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基于帧间高级特征差分的跨场景视频前景分割算法
被引量：
3
1
作者
张锦
李阳
+5 位作者
任传伦
黄炼
王帅辉
段晔鑫
潘志松
谢钧
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期2032-2040,共9页
当前基于深度学习的有监督前景分割方法得益于大量待分割场景的标注信息,其性能大幅超越传统的无监督方法.然而,获取高精度的像素级标注需要耗费大量的人力和时间成本,这严重限制了有监督算法在无标注场景的部署应用.为解决对场景监督...
当前基于深度学习的有监督前景分割方法得益于大量待分割场景的标注信息,其性能大幅超越传统的无监督方法.然而,获取高精度的像素级标注需要耗费大量的人力和时间成本,这严重限制了有监督算法在无标注场景的部署应用.为解决对场景监督信息依赖的问题,设计了一种与传统的帧间差分法相融合的跨场景深度学习架构,即帧间高级特征差分算法.该算法重点围绕时域变化等跨场景共性知识的迁移,在不依赖待分割场景监督信息的前提下实现高精度分割.面向五类不同模式的困难场景开展实验,本文算法的平均F值达到0.8719,超越了当前最高性能的有监督算法FgSegNet_v2(相同的跨场景条件下)和最佳的无监督算法SemanticBS.本文算法对QVGA视频(320×240)的处理速度达到35帧/s,具有较好的实时性.
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关键词
前景分割
迁移学习
帧间差分法
跨场景学习
深度学习
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职称材料
基于机器学习的深海能源土降压开采沉降预测
被引量：
2
2
作者
靳继凯
温欣
+1 位作者
张艺博
赵春晖
《工业技术与职业教育》
2023年第6期16-19,共4页
天然气水合物开采可能诱发的海洋沉降是海洋开发必须面对的重要问题,对于降压开采条件下的深海能源土进行沉降预测显得尤为重要。在预测降压开采天然气水合物可能导致的海床沉降时,循环神经网络等预测方法由于不能充分考虑温度和孔压等...
天然气水合物开采可能诱发的海洋沉降是海洋开发必须面对的重要问题,对于降压开采条件下的深海能源土进行沉降预测显得尤为重要。在预测降压开采天然气水合物可能导致的海床沉降时,循环神经网络等预测方法由于不能充分考虑温度和孔压等不确定因素影响,因此预测精度较低、误差较大。基于机器学习提出了一种主参数优化的长短时记忆网络方法对深海能源土降压开采沉降进行预测,并同南海神狐海域降压开采天然气水合物导致海床沉降观测数据进行了比较,结果表明:模型实际测量值与预测值之间存在着较好的一致性,模型误差能够满足期望精度,可以应用于深海能源土降压开采沉降预测。
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关键词
深海能源土
沉降预测
机器学习
长短时记忆网络
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职称材料
题名
基于帧间高级特征差分的跨场景视频前景分割算法
被引量：
3
1
作者
张锦
李阳
任传伦
黄炼
王帅辉
段晔鑫
潘志松
谢钧
机构
陆军军事交通学院镇江校区
陆军工程大学指挥控制工程学院
华北计算技术研究所
海军装备部驻上海地区军事代表局
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期2032-2040,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61806220)。
文摘
当前基于深度学习的有监督前景分割方法得益于大量待分割场景的标注信息,其性能大幅超越传统的无监督方法.然而,获取高精度的像素级标注需要耗费大量的人力和时间成本,这严重限制了有监督算法在无标注场景的部署应用.为解决对场景监督信息依赖的问题,设计了一种与传统的帧间差分法相融合的跨场景深度学习架构,即帧间高级特征差分算法.该算法重点围绕时域变化等跨场景共性知识的迁移,在不依赖待分割场景监督信息的前提下实现高精度分割.面向五类不同模式的困难场景开展实验,本文算法的平均F值达到0.8719,超越了当前最高性能的有监督算法FgSegNet_v2(相同的跨场景条件下)和最佳的无监督算法SemanticBS.本文算法对QVGA视频(320×240)的处理速度达到35帧/s,具有较好的实时性.
关键词
前景分割
迁移学习
帧间差分法
跨场景学习
深度学习
Keywords
foreground segmentation
transfer
learni
ng
frame differencing algorithm
cross-scene
learni
ng
deep learni
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于机器学习的深海能源土降压开采沉降预测
被引量：
2
2
作者
靳继凯
温欣
张艺博
赵春晖
机构
华北理工大学
唐山工业职业技术学院
岩土工程防灾减灾应用技术协同创新中心
出处
《工业技术与职业教育》
2023年第6期16-19,共4页
基金
河北省高层次人才资助项目“开采扰动条件下深海能源土性能演变规律及多功能试验系统的开发”(项目编号:C20221066),主持人温欣。
文摘
天然气水合物开采可能诱发的海洋沉降是海洋开发必须面对的重要问题,对于降压开采条件下的深海能源土进行沉降预测显得尤为重要。在预测降压开采天然气水合物可能导致的海床沉降时,循环神经网络等预测方法由于不能充分考虑温度和孔压等不确定因素影响,因此预测精度较低、误差较大。基于机器学习提出了一种主参数优化的长短时记忆网络方法对深海能源土降压开采沉降进行预测,并同南海神狐海域降压开采天然气水合物导致海床沉降观测数据进行了比较,结果表明:模型实际测量值与预测值之间存在着较好的一致性,模型误差能够满足期望精度,可以应用于深海能源土降压开采沉降预测。
关键词
深海能源土
沉降预测
机器学习
长短时记忆网络
Keywords
deep
-sea methane hydrate soil
settlement prediction
machine
learni
ng
long and short term memory network
分类号
TE122 [石油与天然气工程—油气勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于帧间高级特征差分的跨场景视频前景分割算法
张锦
李阳
任传伦
黄炼
王帅辉
段晔鑫
潘志松
谢钧
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
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职称材料
2
基于机器学习的深海能源土降压开采沉降预测
靳继凯
温欣
张艺博
赵春晖
《工业技术与职业教育》
2023
2
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职称材料
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