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基于卷积神经网络的路面裂缝分割设计与研究

应用光学 2024年第2期45卷 373-384页

作者：刘艳宁章国宝东南大学自动化学院南京210000

裂缝是路面病害最主要的类型,准确的裂缝分割是国家进行公路预防养护管理的重要决策依据。针对背景复杂下现有模型路面裂缝分割准确度有待提高的问题,提出一种基于卷积神经网络的端到端裂缝分割模型,使用分层结构的ConvNeXt编码器提取... 详细信息

裂缝是路面病害最主要的类型,准确的裂缝分割是国家进行公路预防养护管理的重要决策依据。针对背景复杂下现有模型路面裂缝分割准确度有待提高的问题,提出一种基于卷积神经网络的端到端裂缝分割模型,使用分层结构的ConvNeXt编码器提取多尺度特征,特征的最高层使用金字塔池化模块进一步获取全局先验特征,通过具有横向连接和自上而下的金字塔结构进行特征融合。针对裂缝和背景不平衡问题,使用平衡交叉熵损失函数提高模型的检测性能。此外,构建了一个包含2 876张裂缝图片的数据集UCrack,覆盖多种裂缝类型和广泛的背景范围,以提供丰富的特征供模型学习。实验表明,在UCrack测试数据集上模型的召回率和F1得分比其他表现最佳的模型提高了2.68%和6.89%;在CrackDataset数据集上的测试取得了85.68%的召回率和80.11%的F1得分,说明模型具有较好的泛化性能,可应对背景复杂的路面裂缝分割。

关键词：裂缝分割卷积神经网络编解码网络特征金字塔金字塔池化

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基于改进主动轮廓模型的强噪声焊缝识别方法

热加工工艺 2024年 30-34+40页

作者：周毅章国宝东南大学自动化学院

基于结构光视觉的焊缝跟踪系统被广泛应用于机器人焊接之中，而保障此类焊接作业质量的关键在于焊缝识别的精度。传统的焊缝识别算法往往难以解决强焊接噪声的干扰问题，为此提出了一种基于改进主动轮廓模型的焊缝识别算法。首先为了克... 详细信息

基于结构光视觉的焊缝跟踪系统被广泛应用于机器人焊接之中，而保障此类焊接作业质量的关键在于焊缝识别的精度。传统的焊缝识别算法往往难以解决强焊接噪声的干扰问题，为此提出了一种基于改进主动轮廓模型的焊缝识别算法。首先为了克服传统主动轮廓模型手动获取初始轮廓的缺点，设计了一种基本的分割算法来自动提取初始轮廓。接着根据强噪声焊缝图像的灰度分布特征，采用该算法对传统主动轮廓模型的能量函数进行了优化，并将拓展的结构张量添加至外部能量项，确保收敛结果的稳定与准确。最后，基于多段直线拟合和RANSAC直线拟合完成焊缝特征点的提取。实验表明：在强噪声干扰下，该算法具有良好的适准确性。

关键词：焊缝识别抗干扰主动轮廓模型结构张量直线拟合

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基于文本挖掘的数字藏品价格影响因素研究

基于文本挖掘的数字藏品价格影响因素研究

作者：国宝琦山东财经大学

学位级别：硕士

关于NFT数字藏品,国外已经有了较为广泛的研究,但由于国内数字藏品市场起步较晚,目前国内对NFT数字藏品相关价格模型研究较少。近几年,国内NFT数字藏品已经有了较大的市场,引起了较多人的关注,为此本文以国内NFT数字藏品为研究对象,深... 详细信息

