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基于改进HRNet和椭圆拟合的PDC钻头复合片磨损定级方法
1
作者 程占波 熊凌 +3 位作者 丁昕 陈刚 叶道辉 李姝凡 《石油机械》 北大核心 2025年第8期25-34,43,共11页
针对目前PDC钻头复合片磨损定级存在效率低、标准性差、精度不足等问题,提出一种基于改进HRNet和椭圆拟合的磨损定级方法。使用语义分割算法对复合片轮廓进行提取,使用深度可分离卷积替换HRNet网络的普通卷积,对网络特征提取层的4个不... 针对目前PDC钻头复合片磨损定级存在效率低、标准性差、精度不足等问题,提出一种基于改进HRNet和椭圆拟合的磨损定级方法。使用语义分割算法对复合片轮廓进行提取,使用深度可分离卷积替换HRNet网络的普通卷积,对网络特征提取层的4个不同分辨率输出通过CGAF模块进行特征融合,同时对融合特征图引入EMA注意力模块。通过RANSAC椭圆拟合算法进行数据预处理、拟合椭圆筛选及内点补充,进而提高分割复合片的拟合精度。并对复合片进行磨损定级。试验结果表明:改进后的HRNet网络平均交并比、类别平均像素准确率与原HRNet网络相比达到97.60%和98.79%,参数量降低72%,模型大小减小70%,定级准确率达到96.5%,单张复合片定级所需平均时间仅为0.261 s。所得结论可为油田降低钻井成本提供理论参考。 展开更多
关键词 PDC钻头复合片 磨损定级 hrnet网络模型 椭圆拟合 CGAF模块 语义分割
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基于CBAM-U-HRNet模型和Sentinel-2数据的棉花种植地块提取 被引量：6
2
作者 靳宁 孙林 +3 位作者 张东彦 张选 李毅 姚宁 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期159-168,共10页
棉花是我国重要的经济作物和战略储备物资,及时、准确地获取棉花空间分布信息对于棉花产量预测、农业政策的制定与调整具有重要意义。针对高分辨率遥感影像获取难度大以及传统机器学习对特征信息利用不足的问题,本文以新疆南部地区图木... 棉花是我国重要的经济作物和战略储备物资,及时、准确地获取棉花空间分布信息对于棉花产量预测、农业政策的制定与调整具有重要意义。针对高分辨率遥感影像获取难度大以及传统机器学习对特征信息利用不足的问题,本文以新疆南部地区图木舒克市为目标区域,提出一种以U-HRNet为基本框架,融合CBAM注意力机制的CBAM-U-HRNet棉花种植地块提取模型。选择U-Net、HRNet和U-HRNet作为对比模型,评估CBAM-U-HRNet模型在Sentinel-2(10 m)和GF-2(1 m)2种空间分辨率数据集上的表现以及在棉花地块提取的优势。结果表明,基于Sentinel-2遥感影像的CBAM-U-HRNet组合模型对棉花地块的提取精度最优,mIoU和mPA分别达到92.78%和95.32%。与Sentinel-2数据集相比,空间分辨率更高的GF-2数据在HRNet、U-Net和U-HRNet网络上取得了更高的精度。对于两种不同空间分辨率的数据集,基于CBAM-U-HRNet模型的棉花地块提取精度较为接近,表明CBAM-U-HRNet模型能够减少由于数据集空间分辨率不同导致的错分。与随机森林算法相比,CBAM-U-HRNet模型对棉花地块提取的准确率更高。研究结果可以为干旱地区棉花识别与种植地块快速提取提供技术支撑。 展开更多
关键词 棉花 种植地块提取 注意力机制 CBAM-U-hrnet模型 Sentinel-2
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基于LSA-HRnet网络的人体姿态估计方法在太极拳运动中的应用 被引量：4
3
作者 徐广 吴星辰 《中南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第6期839-845,共7页
由于专业运动知识的匮乏、动作评估准确度低等问题,导致人们对运动训练的积极性不高,运动水平提升慢以及身体出现不同程度的损伤等,针对以上问题,提出一种基于注意力机制的轻量级采样模块的HRnet(Lightweight Sampling Attention block ... 由于专业运动知识的匮乏、动作评估准确度低等问题,导致人们对运动训练的积极性不高,运动水平提升慢以及身体出现不同程度的损伤等,针对以上问题,提出一种基于注意力机制的轻量级采样模块的HRnet(Lightweight Sampling Attention block HRnet,LSA-HRnet)人体姿态估计模型对运动过程中的动作进行分析和评估,提出的算法采用轻量级采样块网络和融合注意力机制实现模型的轻量化以及模型性能的提升.相比原始HRnet模型及其他的优秀人体姿态估计SCnet模型、轻量级Lite-HRnet,在自制太极拳的实验结果表明提出的模型能够有效的提高预测精度和降低参数量.基于提出方法能丰富混合现实技术在运动领域的发展的技术理论,改进现存运动问题、激发练习兴趣和提升体质健康. 展开更多
