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基于激光结构光视觉传感的焊缝跟踪技术将焊缝定位转化为结构光条纹特征点的定位,具有较强的普适性。然而,实时焊缝跟踪中弧光(焊接电弧产生的强烈可见光)、飞溅(溅射焊渣)、烟尘等噪声对结构光图像造成了严重的污染,从而影响了焊缝定位的精度和鲁棒性。滤除结构光图像中的噪声对于提升焊缝定位的精度和鲁棒性具有重要作用。为滤除焊缝结构光图像中的噪声,本文提出了一种基于轻量化DeepLab v3+语义分割网络的焊缝结构光图像分割方法,通过分割出结构光条纹的前景图像来达到噪声滤除的目的。采用浅层Resnet-18网络替代DeepLab v3+的原始深层骨干网络,以提高分割效率;以像素占比的补数为权重设计了加权交叉熵损失函数,以提高结构光条纹分割的像素准确率。实验结果表明:所提方法的平均单张图像推理时间为15.9 ms,结构光条纹的像素准确率为96.47%,结构光条纹的平均交并比为89.04%,可以实现高效、精确、鲁棒的结构光图像分割,从而达到焊缝结构光图像中弧光、飞溅、烟尘等噪声滤除的目的。 相似文献
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在无人机智能电力巡检中,电力线分割是实现无人机自动避障、保障低空飞行安全的关键技术。针对现有基于深度学习的电力线分割算法存在的预测速度慢、分割精度低的问题,提出了一种改进DeepLabv3+算法的电力线分割模型——PBB-DeepLabv3+。用轻量级PP-LCNet替换原始DeepLabv3+主干网络Xception,有效减少参数量并提升预测速度。在空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)模块中增加空洞卷积分支和级联卷积,获取具有更大感受野的多尺度特征从而减少漏分割现象,进一步将空洞卷积分支改为瓶颈结构以减少参数量。在解码器融合3层浅层特征以恢复降采样过程中丢失的细节特征。引入瓶颈注意力模块(Bottleneck Attention Module, BAM)减少对电力线误分割现象。实验结果表明,改进算法预测速度相对于原DeepLabv3+模型提升54.39%,平均像素精度(Mean Pixel Accuracy, MPA)和平均交并比(Mean Intersection over Union, MIoU)分别提升1.18%和3.5... 相似文献
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基于深度学习的遥感影像图像分割技术使用越来越广泛,针对现有算法存在参数量较大、细节部分提取结果差等问题,提出一种基于改进DeepLabv3+的道路图像分割方法。将轻量型网络MobileNetV2引入改进后的池化金字塔模型用以提取中阶特征图,增强了不同感受野之间的相关性;并采用多尺度拼接融合方法生成高阶特征图,同时引入注意力机制来进一步加强对图像特征的提取效果。实验结果表明,所提方法相比于DeepLabv3+模型mIoU提高了5%,有效提升了遥感图像的分割精度。 相似文献
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针对语义分割模型SegFormer在进行图像分割时存在多尺度语义信息利用不充分、细节特征丢失等问题,提出了一种改进的轻量级的语义分割算法,并设计了一个新的解码器来增强多尺度特征表示.采用新提出的瓶颈空间金字塔池化模块(BoSPP)以获得丰富且准确的多尺度信息,所提出模型采用拉普拉斯金字塔来获得编码阶段更精确的高分辨率细节特征,并将其应用于解码阶段来解决细节特征丢失的问题;最后对特征进行逐步融合,以避免上采样率过大导致细节损失,极大地保留丰富的细节特征进而增强最终的语义分割效果. ADE20K数据集的实验结果表明,使用改进后的解码器进行语义分割,在精度和运算量方面都有所改善.以使用MiT-B0编码器的实验为例,其mIoU指标相比原网络提升了1.36%,浮点运算量仅为原网络的51%.实验结果表明,改进后的模型在不增加大量计算成本的情况下提升了模型的分割精度,且浮点运算量更少,改进后的语义分割模型优于原模型,在增强多尺度特征和图像边界细节特征方面有更好的分割效果. 相似文献
