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多模态融合的三维语义分割算法研究

红外与激光工程 2024年第5期53卷 253-267页

作者：晁琪赵燕东刘圣波北京林业大学工学院北京100080

如何高效提取稠密感知的图像特征信息以及真实三维感知的点云特征信息并充分利用其各自优势进行信息互补是提升三维目标识别的关键。本文提出了一种图像和点云融合的多模态框架用于三维语义分割任务。图像与点云特征提取分支相互独立,... 详细信息

如何高效提取稠密感知的图像特征信息以及真实三维感知的点云特征信息并充分利用其各自优势进行信息互补是提升三维目标识别的关键。本文提出了一种图像和点云融合的多模态框架用于三维语义分割任务。图像与点云特征提取分支相互独立,设计深度估计融合网络用于图像分支,将稠密感知的图像语义信息与真值显式监督的深度特征信息有效融合,对点云的无序及稀疏性进行补偿。并改进体素特征提取方法,减少点云体素化带来的信息损失。图像、点云分支提取多尺度特征后通过动态特征融合模块提升网络对关键特征的提取能力,更有效的获取全局特征。同时本文提出点级的多模态融合数据增强策略,提升样本多样性的同时有效缓解样本不均衡问题。在Pandaset公开数据集上进行对比实验,本文的多模态融合框架展现出更优的性能和更强的鲁棒性,尤其在小样本小目标上性能提升更为明显。

关键词：图像点云融合深度估计融合体素特征语义分割数据增强

生长季五角枫茎干水分含量序列特征及其影响因素解译

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植物生态学报 2024年第6期48卷 794-808页

作者：许泽海赵燕东北京林业大学工学院北京林业大学城乡生态环境北京实验室智慧林业研究中心北京100083

活立木茎干水分含量作为一种典型的生理水分参数,一直是活立木生命状态最为有效的表征参数之一,对维持整株树木水分平衡起着极其重要的作用,受到研究者、林木抚育者的高度重视。但活立木茎干水分含量的获取方法一直受到操作烦琐、成本... 详细信息

活立木茎干水分含量作为一种典型的生理水分参数,一直是活立木生命状态最为有效的表征参数之一,对维持整株树木水分平衡起着极其重要的作用,受到研究者、林木抚育者的高度重视。但活立木茎干水分含量的获取方法一直受到操作烦琐、成本昂贵、实时性不强、准确率不高及有损活立木生命等因素的影响,限制了对其深入的应用研究。该研究创新性地采用一种具有自主知识产权的茎干水分传感器,实时、无损地获取活立木茎干水分含量,并对茎干水分含量序列特征及其影响因素进行较为详细的研究。以常见的绿化树种五角枫(五角槭,Acer pictum ***)为研究对象,采用基于驻波率原理的植物茎干水分传感器实现对五角枫茎干水分含量原位且无损监测,同步监测相关气象因子,分析生长季不同时期茎干水分含量序列特征及其与各气象因子的关系。结果显示:(1)茎干水分含量在春季(4月)和秋季中后期(9-10月)呈“昼升夜降”的趋势,夏季至秋季中期(5–8月)呈“昼降夜升”的趋势;阴天会抑制茎干水分含量的日极差与极大值,雨天时,茎干水分含量会明显上升;干燥天气会使茎干水分含量呈下降趋势;(2)生长季萌芽期,对茎干水分含量变化起直接作用的气象因子主要是空气温度和饱和水汽压差,茎干水分含量与空气温度和土壤水分含量呈显著相关关系;生长期,影响茎干水分含量的主导因子为饱和水汽压差和土壤温度,茎干水分含量与饱和水汽压差和空气温度呈显著相关关系;落叶期,对茎干水分含量变化起直接作用的因子主要为空气温度和饱和水汽压差,且茎干水分含量与两因子的皮尔逊相关系数较高。采用逐步回归分析法构建3个时期茎干水分含量与各气象因子的回归方程模型,不同时期进入回归模型中的气象因子均有所不同。综上所述,该研究揭示了在不同气象因子协同作用下生长季茎干水分含量呈现出不同的序列特征及其影响因素,可为理解植物茎干内部水分运移规律及其环境适应机制提供一定的借鉴作用。

