基于蓝图分离卷积的轻量化矿井图像超分辨率重建方法

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作者 寇旗旗 程志威 +2 位作者 程德强 陈杰 张剑英 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期4038-4050,共13页

煤矿井下复杂受限空间中,人造光源照明不均匀、工作面尘雾浓度大及复杂电磁干扰等环境因素都会严重影响井下监控视频的高清成像。针对受复杂环境影响下的矿井图像出现分辨率较低、模糊不清的问题以及目前图像超分辨率重建方法多以牺牲... 煤矿井下复杂受限空间中,人造光源照明不均匀、工作面尘雾浓度大及复杂电磁干扰等环境因素都会严重影响井下监控视频的高清成像。针对受复杂环境影响下的矿井图像出现分辨率较低、模糊不清的问题以及目前图像超分辨率重建方法多以牺牲网络深度和宽度为代价来提高图像重建效果,从而导致算法的复杂度大幅增加、网络模型的内存占用率变大、难以应用到实际边缘移动设备中的问题,提出了一种基于蓝图分离卷积的轻量化矿井图像超分辨率重建方法。首先,该方法使用高效率的蓝图分离卷积替换残差块中的标准卷积,设计出一种轻量残差注意力模块,接着引入坐标注意力机制并添加跳跃连接对残差块进行改进,使模型保持较低参数量和计算量的同时也具备良好的特征提取能力。其次设计了一种增强层次特征融合模块,对网络中的不同层次特征以先局部再全局的方式融合,进一步促进网络中的信息流动,增强模型的特征利用率。最后在网络末端添加像素注意力机制,用于增强网络对信息特征的关注度,提高模型的特征表达能力,为图像重建模块提供更丰富的细节特征。实验结果表明,基于蓝图分离卷积的轻量化超分辨率重建网络所重建后的图像质量不仅在客观指标和视觉感受上均优于其他对比算法,而且能够在模型性能和复杂度之间取得更好的权衡。当缩放因子为4时,相比于轻量级算法AWSRN-M,参数量相当的情况下,在煤矿井下测试集上客观指标PSNR平均值提升了0.1772 dB,SSIM平均值提升了0.0107,浮点运算量减少了66.9%。结果证明了所提方法可以有效提取不同层次的细节特征信息,实现浅层特征和深层特征的深度融合,且更加高效地重建出纹理细节清晰的高分辨率图像。 展开更多

关键词 煤矿井下图像 超分辨率重建 注意力机制 特征融合 轻量化

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基于双层路由注意力机制的煤粒粒度定量分析

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作者 程德强 郑丽娟 +2 位作者 刘敬敬 寇旗旗 江鹤 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第2期9-17,共9页

煤粒粒度分布特征与煤中甲烷气体传播规律的分析密切相关。目前,基于图像分割的煤粒粒度分析方法已成为获取煤粒粒度的主流方案之一,但存在上下文信息丢失、煤粒特征融合不当造成煤粒漏分割和过分割等问题。针对上述问题,设计了一种基... 煤粒粒度分布特征与煤中甲烷气体传播规律的分析密切相关。目前,基于图像分割的煤粒粒度分析方法已成为获取煤粒粒度的主流方案之一,但存在上下文信息丢失、煤粒特征融合不当造成煤粒漏分割和过分割等问题。针对上述问题,设计了一种基于双层路由注意力机制(BRA)的煤粒粒度分析模型。在残差U型网络ResNet-UNet中嵌入BRA模块,得到B-ResUNet网络模型:为减少在煤粒分割过程中出现的漏分割问题,在ResNet-UNet网络的上采样前添加BRA模块,使网络根据上一层的特征调整当前特征层的重要性,增强特征的表达能力,提高长距离信息的传递能力;为减少在煤粒分割过程中出现的过分割问题,在ResNet-UNet网络的特征拼接模块后添加BRA模块,通过动态选择和聚合重要特征,实现更有效的特征融合。对分割出的煤粒进行特征信息提取,针对实验分析中采用的煤粒数据集的煤粒粒度与细胞大小相当,为精确表征煤粒粒度,采用等效圆粒径获取煤粒粒度及粒度分布。实验结果表明:①B-ResUNet网络模型的准确率、平均交并比、召回率较ResNet-UNet基础网络分别提高了0.6%,14.3%,35.9%,准确率达99.6%,平均交并比达92.6%,召回率达94.4%,B-ResUNet网络模型在煤样中具有较好的分割效果,能够检测出较为完整的颗粒结构。②在上采样前和特征拼接后均引入BRA模块时,网络对煤粒的边缘区域给予了足够的关注,且对一些不太重要的区域减少了关注度,从而提高了网络的计算效率。③煤粒的粒度大小在1~2 mm内呈相对均衡的分布趋势,粒度在1~2 mm内的煤粒占比最大为99.04%,最小为90.59%,表明基于BRA的图像处理方法在粒度分析方面具有较高的准确性。 展开更多

