检索结果-南通市图书馆

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

联合线性引导与网格优化的混凝土裂缝分割

光学精密工程 2024年第2期32卷 286-300页

作者：刘光辉陈健孟月波徐胜军西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055 建筑机器人陕西省高等学校重点实验室陕西西安710055 西安市建筑制造智动化技术重点实验室陕西西安710055

针对混凝土表面裂缝分割过程中分割精度低、细微裂缝漏分和背景干扰等问题,提出一种联合线性引导和网格优化的裂缝分割模型。首先,在主干网络中引入多分支线性引导模块,通过自适应单维度池化增强网络对裂缝线性结构的表达能力,让不同区... 详细信息

针对混凝土表面裂缝分割过程中分割精度低、细微裂缝漏分和背景干扰等问题,提出一种联合线性引导和网格优化的裂缝分割模型。首先,在主干网络中引入多分支线性引导模块,通过自适应单维度池化增强网络对裂缝线性结构的表达能力,让不同区域的裂缝建立联系,增强全局上下文信息感知能力,提高网络分割精度;然后,提出网格细节优化模块,通过分区-优化-合并三步骤,将整个空间域划分为若干个空间网格,提取空间网格中的细微裂缝信息,防止细微裂缝漏分;最后,在主干网络的跳跃连接处嵌入混合注意力模块,在空间和通道双维度突出裂缝特征,减少背景干扰。在Deepcrack537,Crack500和CFD裂缝数据集上,所提模型的IoU值分别达到77.07%,58.96%和56.55%,F1-score值分别达到87.05%,74.19%和72.24%,明显优于大多数现有方法,具有更高的分割精度。

关键词：裂缝图像线性引导语义分割网格优化注意力机制

显著区域抑制与多尺度特征融合的建筑风格识别

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光电子·激光 2024年

作者：孟月波刘佳赵敏华刘光辉西安建筑科技大学信息与控制工程学院

针对建筑元素特征提取不全、相似建筑风格识别困难等问题，提出一种显著区域抑制与多尺度特征融合(salient region suppression and multi-scale feature fusion， SRSMFF)的建筑风格识别方法。首先，采用改进的Resnet18提取初始建筑特... 详细信息

针对建筑元素特征提取不全、相似建筑风格识别困难等问题，提出一种显著区域抑制与多尺度特征融合(salient region suppression and multi-scale feature fusion， SRSMFF)的建筑风格识别方法。首先，采用改进的Resnet18提取初始建筑特征。然后，设计显著区域抑制模块(salient region suppression module， SRSM)，通过隐藏最具判别性区域，引导网络学习潜在区域的特征，并利用多尺度特征融合网络(multi-scale feature fusion， MSFF)，将多尺度结构与显著区域抑制相结合，以获取更完整的建筑元素特征。接着，利用通道注意力赋予各通道相应的权重，以突出重要的通道信息。最后，大边距度量损失函数通过最大化特征嵌入空间的决策边界，改善相似建筑风格的识别。在公共建筑数据集10类、25类及自建中国古建筑数据集上的实验结果表明，本文方法的准确率分别达到80.21%、64.4%和88.21%，其性能优于目前的先进方法。

关键词：图像处理建筑风格显著区域抑制多尺度特征融合大边距度量

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

GCN引导模型视点的光学遥感道路提取网络

光学精密工程 2024年第10期32卷 1552-1566页

作者：刘光辉单哲杨塬海王恒孟月波徐胜军西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055 西安市建筑制造智动化技术重点实验室陕西西安710055

在光学遥感图像中,道路易受遮挡物、铺装材料以及周围环境等多重因素的影响,导致其特征模糊不清。然而,现有道路提取方法即使增强其特征感知能力,仍在特征模糊区域存在大量误判。为解决上述问题,本文提出基于GCN引导模型视点的道路提取... 详细信息

在光学遥感图像中,道路易受遮挡物、铺装材料以及周围环境等多重因素的影响,导致其特征模糊不清。然而,现有道路提取方法即使增强其特征感知能力,仍在特征模糊区域存在大量误判。为解决上述问题,本文提出基于GCN引导模型视点的道路提取网络(RGGVNet)。RGGVNet采用编解码结构,并设计基于GCN的视点引导模块(GVPG)在编解码器的连接处反复引导模型视点,从而增强对特征模糊区域的关注。GVPG利用GCN信息传播过程具有平均特征权重的特性,将特征图中不同区域道路显著性水平作为拉普拉斯矩阵,参与到GCN信息传播从而实现引导模型视点。同时,提出密集引导视点策略(DGVS),采用密集连接的方式将编码器、GVPG和解码器相互连接,确保有效引导模型视点的同时缓解优化困难。在解码阶段设计多分辨率特征融合(MRFF)模块,最小化不同尺度道路特征在特征融合和上采样过程中的信息偏移和损失。在两个公开遥感道路数据集中,本文方法IoU分别达到65.84%和69.36%,F1-score分别达到79.40%和81.90%。从定量和定性两方面实验结果可以看出,本文所提方法性能优于其他主流方法。