关键词 hrnet模型 人体姿态估计 混合现实 太极拳运动
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融合局部感知增强的投篮上肢动作分解与高精度识别算法
4
作者 任宇飞 刘海林 《现代电子技术》 北大核心 2025年第18期119-124,共6页
为解决传统动作识别算法在处理篮球训练图像时存在的关节遮挡、感受野过大等问题,提出一种融合局部感知增强的高精度上肢动作分解识别模型。该模型通过轻量级HRNet分支提取人体全局结构特征,结合双流金字塔模块增强局部关节感知能力。... 为解决传统动作识别算法在处理篮球训练图像时存在的关节遮挡、感受野过大等问题,提出一种融合局部感知增强的高精度上肢动作分解识别模型。该模型通过轻量级HRNet分支提取人体全局结构特征,结合双流金字塔模块增强局部关节感知能力。空间流采用空洞卷积扩大手部感受野,时间流利用光流捕捉球员上肢的相对运动情况,显著提升了遮挡场景下的手部定位精度。同时,模型中还设计了时空分解模块进行空间与时序特征分析,强制网络聚焦并学习帧间的运动一致性,使数据处理的过程更具鲁棒性。最后引入自适应加权单元,最终输出高精度的关节点坐标。实验测试结果表明:所提模型的mAP@0.5达到86.9%,动作分类的F1值为95.3%,均优于目前的主流算法;且关键帧检出率为91.1%,帧率达到47 f/s,实时性良好,充分证明了该模型能够为篮球训练与赛事智能化分析提供可靠的技术手段。 展开更多
关键词 hrnet模型 双流金字塔 图卷积网络 时间卷积网络 人体动作识别 图像分析
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一种基于姿势识别的教师教学行为评价方法 被引量：6
5
作者 郑誉煌 《软件工程》 2021年第4期6-9,共4页
随着智慧教室的不断普及,采用传统人工评教方法已经不能满足评估教师在这些教室教学视频中教学行为的需要。针对这些教学视频,建立了智能化评价教师教学行为的框架。这个框架首先基于HRNet深度学习网络获得教师人体姿态信息,然后根据教... 随着智慧教室的不断普及,采用传统人工评教方法已经不能满足评估教师在这些教室教学视频中教学行为的需要。针对这些教学视频,建立了智能化评价教师教学行为的框架。这个框架首先基于HRNet深度学习网络获得教师人体姿态信息,然后根据教师的姿态信息建立了评价其教学行为的指标,最后采用模糊综合评价的方法实现了对教师教学行为的综合评分。实验表明,本框架的评价结果总体和传统的人工评价结果是一致的。 展开更多
关键词 教师教学行为 深度学习 模糊综合评价 hrnet模型 姿势识别
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基于高分辨率网络和图卷积网络的三维人体重建模型 被引量：3
6
作者 苏亚婷 刘翠响 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第2期583-588,共6页
针对单目图像重建人体时出现的头部姿态翻转和图像特征间隐式空间线索缺失的问题,提出了一种基于高分辨率网络(HRNet)和图卷积网络(GCN)的三维人体重建模型。首先利用HRNet和残差块作为主干网络从原始图像中提取丰富的人体特征信息,然... 针对单目图像重建人体时出现的头部姿态翻转和图像特征间隐式空间线索缺失的问题,提出了一种基于高分辨率网络(HRNet)和图卷积网络(GCN)的三维人体重建模型。首先利用HRNet和残差块作为主干网络从原始图像中提取丰富的人体特征信息,然后使用GCN来捕获特征之间隐式的空间线索以获得空间精确的特征表示,最后使用此特征来预测多人线性蒙皮模型(SMPL)的参数以得到更加准确的重建结果;同时为了有效解决人体头部姿态翻转的问题,对SMPL的关节点重新进行了定义,在原有关节的基础上增加对头部关节点的定义。实验结果表明,所提模型能够准确地重建出三维人体,在2D数据集LSP上的重建准确率达到了92.41%,在3D数据集MPI-INF-3DHP上的关节误差和重建误差也大幅降低,平均误差仅分别为97.73 mm和64.63 mm,验证了所提模型在人体重建领域的有效性。 展开更多
关键词 图卷积网络 高分辨率网络 人体重建 多人线性蒙皮模型 残差块
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