关键词 煤粒粒度 粒度分布 双层路由注意力机制 图像处理 残差U型网络 语义分割 等效圆粒径

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基于YOLOv4改进特征融合及全局感知的目标检测算法

3

作者 程德强 马尚 +2 位作者 寇旗旗 张皓翔 钱建生 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期325-334,共10页

YOLOv4算法在检测速度和精度上达到了很好的平衡,但仍存在着定位框不准确、检测率低的问题,尤其是在检测目标较小、尺度变化大的情况下。针对以上问题,提出一种新的基于YOLOv4改进的目标检测算法。该算法采用改进的特征融合模块(path ag... YOLOv4算法在检测速度和精度上达到了很好的平衡,但仍存在着定位框不准确、检测率低的问题,尤其是在检测目标较小、尺度变化大的情况下。针对以上问题,提出一种新的基于YOLOv4改进的目标检测算法。该算法采用改进的特征融合模块(path aggregation network combined with bi-directional feature pyramid network,P-Bifpn)代替PANet(path aggregation network),增加跨尺度连接的同时在输出端引入权重,增强重要特征的表现力,解决由多尺度变化而引起的精度下降。然后,采用新的全局注意力机制(global association network,GANet),在减少平均池化与计算量的同时增强Sigmoid函数输出,加强模型对目标上下文关系的学习,减少噪声干扰和全局信息的损失。试验采用RSOD、NWPU VHR-10数据集,平均检测精度分别提升了约5%和3%;泛化试验采用VOC2007+2012公共数据集,平均检测精度提升了约0.6%。试验结果表明改进的算法能够有效提高模型的检测能力。 展开更多

关键词 YOLOv4 目标检测 特征融合 跨尺度 多尺度变化 全局注意力 平均池化 上下文信息

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基于深层特征差异性网络的图像超分辨率算法

4

作者 程德强 袁航 +2 位作者 钱建生 寇旗旗 江鹤 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1033-1042,共10页

传统深层神经网络通常以跳跃连接等方式堆叠深层特征,这种方式容易造成信息冗余。为了提高深层特征信息的利用率,该文提出一种深层特征差异性网络(DFDN),并将其应用于单幅图像超分辨率重建。首先,提出相互投影融合模块(MPFB)提取多尺度... 传统深层神经网络通常以跳跃连接等方式堆叠深层特征,这种方式容易造成信息冗余。为了提高深层特征信息的利用率,该文提出一种深层特征差异性网络(DFDN),并将其应用于单幅图像超分辨率重建。首先,提出相互投影融合模块(MPFB)提取多尺度深层特征差异性信息并融合,以减少网络传输中上下文信息的损失。第二,提出了差异性特征注意力机制,在扩大网络感受野的同时进一步学习深层特征的差异。第三,以递归的形式连接各模块,增加网络的深度,实现特征复用。将DIV2K数据集作为训练数据集,用4个超分辨率基准数据集对预训练的模型进行测试,并通过与流行算法比较重建的图像获得结果。广泛的实验表明,与现有算法相比,所提算法可以学习到更丰富的纹理信息,并且在主观视觉效果和量化评价指标上都取得最好的排名,再次证明了其鲁棒性和优越性。 展开更多

