检索结果-南通市图书馆

上海纺织科技 2019年第1期47卷 90-90页

作者：邵攀科西安翻译学院教育学院

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基于宽度学习的非监督SAR影像变化检测

自然资源遥感 2024年

作者：邵攀管宗胜贾付文三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室三峡大学计算机与信息学院

深度学习合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)影像变化检测是遥感领域的重要研究方向。针对现有深度学习SAR影像变化检测生成的训练样本不够可靠和模型训练耗时严重2个方面不足,将宽度学习(broad learning system,BLS)引入变化... 详细信息

深度学习合成孔径雷达(synthetic aperture Radar,SAR)影像变化检测是遥感领域的重要研究方向。针对现有深度学习SAR影像变化检测生成的训练样本不够可靠和模型训练耗时严重2个方面不足,将宽度学习(broad learning system,BLS)引入变化检测,提出一种全新的非监督SAR影像变化检测方法。首先,通过将邻域信息引入相似性算子、自适应双阈值分割、超像素修正和视觉显著性分析提出一种可靠的预分类方法,从而生成预分类图,获取训练样本;然后,利用训练样本训练BLS网络,生成BLS变化检测预测图;最后,通过双阶段投票融合预分类图和BLS预测图,生成最终变化检测图。5组真实SAR影像数据的实验结果表明:本文方法能够得到更加可靠的训练样本,能够显著提高变化检测精度,其效率显著优于深度学习SAR影像变化检测模型。

关键词：非监督变化检测合成孔径雷达宽度学习自适应双阈值超像素视觉显著性分析

TRNet:基于遥感影像的三通道区域增强变化检测网络

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计算机应用研究 2024年

作者：石卫超宋宝贵管宗胜秦道龙邵攀三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室三峡大学计算机与信息学院

遥感影像变化检测任务是遥感领域的研究重心之一，目前大多为深度学习方法，主要采用单通道或孪生网络提取特征，能够较为有效提取变化特征。但是随着遥感影像分辨率的不断升高，单一化的特征提取方式易受无关细节信息的影响，从而导致... 详细信息

遥感影像变化检测任务是遥感领域的研究重心之一，目前大多为深度学习方法，主要采用单通道或孪生网络提取特征，能够较为有效提取变化特征。但是随着遥感影像分辨率的不断升高，单一化的特征提取方式易受无关细节信息的影响，从而导致检测结果中变化和未变化区域分割能力不足问题。为此，提出一种全新的三通道区域增强变化检测网络，从多个角度增强特征提取能力。首先构建了三通道区域增强编码器，利用三个特征提取通道，定向提取相似性信息、全面性信息和差异性信息；并且在编码器每个层级使用区域分离增强模块，能够将通道1和3增强通道2，有利于取得更好的变化区域分割效果；其次设计了层级交互指导融合解码器，通过高层级特征和低层级特征之间的交互指导，实现不同层级特征间的有效融合；最后使用基于信息熵的自适应权重来优化损失函数，通过给高熵区域更多的关注，来改善网络模型的训练过程。在常用数据集上的实验结果表明，与对比网络相比所提网络能够取得更优的检测精度。

关键词：遥感变化检测深度学习区域增强层级交互

视觉传达设计专业中的课程思政教学创新与实践

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上海包装 2024年第7期 191-193页

作者：邵攀科西安翻译学院陕西西安710105

在当前教育环境下,如何将思政教育有效地融入视觉传达设计专业教学中,提升学生的综合素质和专业能力,成为教育领域关注的焦点。在分析二者融合意义的基础上,对当前视觉传达设计专业的思政教学现状进行审视,提出具体的教学创新理念和策略... 详细信息

在当前教育环境下,如何将思政教育有效地融入视觉传达设计专业教学中,提升学生的综合素质和专业能力,成为教育领域关注的焦点。在分析二者融合意义的基础上,对当前视觉传达设计专业的思政教学现状进行审视,提出具体的教学创新理念和策略,并从教学内容、教学方法和实践环节3方面进行具体应用阐述。旨在将思政教育与专业教育相结合,培养学生的爱国情怀、文化自信和社会责任感,同时提高他们的专业技能和设计创新能力。

