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基于深度学习网络的风电场功率短期预测研究 被引量：10
1
作者 潘志刚 刘三明 +2 位作者 李莹 朱晓伟 杨阳 《科技与创新》 2015年第19期4-6,共3页
对风电功率进行有效预测能够减少风电接入对电网的不良影响,利于电网调度。以上海某风场为对象,基于深度学习网络建立了功率智能预测的模型,并对该模型的实用性进行探讨,以探究预测精度更高的功率预测方法。首先对数值天气预报(Numerica... 对风电功率进行有效预测能够减少风电接入对电网的不良影响,利于电网调度。以上海某风场为对象,基于深度学习网络建立了功率智能预测的模型,并对该模型的实用性进行探讨,以探究预测精度更高的功率预测方法。首先对数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)数据和风电场数据进行分析处理,然后基于深度学习网络建立数值天气预报数据的校正模型,并仿真该模型,将计算得到校正后的数值天气预报数据作为功率输出模型的输入参数,最后基于深度学习网络建立考虑风速、风向、温度、气压和历史功率的风机功率输出模型,并仿真该模型,预测24 h内各风机的有功输出情况。预测过程和结果显示,基于深度学习网络的智能功率预测模型能够提高短期功率预测的精度,且基于深度学习网络的数值天气预报校正能有效修正模型的输入误差。 展开更多
关键词 风电场 数值天气预报 功率预测 深度学习网
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基于深度学习的台区线损分析方法 被引量：53
2
作者 钟小强 陈杰 +1 位作者 蒋敏敏 郑晓晖 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期769-774,共6页
该文提出了一种基于深度学习技术的台区线损分析方法。首先,构建了基于门控循环单元的多层网络结构。然后,结合多个维度的台区电气特征参数作为输入进行训练,获得了相应的深度学习线损率计算模型。最后,基于若干小区的实测数据,验证了... 该文提出了一种基于深度学习技术的台区线损分析方法。首先,构建了基于门控循环单元的多层网络结构。然后,结合多个维度的台区电气特征参数作为输入进行训练,获得了相应的深度学习线损率计算模型。最后,基于若干小区的实测数据,验证了所提方法的有效性。实验结果表明,与已有文献中采用反向传播(back propagation,BP)神经网络预测方法相比,所提方法具有更优的线损预测精度和计算效率,可以分别获得10.7%和25.5%的性能提升。 展开更多
关键词 深度学习网络 门控循环单元 预测模型 台区线损计算
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非负约束自动编码器在电缆早期故障识别中的应用 被引量：24
3
作者 邵宝珠 李胜辉 +2 位作者 白雪 黄旭龙 杨晓梅 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期16-23,共8页
电缆早期故障的准确识别有助于降低电力系统的故障停电率和提高供电可靠性。在传统模式识别方法中,利于分类识别的有效特征通常难以选择,从而影响识别的准确度。鉴于此,将非负约束自动编码器(Non-negative Constrain Autoencoder, NCAE... 电缆早期故障的准确识别有助于降低电力系统的故障停电率和提高供电可靠性。在传统模式识别方法中,利于分类识别的有效特征通常难以选择,从而影响识别的准确度。鉴于此,将非负约束自动编码器(Non-negative Constrain Autoencoder, NCAE)堆叠形成的深度学习(Deep learning, DL)网络应用于电缆早期故障识别中。为了提高DL网络的学习效率,首先对故障相电流进行平稳小波变换,提取出一些具有相关性、冗余性的统计量、能量熵和信息熵等作为初级特征,其次堆叠多个NCAE构建出DL网络,通过预训练和微调机制,从初级特征中获得更易于早期故障分类识别的有效特征,最后利用Softmax分类器从正常状态和其他扰动信号中识别出早期故障。利用电缆电流仿真数据进行实验,结果表明与传统模式识别方法相比,所提方法识别准确率更高。 展开更多
关键词 电缆早期故障识别 SWT变换 非负约束自动编码器 深度学习网络
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A Deep Learning System to Screen Novel Coronavirus Disease 2019 Pneumonia 被引量：21
