检索结果-内蒙古大学图书馆

北京工业大学学报 2021年第5期47卷 463-471页

作者：刘鹏宇王聪聪贾克斌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

针对目前面向视频传输应用中,对低分辨率视频应用超分辨率技术进行还原时引发严重病态性问题,结合视频传输的全过程,提出一种联合上下采样的超分辨率框架.该框架通过将下采样过程和超分辨率过程进行联合训练,使得原始高分辨率视频的信... 详细信息

针对目前面向视频传输应用中,对低分辨率视频应用超分辨率技术进行还原时引发严重病态性问题,结合视频传输的全过程,提出一种联合上下采样的超分辨率框架.该框架通过将下采样过程和超分辨率过程进行联合训练,使得原始高分辨率视频的信息能够指导低分辨率视频的重建,并且下采样过程和超分辨率过程互相约束,减小了整个映射空间的尺寸,使得模型的泛化能力更强.实验表明,提出的方法在常用的图像超分辨率数据集上峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)指标平均提升超过2.9 dB,在国际视频编码标准HEVC标准测试序列上平均达到近乎无损(PSNR指标超过40 dB),证明所提框架对于视频传输应用具有积极的意义.

关键词：视频传输超分辨率图像处理视频压缩深度学习神经网络

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基于梯度流特征融合的泵站安全风险检测

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水利规划与设计 2024年第1期 73-77页

作者：梁磊侯欣伟李一帆白岩冰刘鹏宇北京市南水北调团城湖管理处北京100195 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

为解决泵站场景下远距离小尺寸目标和特征遮挡等因素对泵站安全风险检测任务带来的挑战,文章提出一种融合坐标注意力机制和梯度流特征提取模块的泵站安全风险检测算法。通过在特征提取网络中采用梯度流特征提取模块以提高网络的特征提... 详细信息

为解决泵站场景下远距离小尺寸目标和特征遮挡等因素对泵站安全风险检测任务带来的挑战,文章提出一种融合坐标注意力机制和梯度流特征提取模块的泵站安全风险检测算法。通过在特征提取网络中采用梯度流特征提取模块以提高网络的特征提取能力,同时引入坐标注意力机制模块提升对全局信息的捕获能力,最后在特征融合模块采用BiFPN结构提高对不同尺寸目标特征的融合效果。在泵站场景下进行实验,结果表明文章所提算法在泵站场景下的安全风险检测任务中算法平均准确度达到94.78%,与常见的目标检测算法相比具有较好的效果。

关键词：安全风险检测坐标注意力机制特征提取 BiFPN

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基于跨尺度特征融合的泵站安全帽检测方法

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测控技术 2023年第7期42卷 16-21,118页

作者：李记恒褚霄杨王涛刘鹏宇北京市南水北调团城湖管理处北京100195 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

为应对泵站场景下设备和人员之间目标被遮挡及远距离小目标对泵站重点区域安全帽佩戴自动监管带来的挑战,提出了一种融合注意力机制和跨尺度特征融合的安全帽佩戴检测算法,以克服在远距离、有遮挡场景下安全帽检测准确度低的问题。通过... 详细信息

为应对泵站场景下设备和人员之间目标被遮挡及远距离小目标对泵站重点区域安全帽佩戴自动监管带来的挑战,提出了一种融合注意力机制和跨尺度特征融合的安全帽佩戴检测算法,以克服在远距离、有遮挡场景下安全帽检测准确度低的问题。通过采集泵站监控视频数据构建泵站场景安全帽数据集,在特征提取网络中加入注意力机制模块,使得模型更关注于小目标的通道信息;同时增加检测层使得特征融合时能结合多级特征,并使用柔和非极大值抑制(Soft Non-Manimum Suppression,Soft-NMS)和完全交并比(Complete Intersection over Union,CIoU)算法进行改进以减少遮挡目标漏检情况。在自建数据集进行试验,结果表明改进后的算法平均准确率达到93.5%,与其他目标检测算法相比精度均有所提升,证明该方法在泵站重点区域场景安全帽检测任务中具有良好的性能。

关键词：泵站安全帽检测注意力机制特征融合

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基于近似消息传递的切伦科夫激发的荧光扫描断层重建

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中国激光 2020年第2期47卷 317-324页

作者：冯金超常迪李哲孙中华贾克斌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

切伦科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)作为一种新兴分子成像技术,具有空间分辨率高和成像深度深的优点,在监测放疗过程中肿瘤的生理变化方面具有巨大潜力。前期工作基于Tikhonov方法成功实现了CELSI断层成像,但该方法无法对位置深度超过3... 详细信息

切伦科夫激发的荧光扫描成像(CELSI)作为一种新兴分子成像技术,具有空间分辨率高和成像深度深的优点,在监测放疗过程中肿瘤的生理变化方面具有巨大潜力。前期工作基于Tikhonov方法成功实现了CELSI断层成像,但该方法无法对位置深度超过3 cm或低对比度的荧光目标进行准确重建。为克服这一问题,提出了一种基于近似信息传递算法的断层CELSI稀疏重建方法。为说明该算法的优点,将其与传统的Tikhonov正则化算法以及3种基于稀疏的重建算法进行比较。实验结果表明,就均方误差和对比噪声比而言,本文算法可以获得最优的重建结果。