关键词：视觉传达设计课程思政教学创新教学实践

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集成CNN和Transfromer的通道交互多层级融合变化检测

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测绘科学 2024年

作者：邵攀石卫超秦道龙张晓东董婷管宗胜武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室三峡大学计算机与信息学院

为有效集成卷积神经网络(CNN)的局部性和Transformer的全局性，提出一种全新的通道交互多层级融合变化检测网络CIMLFNet。以CNN和Transformer为基础，设计一种三通道特征提取器，以充分提取两期影像的时空特征；构建一种金字塔时空交叉... 详细信息

为有效集成卷积神经网络(CNN)的局部性和Transformer的全局性，提出一种全新的通道交互多层级融合变化检测网络CIMLFNet。以CNN和Transformer为基础，设计一种三通道特征提取器，以充分提取两期影像的时空特征；构建一种金字塔时空交叉注意力模块，利用通道2提取的特征增强通道1和3提取的特征，突出变化信息；提出一种双分支通道交互多层级融合模块，分别从层级优先和通道优先的角度对增强的特征进行融合，以充分利用CNN和Transformer的优势和互补性；给出一种简单有效的边界区域增强分类器。在WHU、Google、GVLM和LEVIR等4组公开变化检测数据上，CIMLFNet的F1/IoU值分别达到91.19%/83.80%、85.97%/75.40%、88.85%/79.94%和90.07%/81.94%，明显优于6组对比方法，验证了CIMLFNet的有效性。

关键词：遥感变化检测 CNN Transformer 通道交互多层级融合金字塔时空交叉注意力边界区域增强

500kV输电线路绕击雷影响因素及防范措施

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中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 2024年第8期 0037-0040页

作者：邵攀屹中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司河南郑州450000

500kV输电线路作为电力传输的主要网络,其具有输送容量大、输电线路长等优点。绕击雷作为常见的自然现象,对输电线路的影响尤为显著,输电线路遭受雷击而导致的线路跳闸数量占总跳闸数量的50%左右,尤其是在夏季雷电高发季节,输电线路受... 详细信息

500kV输电线路作为电力传输的主要网络,其具有输送容量大、输电线路长等优点。绕击雷作为常见的自然现象,对输电线路的影响尤为显著,输电线路遭受雷击而导致的线路跳闸数量占总跳闸数量的50%左右,尤其是在夏季雷电高发季节,输电线路受到雷击事故的频率增加,给电力系统带来严重的安全隐患。为降低绕击雷对输电线路的影响,文章工作电压、地形因素、保护角、导体材料与表面状态等角度入手,分析了500kV输电线路绕击雷的主要影响因素,并针对具体影响措施提出了相应的防范措施,实现了500kV输电线路在绕击雷环境下的安全稳定运行。

关键词： 500kV输电线路绕击雷工作电压地形保护角

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绘画作品《徽印》系列

中国出版 2024年第7期 73-73页

作者：邵攀科西安翻译学院艺术与设计学院

关键词：

集成CNN和Transformer的通道交互多层级融合变化检测

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测绘科学 2024年第5期 110-121页

作者：邵攀石卫超秦道龙张晓东董婷管宗胜三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室三峡大学计算机与信息学院武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室

为有效集成卷积神经网络的局部性和Transformer的全局性，提出一种全新的通道交互多层级融合变化检测网络CIMLFNet。以CNN和Transformer为基础，设计一种三通道特征提取器，以充分提取两期影像的时空特征；构建一种金字塔时空交叉注意... 详细信息

