上海及邻区微震检测与定位 被引量：2

1

作者 张雅楠 李红谊 +3 位作者 张盛中 李炎臻 黄雅芬 钟卫星 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期1113-1124,共12页

本文利用基于图像处理器加速的模板匹配定位法(Graphics Processing Unit-based Match&Locate, GPU-M&L)和双差定位法(HypoDD),对上海及邻区13个台站记录的2011年至2020年共10年的连续地震数据资料进行分析.首先从中国地震台网... 本文利用基于图像处理器加速的模板匹配定位法(Graphics Processing Unit-based Match&Locate, GPU-M&L)和双差定位法(HypoDD),对上海及邻区13个台站记录的2011年至2020年共10年的连续地震数据资料进行分析.首先从中国地震台网中心提供的146个地震事件目录中挑选了136个地震事件作为模板事件,使用模板匹配定位技术对上海及邻区10年的连续资料进行遗漏地震事件的扫描和检测,共识别出824个地震事件,约为台网中心提供地震目录事件数量的5.5倍.然后对识别出的地震事件通过深度去噪方法(DeepDenoiser)将信号与噪声分离,并对去噪后地震波形的频率和振幅特性分析来进一步确认识别出的地震事件.同时利用基于机器学习的震相拾取技术(PhaseNet),对去噪后的333个地震事件进行了震相拾取.检测后的地震目录完备震级由台网目录的Mc1.0降为Mc0.8.最后利用双差定位法对479个地震事件进行精定位,精定位的结果显示,上海地区整体地震活动性较弱,地震的空间分布相对较为分散,定位后的地震事件部分集中于安角断凹,部分事件沿北东向的枫泾—川沙隐伏断裂带和沿北西向的南通—上海断裂分布.我们的结果,为研究上海及邻区地震活动性、地震发生灾害程度和风险性评价等,奠定了重要的数据基础. 展开更多

关键词 上海地区 微震检测 模板匹配定位技术 深度去噪 双差定位

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增量深度学习目标跟踪 被引量：17

2

作者 程帅 孙俊喜 +1 位作者 曹永刚 赵立荣 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期1161-1170,共10页

由于现有目标跟踪算法在复杂环境下易发生目标漂移甚至跟踪丢失,故本文提出了以双重采样粒子滤波为框架,基于增量深度学习的目标跟踪算法。该算法在粒子滤波中引入粒子集规模自适应调整的双重采样来解决粒子衰减及贫化问题,并利用无监... 由于现有目标跟踪算法在复杂环境下易发生目标漂移甚至跟踪丢失,故本文提出了以双重采样粒子滤波为框架,基于增量深度学习的目标跟踪算法。该算法在粒子滤波中引入粒子集规模自适应调整的双重采样来解决粒子衰减及贫化问题,并利用无监督特征学习预训练深度去噪自编码器以克服跟踪中训练样本的不足。将深度去噪自编码器应用到在线跟踪中,使提取的特征集合能够有效表达粒子图像区域。在深度去噪自编码器中添加了增量特征学习方法,得到了更有效的特征集以适应跟踪过程中目标外观变化。该方法还用线性支持向量机对特征集合进行分类,提高对粒子集合的分类精度,以得到更精确的目标位置。在复杂环境下对不同图片序列进行的实验表明:该算法的跟踪综合评价指标为94%、重叠率为74%,平均帧率为13frame/s。与现有的跟踪算法相比,本算法有效地解决目标漂移甚至跟踪丢失问题,并且对遮挡、相似背景、光照变化、外观变化具有更好的鲁棒性及精确度。 展开更多

关键词 目标跟踪 粒子滤波 深度去噪自编码器 支持向量机 增量特征 深度学习

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基于深度去噪自动编码器的无人机航空影像目标检测 被引量：11

3

作者 杨锋平 马博迪 +2 位作者 王金荣 高红岗 刘贞报 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1345-1351,共7页

