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中国测试 2022年第9期48卷 125-132页

作者：张涛刘刚朱冀涛徐晓雨徐岩国网辽宁省电力有限公司辽宁沈阳110003 国网辽宁省电力有限公司建设分公司辽宁沈阳110003 华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071003

目前建筑工地视频监控图像模糊,部分图像有遮挡,监控智能性差,耗费大量的人力物力仍无法实现高效管理,针对此问题,提出一种基于最小二乘生成式对抗网络(LSGAN)及迁移学习的智慧工地监控图像修复和识别方法。首先,利用生成式对抗网络的... 详细信息

目前建筑工地视频监控图像模糊,部分图像有遮挡,监控智能性差,耗费大量的人力物力仍无法实现高效管理,针对此问题,提出一种基于最小二乘生成式对抗网络(LSGAN)及迁移学习的智慧工地监控图像修复和识别方法。首先,利用生成式对抗网络的判别器与生成器之间的零和博弈,引入最小二乘损失函数,修复工地监控图像;其次,引入迁移学习思想提取图像特征,将修复后的图像在预训练的GoogleNet模型上进行训练,微调网络参数;最后,利用长短时记忆(LSTM)神经网络对目标图像进行检测与识别,判别现场是否存在安全隐患及人员违规行为。实验结果表明:该方法能够高效预测图像语义缺失,图像修复速度快,视觉效果逼真,且目标识别准确率较高,具有一定的实用价值。

关键词：图像修复目标识别最小二乘生成式对抗网络迁移学习长短时记忆神经网络

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基于生成对抗网络的漫画草稿图简化

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自动化学报 2018年第5期44卷 840-854页

作者：卢倩雯陶青川赵娅琳刘蔓霄四川大学电子信息学院成都610065

在漫画绘制的过程中,按草稿绘制出线条干净的线稿是很重要的一环.现有的草图简化方法已经具有一定的线条简化能力,然而由于草图的绘制方式的多样性以及画面复杂程度的不同,这些方法适用范围有限且效果不理想.本文提出了一种新颖的草图... 详细信息

在漫画绘制的过程中,按草稿绘制出线条干净的线稿是很重要的一环.现有的草图简化方法已经具有一定的线条简化能力,然而由于草图的绘制方式的多样性以及画面复杂程度的不同,这些方法适用范围有限且效果不理想.本文提出了一种新颖的草图简化方法,利用条件随机场(Conditional random field,CRF)和最小二乘生成式对抗网络(Least squares generative adversarial networks,LSGAN)理论搭建了深度卷积神经网络的草图简化模型,通过该网络生成器与判别器之间的零和博弈与条件约束,得到更加接近真实的简化线稿图.同时,为了训练对抗模型的草图简化能力,本文建立了包含更多绘制方式与不同内容的草图与简化线稿图对的训练数据集.实验表明,本文算法对于复杂情况下的草图,相比于目前的方法,具有更好的简化效果.

关键词：草图简化最小二乘生成式对抗网络深度学习条件随机场

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基于稀疏自编码的永磁同步电机退磁故障诊断

基于稀疏自编码的永磁同步电机退磁故障诊断

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作者：莫钰江苏科技大学

学位级别：硕士

永磁同步电机具有占用空间小,运行效率高,功率强和起动转矩大等优点,被广泛应用于航天,航海和汽车等高新产业。但由于永磁体采用的永磁材料,在高温,匝间短路的情况下极易产生退磁故障,极大的影响了永磁同步电机运行的稳定性,甚至会出现... 详细信息

永磁同步电机具有占用空间小,运行效率高,功率强和起动转矩大等优点,被广泛应用于航天,航海和汽车等高新产业。但由于永磁体采用的永磁材料,在高温,匝间短路的情况下极易产生退磁故障,极大的影响了永磁同步电机运行的稳定性,甚至会出现生命危险。研究永磁同步电机退磁故障诊断对于保证永磁同步电机长期有效的运转,提高生产安全性和稳定性有着重要的现实意义。本文针对永磁同步电机样本数据少、可用性低、特征弱化和结构复杂等因素引发的退磁识别问题,提出了一种融合稀疏自编码与最小二乘生成式对抗网络的退磁故障诊断方法。一方面,鉴于退磁故障数据采集过程漫长,采集困难等问题,提出了一种生成网络,该网络对真实的电机数据样本进行学习,生成符合真实电机样本分布的伪样本数据;另一方面,针对传统故障诊断网络训练不稳定,准确率低等问题,在自编码网络中引入稀疏性作为永磁同步电机退磁故障诊断模型,经过多次试验,最终实现永磁同步电机退磁故障诊断。本文从以下三个部分来说明永磁同步电机故障诊断方法:(1)永磁同步电机的特征分析。首先,分别讨论了三种永磁同步电机的数学模型,分析了永磁同步电机的结构和特点,然后,研究了永磁同步电机的特征参数,通过采集磁动势,电磁转矩等参数,构成有限样本集合,用数学的方法分析讨论各个特征与永磁同步电机退磁之间的关联,证明选取的特征参数的合理性。(2)生成式对抗网络数据扩张方法的研究。选取生成式对抗网络,生成与真实电机样本数据分布相同的生成数据,阐明生成网络的优点和不足,针对不足之处提出两种改进的生成式对抗网络,最小二乘生成式对抗网络和条件生成式对抗网络。对比实验结果,对最小二乘生成式对抗网络和原始的生成式对抗网络进行比较,输入真实的电机样本数据,优化网络结构,微调参数,进行迭代训练,得到最佳的网络模型。由于最小二乘生成式对抗网络有着较快的收敛速度,生成的数据质量高,训练更加稳定等优点,所以最终选取最小二乘生成式对抗网络作为扩张网络。(3)稀疏自编码网络故障诊断方法的研究。在传统的自编码网络中引入稀疏性,有助于表达输入数据的结构特征,用梯度下降的算法对权值进行不断的修改,通过迭代训练,优化权值,将目标函数做最小化处理,最终获取到不同状态下的网络参数。通过对比试验结果,采用稀疏自编码网络作为故障诊断网络比传统网络更加准确,可行性更高,可操作性更强。

关键词：永磁同步电机电机退磁最小二乘生成式对抗网络故障诊断稀疏自编码

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