4
作者 Xiaowei Xu Xiangao Jiang +18 位作者 Chunlian Ma Peng Du Xukun Li Shuangzhi Lv Liang Yu Qin Ni Yanfei Chen Junwei Su Guanjing Lang Yongtao Li Hong Zhao Jun Liu Kaijin Xu Lingxiang Ruan Jifang Sheng Yunqing Qiu Wei Wu Tingbo Liang Lanjuan Li 《Engineering》 SCIE EI 2020年第10期1266-1274,共9页
实时逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)检测早期新冠病毒肺炎(COVID-19)患者的痰液或鼻咽拭子中的病毒RNA阳性率较低。同时,COVID-19的计算机断层扫描(CT)影像学的临床表现有其自身的特点,不同于甲型流感病毒性肺炎(IAVP)等其他类型的病毒性... 实时逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)检测早期新冠病毒肺炎(COVID-19)患者的痰液或鼻咽拭子中的病毒RNA阳性率较低。同时,COVID-19的计算机断层扫描(CT)影像学的临床表现有其自身的特点,不同于甲型流感病毒性肺炎(IAVP)等其他类型的病毒性肺炎。本研究旨在应用深度学习技术,建立COVID-19、IAVP及健康人群肺部CT的早期筛查模型。本研究共采集618份CT样本,其中219份样本来自110例COVID-19患者(平均年龄50岁,其中男性63例,占57.3%),224份样本来自224例IAVP患者(平均年龄61岁,其中男性156例,占69.6%),175份样本来自健康人群(平均年龄39岁,其中男性97例,占55.4%)。所有CT样本均来自浙江省三家COVID-19定点收治医院。我们首先利用胸部CT图像集的三维(3D)深度学习模型分割出候选感染区域,然后利用位置敏感机制深度学习网络将这些分离的图像归类为COVID-19、IAVP以及与感染无关(ITI)的图像,并且输出相应置信度得分。最后,用Noisy-OR贝叶斯函数计算每份CT病例的感染类型及总置信度。测试数据集的实验结果表明,从整体CT病例来看,本研究利用深度学习系统建立的COVID-19患者的早期筛查模型的总体准确率为86.7%。该模型有望成为一线临床医生诊断COVID-19的一种有效的辅助方法。 展开更多
关键词 COVID-19 位置敏感机制深度学习网络 计算机断层扫描
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一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法 被引量：20
5
作者 陈清江 李毅 柴昱洲 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2018年第7期240-248,共9页
针对深度学习在计算机视觉上的良好表现,提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法,在原有的AlexNet网络模型基础上改进了卷积核大小、步长等;利用改进后的深度学习网络特有的得分机制分类了聚焦图像块与散焦图像块;使用矫正矩阵矫正... 针对深度学习在计算机视觉上的良好表现,提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法,在原有的AlexNet网络模型基础上改进了卷积核大小、步长等;利用改进后的深度学习网络特有的得分机制分类了聚焦图像块与散焦图像块;使用矫正矩阵矫正了误判图像块,并细分、修复了融合后的图像聚焦与散焦分界区域,得到了融合图像;选取6组多聚焦图像验证了本文算法的有效性。实验结果表明:与其他算法相比,运用本文算法进行图像融合,能够保存较多的图像原始高频信息,并在互信息、边缘信息保持度、平均梯度和熵等评价指标上取得了较好的表现。 展开更多
关键词 图像处理 多聚焦图像融合 深度学习网络 矫正矩阵 图像块分类 边界修复
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基于边缘嵌入深度学习的非侵入式负荷分解方法 被引量：16
6
作者 刘耀先 孙毅 +1 位作者 李彬 黄婷 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期4329-4336,共8页
