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基于改进旋转目标检测模型的指针表读数全自动识别 被引量：1
1
作者 黄酋淦 徐望明 吴高鑫 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第11期28-33,72,共7页
针对指针表图像中刻度线与指针精确定位困难及在复杂环境下易出现误检和漏检的问题,提出一种基于改进旋转目标检测模型的指针表读数全自动识别方法。首先以YOLOv5s网络为基础,设计了高效的通道与空间注意力融合模块,以提升表盘示数特征... 针对指针表图像中刻度线与指针精确定位困难及在复杂环境下易出现误检和漏检的问题,提出一种基于改进旋转目标检测模型的指针表读数全自动识别方法。首先以YOLOv5s网络为基础,设计了高效的通道与空间注意力融合模块,以提升表盘示数特征提取能力;其次设计了E-CIoU Loss以优化损失函数,增强指针边界框回归能力;同时,引入环形平滑标签以适应旋转目标检测任务;然后,利用改进的概率霍夫变换实现指针精确重定位;最后,利用极坐标平面上指针和刻度线的相对位置关系计算读数识别结果。实验结果表明:与基准模型相比,该方法有效提升了表盘示数特征检测精度,mAP值达到了96.8%,且最终读数识别平均相对误差达到了0.52%,可满足实际应用需求。 展开更多
关键词 旋转目标检测 注意力机制 优化损失函数 改进概率霍夫变换
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基于自适应切片辅助推理的航拍图像目标检测方法 被引量：1
2
作者 金黎威 徐望明 李垚翔 《液晶与显示》 北大核心 2025年第3期472-480,共9页
针对无人机航拍图像中目标尺度不一、密度不一、细节不清,尤其小目标众多所导致的漏检和误检问题,提出一种基于自适应切片辅助推理的目标检测新方法。该方法首先将航拍图像输入目标检测网络进行初次推理,设计一种窗口得分机制来根据初... 针对无人机航拍图像中目标尺度不一、密度不一、细节不清,尤其小目标众多所导致的漏检和误检问题,提出一种基于自适应切片辅助推理的目标检测新方法。该方法首先将航拍图像输入目标检测网络进行初次推理,设计一种窗口得分机制来根据初次推理结果定位输入图像中的不确定目标,并自动选择有效的图像区域进行切片以适应不同尺度和密度的目标。接着将切片图像送入目标检测网络进行二次推理。最后对两次推理结果执行改进的非极大值抑制处理得到最终检测结果。在典型的VisDrone2019和AI-TOD数据集上的实验结果表明,本文方法提升了包括YOLOv7-tiny、YOLOv8n、YOLOv8s及YOLOv9-C在内的典型轻量级目标检测模型的mAP指标,有效提高了航拍图像目标检测性能。 展开更多
关键词 小目标检测 自适应切片辅助推理 不确定目标定位 非极大值抑制
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面向特钢车间内物料实时跟踪的钢管目标检测算法研究
3
作者 赵云涛 黄哲辉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第11期210-218,共9页
在特钢企业向“灯塔工厂”转型升级中,实现钢管物料实时跟踪是其中的核心内容,由于物料多样性以及产线的复杂性使得接近式传感器无法满足物料检测可靠性要求。为此,依据车间内现有环境和需求,搭建物料跟踪摄像系统,采集了物料及产线上... 在特钢企业向“灯塔工厂”转型升级中,实现钢管物料实时跟踪是其中的核心内容,由于物料多样性以及产线的复杂性使得接近式传感器无法满足物料检测可靠性要求。为此,依据车间内现有环境和需求,搭建物料跟踪摄像系统,采集了物料及产线上部分特征组成图像数据集;基于视频分析,引入了一种面向特钢车间内物料实时跟踪的钢管目标检测算法。该算法以PPYOLOE网络为基础。首先,将PPYOLOE中的CSPRepResNet主干网络替换成HGNetV2轻量级主干网络,在提升特征提取能力同时减小参数量;其次,在Neck中融合HG-Block和SPPELAN进一步减小参数提升速度;最后,在上采样阶段,运用Dysample动态上采样算子提升不同尺度特征的融合效果,提升算法的检测精度。实验结果表明,相比于原始的PPYOLOE算法,改进后的算法在检测精度上提升了1.6%达到80.5%,检测速度提升了16%达到56.4帧,GFLOPs和参数分别下降35%和33%。改进后算法有效提升了检测精度和检测速度,通过现场部署实施,满足了钢管物料实时跟踪要求。 展开更多
