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融合彩色增强信息的暗通道去雾方法
1
作者 张炜炳 常霞 汪德财 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第12期106-112,共7页
目前基于暗通道的图像去雾算法多存在复原后图像色彩失真和天空边界区域轮廓模糊等问题。为了解决这些问题,提出了一种融合彩色增强信息的暗通道去雾方法。该方法以暗通道先验算法为基础,采用灰度开运算对大气光值进行区间估计得到精确... 目前基于暗通道的图像去雾算法多存在复原后图像色彩失真和天空边界区域轮廓模糊等问题。为了解决这些问题,提出了一种融合彩色增强信息的暗通道去雾方法。该方法以暗通道先验算法为基础,采用灰度开运算对大气光值进行区间估计得到精确的大气光值和初始透射率;将YC_(b)C_(r)空间上复原图像所对应的灰度图像作为引导图像,并对粗透射率图采用梯度域引导滤波细化处理;再利用自适应容差机制对天空区域及明亮区域的透射率进行自适应修正;最后,利用亮度补偿模型对图像进行修正,提高复原图像的亮度和色彩饱和度。在合成雾天图像和真实雾天图像上的实验结果表明,与现有的单幅图像去雾算法相比,所提方法在峰值信噪比和结构相似性上均有提升,同时有效地解决了去雾后图像颜色失真和细节丢失问题。 展开更多
关键词 图像去雾 暗通道 自适应容差机制 梯度域引导滤波 区间估计 亮度补偿
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基于3D视觉的切割机器人路径规划研究 被引量：1
2
作者 王晓强 马行 +2 位作者 穆春阳 张春涛 翟巍 《热加工工艺》 北大核心 2025年第5期41-45,50,共6页
为提高机器人在切割工件时的精确度,对3D视觉切割机器人进行了路径规划研究。根据3D相机视场固定的特点,采用一种求解手眼关系矩阵的多点标定法对摄像机进行标定。将3D相机采样得到的点云数据转化为机器人坐标系下的点云数据。针对点云... 为提高机器人在切割工件时的精确度,对3D视觉切割机器人进行了路径规划研究。根据3D相机视场固定的特点,采用一种求解手眼关系矩阵的多点标定法对摄像机进行标定。将3D相机采样得到的点云数据转化为机器人坐标系下的点云数据。针对点云数据处理,提出阈值自适应采样法,使用三次多项式对预切割空间曲线进行拟合。采用一种姿态估计算法,通过对切割微切平面进行拟合,完成切割机器人作业空间前进矢量和进给矢量的计算,将规划结果应用于机器人切割作业。实验结果表明,该系统误差在0.24 mm以内,切割轨迹线形良好,可满足切割机器人系统的要求。 展开更多
关键词 切割机器人 3D视觉 阈值采样 手眼关系
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新型群体智能优化算法综述 被引量：70
3
作者 高岳林 杨钦文 +2 位作者 王晓峰 李嘉航 宋彦杰 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第3期21-30,共10页
智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向... 智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法。智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向量机、无线传感器、神经网络等技术领域交叉融合,应用更加广泛。以蝙蝠算法、果蝇优化算法、鲸鱼优化算法、樽海鞘群体算法和哈里斯鹰优化算法为基础,对群体智能优化算法的模型、特征、改进策略及应用领域等进行了综述,从理论研究、改进策略和应用研究3个方面分析了其面临的发展机遇和未来趋势,给出了算法应用的指导意见。研究表明:群体智能优化算法在众多经典问题上的表现较好,而在多目标优化、多约束优化、动态优化和混合变量优化等领域仍有待扩展;不同群体智能优化算法在面对各类具体问题时有效的参数控制仍是未来的研究重点;种群协同进化、探索更高效的混合算法和搜索策略是可行的解决途径。 展开更多
关键词 群体智能优化算法 蝙蝠算法 果蝇优化算法 鲸鱼优化算法 樽海鞘群体算法 哈里斯鹰优化算法
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改进YOLOv8的铸件多肉缺陷检测
4
