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基于卷积与Transformer融合框架的列车轮对轴承损伤识别方法

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工程科学学报 2024年第10期46卷 1834-1844页

作者：邓飞跃蔡毓龙王锐郑守禧石家庄铁道大学机械工程学院石家庄050043

针对传统机器视觉方法在列车轮对轴承损伤检测中存在的图像特征提取不敏感、专家经验要求高以及识别准确率偏低等问题,本文提出了一种基于卷积与Transformer融合框架的列车轮对轴承损伤识别方法.首先,发展了一种图像增强类别重组的预处... 详细信息

针对传统机器视觉方法在列车轮对轴承损伤检测中存在的图像特征提取不敏感、专家经验要求高以及识别准确率偏低等问题,本文提出了一种基于卷积与Transformer融合框架的列车轮对轴承损伤识别方法.首先,发展了一种图像增强类别重组的预处理方法,消除不同类别数据样本不均衡的影响,提高图像数据集质量;其次,基于卷积与自注意力融合思想,设计了VGG与Transformer双分支并行融合网络(VGG and Transformer parallel fusion network,VTPF-Net),综合获取图像全局轮廓特征与局部细节特征信息;再次,构建了多尺度膨胀空间金字塔卷积(Multiscale dilation spatial pyramid convolution,MDSPC)模块,利用多尺度膨胀卷积递进融合充分挖掘特征图中多尺度语义特征;最后,基于NEU-DET图像缺陷数据集与自建列车轮对轴承图像数据集进行了实验分析.结果表明,所提模型对NEU-DET数据中6类缺陷图像与轮对轴承4类故障图像的识别准确率分别为99.44%与98%,能够较为准确识别不同损伤类型图像样本,在不明显增加模型复杂度基础上各项评价指标要显著优于当前CNN模型、自注意力机制ViT模型以及CNN-Transformer融合模型.

关键词：轮对轴承损伤识别卷积网络 Transformer网络多尺度特征

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基于深度学习的物联网时序数据分析技术

基于深度学习的物联网时序数据分析技术

作者：宋守良齐鲁工业大学

学位级别：硕士

物联网通过对周围环境的感知、无线传输、智能计算等把物与物、物与人连接起来,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。特别是随着近年来深度学习技术的快速发展,人工智能驱动的物联网即智能物联网(Artificial Intelligent Interne... 详细信息