关键词：光学遥感图像道路提取深度神经网络图卷积网络

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

特征引导的多模态聚合低光环境行为识别方法

控制与决策 2024年第7期39卷 2305-2314页

作者：刘光辉王秦蒙孟月波陈廷廷张娅琳西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安市建筑制造智动化技术重点实验室

诸如夜间等低光场景下的行为识别对于安防、自动驾驶等领域具有重要意义,针对现有方法在低光环境下识别效果不佳、鲁棒性较差等问题,提出一种基于特征引导的多模态聚合低光环境行为识别方法(MALNFG).首先,设计分层骨架特征融合网络(HSFI... 详细信息

诸如夜间等低光场景下的行为识别对于安防、自动驾驶等领域具有重要意义,针对现有方法在低光环境下识别效果不佳、鲁棒性较差等问题,提出一种基于特征引导的多模态聚合低光环境行为识别方法(MALNFG).首先,设计分层骨架特征融合网络(HSFIE),利用光照增强算法提升低光场景的骨架提取能力,采用层次化时空特征融合策略获取侧重于人体行为本身表达的动作特征,改善低光场景下因骨架缺失造成的精度下降问题;其次,设计高效表观特征提取模块(EAFEM),采用零参数时间位移模块在2D特征提取网络上高效捕捉包含丰富场景信息的时空特征;接着,设计特征引导多模态聚合网络(MNF),利用特征引导策略执行骨架特征与RGB表观特征的深层信息交互,实现行为特征的全面性表征;最后,采用全连接层进行特征分类,完成行为识别.实验结果表明,所提出方法可以较好地适用于低光环境下的人体行为识别任务.

关键词：行为识别低光场景多模态聚合特征引导光照增强

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

目标区域引导的RRT机械臂路径规划算法

计算机科学与探索 2024年

作者：孟月波张子炜吴磊刘光辉徐胜军西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安市建筑制造智动化技术重点实验室

针对传统RRT*算法在机械臂路径规划的过程中存在规划效率低、路径质量不佳、机械臂位姿不当等问题，提出一种目标区域引导的RRT*机械臂路径规划算法(TA-RRT*)。首先，在传统RRT*算法基础上，引入目标偏向策略并使用球形子集约束采样，... 详细信息

针对传统RRT*算法在机械臂路径规划的过程中存在规划效率低、路径质量不佳、机械臂位姿不当等问题，提出一种目标区域引导的RRT*机械臂路径规划算法(TA-RRT*)。首先，在传统RRT*算法基础上，引入目标偏向策略并使用球形子集约束采样，缩小采样范围并使新节点朝向目标点扩展，增强目标导向性；对新节点采用直连策略，让算法可以更快地收敛从而提升路径生成速度。其次，对初始规划路径去除冗余点并使用三次B样条曲线转换成平滑路径，改善了路径质量。最后，对机械臂进行位姿约束，通过机械臂逆运动学判断机械臂连杆位姿可达性，并利用包络盒模型判断机械臂是否与障碍物碰撞。实验结果表明，在二维以及三维场景下，TA-RRT*算法在采样次数、规划时间、路径长度以及平滑度等方面的性能均优于RRT*算法，验证了该方法的正确性及可行性。机械臂仿真实验以及在真实环境下的测试结果显示，加入位姿约束后机械臂运行规划好的轨迹时，机械臂各个关节在运行规划路径的过程中并未与障碍物发生碰撞且具有良好的稳定性。

关键词： RRT 算法机械臂路径规划目标区域引导三次B样条曲线

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

结合实例分割与抓取筛选的堆叠目标抓取方法

小型微型计算机系统 2024年第7期45卷 1648-1655页

作者：刘光辉宋鑫孟月波徐胜军西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055 西安市建筑制造智动化技术重点实验室西安710055

为了在种类多样、位姿随机、背景散乱的堆叠场景下得到机器人抓取目标物体的最优次序与抓取位姿,本文提出一种结合实例分割与抓取筛选的堆叠目标抓取方法,包含抓取次序推理与抓取位姿检测两部分.抓取次序推理部分,首先设计基于自注意力... 详细信息

为了在种类多样、位姿随机、背景散乱的堆叠场景下得到机器人抓取目标物体的最优次序与抓取位姿,本文提出一种结合实例分割与抓取筛选的堆叠目标抓取方法,包含抓取次序推理与抓取位姿检测两部分.抓取次序推理部分,首先设计基于自注意力与边界细化的实例分割网络,利用自注意力模块提升特征提取能力,并通过边界细化模块提高堆叠场景下物体边界的分割精度;其次提出一种抓取筛选方法,运用判断物体间完整掩码是否重叠与优先抓取分数排序的策略,筛选出目标最上层未被遮挡的物体为待抓取目标,以减少机器人多余抓取动作.抓取位姿检测部分,为适应不同尺度物体的检测,设计融合多尺度密集残差模块的抓取位姿检测网络,以保留物体的多尺度特征,从而适应不同尺度物体的检测.实验结果表明,本方法能够有效推理出堆叠场景下的抓取次序,并准确检测出物体的位姿,以实现目标的抓取.

