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基于混合多模注意力融合矫正的深度图超分辨率重建

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：侯兵董秀成杨陈成雍萧雎雅玲西华大学电气与电子信息学院四川大学锦江学院

针对低成本深度相机捕获的深度图中通常存在模糊和分辨率低等多种退化问题，联合同场景高分辨率彩色图像，提出一种混合多模注意力融合矫正网络. 为了有效地利用彩色图像的结构信息，使用注意力机制迭代对齐及融合深度特征和彩色结... 详细信息

针对低成本深度相机捕获的深度图中通常存在模糊和分辨率低等多种退化问题，联合同场景高分辨率彩色图像，提出一种混合多模注意力融合矫正网络. 为了有效地利用彩色图像的结构信息，使用注意力机制迭代对齐及融合深度特征和彩色结构特征，并通过彩色结构特征和感知边缘图对融合特征进行矫正. 首先在深度边缘感知模块，联合低分辨率深度图和彩色边缘图提取高分辨率深度边缘图; 然后使用侧窗边缘保留模块提取引导彩色图像中有用的结构信息，减少多余纹理信息的影响; 最后在多模注意力融合矫正模块中，利用注意力机制提取深度特征和彩色结构特征的结构注意力分布，使2种模态特征实现对齐及融合，并利用彩色结构特征和高分辨率深度边缘图的空间注意力权重增强对深度边缘的监督，减少模糊和伪影问题. 在NYU v2数据集和Middlebury数据集(2005)上的实验结果表明，均方根误差平均测试结果分别为2.96和1.45，相对于次优方法分别降低了0.10和0.08; 该网络能重建出边缘更加清晰和伪影更少的高分辨率深度图.

关键词：深度图超分辨率注意力机制侧窗卷积可变卷积

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基于多层递进引导的人脸图像修复网络

激光与光电子学进展 2024年

作者：雎雅玲董秀成侯兵何锦清雍萧西华大学电气与电子信息学院四川大学锦江学院

针对人脸图像修复后细节纹理存在伪影和面部轮廓不协调等问题，提出一种改进的多层递进引导的人脸图像修复网络。首先，网络采用编码-解码结构，分为结构补充分支、纹理生成分支和主分支，不同分支之间逐步引导生成结构和纹理特征。其... 详细信息

针对人脸图像修复后细节纹理存在伪影和面部轮廓不协调等问题，提出一种改进的多层递进引导的人脸图像修复网络。首先，网络采用编码-解码结构，分为结构补充分支、纹理生成分支和主分支，不同分支之间逐步引导生成结构和纹理特征。其次，不同分支进行特征传递时引入特征提取模块，增强不同分支之间的联系；本文设计了特征增强注意力机制，加强通道和空间维度上的语义关系。最后，不同分支的输出特征传递到上下文聚合模块，得到更加接近真实图像的修复图像。实验结果表明：本文提出的网络在CelebA-HQ数据集中的实验结果在SSIM和PSNR上平均提高0.003和0.13dB。为防过拟合，在数据量稀疏的侧脸数据集中采用联合训练和微调，SSIM和PSNR比直接训练平均提高0.003和0.29dB。

关键词：图像修复特征提取模块特征增强注意力机制上下文聚合模块

ESG评级分歧对上市公司绿色创新的影响及作用机制

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中国人口·资源与环境 2024年第8期34卷 103-113页

作者：董聪董秀成蒋庆哲田静伊对外经济贸易大学国际经济贸易学院北京100029 对外经济贸易大学中国国际碳中和经济研究院北京100029

ESG评级分歧是ESG评级的衍生信息,研究其对公司可持续发展战略的影响,有助于更好地认识和促进中国ESG行业的发展。鉴于ESG评级分歧能够影响上市公司经营风险,且上市公司可以通过提高绿色创新水平来显著增强其可持续发展能力和平滑经营风... 详细信息

