改进损失函数的增强型FPN水下小目标检测EI北大核心CSCD

针对水下小目标因携带特征信息少、定位不精准而导致检测精度低的问题,提出一种特征金字塔网络(FPN).首先,在FPN上采样过程中加入协同非局部注意力模块,利用卷积、横纵向池化挖掘特征图的静态和动态上下文信息;其次,在FPN通道调整过程中加入三叉戟特征增强模块,利用并行空洞卷积与高效通道注意力(ECANet)捕捉多尺度空间与通道特征信息;最后,在FasterR-CNN算法的回归损失函数中引入线性回归损失增益系数,增大对多尺度目标回归偏移量的惩罚,提高定位精度.实验结果表明,采用2020年全国水下目标检测大赛提供的数据集、PASCALVOC数据集和MSCOCO数据集进行实验,该算法比基线FasterR-CNN算法精度分别提升2.8%,2.2%和2.5%,结果证明了其有效性.     

基于注意力机制的水下遮挡目标检测算法

针对水下目标检测任务中存在前景遮挡和背景模糊的问题，文中提出一种基于注意力机制的水下目标检测算法。首先采用图像增强算法改善图像质量。然后在非局部神经网络的相似度函数基础上，融合具有逻辑推理能力的级联相似度函数，增强网络对全局上下文特征的表达能力。随后将改进型非局部神经网络与三分支注意力融合，弥补非局部神经网络丢失的通道特征。最后利用空洞卷积模块置换三分支注意力中的池化操作，减少细粒度信息损失。实验表明，该算法在2020年全国水下目标检测大赛提供的数据集上，使基线方法检测精度由65.66%增长至68.55%,证明了所提算法的有效性。     

基于改进稀疏滤波与深度网络融合的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障时特征提取依赖人工经验,以及故障类别难以自动准确识别的问题,提出了一种改进稀疏滤波和深层空洞门卷积网络相结合的故障诊断模型. 采用滑动窗对具有时序特征的轴承振动信号进行采样处理以避免过拟合;通过改进目标函数的稀疏滤波消除数据中的异方差并提取数据特征,达到缩短计算时间和提高分类准确率的效果;利用空洞门卷积和双向LSTM网络对噪声进行滤除,同时进行故障分类识别. 对比凯斯西储大学和动力系统装置的轴承实验数据,显示该模型故障诊断准确率可达98%. 不同负载和不同信噪比的轴承振动信号实验,表明该模型具有泛化性和抗噪性.     

高频增强网络与FPN融合的水下目标检测

针对水下目标检测中目标对比度低以及水下图像多尺度问题，提出了高频增强网络与特征金字塔(FPN)融合的水下目标检测算法，以提高对水下目标边缘、轮廓信息以及目标底层信息的提取。首先引入八度卷积将卷积层的输出特征按频率分解，将主干网络提取到的特征图进行高、低频信息分离，鉴于水下目标的轮廓信息和噪声信息均包含于高频特征中，在高频信息通道中引入通道信息具有自适应增强特点的通道注意力机制，形成了一种高频增强卷积，以达到增强有用轮廓特征信息和抑制噪声的目的；其次，将增强的高频特征分量融入FPN的浅层网络中，提高原FPN对水下多尺度目标的特征表示能力，缓解多尺度目标漏检问题。最后，将所提方法与基线算法Faster R-CNN融合，在全国水下机器人大赛提供的数据集中进行实验。结果表明：改进算法识别准确率达到78.83%,相比基线提升2.61%,与其他类型目标检测算法相比，依然具备精度和实时检测优势，证明了从特征图频域角度提升前景和背景对比度的有效性。