利用无人机航拍获取目标场景影像信息的方式,具有可低空作业、覆盖面积广、机动性强、效率高、不受地势环境阻碍等优点,广泛应用于军民用领域,军事领域包括威胁目标空中监视、目标搜索、目标打击,民用领域包括交通监测、灾难营救、管线... 利用无人机航拍获取目标场景影像信息的方式,具有可低空作业、覆盖面积广、机动性强、效率高、不受地势环境阻碍等优点,广泛应用于军民用领域,军事领域包括威胁目标空中监视、目标搜索、目标打击,民用领域包括交通监测、灾难营救、管线巡检、区域勘测、边境巡逻等方面。无人机航空影像目标检测过程中,针对待识别目标具有多个角度、成像像素尺寸小、机体震动干扰强等困难,提出一种基于深度去噪自动编码器的目标检测模型。该模型通过进行选择性搜索,提取航空影像感兴趣区域,计算感兴趣区域的径向梯度特征,得到旋转不变特征向量,利用深度去噪自动编码器滤掉原始数据中的噪声,并提取特征向量的深层特征。在国际无人机低空航空影像标准数据集UAV123以及德国宇航院的慕尼黑无人机航空影像集DLR 3K上开展了识别实验,结果表明,针对航空影像目标包括地面车辆、行人、海面船只等,所提方法能够达到90%以上的识别精度,在精准率、召回率、F1调和值等指标上领先于现有方法。 展开更多

关键词 无人机航空影像 目标检测 深度去噪自动编码器 旋转不变性

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联合深度去噪先验图像盲去模糊 被引量：7

4

作者 杨爱萍 王金斌 +1 位作者 杨炳旺 何宇清 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期135-143,共9页

目前,基于统计先验的图像去模糊方法对噪声敏感,细节恢复能力有限,而基于先验学习的算法对图像及其模糊类型、噪声水平等适应性较差。针对上述问题,基于图像模糊前后像素直方图统计,首先提出一种简单有效的低值像素先验。然后针对现有... 目前,基于统计先验的图像去模糊方法对噪声敏感,细节恢复能力有限,而基于先验学习的算法对图像及其模糊类型、噪声水平等适应性较差。针对上述问题,基于图像模糊前后像素直方图统计,首先提出一种简单有效的低值像素先验。然后针对现有方法对图像去模糊后出现大量噪声或伪影等问题,设计深度卷积神经网络学习图像深度去噪先验,并联合低值像素先验、梯度稀疏先验提出新的去模糊模型。同时,在模糊核估计过程中,利用图像分解方法分离出图像的结构层,并在结构层估计模糊核,获得更为准确的估计结果。大量实验结果表明,本文算法不仅具有很好的细节恢复能力,且对图像及其模糊类型、噪声水平等更具稳健性。与现有主流算法相比,本文方法优势明显。 展开更多

关键词 图像处理 盲去模糊 统计先验 深度去噪先验 卷积神经网络 模糊核估计

原文传递

基于改进DDAE的风电场集电线单相接地故障测距

5

作者 朱永利 刘富州 +1 位作者 张翼 郑艳艳 《电测与仪表》 北大核心 2024年第5期166-174,共9页

为解决风电场混合接线的集电线短路后难以精确定位的问题,提出基于改进深度去噪自编码网络的故障测距方法。分析集电线故障零序电流可知,暂态电流值、稳态电流幅值、稳态电流相位与故障距离呈现强非线性关系,借助深度学习挖掘这一复杂... 为解决风电场混合接线的集电线短路后难以精确定位的问题,提出基于改进深度去噪自编码网络的故障测距方法。分析集电线故障零序电流可知,暂态电流值、稳态电流幅值、稳态电流相位与故障距离呈现强非线性关系,借助深度学习挖掘这一复杂关系以实现集电线精确定位。在深度自编码框架上添加距离回归输出端口,采用联合训练以提升定位网络的准确性、抗噪性和鲁棒性。其过程为:借助PSCAD/EMTDC搭建集电线模型,将给定时窗内故障零序电流序列和对应距离作为故障样本,仿真不同情况故障生成样本集;在训练集上训练改进深度自编码网络,得到最优网络用于精确测定故障距离。借助各测点零序电流幅值关系可先确定故障区域,将故障信号送入已训练好的网络即可确定故障所在精确位置。文中方法对集电线多分支、混合短线路有着良好的适应能力,定位性能明显优于传统机器学习算法,且受过渡电阻、采样率、噪音、故障相位角影响较小。 展开更多

