改进 YOLOv5s 的风力涡轮机表面缺陷检测

针对传统方式检测风力涡轮机表面缺陷时出现的精度不足、泛化性较差问题,提出了一种改进YOLOv5s的风力涡轮机表面缺陷检测模型。在网络结构方面,首先在主干特征提取网络引入改进的MobileNetv3网络,用于协调并平衡模型的轻量化和精度关系;其次采用BiFPN式的融合方式,增强神经网络的多尺度适应能力,提高融合速度和效率;最后为轻量化的自适应调节特征权重,运用ECAnet通道注意力机制,进一步提高神经网络的特征提取能力。在损失函数方面,将边框回归的损失函数修改为αIoU Loss,进一步提升了bbox回归精度。实验结果表明,基于YOLOv5s的改进算法可以在复杂环境下快速准确地识别风机表面的缺陷目标,能够满足实时目标检测的实际应用需求。     

多视图融合和全局特征增强的车辆重识别网络

车辆重识别是智能交通领域重要应用之一,现有的车辆识别方法大多集中于预定义的局部区域特征或全局外观特征。然而,在复杂的交通环境下,传统的方法难以获取预定义的局部区域,同时很难捕捉有价值的车辆全局特征信息。因此,本文提出一种具有多视图融合的混合注意力机制和全局特征增强的端到端双分支网络。该网络旨在通过增强车辆的特征表达能力和特征质量来获得更完整、更多样的车辆特征。本文通过视图解析网络对车辆图片4个视角的视图进行分割,并通过视图拼接方法缓解分割不准确导致的信息丢失问题。为了更好地突出拼接视图中的显著性局部区域,本文提出一种由通道注意力机制和自注意力机制组成的混合注意力模块。通过该模块从车辆拼接视图中分别获取关键局部信息和局部信息之间的相关性,更好地凸显拼接视图中车辆局部的细节信息。除此之外,还提出了一个全局特征增强模块,通过池化和卷积获得全局特征的空间和通道关系。该模块不仅能提取到语义增强的车辆特征,而且还使车辆特征中包含完好的细节信息,解决获取的车辆图像受视角变化、光照条件变化等因素的影响。在Veri-776和VehicleID数据集上的大量实验表明,mAP、CMC@1和CMC@5分别达到...     

融合 Transformer 与残差通道注意力的恶劣场景水 位智能检测方法

精准感知水位信息变化是实现精细水务管控和洪涝灾害的关键环节之一,而低照度、雾霾、雨雪、冰冻、波浪、镜头抖动等恶劣场景给水位检测带来极大挑战。针对现有方法中难以实现水位精准检测难题,构建一种融合Transformer与残差通道注意力机制的Unet模型(TRCAM-Unet),进而提出基于TRCAM-Unet的恶劣场景水位智能检测方法。关键技术包括通过全尺度连接结构实现多层次特征融合,通过Transformer模块强化区域特征的关联性,通过残差通道注意力模块强化有用信息的表达并削弱无用信息的干扰。相关试验和实践表明,TRCAM-Unet取得了98.84%MIOU评分与99.42%的MPA评分,在约150 m距离外水位检测最大误差不超过0.08 m,水位偏差均值(MLD)仅有1.609×10^-2 m,优于Deeplab、PSPNet等主流语义分割算法。研究结果对解决恶劣场景下水位精准检测难题及洪涝灾害预警具有重要应用价值。     

基于改进 Mask R-CNN 的光学元件划痕缺陷检测研究

光学元件缺陷会直接影响整个光学系统的性能,在光学元件缺陷检测中,划痕缺陷无疑是检测的难点,划痕缺陷存在着尺寸小,长宽比却比较大,易受杂质影响的问题,本文将深度学习算法应用到光学元件缺陷检测,并根据划痕缺陷的特点,对Mask R-CNN网络模型进行了改进,使算法对划痕缺陷也有了更好的检测效果。首先,将原有的ResNet更换为本文提出的CSPRepResNet,并添加ESE注意力机制,提高了特征提取的能力并减少了计算量;其次,利用K-means算法重新聚类anchor boxes的长宽比例;再次,将目标检测的损失函数由Cross Entropy改为梯度均衡化的Focal Loss,解决了正负样本不平衡问题的同时,更有利于对困难样本的检测,还可以消除离群点的影响。总体来说,检测的mAP@.5由原来的52.1%提高到57.3%,提高了5.2%,且推理速度几乎不变,可见,改进后Mask R-CNN对光学元件划痕缺陷有更好的检测效果。     

隧道围岩沉降自适应实时识别及测量

针对传统隧道围岩沉降监测方法鲁棒性较差、难以及时有效的监测隧道围岩沉降值的问题,提出将坐标注意力结合目标检测算法的隧道围岩沉降自适应识别测量算法。利用工业相机拍摄不同环境靶标图像建立数据集,训练具有坐标注意力的目标检测模型,在测试集中验证模型预测精度为97.9%。使用图像中靶标的数字以及LED灯点的像素坐标标定测量算法模型并计算沉降值。结果表明在25 m范围内测量误差小于1 cm,在10 m范围内的靶标测量误差小于5 mm。     