作者 刘琦 马行 穆春阳 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期131-135,共5页
针对铸造生产过程中铸件表面多肉缺陷数据集少、复杂环境下人工检测困难以及检测效率较低等问题,文中基于YOLOv8提出改进算法。对数据进行增强处理,以便提升模型的鲁棒性,更贴合实际环境;引入残差网络Resnet替换网络主干部分,提高模型... 针对铸造生产过程中铸件表面多肉缺陷数据集少、复杂环境下人工检测困难以及检测效率较低等问题,文中基于YOLOv8提出改进算法。对数据进行增强处理,以便提升模型的鲁棒性,更贴合实际环境;引入残差网络Resnet替换网络主干部分,提高模型提取目标特征的能力;对Neck部分进行重构,避免参数量的增加;在网络的输出末端加入具有注意力机制的Dynamic Head检测头,将模型对目标感知和表达的能力进一步提高;在训练模型能力过程中加入MPDIoU损失函数,强化模型对于目标边框的处理,提高模型对铸件多肉缺陷的识别精准度。实验结果表明,改进的YOLOv8模型在检测铸件多肉缺陷数据集上的mAP相比原模型提升2.2%,提升了小目标识别精度,正确检测率提高了16.1%。 展开更多
关键词 缺陷检测 铸件多肉缺陷 YOLOv8 注意力机制 Resnet Dynamic Head
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基于粒球邻域粗糙集的三支高斯混合聚类
5
作者 邵春梅 万仁霞 +1 位作者 苗夺谦 赵杰 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期16-23,共8页
为了解决高维数据集中冗余信息影响三支高斯混合模型聚类效果的问题,将粒球邻域粗糙集的理论融入三支高斯混合聚类模型中,提出一种基于粒球邻域粗糙集的三支高斯混合聚类模型。首先,使用k-means聚类生成满足纯度要求的粒球集,再在粒球... 为了解决高维数据集中冗余信息影响三支高斯混合模型聚类效果的问题,将粒球邻域粗糙集的理论融入三支高斯混合聚类模型中,提出一种基于粒球邻域粗糙集的三支高斯混合聚类模型。首先,使用k-means聚类生成满足纯度要求的粒球集,再在粒球生成正域不变约束下进行属性约简,提取关键属性。其次,使用三支高斯混合模型对约简后的数据进行聚类,将对象划分到类簇的核心域或边界域。在7个UCI公共数据集上的对比实验结果表明,所提模型不仅继承了三支高斯混合聚类模型优越的聚类性能,具有更高的准确率、轮廓系数和更低的戴维森堡丁指数,其对类簇边界部分的刻画也更加准确。此外,由于所提模型对高维空间进行了属性约简处理,使得其具有更小的时间复杂度。 展开更多
关键词 高维数据 三支高斯混合模型 聚类 粒球邻域粗糙集 正域 属性约简
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基于YOLOv8-SLA轻量化钢丝绳缺陷检测方法
6
作者 郭鑫 马行 +1 位作者 穆春阳 张弘 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第3期140-144,共5页
针对钢丝绳缺陷检测计算量高,对小目标缺陷识别度低等问题,提出一种改进YOLOv8网络的钢丝绳缺陷检测方法。首先,将YOLOv8主干网络中的C2f模块替换为轻量级的SCConv模块,有效降低了网络的计算量,便于在算力较低的工业设备上部署;其次,在... 针对钢丝绳缺陷检测计算量高,对小目标缺陷识别度低等问题,提出一种改进YOLOv8网络的钢丝绳缺陷检测方法。首先,将YOLOv8主干网络中的C2f模块替换为轻量级的SCConv模块,有效降低了网络的计算量,便于在算力较低的工业设备上部署;其次,在原网络的SPPF模块中加入LSKA注意力机制,提高了模型对小目标特征的表达能力;最后,在原有的检测头中加入辅助检测头,进一步增强了模型对小目标缺陷的识别能力和对不同缺陷的辨别能力。在消融实验中,与原YOLOv8相比,YOLOv8-SLA模型在钢丝绳缺陷数据集上精确率提升5.1%,mAP提升5.5%,浮点运算数下降8.6%。在对比实验中,与其他主流检测模型相比,YOLOv8-SLA模型具有精度高、计算量小等优势,为钢丝绳缺陷检测提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 缺陷检测 YOLOv8 SCConv LSKA 辅助检测头
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基于三支决策的海洋捕食者算法
