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基于语义感知的多特征协同水下图像增强

信息与控制 2024年第3期 353-364页

作者：陶志勇杨煜林森辽宁工程技术大学电子与信息工程学院沈阳理工大学自动化与电气工程学院

针对现有水下图像增强方法存在的去雾和颜色恢复效果不佳问题，提出一种基于语义感知的多特征协同水下图像增强网络。首先，通过语义感知特征提取模块充分提取原始水下图像的纹理和结构特征；同时，将水下退化图像输入到多尺度增强模块... 详细信息

针对现有水下图像增强方法存在的去雾和颜色恢复效果不佳问题，提出一种基于语义感知的多特征协同水下图像增强网络。首先，通过语义感知特征提取模块充分提取原始水下图像的纹理和结构特征；同时，将水下退化图像输入到多尺度增强模块中进行对比度增强和多尺度特征细化，并提取增强图像的全局特征；然后，在多特征融合模块中对多分支特征并行调制和融合，增强多特征分支之间的有效联系和特征表达能力，抑制冗余信息；最后，通过残差连接重构清晰的水下图像。在水下图像增强基准数据集、增强水下视觉感知数据集以及水下图像同步增强数据集上的实验结果表明，所提方法相较基于像素处理及物理模型的经典算法、其他深度学习算法具有更好的增强效果，全参考评价指标峰值信噪比及结构相似性分别提升1.72%和4.3%,无参考评价指标信息熵提升0.32%。

关键词：深度学习图像增强特征提取直方图拉伸

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基于排队论的一种高吞吐量信道分配协议设计

计算机应用研究 2024年

作者：陶志勇张鑫诺王诗高党召辽宁工程技术大学电子与信息工程学院电子科技大学深圳高等研究院

针对复杂多变的认知无线电系统中难以为次用户高效分配信道的问题，提出了一种高吞吐量信道分配协议——TKMA协议。该协议根据主用户(PU)活动、次用户(SU)实时业务需求、信道条件等信息构建用户信道的效用矩阵，在保障PU通信质量的前提... 详细信息

针对复杂多变的认知无线电系统中难以为次用户高效分配信道的问题，提出了一种高吞吐量信道分配协议——TKMA协议。该协议根据主用户(PU)活动、次用户(SU)实时业务需求、信道条件等信息构建用户信道的效用矩阵，在保障PU通信质量的前提下以SU系统总效用值最大化为目标进行信道分配，并利用改进Kuhn-Munkras算法结合轮询调度进行求解。为了评估该协议性能，建立了通用的多用户多信道认知无线电系统模型，利用排队理论描述数据包传输过程，并通过马尔可夫稳态求解推导出SU的性能指标。实验结果表明，与以往提出的化简方法和传统的公平随机分配协议相比，使用TKMA协议在SU系统总的吞吐量、平均时延、平均队长、拒绝率等指标上都得到更优的结果，证明了所提协议和系统模型的有效性。

关键词：排队分析信道分配协议认知无线电网络模型 Kuhn-Munkras算法轮询调度

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·基于多通道特征融合的人体动作识别方法

工程科学与技术 2024年

作者：陶志勇郭希俊任晓奎刘影王泽民辽宁工程技术大学电子与信息工程学院

现阶段深度学习已在基于WiFi的人体动作识别领域得到广泛应用且取得显著成果。然而，在利用多输入多输出( Multiple Input， Multiple Output， MIMO )系统强大的空间分集特性进行动作识别时，由于多径效应影响，获得信道状态信息( Chan... 详细信息

现阶段深度学习已在基于WiFi的人体动作识别领域得到广泛应用且取得显著成果。然而，在利用多输入多输出( Multiple Input， Multiple Output， MIMO )系统强大的空间分集特性进行动作识别时，由于多径效应影响，获得信道状态信息( Channel State Information， CSI ) 表现出对相同动作的特征描述存在差异，不同动作的特征描述存在类似，特征提取不完整和动作分类复杂的问题。为解决上述问题，本文提出一种基于双重注意力机制和多通道多尺度的时间卷积网络的动作识别方法。首先，根据MIMO系统的空间分集特性，构建多通道信息提取模型，获得从各个天线接收到的信道中，提取出有关动作的特性信息。然后设计多尺度的统合机制，强化同一动作在不同通道接收数据的表征，通过整合不同尺度的动作特征，增强对动作的表征能力。再次，采用特征图融合注意力机制和特征通道注意力机制对各通道的动作特征进行聚合。注意力机制有效地找出对最终动作识别有重要贡献的特征，使模型可以更好地进行特征聚焦。与此同时，将时间卷积网络应用于特征处理过程，使不同时间步的动作特征之间的长期依赖关系得以维持，增加对复杂和连续动作的识别能力。最终，利用全局平均池化层( Global Average Pooling， GAP )将各通道的特征图与动作分类器进行连接，以便多通道的动作特性能有效聚合在一起，进一步提高动作识别的精度。本文提出的模型在公共数据集7种动作测试中，实现98.72%的准确率。同时在自行搭建的实验室、教室和走廊等真实环境下进行测试，10种不同的动作分别获得97.94%、97.28%和95.66%的识别准确率。实验结果充分证明本文所提出的基于WiFi的人体动作识别模型在不同环境的有效性和优越性。

