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基于改进YOLO的不规范佩戴安全帽检测

兵工自动化 2024年第5期43卷 33-36,42页

作者：郭威樊彦国栗晓政张兴富王满意国网河南省电力公司郑州450018 北京中电普华信息技术有限公司北京100089

为改善现有变电站巡检人员不规范佩戴安全帽检测时效率、精度低的问题,提出一种基于改进YOLO的轻量化变电站人员不规范行为检测模型。该模型由特征提取网络、ECA-SPP和ECA-PANet网络以及预测网络组成;特征提取网络中使用MobileNetV3;提... 详细信息

为改善现有变电站巡检人员不规范佩戴安全帽检测时效率、精度低的问题,提出一种基于改进YOLO的轻量化变电站人员不规范行为检测模型。该模型由特征提取网络、ECA-SPP和ECA-PANet网络以及预测网络组成;特征提取网络中使用MobileNetV3;提取4个尺度的特征图并将其输入到SPP和PANet网络中,并基于注意力机制进行优化;以建立的变电站人员不规范佩戴安全帽检测数据集为例,验证所提模型有效性。实验结果表明:所提模型mAP为0.8244,FPS为38.06,明显优于Faster RCNN、YOLOv4、YOLOx等模型,具有较高精度和更快的检测速度,可为变电站人员不规范佩戴安全帽的实时检测提供参考。

关键词：电力系统异常检测负荷预测支持向量机

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电力基坑有害气体风险评估方法设计

自动化仪表 2024年第2期45卷 122-126页

作者：文宗山景国明樊彦国河南送变电建设有限公司河南郑州450000 国网河南省电力公司安全监察部河南郑州450000

为了提升风险评估准确率,设计了一种电力基坑有害气体风险评估方法。创新性地利用密度和加权方法改进聚类算法,实施电力基坑有害气体传感数据的挖掘。使用改进阈值函数去噪方法对传感器数据实施去噪处理。基于静态响应和动态响应构建传... 详细信息

为了提升风险评估准确率,设计了一种电力基坑有害气体风险评估方法。创新性地利用密度和加权方法改进聚类算法,实施电力基坑有害气体传感数据的挖掘。使用改进阈值函数去噪方法对传感器数据实施去噪处理。基于静态响应和动态响应构建传感器响应灵敏度控制模型,提高数据质量。基于机器学习中的图神经网络构建电力基坑有害气体风险评估模型,实现有害气体风险等级评估。测试结果表明,该方法能够实现风险等级评估,并将风险评估结果的准确率均值提升到95%以上。评估结果显示:工程中基坑4、基坑5、基坑6的风险评估等级为低等级;基坑2为中低等级;基坑1、基坑3、基坑8为中等级;基坑7为中高等级。该方法的评估结果可用于对电力基坑施工安全进行控制,具有实际工程应用价值。

关键词：机器学习电力基坑改进聚类算法图神经网络有害气体风险评估传感器控制气体浓度密度可达性

基于OWBEI的黄河三角洲生态环境质量时空评价

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人民黄河 2024年第1期46卷 97-102页

作者：李政隆樊彦国王雪怡李薇张治梅管青春中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院山东青岛266555

黄河三角洲生态环境脆弱,受人类活动干扰,生态环境遭破坏,及时准确地对黄河三角洲生态环境质量进行评价,对于生态保护和政策制定至关重要。为解决湿地生态环境质量评价中植被要素精确监测的问题,将改进的高光谱植被指数(IHSVI)与顾及水... 详细信息

黄河三角洲生态环境脆弱,受人类活动干扰,生态环境遭破坏,及时准确地对黄河三角洲生态环境质量进行评价,对于生态保护和政策制定至关重要。为解决湿地生态环境质量评价中植被要素精确监测的问题,将改进的高光谱植被指数(IHSVI)与顾及水效益的生态环境质量指数(WBEI)相结合,提出优化的顾及水效益的生态环境质量指数(OWBEI),以提高湿地生态环境质量反演精度。选取2000年、2006年、2012年、2017年和2020年的Landsat影像基于优化的顾及水效益的生态环境质量指数对黄河三角洲进行生态环境质量时空评价。结果表明:优化的顾及水效益的生态环境质量指数提高了湿地生态环境质量评价结果的反演精度,反演精度提升至90%;黄河三角洲生态环境质量在内陆农村地区优于黄河沿岸及沿海城市地区,且整体生态环境状况以2012年为转折点呈先上升后下降的变化趋势。

关键词：生态环境质量生态治理植被指数黄河三角洲

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基于MEMS传感器的线路电压测量方法研究

工业仪表与自动化装置 2024年第3期 123-127页

作者：栗晓政崔凤庆宋晓燕梁纲樊彦国邱震辉杨庆国网河南省电力公司电力科学研究院河南郑州450018 国网河南省电力公司河南郑州450018 重庆大学电气工程学院输变电装备技术全国重点实验室重庆400044

