基于SSWT和SE改进LSKNet的航空发动机中介轴承智能诊断研究

1

作者 郑煜 赵俊豪 +3 位作者 王凯 张弛 王英 齐加晖 《机电工程》 北大核心 2025年第11期2181-2188,共8页

针对航空发动机中介轴承振动信号在强噪声和多尺度耦合特性下故障特征提取困难的问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SSWT)与改进的大的可选择卷积核网络(LSKNet)的智能诊断方法。首先,采用了SSWT对振动信号进行了时频能量重分配,生... 针对航空发动机中介轴承振动信号在强噪声和多尺度耦合特性下故障特征提取困难的问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SSWT)与改进的大的可选择卷积核网络(LSKNet)的智能诊断方法。首先,采用了SSWT对振动信号进行了时频能量重分配,生成了高分辨率时频图像,克服了传统连续小波变换(CWT)因海森堡不确定性原理导致的时频分辨率不足和模态混叠问题;然后,设计了LSKNet主干中嵌入通道注意力模块的改进LSKNet,构建了动态“压缩-激励”(SE)机制,强化了多尺度特征交互,提升了复杂故障模式的区分能力;最后,进行了基于哈尔滨工业大学实测中介轴承数据集的实验验证,涵盖了不同转速、故障类型及故障程度的中介轴承工况,并开展了消融实验与样本对照分析;实验中,以1024点长度切片划分样本,采用Adam优化器,初始学习率为3.000×10-4,训练50轮后收敛。研究结果表明:改进模型在测试集的准确率达99.88%;消融实验进一步验证了SE模块的贡献;SSWT预处理相较CWT、S变换(ST)等方法,在训练效率和分类性能上均表现最优。该方法在强噪声环境下针对多工况轴承故障诊断具有鲁棒性,为航空发动机关键部件的智能诊断提供了有效解决方案。 展开更多

关键词 航空发动机 中介轴承 同步压缩小波变换 压缩-激励 大的可选择卷积核网络 连续小波变换 S变换

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种基于LSKNet的绝缘子缺陷检测方法研究 被引量：4

2

作者 范美楷 方志 +3 位作者 晏宇 刘苈乐 黄鹏程 钟剑丹 《通信与信息技术》 2024年第1期49-54,共6页

目前,电力网络缺陷检测主要通过无人机航拍完成。对当前公开的数据集进行筛选,发现绝缘子的标注误差较大且正负样本失衡;同时,巡检图像中存在许多小尺度和细长类型的目标,使用现有的算法很难达到高精度的检测效果。针对上述问题,通过雾... 目前,电力网络缺陷检测主要通过无人机航拍完成。对当前公开的数据集进行筛选,发现绝缘子的标注误差较大且正负样本失衡;同时,巡检图像中存在许多小尺度和细长类型的目标,使用现有的算法很难达到高精度的检测效果。针对上述问题,通过雾化算法构建一个新的数据集,采用大型选择核网络(LSKNet),引入暗通道先验算法,提出针对电力网络缺陷的LSK绝缘子图像去雾算法。实验结果表明,在SFID-PRO数据集上的mAP达到85.90%,其中缺陷绝缘子的召回率达到了99.6%,能够对细长物体和小尺寸物体进行精准的检测。 展开更多

关键词 小目标检测 绝缘子缺陷 暗通道先验 lsknet 深度学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于门控卷积和LSKblock的遥感影像建筑物提取算法

