅解决了现有标记方案存在的问题,还能高效挖掘语言学特征,在4个公开数据集上其综合评级指标值取得了较优的结果。
关键词
方面情感三元组抽取
细粒度词对标记
结点自适应网络
句法依赖树
卷积注意力
Keywords
aspect sentiment triple extraction
fine-grained word pair labeling
node adaptive network
syntactic dependency tree
convolutional attention
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法
被引量：
19
4
作者
李娇
杨艳春
党建武
王阳萍
机构
兰州交通大学
电子与信息
工程
学院
兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期145-152,共8页
基金
长江学者和创新团队发展计划(IRT_16R36)
国家自然科学基金(61562057
+2 种基金
61162016
61462059)
兰州交通大学青年科学基金(2014006)
文摘
为进一步提高融合图像的对比度和清晰度,提出一种非下采样剪切波变换(简称NSST变换)与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法.首先,利用NSST变换对多聚焦源图像进行多尺度、多方向分解;然后针对低频子带系数,通过计算局部区域改进拉普拉斯能量和进行加权映射,构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于局部区域改进拉普拉斯能量和的引导滤波加权融合规则;针对高频子带系数,结合人眼视觉特性,通过计算显著信息、局部区域平均梯度、边缘信息和局部区域改进拉普拉斯能量和来构建初始融合权重,利用引导滤波修正初始融合权重,提出一种基于人眼视觉特征的引导滤波加权融合规则;最后,进行NSST逆变换,获得融合图像. 4组多聚焦源图像的仿真实验结果表明,无论是从主观评价还是客观评价上,与其余4种融合算法相比,本文算法均较好地保留多聚焦源图像的边缘轮廓、细节和纹理等信息,也无细节信息缺失,提高融合图像的对比度和清晰度.
关键词
多聚焦图像融合
非下采样剪切波变换
人眼视觉特征
引导滤波
空间一致性
Keywords
multi-focus image fusion
non-subsampled shearlet transform
human visual characteristics
guided filter
spatial consistency
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
自适应空间信息MRF的FCM遥感图像聚类
被引量：
3
5
作者
金秋含
王阳萍
杨景玉
机构
兰州交通大学
电子与信息
工程
学院
兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第8期2301-2305,共5页
基金
国家自然科学基金项目(41761082)
文摘
针对传统的模糊C均值聚类算法在图像聚类时存在的不足,提出一种基于自适应空间信息MRF的FCM遥感图像聚类算法。利用空间引力模型和空间结构特征,构造一个自适应空间信息的马尔可夫随机场,将其引入到FCM模型中,使其能够自动平衡对噪声的不敏感并保留图像边缘细节的有效性,提高图像的聚类精度。为验证所提算法的有效性,利用不同的遥感图像进行实验,并与传统的聚类算法对比,实验结果表明,所提算法表现出更好的聚类效果。
关键词
马尔可夫随机场
模糊C均值
遥感图像聚类
空间引力
空间结构特征
Keywords
MRF
FCM
remote sensing image clustering
space gravity
spatial structure features
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进的多模态神经网络图像描述方法
被引量：
3
6
作者
李柯徵
王海涌
机构
兰州交通大学
电子与信息
工程
学院
兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第9期153-159,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51868042)
兰州交通大学“百名青年优秀人才培养计划”基金项目(2018103)。
文摘
图像描述是一项融合了自然语言处理和计算机视觉的综合任务,现有方法不仅存在描述性能不佳、缺失语义信息等问题,还存在模型结构与图像特征之间语义信息关联性不足的问题。针对这些问题,提出一种使用门控循环单元和卷积注意力模块进行优化的基于多模态神经网络的图像描述方法。为了验证方法的有效性,在MSCOCO2014数据集上进行实验对比,结果表明,改进方法在各项评价标准下的性能均优于原方法和其他经典算法,并且能够更好地处理图像里的关键信息和生成更加准确的图像描述句子。
关键词
图像描述
多模态
门控循环单元
注意力机制
神经网络
Keywords
Image captioning
Multimodal
Gated recurrent unit
Attention mechanism
Neural network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