随着国家电网提出了"三型两网、世界一流"的战略目标,用户内部设备负荷信息的感知与获取在泛在电力物联网建设、推进过程中具有至关重要的地位,而非侵入式负荷分解技术使深度挖掘用户内部数据、获取家庭设备负荷信息成为可能... 随着国家电网提出了"三型两网、世界一流"的战略目标,用户内部设备负荷信息的感知与获取在泛在电力物联网建设、推进过程中具有至关重要的地位,而非侵入式负荷分解技术使深度挖掘用户内部数据、获取家庭设备负荷信息成为可能,也是电网提升用户信息价值的必要前提。为此,首先通过改进的迭代K-Medoids算法,提高电器设备负荷聚类结果的稳定性与实用性,并将设备状态信息输入隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)生成模型训练数据。之后构建了一种基于多序列到点与时间信息编码的深度学习网络,利用双向门控循环单元网络挖掘分解时间点与前多序列之间的时间关联特征,联结时间标记编码特征,输入全连通网络进行特征解码实现深度学习网络模型的训练,挖掘家庭设备状态与负荷时间信息间的深层潜在关系。训练得到的深度学习网络模型嵌入至边缘节点中实现用户终端的本地化负荷分解。最后,利用真实公开数据集Ampds对所提方法的有效性进行了验证,结果表明基于边缘嵌入深度学习的非侵入式负荷分解方法与现有负荷分解方法相比具有明显优越性。 展开更多
关键词 非侵入式负荷分解 电器状态提取 边缘嵌入 深度学习网络 多序列到点
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基于深度学习和迁移学习的公共楼宇非侵入式负荷分解 被引量：15
7
作者 杨秀 吴吉海 +3 位作者 孙改平 田英杰 王皓靖 李安 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期1160-1168,共9页
建筑与工业、交通并列成为我国三大"耗能大户",公共楼宇能耗巨大但节能潜力不可估量,监测其负荷特征挖掘节能潜力应用前景广阔。非侵入式负荷监测与分解作为大数据环境下面向智能电网配电侧的一种高级应用,可通过电力端口信... 建筑与工业、交通并列成为我国三大"耗能大户",公共楼宇能耗巨大但节能潜力不可估量,监测其负荷特征挖掘节能潜力应用前景广阔。非侵入式负荷监测与分解作为大数据环境下面向智能电网配电侧的一种高级应用,可通过电力端口信息挖掘用户用电行为,但传统算法主要针对家庭用户,且存在功率跟踪性差,训练时间长等问题。为此,文章面向楼宇用户提出一种基于深度学习和迁移学习的负荷分解模型。该模型将3种神经网络:多层感知器神经网络(multi-layer perceptron neural networks,MLP)、卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)模块化并联连接,并融合网络特征,通过再学习模块重新学习融合特征与结果的映射关系;针对新楼宇数据量不足的问题,将特征学习网络模块特征冻结,运用迁移学习重新训练网络,在确保模型精度的同时降低深度学习所需数据量和训练时间。最后利用真实楼宇负荷数据划分出3种应用场景,利用所提模型开展分解应用并与3种传统深度学习算法分解结果作对比,结果表明:基于深度学习和迁移学习的楼宇负荷分解模型准确率高,泛化能力强,可快速有效地实现楼宇负荷分解。 展开更多
关键词 非侵入式负荷分解 深度学习网络 迁移学习 公共楼宇
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基于声信号分析的开关柜局部放电检测算法研究 被引量：14
8
作者 唐云辉 胡曦琳 《电子器件》 CAS 北大核心 2018年第3期644-648,共5页
有效检测高压开关柜故障是影响电网安全的因素之一。早期基于超声波检测的方法,存在设备昂贵,有效检测范围小的问题。为此,提出一种基于语谱特征的开关柜局部放电检测算法。算法首先计算放电声信号的语谱图,然后计算其2阶归一化中心矩;... 有效检测高压开关柜故障是影响电网安全的因素之一。早期基于超声波检测的方法,存在设备昂贵,有效检测范围小的问题。为此,提出一种基于语谱特征的开关柜局部放电检测算法。算法首先计算放电声信号的语谱图,然后计算其2阶归一化中心矩;并以此为特征,构建自编码深度学习网络,并通过稀疏化处理提高模型的识别能力。在开关柜局部放电检测实验中,所提的语谱特征有助于改善故障检测效率。相比于基于美尔倒谱特征的算法,放电检测识别率提高2.5%。结合深度学习网络算法后,识别率能达到99.8%。 展开更多
关键词 局部放电 语谱图 深度学习网络 美尔倒谱特征