关键词：五角枫茎干水分含量气象因子生长季序列特征

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中国城市区域高质量发展时空分异及影响因素

地理学报 2024年第4期79卷 819-836页

作者：伏润得杨振山中国科学院地理科学与资源研究所、中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

全面建设社会主义现代化国家新征程下,高质量发展必然是秉轴持钧的关键。基于新发展理念,通过梳理城市高质量发展的理论内涵,构建了包含创新、协调、绿色、开放、共享在内的5个维度的综合评价指标体系,并运用空间分析、俱乐部收敛检验... 详细信息

全面建设社会主义现代化国家新征程下,高质量发展必然是秉轴持钧的关键。基于新发展理念,通过梳理城市高质量发展的理论内涵,构建了包含创新、协调、绿色、开放、共享在内的5个维度的综合评价指标体系,并运用空间分析、俱乐部收敛检验以及空间杜宾模型分析了2005—2020年中国城市发展质量的时空演变特征及其影响因素。结果显示,研究期间中国城市发展质量平均水平提升了48.4%,低水平城市数量显著缩减,城市发展质量的空间分布模式发生转变且空间聚集特征显著;城市发展质量不平衡的局面尚未根本扭转,差距弥合挑战仍然较大,且高质量发展进程中城市间存在显著的角色分化,在全国及区域层面均形成“示范—追赶”模式,其中北京、上海、深圳等11个城市成为高质量发展的先行者;城镇化、政府投资、数字经济、环境规制以及经济增长均能显著促进城市发展质量水平的提升,城市规模与发展质量则呈现倒“U”型关系。新时期实现中国城市高质量发展目标仍需要在中西部地区持续着力,发挥先行者的示范作用,需要持续推动数量增长、强化环境规制、培育数字经济新业态以及优化城市规模体系。

关键词：城市高质量发展时空格局俱乐部收敛空间杜宾模型中国

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基于改进双目视觉算法的三维重建研究

光电子．激光 2024年第7期35卷 699-707页

作者：邹家豪赵燕东北京林业大学工学院北京100083

为解决现有立体匹配算法在图像弱纹理等区域鲁棒性差以及模型参数较大的问题,对PSMNet立体匹配方法进行改善,通过使用空洞空间卷积池化金字塔结构(atrous spatial pooling pyramid, ASPP)提取图像在不同尺度下的空间特征信息。随后引入... 详细信息

为解决现有立体匹配算法在图像弱纹理等区域鲁棒性差以及模型参数较大的问题,对PSMNet立体匹配方法进行改善,通过使用空洞空间卷积池化金字塔结构(atrous spatial pooling pyramid, ASPP)提取图像在不同尺度下的空间特征信息。随后引入通道注意力机制,给予不同尺度的特征信息相应的权重。融合以上信息构建匹配代价卷,利用沙漏形状的编解码网络对其进行规范化操作,从而确定特征点在各种视差情况下的相互对应关系,最后采用线性回归的方法得到相应的视差图。与PSMNet相比,该研究在SceneFlow和KITTI2015数据集里的误差率各自减少了14.6%和11.1%,且计算复杂度下降了55%。相比较于传统算法,可以改善视差图精度,提升三维重建点云数据质量。

关键词：双目视觉立体匹配点云三维重建

双有源桥变换器电流应力的本征规律分析及其优化控制

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电工技术学报 2024年

作者：张来勇涂春鸣肖凡刘贝陈燕东国家电能变换与控制工程技术研究中心(湖南大学)

为实现双有源桥变换器在功率传输或电压波动下连续实时的应力优化控制，研究其模式间规律以及模式内的优化控制变量间规律至关重要，但现阶段对此研究仍存在不足，并且还存在应力优化控制变量函数表达式推导复杂等问题。针对此问题，该... 详细信息

