基于粗糙集约简的图像插值方法

提出了一种基于粗糙集约简的支持向量机图像插值方法,目的在于提高基于学习的插值方法的插值效率,改善放大图像边缘模糊现象。首先在原始图像上利用已知的像素灰度值及邻域内像素间的相关性构造训练样本集;然后利用粗糙集约简算法约简掉其中重要度较小的特征,并用约简后的样本集训练支持向量机;再用测试样本及训练好的支持向量机估计偶行偶列的像素灰度值;最后利用测试样本及训练好的支持向量机估计剩余的未知像素灰度值。仿真表明,所提方法有效提高了插值效率,获得了较好的客观指标,得到了满意的插值图像。     

煤矸的轻量级智能分选网络

针对现有煤矸分选方法存在模型复杂、实时性差、特征易丢失等问题,构建了一种轻量化煤矸分选网络GC-ResNet18。GC-ResNet18利用幽灵卷积(ghost convolution, GC)线性生成ghost映射的特性,剔除煤和矸石相似性特征的冗余信息。借助Softpool的下采样激活映射,保留、凸显煤和矸石的特征信息并去除冗余参数,防止过拟合现象。引入GC自注意力机制,融合SENet的轻量化和NLNet长距离信息全局捕获的优势,使网络记忆、放大煤矸图像间的细微差异特征,提升煤矸图像的识别准确率。实验结果表明,GC降低了46.6%的参数量,GC自注意力机制在CIFAR10、CIFAR100上分别提升1.44%、2.32%的准确率,而Softpool池化在上述两个数据集中分别提升了0.22%、0.17%。通过对比实验,全面改进后的GC-ResNet18网络在训练效率和分类精度上优于VGG19-S-GDCNN、SBP-VGG-16等模型,在CIFAR10和CIFAR100数据集中的分类精度与同规模的网络相比均达到最优的94.07%和74.95%,并最终在自建煤矸数据集上达到了97.2%...     

绝缘子自爆缺陷的轻量化检测网络 DE-YOLO

为了实现输电线路的高精度、高速度巡检,设计了一种适用于移动终端设备的轻量化目标检测网络 DE-YOLO。 首先融 合深度可分离卷积、逐点卷积和 ECA 注意力机制提出了特征提取模块 NewC3,它负责显著降低网络参数、同时强化网络提取绝 缘子有效信息的能力。 再借助通道数成倍增长策略和通道注意力机制 SE 设计了轻量化模块 DC-SE,它用于削弱复杂背景对绝 缘子故障的干扰、互补提取绝缘子细微特征,进而增强浅层网络对目标特征信息的提取能力。 实验表明,DE-YOLO 网络在自制 绝缘子数据集上的 GFLOPs 降低 45%,运行参数降低 42%,自爆缺陷检测精度高达 93. 2%。 NewC3 和 DC-SE 能保证 DE-YOLO 的轻量化,同时满足绝缘子自爆缺陷实时检测的要求。     

BP神经网络在配料系统故障诊断中的应用

利用BP神经网络的自适应,自学习和对非线性系统超强的分析能力等特点,将其应用到橡胶配料系统中,有效的实现了配料系统的故障诊断,填补了国内在配料系统故障诊断应用上的空白,对其他行业也有一定借鉴作用.     

集成SVM的图像椒盐噪声去除方法

针对传统图像去噪方法出现纹理细节模糊的问题,提出一种利用误差多样性集成子SVM的图像椒盐噪声去除方法SVM-WCEC。首先,在训练图像上移动3×3窗口,提取每个窗口中心像素点的局部二值和加权差分特征作为输入训练子SVM,利用加权计数值对各子SVM投票,选择得票数最多的子SVM组合作为分类器模型;然后,用相同特征提取方法遍历含噪图像提取特征输入分类器模型,将像素点分为噪点和信号点;最后,在3×3滤波窗口内,用非线性的权重均值滤波估计噪点灰度值,和直接输出的信号点灰度值重构得到去噪后图像。在图像集BSD68上实验结果表明:与现有先进方法DAMF相比,SVM-WCEC的平均PSNR/SSIM值提高了1.808 0dB/0.150 4。实验数据充分说明:SVM-WCEC在去噪同时能很好地保留图像的纹理信息,获得较高的PSNR、SSIM和更好的视觉效果。     

BP神经网络在配料系统故障诊断中的应用

利用BP神经网络的自适应,自学习和对非线性系统超强的分析能力等特点,将其应用到橡胶配料系统中,有效的实现了配料系统的故障诊断,填补了国内在配料系统故障诊断应用上的空白,对其他行业也有一定借鉴作用.     

模糊自适应控制算法在配料系统中的应用

介绍模糊自适应控制算法在配料系统中的应用。模糊自适应控制器以误差E和误差变化量Ee作为输入，可以满足不同时刻E和Ee对PID参数自整定的要求；利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改，消除了生产过程中人为因素的影响，提高了产品质量的均一性和稳定性。     

二次加权引导滤波融合双色彩空间模型的立体匹配

立体匹配一直以来都是双目视觉领域中研究的重点 和难点。针对现有立体匹配算法边 缘保持性差、匹配精度低等问题,提出了一种二次加权引导滤波融合双色彩空间模型的立体 匹配算法(Secondary Weighted Guided Filtering fusion double color model,SWGF)。首 先在代价计算阶段提出了一种双色彩空间模型,从两个颜色空间进行像素颜色匹配代价计算 ,增强像素在低纹理区域的特征;然后在代价聚合阶段基于HSV颜色空间利用不同窗口中像 素纹理不同加入一个边缘保持项,从而使正则化参数进行自适应调整。在一次引导滤波之后 ,我们使用Census变换得到的汉明距离和初始视差完成一次代价更新,再次对其进行代价聚 合,随后计算视差并对视差进行左右一致性检测、空洞填充和加权中值滤波等优化,最后获 得视差图。本文算法在Middlebury测试平台上测试结果表明SWGF算法误匹配率仅为 4.61%,可以大幅提升立体匹配的精度,同时增强其边缘保持性。     

航拍绝缘子自爆缺陷的轻量化检测方法

为了精准识别、定位架空输电线路中航拍绝缘子串的自爆缺陷,提出一种轻量化检测方法 MDD-YOLOv3。首先将YOLOv3主干网络残差单元中的普通卷积替换为深度可分离卷积,设计主干网络D-Darknet53,在网络检测精度微降的情况下,大幅提升网络的检测速度。特征挖掘模块中,设计了Dense-SPP模块,Dense-SPP和它前后串联的卷积特征提取层能充分挖掘自爆缺陷的全局和局部特征,提高网络对自爆缺陷的特征表达能力。最后构建了四维度预测层,能充分提取自爆缺陷的位置、纹理和语义等信息,提高网络的小目标检测性能。仿真实验表明,MDD-YOLOv3对绝缘子的检测精确度达到96.1%,检测速度达到36帧/s,相比YOLOv3,检测精确度和速度分别提升了4.0%和28.6%。研究结果证明所提方法可以在复杂背景下快速且精准的识别和定位绝缘子缺陷。