关键词：动作识别深度学习信道状态信息 TCN 注意力

局部和全局特征融合的太阳能电池片表面缺陷检测

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光电工程 2024年第1期51卷 86-99页

作者：陶志勇何燕林森易廷军张尧晟辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105 沈阳理工大学自动化与电气工程学院辽宁沈阳110159

太阳能电池片表面缺陷具有类内差异大、类间差异小和背景特征复杂等特点,因此,要实现高精度的太阳能电池片表面缺陷自动检测是一项富有挑战性的任务。针对此问题,该文提出融合局部和全局特征的卷积视觉Transformer网络(CViT-Net),首先采... 详细信息

太阳能电池片表面缺陷具有类内差异大、类间差异小和背景特征复杂等特点,因此,要实现高精度的太阳能电池片表面缺陷自动检测是一项富有挑战性的任务。针对此问题,该文提出融合局部和全局特征的卷积视觉Transformer网络(CViT-Net),首先采用Ghost聚焦(G-C2F)模块提取电池片缺陷局部特征;然后引进坐标注意力强调缺陷特征并抑制背景特征;最后构建Ghost视觉(G-ViT)模块融合电池片缺陷局部特征和全局特征。同时,针对不同检测精度和模型参数量,分别提供了CViT-Net-S和CViT-Net-L两种网络结构。实验结果表明,与经典MobileVit、MobileNetV3和GhostNet轻量级网络相比,CViT-Net-S对电池片分类准确率分别提升了1.4%、2.3%和1.3%,对电池片检测mAP50分别提升了2.7%、0.3%和0.8%;与ResNet50、RegNet网络相比,CViT-Net-L分类准确率分别提升了0.72%和0.7%,检测mAP50分别提升了3.9%、1.3%;与先进YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8检测网络相比,作为骨干网络的CViT-Net-S、CViT-Net-L结构在mAP和mAP50指标上仍保持良好检测效果。结果证明本文算法在太阳能电池片表面缺陷检测领域具有应用价值。

关键词：深度学习特征融合太阳能电池缺陷分类缺陷检测

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弹壳打凹-平底成形工艺参数优化

塑性工程学报 2024年第3期31卷 41-49页

作者：梁强刘新陶志勇刘东梁波李登虎重庆工商大学机械工程学院重庆400067 重庆长江电工工业集团有限公司重庆401336

为解决弹壳平底成形后壳体底部内圆角过大和平底上冲子开裂的问题,提出了一套弹壳打凹-平底成形工艺参数多目标优化设计方法。首先,采用中心复合实验方法,以打凹成形下冲子的凸起高度、圆角及锥角和打凹成形弹壳连皮厚度为设计变量进行... 详细信息

为解决弹壳平底成形后壳体底部内圆角过大和平底上冲子开裂的问题,提出了一套弹壳打凹-平底成形工艺参数多目标优化设计方法。首先,采用中心复合实验方法,以打凹成形下冲子的凸起高度、圆角及锥角和打凹成形弹壳连皮厚度为设计变量进行实验设计,以打凹下冲子最大等效应力、平底上冲子最大等效应力和平底成形后弹壳内圆角为优化目标,结合SVR与GWO算法构建了弹壳底部打凹-平底成形工艺参数优化模型。其次,采用MOPSO算法在可行域内寻优,并联合TOPSIS和CRITIC构建了综合评价指标计算得出最佳工艺参数组合。最后,采用优化工艺参数组合进行数值模拟和工艺实验,结果显示,模拟结果与实验结果吻合,弹壳底部内圆角充填饱满,同时可避免模具折断失效。

关键词：弹壳打凹成形平底成形参数优化

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稳步推进亿万劳动者共同富裕的路径探究

山东工会论坛 2024年第3期30卷 1-9页

作者：陶志勇中华全国总工会研究室北京100865

习近平总书记明确提出了“工人阶级和广大劳动群众是社会财富的主要创造者,推动全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展,首先要体现在亿万劳动者身上”这一重要命题。从劳动者这一社会财富的主要创造者的视角出发,要重点锁定产业工... 详细信息