关键词 超分辨率 深层特征 特征融合 卷积神经网络 差异性

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基于注意力和重构特征融合的轻量级煤矿安全帽检测方法

5

作者 董彦强 程德强 +2 位作者 张云鹤 寇旗旗 张皓翔 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第15期297-306,共10页

针对当前的工人安全帽检测算法模型参数量较大、推理交互时间较长、错检和漏检率较高等问题,提出了一种基于注意力和重构特征融合的轻量级煤矿工人安全帽实时检测方法MS-YOLO。为了在不影响检测精度的前提下压缩模型的大小并提升检测的... 针对当前的工人安全帽检测算法模型参数量较大、推理交互时间较长、错检和漏检率较高等问题,提出了一种基于注意力和重构特征融合的轻量级煤矿工人安全帽实时检测方法MS-YOLO。为了在不影响检测精度的前提下压缩模型的大小并提升检测的速度,采用轻量级网络MobileNeXt作为MS-YOLO算法的主干网络;重构了特征路径融合网络PANet,在网络中添加了新的尺度输入、ULSAM-4注意力模块和深度可分离卷积;为了加快模型收敛速度并提高预测框的回归精度,提出了一种新的损失函数CLIoU loss;该研究还建立了一个面向矿井场景的安全帽检测数据集以适用于其特殊的工况环境。通过在标准数据集和自建数据集上进行实验测试,结果表明,MS-YOLO模型不仅保持了较高的检测精度,还具有实时性好、模型轻量化的优点。 展开更多

关键词 目标检测 轻量级网络 煤矿安全帽检测 损失函数 注意力机制

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方向感知增强的轻量级自监督单目深度估计方法

6

作者 程德强 徐帅 +3 位作者 吕晨 韩成功 江鹤 寇旗旗 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3683-3692,共10页

为解决现有单目深度估计网络复杂度高、在弱纹理区域精度低等问题,该文提出一种基于方向感知增强的轻量级自监督单目深度估计方法(DAEN)。首先,引入迭代扩展卷积模块(IDC)作为编码器的主体,提取远距离像素的相关性;其次,设计方向感知增... 为解决现有单目深度估计网络复杂度高、在弱纹理区域精度低等问题,该文提出一种基于方向感知增强的轻量级自监督单目深度估计方法(DAEN)。首先,引入迭代扩展卷积模块(IDC)作为编码器的主体,提取远距离像素的相关性;其次,设计方向感知增强模块(DAE)增强垂直方向的特征提取,为深度估计模型提供更多的深度线索;此外,通过聚合视差图特征改善解码器上采样过程中的细节丢失问题;最后,采用特征注意力模块(FAM)连接编解码器,有效利用全局上下文信息解决弱纹理区域的不适应问题。在KITTI数据集上的实验结果表明,该文模型参数量仅2.9M,取得δ指标89.2%的先进性能。在Make3D数据集上验证DAEN的泛化性,结果表明,该文模型各项指标均优于目前主流的方法,在弱纹理区域具有更好的深度预测性能。 展开更多

关键词 图像处理 深度估计 自监督学习 方向感知

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基于注意力和宽激活密集残差网络的图像超分辨率重建 被引量：2

7

作者 寇旗旗 李超 +3 位作者 程德强 陈亮亮 马浩辉 张剑英 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第15期2273-2286,共14页

针对全局和局部高低频空间信息利用不足而导致重建图像纹理细节模糊的问题,提出一种基于注意力和宽激活密集残差网络的图像超分辨率重建模型。首先,四个不同尺度且平行的卷积核被用来充分提取图像低频特征作为空间特征转换的先验信息。... 针对全局和局部高低频空间信息利用不足而导致重建图像纹理细节模糊的问题,提出一种基于注意力和宽激活密集残差网络的图像超分辨率重建模型。首先,四个不同尺度且平行的卷积核被用来充分提取图像低频特征作为空间特征转换的先验信息。在深层特征映射模块中构建融合注意力的宽激活残差块,并利用低频先验信息来引导高频特征的提取。该宽激活残差块通过扩大激活函数前的特征通道数来提取更深层次的特征图,且所构造的全局和局部残差连接在加强残差块和网络特征前向传播的同时,在不增加参数情况下使得所提取特征的多样性更加丰富。最后,对得到的特征图进行上采样和重建以得到清晰的高分辨率图像。实验表明,所提算法在BSD100数据集上4倍超分辨率时,相比LatticeNet模型的PSNR指标提升了0.14 dB,SSIM提升了0.001,在主观视觉方面,重建出的图像局部纹理细节也更加清晰。 展开更多