ESG评级分歧是ESG评级的衍生信息,研究其对公司可持续发展战略的影响,有助于更好地认识和促进中国ESG行业的发展。鉴于ESG评级分歧能够影响上市公司经营风险,且上市公司可以通过提高绿色创新水平来显著增强其可持续发展能力和平滑经营风险,该研究选取2010—2022年A股上市公司ESG评级数据,探讨了ESG评级分歧是否以及如何影响公司绿色创新。研究发现:①ESG评级分歧对上市公司绿色创新具有倒逼作用,该结论在经过多次稳健性检验和剔除“漂绿”嫌疑数据干扰后仍然成立。②ESG评级分歧主要通过影响上市公司获取资本市场提供的融资资源、消费者和供应商提供的市场竞争资源以及增加管理层绩效压力,激励上市公司提高绿色创新水平以应对潜在的经营风险。③外部媒体关注能够放大ESG评级分歧,促使上市公司积极采取绿色创新措施应对分歧带来的风险;上市公司的数字化基础有利于提高绿色创新能力,但是推进高水平数字化转型的过程,可能会在一定程度上降低上市公司采用绿色创新应对分歧带来经营风险的积极性。④在国有、重污染、市场信息环境较好、公司自身以及所在地政府对可持续发展重视程度较高的上市公司,ESG评级分歧促进上市公司进行绿色创新的作用更为显著。

关键词： ESG评级分歧绿色创新倒逼机制漂绿数字化转型

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基于相位靶和神经网络的单目相机标定

光学技术 2024年第3期50卷 346-353页

作者：张党成董秀成雎雅玲向贤明西华大学电气与电子信息学院四川成都610039 四川大学锦江学院四川眉山620860

针对传统基于BP神经网络的标定方法标定精度低,深度方向误差大等问题,提出了一种基于相位靶和径向基函数(RBF)神经网络的单目相机标定方法。采用三步相移法的特征提取方法,并使用多频法计算绝对相位,将相位靶特征点承载的绝对相位转换... 详细信息

针对传统基于BP神经网络的标定方法标定精度低,深度方向误差大等问题,提出了一种基于相位靶和径向基函数(RBF)神经网络的单目相机标定方法。采用三步相移法的特征提取方法,并使用多频法计算绝对相位,将相位靶特征点承载的绝对相位转换到三维空间,建立特征点图像坐标与世界坐标之间的对应关系,最后使用RBF神经网络完成二维图像坐标到三维空间坐标的直接映射。实验结果表明,对比传统使用BP神经网络进行标定与棋盘格,圆形标定靶的标定结果,该方法的平均标定误差为0.0980mm,同时在焦距1.4mm,视场220°鱼眼镜头下,仍能保持较高的精度,证明了所提方法的可行性和有效性。

关键词：相位靶 RBF神经网络绝对相位计算相机标定

基于图滤波网络的智能变电站通信网络故障定位方法

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电气工程学报 2024年

作者：向贤明董秀成郑永康杨陈成国网四川省电力公司科学研究院西华大学电气与电子信息学院四川大学锦江学院

针对智能变电站通信网络难以精确故障定位的问题，本文提出了一种基于图滤波神经网络的故障诊断方法。从智能变电站通信网络拓扑图出发，以不同装置为节点，分析了故障状态时不同检测节点下表现出来的特征信息，提出了不同节点的特征表... 详细信息

针对智能变电站通信网络难以精确故障定位的问题，本文提出了一种基于图滤波神经网络的故障诊断方法。从智能变电站通信网络拓扑图出发，以不同装置为节点，分析了故障状态时不同检测节点下表现出来的特征信息，提出了不同节点的特征表达方式。通过改变不同组件故障和网络组件配置等让通信网络产生新的运行状态来实现故障样本的扩充。将故障数据以图数据的形式表示并结合图滤波神经网络理论搭建故障诊断模型。最后，以220 kV智能变电站部分间隔为例，通过对比不同方法的故障定位效果，验证了所提方法具有样本需求更低、故障定位准确率更高和容错性更好的优点。

关键词：智能变电站通信网络特征表达图滤波神经网络故障诊断

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基于多尺度深度曲线估计的微光图像增强算法

激光与光电子学进展 2024年第10期61卷 380-387页

作者：郭泓达董秀成郑永康雎雅玲张党成西华大学电气与电子信息学院四川成都610039 国网四川省电力公司电力科学研究院四川成都610041

针对微光图像增强算法存在泛化能力较差的问题,提出一种基于多尺度深度曲线估计的微光图像增强算法,通过学习不同尺度微光图像与正常图像之间的映射关系实现微光图像增强。参数估计网络包括3个尺度的编码器和1个融合模块,可以高效直接... 详细信息