关键词 钢管目标检测 PPYOLOE HGNetV2 SPPELAN Dysample
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SVPWM整流器IGBT模块的故障诊断技术研究 被引量：11
4
作者 陈栋 刘振兴 张晓菲 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第4期72-76,共5页
建立了双闭环SVPWM整流器故障模型,通过增大IGBT模块内阻来模拟其性能劣化过程,并提出了一种基于Hilbert变换的IGBT模块故障诊断方法。该方法分别以相电流及其Hilbert变换后获得的共轭电流作横坐标和纵坐标,绘制Hilbert矢量图,通过图形... 建立了双闭环SVPWM整流器故障模型,通过增大IGBT模块内阻来模拟其性能劣化过程,并提出了一种基于Hilbert变换的IGBT模块故障诊断方法。该方法分别以相电流及其Hilbert变换后获得的共轭电流作横坐标和纵坐标,绘制Hilbert矢量图,通过图形变化规律来达到快速、有效诊断故障的目的。理论分析和仿真结果表明该方法可以有效诊断IGBT模块开路故障,比Park矢量方法简便直观。 展开更多
关键词 SVPWM整流器 IGBT开路故障 故障诊断 HILBERT变换 Hilbert矢量法
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连铸自动控制关键技术与信息系统集成 被引量：2
5
作者 方康玲 曹永岩 +1 位作者 陈和平 刘斌 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第S1期157-161,共5页
连铸是钢铁生产的重要生产环节。基于目前连铸生产的社会需求、技术发展现状和存在的问题出发,从企业信息集成管理的角度,阐述了连铸自动控制系统的发展趋势,关键控制技术及关键检测设备,为研发拥有完全自主知识产权的连铸生产系统奠定... 连铸是钢铁生产的重要生产环节。基于目前连铸生产的社会需求、技术发展现状和存在的问题出发,从企业信息集成管理的角度,阐述了连铸自动控制系统的发展趋势,关键控制技术及关键检测设备,为研发拥有完全自主知识产权的连铸生产系统奠定基础。 展开更多
关键词 连铸 关键控制技术 企业信息集成管理
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关于智能卡的自动化测试平台设计
6
作者 王景存 苏鹏 《现代电子技术》 2010年第4期89-91,共3页
传统的智能卡测试平台需要人工干预,严重影响测试效率,因此难以满足智能卡行业的测试需求。针对这个问题,在此提出一种新的解决方案。该方案以PC/SC为编程接口,实现了测试平台与智能卡的通信,利用扩展的TCL解释器定义了一种新的测试语言... 传统的智能卡测试平台需要人工干预,严重影响测试效率,因此难以满足智能卡行业的测试需求。针对这个问题,在此提出一种新的解决方案。该方案以PC/SC为编程接口,实现了测试平台与智能卡的通信,利用扩展的TCL解释器定义了一种新的测试语言ATP,它包含TCL内置命令和应用程序的相关命令。测试人员可以利用ATP语言编写测试用例,在此平台上完成对智能卡的自动化测试。该方案已经得到实际验证。 展开更多
关键词 PC/SC 读/写器 智能卡 TCL命令 ATP语言 应用协议数据单元
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基于图像自适应增强的轻量级雾天车牌检测和识别算法 被引量：2
7
作者 徐望明 袁世鑫 何钦 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期144-153,共10页
