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1.
针对加速度传感器在健康监测系统恶劣工作环境下易发生故障的问题,提出一种基于残差空间主元加权统计量的传感器故障诊断方法。首先,将传感器故障采用故障方向和故障幅度向量来表征,并求取传感器故障在残差空间的投影;其次,通过理论推导得出平方预测误差(squared prediction error,简称SPE)统计量与残差空间主向量中各元素呈平方关系,将各元素作为SPE统计量的非线性加权系数;然后,结合贝叶斯推论,采用加权后的SPE统计量计算累积贡献率,并将其作为传感器故障定位的指标。三跨连续梁数值算例结果表明,传统方法对两类常见的增益和偏差故障诊断率分别为5.45%和3.43%,所提方法的诊断率分别为69.8%和100%,且在两种传感器故障类型下均能准确定位故障传感器;意大利帕尔马Lamberti实桥测试数据的算例表明,所提方法对增益故障的诊断率达到77.58%,且能正确定位发生故障的传感器通道。 相似文献
2.
为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3%;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1%,AR提升0.5%. 相似文献
3.
针对细粒度车型中子车系间识别率低的问题,同时为了增强卷积神经网络的表征能力,提出融合独立组件的残差网络(IC-ResNet)模型。优化ResNet网络,通过改进下采样层,减少特征信息损失,接着使用中心损失函数和Softmax损失函数联合学习策略,增强模型的类内聚性。在卷积层前引入独立组件(IC)层,获得相对独立的神经元,增强网络独立性,提高模型的特征表示能力,从而对细粒度车型实现更准确的分类。仿真实验表明,该模型在Stanford cars-196数据集上的识别准确率达到94.7%,与其他模型相比,实现了最优效果,从而验证了该车型识别模型的有效性。 相似文献
4.
针对现有的广告点击率预估模型未能精准挖掘用户历史兴趣及历史兴趣对目标广告点击与否的影响,提出了一种基于改进Transformer的广告点击率预估模型.该模型采用Transformer网络捕捉隐藏在用户点击序列背后的潜在历史兴趣;同时针对Transformer建模用户历史兴趣无法有效关联目标广告的问题,提出了一种改进的Transformer网络.改进后的Transformer不但有效建模用户历史兴趣,而且考虑了跟目标广告的关联.新模型采用辅助损失函数来监督改进的Transformer对用户历史兴趣的抽取过程,然后采用注意力机制进一步建模用户的历史兴趣和目标广告的相关性以提升模型的预估性能.实验结果表明新模型有效提升了广告点击率的预估效果. 相似文献
5.
针对已有的航运监控图像识别模型C3D里中级表征学习能力有限,有效特征的提取容易受到噪声的干扰,且特征的提取忽视了整体特征与局部特征之间关系的问题,提出了一种新的基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型。该模型基于卷积神经网络(CNN)框架,首先,通过特征提取器提取图像的浅层次特征;然后,基于CNN对不同区域激活特征的不同响应强度,生成注意力信息并实现对局部判别性特征的提取;最后,使用多分支的CNN结构融合局部判别性特征和图像全局纹理特征,从而利用局部判别性特征和图像全局纹理特征的交互关系提升CNN学习中级表征的能力。实验结果表明,所提出的模型在航运图像数据集上的识别准确率达到91.8%,相较于目前的C3D模型提高了7.2个百分点,相较于判别滤波器组卷积神经网络(DFL-CNN)模型提高了0.6个百分点。可见所提模型能够准确判断船舶的状态,可以有效应用于航运监控项目。 相似文献
6.
基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型。首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动,采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈;然后,使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合;最后,在重建阶段,将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重,充分挖掘了视频帧之间的相关关系,并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明,AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频,与一些主流方法相比在量化指标上提升较大,如对于4倍重建任务,AFN产生的视频帧的峰值信噪比(PSNR)在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络(FRVSR)产生的视频帧的PSNR提高了13.2%,在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络(VSR-DUF)产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。 相似文献
7.
