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U-model Enhanced Dynamic Control of a Heavy Oil Pyrolysis/Cracking Furnace 被引量:1
1
作者 Quanmin Zhu Dongya Zhao +1 位作者 Shuzhan Zhang Pritesh Narayan 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2018年第2期577-586,共10页
This paper proposes a case study in the control of a heavy oil pyrolysis/cracking furnace with a newly extended U-model based pole placement controller(U-PPC). The major work of the paper includes: 1) establishing a c... This paper proposes a case study in the control of a heavy oil pyrolysis/cracking furnace with a newly extended U-model based pole placement controller(U-PPC). The major work of the paper includes: 1) establishing a control oriented nonlinear dynamic model with Naphtha cracking and thermal dynamics; 2) analysing a U-model(i.e., control oriented prototype) representation of various popular process model sets; 3)designing the new U-PPC to enhance the control performance in pole placement and stabilisation; 4) taking computational bench tests to demonstrate the control system design and performance with a user-friendly step by step procedure. 展开更多
关键词 Index Terms-Computational experiments heavy oil crackingfurnace Kumar molecular dynamics model for Naphtha crack-ing pole placement controller stabilising controller u-model u-model enhanced controller design.
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融合U-model的四旋翼无人机自抗扰控制研究 被引量:3
2
作者 龚格格 李壮举 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第10期2174-2180,共7页
在四旋翼无人机轨迹跟踪控制中,由于四旋翼控制系统属于非线性、欠驱动的多输入多输出系统,采用合适的控制算法是保证控制器性能的关键.四旋翼无人机的运动状态由机侧的旋转电机控制,在实际飞行过程中,高速旋转的电机会使模型发生改变,... 在四旋翼无人机轨迹跟踪控制中,由于四旋翼控制系统属于非线性、欠驱动的多输入多输出系统,采用合适的控制算法是保证控制器性能的关键.四旋翼无人机的运动状态由机侧的旋转电机控制,在实际飞行过程中,高速旋转的电机会使模型发生改变,导致输入输出之间存在滞后,降低了响应的速度和精度.为了使滞后最小化,提出了一种融合U-model的自抗扰控制算法(UADRC),可以独立于滞后模型且能够有效地消除输入和输出之间的相位延迟.基于自抗扰控制器(ADRC)原理,保留扩张状态观测器(ESO),将被控对象动态转化为纯积分器,再结合U-model结构,增加微分器,将复杂被控对象简化为“1”.这种改进的自抗扰控制算法(UADRC)融合了ADRC和U-model的优点,通过闭环系统稳定性分析和仿真实验验证,证明UADRC控制器确实能够有效降低输入输出之间的滞后,提升四旋翼姿态控制响应的速度和精度. 展开更多
