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基于交互注意力的红外与可见光图像融合算法
1
作者 山子岐 邹华宇 +1 位作者 李凡 刁悦钦 《化工自动化及仪表》 CAS 2024年第3期523-527,534,共6页
为解决现有红外与可见光图像融合目标不够显著,轮廓纹理细节不够清晰等问题,提出了一种基于交互注意力的红外和可见光图像融合网络。该方法通过双流特征提取分支提取源图像的多尺度特征,然后经过交互融合网络获得注意力图,以便从红外与... 为解决现有红外与可见光图像融合目标不够显著,轮廓纹理细节不够清晰等问题,提出了一种基于交互注意力的红外和可见光图像融合网络。该方法通过双流特征提取分支提取源图像的多尺度特征,然后经过交互融合网络获得注意力图,以便从红外与可见光图像中自适应地选择特征进行融合,最后通过图像重建模块生成高质量的融合图像。在MSRS数据集和TNO数据集的实验结果表明,所提方法在主观视觉描述和客观指标评价方面均表现出了较好的性能,融合结果包含更清晰的细节信息和更明显的目标。 展开更多
关键词 图像融合 深度学习 交互注意力 密集残差连接
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基于视觉注意和语义信息特征融合的遥感图像目标检测方法
2
作者 邹华宇 王剑 +2 位作者 刁悦钦 山子岐 史小兵 《化工自动化及仪表》 CAS 2024年第3期379-387,395,共10页
针对遥感图像目标检测方法中存在的特征提取不充分、语义信息表达能力弱、小目标检测准确率低和定位不准确的问题,提出了一种基于YOLOv5和Swin Transformer的改进策略。实验结果表明,与传统方法以及其他改进策略方法相比,文中的方法在... 针对遥感图像目标检测方法中存在的特征提取不充分、语义信息表达能力弱、小目标检测准确率低和定位不准确的问题,提出了一种基于YOLOv5和Swin Transformer的改进策略。实验结果表明,与传统方法以及其他改进策略方法相比,文中的方法在公共数据集DOTA和自建数据集SkyView上均表现出更高的检测准确率,性能优势显著。 展开更多
关键词 遥感图像目标检测 多尺度特征融合 坐标注意力机制 Swin Transformer
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基于YOLOv3的风机叶片故障检测模型
3
作者 朱玉廷 汪怡然 +4 位作者 马锦雄 谢鹏 陆鹏 汤占军 山子岐 《化工自动化及仪表》 CAS 2024年第3期487-494,共8页
针对风机工作中由于高海拔地理位置、恶劣天气等因素的影响,致使风机叶片出现裂纹、沙眼等缺陷故障,提出基于YOLOv3算法的风机叶片故障检测模型。将风机叶片缺陷区域具有YOLO格式的数据集划分为训练集与测试集,输入YOLOv3模型进行实验,... 针对风机工作中由于高海拔地理位置、恶劣天气等因素的影响,致使风机叶片出现裂纹、沙眼等缺陷故障,提出基于YOLOv3算法的风机叶片故障检测模型。将风机叶片缺陷区域具有YOLO格式的数据集划分为训练集与测试集,输入YOLOv3模型进行实验,结果表明:YOLOv3模型与YOLOv2模型相比,精度提升3.7%,达到了90.6%;召回率提升3.2%,达到了90.5%;精度平均值提升4.8%,达到了76.2%。 展开更多
关键词 YOLOv3算法 故障检测 风机叶片 数据集 精度平均值
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