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基于共性与特性信息融合的遥感场景图像分类

电子测量技术 2022年第21期45卷 104-110页

作者：高翔王李祺魏志晴白艳萍中北大学理学院太原030051

由于遥感场景图像类内差距大即同一类别图像的特性信息相差较大,仅仅依靠特性信息分类的准确率不高,而现有遥感场景图像分类方法忽视了同一类别所具有的相同的共性信息也可以辅助图像识别,对此本文提出一种基于共性与特性信息融合的遥... 详细信息

由于遥感场景图像类内差距大即同一类别图像的特性信息相差较大,仅仅依靠特性信息分类的准确率不高,而现有遥感场景图像分类方法忽视了同一类别所具有的相同的共性信息也可以辅助图像识别,对此本文提出一种基于共性与特性信息融合的遥感场景图像分类方法。首先,图像通过卷积网络较浅层与深层得到的简单特征图与复杂特征图相叠加,可认为是此图像注意力集中的特征图,提取此特征图的手工特征LBP作为共性信息。之后与卷积网络提取的特性信息融合并进行分类。本文使用经贝叶斯优化优化超参数的SVM分类器,使其性能达到最佳来消除分类器对实验的影响。在两个数据集UC Merced和AID上的实验,验证其分类精度分别达到了98.80%和96.06%,表明该方法能有效地提升遥感场景图像准确率。在国防,城市规划,地质勘查等领域有重要意义。

关键词：图像分类 SVM 特征融合特征工程

基于多特征融合与Fisher准则的遥感场景图像分类

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兰州大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 90-97页

作者：高翔侯宇超程蓉续婷王李祺白艳萍中北大学数学学院太原030051

提出一种基于多特征融合的Fisher准则分类方法,将提取到的卷积神经网络特征、图像纹理的局部二值模式、方向梯度直方图特征及颜色特征、颜色矩进行有效融合,使其在高维空间上线性可分,利用线性分类器Fisher对特征模型的参数进行微调获... 详细信息

提出一种基于多特征融合的Fisher准则分类方法,将提取到的卷积神经网络特征、图像纹理的局部二值模式、方向梯度直方图特征及颜色特征、颜色矩进行有效融合,使其在高维空间上线性可分,利用线性分类器Fisher对特征模型的参数进行微调获得分类结果.将该模型应用于数据集UCM进行测试,与其他分类方法相比,准确率均有所提升;与深度卷积网络GoogLeNet相比准确率提升1.5%.为保证该模型的泛用性,于AID数据集上进行进一步实验,结果验证了该模型的有效性.

关键词：多特征融合 Fisher准则图像分类

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基于注意卷积模块的遥感图像场景分类应用

陕西科技大学学报 2023年第2期41卷 199-206页

作者：王李祺高翔程蓉谭秀辉白艳萍中北大学数学学院山西太原030051 中北大学信息与通讯工程学院山西太原030051

遥感场景分类任务中,面对遥感场景中类间相似性,类内多样性的挑战,直接应用卷积神经网络是局限的.现有的注意力机制在嵌入网络末端位置时,增强卷积神经网络表达场景图像的能力相较于嵌入其他位置时较弱.因此,提出基于注意卷积模块(ACM)... 详细信息

遥感场景分类任务中,面对遥感场景中类间相似性,类内多样性的挑战,直接应用卷积神经网络是局限的.现有的注意力机制在嵌入网络末端位置时,增强卷积神经网络表达场景图像的能力相较于嵌入其他位置时较弱.因此,提出基于注意卷积模块(ACM)的MoblieNetv2模型框架,增强了注意力机制在卷积神经网络末端表达场景图像的能力.首先通过主干网络提取丰富的深度语义特征图,然后将ACM嵌入主干网络的末端,以此关注更加显著的特征区域.嵌入的ACM模块可以在不显著增加网络计算量的同时,有效地提高网络分类性能.该模块在嵌入CNN末端位置时相较于现有的注意力机制模块有着较佳的性能.在RSSCN7和RSOD两个公开的遥感场景数据集上,平均分类精度相较于MoblieNetv2分别提升2.42%和1.64%.实验结果表明ACM相比于已有的注意力机制在网络末端具有泛化性和更佳的分类精度.