3

作者 齐向明 侯佳兴 张晓臣 《测绘地理信息》 2025年第3期50-55,共6页

由于高分辨率遥感影像的建筑物尺度变化大并且存在多种因素遮挡,本文提出基于门控卷积(gated convolution)和大分离卷积核注意力块(large selective kernel block,LSKblock)的Gated-LSK-Net算法解决多尺度建筑物和遮挡条件下提取问题,... 由于高分辨率遥感影像的建筑物尺度变化大并且存在多种因素遮挡,本文提出基于门控卷积(gated convolution)和大分离卷积核注意力块(large selective kernel block,LSKblock)的Gated-LSK-Net算法解决多尺度建筑物和遮挡条件下提取问题,利用门控卷积构造U-Net编码器卷积,自适应的进行上下文信息捕捉,解决遮挡条件下建筑物不完整问题;在最底层引入LSKblock,动态的调整多尺度建筑物不同感受野,解决多尺度建筑物整体提取困难;利用U-Net跳跃连接灵活特点引入SimAM无参数注意力机制,增加算法对建筑物的关注度。在Satellite datasetⅡ(East Asia)做仿真实验,通过建筑物和背景可视化实验,采用IoUBuilding、IoUBackground、F1和OA指标,分别达到了71.08%、98.30%、83.75%和98.36%,与基础算法U-Net相比,提高了1.57%、0.09%、1.74%和0.15%。证明本文算法可以有效提高遥感影像建筑物提取精度。 展开更多

关键词 遥感影像 建筑物提取 多尺度泛化 自适应提取 DeepFillv2 lsknet

原文传递

基于改进的LSN-YOLOv8模型和无人机遥感图像的水稻稻曲病检测方法

4

作者 杨玉青 朱德泉 +4 位作者 刘凯旋 严从宽 孟凡凯 唐七星 廖娟 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第5期905-915,共11页

本研究针对无人机采集的水稻稻曲病图像中存在的背景复杂、病斑目标小且与背景表征相似等问题,构建了一种水稻稻曲病检测模型LSN-YOLOv8。该模型以YOLOv8模型为基本框架,在骨干网络中融入大选择性核网络(LSKNet),通过动态调整感受野范... 本研究针对无人机采集的水稻稻曲病图像中存在的背景复杂、病斑目标小且与背景表征相似等问题,构建了一种水稻稻曲病检测模型LSN-YOLOv8。该模型以YOLOv8模型为基本框架,在骨干网络中融入大选择性核网络(LSKNet),通过动态调整感受野范围增强模型对小目标的特征提取能力;在骨干网络中加入坐标注意力机制(CA)模块,将病斑空间位置信息与通道注意力相结合,增强模型对关键区域的关注度同时减少背景干扰;利用梯度加权类激活映射(Grad-CAM)技术实现检测过程的可视化分析,为模型决策提供直观解释。为验证模型性能,利用无人机拍摄不同发病时期、不同背景条件下的水稻稻曲病图像,构建水稻稻曲病数据集,用于模型训练与测试。试验结果表明,本研究提出的LSN-YOLOv8模型精准度、召回率和交并比阈值为0.50时的平均精度值均值(mAP_(50))分别为94.8%、87.3%和92.3%,均高于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8、Faster R-CNN模型等经典目标检测模型。梯度加权类激活映射(Grad-CAM)技术可视化分析结果表明,LSN-YOLOv8模型能够更准确地聚焦于图像中的病害区域。本研究提出的LSN-YOLOv8模型可为稻曲病监测、病害防治和水稻抗病性鉴定提供技术支持。 展开更多

关键词 稻曲病 病害识别 无人机 YOLOv8模型 大选择性核网络(lsknet) 坐标注意力机制(CA)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于YOLOv8n的夜间车辆检测 被引量：3

