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Research on digital twin modelling technique for±800 kV converter transformers scene based on hybrid attention mechanism and multiresolution hash encoding
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作者 Hao Luo Li Cheng +4 位作者 Pengyong Yi Jiuyi Wang Xuetong Zhao Lijun Yang Ruijin Liao 《High Voltage》 2025年第2期294-304,共11页
Digital twin(DT)modelling is a prerequisite for the successful application of DT technology in the power industry.However,traditional scene modelling methods are costly,time-consuming,focus on overall features and lac... Digital twin(DT)modelling is a prerequisite for the successful application of DT technology in the power industry.However,traditional scene modelling methods are costly,time-consuming,focus on overall features and lack real-time updates,hindering the interaction between DT models and physical power equipment scenes.Therefore,a scene DT modelling technique focusing on local features in risk areas and real-time updates is urgently needed.Herein,real-time modelling of the±800 kV converter transformer is achieved by improving the neural radiation field based on a hybrid attention mechanism and multiresolution hash encoding.Compared to traditional methods,modelling time is reduced from hours to 1 min without professional equipment or manual intervention.The model quality is more concerned with local features of risk areas in transformers while ensuring the overall scene,and the accuracy is improved by about 6%,realising the real-time modelling of transformers and the DT of scenes. 展开更多
关键词 risk areas kv converter transformer hybrid attention mechanism multiresolution hash encoding real time modelling scene modelling digital twin scene modelling methods
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基于改进神经隐式的三维重建算法研究
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作者 林福生 李龙 +1 位作者 白东明 胡鹏 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2025年第7期90-95,共6页
针对现有三维重建方法存在的精度不足与计算效率较低的问题,研究设计了一种基于Geo-Neus算法框架的优化神经隐式三维建模方案。该方法采用多级哈希编码策略,结合多尺度三维网格结构来增强神经辐射场对多层次特征信息的捕捉能力,从而达... 针对现有三维重建方法存在的精度不足与计算效率较低的问题,研究设计了一种基于Geo-Neus算法框架的优化神经隐式三维建模方案。该方法采用多级哈希编码策略,结合多尺度三维网格结构来增强神经辐射场对多层次特征信息的捕捉能力,从而达到精简网络结构和提高运行效率的目的。实验结果表明,改进后的算法在保证三维物体重建精度的同时,也大幅度提高了算法的训练速度,在效率和精度之间实现了更好地平衡。 展开更多
关键词 深度学习 三维重建 神经隐式表示 多级哈希编码机制
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基于深度特征融合的格子织物图像检索方法
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作者 张晓婷 赵鹏宇 +1 位作者 潘如如 高卫东 《纺织学报》 北大核心 2025年第8期89-95,共7页
为充分表征格子织物图像局部和全局信息,提高其检索精度,提出了一种结合注意力机制和哈希编码的卷积神经网络(CNN)模型,对格子织物的图像进行表征与检索。通过以现有的CNN模型作为骨干网络,将注意力机制引入CNN分支来聚焦关键信息,提取... 为充分表征格子织物图像局部和全局信息,提高其检索精度,提出了一种结合注意力机制和哈希编码的卷积神经网络(CNN)模型,对格子织物的图像进行表征与检索。通过以现有的CNN模型作为骨干网络,将注意力机制引入CNN分支来聚焦关键信息,提取全局和局部深度特征,并采用正交融合模块进行全局和局部特征的融合。采用哈希编码层对融合特征进行压缩,并采用汉明距离对特征进行相似性度量,从而实现格子织物的图像检索,平衡检索精度和效率。为验证所提出的方法,从工厂收集了44000多个织物样本,以建立格子织物图像检索数据集作为实验验证依据。结果表明,前5幅图像的准确率和召回率分别为77.3%和55.2%,平均检索精度0.759。证明所提方法的可行性和有效性,对比实验验证了本文方法的优越性,可为织物设计和生产提供参考。 展开更多
关键词 深度特征 卷积神经网络 注意力机制 哈希编码 织物图像检索 格子织物图像 生产效率
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