关键词 四旋翼无人机 相位延迟 u-model 自抗扰控制
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基于改进U-Net网络和知识蒸馏的三维断层识别方法
3
作者 王莉利 梁云虎 高新成 《石油物探》 北大核心 2026年第1期21-30,共10页
深度学习方法在三维地震资料断层识别中得到了广泛应用,但方法的应用面临数据集质量欠佳、资源消耗过高以及训练周期长等问题。为此,提出了一种融合改进U-Net网络和知识蒸馏的三维断层识别方法。该方法先将改进的U-Net网络模型作为教师... 深度学习方法在三维地震资料断层识别中得到了广泛应用,但方法的应用面临数据集质量欠佳、资源消耗过高以及训练周期长等问题。为此,提出了一种融合改进U-Net网络和知识蒸馏的三维断层识别方法。该方法先将改进的U-Net网络模型作为教师模型,将空洞空间金字塔池化(ASPP)结构与U-Net网络模型相融合,构建轻量级学生模型,然后引入知识蒸馏技术对学生模型进行优化,并调整网络训练超参数和知识蒸馏损失参数,使学生模型获取更丰富的断层信息,提升学生模型的网络性能。该方法通过将复杂的教师模型的知识迁移到轻量级学生模型,显著降低了模型的计算复杂度,同时保持了较高的识别精度。测试结果表明,在合成测试集和实际地震数据的断层识别中,经过知识蒸馏训练的学生模型在识别精度和连续性上均优于未经过蒸馏的学生模型和单独训练的教师模型,充分验证了方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 断层识别 知识蒸馏 U-Net 教师模型 学生模型
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基于改进U-Net与RGB-D图像的青花椒枝条“下桩”剪切点定位
4
作者 蒲应俊 张文州 +3 位作者 李金广 赵立军 陈子文 杨明金 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期160-170,共11页
青花椒枝条“下桩”是通过剪下带鲜果的枝条并保留一定长度短桩的采摘收获方法。为实现青花椒采摘机器人精准识别枝条并确定最佳剪切点以达到高效“下桩”作业,该研究提出了一种基于U-Net深度学习网络和RGB-D相机相结合的青花椒主枝“... 青花椒枝条“下桩”是通过剪下带鲜果的枝条并保留一定长度短桩的采摘收获方法。为实现青花椒采摘机器人精准识别枝条并确定最佳剪切点以达到高效“下桩”作业,该研究提出了一种基于U-Net深度学习网络和RGB-D相机相结合的青花椒主枝“下桩”剪切点定位方法。首先,通过改进传统U-Net模型,将其主干网络替换为嵌入CA注意力机制的ResNet50网络,同时在U-Net模型的特征拼接阶段中增加SE注意力机制,从而构建针对青花椒主枝和树干的分割模型。然后,将分割后的图像利用二值化与骨架线提取方法得到主枝中心线,结合RGB-D相机的深度信息与OpenCV图像处理算法,完成世界坐标系与像素坐标系间长度的映射。随后,将短桩预设的40 mm长度从世界坐标系映射至RGB图像中的像素长度,最终确定每根主枝的“下桩”剪切点位置。试验结果表明,改进后的U-Net模型在分割性能上优于DeeplabV3+和PSPNet,平均交并比(MIoU)、平均像素准确率(mPA)和召回率(recall)分别达到87.58%、93.76%和96.24%。在晴天顺光、逆光及阴天条件下,“下桩”剪切点识别定位的成功率分别达到90.81%、84.88%、80.52%。采摘点定位试验中,定位成功率为90%,单根花椒枝平均识别过程耗时1.93 s。该研究结果可为青花椒采摘机器人“下桩”采收提供技术支撑。 展开更多
关键词 图像处理 青花椒 采摘 U-Net网络模型 下桩采摘法 剪切点定位
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面向多种作物叶片病害的像素级分割方法研究
5
作者 王从胜 李庆阳 邱秀荣 《种业导刊》 2026年第1期70-73,共4页
精准的像素级分割是实现作物叶片病害自动诊断与量化评估的关键技术,但现有模型在跨作物、跨病害的泛化性能尚未得到充分验证。以公开的PlantDoc数据集为实验材料,系统评估主流深度学习模型U-Net和DeepLabV3+在多种作物叶片病害像素级... 精准的像素级分割是实现作物叶片病害自动诊断与量化评估的关键技术,但现有模型在跨作物、跨病害的泛化性能尚未得到充分验证。以公开的PlantDoc数据集为实验材料,系统评估主流深度学习模型U-Net和DeepLabV3+在多种作物叶片病害像素级分割任务中的泛化表现。结果表明,U-Net模型在PlantDoc数据集上表现出卓越的分割性能,平均交并比、均像素准确率和准确率分别达到了77.20%、84.50%和93.64%,全面优于DeepLabV3+模型对应指标,分别为55.63%、62.77%和86.41%。研究结果为农业智能诊断系统提供了模型选择依据。 展开更多