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在图像的语义分割任务中,不同对象之间像素值存在差异,导致现有的网络模型在图像语义分割过程中丢失图像局部细节信息。针对上述问题,提出一种图像语义分割方法(DECANet)。首先,引入通道注意力网络模块,通过对所有通道的依赖关系进行建模提高网络的表达能力,选择性地学习并强化通道特征,提取有用信息,抑制无用信息。其次,利用改进的空洞空间金字塔池化(ASPP)结构,对提取到的图像卷积特征进行多尺度融合,减少图像细节信息丢失,且在权重参数不改变的情况下提取语义像素位置信息,加快模型的收敛速度。最后,DECANet在PASCAL VOC2012和Cityscapes数据集上的平均交并比分别达81.08%和76%,与现有的先进网络模型相比,检测性能更优,可以有效地捕获局部细节信息,减少图像语义像素分类错误。 相似文献
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针对普通卷积神经网络在遥感图像分割中小目标识别度不高、分割精度低的问题,提出了一种结合特征图切分模块和注意力机制模块的遥感影像分割网络AFSM-Net。首先在编码阶段引入特征图切分模块,对每个切分的特征图进行放大,通过参数共享的方式进行特征提取;然后,将提取的特征与网络原输出图像进行融合;最后,在网络模型中引入注意力机制模块,使其更关注图像中有效的特征信息,忽略无关的背景信息,从而提高模型对小目标物体的特征提取能力。实验结果表明,所提方法的平均交并比达到86.42%,相比于DeepLabV3+模型提升了3.94个百分点。所提方法充分考虑图像分割中小目标的关注度,提升了遥感图像的分割精度。 相似文献
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由于深度学习中语义分割模型参数量较大且算法耗时较长,不适合部署到移动端,针对此问题,提出了一种基于改进DeepLabv3+网络的轻量级语义分割算法.首先,采用MobileNetv3代替原DeepLabv3+语义分割模型特征提取骨干网络以降低模型复杂度,加快模型运行速度;其次,将空洞空间金字塔池化模块中的标准卷积替换为深... 相似文献
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提出了一种结合图像匹配和神经网络算法的焦平面阵列非均匀性校正算法。算法首先用最新的校正系数对图像进行非均匀性校正,输出校正结果;然后对相邻两帧图像进行匹配,估计出相邻帧之间图像的运动量;最后用神经网络算法分别对校正系数进行正向和反向自适应更新。采用图像匹配技术保证了校正系数更新时不会引起场景的模糊,采用校正系数双向更新策略可以保证每帧都能对每个像元的系数至少进行一次更新,与常用的神经网络校正算法相比,降低了对场景统计特性的要求,收敛速度较快。使用模拟添加噪声和采集的红外图像序列对算法进行仿真验证,结果表明,给出的算法校正效果优于常用的神经网络非均匀性校正算法。 相似文献
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本文利用神经网络处理非线性、复杂性等优势,基于改进的递归神经网络预测网络安全态势,实验结果证明该方法运行效率较高,运行结果与实际值相比,误差较低,精确性较高。 相似文献
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本文利用神经网络处理非线性、复杂性等优势,基于改进的递归神经网络预测网络安全态势,实验结果证明该方法运行效率较高,运行结果与实际值相比,误差较低,精确性较高。 相似文献
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WCDMA技术演进过程中,在HSPA与LTE之间引入了HSPA+之后,相对HSPA而言增加的关键技术以及业务承载能力.将使用户能够体验到21Mbps峰值速率. 相似文献
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V5接口提供了接入网与本地交换机间的新型开放式数字接口。重点讨论了符合V5.2接口协议的ASIC芯片的实现方案。根据该方案使用硬件描述语言(Verlog HDL)和采用自顶向下(TOP-DOWN)的设计方法实现了具体电路,并使用FPGA芯片对该电路进行了物理验证。实验表明根本本方案设计的电路正确,工作稳定可靠。 相似文献
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基于计算机取证的ID3改进算法 总被引:2,自引:0,他引:2
随着数据挖掘技术在计算机取证领域的应用,作为分类分析的经典算法ID3也相继出现在一些取证原型系统中,如何让原来不基于任何应用环境的ID3算法更适合计算机取证成为一个值得关注的课题.文章首先介绍了ID3算法,然后基于计算机取证的应用环境,从引入权值和两次信息增益的角度对算法进行了改进,最后通过举例,验证了该算法的先进性. 相似文献