关键词 深度去噪自编码 风电场 集电线路 故障定位

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利用深度去噪自编码器深度学习的指令意图理解方法 被引量：5

6

作者 李瀚清 房宁 +1 位作者 赵群飞 夏泽洋 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1102-1107,共6页

提出了一种利用深度去噪自编码器(SDAE)的自然语言指令意图理解方法.根据家庭服务机器人的使用环境和应用场景构建了一个自然语言文本指令语料库,并对语料库中各类指令进行意图标注,从而把文本指令理解问题转化为文本分类问题;在传统的... 提出了一种利用深度去噪自编码器(SDAE)的自然语言指令意图理解方法.根据家庭服务机器人的使用环境和应用场景构建了一个自然语言文本指令语料库,并对语料库中各类指令进行意图标注,从而把文本指令理解问题转化为文本分类问题;在传统的文本向量空间模型的基础上,融合了文本指令的词性信息,定义了一种文本表示模型——词性向量空间模型;将SDAE应用于文本指令意图理解,提取指令的高阶特征;用高斯核支持向量机进行训练和预测,进而实现了自然语言指令的意图理解.在所建语料库上进行多折交叉验证,结果表明指令意图理解平均准确率达到96%以上. 展开更多

关键词 意图理解 向量空间模型 支持向量机 深度去噪自编码器

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基于非对称跨模态融合的RGB-D显著目标检测

7

作者 于明 邢章浩 刘依 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期2487-2495,共9页

目前大多数RGB-D显著目标检测方法在RGB特征和Depth特征的融合过程中采用对称结构,对两种特征进行相同的操作,忽视了RGB图像和Depth图像的差异性,易造成错误的检测结果.针对该问题,提出一种基于非对称结构的跨模态融合RGB-D显著目标检... 目前大多数RGB-D显著目标检测方法在RGB特征和Depth特征的融合过程中采用对称结构,对两种特征进行相同的操作,忽视了RGB图像和Depth图像的差异性,易造成错误的检测结果.针对该问题,提出一种基于非对称结构的跨模态融合RGB-D显著目标检测方法,利用全局感知模块提取RGB图像的全局特征,并设计了深度去噪模块滤除低质量Depth图像中的大量噪声;再通过所提出的非对称融合模块,充分利用两种特征间的差异性,使用Depth特征定位显著目标,用于指导RGB特征融合,补足显著目标的细节信息,利用两种特征各自的优势形成互补.通过在4个公开的RGB-D显著目标检测数据集上进行大量实验,验证所提出的方法优于当前的主流方法. 展开更多

