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基于深度学习的活性污泥丝状菌指数识别模型
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作者 赵立杰 陈茜 +1 位作者 王国刚 黄明忠 《化工自动化及仪表》 CAS 2023年第6期800-806,共7页
传统丝状菌数量的计量和长度的测量依赖人工显微镜下目视方式,非常耗时且困难,为此提出一种基于活性污泥相差显微图像快速量化活性污泥丝状菌与菌胶团细菌比例等级方法,实现丝状菌指数的自动识别。该方法在ResNet18模型框架内添加空间... 传统丝状菌数量的计量和长度的测量依赖人工显微镜下目视方式,非常耗时且困难,为此提出一种基于活性污泥相差显微图像快速量化活性污泥丝状菌与菌胶团细菌比例等级方法,实现丝状菌指数的自动识别。该方法在ResNet18模型框架内添加空间注意力机制增强丝状菌特征提取能力,采用多分类Focal Loss损失函数缓解丝状菌与菌胶团细菌样本类别失衡问题。实际污水处理厂活性污泥相差显微图像数据的仿真实验结果,验证了所提丝状菌指数识别模型的有效性。 展开更多
关键词 活性污泥 丝状菌指数 ResNet FOCAL LOSS 空间注意力机制 不均衡数据
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