针对雾天图像降质带来的车牌识别难题,提出一种采用图像自适应增强的轻量级车牌检测和识别算法。以目标检测网络YOLOv5s和车牌识别网络LPRNet为基础,设计一个改进的图像自适应增强模块级联于YOLOv5s之前,并引入混合注意力(SA)机制改进LP... 针对雾天图像降质带来的车牌识别难题,提出一种采用图像自适应增强的轻量级车牌检测和识别算法。以目标检测网络YOLOv5s和车牌识别网络LPRNet为基础,设计一个改进的图像自适应增强模块级联于YOLOv5s之前,并引入混合注意力(SA)机制改进LPRNet。图像自适应增强模块由带参数的图像去雾和纹理增强模块以及自适应参数预测模块组成。自适应参数预测模块是轻量级卷积神经网络,与YOLOv5s联合训练,为不同程度的带雾图像自动提供合适的去雾和纹理增强参数以获得更准确的车牌检测结果。利用车牌位置的真实标签和实际检测结果,采用混合注意力机制和迁移学习策略得到最终的SA-LPRNet模型,缓解识别模型对检测结果的敏感性以获得更高的车牌识别准确率。在合成的雾天车牌数据集上的实验结果表明:本文算法对雾天车牌检测的mAP@0.5-0.95指标达到70.6%,车牌识别准确率达到93.5%,优于对比算法,且识别速度满足实时性要求。 展开更多
关键词 车牌识别 图像自适应增强 图像去雾 迁移学习 混合注意力机制 YOLOv5s LPRNet
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基于自蒸馏框架的点云分类及其鲁棒性研究
8
作者 李维刚 厉许昌 +1 位作者 田志强 李金灵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期72-81,共10页
与2D图像数据集相比,3D点云数据集的规模较小且表征性较差,容易导致神经网络出现过拟合和泛化能力差的问题。为此,提出一种点云自蒸馏(PointSD)框架,通过对表征形式不同的数据样本进行学习,使网络提取到原始点云数据中的更多特征信息,... 与2D图像数据集相比,3D点云数据集的规模较小且表征性较差,容易导致神经网络出现过拟合和泛化能力差的问题。为此,提出一种点云自蒸馏(PointSD)框架,通过对表征形式不同的数据样本进行学习,使网络提取到原始点云数据中的更多特征信息,实现样本之间的知识交互,在不增加额外计算负荷的情况下提升网络的泛化能力,适用于不同规模的分类网络模型。基于该框架提出一种点云抗腐败训练方法TND-PointSD,解决了当前点云训练方法抗腐败能力不足的问题。实验结果表明:在ScanObjectNN数据集上,应用PointSD框架的PointNet++和RepSurf-U 2X基准网络的平均准确率(MA)相比于应用标准训练(ST)方法提高了8.22和4.86个百分点;在ModelNet40-C数据集上,在15种腐败类型上分类网络的平均整体准确率(MOA)均有所提升,证明了TND-PointSD方法能够有效地增强网络模型的腐败鲁棒性。 展开更多
关键词 点云数据 点云分类 自蒸馏 数据增强 腐败鲁棒性
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基于YOLOv5的指针式仪表自动读数方法研究 被引量：8
9
作者 夏臻康 李维刚 田志强 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第6期44-51,共8页
为了实现复杂环境下指针式仪表的自动读数,提出了一种基于目标检测的指针式仪表自动读数方法。首先,针对复杂环境下仪表检测困难的问题,利用改进的YOLOv5算法对仪表表盘进行检测,并提取出表盘区域;其次,结合AKAZE(accelerate-KAZE)算法... 为了实现复杂环境下指针式仪表的自动读数,提出了一种基于目标检测的指针式仪表自动读数方法。首先,针对复杂环境下仪表检测困难的问题,利用改进的YOLOv5算法对仪表表盘进行检测,并提取出表盘区域;其次,结合AKAZE(accelerate-KAZE)算法、随机抽样一致性算法(random sample consensus,RANSAC)和椭圆拟合算法对提取出的表盘做2次透视变换,实现对表盘的倾斜校正;最后,将无倾斜的圆形表盘通过极坐标变换展开成矩形,再利用YOLOv5算法对指针位置进行识别,采用距离法得到最终读数。实验结果表明,所提方法的读数最大相对误差低于2.5%。此自动读数方法具有稳定性和准确性,可满足各类工业场景下的实际应用要求。 展开更多