基于混合通道注意力的类别级物体六自由度位姿估计

针对有光照变化、距离变化、背景杂乱、遮挡等干扰的场景下物体六自由度位姿估计精度低的问题,提出了一种结合多尺度特征融合和注意力机制的混合通道注意力模块(mixed channel attention, MCA)。在MCA基础上进一步构建了类别级物体六自由度位姿估计方法(MCA6D),其关键步骤包括物体的实例分割,特征提取与基于MCA的特征优化,基于先验形状的物体模型重建,及基于点云配准的位姿估计。本文方法在公共数据集CAMERA和REAL分别取得86.3%(5°2 cm)、73.4%(5°5 cm)和39.2%(5°2 cm)、43.3%(5°5 cm)的均值平均精度,领先于NOCS、SPD、SGPA等主流方法;同时实物实验表明本文方法在存在光照变化、距离变化、背景杂乱、遮挡等干扰的场景可准确估计物体六自由度位姿。     

基于双解码路径DD-UNet的脑肿瘤图像分割算法

针对医学图像中病灶区域尺度不一、边界模糊和周围组织强度不均匀所导致的分割精度降低问题,提出了一种基于双解码器的脑肿瘤图像分割模型。为了增强特征的表征力,提出了高阶微分残差模块并使用不同空洞率的扩张卷积用于提取特征编码,提高了网络模型的分割性能;引入上下文语义信息感知模块(multi scale dilation, MSD),从不同的目标尺度中提取更多的精细信息,提高了对结构细节信息的捕获能力,同时减少了编解码器之间的特征差异;在空间解码路径中使用选择性聚合空间注意力模块(spatial aggregation attention module, SAAM),增加了对有效空间特征的权重比例,减少了无效的特征干扰。在脑肿瘤数据集上进行了实验验证,实验结果表明,所提算法的Dice系数、平均交并比、敏感性、特异性、准确率等指标分别为：93.35%、90.71%、91.15%、99.94%、96.75%。     

基于自注意力机制和CycleGAN的高分三号ScanSAR图像的扇贝效应抑制

高分三号卫星是我国首颗分辨率达到1 m的C波段 多极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR) 卫星,其中扫描 式合成孔径雷达(scan synthetic aperture radar,ScanSAR)模式是高分三号卫星重要的工 作模式之一,由于该模式的工作机制导致生成的图像可能发生扇贝效应,一般呈现为明暗相 间的条纹。本文针对高分三号卫星ScanSAR模式下存在的扇贝效应,提出自注意力机制与循 环一致对抗网络(cycle-consistent adversarial networks,CycleGAN)结合的模型对Scan S AR图像进行处理,从而抑制扇贝效应产生的条纹现象。本文所示方法与传统扇贝效应抑制方 法和深度学习相关算法进行比较,并通过亮度均值、平均梯度等指标进行分析。实验结果表 明,本文方法可以对高分三号ScanSAR图像存在的扇贝效应进行较好的处理,有效抑制图像 的条纹现象,使得图像质量得到提升,具有较大的实用意义。     

模块化多电平换流器IGBT模块失效机理和状态监测研究综述

全控型绝缘栅双极晶体管(insulated gated bipolar transistor, IGBT)模块作为模块化多电平换流器(modular multilevel converter, MMC)的核心功率器件,其失效机理研究和状态监测技术对保证MMC的运行可靠性具有重要意义。IGBT模块劣化引起的运行参数失真和内部结构异常将严重影响MMC的工作性能。目前IGBT模块状态监测综述较多,但缺乏对MMC中IGBT模块状态监测的相关总结。首先分析了MMC的结构特性与工作原理。然后根据焊接式和压接式两种类型IGBT的失效机理,总结了IGBT模块的状态监测技术,并补充了MMC子模块中IGBT模块的状态监测方法并进行分析。最后针对目前研究中存在的不足,结合当下的研究现状,展望了未来柔性直流输电系统中IGBT模块状态监测与评估的研究方向。     

基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法研究

输电线路上的鸟巢会对电力设备的安全运行构成威胁,甚至影响整个电力系统的稳定性。针对复杂场景下输电线路鸟巢检测方法适用性较差的问题,提出一种基于改进YOLOv5的输电线路鸟巢检测方法。该方法结合通道注意机制和空间注意机制设计特征平衡网络,以通道权值和空间权值作为引导,实现检测网络不同层次特征之间语义信息和空间信息的平衡。同时,为了避免因网络层数增加导致特征信息不断被弱化的问题,设计特征增强模块以捕获与鸟巢相关的通道关系和位置信息。最后,利用输电线路无人机巡检图像建立鸟巢数据集进行训练和测试。实验结果表明,所提出的输电线路鸟巢检测方法具有较强的泛化能力和适用性,同时也为电力图像缺陷检测提供技术参考。