关键词 作物 U-Net模型 DeepLabV3+模型 叶片病害 图像分割
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神经介素U诱导变应性鼻炎小鼠模型嗜酸性粒细胞激活的机制初探
6
作者 朱晓佳 张皓翔 +4 位作者 王艳杰 段鸿英 王璐瑶 程冯丽 赵长青 《中国耳鼻咽喉颅底外科杂志》 2026年第1期54-61,共8页
目的探讨一种源于神经末梢的神经肽,即神经介素U对变应性鼻炎(AR)小鼠模型嗜酸性粒细胞(EOS)的调控机制。方法先通过卵清蛋白(OVA)腹腔注射和鼻腔激发建立小鼠AR模型,以PBS作为对照。然后获取该AR及对照组小鼠的三叉神经节(TG),采用转... 目的探讨一种源于神经末梢的神经肽,即神经介素U对变应性鼻炎(AR)小鼠模型嗜酸性粒细胞(EOS)的调控机制。方法先通过卵清蛋白(OVA)腹腔注射和鼻腔激发建立小鼠AR模型,以PBS作为对照。然后获取该AR及对照组小鼠的三叉神经节(TG),采用转录组测序技术全面分析基因表达谱;首先利用患者手术标本进行验证,再通过OVA联合神经介素U滴鼻观察AR小鼠鼻过敏症状的变化。进一步采用流式细胞术检测肺泡灌洗液(BALF)中EOS的比例。将神经介素U与人外周血分离提纯的EOS体外培养并进行转录组测序,探讨神经介素U对EOS的作用机制。结果TG测序结果提示AR小鼠神经肽释放通路显著上调,神经介素U表达水平显著升高,免疫荧光显示TG感觉神经元细胞标志物与神经介素U共定位。与对照组相比,OVA组症状评分显著升高。BALF中EOS比例显著升高,且在OVA联合神经介素U滴鼻组该EOS比例进一步升高。采用中和抗体抑制神经介素U的表达后,该EOS比例显著降低,差异具有统计学意义。结论TG神经介素U在OVA组显著上调,且神经介素U可能通过肿瘤坏死因子信号通路促进AR中EOS的趋化和粘附。 展开更多
关键词 变应性鼻炎 三叉神经节 神经介素U 嗜酸性粒细胞 动物模型
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基于SDP图像转换和融合自注意力机制U-net神经网络的电机故障诊断
7
作者 徐丽 周腊吾 +3 位作者 龙卓 周子靖 周宇微 吴子豪 《中国测试》 北大核心 2026年第2期162-174,共13页
为攻克电机系统故障特征提取困难及小样本数据难以满足模型训练需求的难题,研究一种高效精准的电机故障诊断方法。提出融合参数优化对称点模式(SDP)与语义分割模型U-net的诊断方案,先利用SDP分析电机三相振动信号,将故障特征转化为SDP图... 为攻克电机系统故障特征提取困难及小样本数据难以满足模型训练需求的难题,研究一种高效精准的电机故障诊断方法。提出融合参数优化对称点模式(SDP)与语义分割模型U-net的诊断方案,先利用SDP分析电机三相振动信号,将故障特征转化为SDP图像,经对称性反色操作增强特征信号,再对生成图像进行数据泛化扩充,输入Unet网络上下采样处理,最后通过多层感知机完成故障分类。在0 HP、1 HP和2 HP三种负载工况下,对正常电机、断条电机、单相断路电机和转子错位电机进行测试,改进后的U-net模型故障诊断准确率超98%。实验表明,该方法有效解决电机故障诊断中的特征提取与小样本难题,在多种故障场景中展现出优异性能与可靠的诊断能力。 展开更多
关键词 电机故障诊断 对称点模式 扩散模型 U-net神经网络 自注意力机制 多层次感知机
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基于终端滑模算法的无模型U控制系统设计
8
作者 徐凤霞 曹文远 陆仲达 《高师理科学刊》 2026年第1期17-22,共6页
研究具有强不确定性的无模型连续系统的有限时间终端滑模控制器设计问题。为解决无模型U控制系统的建模问题,提出基于U控制框架的状态扩张观测器,旨在估计系统的状态和不确定项。同时,提出基于U模型的积分型非奇异终端滑模算法,实现了... 研究具有强不确定性的无模型连续系统的有限时间终端滑模控制器设计问题。为解决无模型U控制系统的建模问题,提出基于U控制框架的状态扩张观测器,旨在估计系统的状态和不确定项。同时,提出基于U模型的积分型非奇异终端滑模算法,实现了非线性系统的动态反演,保证系统在有限时间内收敛,改善非线性系统的响应速度,解决无模型U控制系统的快速收敛问题。仿真结果研究验证了控制系统的有效性。 展开更多