关键词：医用光学图像重建技术切伦科夫激发的荧光扫描成像断层成像近似消息传递稀疏重建

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一种基于Transformer架构的多层级自动睡眠分期模型

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电子学报 2025年第2期 545-557页

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,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

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泵站断路器手车状态智能检测方法

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信息技术与信息化 2023年第7期 213-216页

作者：李记恒褚霄杨王潇刘鹏宇袁静北京市南水北调团城湖管理处北京100195 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

断路器是泵站的核心设备,负责对泵站电机的安全供电,对其手车开关状态的自动监测关乎泵站安全运维、正常运行,更是智慧泵站建设中的重要一环。当前泵站断路器状态检测多采用人工定期巡检,针对其中存在的成本高、隐患大、误差多等问题,... 详细信息

断路器是泵站的核心设备,负责对泵站电机的安全供电,对其手车开关状态的自动监测关乎泵站安全运维、正常运行,更是智慧泵站建设中的重要一环。当前泵站断路器状态检测多采用人工定期巡检,针对其中存在的成本高、隐患大、误差多等问题,研究并提出一种基于机器视觉的泵站断路器手车状态智能检测方法。首先,基于VGG-16特征提取框架融合弱监督学习,构建了字符级别的文字检测模型对断路器标志性文字进行检测;然后融合视频围栏算法实现断路器状态的分类检测。实验结果表明,提出的方法同时兼备检测速度快和检测精度高的特点,较好地克服了现有基于深度学习的图像分类算法对目标深度变化不敏感的弱点,并且在多种场景下对断路器手车推入、推出两种状态检测任务均具有良好的稳定检测性能。

关键词：智能泵站断路器深度学习视频围栏文字检测

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基于神经网络的气压传感器非线性校正

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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

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基于计算机视觉的高速路面状态检测方法

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测控技术 2023年第10期42卷 44-51页

作者：陈善继刘鹏宇白岩冰王涛袁静青海民族大学物理与电子信息工程学院青海西宁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 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

路面状态检测技术是辅助高速公路监管部门及时发现结冰、积雪等不良路况的重要手段。针对传统基于硬件设备的路面状态检测技术存在成本较高、检测范围受局限等问题,提出了一种基于计算机视觉的高速路面状态检测方法。该方法首先将融合... 详细信息

路面状态检测技术是辅助高速公路监管部门及时发现结冰、积雪等不良路况的重要手段。针对传统基于硬件设备的路面状态检测技术存在成本较高、检测范围受局限等问题,提出了一种基于计算机视觉的高速路面状态检测方法。该方法首先将融合了空间注意力机制和通道注意力机制的Attention模块与具有高分割精度的U-Net网络相结合,对路面区域图像进行分割提取;之后实现了一种基于循环生成对抗网络的路面阴影消除算法,对已经提取的路面图像进行阴影消除;最后基于残差结构构建了路面状态分类器,实现高准确率的路面状态检测。实验结果表明,采用该方法可以消除路面状态检测过程中高速公路两侧景物和路面阴影对状态检测带来的干扰,实现了对路面干燥、积雪、积水和结冰4类状态的准确识别。基于高速公路监控视频进行测试时,识别率可达97.9%。

关键词：路面区域分割路面阴影消除路面状态识别高速公路

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多尺度特征融合的多源异构遥感数据水体提取

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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

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用于行为识别的通道可分离卷积神经网络

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信号处理 2020年第9期36卷 1497-1502页

作者：易子文孙中华冯金超贾克斌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工业大学北京100124

三维卷积神经网络比二维卷积神经网络具有更优越的时空特征提取能力,但运算量却显著增加。针对如何有效减少模型参数量、解决准确率随着计算复杂度降低而降低的问题,提出基于端到端的通道可分离卷积神经网络。通过分离通道交互作用和时... 详细信息

三维卷积神经网络比二维卷积神经网络具有更优越的时空特征提取能力,但运算量却显著增加。针对如何有效减少模型参数量、解决准确率随着计算复杂度降低而降低的问题,提出基于端到端的通道可分离卷积神经网络。通过分离通道交互作用和时空交互作用来分解三维卷积,其中分别利用3×3×3 Depthwise卷积和1×1×1常规卷积进行分离通道交互作用和时空交互作用。与传统三维卷积神经网络相比,通道可分离卷积神经网络加入模型正则化,通过降低训练精度同时提高测试精度,降低了模型的过度拟合。在UCF-101和HMDB-51数据集上的实验分别达到92.7%和64.5%的准确率。结果表明,通道可分离卷积神经网络可以提高准确率并降低计算复杂度。

关键词：行为识别三维卷积神经网络分组卷积

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