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基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计 被引量：14
9
作者 兰浦哲 韩冬 +2 位作者 徐潇源 严正 刘旭涛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期18-28,共11页
伴随着中国国家能源革命战略与电力体制改革的发展,综合能源系统作为综合各能源属性的新型能源发展形态逐步兴起,最大限度提升了能源利用效率。然而,综合能源系统存在量测数据冗余度低、量测设备的量测误差较大以及电网与气网量测设备... 伴随着中国国家能源革命战略与电力体制改革的发展,综合能源系统作为综合各能源属性的新型能源发展形态逐步兴起,最大限度提升了能源利用效率。然而,综合能源系统存在量测数据冗余度低、量测设备的量测误差较大以及电网与气网量测设备的数据采集单位时间标尺不统一的问题,对电-气耦合的综合能源系统状态估计问题提出严峻挑战。考虑到数据驱动方法具有高度的可移植性与对不同信息提炼归纳的能力,建立了一种基于长短期记忆的电-气耦合综合能源系统贝叶斯状态估计模型。采用贝叶斯学习获取量测量的概率统计特征,利用蒙特卡洛采样生成完备量测数据,通过电-气耦合综合能源系统潮流检验所生成数据的合理性,从而得到长短期记忆深度学习网络的训练样本集合。采用均方根误差的评判标准对长短期记忆深度学习网络进行训练,有效提升了电-气耦合综合能源系统状态估计的精度。与经典模型驱动的状态估计方法比较,算例仿真验证了所提数据驱动状态估计方法的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 贝叶斯学习 长短期记忆深度学习网络 综合能源系统 状态估计
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基于灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测 被引量：12
10
作者 张志宏 刘传领 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期619-626,共8页
针对深度学习网络在网络流量预测建模过程中的参数优化难题,以改善网络流量预测结果为目标,提出一种基于改进灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测模型.首先,收集网络流量历史数据,并对数据进行相空间重构、归一化等预处理;其次,引... 针对深度学习网络在网络流量预测建模过程中的参数优化难题,以改善网络流量预测结果为目标,提出一种基于改进灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测模型.首先,收集网络流量历史数据,并对数据进行相空间重构、归一化等预处理;其次,引入灰狼算法快速搜索到全局最优深度学习网络的相关参数,并根据最优参数对预处理后的网络流量历史数据进行学习,建立能挖掘网络流量历史数据变化规律的预测模型;最后,与其他算法优化深度学习网络的网络流量预测模型进行对比分析.实验结果表明,基于改进灰狼算法优化深度学习网络的网络流量预测精度超过90%,远高于其他对比模型,且预测建模过程的建模时间少于对比模型,可满足网络流量管理的高精度和实时性要求. 展开更多
关键词 现代网络 改进灰狼算法 相空间重构 历史样本数据 深度学习网络 全局最优参数
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基于轻量化VGG16和BCBAM的电力设备故障红外图像诊断识别 被引量：10
11
作者 于晓 庄光耀 《河南科技学院学报（自然科学版）》 2023年第6期60-69,共10页
由于电力设备的各种缺陷会影响电网的正常运转,严重的缺陷甚至会给生产和生活带来重大损失,因此快速准确地识别电力设备故障具有重要意义.红外图像特征对具有发热特征的电力设备缺陷具有较好的表达能力.使用基于深度学习算法的缺陷目标... 由于电力设备的各种缺陷会影响电网的正常运转,严重的缺陷甚至会给生产和生活带来重大损失,因此快速准确地识别电力设备故障具有重要意义.红外图像特征对具有发热特征的电力设备缺陷具有较好的表达能力.使用基于深度学习算法的缺陷目标识别时,借助CNN网络可以提高缺陷故障特征的学习和提取能力,从而具有更好的泛化性能.据此,研究提出了基于改进VGG模型的故障诊断识别算法,算法通过优化全连接层,减少网络的计算量,同时将BCBAM注意力机制嵌套到网络模型中,从而提高算法故障诊断识别准确率.实验数据表明,该模型具有准确的故障识别能力,在准确率评价指标上优于Faster-RCNN、Resnet50以及传统VGG16等模型,从而验证了算法诊断识别故障的准确度. 展开更多
