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高低频通道特征交叉融合的低光人脸检测算法

智能系统学报 2024年第2期19卷 472-481页

作者：许皓钱宇华王克琪刘畅李俊霞山西大学大数据科学与产业研究院山西太原030006 山西大学计算机与信息技术学院山西太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西太原030006

低光条件下捕获的人脸图像存在着噪声严重、对比度低等不足,极大影响了现有人脸检测器的准确性,另外,现有的低光图像检测算法欠缺小区域人脸信息的提取能力。为此,提出一种基于深度学习的两阶段人脸检测算法,即利用现有的低光图像增强... 详细信息

低光条件下捕获的人脸图像存在着噪声严重、对比度低等不足,极大影响了现有人脸检测器的准确性,另外,现有的低光图像检测算法欠缺小区域人脸信息的提取能力。为此,提出一种基于深度学习的两阶段人脸检测算法,即利用现有的低光图像增强算法对人脸图像进行增强后再进行检测。为提升检测算法对人脸信息的提取能力,设计一种新型的高低频通道特征交叉融合方法,该方法首先使用高低频通道特征可分离模块分离出不同尺度特征的高低频信息,然后对上述信息进行交叉融合,提升网络提取高频细节信息和低频色域信息的能力,进而提高检测网络的性能。对比试验和消融试验验证了该研究方法的有效性,试验结果表明该方法优于基准方法4.0%mAP。

关键词：低光人脸检测高低频通道特征低光增强多尺度特征融合计算机视觉图像处理深度学习频率域分析

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基于改进YOLOX的多光谱行人检测算法

小型微型计算机系统 2024年第1期45卷 185-191页

作者：方康黄琴王克琪靳帅刘畅钱宇华陈路山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 太原卫星发射中心太原030012

现有的多光谱行人检测算法大多是基于Faster R-CNN的两阶段检测或设置了锚框机制的一阶段检测,此类模型存在推理速度慢,检测准确率低等不足.为此,本文设计出一种基于一阶段无锚框检查算法YOLOX的多光谱行人检测算法.该算法将多模态特征... 详细信息

现有的多光谱行人检测算法大多是基于Faster R-CNN的两阶段检测或设置了锚框机制的一阶段检测,此类模型存在推理速度慢,检测准确率低等不足.为此,本文设计出一种基于一阶段无锚框检查算法YOLOX的多光谱行人检测算法.该算法将多模态特征提取解耦为特性特征提取和共性特征提取两阶段.针对基准特性特征提取网络学习能力不足、提取的语义信息和纹理细节信息不够丰富的问题,本文设计出一种多尺度特征增强(Multi-scale Feature Enhancement,MFE)模块,该模块可提取出特性特征图中丰富的语义和纹理细节信息.此外,本文使用基于差异性的特征融合方法来充分捕获两种模态的差异性特征信息.为证实本文方法的有效性和可行性,本文在KAIST数据集和FLIR数据集上进行了实验验证,实验结果表明本文所提方法可显著提高多光谱行人检测的性能.

关键词：多光谱行人检测多尺度 YOLOX 一阶段

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多景深图像聚焦信息的三维形貌重建:数据集与模型

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计算机学报 2023年第8期46卷 1734-1752页

作者：张江峰闫涛王克琪钱宇华吴鹏山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西省机器视觉与数据挖掘工程研究中心(山西大学) 太原030006 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401151 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

受限于数据采集方式的多源异性与三维重建结果的昂贵标注,现有基于多景深图像聚焦信息的三维形貌重建方法通常需要根据具体应用场景设计,缺乏场景适应性.本文提出一种多景深图像数据集构建的理论与方法,并在此基础上设计具有良好鲁棒性... 详细信息

受限于数据采集方式的多源异性与三维重建结果的昂贵标注,现有基于多景深图像聚焦信息的三维形貌重建方法通常需要根据具体应用场景设计,缺乏场景适应性.本文提出一种多景深图像数据集构建的理论与方法,并在此基础上设计具有良好鲁棒性的深度网络模型.构建的多景深图像数据集(MDFI Datasets)旨在剥离图像实际语义与深度信息的强关联性,通过联合输入图像序列的富纹理特性与三维形貌固有的同质与阶跃特性,提出形貌核函数非线性空间映射方法扩展数据集的多维性与多样性.设计的深度三维形貌重建网络模型(DSFF-Net)以U-Net为基础网络,添加可变形卷积模块(Deformable ConvNets v2)增强网络的特征提取能力,全新设计的局部-全局关系耦合模块(LGRCB)有助于提升模型全局聚焦信息的聚合能力.为验证MDFI Datasets的跨场景适用性和DSFF-Net模型的鲁棒性与泛化性,本文从四个不同方面进行实验对比分析.实验结果表明,相较于最先进的鲁棒聚焦体积正则化的聚焦形貌恢复算法(RFVR-SFF)和全聚焦深度网络(AiFDepth-Net),本文提出的DSFF-Net模型在RMSE指标上分别下降15%和29%;大景深场景实验表明,本文提出的数据集构建方法能够适应实际应用场景。