7
作者 房晶 万仁霞 苗夺谦 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期49-57,I0009,I0010,共11页
针对海洋捕食者算法(marine predator algorithm,MPA)收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于三支决策的海洋捕食者算法(TWD-MPA).算法根据个体间距离之比将猎物对象划分为正域、负域和边界域,并分别采取不同策略对... 针对海洋捕食者算法(marine predator algorithm,MPA)收敛速度慢、求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于三支决策的海洋捕食者算法(TWD-MPA).算法根据个体间距离之比将猎物对象划分为正域、负域和边界域,并分别采取不同策略对3个域中的猎物进行更新.引入的步长控制策略和惯性权重系数策略有效平衡算法的勘探与开发能力.在10个基准测试函数上,将TWD-MPA与其他7种优化算法进行实验对比,并通过收敛性分析、稳定性分析和统计性分析对算法进行性能评价.结果表明,相较于其他算法,TWD-MPA在求解精度、收敛速度和稳定性等方面具有明显优势. 展开更多
关键词 海洋捕食者算法 三支决策 步长控制 惯性权重 边界域
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基于超像素分割和暗亮通道融合的图像去雾
8
作者 马宁 常霞 张炜炳 《液晶与显示》 北大核心 2025年第8期1177-1188,共12页
针对基于暗通道先验的图像去雾方法中大气光值估计不准确、高亮区域去雾后存在色彩饱和度过低和亮度偏暗的问题,本文提出了基于超像素分割和暗亮通道融合的图像去雾方法。该方法利用超像素分割对有雾图像进行精细化分割,将具有相似景深... 针对基于暗通道先验的图像去雾方法中大气光值估计不准确、高亮区域去雾后存在色彩饱和度过低和亮度偏暗的问题,本文提出了基于超像素分割和暗亮通道融合的图像去雾方法。该方法利用超像素分割对有雾图像进行精细化分割,将具有相似景深特征的区域聚类为超像素块,利用超像素块替代传统的固定滤波窗口,有效抑制了梯度突变区域的块效应;通过自适应阈值分割确定高亮区域和暗区域,并采用混合暗通道策略提高去雾算法在不同场景下的鲁棒性;构建暗亮通道联合约束的大气光值估计模型,并应用引导滤波进行精细化处理,提升了大气光值估计的精度与空间一致性;基于优化后的透射率与大气光值参数,利用大气散射模型逆向推导得到无雾图像。仿真实验结果表明,所提方法在OTS数据集上的PSNR达到26.815 dB,O-HAZE数据集上的SSIM达到0.576,I-HAZE数据集上的处理时间仅需36.281 s,PSNR和SSIM分别平均提升了13%和5%。所提方法能有效提高复原图像的色彩饱和度和亮度平衡,主客观评价指标均优于对比算法。 展开更多
关键词 图像去雾 暗亮通道融合 超像素分割 大气散射模型 暗通道先验
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基于深度可分离卷积残差模块的抓取检测算法
9
作者 平路静 马行 +1 位作者 穆春阳 姜谱照 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第5期133-137,共5页
针对在移动设备和嵌入式设备等资源受限的环境中,机器人不易实时准确抓取物体的问题,提出一种基于深度可分离卷积残差模块的卷积神经网络(CNN)模型。该模型充分利用相机颜色和深度信息,以RGB-D图像作为网络输入,直接对逐个像素点完成抓... 针对在移动设备和嵌入式设备等资源受限的环境中,机器人不易实时准确抓取物体的问题,提出一种基于深度可分离卷积残差模块的卷积神经网络(CNN)模型。该模型充分利用相机颜色和深度信息,以RGB-D图像作为网络输入,直接对逐个像素点完成抓取预测。利用深度可分离卷积替代传统残差结构中的标准卷积层,构建出深度可分离卷积残差模块,在不降低网络性能的基础上减少模型参数,网络模型大小仅为2.3 MB。最后,在Cornell抓取数据集上进行实验,准确率达到97.7%,检测速度为58 fps。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度可分离卷积 残差网络 抓取检测