5

作者 冯迎宾 刘艾妮 《沈阳理工大学学报》 2025年第2期1-6,12,共7页

针对夜间环境光照度低、光照分布不均匀导致车辆检测细节模糊以及车辆漏检和错检等问题,提出一种改进YOLOv8n的夜间目标检测算法。首先,引入图像增强算法Zero-DCE提高图像质量,减小光照度低、光照分布不均匀的影响,同时使用LSKNet作为... 针对夜间环境光照度低、光照分布不均匀导致车辆检测细节模糊以及车辆漏检和错检等问题,提出一种改进YOLOv8n的夜间目标检测算法。首先,引入图像增强算法Zero-DCE提高图像质量,减小光照度低、光照分布不均匀的影响,同时使用LSKNet作为主干网络,调整动态感受野,改善模型特征提取能力,提高检测精度;其次,采用空间和通道卷积(SSConv)模块融合C2f模块,减少特征之间的空间和通道冗余;最后,提出通用感知大内核卷积网络(SPPF_UniRepLKNet)替换SPPF模块,使用非膨胀卷积更好地提升感受野,从而有效捕捉模型的特征,提高模型的检测精度。实验结果表明,改进YOLOv8n算法的检测精确率和平均精度均值分别提高了4.7%和4.9%,适用于夜间环境下车辆检测。 展开更多

关键词 目标检测 图像增强 lsknet 空间和通道卷积模块 通用感知大内核卷积网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于热图像的机床主轴热误差预测

6

作者 朱玉桃 郑煜 +3 位作者 赵俊豪 穆龙涛 潘冠廷 王英 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第8期172-178,共7页

机床的热误差是影响机床精密加工精度的主要误差来源,开发了一种基于热图像的主轴热误差预测模型,旨在为机床热误差补偿提供理论依据。首先,采用带有通道注意力(squeeze-andexcitation,SE)机制的大尺寸选择性核网络(large selective ker... 机床的热误差是影响机床精密加工精度的主要误差来源,开发了一种基于热图像的主轴热误差预测模型,旨在为机床热误差补偿提供理论依据。首先,采用带有通道注意力(squeeze-andexcitation,SE)机制的大尺寸选择性核网络(large selective kernel network,LSKNet)神经网络,即SE-LSKNet来处理机床的热图像信息。与传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型相比,该模型能够进行多尺度的特征捕捉,突出关键通道信息,显著提升模型的鲁棒性与预测精度。其次,基于VMC450机床主轴构建了模型,并采集了相应的热图像及误差数据用于模型的训练和验证,同时在不同工况下进行模型评估。结果表明,该模型在测试集上的决定系数R^(2)达到98.86%,在2000 r/min和4000 r/min工况下,主轴热伸长预测误差的平均值分别为4.32μm和4.49μm,这表明该模型能够为提高机床加工精度提供新途径。 展开更多

关键词 主轴热误差 加工精度 热图像 SE-lsknet 预测模型 鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv8n的红外影像森林火灾检测设计

7

作者 王志强 谭飞 +2 位作者 杜正淼 鲁丹 张宗良 《四川轻化工大学学报(自然科学版)》 2025年第3期75-84,共10页

针对现有森林火灾图像检测与识别面临的光谱特性差异、烟雾遮挡和检测精度不足等难题,本文提出了一种适用于红外光谱森林火灾图像检测的改进YOLOv8n算法。该算法对YOLOv8n的主干网络进行优化,加入大型选择性卷积网络(Large Scale Knowle... 针对现有森林火灾图像检测与识别面临的光谱特性差异、烟雾遮挡和检测精度不足等难题,本文提出了一种适用于红外光谱森林火灾图像检测的改进YOLOv8n算法。该算法对YOLOv8n的主干网络进行优化,加入大型选择性卷积网络(Large Scale Knowledgeable Network,LSKnet)注意力机制,并使用GIOU损失函数,以提高模型的检测精度。实验结果表明,改进方法提升了算法在捕捉红外图像中目标信息及感知热信号方面的性能。融合了LSKnet结构的YOLOv8n模型(以下简称YOLOv8n+LSKnet)在mAP@0.50和mAP@0.50–0.95这两项评价指标上分别达到了93.1%和64.7%的准确率,较原YOLOv8n模型分别提高了1.0、1.9个百分点。这说明基于YOLOv8n改进后的算法能更好地检测和识别红外光谱森林火灾图像。 展开更多

