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排水管道图像雾气及光斑干扰去除方法研究 被引量:4
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作者 李夷进 闫睿 +3 位作者 杨峰 乔旭 李梵若 刘文 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第16期6599-6606,共8页
近年来,管道内窥摄像检测是常用的排水管道缺陷检测技术,由于大部分管道内部具有一定污水充满度,管道图像往往存在白雾以及光斑等干扰,影响图像缺陷的识别和解译,为此,提出了一种排水管道图像雾气及光斑干扰去除方法,首先结合管道雾气特... 近年来,管道内窥摄像检测是常用的排水管道缺陷检测技术,由于大部分管道内部具有一定污水充满度,管道图像往往存在白雾以及光斑等干扰,影响图像缺陷的识别和解译,为此,提出了一种排水管道图像雾气及光斑干扰去除方法,首先结合管道雾气特征,构建暗通道先验算法去雾,针对去雾后的色偏问题,使用一种多尺度Retinex色偏恢复算法,最后改进二维伽马函数,通过降低镜头污染,实现对图像光斑的压制。实验结果表明:所提方法能有效去除排水管道内视频图像中的雾气和光斑的干扰问题,提高排水管道图像的可视度、对比度和清晰度,从而提高排水管道病害解译准确度。 展开更多
关键词 排水管道 雾气和光斑 暗通道先验法(DCP) 色彩恢复 二维伽马函数
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基于深度学习的司法判决预测算法研究
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作者 周法国 刘文 +1 位作者 葛逸凡 李夷进 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第36期16133-16140,共8页
司法判决预测任务指的是根据真实的案情描述文本来预测案件的判决结果,有助于司法专业人士高效的工作,在智能司法方面具有广阔的应用前景。在实践中,易混淆罪名和少样本罪名的判别问题是目前的两大难点,普通模型很容易在上述问题上出现... 司法判决预测任务指的是根据真实的案情描述文本来预测案件的判决结果,有助于司法专业人士高效的工作,在智能司法方面具有广阔的应用前景。在实践中,易混淆罪名和少样本罪名的判别问题是目前的两大难点,普通模型很容易在上述问题上出现误判。为使易混淆罪名得到更好的区分,结合BERT(bidirectional encoder representations from transformer)和双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)深度学习网络,提出BGAAT(BERT BiGRU attribute self-attention)网络模型。该模型引入具有区分性的罪名属性标签,通过注意力机制分别抽取属性特征与上下文特征,使用注意力分布对可解释性进行描述。为使少样本罪名更好地被识别,引入罪名分类权重,使模型在少样本罪名分类取得了更高的F1值。最后在真实的司法判决数据集上进行了实验,证明了所提出模型在该任务上有良好表现。 展开更多
关键词 司法判决预测 深度学习 易混淆罪名 少样本罪名 可解释性
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An improved bicubic imaging fitting algorithm for 3D radar detection target
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作者 Li Fan-Ruo Yang Feng +3 位作者 Yan Rui Qiao Xu Li Yi-Jin Xing Hong-Jia 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2022年第4期553-562,604,共11页
3D ground-penetrating radar has been widely used in urban road underground disease detection due to its nondestructive,efficient,and intuitive results.However,the 3D imaging of the underground target body presents the... 3D ground-penetrating radar has been widely used in urban road underground disease detection due to its nondestructive,efficient,and intuitive results.However,the 3D imaging of the underground target body presents the edge plate phenomenon due to the space between the 3D radar array antennas.Consequently,direct 3D imaging using detection results cannot reflect underground spatial distribution characteristics.Due to the wide-beam polarization of the ground-penetrating radar antenna,the emission of electromagnetic waves with a specific width decreases the strong middle energy on both sides gradually.Therefore,a bicubic high-precision 3D target body slice-imaging fitting algorithm with changing trend characteristics is constructed by combining the subsurface target characteristics with the changing spatial morphology trends.Using the wide-angle polarization antenna’s characteristics in the algorithm to build the trend factor between the measurement lines,the target body change trend and the edge detail portrayal achieve a 3D ground-penetrating radar-detection target high-precision fitting.Compared with other traditional fitting techniques,the fitting error is small.This paper conducts experiments and analyses on GpaMax 3D forward modeling and 3D ground-penetrating measured radar data.The experiments show that the improved bicubic fitting algorithm can eff ectively improve the accuracy of underground target slice imaging and the 3D ground-penetrating radar’s anomaly interpretation. 展开更多
关键词 urban underground space safety 3D ground-penetrating radar detection of the abnormal bicubic fitting algorithm high-precision imaging
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