关键词 故障识别 深度学习网络 轻量化VGG模型 注意力机制
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融合多层卷积特征的双视点手势识别技术研究 被引量：8
12
作者 张哲 孙瑾 杨刘涛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第3期646-650,共5页
在人机交互技术领域,基于视觉的手部交互技术凭借其良好的舒适性和自然性被广泛研究和应用.手势识别是手势交互技术的核心内容之一.本文提出一种基于深度学习网络的识别方法,构建双视点网络框架,采用支持向量机对各视点下提取的特征进... 在人机交互技术领域,基于视觉的手部交互技术凭借其良好的舒适性和自然性被广泛研究和应用.手势识别是手势交互技术的核心内容之一.本文提出一种基于深度学习网络的识别方法,构建双视点网络框架,采用支持向量机对各视点下提取的特征进行分类识别,降低手势自遮挡的影响,提高识别精度;同时对各视点卷积网络,根据训练样本卷积特征的累计贡献率实现不同深度层的卷积特征的融合,补充深层网络丢失的浅层特征信息,增强特征鲁棒性.实验结果表明,较传统方法本文方法能有效提高手势识别准确率,同时基于预训练的学习方法能有效提高手势识别的时间效率. 展开更多
关键词 人机交互 手势识别 深度学习 多层卷积特征 双视点深度学习网络 支持向量机分类器
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基于人工神经网络的晋祠泉水位模拟研究 被引量：8
13
作者 邢立文 崔宁博 《人民黄河》 CAS 北大核心 2019年第12期63-69,共7页
晋祠泉是太原市第二岩溶大泉,受太原市工农业生产大量开采岩溶水影响,该泉已于1994年4月断流。为了探索人类因素影响下的泉水水位变化趋势,采用前馈神经网络、动态递归神经网络、时延神经网络、非线性动态自回归神经网络、级联神经网络... 晋祠泉是太原市第二岩溶大泉,受太原市工农业生产大量开采岩溶水影响,该泉已于1994年4月断流。为了探索人类因素影响下的泉水水位变化趋势,采用前馈神经网络、动态递归神经网络、时延神经网络、非线性动态自回归神经网络、级联神经网络5种人工神经网络,结合14种训练算法构建晋祠泉水位预测模型,基于2013—2017年实测泉水位数据分析各种人工神经网络预测模型精度,结果表明:动态递归神经网络可用来对晋祠泉水位进行准确预测,traincgb、trainrp、traincgf、traincgp等算法效果比较理想。同时应用LSTM深度学习模型预报未来10 a的降水量,进而计算出降水入渗补给量等,并结合动态递归神经网络预测晋祠泉域未来水位变化,结果测定2019年晋祠泉水位可以超过复流最低水位802.59 m。 展开更多
关键词 水位 预测 人工神经网络 LSTM深度学习网络 晋祠泉域
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基于深度学习网络的物联网非法入侵识别研究 被引量：7
14
作者 张娅 《微电子学与计算机》 北大核心 2020年第6期75-78,共4页
为了获得理想的物联网非法入侵自动识别结果,提出基于深度学习网络的物联网非法入侵自动识别方法.首先采用物联网非法入侵的数据,并从中提取数据的异常入侵行为特征,然后将特征作为深度学习网络的输入,物联网非法入侵类型为作为输出,通... 为了获得理想的物联网非法入侵自动识别结果,提出基于深度学习网络的物联网非法入侵自动识别方法.首先采用物联网非法入侵的数据,并从中提取数据的异常入侵行为特征,然后将特征作为深度学习网络的输入,物联网非法入侵类型为作为输出,通过深度学习网络的训练建立物联网非法入侵识别分类器,最后与其它方法进行了物联网非法入侵识别仿真实验,结果表明,深度学习网络获得了高精度的物联网入侵行为识别结果,能够有效保证物联网安全,具有一定的实际应用价值. 展开更多
关键词 深度学习网络 物联网案例 非法入侵 行为识别 特征向量
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人脸识别技术在人像鉴定中的应用研究 被引量：7
15
作者 曾锦华 施少培 +1 位作者 卞新伟 邱秀莲 《中国司法鉴定》 2019年第2期89-93,共5页