关键词 森林火灾检测 YOLOv8n lsknet 红外图像

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于大数据的无人机航拍小目标检测技术

8

作者 刘超 石培鑫 +1 位作者 钟程 刘凯 《信息技术与信息化》 2025年第6期139-143,共5页

随着大数据技术的不断发展,目前已经在多个应用领域展现出其巨大的优势。在无人机航拍领域,该场景图像具有背景复杂、目标分布密集、易重叠等特点,在检测任务中往往出现漏检、误检等问题。为提高在无人机航拍目标检测任务中的检测精度,... 随着大数据技术的不断发展,目前已经在多个应用领域展现出其巨大的优势。在无人机航拍领域,该场景图像具有背景复杂、目标分布密集、易重叠等特点,在检测任务中往往出现漏检、误检等问题。为提高在无人机航拍目标检测任务中的检测精度,提出了一种基于大数据的无人机航拍小目标检测算法。通过在YOLOv5s模型的基础上增加小目标检测层,提高模型对小目标的定位准确性;其次,采用LSKNet作为模型主干,使模型能够更好地捕捉目标的上下文和细节信息;最后,融合高效解耦头,以提供更好的特征表达和聚合能力,从而带来更高的检测精度。实验表明,改进后的YOLOv5s模型相对于原模型,在数据集VisDrone2019-DET上的准确度、召回率、mAP@0.5、mAP@0.5:0.95分别提升了7.3%、10.2%、11个百分点、7.7个百分点,文章中改进的YOLOv5s模型检测性能更好。 展开更多

关键词 无人机 小目标检测 YOLOv5s lsknet

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv8n的带钢表面缺陷检测方法 被引量：5

9

作者 王德伟 刘小芳 《国外电子测量技术》 2024年第7期158-169,共12页

针对带钢表面缺陷种类多样、特征不明显,导致漏检和错检等问题,提出一种改进YOLOv8n的带钢表面缺陷检测方法。首先,为适应较小尺寸目标,增加P2检测层来识别各类缺陷,减少漏检率,以及设计一种高效的PConv检测头,维持推理速度;其次,采取将... 针对带钢表面缺陷种类多样、特征不明显,导致漏检和错检等问题,提出一种改进YOLOv8n的带钢表面缺陷检测方法。首先,为适应较小尺寸目标,增加P2检测层来识别各类缺陷,减少漏检率,以及设计一种高效的PConv检测头,维持推理速度;其次,采取将YOLOv8n颈部中的C2f模块和可变形卷积DCNv2融合的方式,增强模型特征提取能力;此外,在骨干网络输出层引入大动态选择性模块LSKNet,来扩大模型的感受野并提高目标检测的准确性;最后,选择SIoU损失函数替换CIoU损失函数,增强网络收敛效果,从而提高识别精度。改进后YOLOv8n方法在CSU_STEEL数据集上测试,实验结果表明,平均精度均值(mAP)mAP@0.5比原模型提高8.6%,达到82.3%,体积只增加0.5 MB。改进后的方法对带钢表面缺陷有更好检测结果,可为带钢缺陷检测方法的研究提供参考意义。 展开更多