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时空信息联合嵌入的端到端三维模型草图检索 被引量：6
10
作者 白静 周文惠 +1 位作者 拖继文 秦飞巍 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期826-836,共11页
现有的基于草图的三维模型检索工作往往将数据视为静态输入,并使用卷积神经网络进行特征提取,忽略了数据的动态属性,造成了有益信息的部分丢失,进而影响了以此为基础的检索效果.为解决这一问题,提出一种基于时空信息联合嵌入的端到端三... 现有的基于草图的三维模型检索工作往往将数据视为静态输入,并使用卷积神经网络进行特征提取,忽略了数据的动态属性,造成了有益信息的部分丢失,进而影响了以此为基础的检索效果.为解决这一问题,提出一种基于时空信息联合嵌入的端到端三维模型草图检索算法.首先,将草图表征为动态绘制序列,体现其绘制过程中所包含的时序信息;将三维模型表征为多视图序列,体现视图间的位置关联;然后,构建包含静态空间特征提取和动态时序特征提取的端到端双流网络,结合三元中心度量学习建立跨域数据的联合时空特征嵌入,充分捕捉草图和三维模型所包含的静态、动态特征,缩小跨域数据的差异性,提高检索的准确率;最后,在标准公开数据集SHREC2013和SHREC2014上进行实验,与现有工作相比获得了较高的准确率,验证了所提算法的可行性及有效性. 展开更多
关键词 三维模型检索 基于草图的检索 双流网络 时空特征 度量学习 深度学习
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信息增益混合邻域粗糙集的肺部肿瘤高维特征选择算法 被引量：3
11
作者 陆惠玲 周涛 +1 位作者 张飞飞 霍兵强 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2020年第3期536-548,共13页
针对冗余属性和不相关属性过多对肺部肿瘤诊断的影响以及Pawlak粗糙集只适合处理离散变量而导致原始信息大量丢失的问题,提出混合信息增益和邻域粗糙集的肺部肿瘤高维特征选择算法(Information gain-neighborhood rough set-support vec... 针对冗余属性和不相关属性过多对肺部肿瘤诊断的影响以及Pawlak粗糙集只适合处理离散变量而导致原始信息大量丢失的问题,提出混合信息增益和邻域粗糙集的肺部肿瘤高维特征选择算法(Information gain-neighborhood rough set-support vector machine,IG-NRS-SVM)。该算法首先提取3000例肺部肿瘤CT图像的104维特征构造决策信息表,借助信息增益结果选出高相关的特征子集,再通过邻域粗糙集剔除高冗余的属性,通过两次属性约简得到最优的特征子集,最后采用网格寻优算法优化的支持向量机构建分类识别模型进行肺部肿瘤良恶性的鉴别。从约简和分类识别两个角度验证方法的可行性与有效性,并与不约简算法、Pawlak粗糙集、信息增益和邻域粗糙集约简算法进行对比。结果表明混合算法精确度优于其他对比算法,精确度达到96.17%,并且有效降低了时间复杂度,对肺部肿瘤计算机辅助诊断具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 信息增益 邻域粗糙集 支持向量机 肺部肿瘤 特征选择
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动态增量式逆向云变换算法研究
12
作者 许昌林 孔令卓 《计算机科学》 北大核心 2025年第5期281-290,共10页
云模型作为研究不确定性信息的工具,在不确定性人工智能和数据挖掘方面具有重要意义。其中逆向云变换算法为云模型的重要算法之一,可以实现定量数据到定性概念的转换。文中从动态增量的角度对逆向云变换算法进行研究。首先,针对现有的... 云模型作为研究不确定性信息的工具,在不确定性人工智能和数据挖掘方面具有重要意义。其中逆向云变换算法为云模型的重要算法之一,可以实现定量数据到定性概念的转换。文中从动态增量的角度对逆向云变换算法进行研究。首先,针对现有的基于一阶绝对中心矩的经典逆向云变换算法中参数估计存在的不合理性进行了理论分析。其次,在理论分析的基础上,结合正向云变换算法生成云滴的特点,利用正态随机变量动态产生新的云滴作为新增样本,并将随机生成的样本和原有样本融合作为最终样本后再对参数进行估计,有效解决了已有算法存在的估算问题,从而提出了两种动态增量式的逆向云变换算法。然后,通过随机模拟实验,从有效性、稳定性、收敛性和参数的鲁棒性4个方面将所提出的逆向云变换算法与已有算法进行对比分析,实验结果表明所提出的动态增量式逆向云变换算法的估计误差较小、稳定性和收敛性较好,且对参数的变化具有较强的鲁棒性。最后,将提出的逆向云变换算法应用在对射击选手的射击水平模拟还原和评价中,实验结果进一步表明算法具有较好的实用性。 展开更多