频谱池化与混洗注意力增强的铁路异物轻量检测
被引量：
1
7
作者
陈永
王镇
张娇娇
机构
兰州交通大学
电子信息与
工程
学院
兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期1294-1304,共11页
基金
国家自然科学基金项目(62462043,61963023)。
文摘
针对红外弱光环境下铁路异物侵限检测时存在检测精度低、难以实现轻量化实时检测等问题,提出一种注意力增强的轻量化铁路异物检测方法.首先,采用深度可分离卷积改进Darknet53特征提取网络,轻量化提取红外弱光场景下的铁路异物特征;其次,利用语义引导的红外频谱池化进行特征增强,提升红外图像下采样的特征质量;然后,提出混洗注意力机制(shuffled-convolutional block attention module,shuffled-CBAM),实现对关键红外目标的特征提取与融合,提高网络对红外目标检测的精度;最后,采用无锚框轻量化网络完成铁路异物侵限检测输出,克服锚框检测非极大值抑制操作实时性差的缺点,减小计算量的同时提高检测效率.实验结果表明:所提轻量化模型具有较高检测精度,同较改进前模型尺寸减小179.01 MB,检测速率提升至39帧/s,为YOLOv4方法的3.9倍;相较于对比检测方法,本文所提方法能够快速精确地检测出红外铁路异物.
关键词
异物检测
红外弱光
混洗注意力
轻量化检测
高速铁路
Keywords
objection intrusion detection
infrared low-light scene
shuffled-CBAM
lightweight detection
high-speed railway
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于光流法检测来车的轨旁作业安全防护策略
被引量：
2
8
作者
周瑞鸿
林俊亭
机构
兰州交通大学
自动化学院
兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心
出处
《铁道标准设计》
北大核心
2019年第1期153-158,共6页
基金
国家自然科学基金(61763023)
长江学者和创新团队发展计划(IRT_16R36)
文摘
鉴于列车接近时预警缺失会使现场作业人员面临安全风险,并且现存的人工三点防护方法、基于雷达的车辆接近预警方法及其他方法并不完善,同时为实现对现场列车的准确检测,现提出一种基于光流法检测来车的轨旁作业人员安全防护策略。该策略利用光流法的视频检测方法检测铁路现场防护区段车辆的运动情况。算法采用两级判别结构,首先利用光流法捕捉视频中的运动物体,其次根据不同运动物体在视频中同一位置的不同面积占比,辨别视频中的运动物体是否为钢轨上行驶的列车。由铁路现场拍摄的视频实验可得,在现场视线较清晰的条件下,该防护策略能够准确检测到铁路防护区段行驶的列车,可为轨旁作业人员的安全提供技术保障。
关键词
铁路防护
光流检测
光流场
视频处理
图像处理
Keywords
Railway safety protection
Optical flow detection
Optical flow field
Video processing
Image processing
分类号
U298.12 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器视觉的隧道裂缝检测方法研究
张振海
季坤
党建武
《重庆大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
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职称材料
2
基于改进DCGAN的钢轨表面缺陷图像扩充方法
闵永智
李嘉峰
王果
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
3
细粒度标记的结点自适应方面情感三元组抽取
赵园春
韩虎
徐学锋
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
NSST与引导滤波相结合的多聚焦图像融合算法
李娇
杨艳春
党建武
王阳萍
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
19
在线阅读
下载PDF
职称材料
5
自适应空间信息MRF的FCM遥感图像聚类
金秋含
王阳萍
杨景玉
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
6
基于改进的多模态神经网络图像描述方法
李柯徵
王海涌
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
3
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职称材料
7
频谱池化与混洗注意力增强的铁路异物轻量检测
陈永
王镇
张娇娇
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
8
基于光流法检测来车的轨旁作业安全防护策略
周瑞鸿
林俊亭
《铁道标准设计》
北大核心
2019
2
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