MEMS电场传感器体积小、功耗低,应用于非侵入式电压测量技术中可以有效减小装置测量体积、成本,契合当前分布式测量需求。因此该文设计了一种基于MEMS电场传感器的电压测量方案,首先介绍了MEMS电场传感器的工作原理,其次针对传感器结构... 详细信息

MEMS电场传感器体积小、功耗低,应用于非侵入式电压测量技术中可以有效减小装置测量体积、成本,契合当前分布式测量需求。因此该文设计了一种基于MEMS电场传感器的电压测量方案,首先介绍了MEMS电场传感器的工作原理,其次针对传感器结构特点基于电容分压原理设计了电压测量方案,并进一步分析其等效电路模型,最后对该测量方案进行了可行性和准确性测试。结果表明设计的测量方案能在1~10 kV内准确地反演工频电压,测量的最大幅值偏差为2.21%。该文提出的非侵入式电压测量方案搭载简便,能够稳定的对线路电压进行测量,为架空线路电压的实时监测提供可靠的技术手段。可以为线路电气量参数实时测量提供可靠的数据支撑。

关键词： MEMS传感器耦合电容电压测量输电线路

改进Transformer的高光谱图像地物分类方法——以黄河三角洲为例

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自然资源遥感 2023年

作者：李薇樊彦国周培希青岛弘毅天图信息科技有限责任公司中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院

高光谱技术已成为沿海湿地监测的主要手段,但传统高光谱分类方法通常存在特征提取不充分、同物异谱和场景碎片化等问题。针对这些问题,将Transformer用于高光谱分类,提出一种新的分类方法。该方法基于视觉自注意力模型(Vision Transform... 详细信息

高光谱技术已成为沿海湿地监测的主要手段,但传统高光谱分类方法通常存在特征提取不充分、同物异谱和场景碎片化等问题。针对这些问题,将Transformer用于高光谱分类,提出一种新的分类方法。该方法基于视觉自注意力模型(Vision Transformer,ViT),利用Non-local技术学习全局空间特征,扩大感受野解决提取判别特征不足的问题;同时,通过自适应跨层残差连接加强层间信息交换,解决信息损失的问题。本文选取NC16和NC13黄河三角洲湿地数据集作为实验数据,并将提出的方法与支持向量机(support vector machine,SVM),一维卷积神经网络(one dimensional convolution neural network,1DCNN),上下文深度卷积神经网络(contextual deep convolution neural network,CDCNN),光谱空间残差网络(spectral-spatial residual network,SSRN),混合光谱网络(hybrid spectral network,HybridSN)、ViT进行比较分析。结果表明,所提方法的总体精度(overall accuracy,OA)、平均精度(average accuracy,AA)和Kappa系数均有显著提高,OA分别达到96.24%、73.84%,AA分别达到83.42%、74.87%,Kappa分别达到94.80%、68.94%。

关键词：高光谱湿地分类 Transformer 非局部空间特征

基于高分卫星的冬小麦长势监测及驱动因素分析

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灌溉排水学报 2023年第5期42卷 24-32,51页

作者：王乐樊彦国樊博文王勇中国石油大学(华东) 山东青岛266580 哈尔滨工程大学哈尔滨150001 烟台市地理信息中心山东烟台264000

【目的】冬小麦作为我国第二大粮食作物,掌握其长势情况对于保障我国粮食安全具有积极意义。【方法】首先基于Sentinel-2影像,利用随机森林的方法提取研究区2018—2020年冬小麦种植的空间分布,并利用高分影像提取分析了冬小麦种植区域内... 详细信息

【目的】冬小麦作为我国第二大粮食作物,掌握其长势情况对于保障我国粮食安全具有积极意义。【方法】首先基于Sentinel-2影像,利用随机森林的方法提取研究区2018—2020年冬小麦种植的空间分布,并利用高分影像提取分析了冬小麦种植区域内2018—2020年在返青期、起身拔节期、孕穗抽穗期、开花期的长势变化情况,之后将冬小麦长势变化分为长势较好、长势持平、长势较差3个等级进行对比分析;其次利用地理探测器对典型年份(2018年)的冬小麦长势监测结果与气温、降水量、坡度、坡向、高程、土壤类型、土壤湿度、日照时间、人口密度、乡村劳动力资源、GDP这11种驱动因子进行因子探测和交互探测,定量解释了影响冬小麦长势差异的原因。【结果】对比3 a冬小麦长势情况,2020年冬小麦在返青期与起身拔节期长势较好,面积占比为90%以上,而在孕穗抽穗期长势较差,面积占比为20%以上,在开花期长势持平,面积占比约80%。对冬小麦长势解释力较高的驱动因子的排列顺序为:乡村劳动力资源数>土壤湿度>降水量>气温>日照时间,各驱动因子之间的交互作用表现为双因子增强或非线性增强。【结论】冬小麦的长势变化受到多因素共同作用,是复杂因子交互作用的一种结果。

