检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2024年第9期50卷 1089-1099页

作者：贾克斌何岩魏之皓北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京大学地球与空间科学学院北京100871

为实现对青海三江源国家级自然保护区高原森林的有效监测,基于深度学习技术提出一种融合多尺度特征的遥感图像分割算法。首先,构建了该地区首个2 m空间分辨率的高原森林数据集;其次,为解决遥感图像真值标签不足影响网络模型训练的问题,... 详细信息

为实现对青海三江源国家级自然保护区高原森林的有效监测,基于深度学习技术提出一种融合多尺度特征的遥感图像分割算法。首先,构建了该地区首个2 m空间分辨率的高原森林数据集;其次,为解决遥感图像真值标签不足影响网络模型训练的问题,针对森林遥感图像分割的特点提出一种将图像打乱重组的数据增强方法,将训练数据扩充至1 600张;然后,为解决主流分割网络处理大范围遥感图像存在无法聚焦细节的缺陷,基于编解码结构,提出一种融合多尺度特征的高分辨率森林遥感图像分割网络模型,该模型融合了所设计的卷积模块、多尺度特征融合模块和特征放大提取模块。实验结果表明,所提数据增强方法提升了模型的分割精度,同时该模型经数据增强训练,交并比(intersection over union, IoU)高达89.64%,结果优于当前主流图像分割模型。

关键词：深度学习遥感图像分割多尺度特征融合数据增强数据集构建

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于交通监控的出租车司机吸烟行为自动检测

引用

计算机仿真 2020年第12期37卷 337-344页

作者：黄训平贾克斌刘鹏宇北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

随着计算机及视频处理技术的快速发展,基于出租车的智能化非现场执法成为可能。但目前尚缺少针对出租车违法违章行为的智能分析技术,对此提出一种吸烟行为的自动检测算法。首先利用提出的亮度筛选规则减少图像增强部分的处理耗时;其次结... 详细信息

随着计算机及视频处理技术的快速发展,基于出租车的智能化非现场执法成为可能。但目前尚缺少针对出租车违法违章行为的智能分析技术,对此提出一种吸烟行为的自动检测算法。首先利用提出的亮度筛选规则减少图像增强部分的处理耗时;其次结合Haar-Adaboost和提出的分段直方图匹配算法,实现对出租车车窗区域的识别;设计一组有代表性的特征来识别吸烟烟雾和抖烟动作,包括烟雾质心运动轨迹、面积增长率、烟雾凸包与轮廓周长比、轮廓内外接矩形面积比以及抖烟频次和时间间隔,最后利用支持向量机进行特征分类。实验结果表明,上述方法的最优查准率达到85.7%,证明了算法的有效性。

关键词：出租车吸烟行为自动检测车窗区域特征分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于Transformer架构的多层级自动睡眠分期模型

引用

电子学报 2024年

作者：金峥贾克斌北京工业大学信息科学技术学院先进信息网络北京实验室计算智能与智能系统北京市重点实验室

睡眠是人体保持健康的重要生理过程，基于多导睡眠图（Polysomnography,PSG）的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题，采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡... 详细信息

睡眠是人体保持健康的重要生理过程，基于多导睡眠图（Polysomnography,PSG）的睡眠分期是诊疗睡眠疾病和评估睡眠质量的重要依据.人工睡眠分期法在处理大规模PSG数据时存在耗时久、效率低的问题，采用深度学习模型有效表征PSG的自动睡眠分期法显现出广阔的研究前景.针对现有模型未充分考虑PSG片段内波形信息、通道间相关性信息、片段间睡眠转换信息的问题，本文提出一种基于Transformer架构的多层级睡眠分期网络模型（Hierarchical Transformer Sleep Staging Model，简称HierFormer），采用Transformer编码器有效提取片段内波形特征、通道相关性特征、片段间转换特征，并结合注意力机制综合提升模型对于PSG片段内、通道间、片段间三种视角信号特性的可解释性.基于睡眠集-欧洲数据格式（sleep-European Data Format,sleep-EDF）扩展睡眠数据集开展的实验结果表明：本文模型利用更少的参数量取得优于多种现有基线模型的分期性能，分类准确率、宏平均精确率、宏平均召回率、宏平均F1分数、科恩卡帕系数分别可达到0.807、0.784、0.735、0.750和0.721.通过在三种视角下不同特征编码方式的性能对比和注意力分数的可视化，本文进一步证明了所提模型良好的编码能力和可解释性.本研究旨在为睡眠分期领域的深度学习应用提供新途径和新技术，从而辅助医生提升睡眠疾病诊疗效率.

