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结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法
被引量：
2
1
作者
李水艳
朱玉东
+2 位作者
蒋金磊
戚荣志
陈春雨
《水利信息化》
2024年第3期37-44,共8页
针对实际工程环境中采集的蓝藻图像数量不均衡、复杂光照条件影响、蓝藻图像局部区域特征捕捉不全面等问题,提出一种结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法。首先构建蓝藻图像数据集,并使用图像增强算法对数据集进行优化,再使用双...
针对实际工程环境中采集的蓝藻图像数量不均衡、复杂光照条件影响、蓝藻图像局部区域特征捕捉不全面等问题,提出一种结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法。首先构建蓝藻图像数据集,并使用图像增强算法对数据集进行优化,再使用双线性网络充分提取蓝藻图像特征信息,同时结合卷积块注意力机制,聚焦重要的局部特征,忽视无用信息,进一步提升对无蓝藻、颗粒状蓝藻、带状蓝藻和片状蓝藻等4类不同形态蓝藻图像的分类效果。在构建的Algea-ultimate蓝藻数据集上进行实验,结果表明:相比识别效果最好的经典网络模型ResNet18,所提方法在识别准确率上提升7.29%,识别精度有明显提升。识别方法可用于太湖流域水质监测和预警平台中,提供蓝藻图像自动识别功能,为实时监测水体蓝藻形态提供智能化解决方案。
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关键词
图像识别
蓝藻
双线性网络
注意力
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职称材料
1998—2020年三峡库区最大1h降水的时空变化特征
被引量：
10
2
作者
王雨潇
孙营营
+3 位作者
张天宇
刘波
王文鹏
蒋佳怡
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期10-18,共9页
以年、月最大1 h降水强度及其发生时间为指标,采用趋势检验、周期分析、经验正交函数和降水过程综合强度评估方法,分析了1998—2020年三峡库区最大1 h降水的时空变化特征。结果表明:库区年最大1 h降水发生时间有每隔约10 a前移至汛前的...
以年、月最大1 h降水强度及其发生时间为指标,采用趋势检验、周期分析、经验正交函数和降水过程综合强度评估方法,分析了1998—2020年三峡库区最大1 h降水的时空变化特征。结果表明:库区年最大1 h降水发生时间有每隔约10 a前移至汛前的现象,主汛期7月最大1 h降水强度有8 a的循环周期;与2010年以前比,2010年后的库区强降水落区表现出自上游向坝址迁移的走势;若最大1 h降水强度相近,则降水持续时间长、覆盖范围广的降水过程,综合强度更高,对防洪安全影响更大。
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关键词
三峡库区
最大1
h降水量
降水过程综合强度
EOF分析
时空变化
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职称材料
题名
结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法
被引量：
2
1
作者
李水艳
朱玉东
蒋金磊
戚荣志
陈春雨
机构
河海大学
数学学院
太湖流域水文水资源监测中心
华能澜沧江水电股份有限公司
河海大学
计算机与软件学院
水利部
水利大
数据
重点
实验室
(
河海大学
)
出处
《水利信息化》
2024年第3期37-44,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3005401)
江苏省水利科技项目(2018057)
+1 种基金
云南省重点研发计划(202203AA080009)
中国华能集团重点技术项目(HNZB2022-06-3-443)。
文摘
针对实际工程环境中采集的蓝藻图像数量不均衡、复杂光照条件影响、蓝藻图像局部区域特征捕捉不全面等问题,提出一种结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法。首先构建蓝藻图像数据集,并使用图像增强算法对数据集进行优化,再使用双线性网络充分提取蓝藻图像特征信息,同时结合卷积块注意力机制,聚焦重要的局部特征,忽视无用信息,进一步提升对无蓝藻、颗粒状蓝藻、带状蓝藻和片状蓝藻等4类不同形态蓝藻图像的分类效果。在构建的Algea-ultimate蓝藻数据集上进行实验,结果表明:相比识别效果最好的经典网络模型ResNet18,所提方法在识别准确率上提升7.29%,识别精度有明显提升。识别方法可用于太湖流域水质监测和预警平台中,提供蓝藻图像自动识别功能,为实时监测水体蓝藻形态提供智能化解决方案。
关键词
图像识别
蓝藻
双线性网络
注意力
Keywords
image recognition
cyanobacteria
bilinear networks
attention
分类号
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
X835 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
1998—2020年三峡库区最大1h降水的时空变化特征
被引量：
10
2
作者
王雨潇
孙营营
张天宇
刘波
王文鹏
蒋佳怡
机构
河海大学
水文水资源学院
重庆市气候中心
水利部
水利大
数据
重点
实验室
(
河海大学
)
出处
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期10-18,共9页
基金
国家重点研发计划(2021YFB3900601)
三峡气候监测项目(SK2021015)
中央高校基本科研业务费专项(B220201028)。
文摘
以年、月最大1 h降水强度及其发生时间为指标,采用趋势检验、周期分析、经验正交函数和降水过程综合强度评估方法,分析了1998—2020年三峡库区最大1 h降水的时空变化特征。结果表明:库区年最大1 h降水发生时间有每隔约10 a前移至汛前的现象,主汛期7月最大1 h降水强度有8 a的循环周期;与2010年以前比,2010年后的库区强降水落区表现出自上游向坝址迁移的走势;若最大1 h降水强度相近,则降水持续时间长、覆盖范围广的降水过程,综合强度更高,对防洪安全影响更大。
关键词
三峡库区
最大1
h降水量
降水过程综合强度
EOF分析
时空变化
Keywords
Three Gorges Reservoir Region
maximum one-hour precipitation
comprehensive intensity of precipitation process
EOF analysis
temporal and spatial variations
分类号
P426.6 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法
李水艳
朱玉东
蒋金磊
戚荣志
陈春雨
《水利信息化》
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
1998—2020年三峡库区最大1h降水的时空变化特征
王雨潇
孙营营
张天宇
刘波
王文鹏
蒋佳怡
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
10
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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