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基于Swin-PIDNet的纸质工程制图线型识别方法
1
作者 朱文博 陈龙飞 迟玉伦 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期313-320,共8页
识别纸质工程制图图像的难点主要在于线型识别,针对纸质工程制图线型规范性差、跨度长、相对于背景图像尺寸小等问题,提出一种纸质工程制图线型识别Swin-PIDNet模型。用Swin Transformer替换PIDNet主干网络,在减少下采样的同时增强了模... 识别纸质工程制图图像的难点主要在于线型识别,针对纸质工程制图线型规范性差、跨度长、相对于背景图像尺寸小等问题,提出一种纸质工程制图线型识别Swin-PIDNet模型。用Swin Transformer替换PIDNet主干网络,在减少下采样的同时增强了模型长程建模能力;提出一种逐阶段解冻的迁移学习方法,提升模型对线型识别的训练效率和精度,平滑模型训练过程;针对工程制图线型的细长特征,嵌入注意力模块EMA到PAHDC模块中,从而改善背景信息淹没线型特征信息的问题;为处理线型类别不平衡问题,将Focal loss和Dice loss通过加权结合构建Swin-PIDNet的训练损失函数。实验证明该模型的评价指标MIoU为87.02%、MPA为95.42%、F 1分数为96.57%,相较于其他模型,该模型具有较强的线型识别能力,对纸质工程制图图像识别具有理论研究意义和实际应用价值。 展开更多
关键词 pidnet Swin Transformer 线型识别 纸质工程制图 迁移学习 混合空洞卷积
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基于数字表面模型和改进PIDNet的玉米倒伏无人机遥感监测研究
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作者 李嘉豪 刘开东 +2 位作者 柴子凯 宁纪峰 杨蜀秦 《农业机械学报》 北大核心 2025年第11期378-386,共9页
倒伏严重影响玉米的生长发育和产量形成,及时有效地监测玉米田间倒伏位置并确定倒伏区域,对生产补救、良种选育和受灾评估等工作具有重要意义。本文基于改进语义分割模型PIDNet融合数字表面模型蕴含的作物高度信息,提出一种基于无人机... 倒伏严重影响玉米的生长发育和产量形成,及时有效地监测玉米田间倒伏位置并确定倒伏区域,对生产补救、良种选育和受灾评估等工作具有重要意义。本文基于改进语义分割模型PIDNet融合数字表面模型蕴含的作物高度信息,提出一种基于无人机遥感的多生育期玉米倒伏监测方法。首先,基于吐丝期、乳熟期和腊熟期玉米的无人机遥感影像,将可见光图像与数字表面模型DSM图像进行融合并作为PIDNet模型的输入层,增强玉米倒伏区域的特征;其次,在PIDNet的积分分支中添加高效多尺度注意力(EMA)模块以提升网络聚合上下文信息、细节解析和边界监测的能力,增强模型对玉米不同生育期倒伏区域的识别能力,从而得到改进的PIDNet玉米倒伏监测模型。试验结果表明,本研究提出的融合DSM的EMA-PIDNet模型的平均像素精度(Mean pixel accuracy,mPA)和平均交并比(Mean intersection over union,mIoU),在吐丝期分别为91.83%和83.94%,在乳熟期分别为91.66%和82.77%,在腊熟期分别为90.84%和82.64%。与代表性的模型U-Net、PSPNet、DeepLabv3+、UHRNet相比,提出的EMA-PIDNet模型在3个生育期的玉米倒伏区域监测表现均为最优。通过消融实验证明了PIDNet模型融合DSM高度信息和添加EMA模块的有效性。研究表明,通过融合DSM高度信息的方法能够更精准地监测玉米倒伏区域,EMA模块对于玉米多生育期倒伏的监测能力也有提升作用,为利用无人机遥感技术监测玉米倒伏提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 玉米倒伏 数字表面模型 无人机遥感 生育期 语义分割 pidnet
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基于DDRNet和PIDNet的实时非结构化道路可行驶区域检测
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作者 王乡月 冯宇 +4 位作者 李胜楠 李越 润春强 黄维依 王浩然 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期190-197,共8页
在无人化军用车辆执行野外侦察、作战等任务时,细化的越野场景可行驶区域识别对路径规划起到决定性作用。针对非结构化道路特征不明显、边界模糊、没有基于地表类别的数据集和多类别实时分割计算效率低等问题,制作了包含非结构化道路、... 在无人化军用车辆执行野外侦察、作战等任务时,细化的越野场景可行驶区域识别对路径规划起到决定性作用。针对非结构化道路特征不明显、边界模糊、没有基于地表类别的数据集和多类别实时分割计算效率低等问题,制作了包含非结构化道路、半结构化道路、结构化道路的全场景地表类别数据集FRCS,提出了基于DDRNet和PIDNet的越野场景地表类别语义分割方案,实现全场景路况下的实时可行驶区域检测。实验表明,该方案不仅在非结构化道路可行驶区域检测精度与推理速度上超过了现有方法,还具有较好的泛化能力,能够适用于工程化全场景道路实时可行域检测。 展开更多
关键词 非结构化道路 可行驶区域 越野场景地表类别 DDRNet pidnet 语义分割 注意力机制 精细分割
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粗轧板坯自动转钢系统研究与应用 被引量：2
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作者 吴昆鹏 王孝敏 +2 位作者 崔广礼 邓能辉 石杰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期114-123,共10页
宽厚板生产过程中,其粗轧工艺需控制交叉的锥形辊实现板坯长宽方向的对调,该过程严重依赖人工操作,节奏无法有效控制,制约生产线智能化改造进程。结合视觉检测和自动控制技术设计的粗轧板坯自动转钢系统可有效解决该问题,在粗轧机出入... 宽厚板生产过程中,其粗轧工艺需控制交叉的锥形辊实现板坯长宽方向的对调,该过程严重依赖人工操作,节奏无法有效控制,制约生产线智能化改造进程。结合视觉检测和自动控制技术设计的粗轧板坯自动转钢系统可有效解决该问题,在粗轧机出入口分别安装视频监控相机,捕捉转钢辊道区域上板坯的状态,利用改进的包含去雾模块的PIDNet(proportional-integral-derivative network)模型提取板坯前景轮廓,通过组合式角度度量方法实时跟踪板坯旋转角度。过程中融合安全限位、位置优选、速度调控、过转修正等策略共同优化转钢控制,保证转钢的安全稳定,自主学习人工经验提升转钢效率。应用结果表明,系统可准确测量板坯角度并实现自动转钢功能,能够替代人工操作,节省能耗,实现智能化生产的目的。 展开更多
关键词 粗轧 自动转钢 pidnet 角度跟踪 控制策略
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