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基于小波包分解与权重包络谱的滚动轴承故障特征增强 被引量：11
1
作者 陈慧 胡俊锋 熊国良 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2017年第3期78-81,共4页
针对小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)在对低信噪比信号处理时带内噪声较大,无法准确提取故障信息的问题,提出一种基于小波包分解与权重包络谱的滚动轴承故障特征增强方法。首先对原始信号进行三层小波包分解,并选其最优... 针对小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)在对低信噪比信号处理时带内噪声较大,无法准确提取故障信息的问题,提出一种基于小波包分解与权重包络谱的滚动轴承故障特征增强方法。首先对原始信号进行三层小波包分解,并选其最优系数以初步减少噪声干扰,使故障特征信息得到一次增强;而后基于非局部均值算法(Non-Local Means,NLM)对最优系数加权运算得到权重包络曲线,使故障冲击在权重角度得到二次增强;最后对权重包络曲线包络谱分析诊断出故障类型。仿真信号及实验室信号验证了本文方法的有效性及实用性。 展开更多
关键词 小波包分解 非局部均值算法 加权运算 特征增强
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基于局部-全局语义特征增强的遥感影像变化检测网络模型 被引量：4
2
作者 高建文 管海燕 +4 位作者 彭代锋 许正森 康健 季雅婷 翟若雪 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期625-637,共13页
尽管卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)已广泛应用于遥感影像变化检测任务,但CNN感受野有限,难以有效提取全局语义信息。针对上述问题,本文提出一种用于变化检测任务的端到端局部-全局特征增强的编-解码网络模型(Local-Gl... 尽管卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)已广泛应用于遥感影像变化检测任务,但CNN感受野有限,难以有效提取全局语义信息。针对上述问题,本文提出一种用于变化检测任务的端到端局部-全局特征增强的编-解码网络模型(Local-Global Feature Enhancement Network,LGE-Net)。在编码部分,LGE-Net利用CNN_ResNet34骨干网络分别获得双时相遥感影像局部语义特征,级联后输入Locally Enhanced Transformer(LE-Transformer)结构捕获远距离语义依赖,提取深层全局语义特征。在解码部分,嵌入语义增强模块(Context Enhancement Module,CEM)连接解码特征与多尺度局部特征,实现变化对象的准确定位与分割。此外,针对LE-Transformer各分块内部以及相邻分块序列间缺乏局部信息交互问题,设计了局部特征增强前馈网络(Locally Enhanced Feed Forward Network,LEFFN)。在LEVIR-CD和CDD变化检测数据集上的综合对比试验表明,本文提出LGE-Net模型取得的F1-score分别达到91.06%和94.78%,显著优于其他对比模型,可更加精准识别变化区域,进一步减少误检以及漏检率,且具有良好的泛化能力。 展开更多
关键词 深度学习 变化检测 语义分割 注意力机制 TRANSFORMER 局部特征增强
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基于关键特征增强机制的3D人脸识别
3
作者 王奇 钱伟中 +1 位作者 雷航 王旭鹏 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期252-258,共7页
3D人脸识别是计算机视觉领域的重要组成部分,Pointnet依靠深度学习解决了点云的无序性,实现了3D点云的全局特征提取,但由于点云数据缺乏细节纹理,仅靠全局特征很难实现复杂情况下的人脸识别。针对以上问题,基于Pointnet提出了一种局部... 3D人脸识别是计算机视觉领域的重要组成部分,Pointnet依靠深度学习解决了点云的无序性,实现了3D点云的全局特征提取,但由于点云数据缺乏细节纹理,仅靠全局特征很难实现复杂情况下的人脸识别。针对以上问题,基于Pointnet提出了一种局部特征描述子,用于描述点云局部空间的几何特征,并引入关键特征增强机制,通过特征概率分布增强人脸关键信息,该机制能减少不必要特征对任务的干扰,有效提升模型的准确率。在公共数据集CASIA-3D、Lock3DFace、Bosphorus上进行实验测试,结果表明该方法能很好地应对表情变化、部分遮挡以及头部姿态的干扰,在弱光环境下其准确率高于RP-Net 1.1%,并具有良好的实时性。 展开更多
关键词 3D人脸识别 深度学习 局部特征描述子 特征增强 点云数据