关键词 非线性U模型 有限时间 终端滑模控制 状态扩张观测器 无模型系统
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海上风电筒型基础新型安装平台水平承载特性研究
9
作者 练继建 高青 +3 位作者 杨旭 史治邦 王杰 吴宇航 《太阳能学报》 北大核心 2026年第1期542-549,共8页
一种新型坐底式海上风电筒型基础安装平台,其下部结构为U形沉垫式基础。针对该安装平台,设计3种不同型式基础:单沉垫、沉垫-4筒和沉垫-裙板基础,开展一系列砂土中基础水平承载模型试验和有限元模拟,研究基础型式和加载高度、加载方向对... 一种新型坐底式海上风电筒型基础安装平台,其下部结构为U形沉垫式基础。针对该安装平台,设计3种不同型式基础:单沉垫、沉垫-4筒和沉垫-裙板基础,开展一系列砂土中基础水平承载模型试验和有限元模拟,研究基础型式和加载高度、加载方向对基础水平承载特性的影响,结果表明:在相同加载条件下,相较于单沉垫,沉垫-4筒和沉垫-裙板的水平承载力可增加66%、165%;有限元结果与模型试验吻合较好,验证了有限元分析的可靠性;单沉垫运动模式主要为平动,而沉垫-4筒和沉垫-裙板为转动-平动复合运动,其中沉垫-裙板的转动位移最大,因此其水平承载力对加载方向和高度更为敏感;有限元结果分析表明,3种基础破坏模式为受压侧结构附近土体产生塑性应变;水平位移加载过程中,沉垫-4筒基础由沉垫与受压筒体提供约80%抗力,沉垫-裙板由裙板提供约90%抗力。 展开更多
关键词 海上风电 U形沉垫基础 水平承载力 模型试验 有限元模拟
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2种食用菌加工废弃物对水中铀的去除性能研究
10
作者 张文武 徐钰楠 +2 位作者 杜依洋 王晨昱 王芝芬 《铀矿冶》 2026年第1期123-131,共9页
针对铀矿资源开采、加工等过程中产生的大量含铀废水,采用鹿茸菇菇脚(VAMS)和红托竹荪菌盖(BFP)2种食用菌加工废弃物作为生物吸附剂,探究其对水溶液中U(Ⅵ)的去除性能。通过静态批次法系统考察了酸度、吸附时间、铀初始浓度、固液质量... 针对铀矿资源开采、加工等过程中产生的大量含铀废水,采用鹿茸菇菇脚(VAMS)和红托竹荪菌盖(BFP)2种食用菌加工废弃物作为生物吸附剂,探究其对水溶液中U(Ⅵ)的去除性能。通过静态批次法系统考察了酸度、吸附时间、铀初始浓度、固液质量体积比(简称固液比)、共存离子和温度对食用菌加工废弃物吸附U(Ⅵ)性能的影响。结果表明:在pH=5.0、温度25℃条件下,VAMS和BFP对U(Ⅵ)的最大吸附容量分别为24.34 mg/g和23.88 mg/g,去除率分别达97.7%和91.8%,且Ca^(2+)对U(Ⅵ)吸附的干扰作用最强。VAMS和BFP分别在2 h、4 h达到吸附平衡,并且符合准二级动力学模型和Freundlich等温模型,这表明该吸附过程是以多分子层化学吸附为主;热力学参数(ΔG<0,ΔH>0)证实该吸附是自发吸热反应。结合SEM-EDS、FTIR和XPS表征,VAMS对U(Ⅵ)的吸附主要依赖于材料表面羟基的配位作用,BFP对U(Ⅵ)的吸附主要依赖于材料表面含氮官能团的配位作用。将食用菌加工废弃物用于吸附水溶液中的U(Ⅵ),除对铀酰离子有较好的吸附性能外,还实现了农业废弃物的资源化利用。食用菌加工废弃物为含铀废水治理提供了一种低成本且环境友好的吸附材料,具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 含铀废水 食用菌加工废弃物 生物吸附剂 FREUNDLICH模型 U(Ⅵ)去除 铀吸附
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基于改进U-Net和IWOA-LSSVM的番茄综合品质检测方法研究 被引量:2
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作者 施利春 边可可 +1 位作者 王松伟 王治忠 《食品与机械》 北大核心 2025年第8期109-117,共9页
