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四川大学学报. 自然科学版, 2005 在智能目标识别与跟踪系统中,如何获取较为清晰的图像边缘至关重要,这也是提高系统目标识别率的关键.作者提出了使用三次B样条小波对航拍图像进行多尺度边缘检测方法,介绍了小波及三次B样条函数的性质,根据Canny的3个最佳边缘准则和检测对象的特点,设计了B样条小波检测算法,把不同尺度下得到的边缘图像进行多尺度聚焦,输出检测目标边缘图像.经实验对比分析,该算法在航拍图像边缘检测应用中优于直接使用Canny算法,可以得到较好的边缘信息,并且能够满足下一步目标识别与定位的要求.
熊剑, 周群彪, 刘怡光
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智能科学与技术学报, 2021 鉴别图像中的真伪人脸是一个长期具有挑战性的问题。当合成的伪造人脸十分逼真时，机器识别难分真假，甚至肉眼也难以区分。基于监督学习的真伪人脸识别建模往往需要大量的标签样本，模型的性能严重依赖样本的规模。提出一种基于半监督学习的人脸识别反欺骗方法，以减少对大量标签样本的依赖。该方法利用图像修复模型来学习人脸图像潜在的数据分布。在训练过程中，少量标签样本周期性地提供有监督信号来训练分类器，以区分真伪人脸。该方法可用于不同场景的伪造人脸，如基于摄像头拍摄的人脸或生成对抗网络生成的人脸。在NUAA ...
李莉, 曾伟良, 黄永慧, 孙为军
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[An improved Vision Transformer model for the recognition of blood cells]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2022 Sun T, Zhu Q, Yang J, Zeng L.
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Gaoya dianqi, 2021 输电线路覆冰对于电网安全来说是不容忽视的潜在威胁。覆冰除了增加导线自重、产生脱冰冲击荷载,还能够显著改变导线的气动外形,从而可能导致舞动及更为剧烈的风偏现象的产生。因此,输电导线不同覆冰冰形的识别对于输电线路冰风联合灾害的防治有着重要的意义。文中主要提出了一种用于识别输电导线覆冰冰形的视觉识别方法。该方法主要基于改进的Canny算法进行冰形识别,再通过图像变换理论进行冰形修正,最终实现冰形的快速识别及测量。通过现场图像的识别及与人工测绘之间的对比,验证了该方法的有效性和准确性。
卞荣 +4 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan钛合金由于导热率低，在磨削过程中工件表面容易产生烧伤或裂纹。采用图像法进行在线表面烧伤识别时，受到磨削液等现场因素的影响，采集的工件图像存在运动模糊或者目标区域被遮挡等现象，影响深度学习模型的识别效果。针对现场图像受损的问题，采用对偶学习和跳跃连接的方法，设计生成对抗网络的生成器、判别器和损失函数，对细节信息进行修复，重建退化图像。试验结果表明，经过重建的钛合金磨削现场图像的峰值信噪比（peak signal to noise ratio，简称PSNR）平均值达到25以上，结构相似度 ...
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基于多尺度广义S变换和深度残差网络的雷击跳闸故障类型识别方法
Dianci bileiqi, 2021 为提高雷击跳闸类型判断的效率和智能化水平,提出一种基于多尺度广义S变换和深度残差网络的雷击跳闸故障识别方法。首先采用广义S变换对雷击跳闸暂态信号进行时频变换,通过改变广义S变换中的调节因子λ获得多尺度时频分布图像,然后将变换得到的多尺度时频分布特征图作为特征图像输入到深度残差网络中,进行特征提取和识别模型建立,最终识别出雷击跳闸故障类型。以124个输电线路实测雷击跳闸暂态电压信号样本作为训练集和测试集输入到识别模型中,并与其他方法进行对比,验证提出方法的有效性。结果表明 ...
刘宇舜 +6 more
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Gaoya dianqi, 2010 绝缘子的良好状态保障着电力系统的安全运行,绝缘子的状态监控也是未来电力系统智能监控中的一个重要问题,因此开发无人飞行器的输电线路巡视系统具有重要的意义。笔者首先在分析数字图像预处理方法的基础上,采用图像灰度化、对比度增强和图像去噪三个步骤对绝缘子图像进行预处理;随后利用MPEG-7边缘直方图法对绝缘子纹理特征提取与识别,并在此基础上对原始的MPEG-7边缘直方图进行优化和改进,很大程度上提高了识别的准确性。大量实验结果表明,该方法能在稍复杂背景下有效的识别出图片中绝缘子。
李卫国 +4 more
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Zhendong Ceshi yu Zhenduan为了提高小样本图像条件下列车轮对轴承故障检测水平，提出了一种基于多分辨率孪生神经网络（multi⁃resolution siamese neural network， 简称MrSNN）模型的列车轮对轴承表面缺陷机器视觉检测方法。首先，采用孪生神经网络（siamese neural network， 简称SNN）为基础模型框架，构建了包含不同卷积核尺寸及不同膨胀因子大小的多分辨率卷积融合模块（multi‑resolution convolution fusion block， 简称MrCFB ...
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Gaoya dianqi, 2021 作为电力变压器的重要部件,套管的管理与维护对于设备的安全稳定运行起着至关重要的作用。为提升电力设备巡检的智能化水平,文中提出一种基于卷积神经网络的套管故障红外图像识别方法,该方法在特征提取方面具有显著的优势,避免了人为提取描述特征的低效和易误判问题。首先,建立了包含正常、缺油与局部过热3种状态类型的套管红外图像样本库;然后,将规范化处理后的红外图像作为卷积神经网络的输入,搭建了套管故障红外图像识别模型;最后,通过对网络超参数的选取进行实验分析,确定了激活函数种类、池化方法及卷积核数目。针对文中样本库 ...
刘云鹏 +5 more
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Dianci bileiqi, 2019 绝缘子是保障输电线正常运行的重要部件,而传统通过人工目视判断的绝缘子缺陷检测方式耗材耗力,近年来得到大力推广的无人机电力巡检方式在图像中快速定位并且找出缺陷绝缘子自动化程度不高,效率较低。针对无人机电力巡检方式提出基于深度学习的Faster RCNN方法,识别无人机图像中的绝缘子,并且对其进行缺陷判别。首先,进行绝缘子的样本采集,采集的样本保证种类丰富、数量足够。其次,利用采集的样本训练Faster-RCNN网络模型,对待检测图像进行识别,确定绝缘子所在具体位置。最后,对提取出绝缘子进行图像分割 ...
虢韬 +7 more
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