关键词 指针式仪表 自动识别 目标检测 图像配准 倾斜校正
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基于自然语言的分拣机器人解析器技术研究 被引量：7
10
作者 熊志恒 闵华松 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第8期113-119,共7页
工业机器人通常采用特定的机器人语言进行示教编程与控制,对于操作人员需要具有较高专业与技能要求,并且示教周期长导致工作效率降低。为了提高工业机器人使用效率与易用性,提出一种基于受限自然语言解析器的设计方法。该系统通过对受... 工业机器人通常采用特定的机器人语言进行示教编程与控制,对于操作人员需要具有较高专业与技能要求,并且示教周期长导致工作效率降低。为了提高工业机器人使用效率与易用性,提出一种基于受限自然语言解析器的设计方法。该系统通过对受限自然语言进行词法解析、语法解析、语义解析,得到所需求的工作意图,然后与实时生成的三维空间语义地图进行匹配,结合机械臂轨迹规划,生成能够完成工作任务的机器人作业程序,并完成了机器人作业程序的解析与实际机械臂的控制。通过实验证明设计的基于受限自然语言处理的分拣机器人解析器能够正确解析自然语言命令,实现对机械臂的控制。 展开更多
关键词 受限自然语言 机器人语言 解析器 轨迹规划
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基于改进Deeplabv3+网络的线缆表面缺陷检测研究 被引量：2
11
作者 陈亮 杨贤昭 刘惠康 《高技术通讯》 CAS 2021年第9期986-992,共7页
为了提高线缆表面缺陷检测正确率,本文提出一种改进Deeplabv3+网络的图像分割方法并将其应用于线缆表面缺陷检测。该方法基于Deeplabv3+网络骨架不变,将空间金字塔结构由4个空洞卷积改为8个空洞卷积并在其后增加1×1的卷积环节;同... 为了提高线缆表面缺陷检测正确率,本文提出一种改进Deeplabv3+网络的图像分割方法并将其应用于线缆表面缺陷检测。该方法基于Deeplabv3+网络骨架不变,将空间金字塔结构由4个空洞卷积改为8个空洞卷积并在其后增加1×1的卷积环节;同时在解码融合后用一个并联结构来减少整个网络传输过程的信息丢失。利用改进的算法对线缆表面缺陷图片数据集训练和测试,结果表明改进算法在准确度和平均交并比(MIOU)较原始的Deeplabv3+分析效果更好;相较于边缘分割和阈值分割等算法,改进算法提高了线缆表面缺陷检测的准确率。 展开更多
关键词 线缆表面缺陷 Deeplabv3+ 空洞卷积 并联结构 准确度
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基于“平滑水印”的隐蔽性重放攻击检测技术 被引量：1
12
作者 史立明 刘斌 胡勇 《高技术通讯》 CAS 2022年第6期607-614,共8页
重放攻击在稳定的信息物理系统中对卡方检测器具有隐蔽性。以损失一定的控制性能为代价,向最优控制量中添加水印信号,可以有效应对该问题。水印信号通常是一组独立同分布的高斯噪声序列。然而,很多实际的工业被控对象是慢过程,其自身的... 重放攻击在稳定的信息物理系统中对卡方检测器具有隐蔽性。以损失一定的控制性能为代价,向最优控制量中添加水印信号,可以有效应对该问题。水印信号通常是一组独立同分布的高斯噪声序列。然而,很多实际的工业被控对象是慢过程,其自身的大惯性会极大削弱水印信号的效果。针对上述问题,本文提出了一种水印信号改进方法,该方法的核心思想是使用采样和插值算法对水印信号进行“平滑化”处理。平滑之后的水印信号呈现出“低频性”,在慢过程中依然有明显响应,从而使卡方检测器有效识别重放攻击。本文使用单容水箱液位控制系统进行仿真实验,实验结果表明,在适当的平滑周期下,“平滑水印”可以在降低控制性能损失的同时,有效提升攻击检测效果。 展开更多
关键词 重放攻击 隐蔽性 慢过程 大惯性 平滑水印
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基于改进YOLOv8s的雾天目标检测算法 被引量：5
13
作者 刘震 杨贤昭 +1 位作者 陈洋 曾思航 《电子测量技术》 北大核心 2024年第20期186-194,共9页