关键词：冬小麦面积提取长势监测地理探测器位山灌区

利用时序InSAR技术监测青藏铁路沿线地表形变

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测绘通报 2022年第3期 138-142,156页

作者：逯中香樊彦国李国胜中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院山东青岛266580

青藏铁路沿线地表受多年冻土的影响会产生抬升和沉降,形变监测对于其安全运行至关重要。本文采用41景C波段Sentinel-1A升轨数据,结合均匀网格划分子区域的方法,探测分布相对均匀的永久散射体,以作为SBAS InSAR技术的地面控制点,对青藏... 详细信息

青藏铁路沿线地表受多年冻土的影响会产生抬升和沉降,形变监测对于其安全运行至关重要。本文采用41景C波段Sentinel-1A升轨数据,结合均匀网格划分子区域的方法,探测分布相对均匀的永久散射体,以作为SBAS InSAR技术的地面控制点,对青藏线羊八井站至乌玛塘站段铁路及其沿线地表进行形变监测。试验结果表明,该段铁路年形变速率范围为-8~2 mm/a,该区域形变受周围冻土的影响随季节呈周期性变化;SBAS InSAR技术和本文的PS-SBAS InSAR技术在同名点形变趋势与形变程度方面的对比结果保持一致性,进一步说明了本文方法的可靠性。

关键词： PS-SBAS InSAR 时序分析形变监测周期性变化

基于多尺度融合网络的辽东湾海冰提取方法研究

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海洋测绘 2023年第1期43卷 68-72页

作者：张赛樊博文禹定峰樊彦国中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院山东青岛266580 哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省科学院海洋仪器仪表研究所山东青岛266061

辽东湾冬季海冰灾害频发,海冰的识别提取是辽东湾海冰监测的重要手段。目前海冰提取多利用传统机器学习和简单卷积神经网络,存在特征提取步骤繁琐、提取精度不高、容易忽略小目标等问题。利用卷积神经网络分割模型进行辽东湾遥感图像的... 详细信息

辽东湾冬季海冰灾害频发,海冰的识别提取是辽东湾海冰监测的重要手段。目前海冰提取多利用传统机器学习和简单卷积神经网络,存在特征提取步骤繁琐、提取精度不高、容易忽略小目标等问题。利用卷积神经网络分割模型进行辽东湾遥感图像的海冰提取研究,首先利用Landsat8-OLI遥感影像数据制作数据集,然后以U-Net++网络为主体,使用多尺度卷积模块代替普通卷积,搭建了新的语义分割网络,成功进行了辽东湾海冰分割提取,训练精度达到97%以上,测试精度达到93%以上,精度优于U-Net、U-Net++等网络,边缘提取更精确,且在小块海冰提取方面提升明显。

关键词：摄影测量与遥感海冰提取卷积神经网络 U-Net++网络多尺度卷积

考虑法向离群的自适应双边滤波点云平滑及IMLS评价方法

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图学学报 2023年第1期44卷 131-138页

作者：陈亚超樊彦国禹定峰樊博文中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院山东青岛266580 中国民用航空总局第二研究所科研开发中心四川成都610041 齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省科学院海洋仪器仪表研究所山东青岛266061 哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对目前在点云双边滤波平滑算法中,人工输入不合理参数导致的点云平滑效果不佳,且易导致体积收缩及现有去噪后点云质量评价方法存在表达局限性等问题,提出一种自适应参数的点云双边滤波算法和基于隐性移动最小二乘(IMLS)的质量评价方... 详细信息

针对目前在点云双边滤波平滑算法中,人工输入不合理参数导致的点云平滑效果不佳,且易导致体积收缩及现有去噪后点云质量评价方法存在表达局限性等问题,提出一种自适应参数的点云双边滤波算法和基于隐性移动最小二乘(IMLS)的质量评价方法。首先构建KD-tree数据结构用于点云拓扑,之后搜索各点邻域,利用奇异值分解法计算法向量信息,并在双边滤波公式中引入法向离群因子以剔除邻域内离群点,然后通过扩展高斯核函数的权值计算式,在点云邻域内自适应获取空间与法向特征参数,最后应用改进模型进行点云平滑并引入IMLS方法评价点云质量。实验结果表明,考虑法向离群的自适应双边滤波点云平滑算法具有良好的去噪效果,相比其他算法体积收缩更小,且IMLS评价方法客观有效。

关键词：点云平滑双边滤波法向离群因子去噪质量评价隐性移动最小二乘