针对微光图像增强算法存在泛化能力较差的问题,提出一种基于多尺度深度曲线估计的微光图像增强算法,通过学习不同尺度微光图像与正常图像之间的映射关系实现微光图像增强。参数估计网络包括3个尺度的编码器和1个融合模块,可以高效直接地学习微光图像。每个编码器由级联的卷积层和池化层组成,具有特征层重复使用的优点,提高了计算效率。为增强对图像亮度的约束,提出一种亮通道损失函数。基于LIME数据集、LOL数据集和DICM数据集,对所提方法与其他6种先进算法进行对比。实验结果表明,所提方法能够得到色彩鲜艳、亮度适中、细节丰富的增强图像,在主观视觉效果和客观定量评价上均优于其他算法。

关键词：图像增强多尺度深度曲线估计无参考损失函数深度神经网络

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全球探明石油储量分布:历史演变与数据分析

中国石油企业 2024年第9期 13-15页

作者：董秀成国际经济贸易学院 “一带一路”能源贸易与发展研究中心中国国际低碳经济研究所中国市场经济研究会中国石油企业协会

在这个充满挑战与机遇的时代,当前国际能源形势受到地缘政治、经济、技术进步等多重因素的影响,呈现出复杂多变的特点。国际环境不确定性将持续存在,中短期内仍将以化石燃料为主,为保障能源安全,助力能源技术突破,推进能源转型,需要进... 详细信息

在这个充满挑战与机遇的时代,当前国际能源形势受到地缘政治、经济、技术进步等多重因素的影响,呈现出复杂多变的特点。国际环境不确定性将持续存在,中短期内仍将以化石燃料为主,为保障能源安全,助力能源技术突破,推进能源转型,需要进一步凝聚各方共识,本期起,我刊将围绕能源转型、能源经济、能源双控、油气市场等前沿话题,邀请董秀成等诸位知名专家学者,为我们剖析能源发展、能源政策及能源事件等背后的逻辑。

关键词：环境不确定性能源经济能源技术油气市场能源政策化石燃料数据分析能源转型

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亮度约束下的双分支特征融合图像去雾算法

激光与光电子学进展 2024年第18期61卷 384-394页

作者：何锦清董秀成向贤明郭泓达雎雅玲西华大学电气与电子信息学院四川大学锦江学院电气与电子信息工程学院

为了解决雾霾天气影响图像质量的问题，提出了一个双分支特征融合图像去雾算法。首先，采用密集残差形式的数据拟合子分支增加网络深度，提取高频细节特征，采用U-Net形式的知识迁移子分支对有限数据进行知识补充。然后，利用多尺度融... 详细信息

为了解决雾霾天气影响图像质量的问题，提出了一个双分支特征融合图像去雾算法。首先，采用密集残差形式的数据拟合子分支增加网络深度，提取高频细节特征，采用U-Net形式的知识迁移子分支对有限数据进行知识补充。然后，利用多尺度融合模块自适应融合双分支特征以恢复高质量的去雾图像。此外，在组合损失函数中引入亮度约束，对密集雾霾区域进行更高权重赋值。最后，在合成和真实数据集上均进行测试，并与现有的FFA、GCANet等去雾算法进行对比。实验结果表明，所提算法在合成和真实雾图上的去雾效果良好，且相较于其他算法，在4个非均匀雾霾数据集上的平均峰值信噪比提升1.55 dB～10.30 dB，平均结构相似度提升0.0312～0.2440。

关键词：非均匀去雾密集残差知识迁移亮度约束多尺度融合

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基于改进Yolov4的行人测距技术研究

计算机仿真 2024年第2期41卷 179-186页

作者：胡清政董秀成四川航天电子设备研究所四川成都610100 西华大学电气与电子信息学院四川成都610039

在自动驾驶技术的研究中,如何检测行人并测量其相对距离,辅助驾驶员预判风险一直是重点研究的问题。由于车辆行驶速度较快,行人又具有目标小、难检测等特征,使用原始的Yolov4模型搭配相似三角形测距法难以达到实时性检测和精准测距的要... 详细信息

在自动驾驶技术的研究中,如何检测行人并测量其相对距离,辅助驾驶员预判风险一直是重点研究的问题。由于车辆行驶速度较快,行人又具有目标小、难检测等特征,使用原始的Yolov4模型搭配相似三角形测距法难以达到实时性检测和精准测距的要求。针对上述问题,通过修改Loss函数、轻量化网络结构等技巧改进Yolov4模型。实验结果表明,改进的Yolov4模型运行速度达到了平均62.5FPS,较Yolov4提升25%;结合改进相似三角形测距法,在纵向距离60米、横向距离4米内测距平均误差为4.90%,不仅运行速度更快而且测距准确性更高。

关键词：自动驾驶目标检测相似三角形测距