关键词 残差网络 超分辨率 宽激活 注意力机制 密集连接

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煤矿安全生产视频AI识别关键技术研究综述 被引量：40

8

作者 程德强 钱建生 +5 位作者 郭星歌 寇旗旗 徐飞翔 顾军 高亚超 赵金升 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期349-365,共17页

煤矿安全生产视频分析与识别技术是保障我国煤矿智能化建设和煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。为及时对煤矿井下安全隐患进行实时监测和预警,视频AI(Artificial Intelligence,人工智能)识别关键技术已经成为煤矿安全生产领域的研究... 煤矿安全生产视频分析与识别技术是保障我国煤矿智能化建设和煤炭工业高质量发展的核心技术支撑。为及时对煤矿井下安全隐患进行实时监测和预警,视频AI(Artificial Intelligence,人工智能)识别关键技术已经成为煤矿安全生产领域的研究热点。阐述了我国煤矿智能化建设过程中安全监测与监控的发展现状,分析了当前矿井视频监控与安全隐患识别预警存在的效率低、响应慢、效果差等问题,结合计算机视觉、边缘计算、大数据处理、云服务、智能终端等先进技术手段、进行了煤矿安全生产视频AI识别的顶层设计,提出了煤矿“人-机-环”全域视频AI感知的“云-边-端”协同计算系统架构,构建了视频识别端节点传感器、边缘计算设备、视频识别场景云服务应用体系,明确了智能识别与预警联动控制响应机制,打通了“云-边-端”信息交互感知与联动控制数据链,实现了数据共享联动和预警协同。同时,围绕矿山“人-机-环”全域AI视觉信息智能感知和全息泛化景象平台的构建,梳理了矿井安全隐患视觉感知及识别预警的技术处理流程,归纳了AI识别过程中的各类预处理-增强-重建-检测-识别方法的优点和缺点,明确了煤矿安全生产视频AI识别关键技术发展的主流方向和趋势。其次,结合王家岭煤矿、鲍店煤矿等代表性矿井的应用案例,示范展示了煤矿安全生产过程中实际典型应用场景等方面的最新进展和应用效果。最后,针对煤矿安全生产视频AI识别关键技术的特点,总结了现有煤矿安全生产视频AI识别系统存在技术理论薄弱、智能终端规格不一且应用场景混乱、数据兼容性及联动闭环能力较差、数据库安全性较弱、评价机制不统一、应用标准不完善等问题,指明了未来的发展方向是加强对视频AI识别关键技术及理论的研究,建立健全智能终端硬件规格及适用体系,构建标准统一、机制完善、实时互联、动态预测、协同控制、安全可靠的煤矿信息多维度主动感知新模式和工业互联网应用平台,逐步形成全矿井全息泛化的高精度智能感知场,实现对井下“人-机-环”全域视频信息的精准感知和危险源协同管控。 展开更多

关键词 煤矿安全生产 视频AI识别 系统架构 图像增强 目标检测

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全矿井智能视频分析关键技术综述 被引量：12

9

作者 程德强 寇旗旗 +4 位作者 江鹤 徐飞翔 宋天舒 王晓艺 钱建生 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2023年第11期1-21,共21页