物联网通过对周围环境的感知、无线传输、智能计算等把物与物、物与人连接起来,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。特别是随着近年来深度学习技术的快速发展,人工智能驱动的物联网即智能物联网(Artificial Intelligent Internet of Things,AIoT)更加广泛地融入至人们的生活和工作,延伸至个人可穿戴设备、智能家居、智慧城市、智慧医疗、智慧农业、工业4.0等为代表的数字中国和智慧社会的各种典型应用,成为新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力。物联网系统中传感器和网络传输所产生的数据大多以时间序列的形式存在。智能化的时间序列分析,如时间序列分类、聚类、异常检测等,是实现设备运行状态监控、人体健康监测、网络安全预警等智慧应用的关键技术,对物联网的智能化具有重要意义。然而,智能物联网中的时间序列数据往往具有通道多、体量大、关联性复杂、非平稳、噪声大、实时性要求高、识别与分类精准度要求高等特点和应用相关的独特需求,为高质量的分析带来巨大挑战。本文针对物联网中的两类典型时间序列数据,即离散变量类型和连续变量类型的实时数据检测和分类需求,开展了基于深度学习的序列分析方法研究。具体工作包括:(1)针对以物联网网络流量为代表的离散型时间序列数据中的实时异常检测问题,构建了基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络相结合的混合时间序列恶意流量检测算法,过融合网络流量的时间特征和空间特征,实现了流量异常的实时检测。所提方法首先通过LSTM网络对网络流量异常与否进行二分类,进而通过CNN-LSTM实现网络异常具体类型的判决。所提异常分类模型在KDDCUP99和UNSW-NB15数据集上的准确率分别为97.93%和82.37%比Alex Net模型提高了0.69个百分点和4.89个百分点、平均时间0.45秒。在保障较高的识别分类准确率下,又能够快速的对时序数据进行识别分类。(2)针对以多通道人体表面肌电(Surface electromyographic signals,s EMG)为代表的非平稳、复杂相关模式、大数据量连续型物联网时间序列分类问题,提出了一种基于CNN-Bi LSTM的多通道时空序列联合分类算法。所提方法首先利用多通道CNN提取多通道时序数据的空间关键特征,然后利用Bi LSTM提取多通道拼接后的扩展数据中的相关特征,进而引入注意力机制层实现长距离依赖和跨通道特征的融合,从而实现更加精准的模式分类。实验结果表明,所提出的算法在处理多变量和时空特性的Ninapro DB2和Ninapro DB5数据集上的准确率分别为97.68%和96.78%,比CNN-LSTM模型分别提高2.97个百分点和3.51个百分点。(3)以所提基于CNN-LSTM的流量监测为算法核心,搭建了物联网网络流量实时智能态势感知平台,实现了网络流量实时智能监测。将所提算法部署在自建的物联网服务器上,实现了网络流量的实时抓取、解析和智能分析。实验结果表明,实时部署后,所提算法从恶意流量出现至被成功识别的延时小于0.70秒。验证了所提算法对构建基于网络流量时间序列数据监测的网络安全入侵检测系统具有重要的参考价值。(4)设计了基于arm Cortex-M4微处理器的8通道s EMG采集系统,实现了便携式、低功耗、高质量的s EMG信号采集。所设计系统由干电极、低噪声前置放大器和STM32F407微控制器组成。所提方案将干电极与低噪声前置放大器进行了集成,以降低50Hz干扰,提升信号信噪比。除了前置放大器上的硬件滤波以外,还设计了二阶IIR数字滤波器,分别实现20Hz高通、150Hz低通和50Hz陷波功能,从而进一步增强信号质量。实验结果表明,所实际采集的信号具有较高的信噪比,能够直接被所开发的CNN-Bi LSTM算法有效识别。该原型系统为基于生物电时间序列信号的智能可穿戴物联网系统构建提供了借鉴价值。

关键词：智能物联网时序数据 CNN LSTM

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基于RepVGG网络的实时车道线检测方法

计算机科学 2024年第7期51卷 236-243页

作者：蔡汶良黄俊重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对现有车道线检测方法存在的检测速度慢、检测精度低的问题,将车道线检测视为分类问题,提出了基于RepVGG网络的实时车道线检测方法。在RepVGG网络中融合不同层级特征图,减少空间定位信息的损失,提高车道线的定位精度。采用曲线建模的... 详细信息

针对现有车道线检测方法存在的检测速度慢、检测精度低的问题,将车道线检测视为分类问题,提出了基于RepVGG网络的实时车道线检测方法。在RepVGG网络中融合不同层级特征图,减少空间定位信息的损失,提高车道线的定位精度。采用曲线建模的后处理方法,从整体和局部两个角度修正车道线预测结果。挖掘车道线定位中的分布信息,提出了基于分布指导的车道线存在预测分支,直接从车道线定位分布中学习车道线的存在特征,在略微提升推理速度的同时进一步提升检测精度。在TuSimple和CULane数据集上的实验表明,该模型在检测速度和精度上取得了良好的平衡。在CULane数据集上,所提方法的推理速度为目前同类方法中检测速度最快的UFLDv2算法的1.13倍,同时F1分数从74.7%提高到77.1%,达到了实时检测任务的需求。

关键词：计算机视觉 RepVGG 车道线检测曲线拟合特征融合后处理

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内外合治慢性湿疹64例

中国民间疗法 2004年第1期12卷 20-21页

作者：蔡守良福建省南平市人民医院 353000

自1998年以来我们应用穴位注射鱼腥草注射液配合局部外敷新癀片治疗慢性湿疹64例,取得了较满意的疗效,现介绍如下.