关键词：三维形貌重建深度学习图像序列数据集多聚焦图像核函数

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融合局部-全局关系的多尺度低照度图像增强

小型微型计算机系统 2023年

作者：陈路王怀瑶王盛玺杨静王克琪太原卫星发射中心技术部山西大学自动化与软件学院山西大学计算机与信息技术学院山西大学大数据科学与产业研究院

在光照较差的场景中，由于抵达成像设备的光子数量有限，捕获的图像往往会表现出高噪声、低可见度以及色彩偏差等问题。基于卷积神经网络的低照度图像增强是一种有效的增强方法，但由于不恰当的网络结构设计，现有基于卷积神经网络的低... 详细信息

在光照较差的场景中，由于抵达成像设备的光子数量有限，捕获的图像往往会表现出高噪声、低可见度以及色彩偏差等问题。基于卷积神经网络的低照度图像增强是一种有效的增强方法，但由于不恰当的网络结构设计，现有基于卷积神经网络的低照度图像增强方法易使增强的图像出现模糊、色彩偏差等问题。为了缓解上述现象，本文提出一种多尺度局部-全局关系耦合网络以提高卷积神经网络的特征表示能力。该网络由多尺度-多分支信息融合模块、局部-全局关系耦合模块以及输入可知的注意力特征融合三部分构成。为了验证所提方法的优越性，本文在多个低照度数据集上进行了定性、定量对比实验，并从网络结构和损失函数两方面开展消融实验，进一步验证了本文所提方法的有效性。

关键词：低照度图像增强深度神经网络多尺度特征注意力机制

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局部-全局关系耦合的低照度图像增强

中国科学：信息科学 2022年第3期52卷 443-460页

作者：王克琪钱宇华梁吉业刘畅黄琴陈路贾洁茹山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006 盘古深度智能信息技术有限公司太原030006

卷积神经网络目前在人工智能多个领域均取得了不同程度的进展.卷积计算是基于参数共享的滑窗机制,这导致卷积神经网络更多地关注特征信息的局部关系,对全局关系的建模能力有限.局部关系和全局关系对特征的表达均具有重要的作用.为此,本... 详细信息

卷积神经网络目前在人工智能多个领域均取得了不同程度的进展.卷积计算是基于参数共享的滑窗机制,这导致卷积神经网络更多地关注特征信息的局部关系,对全局关系的建模能力有限.局部关系和全局关系对特征的表达均具有重要的作用.为此,本文聚焦于如何对特征信息的局部-全局关系进行构建并有效耦合,从而挖掘更加丰富的特征信息,提高特征的判别性.本文提出了局部-全局关系耦合模块,该模块是由特征提取、基于深度卷积(depth-wise convolution,DWConv)的局部关系构建分支、基于多头自注意力机制(mutli-head self-attention,MHSA)的全局关系构建分支和基于点向卷积(point-wise convolution,PWConv)的关系耦合4部分组成.基于此模块,本文构建了编解码结构的局部-全局关系耦合神经网络,该网络可以对特征信息的局部-全局关系进行建模,增强特征信息的表征能力,进而提升模型的性能.为验证所提算法的有效性,本文在低照度图像增强任务上,使用基准数据集与其他算法进行了实验对比.实验结果表明,本文所提出的方法取得了较好的图像增强结果,优于当前先进的图像增强方法.最后,本文通过消融实验和扩展实验从多个角度进一步验证了有效耦合局部-全局关系的重要性和可扩展性.

关键词：低照度图像增强局部-全局关系计算机视觉卷积神经网络深度学习

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基于可变形卷积的多人人体姿态估计

模式识别与人工智能 2020年第10期33卷 944-950页

作者：赵云霄钱宇华王克琪山西大学大数据科学与产业研究院太原030006 吕梁学院计算机科学与技术系吕梁033000 山西大学计算机与信息技术学院太原030006

目前针对人体姿态估计的深度神经网络都是在特征图的固定位置上进行采样,无法对人体姿态的几何变换进行建模,当人体实例在尺寸、姿势、拍摄角度等方面发生变化后,网络泛化能力较差.因此,文中提出基于可变形卷积的多人人体姿态估计方法.... 详细信息

目前针对人体姿态估计的深度神经网络都是在特征图的固定位置上进行采样,无法对人体姿态的几何变换进行建模,当人体实例在尺寸、姿势、拍摄角度等方面发生变化后,网络泛化能力较差.因此,文中提出基于可变形卷积的多人人体姿态估计方法.利用可变形卷积对目标几何变换建模能力较强的特性,设计特征提取模块,可在人体关键点几何变化的条件下保证检测的准确性.为了进一步提高网络性能,利用预训练残差网络.模型的预测值与二维高斯模型生成的真值用于计算损失,并迭代训练模型,能在拍摄视角、附着物及人物尺度变化等复杂条件下有效检测人体关键点.实验表明,文中模型可有效提升人体关键点检测的准确性.

