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农产品市场监测预警深度学习智能预测方法 被引量：2
1
作者 许世卫 李乾川 +3 位作者 栾汝朋 庄家煜 刘佳佳 熊露 《智慧农业(中英文)》 2025年第1期57-69,共13页
[目的/意义]农产品供给、消费和价格的变化直接影响市场监测和预警。随着中国农业生产方式和市场体系的转型,数据获取技术的进步使得农业数据呈现爆炸式增长。然而,农产品多品种的联动监测和预测仍面临数据复杂、模型狭窄、应变能力弱... [目的/意义]农产品供给、消费和价格的变化直接影响市场监测和预警。随着中国农业生产方式和市场体系的转型,数据获取技术的进步使得农业数据呈现爆炸式增长。然而,农产品多品种的联动监测和预测仍面临数据复杂、模型狭窄、应变能力弱等挑战。因此,亟需构建适应中国农业数据特点的深度学习模型,以提升农产品市场的监测与预警能力,推动精准决策和应急响应。[方法]本研究应用深度学习方法,从中国多维农业数据资源实际出发,创新提出了一套不同监测预警对象条件下深度学习综合预测方法,构建了生成对抗与残差网络协同生产量模型(Generative Adversarial Network and Residual Network, GAN-ResNet)、变分自编码器岭回归消费预测模型(Variational Autoencoder and Ridge Regression, VAE-Ridge)、自适应变换器价格预测模型(Adaptive-Transformer)。为适应实际需求,研究在CAMES中采用“离线计算与可视化分离”策略,模型推理离线完成,平衡了计算复杂度与实时预警需求。[结果和讨论]深度学习综合预测方法在玉米单产、生猪消费量和番茄市场价格的预测上,均表现出显著的精度提升。GAN-ResNet生产量预测模型进行县级尺度玉米单产预测的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)为6.58%,运用VAE-Ridge模型分析生猪消费量的MAPE为6.28%,运用Adaptive-Transformer模型预测番茄价格的MAPE为2.25%。[结论]该研究提出的深度学习综合预测方法,具有较先进的单品种、多场景、宽条件下的农产品市场监测预警分析能力,并在处理不同区域多维数据、多品种替代、市场季节性波动等分析方面显示出优良的指标性能,可为中国农产品市场监测预警提供一套新的有效分析方法。 展开更多
关键词 监测预警 深度学习 生产量预测 消费量预测 价格预测 生成对抗与残差网络协同生产量模型 变分自编码器岭回归消费预测模型 自适应变换器价格预测模型
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基于改进SRGAN的老照片图像超分辨率重建方法 被引量：3
2
作者 祝贺 张晓强 郭玉英 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第7期67-70,共4页
老照片的模糊、低分辨率等退化问题一直是图像修复的重要研究内容。基于超分辨率生成对抗网络(SRGAN)算法,提出一种融合模块图像超分辨率(SR)重建改进算法,复原老照片特征细节,提高清晰度。首先,基于SR残差网络(SRResNet),融合U-Net和... 老照片的模糊、低分辨率等退化问题一直是图像修复的重要研究内容。基于超分辨率生成对抗网络(SRGAN)算法,提出一种融合模块图像超分辨率(SR)重建改进算法,复原老照片特征细节,提高清晰度。首先,基于SR残差网络(SRResNet),融合U-Net和残差自注意力模块,构建生成网络,提取深层次图像特征;然后,设计残差自注意力模块,更好地捕捉图像重要特征;最后,利用FReLU激活函数优化判别网络的激活函数,以增强网络提取图像空间信息的能力。实验结果表明:与SRGAN算法相比,在标准数据集和老照片数据集上,所提算法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)平均值分别提高了0.784 dB、0.051和0.642 dB、0.04,说明本文方法具有更好的修复能力和泛化性,并且修复后的图像细节更加丰富、细腻。 展开更多
关键词 生成对抗网络 激活函数 残差网络 自注意力机制 U-Net
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基于W-GAN的储罐底板超声导波缺陷数据增强技术
3
作者 桑瀚 朱健 +4 位作者 胡庆龙 包瑞新 关凯及 张军 杨昊晔 《压力容器》 北大核心 2025年第4期82-88,共7页
针对储罐底板超声导波检测数据集获取困难,数据质量难以保障等问题,提出一种基于W-GAN的超声导波数据增强方法,并使用ResNet验证其数据增强的性能。以损伤板材的导波检测数据为样本,包含无缺陷、针孔缺陷、裂纹缺陷和腐蚀缺陷4种类别。... 针对储罐底板超声导波检测数据集获取困难,数据质量难以保障等问题,提出一种基于W-GAN的超声导波数据增强方法,并使用ResNet验证其数据增强的性能。以损伤板材的导波检测数据为样本,包含无缺陷、针孔缺陷、裂纹缺陷和腐蚀缺陷4种类别。通过W-GAN对数据集进行增强,最终得到2048条扩展数据,并对增强数据进行PSNR和Wilcoxon秩和检验。结果表明,由W-GAN生成的增强数据与原始数据具有较高的特征相似性和较强同分布性,原始数据和增强数据的分类准确率分别为96%,93%。测试结果表明,增强数据能够有效保留原始数据的损伤特征,在分类器中展现与原始数据相当的可识别性能。本研究可为储罐底板超声导波检测提供一种高效的数据增强手段。 展开更多
关键词 储罐底板 超声导波 数据增强 W-GAN ResNet
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基于改进残差网络的医疗图像分类研究
4
作者 程书帅 李伟 +2 位作者 王霄 杨靖 覃涛 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期173-179,233,共8页
