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基于Improved DR-Net算法的糖尿病视网膜病变识别与分级
被引量：
11
1
作者
郑雯
沈琪浩
任佳
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第22期64-75,共12页
针对糖尿病性视网膜图像数据集的不均衡、组织形态的特征提取不充分、分级准确率不高等问题,本文提出一种基于DR-Net模型的改进识别算法,即Improved DR-Net。选用Kaggle失明检测竞赛数据集APTOS 2019 Dataset,采用多种数据增强策略扩充...
针对糖尿病性视网膜图像数据集的不均衡、组织形态的特征提取不充分、分级准确率不高等问题,本文提出一种基于DR-Net模型的改进识别算法,即Improved DR-Net。选用Kaggle失明检测竞赛数据集APTOS 2019 Dataset,采用多种数据增强策略扩充数据集,并引入Eye-PACS数据集进行无偏修正,同时采用高斯滤波等形态学方法增强眼底图像特征;对ResNext50聚合残差结构进行预训练,通过迁移学习对基线模型进行参数及结构微调;引入空洞卷积代替普通卷积,融合注意力机制进一步优化模型性能。测试结果表明,本文所提的Improved DR-Net模型大大提高了糖尿病视网膜病变分级的准确率:阳性预测值97.9%,阴性预测值98.03%,准确率达到98.04%,远高于同类算法。结合深度学习技术辅助视网膜病变的筛查,对于视网膜病变的早期自动筛查具有一定的指导意义。
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关键词
图像处理
糖尿病视网膜
深度学习
形态学处理
聚合
残差
网络
迁移学习
注意力机制
原文传递
联合残差域自适应的变工况轴承故障诊断方法
2
作者
骆世龙
段礼祥
张俊玲
《石油机械》
北大核心
2024年第4期18-26,共9页
滚动轴承由于实际工况变化造成故障数据特征分布不同,出现跨领域问题,传统以数据独立同分布为前提的故障诊断方法难以解决该问题。为此,设计并搭建了聚合残差网络,以残差连接和分组卷积式的独特网络结构实现故障敏感特征深度挖掘。提出...
滚动轴承由于实际工况变化造成故障数据特征分布不同,出现跨领域问题,传统以数据独立同分布为前提的故障诊断方法难以解决该问题。为此,设计并搭建了聚合残差网络,以残差连接和分组卷积式的独特网络结构实现故障敏感特征深度挖掘。提出一种联合残差域自适应的故障诊断方法,该方法通过最优广义S变换构建聚合残差网络提取图像的可迁移特征,最后以联合最大均值差异自适应地减小数据间的联合分布差异,实现变工况轴承的故障诊断。对3种工况下的滚动轴承进行了6组迁移试验,试验结果表明:联合残差域自适应方法故障诊断准确率达到了98.29%,相比于联合分布自适应法JDA和联合分布自适应+卷积神经网络法JDA+CNN,分别提升了21.0和5.1个百分点。研究结果可为变工况滚动轴承的故障诊断提供技术参考。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
聚合
残差
网络
联合
残差
域自适应
故障诊断准确率
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职称材料
基于时空融合深度学习的工业互联网异常流量检测方法
被引量：
8
3
作者
胡向东
张婷
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022年第6期1056-1064,共9页
基于流量异常发现网络中的攻击行为具有普适性优势,而传统的异常流量检测方法难以适应大量复杂的工业互联网流量特征提取,针对此问题提出一种基于时空融合深度学习的工业互联网异常流量检测方法。对类别不平衡的流量数据进行预处理操作...