关键词 云模型 逆向云变换 云滴 动态增量 超熵
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多固定翼无人机的任务分配和路径规划算法
13
作者 郭家赫 高岳林 柳迎春 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第2期348-355,共8页
【目的】多固定翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的任务分配和路径规划问题中,将固定翼UAV简单地视为质点,未考虑自身航向角、初始和终止速度向量等问题。针对多固定翼UAV任务规划问题,将改进的蚁群算法(Ant Colony Optimization,... 【目的】多固定翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的任务分配和路径规划问题中,将固定翼UAV简单地视为质点,未考虑自身航向角、初始和终止速度向量等问题。针对多固定翼UAV任务规划问题,将改进的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)和自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)算法相结合,提出ACO-SOM算法应用于多无人机系统。【方法】通过SOM进行任务分配,引入蚁群状态转移概率方法,调整SOM获胜神经元的权值,使得固定翼UAV按照最优Dubins路线依次到达各个目标点。根据巡航能力和运动学约束合理分配任务,构造多目标优化函数,实现多固定翼UAV的协同执行任务能力。【结果】分别在障碍物、不同起落点场景下对ACO-SOM算法进行仿真验证,实验结果表明,该方法能使多固定翼UAV合理任务分配并规划出最优路径,具有较高的避障和规划能力。 展开更多
关键词 任务分配 路径规划 固定翼无人机 自组织映射 蚁群算法 Dubins曲线
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面向航空发动机装配过程的信息追溯与过程监控 被引量：7
14
作者 李联辉 尹冠飞 莫蓉 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期2986-3000,共15页
针对当前航空发动机装配过程中信息追溯效率低下和过程监控信息滞后问题,对装配过程数据之间的关联逻辑进行了分析和形式化描述;基于单一产品数据源原理,构建了描述装配数据之间静态关联逻辑的多视图集成模型;将数据世系应用于装配过程... 针对当前航空发动机装配过程中信息追溯效率低下和过程监控信息滞后问题,对装配过程数据之间的关联逻辑进行了分析和形式化描述;基于单一产品数据源原理,构建了描述装配数据之间静态关联逻辑的多视图集成模型;将数据世系应用于装配过程中数据动态演进的表达,构建了装配过程的数据世系模型;根据装配过程中不同角色的数据需求,建立了基于多色集的装配数据需求层次网络模型,给出了数据获取流程;最后提出面向不同粒度的装配过程信息追溯与过程监控方法。通过在航空发动机装配车间综合管控系统中的应用,验证了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 航空发动机 装配数据 数据世系 信息追溯 过程监控
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残差神经网络及其在医学图像处理中的应用研究 被引量：30
15
作者 周涛 霍兵强 +1 位作者 陆惠玲 任海玲 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1436-1447,共12页
