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湿法冶金 2023年第6期42卷 666-670页

作者：邓文艳山西金融职业学院信息技术系山西太原030000

针对湿法冶金设备运行状态多特征融合检测方法优化进行了仿真分析研究。建立了湿法冶金设备电耗优化模型与负荷优化模型,提出了基于多特征融合的设备运行优化模型,采用线性规划算法将目标函数和约束条件输入到优化算法中,得到最优的设... 详细信息

针对湿法冶金设备运行状态多特征融合检测方法优化进行了仿真分析研究。建立了湿法冶金设备电耗优化模型与负荷优化模型,提出了基于多特征融合的设备运行优化模型,采用线性规划算法将目标函数和约束条件输入到优化算法中,得到最优的设备运行状态和操作策略。结果表明,优化后的湿法冶金工艺运行成本明显降低。

关键词：湿法冶金设备多特征融合检测线性规划算法

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基于纹理特征的红外图像溢油区域检测方法研究

基于纹理特征的红外图像溢油区域检测方法研究

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作者：阮沁馨华中科技大学

学位级别：硕士

溢油事件的发生对相关水域生态环境以及人类社会经济等方面有着严重影响,对水域进行日常溢油监测对及时发现溢油事件以及制定溢油应对策略有重大意义。目前用于溢油监测的主要方式是遥感监测,由于卫星遥感监测的观测周期长、航空遥感监... 详细信息

溢油事件的发生对相关水域生态环境以及人类社会经济等方面有着严重影响,对水域进行日常溢油监测对及时发现溢油事件以及制定溢油应对策略有重大意义。目前用于溢油监测的主要方式是遥感监测,由于卫星遥感监测的观测周期长、航空遥感监测费用较高,在天气恶劣或地势险要地段航行存在安全隐患等问题,因此开展利用船舶监测模式下的图像序列进行溢油区域检测识别方法研究具有重要的理论意义和应用价值。论文针对船载红外溢油图像的特点,在现有溢油区域检测方法的基础上,提出了一种面向对象的溢油区域检测方法,该方法在溢油检测精度和效率上有所提高。论文主要研究内容如下:针对红外溢油图像进行纹理特征分析,研究了基于灰度直方图、灰度共生矩阵、Gabor纹理的特征提取方法,提出了一种改进的灰度共生矩阵特征和一种改进的Gabor纹理特征,在检测精度和运算速率上有所提高。在溢油区域检测过程中,针对前面提取的纹理特征,通过实验对比了两种特征归一化方法,解决了当新样本加入时需要重新归一化的问题;提出了一种针对不同特征集组合方式下的基于特征层融合和基于决策层融合的溢油区域检测方法,实验结果表明,多特征集融合方式的检测效果相比单特征集的检测效果有显著提高,利用论文提出的改进灰度共生矩阵纹理特征和改进的Gabor纹理特征进行溢油区域检测时,检测精度和检测速率均有所提高。

关键词：溢油区域检测红外图像纹理特征超像素多特征融合检测

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面向未剪辑视频的弱监督行为识别与定位

面向未剪辑视频的弱监督行为识别与定位

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作者：任浩浩西安理工大学

学位级别：硕士

随着互联网视频数据的突飞猛涨以及深度学习的迅速发展,视频内容理解相关算法在学术界和产业界引起了广泛的关注。时序行为检测作为视频内容理解领域的重要分支,推动着社会迈向强人工智能阶段。时序行为检测是指对一段未剪辑的长视频中... 详细信息

随着互联网视频数据的突飞猛涨以及深度学习的迅速发展,视频内容理解相关算法在学术界和产业界引起了广泛的关注。时序行为检测作为视频内容理解领域的重要分支,推动着社会迈向强人工智能阶段。时序行为检测是指对一段未剪辑的长视频中所包含的人类行为进行识别,并对其发生的起止时间进行定位。相比于标注成本极高的强监督时序行为检测,弱监督时序行为检测仅需要视频级的类别标注即可完成行为的识别与定位工作,更加具有实际应用意义。未剪辑视频中包含行为的前景与不包含行为的背景往往存在一定的混淆性,现有的弱监督时序行为检测算法尝试通过注意力的方式来区分两者,但其准确性有待提升。针对该问题,本文构建了一个判别力增强模块,通过对注意力权重进行处理,进而采样到前景片段集合与背景片段集合,并对前景特征与背景特征计算对比损失。该模块通过扩大两者在注意力特征空间中的空间距离,以增强模型对前景与背景的判别能力。此外,为了获得更全面的行为特征描述,本文设计了一个特征有效选择模块,该模块在利用注意力权重进行前景片段选择时,能够保留行为的上下文信息,有利于提高时序边界定位的准确性。由于缺乏详尽的时序边界标注,现有许多弱监督时序行为检测算法基于对分类网络生成的类别激活序列进行阈值化分割来实现定位。这种通过分类完成定位的方式得到的模型往往只关注到一些较显著的行为片段,而难以定位到完整的行为片段。针对该问题,本文引入多模态特征融合中的混合融合思想,提出结合共识注意力权重的多特征融合检测模型。该模型充分利用了各视频特征之间的相关性与互补性,来挖掘行为在不同执行阶段的特征描述信息,实现对行为的完整性进行建模,进而提高检测模型的性能。最后在THUMOS14和ActivityNet1.2两个标准数据集上进行了实验和结果分析,充分验证了本文算法的有效性。

关键词：时序行为检测弱监督学习对比损失多特征融合检测

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