现有司法鉴定中人像鉴定的检验分析理论和技术更多地依赖于领域专家经验判断的定性分析方法,检验过程易受鉴定人经验背景影响,检验结果欠缺量化检验数据支撑。人像自动化识别技术的理论和应用研究已取得长足进展,且具有自动化的量化分... 现有司法鉴定中人像鉴定的检验分析理论和技术更多地依赖于领域专家经验判断的定性分析方法,检验过程易受鉴定人经验背景影响,检验结果欠缺量化检验数据支撑。人像自动化识别技术的理论和应用研究已取得长足进展,且具有自动化的量化分析特性,但受限于司法鉴定领域的场景复杂性和领域特殊需求,人像自动化识别技术在人像司法鉴定中的应用仍有待于进一步探索研究。通过分析人像专家鉴定技术和自动化识别技术的优缺点,研究人脸识别技术在人像司法鉴定中的应用模式;结合人像同一性鉴定领域专家经验知识,并充分发挥自动化识别技术的量化分析优势,提出构建基于人像形态特征定性分析和基于自动化识别量化分析的人像同一性鉴定理论研究体系,以期实现定性分析和定量分析兼顾、专家经验判断和自动化识别技术并存的人像同一性鉴定理论体系和技术方法。 展开更多
关键词 人脸识别 人像鉴定 量化分析 定性分析 深度学习网络
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电缆终端红外图像过热区域提取方法 被引量：7
16
作者 夏湛然 杨斌 +3 位作者 郭浩然 徐小冰 周文俊 周承科 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2022年第2期12-21,共10页
红外图像中异常发热区域的准确提取是实现电气设备热状态智能诊断的重要前提。针对电缆终端,本文提出一种红外图像过热区域提取方法。首先,利用基于最大后验概率估计的自适应小波阈值去噪方法滤除噪声,改善图像质量;然后,通过深度学习... 红外图像中异常发热区域的准确提取是实现电气设备热状态智能诊断的重要前提。针对电缆终端,本文提出一种红外图像过热区域提取方法。首先,利用基于最大后验概率估计的自适应小波阈值去噪方法滤除噪声,改善图像质量;然后,通过深度学习网络在图像中识别并定位出电缆终端,滤除干扰信息;最后,利用均值漂移算法实现像素点聚类,基于聚类结果提取出异常发热区域。以巡检拍摄的电缆终端红外图像作为测试样本,结果表明,该方法适用于不同拍摄背景以及不同拍摄角度的红外图像,在识别并定位出电缆终端后,能够准确提取其过热区域,且相较于现有的一些方法,所提方法的效率和准确率均更高。 展开更多
关键词 电缆终端 红外图像 深度学习网络 均值漂移算法 过热区域
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基于深度学习网络的地震地质灾害识别研究——以四川九寨沟7.0级地震为例 被引量：6
17
作者 肖本夫 吴今生 +3 位作者 毛利 顾铁 梁远玲 代友林 《震灾防御技术》 CSCD 北大核心 2021年第4期617-624,共8页
遥感影像识别方法是破坏性地震震后地质灾害快速、准确获取的重要方法之一,传统的遥感影像识别方法主要以人工目视识别方法和半自动识别方法为主,需投入大量的人力和时间。针对破坏性地震震后地质灾害解译时间长、投入人力多等问题,以2... 遥感影像识别方法是破坏性地震震后地质灾害快速、准确获取的重要方法之一,传统的遥感影像识别方法主要以人工目视识别方法和半自动识别方法为主,需投入大量的人力和时间。针对破坏性地震震后地质灾害解译时间长、投入人力多等问题,以2017年8月8日四川九寨沟7.0级地震震后高分辨率无人机遥感影像为研究样本,提出基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法。首先结合震后遥感影像解译资料和现场调查资料,提取九寨沟地震地质灾害无人机遥感影像特征,并构建研究区地震地质灾害解译指标和分类数据集;然后采用DeepLabv3+网络结构及softmax损失函数,建立基于深度学习网络的地震地质灾害遥感影像图像语义分割模型方法;最后采用半监督学习方法进行结果验证。研究结果表明,基于深度学习网络的地震地质灾害识别方法可有效识别九寨沟地震地质灾害分布信息,整体分类识别准确率为94.22%,F_(1)分数值为0.77,结果具有较好的一致性和准确性,可提升地震现场灾情获取和重点地震隐患识别等工作效率及服务能力。 展开更多
关键词 深度学习网络 地质灾害 DeepLabv3+ 图像语义分割 九寨沟7.0级地震
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SwinEA:融合边缘感知的医学图像分割网络 被引量：2
18
作者 叶晋豫 李娇 +2 位作者 邓红霞 张瑞欣 李海芳 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1149-1156,共8页
