多通道递归残差网络的图像超分辨率重建

目的 基于神经网络的图像超分辨率重建技术主要是通过单一网络非线性映射学习得到高低分辨率之间特征信息关系来进行重建,在此过程中较浅网络的图像特征信息很容易丢失,加深网络深度又会增加网络训练时间和训练难度。针对此过程出现的训练时间长、重建结果细节信息较模糊等问题,提出一种多通道递归残差学习机制,以提高网络训练效率和图像重建质量。方法 设计一种多通道递归残差网络模型,该模型首先利用递归方法将残差网络块进行复用,形成32层递归网络,来减少网络参数、增加网络深度,以加速网络收敛并获取更丰富的特征信息。然后采集不同卷积核下的特征信息,输入到各通道对应的递归残差网络后再一起输入到共用的重建网络中,提高对细节信息的重建能力。最后引入一种交叉学习机制,将通道1、2、3两两排列组合交叉相连,进一步加速不同通道特征信息融合、促进参数传递、提高网络重建性能。结果 本文模型使用DIV2K （DIVerse 2K）数据集进行训练,在Set5、Set14、BSD100和Urban100数据集上进行测试,并与Bicubic、SRCNN （super-resolution convolutional neural network）、VDSR （super-resolution using very deep convolutional network）、LapSRN （deep Laplacian pyramid networks for fast and accurate super-resolution）和EDSR_baseline （enhanced deep residual networks for single image super-resolution_baseline）等方法的实验结果进行对比,结果显示前者获取细节特征信息能力提高,图像有了更清晰丰富的细节信息;客观数据方面,本文算法的数据有明显的提升,尤其在细节信息较多的Urban100数据集中PSNR （peak signal-to-noise ratio）平均分别提升了3.87 dB、1.93 dB、1.00 dB、1.12 dB和0.48 dB,网络训练效率相较非递归残差网络提升30%。结论 本文模型可获得更好的视觉效果和客观质量评价,而且相较非递归残差网络训练过程耗时更短,可用于复杂场景下图像的超分辨率重建。     

基于改进深度残差网络的矿井图像分类

精确煤矸分类及识别能力是煤矿智能煤矸分选机器人要解决的关键问题。在通过深度学习图像分类方法的检测煤矸石中,为克服当前残差网络计算量大、复杂度高以及信息丢失的问题,提出了基于改进深度残差网络的图像分类方法。并提出了一种新的损失函数soft-center loss,克服由于softmax分类器对特征的区分判别能力差以及易造成模型过度自信的问题。同时在图像预处理阶段利用CBDNet去噪网络,提高了井下图像的质量,进一步提升了煤矸分类的准确率。实验结果表明,基于改进深度残差网络分类模型相比于其他分类网络模型在井下图像分类准确率提高了4.12%,在公开数据集CIFAR-10准确率提高了1.5%。     

基于分层光流的煤矿井下运动目标跟踪算法

针对煤矿井下视频序列高噪声、运动目标繁多、目标交错等特点,提出了一种基于分层光流法的矿井运动目标跟踪算法。首先对相邻两帧视频序列采用帧差法确定多个初始目标跟踪模版;然后采用SUSAN角点检测提取模版内的特征点;最后运用改进的分层光流法进行目标检测和跟踪,并在跟踪过程中对模版进行更新。该算法实现了煤矿井下多目标运动物体的稳定跟踪,并能解决目标部分遮挡问题。实验和仿真结果证实了该算法的有效性。     

BP神经网络模型在防潮标准比选中的应用

根据规范要求并结合天津市具体实际,拟定海堤的6个备选防潮标准,利用BP神经网络模型选取观景效果(以堤项高程衡量)、越浪量、工程投资与防潮效益4个指标作为网络的输入因子,计算各标准的效果值,根据计算结果推荐天津市重点海堤防潮标准为200年一遇潮位+100年一遏风.     

基于实时流媒体服务的多源应用层组播系统

针对矿区网络大容量视频信号传输,通过在现有网路中部署流媒体服务节点,构建基于实时流媒体服务的多源应用层组播系统,并提出一种基于度和延时约束的路由算法,进行组播树节点的管理和优化。该系统实现简单、路由健壮性高,与传统C/S模式视频监控系统相比,在同等网络状况和运行环境下,传输视频流的网络丢包率降低50%以上。     

基于语义融合的域内相似性分组行人重识别

无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融合的域内相似性分组行人重识别网络,首先在Baseline网络的基础上添加语义融合层,依次从空间和通道2个方面对中间特征图进行相似特征的语义融合,从而提升网络的自适应感知能力。此外,通过充分利用域内相似性细粒度信息,进而提高网络对全局和局部特征的聚类精准度。通过在DukeMTMC-ReID、Market1501和MSMT17这3个公开数据集上进行实验,结果表明,所提算法的均值平均精度（m AP）和Rank识别准确率与近年无监督跨域行人重识别算法相比有显著提升。     

矿井移动载体摄像的电子稳像算法

针对矿井移动载体摄像造成的视频抖动,提出一种电子稳像算法,分离移动载体摄像中的主动扫描运动矢量和随机抖动矢量,实现视频序列的稳像补偿.算法首先利用平移运动模型建立图像运动矢量估计方程,以视频序列的角点特征建立帧间映射,求解其最小二乘解得到帧间图像全局运动矢量.然后针对移动载体摄像抖动的不确定性,构建粒子状态预测方程,采用二维欧氏距离定义观测值和观测概率密度,求解运动补偿矢量.通过算法有效性和稳像准确度实验,结果表明:该稳像算法可有效保留摄像机主动扫描运动、去除随机抖动,提高了输出视频的图像质量,稳像后峰值信噪比(PSNR)的平均值比稳像前提高了25.38DB.     

管侧土的综合变形模量计算方法分析

在钢管的结构计算中,管侧土的综合变形模量是计算中的重要参数。在以往缺乏试验数据时采用回填土本身的变形模量代替,取值不准确,实际上,该变形模量除与回填土土质、压实程度有关外,还受沟槽宽度和两侧原状土土质的影响。文章通过具体计算实例对管侧土综合变形模量的计算方法进行分析和探讨。     

矿井无线通信技术及其发展趋势

分析了目前矿井使用的无线安全调度和应急通信系统,讨论了其系统结构和特点,并根据矿井安全生产的现状,指出了矿井无线安全调度和应急通信系统的发展趋势。     

天津港地区防潮方案探讨

文章以天津港为例,论述了如何提高已建成并投入使用地块的防潮标准及措施。