针对现实场景中雾天目标检测困难的问题,提出了一种改进YOLOv8s的雾天目标检测方法。设计前端模块Edge-Dehaze,利用去雾网络和检测网络联合训练并通过Sobel算子强化雾天图像边缘信息以改善雾天场景下的检测效果;提出混合注意力特征融合... 针对现实场景中雾天目标检测困难的问题,提出了一种改进YOLOv8s的雾天目标检测方法。设计前端模块Edge-Dehaze,利用去雾网络和检测网络联合训练并通过Sobel算子强化雾天图像边缘信息以改善雾天场景下的检测效果;提出混合注意力特征融合模块HAFM,通过并行注意力机制和特征图之间的信息交互与融合提升模型对重要特征的关注度;设计轻量化共享注意力卷积检测头LSACD,通过共享卷积降低检测头参数量,在共享层中引入SEAM注意力机制缓解雾天目标检测的遮挡问题。在RTTS数据集上的实验结果表明,改进后的YOLOv8s网络相对原始YOLOv8s网络mAP50提升了1.8%,mAP50-95提升了1.7%,参数量基本持平,从而验证了该算法在雾天目标检测上具有较高的准确性及实用性。 展开更多
关键词 YOLOv8s 计算机视觉 雾天目标检测 注意力机制 特征融合
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基于改进PPYOLOE-R的信息码矫正研究
14
作者 赵云涛 肖俊杰 +1 位作者 李维刚 熊雅婷 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期358-366,共9页
信息码识别技术推动着社会的进步,使人们的生活更加便捷。由于受所处拍照环境影响,信息码识别效果有待提高,而且信息码角度倾斜也会影响解码正确率。以基于信息码的电力互感器误差实验接线判断为背景,提出一种基于改进PPYOLOE-R的信息... 信息码识别技术推动着社会的进步,使人们的生活更加便捷。由于受所处拍照环境影响,信息码识别效果有待提高,而且信息码角度倾斜也会影响解码正确率。以基于信息码的电力互感器误差实验接线判断为背景,提出一种基于改进PPYOLOE-R的信息码矫正算法。首先以PPYOLOE-R检测算法为基础,融合轻量级网络ESNet,在提升精度的同时降低模型参数量;其次引入动态卷积进一步加强特征提取,减少模型因下采样丢失信息,加强模型通道特征提取能力;最后为满足人工智能(AI)边缘设备上的实时性要求,采用模型融合技术将推理模型进行融合,保证在模型精度不变的情况下提升模型检测速度。为丰富数据集,采用两步旋转数据增强和Mosaic+Mixup数据增强方法,充分利用数据集中已有信息,提高模型学习能力。实验结果表明,改进后算法精度达到89.46%,较原模型提升了1.95%,检测照片速度从每张154 ms提升至每张50 ms。相较其他算法,改进算法具有体积小和速度快的优势,通过算法矫正后的信息码,可显著提高解码效率和正确率。 展开更多
关键词 信息码矫正 人工智能边缘计算 PPYOLOE-R算法 动态卷积 模型融合
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基于路径似然模型与HMM序列匹配定位的地铁隧道三维重建
15
作者 胡钊政 王书恒 +3 位作者 孟杰 冯锋 朱紫威 李维刚 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2273-2284,共12页
在地铁隧道等退化场景下,主流的激光或视觉SLAM算法实用性低,无法有效完成三维重建工作。该文提出一种基于路径似然模型(PLM)与隐马尔可夫(HMM)序列匹配的大规模地铁隧道三维重建方法,将三维重建问题分解为里程计定位与基于图优化的高... 在地铁隧道等退化场景下,主流的激光或视觉SLAM算法实用性低,无法有效完成三维重建工作。该文提出一种基于路径似然模型(PLM)与隐马尔可夫(HMM)序列匹配的大规模地铁隧道三维重建方法,将三维重建问题分解为里程计定位与基于图优化的高精度三维重建两个过程。针对里程计定位,该文提出一种融合路径似然模型的里程计方法。在粒子滤波框架下,将轨道约束转化为观测,并与IMU和轮速计数据融合,实现在轨机器人定位。此外,还提出一种基于HMM序列匹配的回环检测方法,将回环检测问题转化为序列匹配问题,提升回环检测的性能。针对重建问题,提出一种基于大规模因子图优化的三维重建方法,通过多约束条件完成位姿图优化,从而实现大规模地铁隧道的高精度三维重建。在成都韦家碾-双水碾和沙河源-洞子口两段地铁站之间进行了实地测试。实验结果表明,该文提出的PLM和HMM序列匹配可以有效提升里程计定位精度和回环检测性能,从而实现大规模地铁隧道场景的高精度三维重建。 展开更多