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基于深度学习的特征增强式安全事故文本实体识别模型研究
4
作者 成全 张双宝 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期58-66,共9页
为了研究安全事故案例报告中上下文语义指代和复杂领域内容对机器自动识别与抽取信息的性能影响,通过考虑局部特征增强构建了BERT+Multi-CNN+BiGRU+CRF(BMulCBC)模型。BERT负责将非结构化文本转化输入,Multi-CNN和BiGRU负责向量局部特... 为了研究安全事故案例报告中上下文语义指代和复杂领域内容对机器自动识别与抽取信息的性能影响,通过考虑局部特征增强构建了BERT+Multi-CNN+BiGRU+CRF(BMulCBC)模型。BERT负责将非结构化文本转化输入,Multi-CNN和BiGRU负责向量局部特征与序列特征编码,CRF则负责完成准确的实体标签解码。研究结果表明:模型实体识别的精确率、召回率和F 1值分别为65.94%,74.02%,69.75%,在精确率和F 1值上皆优于同类对比模型。研究结果可为安全事故事理图谱推理提供理论支持。 展开更多
关键词 安全事故 案例报告 命名实体识别 深度学习 局部特征增强
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基于多特征融合卷积神经网络的显著性检测 被引量：5
5
作者 赵应丁 岳星宇 +2 位作者 杨文姬 张吉昊 杨红云 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期729-737,共9页
随着深度学习技术的发展以及卷积神经网络在众多计算机视觉任务中的突出表现,基于卷积神经网络的深度显著性检测方法成为显著性检测领域的主流方法。但是,卷积神经网络受卷积核尺寸的限制,在网络底层只能在较小范围内提取特征,不能很好... 随着深度学习技术的发展以及卷积神经网络在众多计算机视觉任务中的突出表现,基于卷积神经网络的深度显著性检测方法成为显著性检测领域的主流方法。但是,卷积神经网络受卷积核尺寸的限制,在网络底层只能在较小范围内提取特征,不能很好地检测区域内不显著但全局显著的对象;其次,卷积神经网络通过堆叠卷积层的方式可获得图像的全局信息,但在信息由浅向深传递时,会导致信息遗失,同时堆叠太深也会导致网络难以优化。基于此,提出一种基于多特征融合卷积神经网络的显著性检测方法。使用多个局部特征增强模块和全局上下文建模模块对卷积神经网络进行增强,利用局部特征增强模块增大特征提取范围的同时,采用全局上下文建模获得特征图的全局信息,有效地抑制了区域内显著而全局不显著的物体对显著性检测的干扰;能够同时提取多尺度局部特征和全局特征进行显著性检测,有效地提升了检测结果的准确性。最后,通过实验对所提方法的有效性进行验证并和其它11种显著性检测方法进行对比,结果表明所提方法能提升显著性检测结果的准确性且优于参与比较的11种方法。 展开更多
关键词 显著性检测 多尺度 卷积神经网络 局部特征增强 全局上下文建模
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基于改进LMD的齿轮故障特征增强方法 被引量：5
6
作者 李慧梅 杨英杰 封会娟 《机床与液压》 北大核心 2019年第19期196-199,共4页
针对齿轮发生故障时信号的调制特点,采用相关分析对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)解调方法进行改进,并提出了基于改进LMD的故障特征增强方法。将该方法应用于实际齿轮断齿故障特征的提取,结果表明:该方法能有效地增强齿... 针对齿轮发生故障时信号的调制特点,采用相关分析对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)解调方法进行改进,并提出了基于改进LMD的故障特征增强方法。将该方法应用于实际齿轮断齿故障特征的提取,结果表明:该方法能有效地增强齿轮故障特征,其增强效果优于传统的Hilbert包络解调分析方法。 展开更多
关键词 局部均值分解 解调 故障特征增强 齿轮
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人脸局部特征增强的亲属关系验证方法 被引量：1
7
作者 郑亮 陈亚 +1 位作者 陈小潘 郑逢斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第23期226-233,共8页