在竹条表面缺陷检测中,竹条表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型面对这样特定的数据时并不能很好地发挥神经网络的优势;而且竹条来源复杂且有其他条件限制,因此没办法采集所有类型的数据,导致竹条表面缺陷数据量少到CNN不能充分学习。针对这些问题,提出一种专门针对竹条表面缺陷的检测网络。该网络的基础框架为CenterNet,而且为提高CenterNet在较少的竹条表面缺陷数据中的检测性能,设计了一种基于从零开始训练的辅助检测模块:在网络开始训练时,冻结采用预训练模型的CenterNet部分,并针对竹条的缺陷特点从零开始训练辅助检测模块;待辅助检测模块损失趋于稳定时,通过一种注意力机制的连接方式将该模块与采用预训练的主干部分进行融合。将所提检测网络与CenterNet以及目前常用于工业检测的YOLO v3在相同训练测试集上进行训练和测试。实验结果表明,所提检测网络的平均精度均值(mAP)在竹条表面缺陷检测数据集上比YOLO v3和CenterNet的mAP分别提高了16.45和9.96个百分点。所提方法能够针对形状各异的竹条表面缺陷进行有效检测,且没有增加过多的时耗,在实际工业运用中具有很好的效果。 相似文献
8.
四川盆地及周缘志留系龙马溪组一段深层页岩储层特征及其成因 总被引:1,自引:0,他引:1
深层页岩储层是页岩气勘探开发的重要接替领域。针对四川盆地及周缘龙马溪组一段深层页岩,系统开展了X-衍射全岩(XRD)、总有机碳(TOC)、大薄片及氩离子抛光大片成像研究。结果表明,相对于浅层页岩,深层页岩储层具有高硅质和低TOC含量、低粉砂纹层含量、高孔隙度和更有效的孔隙网络特征。由浅层至深层,页岩硅质含量由30%增至62%。相应地,碳酸盐含量由32%降至14.3%,粘土矿物含量由33%降至7.8%,TOC含量由7.1%降至4.25%。深层页岩储层发育条带状粉砂纹理,与浅层页岩相比,其粉砂纹层含量减少、单层厚度减薄。黑色页岩发育有机孔、无机孔和微裂缝,由浅层至深层,页岩总面孔率由1.6%增至10.8%,有机孔和无机孔均明显增加,且微裂缝占比由1%增至12%。深层页岩储层有机孔、无机孔和微裂缝相互连通,形成有效的孔隙网络。深层高硅质含量、高孔隙度和更有效的孔隙网络与生物成因硅有关,低TOC含量与远离物源有关,低粉砂纹层含量与水深较大有关。生物成因硅在成岩过程中可形成大量有机孔、无机孔和微裂缝,且其可有效保存孔隙。有机质的生成受营养物质供给影响,远离物源区营养供给较少。粉砂纹层主要由碳酸盐矿物组成,深层不利于碳酸盐的形成。 相似文献
9.
图像描述是计算机视觉、自然语言处理与机器学习的交叉领域多模态信息处理任务,需要算法能够有效地处理图像和语言两种不同模态的信息。由于异构语义鸿沟的存在,该任务具有较大的挑战性。目前主流的研究仍集中在基于英文的图像描述任务,对图像中文描述的研究相对较少。图像视觉信息在图像描述算法中没有得到足够的重视,算法模型的性能更多地取决于语言模型。针对以上两个方面的研究不足,该文提出了基于多层次选择性视觉语义属性特征的图像中文描述生成算法。该算法结合目标检测和注意力机制,充分考虑了图像高层视觉语义所对应的中文属性信息,抽取不同尺度和层次的属性上下文表示。为了验证该文算法的有效性,在目前规模最大的AI Challenger 2017图像中文描述数据集以及Flick8k-CN图像中文描述数据集上进行了测试。实验结果表明,该算法能够有效地实现视觉-语义关联,生成文字表述较为准确、内容丰富的描述语句。较现阶段主流图像描述算法在中文语句上的性能表现,该文算法在各项评价指标上均有约3%~30%的较大幅度提升。为了便于后续研究复现,该文的相关源代码和模型已在开源网站Github上公开。 相似文献
10.
为了解决气体绝缘开关设备内部细微缺陷X-DR成像重影雾化、纹理不清晰、易造成误诊断等问题,提出一种基于超分辨率注意力机制改进的气体绝缘开关(gas insulated switchgear,GIS)内部细微缺陷X-DR图像检测算法.该方法以高效亚像素卷积神经网络为框架,引入双层计算机注意力机制SE模块,构成新颖的SE-ESPCN超分辨率网络.通过对GIS设备X-DR图像通道重要程度进行评判,赋予图像卷积层不同的权重,以增强图像故障细节的成像效果.实验结果表明:SE模块与亚像素卷积神经网络的融合,不仅保障了GIS设备故障区域成像的实时性,而且算法输出的高分辨率X-DR图像缺陷细节清晰可见,便于观察,提高了工作人员对缺陷检测的效率与准确性,为实际工程中GIS设备X-DR成像系统改良提供了一定的参考. 相似文献