关键词 缺陷检测 YOLOv8n lsknet 损失函数

原文传递

基于改进YOLOv8模型的PCB电路板缺陷检测方法研究

10

作者 朱凯 李凌霄 何宇楠 《计算机科学与应用》 2024年第2期501-516,共16页

针对现有PCB电路板缺陷检测方法普遍存在的准确率低、处理速度慢、适应性差等问题,本文设计提出了一种基于YOLOv8的改进电路板缺陷检测模型YOLOv8-PCB。该模型通过引入注意力机制,并结合数据增强和多尺度训练策略,能够有效提升缺陷检测... 针对现有PCB电路板缺陷检测方法普遍存在的准确率低、处理速度慢、适应性差等问题,本文设计提出了一种基于YOLOv8的改进电路板缺陷检测模型YOLOv8-PCB。该模型通过引入注意力机制,并结合数据增强和多尺度训练策略,能够有效提升缺陷检测准确率和处理速度。与此同时,考虑到PCB电路板的背景信息比较单一,通用目标检测模型性能受限的问题,本文进一步设计采用了一种LSKNet注意力机制,通过在特征提取时自适应动态调整目标感受视野,从而提升模型对小缺陷的目标检测能力。通过各项试验结果表明,本文提出的算法模型在测试数据集下的平均准确率、召回率分别为95.0%和93.3%,分别优于原始YOLOv8算法91.8%和90.9%。且模型参数量更小,在提升检测性能的同时能够兼顾算法计算效率,因此可以快速地、准确地实现PCB电路板的缺陷检测,为智慧工厂、智能装备等领域提供技术支持。 展开更多

关键词 PCB YOLOv8s lsknet 注意力机制 目标检测 机器学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv8的航拍图像目标检测算法

11

作者 程劲松 魏艳龙 《现代计算机》 2024年第22期8-14,共7页

无人机航拍图像中的目标检测一直是研究的热点。与标准图像相比,图像背景具有小目标众多、目标尺度变化大等特点。因此,传统的目标检测算法不适合直接用于无人机图像中。针对这些问题,研究了一种基于YOLOv8的目标检测算法。首先,为提高... 无人机航拍图像中的目标检测一直是研究的热点。与标准图像相比,图像背景具有小目标众多、目标尺度变化大等特点。因此,传统的目标检测算法不适合直接用于无人机图像中。针对这些问题,研究了一种基于YOLOv8的目标检测算法。首先,为提高多尺度目标检测精度,提出基于Large Selective Kernel Network(LSKNet)的C2F-L结构,通过动态调整网络的感受野,更有效地处理检测对象变化的上下文信息。引入Slim-neck结构,降低参数数量,提高模型检测效率。最后,使用WIoU损失函数提高网络模型的泛化能力和整体性能。在VisDrone2019数据集上实验表明,改进算法的mAP@0.5达到33.4%,比原始YOLOv8提高了1.1个百分点,计算量降低了7.4%。事实证明,改进的算法能有效提高航拍图像的目标检测精度。 展开更多

关键词 航拍图像 YOLOv8 目标检测 lsknet WIoU

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于LSK-YOLO算法的合成孔径雷达图像舰船目标检测

12

作者 刘宝宝 李广哲 +2 位作者 王峰萍 薛涛 薛海伟 《西安工程大学学报》 2025年第6期48-56,共9页

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测中存在的目标背景信息易忽略,以及多尺度条件下检测精度较低的问题,结合大型选择性核网络(large selective kernel network,LSKNet)和YOLO算法,给出一种LSK-YOLO算法。... 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测中存在的目标背景信息易忽略,以及多尺度条件下检测精度较低的问题,结合大型选择性核网络(large selective kernel network,LSKNet)和YOLO算法,给出一种LSK-YOLO算法。首先,使用LSKNet作为主干网络,动态调整感受野的大小,将舰船目标的背景信息考虑到检测过程中;然后,使用空间到深度卷积(space-to-depth convolution,SPDConv)改进传统卷积,减少卷积导致的细粒度信息丢失和学习特征不足的问题;最后,将高效多尺度注意力(efficient multi-scale attention,EMA)机制融入颈部段,从而提高多尺度下特征融合的能力,提高了算法的检测精度。针对平均精度值(mean average precision,mAP),实验结果表明:在HRSID据集上,该算法比YOLOv7算法提高了12.66百分点,比YOLOv8算法提高了2.09百分点,达到了96.30%;在SSDD数据集上,该算法比YOLOv7算法提高了2.62百分点,比YOLOv8算法提高了1.43百分点,达到了96.07%。 展开更多

关键词 合成孔径雷达(SAR) 目标检测 大型选择性核网络(lsknet) YOLOv8算法 空间到深度卷积(SPDConv) 高效多尺度注意力(EMA)机制 多尺度融合

在线阅读 下载PDF 职称材料