智能化是煤矿发展的方向,而智能视频分析是促进煤矿智能化的有效途径。全矿井智能视频分析技术具有实时监控、预警和决策支持能力,有助于提高矿山企业的安全性、生产效率、资源利用效率和环境可持续性。详细介绍了全矿井智能视频分析的... 智能化是煤矿发展的方向,而智能视频分析是促进煤矿智能化的有效途径。全矿井智能视频分析技术具有实时监控、预警和决策支持能力,有助于提高矿山企业的安全性、生产效率、资源利用效率和环境可持续性。详细介绍了全矿井智能视频分析的关键技术,包括视频采集设备、视频预处理、视频压缩与编码等视频采集与处理技术,目标检测与跟踪、运动检测与分析、物体识别与分类等视频分析基础技术,行为识别与分析、事件检测与警报、视频监控与布防等高级视频分析技术。研发了集成视频识别分析和工业联动控制功能的矿山智脑AI视觉智能服务平台,介绍了智能视频分析技术在智能探放水系统和探放瓦斯系统、煤岩识别与截割系统、掘进工作面、综采工作面、煤流运输系统、矿井提升机系统、辅助运输系统、选煤厂、智能化装车配煤系统等矿井生产场景中的应用。分析指出目前全矿井智能视频分析技术在视频质量、复杂背景、实时性要求、数据隐私和安全、系统可靠性与稳定性等方面仍面临挑战。建议未来加强算法提升和优化、多模态数据融合、实时分析和边缘计算、强化学习和自主决策、数据隐私和安全保护、硬件设备和传感器技术等方面的研究,以全面推动全矿井智能视频分析技术的发展,促进矿山智能化进程。 展开更多

关键词 煤矿智能化 智能视频分析 AI视觉 视频采集与处理 视频识别与分析 视频监控预警

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基于层级特征融合的室内自监督单目深度估计 被引量：3

10

作者 程德强 张华强 +2 位作者 寇旗旗 吕晨 钱建生 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第20期2993-3009,共17页

针对目前自监督单目深度估计网络在充斥着大量低纹理、低光照区域的室内复杂场景中存在预测深度信息不精确、物体边缘模糊以及细节丢失严重等问题,本文提出一种基于层级特征融合的室内自监督单目深度估计网络模型。首先,通过映射一致性... 针对目前自监督单目深度估计网络在充斥着大量低纹理、低光照区域的室内复杂场景中存在预测深度信息不精确、物体边缘模糊以及细节丢失严重等问题,本文提出一种基于层级特征融合的室内自监督单目深度估计网络模型。首先,通过映射一致性图像增强模块来处理室内图像,提升低光照区域可见性并且保持亮度一致性,丰富纹理细节,一定程度上解决了训练网络时出现模糊假平面恶化模型的问题。然后,设计结合基于注意力机制的跨层级特征调整模块的深度估计网络,充分融合编码器以及编-解码器多层级特征信息,提升网络的特征利用能力,缩小预测深度与真实深度的语义差距。最后,设计基于图像风格特征的格拉姆矩阵相似性损失函数作为额外的自监督信号约束网络模型,提升网络预测深度的能力,进一步提高了预测深度的精度。在NYU Depth V2和ScanNet室内数据集上进行训练与测试,正确预测深度像素的比例能够分别达到81.9%和76.0%。实验结果表明,相比现有主要的室内自监督单目深度估计网络,本文网络模型很好地保持了物体边缘和细节信息,有效地提高了预测深度的精度。 展开更多

关键词 自监督 单目深度估计 图像增强 层级特征融合 格拉姆矩阵

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融合分层特征与残差蒸馏连接的图像超分辨率重建

11

作者 程德强 朱星光 +3 位作者 寇旗旗 陈亮亮 王晓艺 赵佳敏 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1173-1184,共12页