关键词 RGB-D图像 显著目标检测 非对称融合 全局感知模块 深度去噪模块

原文传递

基于深度去噪的无线信道感知网络模型及性能分析

8

作者 祖克珂 袁玉 +3 位作者 贺禹涵 鲁坚 刘强 杨鲲 《移动通信》 2023年第9期26-32,共7页

随着大规模天线阵在基站端的部署,信道矩阵变得越来越稀疏,因此传统的信道矩阵具备了图像的特性,可以将稀疏的信道矩阵视为二维自然图像,借助深度学习的网络模型进行感知和估计。提出了一种新型信道图像的生成方式,解决了传统信道图像... 随着大规模天线阵在基站端的部署,信道矩阵变得越来越稀疏,因此传统的信道矩阵具备了图像的特性,可以将稀疏的信道矩阵视为二维自然图像,借助深度学习的网络模型进行感知和估计。提出了一种新型信道图像的生成方式,解决了传统信道图像的获取依赖于天线几何尺寸的问题。更进一步地,借鉴深度学习在图像降噪方面的应用,提出了一种基于深度学习去噪的信道感知网络模型,将带噪声的信道矩阵视为信道图像,作为输入张量,通过深度去噪网络对噪声进行学习和消除,输出干净的信道图像作为信道感知的结果。仿真结果表明,与LMMSE基准算法相比,所提基于深度去噪的信道感知网络模型在超低信噪比下具有更好的性能。在高信噪比下,可以达到近似LMMSE的性能,且具备更低的实现复杂度。 展开更多

关键词 信道信息感知和估计 信道图片的生成 深度去噪网络

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基于改进的引导图像滤波和深度去噪自编码器的微弱目标跟踪算法 被引量：4

9

作者 赵宗超 李东兴 赵蒙娜 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第14期5696-5701,共6页

微弱目标易被周围环境中强烈的噪声干扰,为解决现有目标跟踪算法由于低信噪比导致跟踪准确度低的问题,提出一种将引导图像滤波器和深度去噪自编码器集成到粒子滤波器框架中的跟踪算法。通过引导图像滤波(guided image filter,GIF)算法... 微弱目标易被周围环境中强烈的噪声干扰,为解决现有目标跟踪算法由于低信噪比导致跟踪准确度低的问题,提出一种将引导图像滤波器和深度去噪自编码器集成到粒子滤波器框架中的跟踪算法。通过引导图像滤波(guided image filter,GIF)算法对目标图像进行滤波处理,保留有价值的模板信息并使不准确的背景模板模糊,有效增强目标图像;通过改进的深度学习算法对深度去噪自编码器训练和微调,更好地适应目标外观变化;构造粒子分类器框架根据粒子重要性权重定位目标。实验结果表明,该算法在微弱目标跟踪准确度和抗干扰能力上优于多种现有主流跟踪算法。 展开更多

关键词 目标跟踪 引导图像滤波 深度去噪自编码器 微弱目标

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一种深度图像修复算法研究 被引量：5

10

作者 刘田间 郭连朋 +1 位作者 朱禛 赖平 《信息技术》 2017年第6期107-111,共5页

针对Kinect传感器获取的深度图像包含大量噪声和缺失深度信息的孔洞等缺点,提出一种基于区域分割和联合双边滤波的深度图像修复算法。深度图像中不同区域具有不同的噪声特性,现有的深度图像修复算法采用单一的滤波参数对整幅深度图像进... 针对Kinect传感器获取的深度图像包含大量噪声和缺失深度信息的孔洞等缺点,提出一种基于区域分割和联合双边滤波的深度图像修复算法。深度图像中不同区域具有不同的噪声特性,现有的深度图像修复算法采用单一的滤波参数对整幅深度图像进行处理具有盲目性和无法有效保持滤波后深度图像的结构信息的缺点。文中在深度图像分割的基础上,根据分割区域内的噪声属性自适应地确定该区域滤波参数,实现深度图像的去噪和孔洞修复。文中算法与联合双边滤波算法对Kinect深度图像修复的对比实验表明,文中算法能有效去除深度图像的噪声和修补缺失深度信息的孔洞,且修复后的深度图像峰值信噪比高于联合双边滤波算法处理后的深度图像峰值信噪比,并能较好的保护深度图像的区域结构。 展开更多

关键词 Kinect传感器 深度图像去噪 孔洞修补 联合双边滤波

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基于深度小波去噪自动编码器的轴承智能故障诊断方法 被引量：5

11

作者 李晓花 江星星 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第2期145-151,190,共8页

