检索结果-南通市图书馆

作者：季川茗浙江科技大学

学位级别：硕士

随着我国《“十四五”国家安全生产规划》提出要积极推广使用先进的无人机巡查监察系统,基于无人机的传输线检测技术得到快速发展。由于搭载检察系统的无人机具有节省人力成本,时间成本,更便捷等优点,为工业检测和商业应用提供了帮助。... 详细信息

随着我国《“十四五”国家安全生产规划》提出要积极推广使用先进的无人机巡查监察系统,基于无人机的传输线检测技术得到快速发展。由于搭载检察系统的无人机具有节省人力成本,时间成本,更便捷等优点,为工业检测和商业应用提供了帮助。其中,在复杂环境下比如山地和铁路上方利用无人机对输电线这一类传输线的感知和识别可代替人工,保障电力稳定供给供应。随着人工智能的发展,深度学习被提出并在工业范围中取得重要应用,其中图像融合和目标检测作为深度学习中的重要视觉感知技术,可以帮助无人机高精度地完成识别传输线的任务。具体来说,图像融合可以预先将红外图和可视化图进行图片融合,为后续的识别任务提供更加优质的图像来源。而多模态目标检测技术可以在一些复杂场景比如雾霾,雨雪天,前后背景难以区分等情况下识别传输线。然而,目前的识别算法存在计算参数量大的问题,难以部署在移动设备上。因此,针对上述问题,本文首先研究多模态图像融合技术,来对可视化图和红外图进行图像融合,随后,本文对多模态融合检测技术以及知识蒸馏技术展开研究,提出单模态学生网络,以解决多模态的融合问题以及大模型难以部署在移动终端的问题。本文主要贡献如下:(1)红外图像与可见光图像融合是计算机视觉中一个长期研究的课题,它突出了辐射和细节纹理信息,完整、准确地描述了物体。然而,大多数方法通常提取编码器段中的特征并使用粗糙的融合策略。与这些算法不同,本文使用卷积残差结构作为主干网和Uniformer作为辅助主干提取编码器段中的远程信息。此外,我们提出了一种基于注意力机制的有效多尺度融合策略来整合两种模式。(2)为了构建一种适用于移动设备的有效目标检测算法,本文介绍了一种新型的双特征融合学生网络EDFNet-S*。该网络是专门为分析传输线检测(TLD)场景而设计的,采用交叉特征蒸馏。值得注意的是,该网络大大减少了模型的参数计数。此外,本文还提出了一种四输入融合模块,旨在熟练地整合上下文信息。该模块促进了浅层和深层特征的协同利用,有效解决了双模融合场景中上下文信息的监督问题。(3)目前,现有的多模态融合算法对不同模态间没有精确配准,并且不能部署在RGB图像采集的无人机终端。为了解决这些问题,本文提出了基于知识蒸馏的双向引导配准算法(BGRNet-S*)用于传输线检测。该方法在教师网络的融合模块中引双向引导配准机制,并通过知识蒸馏和对比学习联合训练将双模态教师网络的知识传递给单模态学生网络,进一步减小了模型参数并能够在单RGB图像采集的无人机终端部署。(4)为了学生网络学习到更多的不同的知识,充分发挥学生网络的潜力,我们设计了一种可以动态调整的多教师联合蒸馏的训练方法,并设计了多尺度整合模块使得学生充分学习到不同教师网络的不同纬度的信息。

关键词：智能无人机传输线检测目标检测多模态深度学习

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基于OpenCV的高压传输线位置检测

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微型机与应用 2015年第11期34卷 43-46页

作者：张鹏展刘堂友樊帅东华大学信息学院上海201620 辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001

高压传输线的智能检测一直以来都是计算机视觉识别的热点。本文打破传统的人工检测方式,利用无人机搭载开源硬件Arduino和相机模块采集高压传输线的数据,对采集回来的高压传输线图片用OpenCV和C++进行加载、灰度处理、二值化、边缘检测... 详细信息

高压传输线的智能检测一直以来都是计算机视觉识别的热点。本文打破传统的人工检测方式,利用无人机搭载开源硬件Arduino和相机模块采集高压传输线的数据,对采集回来的高压传输线图片用OpenCV和C++进行加载、灰度处理、二值化、边缘检测、直线检测、设计函数等系列处理,最终得到一幅只有传输线边界的直线检测图像,同时过滤掉复杂图背景,从而达到良好的识别效果。

关键词：传输线检测计算机视觉识别图像处理

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基于机器学习的算法设计以及在智能系统中的应用

基于机器学习的算法设计以及在智能系统中的应用

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作者：田梦倩南京邮电大学

学位级别：硕士

机器学习属于人工智能一个重要的分支,它涉及多个领域交叉学科,被广泛应用于各种智能系统,包括计算机视觉、无线通信、医学诊断、自然语言处理以及智能机器人等。本硕士论文主要研究先进机器学习算法并应用在计算机视觉和无线通信两个... 详细信息

机器学习属于人工智能一个重要的分支,它涉及多个领域交叉学科,被广泛应用于各种智能系统,包括计算机视觉、无线通信、医学诊断、自然语言处理以及智能机器人等。本硕士论文主要研究先进机器学习算法并应用在计算机视觉和无线通信两个领域。在国家输电网中,对输电线路的检查是预防事故和停电的必要条件。而随着电力产业的发展,借助于监控摄像机的远程智能巡检逐渐替代成本高、风险高、效率低的人工巡检。为了节省成本,降低风险,本文设计了一种基于机器学习算法的高压传输线检测算法,主要是针对无人机以及固定低功耗摄像机拍摄的图片进行分析。该算法将待分析图片读入之后,通过诸如灰度处理,高斯模糊去噪,图像算术运算和灰度线性变换的操作来对图像进行预处理。其次,运用Canny算子检测出传输线的边缘像素点,并且设置感兴趣区域以提取传输线区域,抑制背景干扰。然后,分类检测出的边缘像素点,拟合传输线。最后,用红线绘制图像中的传输线,并且还输出已检测到的线的数量。与此同时,通过对比人工设定的传输线数量和算法输出的传输线数量,可以确定高压传输线的状态是否正常。实验证明,本文提出的算法可以去除天空和浮云等背景的干扰,同时可以准确检测高压线,且能够对交叉的高压线进行辨别,能处理边缘检测断点,具有一定的鲁棒性和实用性。针对第五代无线通信系统中的毫米波大规模多输入多输出问题,已经提出了许多混合预编码结构和方案。由于在该系统中射频链数量大大减少,传统的混合预编码技术会导致性能损失严重。本文主要针对该问题,首先介绍一种基于开关和逆变器的混合预编码架构,来作为降低功耗的解决方案。另外,通过对两阶混合预编码、基于天线选择的混合预编码方案和基于自适应交叉熵的混合预编码方案进行仿真,提供了对总速率和能量效率的详细性能分析,目的是为了证明基于ACE的方案的性能在所有参数值的有限范围内要远远优于其他方案。最后,确定了最佳的参数,并且证明了它们可以让系统达到最佳性能。

关键词：机器学习传输线检测图像处理大规模MIMO 性能分析

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