LF炉温度预报模型研究 被引量：4

1

作者 曹宇轩 刘惠康 江典蔚 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第8期861-867,共7页

针对传统温度预报模型中计算复杂度较高、耗时长且浪费大量人力的缺点,本文以印度比莱钢铁厂LF炉(ladle furnace)为研究对象,提出了基于蒙特卡洛方法优化神经网络结构的新模型。该方法相比于传统的神经网络算法省去了由人工实验不断尝... 针对传统温度预报模型中计算复杂度较高、耗时长且浪费大量人力的缺点,本文以印度比莱钢铁厂LF炉(ladle furnace)为研究对象,提出了基于蒙特卡洛方法优化神经网络结构的新模型。该方法相比于传统的神经网络算法省去了由人工实验不断尝试来确定网络结构的复杂过程。本文采用最大相似法和邻近炉次法对数据进行筛选建立新的样本数据库,提高样本数据的精确性,减小样本数据的误差。采用遗传算法对神经网络进行优化,使模型的收敛速度更快,预测精度更高。仿真结果表明,本模型的预报误差在±5℃的准确率达90.52%,在±10℃以内的准确率达96.93%,具有较高的预测精度,能够满足LF炉炉外精炼生产需要。 展开更多

关键词 LF炉 精炼模型 蒙特卡洛 遗传算法 BP神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于弱显著图的实时热红外图像行人检测 被引量：2

2

作者 李传东 徐望明 伍世虔 《红外技术》 CSCD 北大核心 2021年第7期658-664,共7页

针对现有热红外图像行人检测方法在精度和速度方面存在的问题,提出一种基于弱显著图的实时行人检测方法。该方法以轻量级LFFD(Light and Fast Face Detector)网络为基础,由两级改进网络即SD-LFFD(Saliency Detection-LFFD)和SF-LFFD(Sal... 针对现有热红外图像行人检测方法在精度和速度方面存在的问题,提出一种基于弱显著图的实时行人检测方法。该方法以轻量级LFFD(Light and Fast Face Detector)网络为基础,由两级改进网络即SD-LFFD(Saliency Detection-LFFD)和SF-LFFD(Saliency Fusion-LFFD)组成,首先以热红外图像作为输入经SD-LFFD网络产生初步行人检测结果和行人区域弱显著图,接着将该弱显著图与原热红外图像结合“点亮”潜在行人区域并经SF-LFFD网络产生新的行人检测结果,最后将两级改进网络的行人检测结果融合得到最终结果。在数据集CVC-09和CVC-14上实验结果表明,该方法与现有轻量级神经网络相比行人检测的平均精确率有大幅提升,且在有限硬件资源下可实现实时检测。 展开更多

关键词 热红外图像 行人检测 显著性检测 实时检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于高效全局上下文网络的轻量级烟火检测算法

3

作者 魏伦胜 徐望明 +1 位作者 张景元 陈彬 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期118-127,共10页

针对现有烟火检测算法存在的漏检和误检问题,提出一种基于高效全局上下文网络(EGC-Net)的轻量级烟火检测新算法。该算法以轻量级目标检测网络YOLOX为基础网络,将改进的EGC-Net嵌入到YOLOX的主干特征提取网络与特征金字塔网络之间。EGC-... 针对现有烟火检测算法存在的漏检和误检问题,提出一种基于高效全局上下文网络(EGC-Net)的轻量级烟火检测新算法。该算法以轻量级目标检测网络YOLOX为基础网络,将改进的EGC-Net嵌入到YOLOX的主干特征提取网络与特征金字塔网络之间。EGC-Net由上下文建模、特征转换和特征融合3阶段结构组成,用于获得图像的全局上下文信息,建模烟火目标与其背景信息的远程依赖关系,并结合通道注意力机制学习更具判别力的视觉特征用于烟火检测。实验结果表明,本文提出的EGC-YOLOX烟火检测算法的图像级召回率为95.56%,图像级误报率为4.75%,均优于对比的其他典型轻量级算法,且速度满足实时检测的要求。该算法可在安防和消防领域推广,用于实时火灾监控和预警管理。 展开更多

关键词 烟火检测 EGC-Net YOLOX 全局上下文 注意力机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Android的智能可调光LED灯节能控制 被引量：11