关键词：遥感图像图像分类卷积神经网络注意力机制 MoblieNetv2

基于深度学习与狮群SVM算法的遥感场景分类

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吉林大学学报（理学版） 2023年第4期61卷 863-874页

作者：王李祺侯宇超高翔谭秀辉程蓉王鹏白艳萍中北大学数学学院太原030051 中北大学信息与通信工程学院太原030051

针对高分辨遥感图像样本量小,以及传统优化支持向量机(SVM)算法易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,提出一种基于深度迁移学习与狮群优化SVM(LSO-SVM)算法对遥感图像场景进行分类.首先,通过自适应对比度增强图像后利用颜色聚合向量提... 详细信息

针对高分辨遥感图像样本量小,以及传统优化支持向量机(SVM)算法易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,提出一种基于深度迁移学习与狮群优化SVM(LSO-SVM)算法对遥感图像场景进行分类.首先,通过自适应对比度增强图像后利用颜色聚合向量提取图像颜色特征;其次,利用3种预训练网络分别提取图像的迁移学习深度特征;最后,将手工提取的图像特征与用3种预训练网络获取的特征使用系列特征融合方法进行融合,并将其输入LSO-SVM进行图像场景分类.结果表明,该算法解决了小样本情况下深度学习较难训练及传统优化SVM算法易陷入局部最优解、寻优速度慢的问题.在80%的训练条件下,数据集UCM Land-Use和RSSCN7的分类精度分别达到99.52%和98.57%.

关键词：遥感图像图像分类迁移学习狮群优化算法颜色聚合向量

基于深度学习特征融合的遥感图像场景分类应用

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第3期15卷 346-356页

作者：王李祺张成侯宇超谭秀辉程蓉高翔白艳萍中北大学数学学院太原030051 中北大学信息与通讯工程学院太原030051

针对传统手工特征方法无法有效提取整体图像深层信息的问题,本文提出一种基于深度学习特征融合的场景分类新方法.利用灰度共生矩阵(GLCM)和局部二值模式(LBP)提取具有相关空间特性的纹理特征和局部纹理特征的浅层信息;通过基于AlexNet... 详细信息

针对传统手工特征方法无法有效提取整体图像深层信息的问题,本文提出一种基于深度学习特征融合的场景分类新方法.利用灰度共生矩阵(GLCM)和局部二值模式(LBP)提取具有相关空间特性的纹理特征和局部纹理特征的浅层信息;通过基于AlexNet迁移学习网络提取图像的深层信息,在去除最后一层全连接层的同时加入一层256维的全连接层作为特征输出;将两种特征进行自适应融合,最终输入到网格搜索算法优化的支持向量机(GS-SVM)中对遥感图像进行场景分类识别.在公开数据集UC Merced的21类目标数据和RSSCN7的7类目标数据的实验结果表明,5次实验的平均准确率分别达94.77%和93.79%.该方法可有效提升遥感图像场景的分类精度.

关键词：图像分类卷积神经网络灰度共生矩阵局部二值模式迁移学习支持向量机

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新工会审计条例的解读与启示

会计之友 2024年第11期 30-34页

作者：王李中国劳动关系学院

工会审计是我国审计体系及内部审计的重要组成部分,对提高工会经费使用效益、维护工会资产安全发挥了重要作用。2023年3月,新《中国工会审计条例》经全国总工会党组审议通过后正式实施。新工会审计条例是党中央对工会审计工作集中统一... 详细信息