关键词：多导睡眠图(PSG) 自动睡眠分期深度神经网络 Transformer架构注意力机制模型可解释性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

深度学习在多天气分类算法中的研究与应用

引用

高技术通讯 2020年第10期30卷 1010-1017页

作者：陈思玮贾克斌王聪聪刘钧北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京先进信息网络实验室北京100124 华云升达(北京)气象科技有限责任公司北京100081

针对目前多天气识别分类问题,提出了一种基于深度学习和计算机视觉的天气现象自动分类算法。采集并建立了一个包括雾霾、沙尘、雨、雪、霜、露6类天气的适用于任意场景的多天气现象数据集,改善了目前已见报数据集规模小、种类单一、只... 详细信息

针对目前多天气识别分类问题,提出了一种基于深度学习和计算机视觉的天气现象自动分类算法。采集并建立了一个包括雾霾、沙尘、雨、雪、霜、露6类天气的适用于任意场景的多天气现象数据集,改善了目前已见报数据集规模小、种类单一、只面向特定场景的情况;同时采用密集连接和池化均衡的结构搭建深度卷积神经网络(CNN)模型,训练并挖掘天气数据的特征与内在规律,用深度学习方法实现天气现象的自动分类。实验结果表明相比传统计算机视觉算法,该算法解决了严重依靠特征提取、适用场景单一问题;且比大多数深度网络模型参数更少、识别准确性更高,算法泛化性能大幅提升。

关键词：多天气分类深度学习卷积神经网络(CNN) DenseNet 迁移学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于神经网络的气压传感器非线性校正

引用

北京工业大学学报 2021年第1期47卷 40-49页

作者：贾克斌王彦明杨加春刘鹏宇北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 天津华云天仪特种气象探测技术有限公司天津300392

为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使... 详细信息

为了解决气压传感器非线性校正困难、校正结果精度低的问题,基于小波函数建立反向传播(back propagation,BP)神经网络模型,采用Levenberg-Marquardt算法进行网络参数更新,实现了气压传感器的非线性校正.实验结果表明:传统BP神经网络使气压传感器均方根误差由最初的2.10降低到0.68,减少了67.6%的测量误差;而提出的小波BP神经网络则使其降低到0.28,进一步减少了19%的测量误差,更好地满足了高空探测的精度要求,具有良好的泛化能力,可以推广到类似传感器的非线性校正中.

关键词：气压传感器温漂非线性校正小波变换 Levenberg-Marquardt(LM)算法神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于计算机视觉的公路边坡裂缝监测方法

引用

北京工业大学学报 2024年第6期50卷 702-710页

作者：陈善继刘天禹刘鹏宇黄凯李瑶瑶青海民族大学物理与电子信息工程学院西宁810007 北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 青海省交通建设管理有限公司西宁810021

为及时发现裂缝问题并减少潜在的危害,提出一种公路边坡裂缝的自动监测方法。以公路边坡裂缝为研究对象,针对裂缝图像形态不规则、周边环境干扰大的特点,设计了公路边坡裂缝分割网络(slope cracks segmentation network,SCSNet)和公路... 详细信息

为及时发现裂缝问题并减少潜在的危害,提出一种公路边坡裂缝的自动监测方法。以公路边坡裂缝为研究对象,针对裂缝图像形态不规则、周边环境干扰大的特点,设计了公路边坡裂缝分割网络(slope cracks segmentation network,SCSNet)和公路边坡裂缝几何参数计算方法。该网络首先采用编码器逐渐捕获更高层次的语义特征,其次采用解码器通过逐渐恢复空间信息并结合跳跃连接融合不同尺度间的信息,然后利用通道注意力机制,学习每个通道间的特征,增强裂缝的特征表达。另外,提出参数计算方法,基于连通域分析得到裂缝连通域,并计算裂缝长度、宽度、面积几何参数。实验结果表明:裂缝分割网络的平均交并比达87.86%,该网络能较好地提取公路边坡裂缝特征;裂缝几何参数计算方法能较准确地测算裂缝的当前状态。

关键词：裂缝分割 SCSNet 通道注意力几何参数连通域

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取

引用

遥感信息 2021年第5期36卷 41-48页

作者：魏之皓贾克斌贾晓未北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 匹兹堡大学计算机科学学院美国宾夕法尼亚州匹兹堡15112

针对现有遥感测绘水体提取方法在多源异构遥感数据的信息融合与深层特征提取方面存在的不足,提出了一种基于多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取方法。首先,设计了一种基于多源异构遥感数据输入的网络模型结构解决多源异构遥感数... 详细信息