针对目前诸多图像超分辨率重建算法通过采用单一通道网络结构无法充分利用特征信息的问题,提出了一种可以高效利用特征信息的融合分层特征与残差蒸馏连接的超分辨率重建算法。该方法首先设计了一种将分层特征融合与残差连接相结合的连... 针对目前诸多图像超分辨率重建算法通过采用单一通道网络结构无法充分利用特征信息的问题,提出了一种可以高效利用特征信息的融合分层特征与残差蒸馏连接的超分辨率重建算法。该方法首先设计了一种将分层特征融合与残差连接相结合的连接方式,对图像深层特征与浅层特征进行充分融合,提升了网络对于特征信息的利用率;其次设计出一种残差蒸馏注意力模块,使网络更高效地关注图像关键特征,从而可以更好地恢复出重建图像的细节特征。实验结果表明,所提出的算法模型不仅在4种测试集上呈现出更优秀的客观评价指标,而且在主观视觉效果上也呈现出更好的重建效果。具体在Set14测试集上,该模型4倍重建结果的峰值信噪比相对于对比模型平均提升了0.85 dB,结构相似度平均提升了0.034,充分证明了该算法模型的有效性。 展开更多

关键词 图像处理 超分辨率重建 U型网络 残差连接 神经网络 特征融合 注意力机制 亚像素卷积

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基于随机遮挡和多粒度特征融合的行人重识别

12

作者 张楠 程德强 +2 位作者 寇旗旗 马浩辉 钱建生 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3511-3519,共9页

针对行人重识别中存在遮挡及行人判别特征层次单调的问题,在IBN-Net50-a网络的基础上,提出了一种结合随机遮挡和多粒度特征融合的网络模型。通过对输入图像进行随机遮挡处理,模拟行人被遮挡的真实情景,以增强应对遮挡的鲁棒性;将网络分... 针对行人重识别中存在遮挡及行人判别特征层次单调的问题,在IBN-Net50-a网络的基础上,提出了一种结合随机遮挡和多粒度特征融合的网络模型。通过对输入图像进行随机遮挡处理,模拟行人被遮挡的真实情景,以增强应对遮挡的鲁棒性;将网络分为全局分支、局部粗粒度互融分支和局部细粒度互融分支,提取全局显著性特征,同时补充局部多粒度深层特征,丰富行人判别特征的层次性;进一步挖掘局部多粒度特征间的相关性进行深度融合;联合标签平滑交叉熵损失和三元组损失训练网络。在3个标准公共数据集和1个遮挡数据集上,将所提方法与先进的行人重识别方法进行比较,实验结果表明:在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03标准公共数据集上,所提方法的Rank-1分别达到了95.2%、89.2%、80.1%,在遮挡数据集Occluded-Duke上,所提方法的Rank-1和mAP分别达到了60.6%和51.6%,均优于对比方法,证实了方法的有效性。 展开更多

关键词 行人重识别 全局特征 随机遮挡 局部特征融合 联合损失

原文传递

融合自适应加权模块的YOLOv4多尺度目标检测算法

13

作者 聂帅杰 程德强 +2 位作者 寇旗旗 陈杰 钱建生 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期1712-1719,共8页

针对残差块中特征图直接相加无法反映特征间相关性以及特征融合阶段存在信息损失的问题,提出一种融合自适应加权模块的目标检测算法.该算法对YOLOv4的主干网络和颈部网络进行改进,设计了一种自适应加权模块,对输入的2个特征图进行通道... 针对残差块中特征图直接相加无法反映特征间相关性以及特征融合阶段存在信息损失的问题,提出一种融合自适应加权模块的目标检测算法.该算法对YOLOv4的主干网络和颈部网络进行改进,设计了一种自适应加权模块,对输入的2个特征图进行通道压缩并提取特征信息,从提取的信息中获取空间权重,最后将空间权重赋予输入特征图来建立其之间的相关性.在特征融合阶段增加跳跃连接,补充特征融合过程中的信息损失.实验结果表明,该算法能够有效地提高目标的精度,在PASCALVOC数据集与KITTI数据集上的精度较YOLOv4算法分别提高了0.90个百分点与0.89个百分点. 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 目标检测 特征融合 YOLOv4

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基于多尺度特征融合的彩色图像检索算法

14

作者 苟权海 韩成功 +2 位作者 王伟臣 寇旗旗 江曼 《佳木斯大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第3期1-6,共6页