工会审计是我国审计体系及内部审计的重要组成部分,对提高工会经费使用效益、维护工会资产安全发挥了重要作用。2023年3月,新《中国工会审计条例》经全国总工会党组审议通过后正式实施。新工会审计条例是党中央对工会审计工作集中统一领导的细化、实化、制度化,是今后开展工会审计工作的制度保证与规范指南。文章从加强党的领导、保证工会审计权威性、促进工会审计体系建设、保证审计整改有效性以及形成工会特色的内部审计文化等方面对新工会审计条例进行了全面解读,期望对工会审计实务工作有所启示。

关键词：工会审计内部审计监督评价合规文化

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花岗岩在不同温度劈裂载荷下的损伤演化与失稳前兆

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Transactions of Nonferrous Metals Society of China 2024年第3期34卷 977-994页

作者：王李昌王璐徐蒙隆威中南大学地球科学与信息物理学院长沙410083 中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室长沙410083

为了阐明深地钻探中花岗岩在劈裂载荷与高温作用下的复杂机械和损伤特性,对经50~600℃处理的花岗岩试样进行巴西劈裂声发射(AE)试验。结果表明,温度变化会使花岗岩的机械与声发射特性发生改变,从而改变其破裂演化过程。当温度超过500℃... 详细信息

为了阐明深地钻探中花岗岩在劈裂载荷与高温作用下的复杂机械和损伤特性,对经50~600℃处理的花岗岩试样进行巴西劈裂声发射(AE)试验。结果表明,温度变化会使花岗岩的机械与声发射特性发生改变,从而改变其破裂演化过程。当温度超过500℃时,花岗岩的抗拉强度大幅降低,剪切损伤模式占比增加。此外,破裂速率亦呈现明显增长趋势。在基于撞击数和能量计数的损伤参数演化曲线的基础上,定义“损伤参数突变点”来判断作为岩石破坏的前兆信息。基于撞击数的“突变点”比岩石失稳的信号提前到达,且岩石损伤越大,提前的时间越久。通过这个时间差,可以达到预警岩石失稳的效果。

关键词：深地钻探岩石损伤声发射高温劈裂荷载

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面向区块链的数据隐私保护技术研究

面向区块链的数据隐私保护技术研究

作者：王李丽曲阜师范大学

学位级别：硕士

基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法

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推进技术 2024年

作者：栾孝驰张振鹏沙云东高翔王李成沈阳航空航天大学航空发动机学院

针对航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题，提出了基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法。该方法首先将转速信号进行积分得到角位移信号，通过等角位移重采样将非平稳的振... 详细信息

针对航空发动机主轴承微弱故障特征在高背景噪声环境和变转速工况下难识别的问题，提出了基于优化变分模态分解与计算阶次分析的主轴承故障特征增强方法。该方法首先将转速信号进行积分得到角位移信号，通过等角位移重采样将非平稳的振动时域信号转化为振动角域稳态信号；其次，为了更好地分离信号中的高背景噪声，提取微弱故障信息，通过人工蜂鸟算法对变分模态分解（VMD）的惩罚因子和分解层数进行优化，使用优化后的VMD方法分解振动角域稳态信号；然后以故障特征能量比（FCER）作为指标对变分模态分解后的各信号分量进行评价，选择FCER大于所有分量均值的分量重构，实现振动角域信号降噪；最后对重构的振动角域信号进行包络谱分析得到阶次谱并与理论故障特征阶次进行对比，实现故障诊断。通过仿真数据以及开展整机试车条件下获得的航空发动机主轴承外圈压坑故障实验数据对本文所提方法的有效性进行验证。结果表明：与局部均值分解-故障特征能量比（LMD-FCER)、小波包分解-峭度值指标-希尔伯特变换（WPD-KVI-Hilbert）分析方法相比，本文所提方法可以有效增强主轴承外圈故障特征阶次，实现了高转速、高背景噪声和变转速工况下航空发动机主轴承微弱故障的有效诊断。

关键词：主轴承优化变分模态分解计算阶次分析故障特征增强高背景噪声故障诊断