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多层特征融合与语义增强的盲图像质量评价

智能系统学报 2024年第1期19卷 132-141页

作者：赵文清许丽娇陈昊阳李梦伟华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

针对现有盲图像质量评价算法在面对真实失真图像时性能较差的问题,本文提出多层特征融合和语义信息增强相结合的无参考图像质量评价算法。提取图像的局部和全局失真特征,利用特征融合模块对特征进行多层融合;利用多层扩张卷积增强语义信... 详细信息

针对现有盲图像质量评价算法在面对真实失真图像时性能较差的问题,本文提出多层特征融合和语义信息增强相结合的无参考图像质量评价算法。提取图像的局部和全局失真特征,利用特征融合模块对特征进行多层融合;利用多层扩张卷积增强语义信息,进而指导失真图像到质量分数的映射过程;考虑预测分数和主观分数之间的相对排名关系,对L_(1)损失函数和三元组排名损失函数进行融合,构建新的损失函数L_(mix)。为了验证本文方法的有效性,在野生图像质量挑战数据集上进行了验证和对比实验,该算法的斯皮尔曼等级相关系数与皮尔逊线性相关系数指标相比原算法分别提升2.3%和2.3%;在康斯坦茨真实图像质量数据数据集和野生图像质量挑战数据集上进行了跨数据集实验,该算法在面对真实失真图像时表现出了良好的泛化性能。

关键词：深度学习图像质量卷积神经网络特征提取通道注意力结构多层次特征融合扩张卷积三元组损失函数

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大模型时代:电力视觉技术新起点

高电压技术 2024年第5期50卷 1813-1825页

作者：赵振兵冯烁席悦张靖梁翟永杰赵文清华北电力大学电气与电子工程学院保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院保定071003

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作... 详细信息

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作用。随着通用视觉大模型的兴起,电力视觉技术正处于从传统深度学习时代向大模型时代跨越的重要节点。该文首先综述了电力视觉技术和通用视觉大模型的最新研究进展,结合视觉大模型在多种公共场景的应用先例,探讨视觉大模型在电力视觉领域将面临的3重能力边界问题。从初步探索通用视觉大模型的潜力,到逐步构建电力视觉大模型的过程,提出4种模型应用范式以突破视觉大模型能力边界。最后分析了视觉大模型对电力视觉研究者的影响,并对大模型浪潮下电力视觉技术的发展方向进行了展望。

关键词：电力视觉视觉大模型目标检测图像分割深度学习图像处理

基于先验知识辅助聚类的粗-精输电线路多金具检测

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中国电机工程学报 2024年第9期44卷 3742-3752,I0035页

作者：翟永杰郭聪彬陈年昊王璐瑶王乾铭赵文清华北电力大学控制与计算机工程学院河北省保定市071003

为了解决输电线路多金具检测任务中存在的小目标和密集遮挡问题并充分利用金具高分辨率航拍图像的信息优势,提出基于先验知识辅助聚类的粗-精输电线路多金具检测方法。首先,通过粗检测模块实现对输电线路高分辨率航拍图像的初步感知。接... 详细信息

为了解决输电线路多金具检测任务中存在的小目标和密集遮挡问题并充分利用金具高分辨率航拍图像的信息优势,提出基于先验知识辅助聚类的粗-精输电线路多金具检测方法。首先,通过粗检测模块实现对输电线路高分辨率航拍图像的初步感知。接着,通过先验知识指导结构场景子区域选取模块中聚类算法半径的确定,以自适应聚类出合适的子区域。最后,设计精检测模块充分利用高分辨率航拍图像中的关键信息,进行金具的精确感知,并融合粗检测结果以实现由粗到精的金具识别。经实验证明,基于先验知识辅助聚类的粗-精输电线路多金具检测模型比之基线模型准确率提高了11.3%,对其中小目标金具和密集遮挡金具检测准确率的提高尤为明显。

关键词：输电线路金具航拍图像深度学习目标检测粗-精检测

外源NO提高玉米瘤黑粉病抗性的效果和作用机制初探

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西北农业学报 2024年第4期33卷 744-751页

作者：赵文清金梓浩王婷王芳甘肃农业大学农学院/甘肃省干旱生境作物学重点实验室/甘肃省作物遗传改良与种质创新重点实验室兰州730070

为探讨一氧化氮供体硝普纳(SNP)提高玉米对瘤黑粉病抗性的效果和作用机制,以高抗玉米瘤黑粉病自交系‘齐319’和高感玉米自交系‘掖478’为材料,研究不同浓度(0.02、0.05、0.1、0.5 mmol/L)SNP处理对玉米瘤黑粉菌菌丝生长和不同生长时... 详细信息

为探讨一氧化氮供体硝普纳(SNP)提高玉米对瘤黑粉病抗性的效果和作用机制,以高抗玉米瘤黑粉病自交系‘齐319’和高感玉米自交系‘掖478’为材料,研究不同浓度(0.02、0.05、0.1、0.5 mmol/L)SNP处理对玉米瘤黑粉菌菌丝生长和不同生长时期(0、5、10、15、20 d)玉米叶片生理特性的影响。结果表明:0.02、0.05 mmol/L浓度SNP对菌丝有明显抑制作用,处理玉米叶片后会产生一定的诱抗效果。外源喷施0.02 mmol/L浓度SNP能够提高玉米叶片中的抗氧化超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)、过氧化氢酶(CAT)、多酚氧化酶(PPO)、苯丙氨酸解氨酶(PAL)、几丁质酶(CHT)、β-1,3-葡聚糖酶活性和游离脯氨酸(pro)含量,而其丙二醛(MDA)含量和脂氧合酶(LOX)活性有所降低。可见,外源NO可在一定程度上缓解瘤黑粉菌对玉米植株造成的伤害,提升玉米对瘤黑粉病的防治效果,其机制可能是通过提高玉米的多种抗氧化酶活性、渗透物质含量和抗病相关酶活性,从而提高玉米对瘤黑粉病的抗性。

关键词：玉米外源NO 叶片瘤黑粉病抗氧化酶

联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法

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智能系统学报 2024年

作者：赵振兵王睿王艺衡苗思雨赵文清华北电力大学电气与电子工程学院华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室华北电力大学控制与计算机工程学院

针对输电线路螺栓缺陷识别任务中存在的视觉不可分与语义歧义问题，提出了联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法。首先通过语义关系图提取螺栓各属性有判别力的特征类映射；然后经结构关系图捕获螺栓上下文信息并建... 详细信息

针对输电线路螺栓缺陷识别任务中存在的视觉不可分与语义歧义问题，提出了联合结构-语义关系图知识推理的输电线路螺栓缺陷识别方法。首先通过语义关系图提取螺栓各属性有判别力的特征类映射；然后经结构关系图捕获螺栓上下文信息并建立跨不同尺度的空间关系；之后利用图卷积神经网络经协作学习利用螺栓各属性之间的结构知识与语义知识实现语义关系图节点的更新；最后通过螺栓训练数据集统计的标签共现信息辅助图知识推理网络提高螺栓缺陷识别的准确率。在实验阶段，选取3类典型金具上的13类螺栓属性作为研究对象。对比实验结果表明，本文方法对螺栓缺陷的识别效果优于其他方法，较基线模型提升了8.12%的准确率。

关键词：输电线路螺栓缺陷识别知识表达知识推理图神经网络结构关系语义关系