针对检索过程中场景复杂、目标具有相似性影响检索准确性的问题,提出了基于多尺度特征融合的彩色图像检索算法。首先,选用Inception-v4网络提取图像的多尺度深度特征,在此基础上引入通道注意力机制,通过自适应调整权重,改善对于各通道... 针对检索过程中场景复杂、目标具有相似性影响检索准确性的问题,提出了基于多尺度特征融合的彩色图像检索算法。首先,选用Inception-v4网络提取图像的多尺度深度特征,在此基础上引入通道注意力机制,通过自适应调整权重,改善对于各通道的特征提取效果;接着,引入空间注意力机制,在获取通道信息的基础上结合图像空间域的特征,定位目标位置,提升网络的检索性能;通过CP-FHOG方法提取图像的纹理信息和颜色信息,使用特征拼接层将图像的颜色纹理特征和深度特征进行有效融合,获取图像更加细致的全局特征,以抵抗数据集中的复杂场景和相似目标,提高检索的效果。在Corel-1000数据集上与先进的图像检索方法进行对比实验,实验结果证明,该算法相比其他算法准确率更高,尤其是在场景复杂、目标具有相似性的图像类别中,取得了更好的检索效果。 展开更多

关键词 图像检索 多尺度 特征融合 注意力机制

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基于AMESim的水压单体液压支柱建模与仿真 被引量：6

15

作者 何涛 王传礼 +3 位作者 邓海顺 陈明河 寇旗旗 吴德生 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 2014年第10期41-47,共7页

为研究水压单体液压支柱在负载作用下的特性,建立了单体支柱的物理模型和元件级仿真键合模型,通过模拟支柱工作过程分析了不同参数对支柱升降特性及水压三用阀的压力流量特性的影响。分析结果表明:增大进液口与排液孔直径、减小阀口重... 为研究水压单体液压支柱在负载作用下的特性,建立了单体支柱的物理模型和元件级仿真键合模型,通过模拟支柱工作过程分析了不同参数对支柱升降特性及水压三用阀的压力流量特性的影响。分析结果表明:增大进液口与排液孔直径、减小阀口重叠量与等效阻尼可提高系统响应速度、增大溢流流量和支柱回缩量,但过大进液口直径会影响阀口的关闭性能,同时减小等效阻尼会使安全阀阀芯的稳定性降低。 展开更多

关键词 单体液压支柱 三用阀 AMESIM 建模 仿真

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基于双平面线圈驱动的GMM薄膜微泵 被引量：1

16

作者 寇旗旗 张辉 +2 位作者 许亚峰 马思宇 王传礼 《液压与气动》 北大核心 2014年第11期15-17,52,共4页

针对由超磁致伸缩材料驱动的微泵体积大、流量小的问题,提出了一种用于精密输液的基于双平面线圈驱动的GMM薄膜新型微泵,采用双平面螺旋线圈作为驱动部件并设计双泵腔,以减小微泵的体积、增大微泵流量。该研究对新型微泵结构原理、制备... 针对由超磁致伸缩材料驱动的微泵体积大、流量小的问题,提出了一种用于精密输液的基于双平面线圈驱动的GMM薄膜新型微泵,采用双平面螺旋线圈作为驱动部件并设计双泵腔,以减小微泵的体积、增大微泵流量。该研究对新型微泵结构原理、制备工艺和输出流量进行了分析,结果表明该新型薄膜微泵具有输出流量大、尺寸小、易于微型化、响应速度快和精度高等优越性能,为微流体机电系统的驱动提供一种新的动力装置。 展开更多

关键词 GMM薄膜 制备工艺 双平面线圈 微泵

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基于语义融合的域内相似性分组行人重识别 被引量：5

17

作者 寇旗旗 黄绩 +2 位作者 程德强 李云龙 张剑英 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期153-162,共10页

无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融... 无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融合的域内相似性分组行人重识别网络,首先在Baseline网络的基础上添加语义融合层,依次从空间和通道2个方面对中间特征图进行相似特征的语义融合,从而提升网络的自适应感知能力。此外,通过充分利用域内相似性细粒度信息,进而提高网络对全局和局部特征的聚类精准度。通过在DukeMTMC-ReID、Market1501和MSMT17这3个公开数据集上进行实验,结果表明,所提算法的均值平均精度(mAP)和Rank识别准确率与近年无监督跨域行人重识别算法相比有显著提升。 展开更多