基于流量异常发现网络中的攻击行为具有普适性优势,而传统的异常流量检测方法难以适应大量复杂的工业互联网流量特征提取,针对此问题提出一种基于时空融合深度学习的工业互联网异常流量检测方法。对类别不平衡的流量数据进行预处理操作,以形成样本分布较为均衡的流量数据集;使用融合聚合残差变换网络和门控循环单元的深度学习模型从空间和时间维度上提取流量数据特征,实现时空融合的流量数据特征的综合提取;通过Softmax分类器对流量数据进行分类。实验测试结果表明,所提方法具有较高的准确率和F1值,分别可达到94.7%和95.47%。与传统的异常流量检测方法相比,所提方法提高了对工业互联网异常流量数据的检测指标,且模型的运行时间相对较短。
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关键词
工业互联网
异常流量检测
时空融合
聚合
残差
变换
网络
门控循环单元
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职称材料
SAR影像船舶目标检测技术研究
被引量：
2
4
作者
胡庆
李润生
+2 位作者
许岩
牛朝阳
刘伟
《测绘科学技术学报》
北大核心
2020年第5期479-487,共9页
针对SAR影像特征单一、小船舶目标检测召回率低和近岸目标虚警率高等问题,提出基于跨阶段局部聚合残差变换网络CSPResNeXt(Cross Stage Partial ResNeXt)的SAR影像船舶检测算法。该算法首先在浅层特征提取网络中加入了感受野模块RFB(Rec...
针对SAR影像特征单一、小船舶目标检测召回率低和近岸目标虚警率高等问题,提出基于跨阶段局部聚合残差变换网络CSPResNeXt(Cross Stage Partial ResNeXt)的SAR影像船舶检测算法。该算法首先在浅层特征提取网络中加入了感受野模块RFB(Receptive Field Block)来模仿人类视觉感知,用以增强目标特征的可辨识性和网络对小尺寸船舶的适应性;其次采用多特征层双向加权融合和多尺度检测方法,对特征进行重组优化,提升目标检测能力;最后提出了相适应的损失函数的计算方法,并通过数据增强提升网络的鲁棒性。在HRSID和SSDD数据集上的实验结果表明,改进算法对密集小目标的检测效果得到了提升,有效降低了近岸强散射目标的误检率,检测速度和精度更加优越。
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关键词
目标检测
SAR影像
感受野
双向加权融合
跨阶段局部
聚合
残差
变换
网络
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职称材料
题名
基于Improved DR-Net算法的糖尿病视网膜病变识别与分级
被引量：
11
1
作者
郑雯
沈琪浩
任佳
机构
浙江理工大学机械与自动控制学院
出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第22期64-75,共12页
基金
浙江省公益技术研究项目(LGG20F030007)
国家自然科学基金(51876194)。
文摘
针对糖尿病性视网膜图像数据集的不均衡、组织形态的特征提取不充分、分级准确率不高等问题,本文提出一种基于DR-Net模型的改进识别算法,即Improved DR-Net。选用Kaggle失明检测竞赛数据集APTOS 2019 Dataset,采用多种数据增强策略扩充数据集,并引入Eye-PACS数据集进行无偏修正,同时采用高斯滤波等形态学方法增强眼底图像特征;对ResNext50聚合残差结构进行预训练,通过迁移学习对基线模型进行参数及结构微调;引入空洞卷积代替普通卷积,融合注意力机制进一步优化模型性能。测试结果表明,本文所提的Improved DR-Net模型大大提高了糖尿病视网膜病变分级的准确率:阳性预测值97.9%,阴性预测值98.03%,准确率达到98.04%,远高于同类算法。结合深度学习技术辅助视网膜病变的筛查,对于视网膜病变的早期自动筛查具有一定的指导意义。
关键词
图像处理
糖尿病视网膜
深度学习
形态学处理
聚合
残差
网络
迁移学习
注意力机制
Keywords
image processing
diabetic retina
deep learning
morphological processing
aggregated residual network
transfer learning
attention mechanism
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
联合残差域自适应的变工况轴承故障诊断方法
2
作者
骆世龙
段礼祥
张俊玲
机构
中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院
应急管理部油气生产安全与应急技术重点实验室
中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
出处
《石油机械》
北大核心
2024年第4期18-26,共9页
基金
中国石油天然气集团有限公司战略合作科技专项“海外长输油气管道灾害监测预警及动力设施诊断技术研究”(ZLZX2020-05-02)。
文摘