为实现双有源桥变换器在功率传输或电压波动下连续实时的应力优化控制，研究其模式间规律以及模式内的优化控制变量间规律至关重要，但现阶段对此研究仍存在不足，并且还存在应力优化控制变量函数表达式推导复杂等问题。针对此问题，该文运用遗传算法进行应力优化，解析出各个模式的优化变量间规律。基于此规律，创新性地采用三角函数极坐标法推导出相应优化控制变量函数表达式。首先，利用图形分析法从12种工作模式中筛选出4种局部最优模式，这4种模式在不同功率区间内具备应力或有效值较低的特征；然后对4种模式进行应力优化并对比分析优化结果，解析出这4种模式在不同功率段下优化变量间的规律；接着，基于此规律运用三角函数极坐标法推导出电流应力函数表达式及其优化控制变量函数表达式；最后，通过对比这4种模式在全功率区间的电流应力，选择出各功率段上的最优模式和最优控制变量，从而实现全局应力优化控制。仿真和实验证明了理论分析的正确性以及优化控制策略有效性。

关键词：双有源桥变换器应力优化局部最优工作模式全局最优工作模式三角函数极坐标法

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基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测研究

太阳能学报 2024年第2期45卷 59-64页

作者：乔楠蒋波涛郑雨刘燕东王锦西安工程大学电子信息学院西安710600 西安市电气设备互联感知与智能诊断重点实验室西安710600

提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对... 详细信息

提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对其中心值和宽度进行优化。利用所提太阳总辐射预测模型对5个气象站点的相关数据进行仿真实验,并对结果进行分析。仿真结果表明:所提预测模型较其他模型具有较高的预测精度,验证了模型的有效性,可满足无辐射监测站点太阳总辐射预测的需要。

关键词：太阳能太阳辐射预测深度模糊神经网络蝗虫优化算法

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基于多点电压电流信息融合的泵房设备故障诊断方法

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湖南大学学报(自然科学版) 2024年

作者：孟志强陈励勤陈燕东罗军湖南大学电气与信息工程学院

为了实现自来水厂泵房及其二次加压泵房中配电设备与水泵故障的快速在线诊断与报警，保障泵房设备的安全运行，提出一种基于多点电压与电流信息融合技术的泵房设备故障在线诊断方法。基于泵房设备配电系统与设备构成，从理论上首次系统... 详细信息

为了实现自来水厂泵房及其二次加压泵房中配电设备与水泵故障的快速在线诊断与报警，保障泵房设备的安全运行，提出一种基于多点电压与电流信息融合技术的泵房设备故障在线诊断方法。基于泵房设备配电系统与设备构成，从理论上首次系统地分析了泵房配电设备与水泵常见故障所具有的电压与电流特征及其相互影响机理，使用电线路中多个关键节点的实时电压、电流测量值进行融合处理，提取泵房配电主回路供电电压超限、配电线路中空气开关或接触器触头开路、水泵电机绕组开路、水泵电机绕组不平衡与匝间短路、水泵堵转、电机与水泵连接机构断开六类故障的故障特征，实现这些故障的在线诊断。阐述了故障诊断方法的执行条件、实现原理及具体实现步骤。使用MATLAB/Simulink搭建仿真模型进行实验验证，仿真结果表明，本文方法能有效地诊断泵房设备故障，克服了现有人工排查耗时耗力与离线分析不及时的不足，为自来水厂及其二次加压泵房配电设备与水泵的安全运行提供有效保障。

关键词：配电设备水泵电机故障诊断信息融合

改进UNet-VAE网络的土壤多类型孔隙三维分割方法

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农业工程学报 2024年

作者：韩巧玲宋美慧席本野赵玥赵燕东北京林业大学工学院北京市教育委员会城乡生态环境北京实验室国家林业局林业装备与自动化国家重点实验室北京林业大学智慧林业研究中心北京林业大学林学院

不同类型土壤孔隙结构会随生物活动和非生物作用发生形变，从而影响其生态功能，准确分割不同类型的孔隙结构对于研究孔隙结构与生态功能演变关系具有重要意义。针对单个类别孔隙的分割方法分割精度低、分类标准单一、鲁棒性差，无法准... 详细信息