关于NFT数字藏品,国外已经有了较为广泛的研究,但由于国内数字藏品市场起步较晚,目前国内对NFT数字藏品相关价格模型研究较少。近几年,国内NFT数字藏品已经有了较大的市场,引起了较多人的关注,为此本文以国内NFT数字藏品为研究对象,深入研究国内NFT数字藏品价格的相关影响因素,并对国内NFT数字藏品市场的发展提出合理化的建议。为了实现这一目标,首先利用了LDA主题分析法,以期寻找影响数字藏品价格的影响因素,在这个过程中,需要进行模型优化,将一些毫无意义的高频词作为停用词过滤掉,然后利用优化后的模型进行LDA主题分析,经过层层比较,最终得到的数字藏品价格影响因素包括用户关注度、数字藏品市场的自身发展、数字经济、元宇宙、WEB3.0和区块链等。随后,采用了文本挖掘技术对移动端APP上的用户评论进行了爬取,并将爬取后的数据清洗与预处理,同时构建了适用于数字藏品市场的用户词典及情感词典,并将情感词按照权重进行分级处理。然后利用以上词典,利用特定算法计算出消费者评论的情感值。最后,本文利用多元回归模型研究各个因素对数字藏品价格的影响。研究结果显示,数字藏品的价格与百度指数、消费者情绪、成交额、元宇宙、区块链、数字经济、居民消费价格指数关系均显著。其中百度指数、区块链、数字经济、WEB3.0对数字藏品价格具有正向作用,消费者情绪、成交额、元宇宙、居民消费价格指数对数字藏品价格有负向作用。此外,从多元回归数据模型异质性检验中发现,不同的数字藏品平台和不同黄金价格行情也会影响各个因素对数字藏品价格的影响程度。通过这项研究,我们可以更好地研究和推动数字藏品市场的发展。它在理论上和实践上都具有重要意义。对于理论而言,本研究为了数字藏品市场的发展提供了新的视角和方法。同时,对于实践而言,这些发现可以为数字藏品市场的相关参与者提供有价值的建议和指导,帮助他们更好地理解市场动态,优化运营策略,提升数字藏品的价值和吸引力。总而言之,本文通过对NFT数字藏品市场价格的研究,借助文本挖掘和主题分析等方法,深入分析了消费者行为等因素对数字藏品价格的影响。这些研究结果不仅在学术领域有重要意义,也为数字藏品市场的实际发展提供了有益的参考和启示。

关键词： NFT数字藏品文本挖掘 LDA主题分析影响因素

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河蟹高效生态养殖

农家致富 2009年第9期 41-41页

作者：于国宝江苏省滨海县天场乡多服中心

一．清塘消毒清淤消毒后曝晒20～25天。每亩150～200公斤对水全池泼洒．均匀翻耙底泥。

关键词：生态养殖河蟹清塘消毒清淤消毒曝晒泼洒

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淡水龙虾塘口水草栽植和调控措施

水产养殖 2010年第7期31卷 42-42页

作者：于国宝滨海县海洋与渔业局

水草在小龙虾养殖塘口中具有十分重要的作用，为龙虾提供栖息、摄食和隐蔽场所。是龙虾的天然植物性饵料，能改善水体理化条件和生物组成，调节水体平衡，净化水质。

关键词：调控措施水草栽植虾塘水龙植物性饵料小龙虾隐蔽场所

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室内测绘机器人自主定位与三维建图研究

计算机工程与应用 2024年第8期60卷 329-337页

作者：周宏毅章国宝朱宏伟东南大学自动化学院南京210096

室内空间由于低照明、缺少GPS定位辅助和场景特征较少等原因难以利用有限传感器进行高精度三维建图。针对此问题,对FAST-LIO算法进行改进,引入了Lider-IMU参数初始化系统和后端回环检测优化算法,以增加大场景下的建图鲁棒性。采用公开... 详细信息

室内空间由于低照明、缺少GPS定位辅助和场景特征较少等原因难以利用有限传感器进行高精度三维建图。针对此问题,对FAST-LIO算法进行改进,引入了Lider-IMU参数初始化系统和后端回环检测优化算法,以增加大场景下的建图鲁棒性。采用公开数据集进行实验研究。结果表明,和现有算法相比,该算法轨迹误差精度均有提升。还设计了机器人在东南大学的建筑内部环境进行测试。实验结果表明,机器人能够实现自主移动建图并安全返回,效果良好。

关键词：移动机器人自主探索三维建图点云地图

广西银滩南部海域海洋牧场鱼类群落结构特征及其与环境因子的关系

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南方水产科学 2024年第5期20卷 81-90页

作者：于杰邹建伟陈国宝中国水产科学研究院南海水产研究所广东广州510300 农业农村部海洋牧场重点实验室/国家数字渔业(海洋牧场)创新分中心/农业农村部南海渔业资源环境科学观测实验站/广东省渔业生态环境重点实验室/广东省海洋休闲渔业工程技术研究中心广东广州510300 北海市水产技术推广站广西北海536000

适时评价国家级海洋牧场示范区的鱼类资源状况,对推进海洋牧场建设具有重要意义。基于2022年4月广西银滩南部海域海洋牧场渔业资源调查数据,分析了鱼类资源特征、群落结构及其与环境因子的相关性,以为北部湾海洋牧场生态效应研究提供参... 详细信息

