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基于MCGN煤矿井下低光照图像增强方法研究: 1; 作者慕灯聪赵小虎 +1 位作者谢礼逊董飞《湖南大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第8期55-68,共14页; 由于煤矿井下地形环境复杂、光照受限,视频监控设备获取的图像常存在亮度不足、对比度低、颜色失真、细节信息丢失等问题.针对上述问题,提出一种基于MCGN(multi-scalecalibratedgatingnetwork,多尺度校准门控网络)煤矿井下多场景低光照... 展开更多; 关键词图像增强低照度图像注意力进制损失函数图像亮度; 在线阅读下载PDF 职称材料

S型CeO_(2)/Bi_(2)MoO_(6)微球异质结的理性设计及其高效光催化CO_(2)还原: 2; 作者许修涛邵春风 +2 位作者张金锋王中辽代凯《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2024年第10期39-42,共4页; 人工半导体光催化CO_(2)转化被广泛认为是模拟自然碳循环的最有前途的策略之一。其中,Bi_(2)MoO_(6)具有光催化CO_(2)转化的潜力。然而,由于其光生电荷载体的快速复合,其催化性能仍然不足。因此,改善Bi_(2)MoO_(6)的催化效率是一个紧迫... 展开更多; 关键词光催化CO_(2)转化 CeO_(2) Bi_(2)MoO_(6) S型异质结电荷转移; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像旋转框算法: 3; 作者董宝鑫王江涛《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期54-61,共8页; 由于遥感图像中目标数量多而密集,且背景信息复杂,导致现有检测算法对于小目标检测精度不够理想,针对该问题,提出了一种基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像小目标旋转框检测算法DRS-YOLO。首先,为克服主干网络对特征提取不足... 展开更多; 关键词深度学习遥感图像旋转框目标检测重参数广义金字塔 DRS-YOLO; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征聚合与多元协同特征交互的航拍图像小目标检测被引量：13: 4; 作者陈朋磊王江涛 +1 位作者张志伟何程《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期183-192,共10页; 针对无人机航拍图像目标尺寸太小、包含的特征信息较少,导致现有的检测算法对小目标检测效果不理想的问题,提出一种基于特征聚合与多元协同特征交互的无人机航拍图像小目标检测算法。首先,针对主干网对特征提取不足的问题,采用Swin Tran... 展开更多; 关键词小目标检测航拍图像小目标特征聚合网络多元协同特征交互模块; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MCGN煤矿井下低光照图像增强方法研究: 1; 作者慕灯聪赵小虎谢礼逊董飞; 机构中国矿业大学信息与控制工程学院淮北师范大学物理与电子信息学院淮北师范大学智能计算及应用安徽省重点实验室矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室(中国矿业大学); 出处《湖南大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第8期55-68,共14页; 基金智能计算及应用安徽省重点实验室开放基金项目(AFZNJS2024KF03)。; 文摘由于煤矿井下地形环境复杂、光照受限,视频监控设备获取的图像常存在亮度不足、对比度低、颜色失真、细节信息丢失等问题.针对上述问题,提出一种基于MCGN(multi-scalecalibratedgatingnetwork,多尺度校准门控网络)煤矿井下多场景低光照图像增强算法,该算法由光照增强网络、细节增强网络、色彩矫正网络以及门控融合网络组成.首先,光照增强网络通过预点亮模块估计光照信息,在此基础上,级联具备空间增强注意力的光照增强模块,增强对遮挡区域和局部暗区的捕捉能力,随后引入自校准模块进一步提升图像整体曝光控制能力.其次,为丰富增强图像中纹理和边缘细节信息,设计多级残差结构构成细节增强网络,确保重要细节信息不丢失.再者,针对图像固有的以及增强过程中产生的颜色失真现象,构建色彩矫正网络和色彩损失函数,利用编解码结构将彩色图像解耦为颜色直方图,基于颜色直方图学习自然光颜色特征,以指导颜色分布矫正.最后,为实现三个网络输出图像有机融合,门控融合网络设计了一种新的门控机制,端到端学习最优融合权重,实现亮度增强、细节恢复和颜色矫正的有效平衡.实验结果表明,该算法在提升图像亮度、丰富纹理特征、还原真实色彩方面成效卓著.同时,该算法具有良好的多场景适用性和较快的推理速度,能满足煤矿井下实际需求,为煤矿安全生产提供有力的技术支撑.; 关键词图像增强低照度图像注意力进制损失函数图像亮度; Keywords image enhancement low-light image attention scale loss function image brightness; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TD67 [矿业工程—矿山机电]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名S型CeO_(2)/Bi_(2)MoO_(6)微球异质结的理性设计及其高效光催化CO_(2)还原: 2; 作者许修涛邵春风张金锋王中辽代凯; 机构淮北师范大学; 出处《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2024年第10期39-42,共4页; 基金国家自然科学基金(22278169,51973078) 安徽省高校优秀科研创新团队(2022AH010028) +2 种基金安徽省质量工程项目(2022sx134)。; 文摘人工半导体光催化CO_(2)转化被广泛认为是模拟自然碳循环的最有前途的策略之一。其中,Bi_(2)MoO_(6)具有光催化CO_(2)转化的潜力。