4

作者 黄帆 杨贤昭 陈洋 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期703-711,共9页

针对家庭LED灯能源耗电问题,提出了一种智能调光节能控制方法。该方法以安卓操作系统为平台,智能手机作为客户端,利用LM3409HV降压自适应反馈控制机制,通过Wi Fi网络实现无线远程可调光节能LED灯的低功率照明。该系统采用太阳能绿色可... 针对家庭LED灯能源耗电问题,提出了一种智能调光节能控制方法。该方法以安卓操作系统为平台,智能手机作为客户端,利用LM3409HV降压自适应反馈控制机制,通过Wi Fi网络实现无线远程可调光节能LED灯的低功率照明。该系统采用太阳能绿色可再生能源为智能电网供电,结合室外光强,通过光敏传感器和脉宽调制(PWM)技术调节LED灯亮度。在通用输入电压下,可实现高效率、高功率因数调光。与传统的机械式开关LED照明电灯相比,智能调光系统设计的软硬件更为灵活和方便、成本更低、功耗更小,界面和功能都具有良好的通用性、准确性,具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 ANDROID WiFi网络 脉宽调制(PWM)调光 自适应反馈控制 智能电网

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度置信网络的制动器故障诊断方法 被引量：6

5

作者 李倩 刘惠康 +1 位作者 皮瑶 喻青 《高技术通讯》 CAS 2021年第10期1075-1080,共6页

针对吊车制动器故障诊断中故障机理复杂、先验知识欠缺、传统的故障诊断方法精度不高和人工依赖大等问题,本文提出一种基于深度置信网络(DBN)的制动器故障诊断方法。该方法通过柔性薄膜传感器阵列获取制动器不同工况的实时特征数据及信... 针对吊车制动器故障诊断中故障机理复杂、先验知识欠缺、传统的故障诊断方法精度不高和人工依赖大等问题,本文提出一种基于深度置信网络(DBN)的制动器故障诊断方法。该方法通过柔性薄膜传感器阵列获取制动器不同工况的实时特征数据及信号,利用网络的无监督特征学习和有监督微调,构建制动器故障诊断的深层网络模型,从而实现了对制动器的故障诊断及预测。最后,分别与支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)优化的BP神经网络(GA-BP)进行了对比研究,通过实验证明了本文方法的优越性。 展开更多

关键词 深度置信网络(DBN) 吊车制动器 故障诊断 柔性薄膜传感器阵列

在线阅读 下载PDF 职称材料

永磁同步直线伺服系统的纹波推力补偿 被引量：2

6

作者 卢少武 唐小琦 +1 位作者 周凤星 解传宁 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期106-110,共5页

针对纹波推力对永磁同步直线伺服系统的影响,提出了一种纹波推力补偿策略:基于纹波推力自适应补偿的永磁同步直线伺服系统位置控制。在这种控制策略中,首先采用快速傅里叶变换分析推力电流来离线提取纹波推力的特征频率,有利于纹波推力... 针对纹波推力对永磁同步直线伺服系统的影响,提出了一种纹波推力补偿策略:基于纹波推力自适应补偿的永磁同步直线伺服系统位置控制。在这种控制策略中,首先采用快速傅里叶变换分析推力电流来离线提取纹波推力的特征频率,有利于纹波推力数学模型的简化,再通过递推最小二乘算法在线辨识纹波推力的模型参数,结合纹波推力的特征频率和模型参数,动态地实现了纹波推力的精确估计,最后将纹波推力估计模型直接作用于永磁同步直线伺服系统,对推力电流进行前馈补偿控制,从而实时抑制纹波推力。实验结果表明,采用所提的补偿策略,最大位置跟踪波动误差从补偿前的50μm左右下降到补偿后的不足20μm,位置控制性能得到明显改善,对高性能永磁同步直线伺服系统的抗扰动策略研究具有重要的理论和现实意义。 展开更多

关键词 永磁同步直线伺服系统 纹波推力 快速傅里叶变换 递推最小二乘算法 实时补偿

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于鸟群算法优化的桥式吊车线性自抗扰控制 被引量：8

7

作者 唐超 刘惠康 +1 位作者 曹宇轩 柴琳 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2019年第4期371-378,共8页