残差神经网络(ResNet)是近几年来深度学习研究中的热点,在计算机视觉领域取得较好成就.本文对残差神经网络从以下几个方面进行总结:第一,阐述残差神经网络的基本结构和工作原理;第二,在模型发展方面,以时间为顺序总结了残差神经网络的8... 残差神经网络(ResNet)是近几年来深度学习研究中的热点,在计算机视觉领域取得较好成就.本文对残差神经网络从以下几个方面进行总结:第一,阐述残差神经网络的基本结构和工作原理;第二,在模型发展方面,以时间为顺序总结了残差神经网络的8种网络模型;第三,在结构优化方面,从残差神经网络的卷积层、池化层、残差单元、全连接层以及整个网络5个方面进行总结;最后,将ResNet应用到医学图像处理领域,主要从图像识别和图像分割2个方面探讨.本文对残差神经网络的原理、模型、结构进行了系统地总结,对残差神经网络的研究发展具有一定的积极意义. 展开更多
关键词 残差神经网络 网络结构 医学图像
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基于混合注意力机制和云数据平台的蝗虫识别系统研究 被引量：1
16
作者 李军 马行 +3 位作者 穆春阳 王梦雪 刘宝成 李亚东 《山东农业科学》 北大核心 2023年第8期148-157,共10页
为帮助农林业解决自然条件下蝗虫目标小、识别精度低、虫情数据掌握不及时的问题,减少农林业生产损失,现以深度学习为基础,提出一种改进的YOLOv4-tiny蝗虫目标识别模型。首先针对蝗虫目标小的特点,为提升模型在复杂背景下的细节特征提... 为帮助农林业解决自然条件下蝗虫目标小、识别精度低、虫情数据掌握不及时的问题,减少农林业生产损失,现以深度学习为基础,提出一种改进的YOLOv4-tiny蝗虫目标识别模型。首先针对蝗虫目标小的特点,为提升模型在复杂背景下的细节特征提取能力和小目标识别能力,分别在加强特征提取网络的输入位置和第一次卷积结果输出位置添加混合注意力机制CBAM(convolutional block attention module);然后针对以往虫情识别无实时数据传输的问题,通过对模型的YOLO Head预测模块修改,嵌入云数据平台,实现模型对蝗虫虫情即时云端数据存储与解析功能;最后将改进后的模型移植到Jetson Xavier NX嵌入式设备,使用TensorRT加速神经网络的推理,设计了一套便携式蝗虫识别系统。试验结果表明,在自制数据集下,改进后的模型平均精度达到94.69%,在嵌入式设备上的实时检测速度达到28FPS,模型大小仅为23.6 MB。该系统的研发可为农林业蝗虫虫情识别提供新思路。 展开更多
关键词 蝗虫识别 YOLOv4-tiny CBAM 云数据平台 Jetson Xavier NX
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改进YOLOv7-tiny的轻量化大型铸件焊缝缺陷检测 被引量：4
17
作者 穆春阳 李闯 +3 位作者 马行 刘永鹿 杨科 刘宝成 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第7期156-160,共5页
针对目前焊缝缺陷数据集少,检测环境恶劣,人为识别困难等问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。由于检测物体缺陷形状不规则,采用可变形卷积能够学习到更加丰富的特征信息和感知到物体的细节信息,增强了模型的表达能力和泛化能力;为... 针对目前焊缝缺陷数据集少,检测环境恶劣,人为识别困难等问题,提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法。由于检测物体缺陷形状不规则,采用可变形卷积能够学习到更加丰富的特征信息和感知到物体的细节信息,增强了模型的表达能力和泛化能力;为了在提高焊缝缺陷检测速度的同时,不降低准确率,满足工厂实时性的要求,提出了一种融合轻量化卷积和注意力机制的ELAN-PCS网络结构;为了解决中小目标检测困难,很容易出现漏检的情况,引入了通道注意力机制。实验结果表明,与原YOLOv7-tiny相比,改进模型在大型铸件焊缝缺陷数据集上mAP(0.5)提升1.8%、mAP(0.5~0.95)提升6.8%,模型参数量下降1.9 M。 展开更多
关键词 轻量化 缺陷检测 YOLOv7-tiny 注意力机制 可变形卷积
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联合信息增强与生成对抗网络的红外与可见光图像融合
18
作者 赵海霞 常霞 纪峰 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第10期116-121,共6页