[目的]提高食品生产中番茄无损检测方法的检测精度和效率。[方法]基于番茄自动化分拣系统,提出一种融合机器视觉、多尺度残差注意力U-Net模型、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的番茄综合品质检测方法。通过机器视觉采集番茄图像... [目的]提高食品生产中番茄无损检测方法的检测精度和效率。[方法]基于番茄自动化分拣系统,提出一种融合机器视觉、多尺度残差注意力U-Net模型、改进鲸鱼优化算法和最小二乘支持向量机的番茄综合品质检测方法。通过机器视觉采集番茄图像信息;通过多尺度残差注意力U-Net模型对番茄图像进行分割,完成番茄果径参数测量;通过混沌映射和自适应收敛因子优化的鲸鱼优化算法对最小二乘支持向量机模型参数进行寻优,完成番茄硬度和番茄红素含量检测,并进行验证试验。[结果]试验方法可以实现番茄综合品质的准确、快速和无损检测。在番茄果径、硬度和番茄红素检测中均取得了较优的决定系数、均方根误差和平均检测时间,决定系数>0.960 0,均方根误差<0.012 5,平均检测时间<0.032 s。[结论]结合机器视觉、深度学习和智能算法可以实现番茄综合品质的准确、快速和无损检测。 展开更多
关键词 番茄 综合品质 无损检测 机器视觉 U-Net模型 鲸鱼优化算法 最小二乘支持向量机
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基于改进U-Net的煤矸图像分割模型与放煤控制技术 被引量:3
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作者 袁永 秦正寒 +3 位作者 夏永琪 武让 李立宝 李勇 《煤炭学报》 北大核心 2025年第5期2722-2738,共17页
煤矸识别技术是综放工作面实现智能化的关键技术之一,同时也是该领域面临的一个重要挑战。针对目前煤矸图像数据集整体质量差、数据规模小、煤矸图像分割模型检测速度慢、识别精度低等问题,参考实际综放工作面搭建了大尺寸等比例综放开... 煤矸识别技术是综放工作面实现智能化的关键技术之一,同时也是该领域面临的一个重要挑战。针对目前煤矸图像数据集整体质量差、数据规模小、煤矸图像分割模型检测速度慢、识别精度低等问题,参考实际综放工作面搭建了大尺寸等比例综放开采相似模拟平台,基于该平台建立了煤矸图像采集系统,采集构建了高清仿真综放工作面煤矸图像数据集,提出一种基于特征金字塔网络(FPN)和空洞空间金字塔池化(ASPP)的改进U-Net煤矸分割模型,提高了煤矸图像的分割精度。通过在U-Net模型的跳跃连接中添加FPN模块,同时在解码器部分引入ASPP模块,建立了FPN-ASPP-U-Net煤矸分割模型,消融试验验证了FPN模块和ASPP模块对U-Net模型性能的提升。结果表明:FPN-ASPP-U-Net模型分割效果最好,均准确率(M_(A))为97.29%,均F1得分(M_(F1))为97.44%,均交并比(M_(I))为95.65%,模型参数量(M_(P))为29.64 M,浮点运算量(F)为341.29 G,每秒帧数(f)为41.1 f/s,与U-Net模型相比,M_(I)、M_(F1)和M_(A)分别提升了2.64%、1.06%和1.15%,模型参数量仅仅增加了0.33 M,改进后的模型在图像分割速度上有少量提升。设计了FPN-ASPP-U-Net模型与PSPNet、SegFormer、DeepLabV3+、PSANet语义分割模型的图像分割效果对比试验,结果表明:FPN-ASPP-U-Net模型对煤矸图像分割的性能最好,同时模型整体计算参数量最小,在分割精度和分割速度之间有着较好的平衡。对于粉尘影响下的不清晰图像,采用暗通道与高斯加权相结合的方法对图像数据集进行去雾增强,轻度粉尘、中度粉尘、重度粉尘去雾前后的模型对煤的分割精度提高了14.81%、17.79%、23.62%,对矸的分割精度提高了11.73%、14.50%、14.86%。基于研究结论提出了FPN-ASPP-U-Net模型的煤矸图像混矸率计算方法,开展了煤矸图像分割控制放煤试验,以混矸率20%作为放煤口关闭的阈值,单次放煤口开关期间真实混矸率与模型预测混矸率平均误差率为4.71%,验证了基于煤矸图像混矸率对放煤控制的可行性。最后,封装模型代码研发了煤矸图像智能识别软件,设计了煤矸分割现场应用方案,在榆树田煤矿110501综放工作面进行了图像控制放煤试验,验证了该方法能够对煤矸图像进行精准分割,对放煤口开关进行合理控制,提高了综放工作面的智能化水平,为推动煤矿进一步智能化建设提供了有效的技术手段与参考价值。 展开更多
关键词 放顶煤 煤矸识别 图像分割 混矸率 U-Net模型
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基于不同G函数的U型中深层地埋管传热模型对比研究
13
作者 王昌龙 孙婉玉 +2 位作者 郭艳春 蒋天茁 孙彦红 《可再生能源》 北大核心 2026年第1期33-40,共8页
