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基于改进DRSN-CW的气体泄漏检测技术
1
作者 李德望 周瑶 《中国高新科技》 2024年第22期140-142,共3页
为了解决环保气体泄漏检测问题,文章提出了一种基于通道阈值深度残差网络(DRSN-CW)的改进方法,以提高GPLA-12数据集的检测精度。在该方法中,所有卷积层都设计了更大且不等的卷积核大小,以便在提取故障特征的过程中扩展感受野。此外,考... 为了解决环保气体泄漏检测问题,文章提出了一种基于通道阈值深度残差网络(DRSN-CW)的改进方法,以提高GPLA-12数据集的检测精度。在该方法中,所有卷积层都设计了更大且不等的卷积核大小,以便在提取故障特征的过程中扩展感受野。此外,考虑到环保气体泄漏数据集通常含有大量的环境噪声,DRSN-CW的软阈值模块与设计的核大小相结合,降低了噪声对环保气体泄漏检测精度的影响。实验结果表明,基于改进DRSN-CW气体的泄漏检测技术优于目前常用的技术。 展开更多
关键词 安全 泄漏检测 基于信道的深度残余收缩网络
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基于改进深度学习的航拍滑坡检测方法
2
作者 杨靛青 毛艳萍 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期268-274,共7页
为及时发现滑坡险情展开应急救援,提出一种结合逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(DRSN-CW)方法的更快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)模型的航拍图像滑坡检测算法。利用图像增强的伽马变换、高斯滤波方法提高图片的质量;使用群组归一... 为及时发现滑坡险情展开应急救援,提出一种结合逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(DRSN-CW)方法的更快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)模型的航拍图像滑坡检测算法。利用图像增强的伽马变换、高斯滤波方法提高图片的质量;使用群组归一化方法消除batchsize大小对模型的影响;为减少噪声以及无关特征区域的干扰,采用DRSN-CW网络对滑坡检测目标进行精准定位。实验结果表明,改进后模型与先前模型相比F1值以及平均精度分别增加了10.7%、10.2%,可以有效检测滑坡险情。 展开更多
关键词 更快速区域卷积神经网络 滑坡检测 无人机航拍 伽马变换 高斯滤波 群组归一化方法 逐通道不同阈值的深度残差收缩网络
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基于DRSN-CW和LSTM的轴承故障诊断 被引量：3
3
作者 王磊 孙志成 +2 位作者 王磊 陈端兵 蒋家玮 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期921-927,共7页
利用深度残差网络中逐通道不同阈值的残差收缩模块(DRSN-CW)的降噪能力和特征提取能力,结合长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制,设计了一个端到端的基于振动信号的轴承故障诊断模型DRSNCW-LSTM。其中,LSTM模块很好地利用了信号的时序特点... 利用深度残差网络中逐通道不同阈值的残差收缩模块(DRSN-CW)的降噪能力和特征提取能力,结合长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制,设计了一个端到端的基于振动信号的轴承故障诊断模型DRSNCW-LSTM。其中,LSTM模块很好地利用了信号的时序特点,充分提取振动信号的内部时域特征。同时,注意力机制的引入可以使得模型自动提取出重要的时域特征用于后续的故障类型识别。在凯斯西储大学(CWRU)数据集上对提出的模型进行了测试,实验表明提出的方法在无降噪处理的情况下,相比于最新的MCNN-LSTM模型能更准确地诊断轴承故障。在训练数据不足的情况下,提出的方法依旧能较好地实现轴承故障诊断,平均准确率能达到98.16%,比MCNN-LSTM平均提升了2.62%。 展开更多
关键词 注意力机制 残差收缩模块 故障诊断 长短时记忆网络 信号处理
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