针对欠驱动吊车的防摆与定位问题,本文提出一种基于线性自抗扰控制技术(LADRC)的欠驱动桥式吊车控制策略及控制器参数优化方法。区别于其他常规的桥式吊车控制策略,该方法不需要对吊车模型进行任何近似解耦或线性化处理,允许模型存在一... 针对欠驱动吊车的防摆与定位问题,本文提出一种基于线性自抗扰控制技术(LADRC)的欠驱动桥式吊车控制策略及控制器参数优化方法。区别于其他常规的桥式吊车控制策略,该方法不需要对吊车模型进行任何近似解耦或线性化处理,允许模型存在一定的不确定性并且考虑了系统所受的摩擦力与空气阻力等干扰,同时针对传感器噪声污染环境下控制器的参数整定问题,应用鸟群优化算法进行参数优化。在负载质量和吊绳绳长等发生变化或存在不确定因素的情况下,控制策略依然能实现对台车的精确定位与负载摆动的有效抑制。最后通过仿真证明了控制方法具有良好的控制性能。 展开更多

关键词 桥式吊车 非线性 防摆与定位 线性自抗扰控制 鸟群算法(BSA) 参数优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种改进的轻量级人体姿态估计算法 被引量：7

8

作者 王名赫 徐望明 蒋昊坤 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期955-963,共9页

现有的多数人体姿态估计算法通过设计复杂的网络结构以获得高精度而导致速度较低。YOLO-Pose人体姿态估计算法吸收了先进目标检测算法的优点同时获得了较高的精度和速度,然而仍然存在漏检和误检问题。本文对YOLOPose算法进一步改进,针... 现有的多数人体姿态估计算法通过设计复杂的网络结构以获得高精度而导致速度较低。YOLO-Pose人体姿态估计算法吸收了先进目标检测算法的优点同时获得了较高的精度和速度,然而仍然存在漏检和误检问题。本文对YOLOPose算法进一步改进,针对人体姿态非刚性和人体关键点分布多样性的特点提出一种新的轻量级人体姿态检测算法。首先,设计了轻量级通道和空间注意力网络LCSA-Net以提升模型的特征提取能力;其次,采用了基于距离自适应的加权策略在模型训练时计算人体关键点回归损失以增强模型对远距离人体关键点的回归能力。在COCO 2017人体姿态数据集上的实验结果表明,与基准模型相比,两种改进策略均有效提升了人体姿态估计性能,实现了2%的mAP提升、1.5%的AP50提升和1.7%的AR提升。 展开更多

关键词 人体姿态估计 YOLO-Pose 注意力网络 自适应加权 回归损失

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于柔性薄膜阵列压力传感器的抱闸故障诊断 被引量：2

9

作者 皮瑶 刘惠康 李倩 《高技术通讯》 CAS 2021年第8期836-843,共8页

抱闸制动装置广泛应用于工业提升装置、民用曳引式电梯,针对抱闸制动器的运行状态监测和故障诊断,本文提出一种基于柔性薄膜阵列压力传感器的故障诊断方法,运用卷积神经网络(CNN)对传感器的数据进行处理达到故障诊断的目的。本文在LeNet... 抱闸制动装置广泛应用于工业提升装置、民用曳引式电梯,针对抱闸制动器的运行状态监测和故障诊断,本文提出一种基于柔性薄膜阵列压力传感器的故障诊断方法,运用卷积神经网络(CNN)对传感器的数据进行处理达到故障诊断的目的。本文在LeNet5模型的基础上引入跨连接部分,将网络结构中提取的低层次特征与高层次特征相结合,经过全连接层达到多分类的目的。通过训练来自柔性薄膜阵列压力传感器的实验数据,该模型实现了4种基本抱闸故障和正常状态的自动识别。实验结果表明,改进的LeNet卷积神经网络模型在抱闸故障诊断上的检测正确率达到99.19%,该模型在同一训练数据集上的表现明显优于传统的LeNet5模型。 展开更多

关键词 柔性薄膜阵列压力传感器 LeNet模型 跨连接 抱闸制动器 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多方向Gabor特征图协同表示的鲁棒人脸识别 被引量：8

10

作者 张培 徐望明 +1 位作者 伍世虔 靳晓缘 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期377-384,共8页