为克服红外与可见光图像的融合结果图边缘模糊、细节信息表征不足及亮度较低的问题,提出了联合信息增强与生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的红外与可见光图像融合方法。基于自适应直方图划分和亮度校正算法被用来增... 为克服红外与可见光图像的融合结果图边缘模糊、细节信息表征不足及亮度较低的问题,提出了联合信息增强与生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的红外与可见光图像融合方法。基于自适应直方图划分和亮度校正算法被用来增强红外图像的显著对比度。多尺度Retinex算法(MSR)被用来增强可见光图像的纹理细节,同时调整可见光图像的亮度。增强后的红外与可见光图像被输入GAN进行训练,训练好的模型可以完成端到端图像融合任务。仿真实验结果表明所提算法在EN(信息熵)和SD(标准差)指标上具有明显优势。 展开更多
关键词 直方图划分 亮度校正 多尺度RETINEX算法 图像融合 生成对抗网络
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改进YOLOv3的轻量级铸件焊缝表面缺陷检测 被引量：3
19
作者 李闯 马行 +3 位作者 穆春阳 刘永鹿 秦政硕 张弘 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期156-159,163,共5页
针对机械制造行业中铸件焊缝表面缺陷数据集少,被检测物体处于复杂环境下目标检测困难和识别准确率低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法。使用了有效的数据增强技术,提高了模型的鲁棒性,使其更加适用于真实环境;引入轻量级网络GhostNe... 针对机械制造行业中铸件焊缝表面缺陷数据集少,被检测物体处于复杂环境下目标检测困难和识别准确率低等问题,提出了一种改进的YOLOv3算法。使用了有效的数据增强技术,提高了模型的鲁棒性,使其更加适用于真实环境;引入轻量级网络GhostNet替换原始主干网络,降低模型参数量,减少训练时间;在主干网络最后一层输出端加入空间金字塔池化结构,提高模型的感受野和增强模型的抗干扰能力;在FPN(feature pyramid network)中引入1×1卷积和通道注意力机制,防止维度损失和提高对重要特征的关注度,增强对小目标的特征提取;在训练过程中引入Focal Loss,提高模型对正样本的预测准确率。实验结果表明,与原YOLOv3相比,改进模型在铸件焊缝缺陷数据集上mAP提升1.55%,小目标气孔AP提升4%,增加小目标识别精度。 展开更多
关键词 表面缺陷 铸件焊缝 YOLOv3 空间金字塔池化 GhostNet
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基于PCA-SIFT特征融合的铸件冒口点云匹配研究 被引量：3
20
作者 穆春阳 杨科 马行 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期75-79,共5页
当前自动化铸件冒口切割机器人系统研制在识别和定位冒口方面要求精确,且面临现场环境复杂、相机采集数据量大、处理效率低、算法不稳定性导致误差较大等问题。针对上述问题,提出PCA-SIFTS4的点云配准方法,首先,对采集的场景点云数据通... 当前自动化铸件冒口切割机器人系统研制在识别和定位冒口方面要求精确,且面临现场环境复杂、相机采集数据量大、处理效率低、算法不稳定性导致误差较大等问题。针对上述问题,提出PCA-SIFTS4的点云配准方法,首先,对采集的场景点云数据通过多阶段滤波和聚类分割技术,从复杂的场景中提取出高质量的冒口点云;其次,基于PCA与3D-SIFT特征融合提取冒口点云的特征属性,降低Super4PCS粗配准的搜索复杂度,缩短配准时间;最后,采用点到面的ICP算法进行精配准,运用所提出的方法对典型形状冒口点云进行配准实验,与传统配准算法相比,配准时间和均方根误差分别平均降低78.53%和64.93%,结果表明PCA-SIFTS4算法对于环境复杂、数据量大、特征不明显的冒口点云具有较好的实时性和精确性。 展开更多
关键词 铸件冒口 点云配准 3D-SIFT Super4PCS
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