针对原始振动数据无监督特征学习问题,提出一种深度小波去噪自动编码器与鲁棒极限学习机相结合的滚动轴承的智能故障诊断方法。利用小波函数作为非线性激活函数设计小波去噪自动编码器,从而有效地捕获信号特征;利用多个小波去噪自动编... 针对原始振动数据无监督特征学习问题,提出一种深度小波去噪自动编码器与鲁棒极限学习机相结合的滚动轴承的智能故障诊断方法。利用小波函数作为非线性激活函数设计小波去噪自动编码器,从而有效地捕获信号特征;利用多个小波去噪自动编码器构造一个深度小波去噪自动编码器来增强无监督特征学习能力;采用鲁棒极限学习机作为分类器,对不同的轴承故障进行分类识别。对实验所得的轴承振动信号进行对比分析,结果验证了该方法在原始振动数据无监督特征学习的条件下优于传统方法和标准深度学习方法。 展开更多

关键词 智能故障诊断 滚动轴承 深度小波去噪自动编码器 极限学习机 无监督特征学习

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室内环境下深度相机V-SLAM的稠密建图 被引量：4

12

作者 洪运志 吴怀宇 陈志环 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第9期2552-2558,共7页

针对室内环境下的三维建图问题,设计一种深度相机V-SLAM的稠密建图方法。为去除深度图中的噪声,提出一种改进快速行进算法(FMM)的去噪方法,在彩色图中提取ORB特征,利用对极几何(PnP)解算并得到相机的位姿信息。设计一种关键帧选择机制,... 针对室内环境下的三维建图问题,设计一种深度相机V-SLAM的稠密建图方法。为去除深度图中的噪声,提出一种改进快速行进算法(FMM)的去噪方法,在彩色图中提取ORB特征,利用对极几何(PnP)解算并得到相机的位姿信息。设计一种关键帧选择机制,得到SLAM过程中图像的关键帧,通过关键帧点云拼接实现三维稠密地图的构建。采用一种点云滤波优化方法,去除地图中噪声和冗余,将点云图转换为八叉树(3D OctoMap)地图。针对著名的TUM数据集以及实际的室内环境,对所提建图方法进行实验,其结果验证了所提方法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 深度图像去噪 特征点法 关键帧 点云滤波 八叉树地图

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深度分层融合超像素分割的深度视频去噪算法 被引量：1

13

作者 韩丰泽 董文帅 张维忠 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2020年第1期11-15,共5页

针对传统的视频去噪方法对深度视频去噪效果不理想,导致丢失轮廓信息和深度值信息的问题,本文提出一种新的深度视频分层去噪与彩色图像超像素分割相结合的深度视频去噪算法。首先获取深度视频的深度信息,根据深度值分布,将深度视频帧分... 针对传统的视频去噪方法对深度视频去噪效果不理想,导致丢失轮廓信息和深度值信息的问题,本文提出一种新的深度视频分层去噪与彩色图像超像素分割相结合的深度视频去噪算法。首先获取深度视频的深度信息,根据深度值分布,将深度视频帧分层去噪,然后将去噪后的每一深度层合并为深度帧,将与深度帧相对应的彩色帧进行超像素划分,填补去除噪声后产生的深度值空白区域的深度值,去除深度视频噪声,或根据物体周边深度值,消除并填补由物体遮挡产生的干扰噪声。实验结果表明,该算法能够消除深度视频噪声,有效解决了深度视频噪声导致画面凌乱,目标物体辨识难,无关物体遮蔽深度信息,获取深度信息困难等问题,减少噪声对公共客流统计项目的干扰,具有较好的实时性和鲁棒性。该研究在公共交通客流统计项目以及医院急诊患者数量统计项目上进行了验证,具有一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 深度视频去噪 分层去噪 超像素划分 深度值填充 客流统计

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一种改进的各向异性扩散深度图像增强算法 被引量：2

14

作者 郑传远 李良福 +1 位作者 肖樟树 陆铖 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期1823-1829,共7页