为提高基于稀疏表示分类(SRC)算法在可变光照、姿态和表情下的人脸识别性能,提出一种基于多方向Gabor特征图(MGFM)和协同表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法。首先,对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,并融合同一方向不同尺度的Gabor特... 为提高基于稀疏表示分类(SRC)算法在可变光照、姿态和表情下的人脸识别性能,提出一种基于多方向Gabor特征图(MGFM)和协同表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法。首先,对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,并融合同一方向不同尺度的Gabor特征;其次,在每个方向的融合特征图上提取Gist特征。在进行人脸识别时,可采取2种方法:1)将人脸图像所有方向的Gist特征直接串联或自适应加权后串联构成人脸全局特征向量,并使用协同表示分类器得到识别结果;2)对人脸图像每个方向的Gist特征向量分别使用协同表示分类器进行预分类,预分类时使用自适应K近邻策略确定候选类并进行评分,取总得分最高的类作为识别结果。最后,在ORL,Extended Yale B和AR等人脸数据库上开展人脸识别实验,由提出的方法分别取得99.8%,100%和99.7%的识别准确率和较快的执行速度。研究结果表明:本文方法利用多方向Gabor特征图(MGFM)建立人脸图像的特征表示能有效描述人脸局部信息,利用自适应K近邻策略改进协同表示分类算法能取得较高的识别准确率和执行效率。 展开更多

关键词 人脸识别 协同表示 多方向Gabor特征图 自适应K近邻

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于对称亮度映射和虚拟多曝光融合的非均匀光照图像增强 被引量：5

11

作者 黄子蒙 徐望明 但愿 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期1580-1589,共10页

针对非均匀光照图像存在局部过暗或过亮区域而导致图像对比度低、细节不清晰和可视化效果差的问题,提出了一种基于对称亮度映射和虚拟多曝光融合的图像增强方法。该方法通过颜色空间转换保留输入图像的色度和饱和度分量并分离出亮度分... 针对非均匀光照图像存在局部过暗或过亮区域而导致图像对比度低、细节不清晰和可视化效果差的问题,提出了一种基于对称亮度映射和虚拟多曝光融合的图像增强方法。该方法通过颜色空间转换保留输入图像的色度和饱和度分量并分离出亮度分量进行增强。根据相机响应模型,采用图像信息熵和平均梯度最大化原则估计最优曝光比,设计了一种对称亮度映射函数用于虚拟生成对应的最优增强曝光图像和减弱曝光图像,从而与原始亮度分量一起组成具有不同曝光的图像序列,再使用带细节提升的多曝光融合方法对该图像序列重构即得到增强结果。实验结果表明,本文方法在7个公开数据集上的图像信息熵、平均梯度、图像对比度、颜色一致性评价指标均值分别为7.644,9.209,450.683,0.962,均优于对比方法,获得了动态范围高、对比度强、细节清晰和可视化效果好的增强结果。 展开更多

关键词 非均匀光照 图像增强 亮度映射函数 多曝光融合

在线阅读 下载PDF 职称材料

字轮式仪表智能图像抄表系统的设计 被引量：1

12

作者 顾允迪 徐望明 何钦 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期985-996,共12页

为了克服人工抄表效率低和现有图像识别方法对双半字符识别不准的问题,设计了基于窄带物联网(NB-IoT)技术和轻量级卷积神经网络(CNN)的字轮式仪表智能图像抄表系统。首先,图像采集终端用NB-IoT模组将摄像头获取的表盘图像上传至云平台;... 为了克服人工抄表效率低和现有图像识别方法对双半字符识别不准的问题,设计了基于窄带物联网(NB-IoT)技术和轻量级卷积神经网络(CNN)的字轮式仪表智能图像抄表系统。首先,图像采集终端用NB-IoT模组将摄像头获取的表盘图像上传至云平台;然后,使用局部特征提取与匹配方法估计仿射变换矩阵,将输入的表盘图像转换至模板图像所在坐标空间并分割出各个读数的字符子图像;最后,使用基于多标签分类的轻量级CNN模型识别这些子图像并通过后处理得到最终表盘读数结果。实验结果表明,系统的图像采集终端休眠电流小于10μA,可确保2节锂亚电池工作5年以上;所提出的基于多标签分类的CNN模型能准确识别单字符和双半字符,达到了96.36%的字符识别准确率和94.15%的读数识别准确率,优于对比的其他识别算法。 展开更多

关键词 窄带物联网 自动抄表系统 卷积神经网络 双半字符识别 多标签分类

在线阅读 下载PDF 职称材料