然而,由于其光生电荷载体的快速复合,其催化性能仍然不足。因此,改善Bi_(2)MoO_(6)的催化效率是一个紧迫的问题。在这项研究中,我们通过水热法合成了Bi_(2)MoO_(6)纳米片,并在其表面同时生长了CeO_(2)纳米颗粒,形成了Ce^(3+)/Ce^(4+)离子桥接修饰的S型异质结。时间分辨光致发光光谱和光电化学测试揭示了这种异质结的增强电荷分离效应。此外,原位X射线光电子能谱分析和理论计算进一步证实,光生电子转移路径遵循S型机制,从氧化型半导体Bi_(2)MoO_(6)的导带转移到还原型半导体CeO_(2)的价带。实验结果表明,CeO_(2)/Bi_(2)MoO_(6)、Bi_(2)MoO_(6)和CeO_(2)的光催化CO_(2)还原为CO的效率分别为65.3、14.8和1.2μmol·g^(-1)·h^(-1)。与纯Bi_(2)MoO_(6)相比,CeO_(2)/Bi_(2)MoO_(6)复合催化剂将CO_(2)光催化还原为CO的催化效率提高了3.12倍。这项工作为设计和构建新型S型异质结光催化剂提供了独特的见解。; 关键词光催化CO_(2)转化 CeO_(2) Bi_(2)MoO_(6) S型异质结电荷转移; Keywords Photocatalytic CO_(2)conversion CeO_(2) Bi_(2)MoO_(6) S-scheme heterojunction Charge transfer; 分类号 O643 [理学—物理化学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像旋转框算法: 3; 作者董宝鑫王江涛; 机构淮北师范大学物理与电子信息学院智能计算及应用安徽省重点实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期54-61,共8页; 基金国家自然科学基金(61976101) 安徽省高校自然科学研究重点项目(2023AH050319) 安徽省高校优秀科研创新团队项目(2023AH010044)资助。; 文摘由于遥感图像中目标数量多而密集,且背景信息复杂,导致现有检测算法对于小目标检测精度不够理想,针对该问题,提出了一种基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像小目标旋转框检测算法DRS-YOLO。首先,为克服主干网络对特征提取不足的缺点,以旋转算法YOLOv8OBB为基础,在颈部网络引入扩张式残差模块,以增强遥感目标语义信息。其次,为提高网络对于多尺度目标的检测性能,使底层特征信息流向高层,引入重参数化泛化特征金字塔网络替换颈部网络结构,更高效的融合多尺度特征,易于捕捉高层语义和低层空间细节。最后,为进一步提高网络对于小目标的检测性能,基于SPPF提出SPPFI对目标感受野进行扩展,提升了对遥感目标的检测精度。在公开的DIOR数据集和HRSC2016数据集上相较于原YOLOv8sOBB基线网络的检测精度分别提升了1.5%和9.8%。实验表明改进后的算法显著增强了对遥感图像小目标的检测性能。; 关键词深度学习遥感图像旋转框目标检测重参数广义金字塔 DRS-YOLO; Keywords deep learning remote sensing images rotated bounding box object detection reparameterized generalized pyramid DRS-YOLO; 分类号 TN29 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征聚合与多元协同特征交互的航拍图像小目标检测被引量：13: 4; 作者陈朋磊王江涛张志伟何程; 机构淮北师范大学物理与电子信息学院智能计算及应用安徽省重点实验室; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期183-192,共10页; 基金国家自然科学基金(61976101) 安徽省高校自然科学研究重点项目(2023AH050319) 安徽省高校优秀科研创新团队项目(2023AH010044)资助。; 文摘针对无人机航拍图像目标尺寸太小、包含的特征信息较少,导致现有的检测算法对小目标检测效果不理想的问题,提出一种基于特征聚合与多元协同特征交互的无人机航拍图像小目标检测算法。首先,针对主干网对特征提取不足的问题,采用Swin Transformer作为RetinaNet主干网络,以增强算法对全局信息的提取能力。其次,为提高网络对远处目标即小目标的检测能力,设计出一种高效的小目标特征聚合网络(SFANet),实现对浅层特征图小目标细节信息的充分整合。最后,为进一步提高网络对多尺度目标的检测性能,使低层特征信息流向高层,提出全新的多元协同特征交互模板(MCFIM)。在公开无人机航拍数据集VisDrone2019-DET上的实验结果表明,所提算法相较于原RetinaNet基线网络检测精度提高7.6%,对于小目标具有更好的检测效果。; 关键词小目标检测航拍图像小目标特征聚合网络多元协同特征交互模块; Keywords small object detection aerial images small target feature aggregation network multiple collaborative feature interaction module; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于MCGN煤矿井下低光照图像增强方法研究	慕灯聪赵小虎谢礼逊董飞	《湖南大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	S型CeO_(2)/Bi_(2)MoO_(6)微球异质结的理性设计及其高效光催化CO_(2)还原	许修涛邵春风张金锋王中辽代凯	《物理化学学报》 SCIE CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于重参数化广义金字塔与扩张残差的遥感图像旋转框算法	董宝鑫王江涛	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于特征聚合与多元协同特征交互的航拍图像小目标检测	陈朋磊王江涛张志伟何程	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2023	13	在线阅读下载PDF 职称材料