适时评价国家级海洋牧场示范区的鱼类资源状况,对推进海洋牧场建设具有重要意义。基于2022年4月广西银滩南部海域海洋牧场渔业资源调查数据,分析了鱼类资源特征、群落结构及其与环境因子的相关性,以为北部湾海洋牧场生态效应研究提供参考。结果显示,示范区鱼类数量密度、生物量密度和种类数均高于对照区。示范区和对照区鱼类物种组成在种级水平上为中等不相似,且2个区域鱼类群落均受到一定程度的干扰。研究区鱼类群落可划分为4个具有显著性差异的类群(p<0.05),分别位于示范区B区和对照区南部站位(类群Ⅰ)、对照区北部站位(类群Ⅱ)、示范区A区和B区交界处(类群Ⅲ)和示范区A区(类群Ⅳ)。类群Ⅰ和Ⅲ的平均相异性指数为53.88%,贡献率排前3位的分歧种为吉打副叶鲹(Alepes djedaba)、蓝圆鲹(Decapterus maruadsi)和竹荚鱼(Trachurus japonicus);类群Ⅲ和Ⅳ的平均相异性指数为48.85%,贡献率排前3位的分歧种为竹荚鱼、短吻鲾(Leiognathus brevirostris)和花斑蛇鲻(Saurida undosquamis)。水温和化学需氧量是显著影响研究区鱼类群落结构的主要环境因子,溶解氧和浮游植物密度的影响稍弱。

关键词：海洋牧场鱼类群落结构环境因子广西银滩

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基于自然梯度的语音信号盲源分离优化算法

武汉大学学报（工学版） 2024年第4期57卷 528-534页

作者：雷家贵茹国宝武汉大学电子信息学院湖北武汉430072

针对自然梯度算法在语音信号盲源分离中存在的稳定性差、分离性能不佳等问题,利用分离程度作为权重改进Pearson相关系数,将权重改进的相关系数作为控制步长的因子,从而使得步长的变化更加精准,减小随机扰动项对稳态的影响。同时充分利... 详细信息

针对自然梯度算法在语音信号盲源分离中存在的稳定性差、分离性能不佳等问题,利用分离程度作为权重改进Pearson相关系数,将权重改进的相关系数作为控制步长的因子,从而使得步长的变化更加精准,减小随机扰动项对稳态的影响。同时充分利用动量项“奖励一致的梯度,惩罚不一致的梯度”的特性,根据混合信号分离程度的变化方向决定动量项的增减,进一步提高了算法的收敛速度。试验结果表明:与现有的自适应步长自然梯度算法相比,优化算法的信噪比均值更高,方差更低,说明该算法的分离效果更佳,而且减小了对初始值的敏感性,鲁棒性更好;且优化算法的串音误差曲线进入稳态所需的迭代次数更少,说明该算法的收敛速度更快。

关键词：语音信号分离自然梯度自适应步长相关系数动量项

基于CNN-LSTM-LOF的过程故障预测模型

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北京化工大学学报（自然科学版） 2024年第1期51卷 121-127页

作者：程志磊章国宝黄永明东南大学自动化学院南京210018

在现代工业过程中,故障预测可以及时预测设备的潜在故障,减少事故的发生以及降低经济损失,因此故障预测对于过程系统至关重要。由于过程系统的复杂性以及运行数据集分布不均,使用正常数据集离线预测运行状态的方法没有较好的泛用性,且... 详细信息

在现代工业过程中,故障预测可以及时预测设备的潜在故障,减少事故的发生以及降低经济损失,因此故障预测对于过程系统至关重要。由于过程系统的复杂性以及运行数据集分布不均,使用正常数据集离线预测运行状态的方法没有较好的泛用性,且不太准确。针对以上问题,将卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合,用于提取设备运行数据的特征,在线预测之后的运行状态;随后将预测结果送入在离线状态下训练好的局部异常因子(LOF)模型中,计算预测出时间序列的异常值;最后将异常值与离线状态下训练出的故障阈值进行比较,大于阈值则认为存在潜在故障。将模型用于田纳西-伊斯曼(TE)时间序列进行验证,并与传统的故障预测方法进行比较,实验结果表明:本文所提模型对于多故障以及单故障预测相比传统故障预测方法均具有更好的效果,可以提前1个采样窗口检测到数据异常,有应用于工业故障预测的潜力。

关键词：故障预测田纳西-伊斯曼过程长短期记忆局部异常因子算法卷积神经网络