深度图像受其测距原理所限,存在边缘不匹配、无效像素、噪声等问题,提出一种基于改进的各向异性扩散算法的深度图像增强方法。首先,校正深度图像和彩色图像的位置关系,并根据时间连续性选择多帧图像,进行多帧均值滤波预处理;其次,通过... 深度图像受其测距原理所限,存在边缘不匹配、无效像素、噪声等问题,提出一种基于改进的各向异性扩散算法的深度图像增强方法。首先,校正深度图像和彩色图像的位置关系,并根据时间连续性选择多帧图像,进行多帧均值滤波预处理;其次,通过在彩色图像中引入权重的思想,构建具有4-邻域形式的深度图像模型,利用彩色图像引导的深度图像进行各向异性扩散,填补孔洞;最后,使用改进的自适应中值滤波平滑图像噪声。实验结果表明,该方法能够有效修复原始深度图像中存在的由无效像素组成的黑色孔洞,在抑制噪声的同时,仍能保持深度图像中物体边缘的细节信息。 展开更多

关键词 彩色图像引导 各向异性扩散 孔洞填充 深度图像去噪

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结合高低频分解和多尺度两级融合策略的单一深度图去噪方法

15

作者 赵利军 王可 +2 位作者 张晋京 白慧慧 赵耀 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期30-41,共12页

现有的很多基于神经网络的深度图去噪方法忽略了深度图结构信息和细节信息之间的差异性,导致这些方法往往无法准确地恢复深度图的几何结构信息.为此,提出一种结合图像高低频分解和多尺度两级融合策略的单一深度图去噪方法.首先,考虑到... 现有的很多基于神经网络的深度图去噪方法忽略了深度图结构信息和细节信息之间的差异性,导致这些方法往往无法准确地恢复深度图的几何结构信息.为此,提出一种结合图像高低频分解和多尺度两级融合策略的单一深度图去噪方法.首先,考虑到不同噪声的差异性,引入多尺度高斯滤波器将含噪声的深度图分解为一组低频结构分量和一组高频细节分量.其次,考虑到低频结构信息和高频细节信息的互补特性,将这两组分量分别输入到基于多尺度两级融合的低频特征提取网络和高频特征提取网络,并且提出在这两个网络之间使用互补的特征加权融合机制进行多级特征融合和反馈.最后,对高低频特征提取网络输出的高低频增强特征,使用高低频合并重建模块进行残差预测,再将其与输入图相融合得到高质量的深度图.实验结果表明,在峰值信噪比、均方根误差、结构相似性和综合性能对比方面,本文方法比多个主流的深度图去噪方法如ARCNN、Fast ARCNN、DnCNN、ADNet和FFDNet拥有更好的性能. 展开更多

关键词 深度图去噪 图像分解 多尺度融合 深度神经网络

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基于深度图去噪的RGBD显著性目标检测的研究

16

作者 刘志宇 《信息与电脑》 2022年第7期130-134,共5页

虽然基于深度图像(RGB-Depth map,RGBD)的显著性目标检测如今已取得了很大的发展,但是深度图含有大量的噪声,使得检测性能还有较大的提升空间。首先使用单目深度估计的方法预测出RGB图片的深度图,并与实际输入的深度图作MAE、E-measure... 虽然基于深度图像(RGB-Depth map,RGBD)的显著性目标检测如今已取得了很大的发展,但是深度图含有大量的噪声,使得检测性能还有较大的提升空间。首先使用单目深度估计的方法预测出RGB图片的深度图,并与实际输入的深度图作MAE、E-measure、S-measure评分,可以选取质量较好的预测深度图;其次使用筛选的预测深度图训练一个深度图去噪网络,达到了对输入深度图进行去噪的目的;最后,将去噪的深度图、RGB图像做显著性目标检测与不去噪的深度图、RGB图像做显著性目标检测进行对比,前者更加优异,证实了深度图去噪对显著性目标检测性能提升的有效性。 展开更多

关键词 深度学习 深度图去噪 显著性目标检测

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