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基于Light-Resnet卷积神经网络的电力设备监测数值识别算法 被引量：5
1
作者 孔志恒 谭冲 +2 位作者 唐培耀 胡成博 郑敏 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第8期206-213,共8页
在智能电网中,精确监测输电、配电及供电关键设备的运行状态对在线运维至关重要。面对人工抄录和巡检的低效,以及监测装置数字化升级的复杂安装、高成本和长周期等挑战,结合图像采集装置与图像处理技术,根据计算资源合理分配任务,开发... 在智能电网中,精确监测输电、配电及供电关键设备的运行状态对在线运维至关重要。面对人工抄录和巡检的低效,以及监测装置数字化升级的复杂安装、高成本和长周期等挑战,结合图像采集装置与图像处理技术,根据计算资源合理分配任务,开发了一种基于Light-Resnet数值识别算法,该算法通过D-Add损失函数优化网络训练过程,实现电力设备监测数据的远程读取。实验表明:Light-Resnet以6090的参数量在MNIST数据集获得了98.8%的严格准确率,结合边端协同机制,终端侧能耗降低了20.73%。这一算法不仅证明了自身在资源受限环境下的适应性和高效性,同时D-Add损失函数的设计也显著提升了网络的准确度。 展开更多
关键词 light-resnet D-add 边端协同机制 数值识别 智能电网
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基于UNet-ResNet14^(*)半监督学习的无人机影像森林树种分类 被引量：7
2
作者 陈龙伟 周小成 +3 位作者 李传昕 林华章 王永荣 崔永红 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期217-226,共10页
无人机遥感在森林树种精细和高效分类制图中具有巨大的潜力。为了快速准确获取森林的优势树种分布信息,该研究探讨了半监督学习方法在树种分类方面的有效性。以福建省福州市、龙岩市和三明市的4个试验区为例,构建精简的ResNet18为主干的... 无人机遥感在森林树种精细和高效分类制图中具有巨大的潜力。为了快速准确获取森林的优势树种分布信息,该研究探讨了半监督学习方法在树种分类方面的有效性。以福建省福州市、龙岩市和三明市的4个试验区为例,构建精简的ResNet18为主干的UNet树种分类模型(UNet-ResNet14^(*)),使用交叉熵和Dice系数的联合损失函数来优化模型参数,对比分析Self-training和Mean Teacher两种不同的半监督学习方法在无人机影像森林树种分类模型的泛化能力。结果表明,以ResNet14^(*)作为主干的分类模型与其他模型相比精度更高且预测速度更快,当联合损失函数权重值为0.5的情况下模型预测效果最好,总体精度达到了91.15%。经过Self-training的模型在木荷、马尾松、杉木3个样本充足的类别中精度均有所提升,总精度为91.08%,比原始模型略低,但在独立验证区的精度为88.50%,比原始模型高;Mean Teacher方法的总精度为88.56%,在独立验证区的精度为73.56%。因此,研究认为可以采用Self-trainin半监督方法结合UNet-ResNet14^(*)的方案快速得到试验区的树种组成信息。 展开更多
关键词 无人机 遥感 森林 树种分类 可见光 UNet ResNet 半监督学习
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用于人体动作识别的多尺度时空图卷积算法 被引量：13
3
作者 赵登阁 智敏 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第3期719-732,共14页
基于骨骼数据的时空图卷积人体动作识别网络(ST-GCN)存在时间卷积层结构单一、固定的问题,难以全面提取每个动作类别所需的全部重要阶段特征。针对这一问题,提出了包含多个不同尺度卷积核和多种结构的时间图卷积层,构造了多尺度时空图... 基于骨骼数据的时空图卷积人体动作识别网络(ST-GCN)存在时间卷积层结构单一、固定的问题,难以全面提取每个动作类别所需的全部重要阶段特征。针对这一问题,提出了包含多个不同尺度卷积核和多种结构的时间图卷积层,构造了多尺度时空图卷积网络(SMT-GCN),利用不同的时间图卷积操作抽取并融合不同尺度的时间轨迹特征。同时,为了强化人体长距离关联信息和空间结构化特征,在SMT-GCN中融合了构造的变换残差模块(Tran-Res)和轻量级注意力模块(CBAM),构造了多尺度时空图注意卷积网络(SAMTGCN)。实验在NTU RGB+D数据集和HDM05数据集上进行,提出的SMT-GCN和SAMT-GCN均获得了识别精度的提升;另外,设计的多尺度时间图卷积模块可以融合于其他基线网络中并提高性能。为探究卷积核尺度及结构对算法的影响,设计了相应消融实验,实验结果表明卷积核大小为1、5、9的SAMT-GCN性能最优,并且具有稠密结构的网络识别精度要高于具有串行和并行结构的网络。 展开更多
关键词 人体动作识别 时空图卷积网络(ST-GCN) 多尺度时间图卷积 变换残差模块(Tran-Res) 轻量级注意力
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结合轻量化与级联深度学习网络的导光板缺陷检测方法 被引量：3
4
作者 李俊峰 何炎森 戴文战 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第14期188-198,共11页
针对车载导航导光板图像纹理背景复杂渐变、亮度不均匀、缺陷细微且类型多等特点,并根据导光板光学特性、网点排列、缺陷成像效果等,结合轻量化与级联深度学习网络提出了一种缺陷快速检测方法。首先,根据导光板缺陷分布特点,通过改进卷... 针对车载导航导光板图像纹理背景复杂渐变、亮度不均匀、缺陷细微且类型多等特点,并根据导光板光学特性、网点排列、缺陷成像效果等,结合轻量化与级联深度学习网络提出了一种缺陷快速检测方法。首先,根据导光板缺陷分布特点,通过改进卷积层连接与特征图下采样的方法,设计一轻量化二分类网络实现疑似缺陷区域的快速分割;其次,利用改进的ResNet网络构建多分类网络,并提出两阶段网络级联的方法,对分割的疑似缺陷区域提取多样化特征实现缺陷的精确分类;然后,采用固定窗口在完整导光板图像上滑动,将滑动窗口图像裁剪后批量输入级联网络进行缺陷的粗定位与分类;最后,利用工业现场采集的导光板图像自建数据集,并以此为基础进行了大量实验。实验结果表明:与其他导光板缺陷检测算法相比,本文算法在准确率与检测时间上得到显著提升,检测平均准确率达到98.4%,单张检测时间提升到1.95 s,准确率、实时性均达到工业检测要求。 展开更多
关键词 图像处理 缺陷检测 导光板缺陷 轻量化网络 改进的ResNet网络 级联融合
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