关键词 地铁隧道 退化场景 路径似然 序列匹配 因子图优化
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基于双注意力机制和多尺度融合的点云分类与分割网络
16
作者 李维刚 邵佳乐 田志强 《计算机应用》 北大核心 2025年第9期3003-3010,共8页
现有的网络难以有效学习点云局部的几何形状信息,存在无法有效关注重要特征结构和融合不充分等问题。因此,提出一种基于双注意力机制(DAM)和多尺度融合的点云分类与分割网络。首先,在数据特征提取阶段利用几何自适应卷积(GAC)动态地调... 现有的网络难以有效学习点云局部的几何形状信息,存在无法有效关注重要特征结构和融合不充分等问题。因此,提出一种基于双注意力机制(DAM)和多尺度融合的点云分类与分割网络。首先,在数据特征提取阶段利用几何自适应卷积(GAC)动态地调整卷积核的几何位置和权重,使它能够动态适应点云数据的局部几何结构,从而更有效地捕捉局部特征;其次,为了进一步提升特征表达能力,引入DAM自动学习并调整特征通道和空间信息的权重,从而增强关键点的特征表示;最后,连接不同尺度的特征信息以进行有效融合,从而增强特征学习效果,使得最终的特征表示更加丰富,以提高网络的分类分割精度。在ModelNet40、ShapeNet和S3DIS数据集上的实验结果表明,所提网络与PointNet++和DGCNN(Dynamic Graph Convolutional Neural Network)相比,总体分类精度(OA)和平均交并比(mIoU)更好,有效提升了点云分类与分割的性能。 展开更多
关键词 点云 分类分割 深度学习 注意力机制 特征融合
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基于自适应邻域特征融合的多阶段点云补全网络
17
作者 李维刚 曹文杰 李金灵 《计算机应用》 北大核心 2025年第10期3294-3301,共8页
点云补全指利用不完整的点云数据重建高质量的完整点云。然而,现有的大多数点云补全网络在捕捉局部特征和重建细节方面存在不足,导致生成的点云在局部细节和补全精度上表现不佳。为解决上述问题,提出一种基于自适应邻域特征融合的多阶... 点云补全指利用不完整的点云数据重建高质量的完整点云。然而,现有的大多数点云补全网络在捕捉局部特征和重建细节方面存在不足,导致生成的点云在局部细节和补全精度上表现不佳。为解决上述问题,提出一种基于自适应邻域特征融合的多阶段点云补全网络(ANFF-Net)。首先,特征提取器通过自适应调整关键点的邻域选择适应不同形状的点云,有效捕捉不同语义点之间的空间关系,减少局部细节信息的丢失;其次,特征拓展器利用局部感知Transformer进一步扩展邻近点的局部特征信息,提升网络的细节恢复能力;最后,点云生成器采用交叉注意力机制选择性传递不完整点云的局部特征信息,并使用折叠模块逐步细化点云的局部区域,显著增强补全后点云的细节保留,生成更一致的几何细节。实验结果表明,ANFF-Net在ShapeNet55数据集上的平均补全精度相较于ProxyFormer提升了9.68%,并在PCN和KITTI数据集上取得了较好的补全效果。可视化结果显示,ANFF-Net生成的点云具有更高的细粒度,形状更接近真实值。 展开更多
关键词 点云补全 局部特征 自适应邻域 局部感知 交叉注意力
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基于自适应动态图卷积和无参注意力的点云分类分割方法
18
作者 李维刚 李歆怡 +1 位作者 王永强 赵云涛 《计算机应用》 北大核心 2025年第6期1980-1986,共7页