关键词：计算机视觉人体姿态估计人体关键点检测深度学习

缺陷相互作用系数及在管道失效压力评估中的应用

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人民长江 2024年

作者：张力李国兴孙明明李良琪王克俭河南省水利第二工程局集团有限公司郑州大学水利与交通学院重大基础设施检测修复技术国家地方联合工程实验室水利与交通基础设施安全防护河南省协同创新中心

腐蚀造成的金属损失严重威胁着钢质承压管道的完整性，为了准确高效评估具有相邻腐蚀缺陷管道的失效压力，本文采用相互作用系数量化相邻缺陷间距和缺陷尺寸对内压承载力影响，并结合相互作用系数计算模型提出了一种相邻缺陷管道失效压... 详细信息

腐蚀造成的金属损失严重威胁着钢质承压管道的完整性，为了准确高效评估具有相邻腐蚀缺陷管道的失效压力，本文采用相互作用系数量化相邻缺陷间距和缺陷尺寸对内压承载力影响，并结合相互作用系数计算模型提出了一种相邻缺陷管道失效压力评估的新方法。研究结果表明相邻缺陷间相互作用主要由缺陷间距、相邻缺陷的最大深度和最小长度决定，本文评估方法平均预测误差为0.28%。相比于现有群腐蚀管道失效压力评估方法，该评估方法不仅评估步骤简便，且评估精度更高，为管道完整性管理和承载力评估提供了有力支持。

关键词：钢质管道内压承载力相互作用系数评估方法腐蚀缺陷

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中厚板多层多道焊视觉测量与工艺规划

天津工业大学学报 2024年第3期43卷 75-81页

作者：王天琪张树浩龙斌王克宽天津工业大学天津市现代机电装备技术重点试验室天津300387 中国石油集团工程技术研究有限公司天津300451

针对中厚板多层多道焊的焊道测量问题,提出利用焊缝检测和焊道尺寸视觉测量的信息融合自适应微调焊枪位置的方法。首先基于结构光视觉传感器系统采集焊缝图像,在典型图像处理算法的基础上,结合FROSAC提取算法提取焊缝特征信息;将提取到... 详细信息

针对中厚板多层多道焊的焊道测量问题,提出利用焊缝检测和焊道尺寸视觉测量的信息融合自适应微调焊枪位置的方法。首先基于结构光视觉传感器系统采集焊缝图像,在典型图像处理算法的基础上,结合FROSAC提取算法提取焊缝特征信息;将提取到的特征点进行坐标转换,采用视觉测量获得焊道轮廓和尺寸信息,来修正机器人的运动路径;根据焊缝特征信息分析工艺参数对焊道成型的影响,确定焊道层数、各焊道的工艺参数以及焊枪的偏移量,完成多层多道焊接工艺规划;最后基于搭建的机器人焊接视觉系统在12 mm母材上进行V形坡口多层多道焊接试验。结果表明:该方法下坡口填充良好,焊道尺寸平均测量误差小于0.2 mm,满足多层多道焊接工业应用需求。

关键词：多层多道规划结构光视觉传感器三维检测 FROSAC算法焊接工艺参数

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基于RF建立的双层桥墩矢量式损伤极限状态能力模型

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东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 658-667页

作者：郭威佐王克海东南大学交通学院南京211189 交通运输部公路科学研究院北京100088

为了确定双层桥墩的抗震能力,基于随机森林(RF)算法构建了双层桥墩的矢量式损伤极限状态能力模型.将地震动激励角视作为一个符合均匀分布的随机变量,通过大量推倒(Pushover)分析构建双层桥墩的能力样本数据库,以训练其能力值预测模型,... 详细信息

为了确定双层桥墩的抗震能力,基于随机森林(RF)算法构建了双层桥墩的矢量式损伤极限状态能力模型.将地震动激励角视作为一个符合均匀分布的随机变量,通过大量推倒(Pushover)分析构建双层桥墩的能力样本数据库,以训练其能力值预测模型,并利用SHAP进行特征重要性分析.结果表明:双层桥墩的能力阈值不服从对数正态分布,且分布参数明显不同于以往研究的建议值;矢量式损伤极限状态能力模型能有效识别双层桥墩能力的分层现象,决定系数R^(2)>0.95,具有良好的预测性;地震动激励角显著影响双层桥墩的抗震能力.相比于上层墩柱,双层桥墩严重损伤极限状态的目标值更容易受到下层墩柱特征参数的影响,可适当关注下层墩柱属性以增强双层桥墩整体的抗震性能.

关键词：桥梁工程双层桥墩地震动激励角随机森林(RF) 可解释性