亲属关系验证是人脸识别的一个重要分支,可以用于寻找失散亲人、搜寻走失儿童、构建家庭图谱、社交媒体分析等重要场景。父母和孩子的人脸图像之间往往存在较大的差异,如何从人脸中提取到有鉴别力的特征是提高亲属关系验证准确率的关键... 亲属关系验证是人脸识别的一个重要分支,可以用于寻找失散亲人、搜寻走失儿童、构建家庭图谱、社交媒体分析等重要场景。父母和孩子的人脸图像之间往往存在较大的差异,如何从人脸中提取到有鉴别力的特征是提高亲属关系验证准确率的关键。因此,提出了一种基于深度学习和人脸局部特征增强的亲属关系验证方法,构建了人脸局部特征增强验证网络(Local Facial Feature Enhancement Verification Net,LFFEV Net),获取用于亲属关系验证的具有强鉴别力的人脸特征表示。LFFEV Net由局部特征注意力网络和残差验证网络两部分组成。局部特征注意力网络提取人脸局部关键特征,将获取的局部关键特征和对应的原始图像一同输入到残差验证网络中获取更具鉴别力的人脸特征,将特征经过融合并结合Family ID信息进行亲属关系验证。算法在公开的亲属关系数据集KinFaceW-Ⅰ和KinFaceW-Ⅱ上进行测试,实验结果表明,所设计的方法在亲属关系验证任务中有较高的识别率。 展开更多
关键词 深度学习 亲属关系验证 局部特征增强 注意力网络
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基于MED-权重包络谱的轮对轴承故障特征增强 被引量：1
8
作者 倪昀 胡俊锋 张龙 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第6期194-199,共6页
NLM权重包络谱方法的诊断效果取决于信号中故障冲击点和噪声点之间的相异性,其在处理低信噪比信号时效果并不理想。针对该问题,提出将最小熵解卷积方法引入到权重包络谱方法的预处理中。首先对信号进行最小熵解卷积(Minimum-entropy dec... NLM权重包络谱方法的诊断效果取决于信号中故障冲击点和噪声点之间的相异性,其在处理低信噪比信号时效果并不理想。针对该问题,提出将最小熵解卷积方法引入到权重包络谱方法的预处理中。首先对信号进行最小熵解卷积(Minimum-entropy deconvolution,MED)处理以初步消除信号中的传递噪声干扰,增大信号中故障冲击点和噪声点的相异性;而后对滤波后的信号进行加权运算,获得权重包络曲线,从权重的角度分离故障点与噪声点,使故障冲击特征得到二次增强;最后通过分析权重包络曲线包络谱得到诊断结果。应用仿真、实验数据和工程数据分析验证了该方法的有效性。分析结果表明,所提方法能够改善NLM权重包络谱方法的应用效果,在消除背景噪声、挖掘故障信息、保证故障诊断准确性方面有较大优势。 展开更多
关键词 故障诊断 最小熵解卷积 非局部均值算法 权重包络谱 特征增强
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面向超分辨率重建的层次间局部特征增强网络
9
作者 王晓峰 黄煜婷 +2 位作者 张文尉 张轩 陈东方 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2407-2414,共8页
基于卷积神经网络的超分辨率重建模型以单项传播为主,层次越靠后感知信息的能力越微弱,导致层次间局部特征部分丢失,难以实质提升网络的特征表达能力。针对此问题,提出层次间局部特征增强网络。该方法由级联残差模块、层次间特征增强块... 基于卷积神经网络的超分辨率重建模型以单项传播为主,层次越靠后感知信息的能力越微弱,导致层次间局部特征部分丢失,难以实质提升网络的特征表达能力。针对此问题,提出层次间局部特征增强网络。该方法由级联残差模块、层次间特征增强块和特征感知注意力机制组成。级联残差模块通过有效残差连接增加对残差分支信息的利用;层次间特征增强块提取不同深度特征的依赖关系,自适应调整中间层特征权值增强捕获关键信息的能力;特征感知注意力机制采用方向感知和位置判断的方式准确定位和识别感兴趣对象。多项标准数据集的实验结果表明,该方法能改善超分辨率的视觉重建效果,整体性能优于现有方法。 展开更多
关键词 卷积神经网络 超分辨率 局部特征增强 级联残差模块 注意力机制 方向感知 位置判断
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基于卷积神经网络的虚拟机多类型负载联合预测方法
10
作者 余显 李振宇 +1 位作者 张广兴 谢高岗 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第9期884-892,共9页
虚拟机(VM)负载预测对提高云数据中心的资源利用率及用户服务质量起着至关重要的作用。然而现有的预测方法通常只考虑单一负载类型,在真实的云环境中,要么难以保障预测精度,要么因为需要同时建立多个预测模型而产生庞大的训练和预测时... 虚拟机(VM)负载预测对提高云数据中心的资源利用率及用户服务质量起着至关重要的作用。然而现有的预测方法通常只考虑单一负载类型,在真实的云环境中,要么难以保障预测精度,要么因为需要同时建立多个预测模型而产生庞大的训练和预测时间开销。针对现有预测方法无法有效兼顾多种类型负载场景下预测精度和时间开销的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的多类型负载联合预测方法(TSF),能自动化构建并提取关键训练样本,并充分挖掘其中潜在的时序特征和空间特征,从而在考虑多种虚拟机负载情况下,能有效降低训练和预测时间成本,同时提高预测精度。 展开更多
关键词 云数据中心 虚拟机(VM) 多类型负载联合预测(TSF) 卷积神经网络(CNN) 局部特征增强
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