U型中深层地埋管换热器(U-bend Deep Borehole Heat Exchanger,UDBHE)具有广阔的应用前景。文章基于无限柱热源(Infinite Cylindrical Source,ICS)和无限线热源(Infinite Line Source,ILS)模型的G函数,建立了4种UDBHE传热模型,采用ICS或... U型中深层地埋管换热器(U-bend Deep Borehole Heat Exchanger,UDBHE)具有广阔的应用前景。文章基于无限柱热源(Infinite Cylindrical Source,ICS)和无限线热源(Infinite Line Source,ILS)模型的G函数,建立了4种UDBHE传热模型,采用ICS或ILS模型的G函数,考虑或忽略钻孔壁热流随时间变化,分别简称为ICS-q,ILS-q,ICS-c,ILS-c模型。通过与较为准确的二维数值模型及实验数据在2种边界条件下的对比,分析了这4种模型的准确性。结果表明:ILS-q模型在整体上最为准确,而ICS-q模型在分析UDBHE长期性能时最为准确;4种模型在前期均存在较大误差,但在足够长时间后,除了ILS-c和ICS-c模型在入口温度边界下仍有较大误差外,其他模型的误差均较小。研究结果可为UDBHE传热模型研究提供参考。 展开更多
关键词 U型中深层地埋管换热器 G函数 传热模型 无限柱热源模型 无限线热源模型
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基于轻量化多尺度动态融合卷积模块的裂缝分割方法 被引量:1
14
作者 张学辉 李笑航 +2 位作者 田学昭 安军海 赵双双 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7719-7728,共10页
裂缝检测对维护建筑物结构安全至关重要,近年来,基于深度学习的卷积神经网络为裂缝检测提供了新的解决方案。但这是以巨大的计算资源为代价的,因此在实际应用中存在实时性差、检测效率低的问题。针对此问题,提出了一种基于U-Net架构的... 裂缝检测对维护建筑物结构安全至关重要,近年来,基于深度学习的卷积神经网络为裂缝检测提供了新的解决方案。但这是以巨大的计算资源为代价的,因此在实际应用中存在实时性差、检测效率低的问题。针对此问题,提出了一种基于U-Net架构的轻量化多尺度动态融合卷积模块(multi-scale dynamic fusion convolution, MSFC),以提高裂缝分割的效率。为验证所提方法的有效性,构建了一个包含2 045张裂缝图像的数据集Crack2045,并在该数据集上进行了实验。实验结果表明:与原始U-Net模型相比,采用MSFC模块的模型在保持准确率不下降的情况下减少了78.51%的参数量和63.75%的计算量。同时,MSFC模块具有一定的泛化性,能够无缝集成到不同的语义分割模型中。研究结果不仅为裂缝检测提供了一种高效的深度学习方法,也为资源受限环境下的模型部署提供了新的可能性。 展开更多
关键词 深度学习 裂缝分割 U-Net 轻量化模型
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轻量化U-net模型在钢筋直径测量中的应用研究 被引量:1
15
作者 张学辉 于站海 +2 位作者 田学昭 安军海 刘新军 《河北工业科技》 2025年第3期248-257,共10页
为了解决钢筋工程验收时传统人工检测效率低,检测过程中容易因人为因素导致的测量误差大,甚至误检漏检等问题,提出了一种基于改进轻量化U-net模型的钢筋直径测量方法。首先,采集大量钢筋图像并构建钢筋图像自制数据集,引入MobileNetV3 B... 为了解决钢筋工程验收时传统人工检测效率低,检测过程中容易因人为因素导致的测量误差大,甚至误检漏检等问题,提出了一种基于改进轻量化U-net模型的钢筋直径测量方法。首先,采集大量钢筋图像并构建钢筋图像自制数据集,引入MobileNetV3 Block模块和坐标注意力(coordinate attention,CA)机制对经典U-net模型进行改进。然后,基于自制数据集对改进U-net模型进行训练,训练完成后,将测试图像导入模型进行分割实验和直径测量实验。结果表明:改进U-net模型在钢筋图像分割任务中的交并比(IoU)达到了0.9795,模型大小仅为18.03 MB,直径测量实验的总平均误差为0.207 mm。改进模型在钢筋图像分割时表现出色,具有较高的检测精度和较低的计算成本,为钢筋图像分割提供了新的技术路径,在钢筋图像自动化处理和分析领域,具有一定的应用前景。 展开更多
关键词 土木建筑工程测量 钢筋直径测量 图像分割 改进U-net模型 CA注意力机制
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农村金融集聚对农业碳排放强度的影响——基于中国30个省份的面板数据检验 被引量:1