针对传统卷积在处理点云时难以精确提取邻域特征信息和有效融合上下文信息的问题,提出一种基于自适应动态图卷积和无参注意力的点云分类分割方法。首先,通过自适应动态图卷积模块(ADGC)学习不同邻域的特征信息,生成自适应卷积核,并更新... 针对传统卷积在处理点云时难以精确提取邻域特征信息和有效融合上下文信息的问题,提出一种基于自适应动态图卷积和无参注意力的点云分类分割方法。首先,通过自适应动态图卷积模块(ADGC)学习不同邻域的特征信息,生成自适应卷积核,并更新边缘特征,从而精确提取点云的局部邻域特征;其次,设计残差结构学习点云的空间位置信息,以精确捕获点对之间的几何结构,更好地保留和提取细节特征;最后,为了更好地关注和提取局部几何特征,结合无参注意力模块(PFA)与卷积操作,增强邻域之间的联系和模型的上下文感知能力。实验结果表明,与PointNet相比,所提方法在多种任务上具有显著优势,具体地,所提方法的分类任务的总体精度(OA)提升了4.6个百分点,部件分割任务实例的平均交并比(mIoU)提升了2.3个百分点,语义分割任务的mIoU提升了24.6个百分点。可见,所提方法进一步增强了对复杂几何结构的理解和表征能力,在各种任务中实现了更精确的特征提取和实验性能。 展开更多
关键词 点云 分类分割 自适应 动态图卷积 注意力机制
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基于体积结构重建网格地图的激光SLAM算法 被引量：1
19
作者 李维刚 陈宇飞 王永强 《武汉科技大学学报》 北大核心 2025年第4期300-308,共9页
在激光同步定位和建图(SLAM)中,网格地图因蕴含丰富的几何信息且内存消耗相对较低,已成为备受关注的地图表示结构。构建网格地图常用的截断带符号距离函数(TSDF)重建法虽然效率较高,但其需要通过先验知识估测无界点云的空间,从而局限了... 在激光同步定位和建图(SLAM)中,网格地图因蕴含丰富的几何信息且内存消耗相对较低,已成为备受关注的地图表示结构。构建网格地图常用的截断带符号距离函数(TSDF)重建法虽然效率较高,但其需要通过先验知识估测无界点云的空间,从而局限了网格结构的范围。为此提出一种基于体积结构重建网格地图的激光SLAM算法。首先,采用计算机图形学中对无界体积进行建模的VDB体积结构,将其作为点云对应TSDF的无界映射载体,以解决TSDF重建的网格固定问题;然后,基于VDB体积的体素结构提出邻近网格搜索和配准算法;最后,采用截断射线法完成VDB体积的更新,并基于体元法重建网格地图。在KITTI数据集多个数据序列上进行实验,结果表明,本文算法的重建地图相较原始点云节省了60%的内存空间,重建精度和定位精度均优于对比SLAM算法。 展开更多
关键词 SLAM 网格地图 VDB体积 表面重建 TSDF 点云配准
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基于循环一致对抗学习的段码液晶仪表读数识别方法 被引量：1
20
作者 惠毅 徐望明 叶胜 《武汉科技大学学报》 北大核心 2025年第1期59-69,共11页
为解决自然场景中仪表图像受复杂光照、背景及其他随机干扰所造成的读数识别难题,提出一种基于循环一致对抗学习的段码液晶仪表读数识别方法。该方法使用M-CRAFT作为字符检测网络,获取段码读数区域和段码字符位置,通过后处理算法分割得... 为解决自然场景中仪表图像受复杂光照、背景及其他随机干扰所造成的读数识别难题,提出一种基于循环一致对抗学习的段码液晶仪表读数识别方法。该方法使用M-CRAFT作为字符检测网络,获取段码读数区域和段码字符位置,通过后处理算法分割得到段码字符子图像,然后以循环一致对抗域自适应网络CYCADA为基础,增加感知损失和重构损失并设计分类器,构建了一种改进的字符背景分离与识别网络I-CYCADA,用于将具有复杂背景的段码字符图像转换为清晰直观的二值图像,从而使读数识别变得更为简单和准确。为了验证该方法的有效性,构建了由多种复杂场景下的液晶段码仪表图像组成的数据集。实验结果表明,I-CYCADA可与不同CNN分类网络结合使用,均能提升转换后的段码字符图像的识别准确率,本文方法在自建数据集上的字符级识别准确率达95.39%,完整读数识别准确率达86.65%,有效改善了对困难样本的识别效果,且轻量级设计可满足实时性要求。 展开更多
关键词 液晶仪表 读数识别 对抗学习 域自适应 感知损失 重构损失
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