关键词：慢性湿疹穴位注射鱼腥草注射液新癀片药理作用中医药疗法

新型低碳超高韧性纤维混凝土研制与力学特性研究

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同济大学学报（自然科学版） 2024年第7期52卷 1000-1008,F0002页

作者：蔡闽金朱海良万洋朱合华庄晓莹同济大学土木工程学院上海200092 土木工程防灾国家重点实验室上海200092 上海隧道工程有限公司上海200232

混凝土的绿色转型对国家实现双碳发展目标具有重要意义,结合紧密堆积原理多级划分基体组分,采用高掺量工业废料超细粉煤灰作为低碳节能新型混凝土的重要组成部分,成功研制新型低碳超高韧性混凝土(LC-UHTC)。研究结果表明:LC-UHTC极限拉... 详细信息

混凝土的绿色转型对国家实现双碳发展目标具有重要意义,结合紧密堆积原理多级划分基体组分,采用高掺量工业废料超细粉煤灰作为低碳节能新型混凝土的重要组成部分,成功研制新型低碳超高韧性混凝土(LC-UHTC)。研究结果表明:LC-UHTC极限拉伸应变达6.38%,拉伸强度达到10.2 MPa,拉伸强度较其他同类材料增比达60%以上;LC-UHTC拉伸强度、拉伸韧性在应变各个阶段均表现优异,在实际应用过程中具有更高的安全性能;LC-UHTC的抗压强度达到84.35 MPa,高于其他同类材料30%~86%;LCUHTC在环保、抗拉、增韧、抗压方面表现出了综合的性能优势,可为新型混凝土的绿色转型提供参考价值。

关键词：纤维混凝土绿色超高韧性应变硬化双碳目标绿色转型

模拟高原环境下敏化方式对乳化炸药爆轰性能的影响研究

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高压物理学报 2024年第4期38卷 145-153页

作者：陈正严吴红波蔡心远马成帅谢守东安徽理工大学化工与爆破学院安徽淮南232000 宏大爆破工程集团有限责任公司广东广州510000

为研究高原环境对不同敏化方式乳化炸药的影响程度,选取3种典型的敏化材料制备乳化炸药样品,模拟并对比分析了高原环境(-20℃、约0.05 MPa)储存后乳化炸药的微观结构和爆轰性能变化。结果表明:低温低压下的高原环境主要从加剧破坏乳化... 详细信息

为研究高原环境对不同敏化方式乳化炸药的影响程度,选取3种典型的敏化材料制备乳化炸药样品,模拟并对比分析了高原环境(-20℃、约0.05 MPa)储存后乳化炸药的微观结构和爆轰性能变化。结果表明:低温低压下的高原环境主要从加剧破坏乳化体系稳定性与热点分布两方面影响炸药的性能,在该环境下化学敏化炸药相较于物理敏化炸药的析晶程度较低,但热点变化较大,导致爆轰性能下降;物理敏化中,膨胀珍珠岩炸药晶体的生长方式更加复杂,因此更易破乳析晶,储存稳定性与爆轰性能均有明显降低;相对而言,树脂微球炸药在低温低压下的析晶程度与爆轰性能均较稳定。综合上述结果,树脂微球乳化炸药具有更好的高原适应性。

关键词：高原爆破低温低压乳化炸药敏化方式树脂微球膨胀珍珠岩

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纸捻灸结合新癀片外敷治疗急性期带状疱疹的临床观察

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中国民间疗法 2019年第13期27卷 13-14页

作者：蔡守良陈有平福建省南平市人民医院

目的:观察纸捻灸结合新癀片外敷治疗急性期带状疱疹的临床疗效。方法:将80例急性期带状疱疹患者随机分为观察组和对照组,每组40例。对照组给予西医治疗,观察组采用纸捻灸结合新癀片外敷治疗。观察两组治疗前后视觉模拟评分(VAS)及临床... 详细信息

目的:观察纸捻灸结合新癀片外敷治疗急性期带状疱疹的临床疗效。方法:将80例急性期带状疱疹患者随机分为观察组和对照组,每组40例。对照组给予西医治疗,观察组采用纸捻灸结合新癀片外敷治疗。观察两组治疗前后视觉模拟评分(VAS)及临床疗效。结果:两组治疗前VAS评分比较,差异均无统计学意义(P>0.05)。治疗后,两组VAS评分均较治疗前降低(P<0.01),观察组总有效率明显高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:对急性期带状疱疹患者采用纸捻灸结合新癀片外敷治疗,临床疗效显著,可明显缓解患者疼痛,值得临床推广。

关键词：带状疱疹蛇串疮纸捻灸新癀片外敷