关键词 无监督跨域 行人重识别 语义融合 自适应感知 细粒度信息

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融合CLBP和局部几何特征的纹理目标分类 被引量：2

18

作者 寇旗旗 程德强 +1 位作者 于文洁 李化玉 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第11期66-73,共8页

针对基于LBP的许多改进方法需要提前训练,对旋转和照明变化鲁棒性较差的特点,本文通过融合CLBP和图像表面的局部几何不变特征提出了一种新的纹理分类方法。该算法首先计算图像表面的局部几何不变特征,然后对其进行量化和编码。其次,再... 针对基于LBP的许多改进方法需要提前训练,对旋转和照明变化鲁棒性较差的特点,本文通过融合CLBP和图像表面的局部几何不变特征提出了一种新的纹理分类方法。该算法首先计算图像表面的局部几何不变特征,然后对其进行量化和编码。其次,再将编码结果与CLBP直方图进行融合。本文提出的算法能够同时提取图像的宏观和微观特征,且具有不明显增加特征维度,无需提前训练,对图像的旋转和光照变化保持不变的特点。在两个标准纹理数据库上进行实验验证,结果表明,本文算法与其它算法相比在分类精度和鲁棒性上都有明显的提高。 展开更多

关键词 LBP CLBP 纹理分类 局部几何不变特征

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液压支架立柱内壁清洗机的研制

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作者 谢赛南 寇旗旗 +2 位作者 肖宪坚 李学明 徐海洋 《煤矿机电》 2014年第4期125-126,共2页

随着我国采煤综合机制化程度的不断提高,以液压支架、滚筒采煤机、刮板输送机、转载机和带式输送机等为主的集采、支、运为一体的采煤设备已得到普遍应用。其中液压支架的能力主要是负责支撑和控制工作面顶板,隔离采空区,防止冒落的矸... 随着我国采煤综合机制化程度的不断提高,以液压支架、滚筒采煤机、刮板输送机、转载机和带式输送机等为主的集采、支、运为一体的采煤设备已得到普遍应用。其中液压支架的能力主要是负责支撑和控制工作面顶板,隔离采空区,防止冒落的矸石进入回采工作面和推移输送机。工作面液压支架主要由立柱、顶梁、掩护梁、底座、推移装置和操纵系统组成,立柱作为液压支架的主要承压构件。 展开更多

关键词 清洗机 支架立柱 刮板输送机 工作面顶板 掩护梁 滚筒采煤机 操纵系统 转载机 推移装置 回采工作面

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煤矿鱼眼畸变图像校正 被引量：3

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作者 王永 赵凯 +1 位作者 程德强 寇旗旗 《工矿自动化》 北大核心 2016年第7期54-58,共5页

针对煤矿井下视频监控系统中鱼眼图像的畸变问题,根据理想球面透视投影模型的保线性约束条件,提出一种面向内容的校正参数自动获取方法,即通过对鱼眼畸变图像进行数学形态学和随机霍夫变换预处理得到所需的图像边缘特征直线,然后统计水... 针对煤矿井下视频监控系统中鱼眼图像的畸变问题,根据理想球面透视投影模型的保线性约束条件,提出一种面向内容的校正参数自动获取方法,即通过对鱼眼畸变图像进行数学形态学和随机霍夫变换预处理得到所需的图像边缘特征直线,然后统计水平和垂直线段在总线段中的比例,分析统计结果,获取最佳校正参数。为了减少图像信息过多对校正参数获取过程的影响,对理想球面透视投影模型进行了改进,提出一种改进的鱼眼畸变图像校正方法,实现了对图像中心的转移和部分区域的放大。实验验证了该方法对鱼眼畸变图像的校正效果较好。 展开更多

关键词 煤矿监控图像 鱼眼图像 畸变图像校正 球面透视投影模型 校正参数自动获取

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