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作者 田云 夏锐 +1 位作者 郑紫娟 张蕙杰 《中国农业大学学报》 北大核心 2025年第9期290-304,共15页
为厘清农村金融集聚对农业碳排放强度影响的作用机制,基于中国2005—2021年30个省级行政区的面板数据(统计数据未含西藏及港澳台地区,下同),综合运用系统GMM模型、固定效应模型和中介效应模型,考察农村金融集聚对农业碳排放强度的影响... 为厘清农村金融集聚对农业碳排放强度影响的作用机制,基于中国2005—2021年30个省级行政区的面板数据(统计数据未含西藏及港澳台地区,下同),综合运用系统GMM模型、固定效应模型和中介效应模型,考察农村金融集聚对农业碳排放强度的影响及其动态变化,并对其中的作用机制进行分析。结果表明:1)农村金融集聚对农业碳排放强度的影响呈倒U型变化,2014年后农村金融集聚对农业碳排放强度的影响由促进转为抑制;2)农村金融集聚对农业碳排放强度的抑制作用存在滞后性,前一期农村金融集聚度每提升1个百分点,当期农业碳排放强度将减少1.558个百分点;3)在东部和西部地区,农村金融集聚度对农业碳排放强度呈倒U型影响,而在中部和东北部地区则呈U型影响;4)农地流转在农村金融集聚促进农业碳排放强度提升的过程中起到了部分遮掩作用,遮掩效应占总效应的34.6%。据此提出:未来应进一步推进农村金融服务体系建设,因地制宜发展农村金融,健全农地流转市场,充分发挥农村金融集聚的农业碳减排效应。 展开更多
关键词 农村金融集聚 农业碳排放强度 农业碳减排 S-GMM模型 倒U型关系
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基于U型网络改进模型的定量磁化率成像重建方法研究进展
17
作者 杨文阳 张瑞杰(综述) 邹国强(审校) 《生物医学工程学杂志》 北大核心 2025年第6期1281-1288,1295,共9页
定量磁化率成像(QSM)技术是一种基于磁共振成像(MRI)相位信号处理与反演得到组织磁化率分布的成像方法,能够生成反映组织磁学特性的影像。QSM重建过程复杂,其中偶极子反演阶段是最具挑战性和决定性的环节,传统方法在该阶段容易受到病态... 定量磁化率成像(QSM)技术是一种基于磁共振成像(MRI)相位信号处理与反演得到组织磁化率分布的成像方法,能够生成反映组织磁学特性的影像。QSM重建过程复杂,其中偶极子反演阶段是最具挑战性和决定性的环节,传统方法在该阶段容易受到病态性影响而产生伪影和偏差。随着深度学习与机器视觉技术的发展,利用U型网络(U-Net)模型改进偶极子反演过程可以有效避免传统算法的不足。本文归纳了2020年至今基于U-Net架构的改进模型在偶极子反演阶段的应用研究,首先介绍了QSM的理论概念;其次将现有基于U-Net架构的改进模型分为三类:基于结构优化的改进U-Net、基于物理约束的改进U-Net和基于提高泛化能力的改进U-Net,并梳理其主要特征与设计出发点;最后对未来模型发展趋势进行了展望与总结。综上,期望通过本文综述对比各研究不同的U-Net改进模型,有望解决偶极子反演的困难和挑战,提高QSM图像的准确性,为疾病辅助诊断提供支持。 展开更多
关键词 定量磁化率图像 U型网络改进模型 辅助诊断 磁化率
原文传递
融合语义分割和边缘提取的DEGUNet桥梁裂缝识别方法
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作者 殷新锋 谈承午 +3 位作者 陈勉 晏万里 陈湘 叶航艇 《公路工程》 2025年第3期53-62,73,共11页
为解决现有卷积神经网络识别桥梁细小裂缝时存在精度低、受环境影响大等问题,提出一种融合语义分割和边缘提取的DEGUNet桥梁裂缝识别方法。首先通过改进传统Canny边缘检测算法,计算图像在多个方向上的梯度幅值,以增强模型的几何敏感度;... 为解决现有卷积神经网络识别桥梁细小裂缝时存在精度低、受环境影响大等问题,提出一种融合语义分割和边缘提取的DEGUNet桥梁裂缝识别方法。首先通过改进传统Canny边缘检测算法,计算图像在多个方向上的梯度幅值,以增强模型的几何敏感度;其次构建动态门控模块并集成于U-Net模型各层级跳跃连接处,提升模型获取多层次裂缝边缘特征的能力;最后结合通道-空间注意力机制以残差连接的方式融入模型解码器结构,提高裂缝检测的精度。将所提方法与VGG-16模型和U-Net模型在相同数据集中进行训练测试,结果表明:所提方法裂缝识别精确率为93.76%,较VGG-16模型和U-Net模型分别提升了19.48个百分点和6.31个百分点;裂缝分割平均交并比为72.35%,相比VGG-16模型和U-Net模型分别提高了10.51个百分点和4.32个百分点。另外,在未参与训练的皮山河大桥数据集中,裂缝识别精确率为92.12%、F_(1)分数91.92%,召回率91.73%,裂缝分割的平均像素精准度为80.69%,平均交并比为87.38%。因此,本研究提出的DEGUNet网络能够准确分割并识别桥梁细小裂缝,同时在复杂性环境下表现出良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 桥梁工程 裂缝识别 卷积神经网络 U-Net模型 CANNY边缘检测算法