医疗图像分类在计算机辅助诊断和治疗中发挥着重要作用,传统方法存在人工标记特征难、计算复杂、效率低以及分类效果不好等临床应用问题。该文设计一个基于AM-ResNet网络的医疗图像辅助诊断模型,利用GAN等方法对数据进行扩充提升了算法... 医疗图像分类在计算机辅助诊断和治疗中发挥着重要作用,传统方法存在人工标记特征难、计算复杂、效率低以及分类效果不好等临床应用问题。该文设计一个基于AM-ResNet网络的医疗图像辅助诊断模型,利用GAN等方法对数据进行扩充提升了算法的泛化能力;在AM-ResNet网络中引入了注意力机制模块,加强了图像特征提取;采用迁移学习方法加快了模型的收敛时间。实验采用了公开乳腺癌病理图像数据集进行诊断测试,提出的模型对良性恶性二分类诊断准确率约为97%,对8个亚型的多分类诊断准确率约为93%,实验结果表明,该模型对分类任务具有较高的分类准确率,且具有较好的鲁棒性及泛化能力。 展开更多
关键词 医疗图像分类 AM-ResNet 注意力模块 迁移学习 GAN 计算机辅助诊断
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模态自适应的红外与可见光图像融合 被引量：3
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作者 曲海成 王宇萍 +1 位作者 高健康 赵思琪 《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第3期268-276,共9页
为解决低照度和烟雾等恶劣环境条件下融合图像目标对比度低、噪声较大的问题,提出一种模态自适应的红外与可见光图像融合方法(mode adaptive fusion,MAFusion)。首先,在生成器中将红外图像与可见光图像输入自适应加权模块,通过双流交互... 为解决低照度和烟雾等恶劣环境条件下融合图像目标对比度低、噪声较大的问题,提出一种模态自适应的红外与可见光图像融合方法(mode adaptive fusion,MAFusion)。首先,在生成器中将红外图像与可见光图像输入自适应加权模块,通过双流交互学习二者差异,得到两种模态对图像融合任务的不同贡献比重;然后,根据各模态特征的当前特性自主获得各模态特征的相应权重,进行加权融合得到融合特征;最后,为了提高模型的学习效率,补充融合图像的多尺度特征,在图像融合过程中加入残差块与跳跃残差组合模块,提升网络性能。在TNO和KAIST数据集上进行融合质量测评,结果表明:主观评价上,提出的方法视觉效果良好;客观评价上,信息熵、互信息和基于噪声的评价性能指标均优于对比方法。 展开更多
关键词 图像融合 模态自适应 对抗生成网络 残差网络
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融合改进GAN网络的夜视环境车道线检测 被引量：2
6
作者 刘岩 仇甜甜 +2 位作者 肖艳秋 朱付保 王靖雯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第15期214-222,共9页
基于深度学习的车道线检测方法有效地促进了自动驾驶技术的发展,然而这些方法在处理夜视场景下车道线检测问题仍然存在一定的不足。针对夜视场景下车道线检测存在的检测精度弱问题,将基于注意力机制的生成对抗网络(attentive GAN)和空... 基于深度学习的车道线检测方法有效地促进了自动驾驶技术的发展,然而这些方法在处理夜视场景下车道线检测问题仍然存在一定的不足。针对夜视场景下车道线检测存在的检测精度弱问题,将基于注意力机制的生成对抗网络(attentive GAN)和空间卷积神经网络(spatial convolutional neural network,SCNN)算法相结合,提出一种针对夜视场景的车道线检测方法。该方法利用Attentive GAN网络提高夜间道路图像质量,突出道路图像中的车道线特征,再利用ResNet-18网络提取车道线特征,随后利用SCNN网络进行图像信息的逐行逐列传递,并利用三次样条曲线进行概率图拟合,得到最终的车道线检测结果。在利用模拟后的TuSimple数据集验证了方法的检测性能,实验结果表明,提出的车道线检测方法在夜视场景下具有良好的车道线检测性能。 展开更多
关键词 夜间车道线检测 注意力机制的生成对抗网络(Attentive GAN) ResNet-18网络 空间卷积神经网络(SCNN)
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RelightGAN:基于生成对抗网络的暗图像增强
7
作者 费致根 宋晓晓 +1 位作者 郭兴 鲁豪 《计算机系统应用》 2024年第10期263-269,共7页
针对成像设备在夜间或低光环境下拍摄图像出现光照不足、对比度低和信息丢失等问题.设计基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)改进的暗图像增强网络RelightGAN,该网络包含两个判别器和一个生成器,由两组对抗损失和循... 针对成像设备在夜间或低光环境下拍摄图像出现光照不足、对比度低和信息丢失等问题.设计基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)改进的暗图像增强网络RelightGAN,该网络包含两个判别器和一个生成器,由两组对抗损失和循环损失共同约束生成器,使之生成更优异的光照层.为增强网络训练过程中对图像细节信息的恢复能力,引入残差网络解决梯度消失问题,同时引入混合注意力机制CBAM结构,提升生成器对图像中重要信息和结构的关注度增强网络表达能力.通过与其他暗图像增强网络增强后的暗图像进行对比,Relight-GAN网络增强后的图像,相较于其他网络峰值信噪比(PSNR)值提高了12.81%,结构相似度(SSIM)值提高了5.95%.实验结果表明RelightGAN网络结合了传统算法和神经网络的优点,实现了暗场景图像的增强,提高了图像可见度. 展开更多
关键词 暗图像增强 生成对抗网络 判别器 生成器 残差网络 混合注意力机制
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