基于卷积神经网络的方法在医学图像分割任务中取得了显著成果,但该方法固有的归纳偏置使其不能很好地学习全局和长距离的语义信息交互,而Transformer的优势是关注全局信息,两者可以优势互补。因此提出一种针对分割边缘利用Swin Transfor... 基于卷积神经网络的方法在医学图像分割任务中取得了显著成果,但该方法固有的归纳偏置使其不能很好地学习全局和长距离的语义信息交互,而Transformer的优势是关注全局信息,两者可以优势互补。因此提出一种针对分割边缘利用Swin Transformer融合边缘感知的医学图像分割网络。设计基于上下文金字塔的边缘感知模块,用于融合全局的多尺度的上下文信息,针对边缘和角落等局部特征,利用浅层深度主干的特征产生丰富的边缘特征,因此提出的边缘感知模块可以尽可能多地产生边缘特征。在腹部多器官分割任务和心脏分割数据集的实验结果表明,该方法在各项指标中都有所提高。 展开更多
关键词 医学图像分割 移动窗口变形器 多头自注意力 边缘感知模块 上下文金字塔 多尺度特征 深度学习网络
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视频中多特征融合人体姿态跟踪 被引量：6
19
作者 马淼 李贻斌 +2 位作者 武宪青 高金凤 潘海鹏 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第7期1459-1472,共14页
目的目前已有的人体姿态跟踪算法的跟踪精度仍有待提高,特别是对灵活运动的手臂部位的跟踪。为提高人体姿态的跟踪精度,本文首次提出一种将视觉时空信息与深度学习网络相结合的人体姿态跟踪方法。方法在人体姿态跟踪过程中,利用视频时... 目的目前已有的人体姿态跟踪算法的跟踪精度仍有待提高,特别是对灵活运动的手臂部位的跟踪。为提高人体姿态的跟踪精度,本文首次提出一种将视觉时空信息与深度学习网络相结合的人体姿态跟踪方法。方法在人体姿态跟踪过程中,利用视频时间信息计算出人体目标区域的运动信息,使用运动信息对人体部位姿态模型在帧间传递;考虑到基于图像空间特征的方法对形态较为固定的人体部位如躯干和头部能够较好地检测,而对手臂的检测效果较差,构造并训练一种轻量级的深度学习网络,用于生成人体手臂部位的附加候选样本;利用深度学习网络生成手臂特征一致性概率图,与视频空间信息结合计算得到最优部位姿态,并将各部位重组为完整人体姿态跟踪结果。结果使用两个具有挑战性的人体姿态跟踪数据集Video Pose2.0和You Tube Pose对本文算法进行验证,得到的手臂关节点平均跟踪精度分别为81.4%和84.5%,与现有方法相比有明显提高;此外,通过在VideoPose2.0数据集上的实验,验证了本文提出的对下臂附加采样的算法和手臂特征一致性计算的算法能够有效提高人体姿态关节点的跟踪精度。结论提出的结合时空信息与深度学习网络的人体姿态跟踪方法能够有效提高人体姿态跟踪的精度,特别是对灵活运动的人体姿态下臂关节点的跟踪精度有显著提高。 展开更多
关键词 人体姿态跟踪 视觉目标跟踪 人机交互 深度学习网络 关节点概率图
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基于特征学习的无线传感网络入侵行为检测方法 被引量：2
20
作者 程卓 《现代传输》 2024年第1期76-79,共4页
传统的机器学习算法在无线传感网络入侵行为检测中应用效果不理想,Recall(召全率)和F1-score(召全率与精准率的调和平均数)较低,针对现行方法存在的不足和缺陷,提出基于特征学习的无线传感网络入侵行为检测方法。利用时间戳马尔可夫模... 传统的机器学习算法在无线传感网络入侵行为检测中应用效果不理想,Recall(召全率)和F1-score(召全率与精准率的调和平均数)较低,针对现行方法存在的不足和缺陷,提出基于特征学习的无线传感网络入侵行为检测方法。利用时间戳马尔可夫模型对无线传感网络进行分段,实现对网络入侵数据局部特征编码,利用深度学习网络,学习网络入侵行为特征,对网络数据标签进行数值化和归一化处理,根据入侵特征对网络行为进行分类,识别检测入侵行为,以此实现基于特征学习的无线传感网络入侵行为检测。经实验证明,设计方法Recal在95%以上,F1-score在90%以上,检测精度较高,在无线传感网络入侵行为检测方面具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 特征学习 无线传感网络 入侵行为 检测 时间戳马尔可夫模型 深度学习网络
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