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深度学习下的医学图像分割综述 被引量:2
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作者 邢素霞 李珂娴 +2 位作者 方俊泽 郭正 赵士杭 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期25-41,共17页
针对医学图像的高维性、复杂性和高精度要求等特性,深度学习下的医学图像分割方法凭借其强大的特征提取能力和对复杂模式的学习能力,能够自适应地从大量数据中学习并提取多层次特征,展现出高精度、高鲁棒性和可扩展性强等优势。通过端... 针对医学图像的高维性、复杂性和高精度要求等特性,深度学习下的医学图像分割方法凭借其强大的特征提取能力和对复杂模式的学习能力,能够自适应地从大量数据中学习并提取多层次特征,展现出高精度、高鲁棒性和可扩展性强等优势。通过端到端地提取感兴趣的器官、组织或病变区域,为医生在疾病诊断、制定治疗策略和临床研究等领域提供有力帮助。重点综述了U-Net、Transformer、Mamba、分割一切模型(segment anythingmodel,SAM)及其各自变体模型在医学图像分割中的应用情况和发展脉络,从多个维度进行了综合对比分析,对开展医学影像研究、临床疾病诊断与治疗决策,以及医疗技术创新产品开发均具有一定参考价值。在此基础上,总结了目前医学图像分割研究中面临的挑战,并对该领域未来的研究前景进行展望。 展开更多
关键词 医学图像分割 深度学习 U-Net TRANSFORMER Mamba 分割一切模型(SAM)
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克拉通边缘伸展盆地周缘多金属成矿作用:以胶莱盆地南缘七宝山矿集区、户部和杨家峪矿床为例
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作者 李衣鑫 杨林 +5 位作者 陈建 韩艳超 程金宇 李大鹏 王欣 李双飞 《岩石学报》 北大核心 2026年第2期540-556,共17页
克拉通边缘陆相盆地周缘斑岩-浅成低温多金属矿床矿化特征、成矿背景和动力学驱动尚不明确。本文选择胶莱盆地南缘七宝山铜铅锌矿集区、户部钼铅锌矿床和杨家峪铜铅锌矿床作为研究对象,在系统对比其矿化蚀变、矿物组合的基础上开展了详... 克拉通边缘陆相盆地周缘斑岩-浅成低温多金属矿床矿化特征、成矿背景和动力学驱动尚不明确。本文选择胶莱盆地南缘七宝山铜铅锌矿集区、户部钼铅锌矿床和杨家峪铜铅锌矿床作为研究对象,在系统对比其矿化蚀变、矿物组合的基础上开展了详细的成岩成矿年代学及成矿背景方面的研究。结果显示,七宝山铜铅锌矿集区受控于区域隐爆角砾岩筒和断裂,具黄铜矿、方铅矿和闪锌矿的金属矿物组合,发育石英-绢云母化、碳酸盐化围岩蚀变,与中硫型浅成热液矿床类似。户部钼铅锌矿床受控于区域断裂,主要发育以辉钼矿、石英、绢云母、钾长石为主的斑岩型钼矿化。杨家峪铜铅锌矿床主要金属矿物为黄铜矿、方铅矿和闪锌矿,矿化与石英-绢云母化、碳酸盐化蚀变有关,为受控于断裂的浅成热液成矿。户部花岗斑岩和杨家峪花岗闪长玢岩锆石U-Pb同位素定年结果分别为117.0±0.8Ma和119.1±2.1Ma,与七宝山矿集区次火山杂岩体(约120Ma)接近,推测上述岩浆事件为同一构造背景产物。结合前人大地构造背景研究显示,七宝山多金属矿集区、户部和杨家峪多金属矿床为古太平洋俯冲回撤或应力场转换背景下胶莱盆地边缘伸展构造控制下的多金属矿化,盆地边缘火山机构、断裂可作为区域找矿标志,区带成矿金属组合差异、岩浆成矿专属性等有待进一步研究。 展开更多
关键词 锆石U-Pb定年 成岩成矿背景与动力学机制 成矿模型 七宝山矿集区、户部和杨家峪矿床 胶莱盆地南缘 华北克拉通东南缘
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