习近平总书记明确提出了“工人阶级和广大劳动群众是社会财富的主要创造者,推动全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展,首先要体现在亿万劳动者身上”这一重要命题。从劳动者这一社会财富的主要创造者的视角出发,要重点锁定产业工人、农民工、新就业形态劳动者以及困难职工四类人群,着力从完善初次分配、再分配、第三次分配制度体系及促进精神富裕等环节,厘清共同富裕推进之路。

关键词：劳动者共同富裕三次分配新质生产力

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基于自适应图卷积和注意力池化的点云分类与分割

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计算机工程与科学 2024年第5期46卷 872-880页

作者：刘玉珍张冬霞陶志勇辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125105

针对现有点云分类与分割方法使用最大池化聚合局部邻域特征,导致最大值以外的重要信息丢失的缺陷,提出一种结合自适应图卷积AdaptConv和注意力池化AP的点云分类与分割网络。首先,采用K近邻算法构建点云局部图结构,根据点的特征生成自适... 详细信息

针对现有点云分类与分割方法使用最大池化聚合局部邻域特征,导致最大值以外的重要信息丢失的缺陷,提出一种结合自适应图卷积AdaptConv和注意力池化AP的点云分类与分割网络。首先,采用K近邻算法构建点云局部图结构,根据点的特征生成自适应卷积核,灵活精确地捕获点云的局部邻域特征;其次,为有效提高特征聚合能力,采用注意力池化定义能量函数得到权重值,加权并聚合出更具代表性的点云局部特征;最后,堆叠自适应图卷积和注意力池化逐层提取全局特征,提高网络的分类和分割精度。实验结果表明,相较基准方法,点云分类的平均类别精度提升0.9%,部件分割和语义分割的平均交并比分别提升0.8%和0.3%,证明所提方法可有效提升点云分类与分割的准确率,具有较高的鲁棒性。

关键词：自适应图卷积注意力池化能量函数最大池化

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基于高效通道注意力的多阶段图像去雨网络

电光与控制 2024年第4期31卷 109-114,120页

作者：李国金张书铭林森陶志勇辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁葫芦岛125000 沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110000

针对现有图像去雨算法不能更好地保留图像背景细节的问题,提出一种基于高效通道注意力的多阶段图像去雨网络。首先,网络使用3×3卷积提取雨图的浅层特征并传递给高效通道注意力模块,为不同的特征通道分配不同的权重;然后,传递给3个并行... 详细信息

针对现有图像去雨算法不能更好地保留图像背景细节的问题,提出一种基于高效通道注意力的多阶段图像去雨网络。首先,网络使用3×3卷积提取雨图的浅层特征并传递给高效通道注意力模块,为不同的特征通道分配不同的权重;然后,传递给3个并行阶段,在前2个阶段中,使用编码-解码器进行多尺度特征提取,减少雨纹信息丢失,其中使用Transformer模块抑制无用信息传递;最后,在第3个阶段使用初始分辨率模块代替编码-解码器,从而保留输出图像的精细特征。实验结果表明,所提算法在Rain800、Rain12、Rain100L和Rain100H公开测试集上的结构相似性分别为0.830、0.968、0.960和0.944,峰值信噪比分别为27.33 dB、35.27 dB、36.79 dB和28.94 dB。所提算法相比于经典和新颖的图像去雨算法,在去除雨纹和恢复背景细节上具有更好的效果。

关键词：深度学习图像去雨多阶段网络 Transformer模块通道注意力机制

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轻量化M-CNN的太阳电池表面缺陷识别

太阳能学报 2024年第6期45卷 341-348页

作者：陶志勇易廷军林森杜福廷辽宁工程技术大学电子与信息工程学院葫芦岛125105 沈阳理工大学自动化与电气工程学院沈阳110159

针对太阳电池EL图像,提出一种高识别率的轻量化M-CNN网络模型。首先,该网络模型将拼接的多特征图融合通道注意力机制;然后,引入Ghost卷积层降低模型参数;最后,利用普通卷积层取代最大池化层进行特征空间降维。实验结果表明:在自建裂痕... 详细信息

针对太阳电池EL图像,提出一种高识别率的轻量化M-CNN网络模型。首先,该网络模型将拼接的多特征图融合通道注意力机制;然后,引入Ghost卷积层降低模型参数;最后,利用普通卷积层取代最大池化层进行特征空间降维。实验结果表明:在自建裂痕、阴影、微小瑕疵、无缺陷图像数据库共15767片上,M-CNN对粗糙分类检测准确率和瑕疵分类检测准确率分别是99.83%和93.38%,模型参数量是1.29 MB。相较先进的MobileNetV3、DeepVit和MobileVit等网络,M-CNN有缺陷识别率高和模型参数量低的优势。

关键词：太阳电池深度学习卷积神经网络图像处理缺陷识别