不同类型土壤孔隙结构会随生物活动和非生物作用发生形变，从而影响其生态功能，准确分割不同类型的孔隙结构对于研究孔隙结构与生态功能演变关系具有重要意义。针对单个类别孔隙的分割方法分割精度低、分类标准单一、鲁棒性差，无法准确分割和判别生物孔隙、裂隙等相交部分孔隙结构的问题。该研究针对不同类型孔隙尺度差距大的特点，提出了一种改进UNet-VAE网络模型，实现土壤多类型孔隙分割。改进UNet-VAE网络引入多尺度特征融合注意力模块，以实现多尺度信息融合和冗余信息筛选。结合变分自动编码器生成网络（variational autoencoder,VAE），引入噪声和辅助损失函数，以增强网络的泛化能力和鲁棒性。试验结果表明：改进UNet-VAE方法在土壤多类型孔隙（裂隙、生物孔、不规则孔隙和球状孔隙）三维分割中达到了93.83%的平均准确率，与次优VNet方法相比，平均准确率、精确率、召回率和F1值分别提升了3.32,5.06,8.97和8.63个百分点，特别是对于不规则孔隙四项指标分别提升了4.88,15.46,15.70和15.50个百分点，表明改进UNet-VAE法可准确分割多类型孔隙，也验证了深度学习技术在多类型孔隙判别的有效性，可为揭示土壤孔隙结构与演化研究提供有效工具。

关键词：土壤孔隙卷积神经网络图像分割 3D UNet 注意力模块

基于改进YOLO v8的牛只行为识别与跟踪方法

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农业机械学报 2024年第5期55卷 290-301页

作者：付辰伏任力生王芳河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北省农业大数据重点实验室保定071001

随着我国畜牧业的快速发展,牛只养殖由分散性养殖逐渐向精准化养殖转变。针对分散养殖中农户无法对每头牛只健康状况给予足够关注的问题,通过分析牛只行为模式结合视觉方向特征,设计了综合管理方法来准确识别和跟踪牛只行为。首先,采用... 详细信息

随着我国畜牧业的快速发展,牛只养殖由分散性养殖逐渐向精准化养殖转变。针对分散养殖中农户无法对每头牛只健康状况给予足够关注的问题,通过分析牛只行为模式结合视觉方向特征,设计了综合管理方法来准确识别和跟踪牛只行为。首先,采用改进YOLO v8算法对牛只进行目标监测,其中,在Backbone和Neck端使用C2f-faster结构,增强模型特征提取能力;引入上采样算子CARAFE,拓宽感受视野进行数据特征融合;针对牛只幼仔检测加入BiFormer注意力机制,以识别牛只小面积特征;更换动态目标检测头DyHead,融合尺度、空间和任务感知;然后,使用Focal SIoU函数,解决正负样本分配不均衡和CIoU局限性的问题。最后,将YOLO v8检测到的行为类别信息引入BoTSORT算法中,实现在复杂场景下牛只多目标行为识别跟踪。实验结果表明,提出的FBCD-YOLO v8n(FasterNet、BiFormer、CARAFE、DyHead)模型在牛只行为数据集上,相比较YOLO v5n、YOLO v7tiny和原YOLO v8n模型的mAP@0.5分别提升3.4、3.1、2.4个百分点,尤其牛只回舔行为识别平均精度提高7.4个百分点。跟踪方面,BoTSORT算法的MOTA为96.1%,MOTP为78.6%,IDF1为98.0%,HOTA为78.9%;与ByteTrack、StrongSORT算法比,MOTA和IDF1显著提升,跟踪效果良好。研究表明,在牛舍养殖环境下,本研究构建的多目标牛只行为识别跟踪系统,可有效帮助农户监测牛只行为,为牛只的自动化精准养殖提供技术支持。

关键词：牛只目标监测行为识别多目标跟踪 YOLO v8 BoTSORT

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