滚动轴承由于实际工况变化造成故障数据特征分布不同,出现跨领域问题,传统以数据独立同分布为前提的故障诊断方法难以解决该问题。为此,设计并搭建了聚合残差网络,以残差连接和分组卷积式的独特网络结构实现故障敏感特征深度挖掘。提出一种联合残差域自适应的故障诊断方法,该方法通过最优广义S变换构建聚合残差网络提取图像的可迁移特征,最后以联合最大均值差异自适应地减小数据间的联合分布差异,实现变工况轴承的故障诊断。对3种工况下的滚动轴承进行了6组迁移试验,试验结果表明:联合残差域自适应方法故障诊断准确率达到了98.29%,相比于联合分布自适应法JDA和联合分布自适应+卷积神经网络法JDA+CNN,分别提升了21.0和5.1个百分点。研究结果可为变工况滚动轴承的故障诊断提供技术参考。
关键词
滚动轴承
故障诊断
聚合
残差
网络
联合
残差
域自适应
故障诊断准确率
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
ResNeXt
joint ResNeXt domain adaptation
fault diagnosis accuracy
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于时空融合深度学习的工业互联网异常流量检测方法
被引量：
8
3
作者
胡向东
张婷
机构
重庆邮电大学自动化学院/工业互联网学院
出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022年第6期1056-1064,共9页
基金
教育部-中国移动研究基金(MCM20150202)。
文摘
基于流量异常发现网络中的攻击行为具有普适性优势,而传统的异常流量检测方法难以适应大量复杂的工业互联网流量特征提取,针对此问题提出一种基于时空融合深度学习的工业互联网异常流量检测方法。对类别不平衡的流量数据进行预处理操作,以形成样本分布较为均衡的流量数据集;使用融合聚合残差变换网络和门控循环单元的深度学习模型从空间和时间维度上提取流量数据特征,实现时空融合的流量数据特征的综合提取;通过Softmax分类器对流量数据进行分类。实验测试结果表明,所提方法具有较高的准确率和F1值,分别可达到94.7%和95.47%。与传统的异常流量检测方法相比,所提方法提高了对工业互联网异常流量数据的检测指标,且模型的运行时间相对较短。
关键词
工业互联网
异常流量检测
时空融合
聚合
残差
变换
网络
门控循环单元
Keywords
industrial internet
abnormal traffic detection
time-space fusion
aggregated residual transform network
gated recurrent unit
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
SAR影像船舶目标检测技术研究
被引量：
2
4
作者
胡庆
李润生
许岩
牛朝阳
刘伟
机构
信息工程大学
出处
《测绘科学技术学报》
北大核心
2020年第5期479-487,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41901378)。
文摘
针对SAR影像特征单一、小船舶目标检测召回率低和近岸目标虚警率高等问题,提出基于跨阶段局部聚合残差变换网络CSPResNeXt(Cross Stage Partial ResNeXt)的SAR影像船舶检测算法。该算法首先在浅层特征提取网络中加入了感受野模块RFB(Receptive Field Block)来模仿人类视觉感知,用以增强目标特征的可辨识性和网络对小尺寸船舶的适应性;其次采用多特征层双向加权融合和多尺度检测方法,对特征进行重组优化,提升目标检测能力;最后提出了相适应的损失函数的计算方法,并通过数据增强提升网络的鲁棒性。在HRSID和SSDD数据集上的实验结果表明,改进算法对密集小目标的检测效果得到了提升,有效降低了近岸强散射目标的误检率,检测速度和精度更加优越。
关键词
目标检测
SAR影像
感受野
双向加权融合
跨阶段局部
聚合
残差
变换
网络
Keywords
target detection
SAR images
receptive field
bi-directional weighted fusion
CSPResNeXt
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Improved DR-Net算法的糖尿病视网膜病变识别与分级
郑雯
沈琪浩
任佳
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
11
原文传递
2
联合残差域自适应的变工况轴承故障诊断方法
骆世龙
段礼祥
张俊玲
《石油机械》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
3
基于时空融合深度学习的工业互联网异常流量检测方法
胡向东
张婷
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2022
8
下载PDF
职称材料
4
SAR影像船舶目标检测技术研究
胡庆
李润生
许岩
牛朝阳
刘伟
《测绘科学技术学报》
北大核心
2020
2
下载PDF
职称材料
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