为有效集成卷积神经网络的局部性和Transformer的全局性，提出一种全新的通道交互多层级融合变化检测网络CIMLFNet。以CNN和Transformer为基础，设计一种三通道特征提取器，以充分提取两期影像的时空特征；构建一种金字塔时空交叉注意力模块，利用通道2提取的特征增强通道1和3提取的特征，突出变化信息；提出一种双分支通道交互多层级融合模块，分别从层级优先和通道优先的角度对增强的特征进行融合，以充分利用CNN和Transformer的优势和互补性；给出一种简单有效的边界区域增强分类器。在WHU、Google、GVLM和LEVIR等4组公开变化检测数据上，CIMLFNet的F1/IoU值分别达到91.19%/83.80%、85.97%/75.40%、88.85%/79.94%和90.07%/81.94%,明显优于6组对比方法，验证了CIMLFNet的有效性。

关键词：遥感变化检测 CNN Transformer 通道交互多层级融合金字塔时空交叉注意力边界区域增强

基于邻域相似性和超像元增强的SAR影像差异图生成

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遥感信息 2023年第2期38卷 48-55页

作者：邵攀贾付文三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002

差异图的质量是影响合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像变化检测性能的关键因素之一。文章针对SAR影像,提出了一种全新的基于邻域相似性和超像元增强的差异图生成方法。首先,将邻域信息引入到相似性算子,利用邻域相似性生... 详细信息

差异图的质量是影响合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像变化检测性能的关键因素之一。文章针对SAR影像,提出了一种全新的基于邻域相似性和超像元增强的差异图生成方法。首先,将邻域信息引入到相似性算子,利用邻域相似性生成初步差异图;然后,对初步差异图进行超像元分割,并基于分割结果利用性质“差异图中像元灰度值越大,对应区域发生变化的可能性越大”对初步差异图进行增强。4组真实SAR影像数据的实验结果表明,与4组先进水平的差异图生成方法相比:该方法能够明显提高变化区域和未变化区域的对比度,得到更高质量的差异图;能够得到更优的变化检测结果。

关键词：差异图生成邻域相似性超像元增强变化检测 SAR影像

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基于自适应半监督模糊C均值的遥感变化检测

地球信息科学学报 2022年第3期24卷 508-521页

作者：邵攀范红梅高梓昂三峡大学湖北省农田环境监测工程技术研究中心宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院宜昌443002

遥感变化检测是开展对地观测应用的关键技术之一,在城市研究、灾害评估以及资源调查等领域发挥着重要的作用。本文针对基于差分影像的遥感变化检测展开研究,提出一种基于自适应半监督模糊C均值(Adaptive and Semi-Supervised Fuzzy C-me... 详细信息

遥感变化检测是开展对地观测应用的关键技术之一,在城市研究、灾害评估以及资源调查等领域发挥着重要的作用。本文针对基于差分影像的遥感变化检测展开研究,提出一种基于自适应半监督模糊C均值(Adaptive and Semi-Supervised Fuzzy C-means,ASFCM)聚类的变化检测技术。(1)ASFCM根据“差分影像像素灰度值越大,则对应区域发生变化可能性越大”的性质,通过阈值技术自适应、自动地分析差分影像灰度直方图并将其划分为两部分:几乎可确定类别区域和不确定区域;(2)将差分影像像素灰度值、空间上下文信息和几乎可确定类别区域像素的伪类别标签信息集成到模糊聚类过程,生成差分影像的模糊隶属度函数;(3)通过最大隶属度原则生成变化检测图。ASFCM通过半监督策略利用伪类别标签信息指导聚类过程,通过空间引力模型优化的模糊因子自适应地利用差分影像的空间相关性,能够得到更加准确的模糊隶属度函数和更优的变化检测结果。3组真实遥感数据的实验结果验证了ASFCM的有效性:ASFCM在Bangladesh数据上的kappa系数为0.9188,比其它方法提高3.5%~16.4%;在Madeirinha数据上的Kappa系数为0.9379,比其他方法提高2.18%~7.13%;在黑龙江数据上的Kappa系数为0.8696,比其它方法提高2.88%~22.02%。

关键词：遥感变化检测模糊聚类算法自适应伪标签空间信息模糊因子半监督

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