关键词：机器视觉机器人抓取抓取次序推理图像分割位姿检测

维普期刊数据库博看期刊

一种交叉区域注意力的高分辨率遥感建筑物提取算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

小型微型计算机系统 2024年第1期45卷 207-215页

作者：邓博文徐胜军孟月波刘光辉韩九强史亚西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055 西安交通大学电子科学与工程学院西安710049

针对遥感图像中建筑物区域尺度跨度大且区域边界模糊导致分割精度低的问题,本文提出了一种基于交叉区域注意力的遥感建筑物分割算法.首先,设计了交叉自注意力模块和分组通道注意力模块用于建立遥感图像区域间和区域内特征的相关性表征,... 详细信息

针对遥感图像中建筑物区域尺度跨度大且区域边界模糊导致分割精度低的问题,本文提出了一种基于交叉区域注意力的遥感建筑物分割算法.首先,设计了交叉自注意力模块和分组通道注意力模块用于建立遥感图像区域间和区域内特征的相关性表征,进而引导模型关注待分割目标的区域级细节特征与通道组选择能力;最后,针对分割结果缺乏空间相关性约束问题,提出一种区域一致性监督的损失函数,约束局部区域内像素标签分配的一致性.所提算法在WHU数据集上IoU、Precision、Recall、F1-score分别可达到91.2%、95.28%、95.4%和95.3%;在Massachusetts数据集上IoU、Precision、Recall、F1-score分别可达到74.6%、83.7%、86.9%和85.3%,各项指标均优于主流遥感图像建筑物分割算法.

关键词：遥感图像建筑物分割交叉区域注意力通道注意力

基于不同数据源的毕业要求达成情况评价实证研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

高教学刊 2024年第8期10卷 20-24,29页

作者：赵敏华孟月波徐胜军西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055

毕业要求的达成情况评价是“学生为中心、面向产出、持续改进”工程教育基本理念实施的关键环节,其通过跟踪学生的学习轨迹对毕业要求进行达成情况评价,检验认证期内的某一届获学士学位毕业生能力是否达成,对于评价学生培养质量及持续... 详细信息

毕业要求的达成情况评价是“学生为中心、面向产出、持续改进”工程教育基本理念实施的关键环节,其通过跟踪学生的学习轨迹对毕业要求进行达成情况评价,检验认证期内的某一届获学士学位毕业生能力是否达成,对于评价学生培养质量及持续改进教学薄弱环节具有重要参考依据。不同的评价方法和评价数据源会直接影响评价结果的有效性和持续改进的合理性。该文在分析毕业要求达成情况评价常用方法的基础上,讨论课程定量评价不同样本的选取方式对毕业要求达成结果的影响,最后以毕业要求达成的直接评价和间接评价结果探讨可行的持续改进措施,以提升专业的产出质量。

关键词：工程认证面向产出毕业要求达成评价样本选择数据源

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

随机选择全局多样化细粒度图像分类

控制与决策 2023年第9期38卷 2622-2631页

作者：刘光辉占华孟月波西安建筑科技大学信息与控制工程学院西安710055

针对细粒度图像分类任务中潜在的可区分特征太过细微难以捕捉、忽视不同特征间的关系等问题,提出一种随机选择全局多样化分类网络模型.首先,尝试以ConvNeXt作为主干来提升分类性能,并设计随机消除增强选择策略(REBS),通过特征消除分支... 详细信息

针对细粒度图像分类任务中潜在的可区分特征太过细微难以捕捉、忽视不同特征间的关系等问题,提出一种随机选择全局多样化分类网络模型.首先,尝试以ConvNeXt作为主干来提升分类性能,并设计随机消除增强选择策略(REBS),通过特征消除分支和特征增强分支相互作用,促进网络学习更多相关信息,捕获潜在的可区分特征;然后,提出全局多样化模块(GDM),对不同层次的特征图进行交互建模,提高网络对比线索的能力;最后,建立内标压印数据集,将细粒度算法应用于真伪鉴定工作,实现细粒度图像分类任务在自然场景下的实际应用.所提出方法在CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft三个公开数据集上分别达到了91.9%、93.8%和93.5%的准确率,相比其他先进对比方法性能有较大幅度提升.在自建的内标压印数据集上达到了96.8%的准确率,能够实现真伪图像的准确分类.

关键词：细粒度分类可区分特征随机消除增强选择策略全局多样化真伪鉴定