针对现有遥感测绘水体提取方法在多源异构遥感数据的信息融合与深层特征提取方面存在的不足,提出了一种基于多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取方法。首先,设计了一种基于多源异构遥感数据输入的网络模型结构解决多源异构遥感数据的多尺度特征融合问题;随后,提出了一种基于改进残差网络的高维卷积单元,对异构遥感数据进行深层特征提取,同时,构建了基于哨兵一号和哨兵二号卫星的全球水体大规模多源异构遥感数据库。对比实验结果表明,以人工遥感影像标注的水体区域分布真值为精度评价基准,所提出的多尺度特征融合算法的水体提取结果,准确率达到了90.12%,相比现有深度学习领域主流的U-Net图像分割模型方法,准确率提高了3.73%以上,有效提升了多源异构遥感数据的大范围水体提取准确性。

关键词：大范围水体提取多源异构数据融合多尺度特征改进残差网络数据库构建

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于E-LSTM循环神经网络的制冷设备状态预测

引用

测控技术 2019年第12期38卷 40-45页

作者：徐晨蕊贾克斌刘鹏宇北京工业大学信息学部北京100124 先进信息网络北京实验室北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

制冷设备是高可靠性和高安全性的复杂系统,多年的设备运行产生了大量的时间序列数据。为了解决制冷设备运行状态难以准确预测等问题,提出使用改进型LSTM(Enhanced-LSTM)对制冷设备的状态进行预测。通过使用均值滤波的方法对原始数据进... 详细信息

制冷设备是高可靠性和高安全性的复杂系统,多年的设备运行产生了大量的时间序列数据。为了解决制冷设备运行状态难以准确预测等问题,提出使用改进型LSTM(Enhanced-LSTM)对制冷设备的状态进行预测。通过使用均值滤波的方法对原始数据进行预处理,填补空缺值,处理异常值。对特征进行相关性分析,选择与制冷设备状态关联系数较大的特征:PUE、冷源功率、冷冻二次泵作为研究对象,实现基于E-LSTM的网络结构的设计、训练和预测,最后对预测结果进行比较分析。通过与线性回归、SVR、GRU、RNN、LSTM等模型的对比实验,表明了所改进的E-LSTM神经网络对制冷设备的运行状态有更高的预测精度。对制冷设备里的重要参数进行预测,在理论研究方面为制冷设备检修风险评估分析提供科学、真实、有效的数据,保证数据中心正常工作。

关键词：预测深度学习 LSTM 制冷设备智能化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

智能交通中的出租车违章行为自动检测系统

智能交通中的出租车违章行为自动检测系统

引用

中国自动化学会智能建筑与楼宇自动化专业委员会2019年年会

作者：贾克斌黄训平聂文真北京工业大学信息学部先进信息网络北京实验室计算智能与智能系统北京市重点实验室

伴随现代智能城市建设进程的加速，人们在享受更加便捷出行条件的同时，出租车数量也与日俱增，导致违章运营行为倍增，亟需开展智能交通技术研究来提升执法效率。本文针对复杂交通场景设计一套出租车违章行为自动检测系统，系统首先基...

伴随现代智能城市建设进程的加速，人们在享受更加便捷出行条件的同时，出租车数量也与日俱增，导致违章运营行为倍增，亟需开展智能交通技术研究来提升执法效率。本文针对复杂交通场景设计一套出租车违章行为自动检测系统，系统首先基于Haar-Adaboost算法对出租车进行识别，其次利用多种行为特征分别对车牌遮档和吸烟行为判定，查准率均在85％以上。

关键词：

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

泵站行走式智能巡检机器人研究与应用——以北京市东水西调工程为例

引用

科学技术创新 2024年第2期 201-204页

作者：赵柘周继阳李一帆刘鹏宇北京市南水北调团城湖管理处北京北京工业大学信息学部北京先进信息网络北京实验室北京北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京

以北京市东水西调工程中的杏石口泵站为例,泵站人工巡检存在巡检场景多、项目多、工作量大、存在安全隐患等问题,导致人工巡检效率低、工作质量难以得到保证,影响泵站安全稳定的运行。为有效提高巡检效率,保证巡检安全性、可靠性,从根... 详细信息

以北京市东水西调工程中的杏石口泵站为例,泵站人工巡检存在巡检场景多、项目多、工作量大、存在安全隐患等问题,导致人工巡检效率低、工作质量难以得到保证,影响泵站安全稳定的运行。为有效提高巡检效率,保证巡检安全性、可靠性,从根本上实现泵站智能化的建设目标,在泵站巡检中使用行走式智能巡检机器人进行辅助巡检是非常有必要的。泵站行走式智能巡检机器人具有巡检、机器视觉识别、传感器数据采集、数据统计等功能,在泵站巡检中具有其自身独特的优势。本文以杏石口泵站为例,探究了行走式智能巡检机器人的系统设计、主要功能和具体应用,通过实际应用分析,行走式智能巡检机器人能够提升泵站巡检的效率、保证人员巡检的安全,值得进行推广应用。

关键词：泵站行走式智能巡检机器人系统架构主要功能应用

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：