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基于视觉字符增强的电力调度故障预案匹配

中国电机工程学报 2022年第15期42卷 5439-5447页

作者：籍雯媗崔建业冯斌谷炜郑翔郭创新浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 国网浙江省电力有限公司浙江省杭州市310007

电力系统中,调度控制中心会制定一系列的预案作为调度人员处理故障的参考和操作指南,然而,预案中包含的大量文本形式的知识目前仍需由人工进行反复记忆和查询,效率低,速度慢。为了解决这个问题,加快故障处理进程,该文提出一种用于自然... 详细信息

电力系统中,调度控制中心会制定一系列的预案作为调度人员处理故障的参考和操作指南,然而,预案中包含的大量文本形式的知识目前仍需由人工进行反复记忆和查询,效率低,速度慢。为了解决这个问题,加快故障处理进程,该文提出一种用于自然语言推理的视觉特征增强型长短期记忆模型(enhanced long short-term memory model based on visual character-enhanced word embeddings for natural language inference,VCWE-ESIM)来实现故障现象与故障预案的自动匹配。该文从模型收敛速度、匹配准确性以及运算速度3方面将VCWE-ESIM模型与已有的文本匹配模型进行对比。算例分析表明,提出的VCWE-ESIM模型综合性能最优,能够准确快速地实现故障现象与故障预案的自动匹配,减少故障处置的时间,加快故障恢复的速度,防止由于故障处置不及时带来的严重后果,提高电网调度的智能化水平。

关键词：故障预案文本匹配视觉特征视觉特征增强型长短期记忆模型

水溶包装洗涤剂包装图像元素视觉特征分析与设计

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日用化学工业（中英文） 2024年第1期54卷 95-101页

作者：曾健王世红上海思博职业技术学院数字技术与设计学院上海201900

图像是包装设计视觉传达的关键元素。为更好地实现水溶包装洗涤剂包装设计功能,针对水溶包装洗涤剂包装图像元素展开视觉特征分析与设计。水溶包装洗涤剂包装中的图像元素主要表现方式分为:以绘画、摄影为制作与传播基础的具象图像元素... 详细信息

图像是包装设计视觉传达的关键元素。为更好地实现水溶包装洗涤剂包装设计功能,针对水溶包装洗涤剂包装图像元素展开视觉特征分析与设计。水溶包装洗涤剂包装中的图像元素主要表现方式分为:以绘画、摄影为制作与传播基础的具象图像元素,利用点、线、面的创新排列而成的抽象图像元素两种。包装研究与应用的主要目的是保护洗涤剂在运输与销售过程中的安全性,并集中呈现洗涤剂的相关信息,通过分析水溶包装洗涤剂包装图像元素的引人性、解析性、回忆性等视觉特征,提升设计人员获取水溶包装洗涤剂购买者心理感受的准确性,同时结合形态、色彩联想与文字情感等设计方向,提升水溶包装洗涤剂包装设计的信息传达功能。

关键词：水溶包装洗涤剂图像元素视觉特征具象与抽象心理感受

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基于多目标的能见度检测方法

计算机工程 2023年第2期49卷 314-320页

作者：唐榕李骞唐绍恩国防科技大学气象海洋学院长沙410073

能见度对人类生产生活、交通运输安全等具有重要影响,是地面自动气象观测的重要内容之一,但由于受影响因素较多,目前能见度检测仍缺乏统一的标准和检定规程。现有基于图像的能见度检测方法大多从整幅图像或局部区域中提取视觉特征估计... 详细信息

能见度对人类生产生活、交通运输安全等具有重要影响,是地面自动气象观测的重要内容之一,但由于受影响因素较多,目前能见度检测仍缺乏统一的标准和检定规程。现有基于图像的能见度检测方法大多从整幅图像或局部区域中提取视觉特征估计能见度,未考虑不同景深目标物对应子图像的质量衰减程度不同,导致检测结果精确度和稳定性不高。提出一种新的能见度检测方法,使用预训练的神经图像评估,从不同景深目标物对应的子图像中提取视觉特征,并将提取的特征和能见度真值输入到全连接网络,以训练子图像的能见度映射模型。根据子图像与全局图像间的关系,动态建立各目标在能见度整体估计过程中的权重回归模型,按照权重融合各目标物能见度估计值,得到整幅图像的能见度检测值。实验结果表明,该方法能有效提升回归模型的预测精度,其在不同能见度区间的检测正确率均超过85%。

关键词：能见度检测多目标检测视觉特征神经图像评估全连接网络

一种基于无人机影像的高精地图车道线检测与提取方法

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重庆大学学报 2022年第8期45卷 141-150页

作者：吕可晶严虹中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室北京100101 中国科学院大学资源与环境学院北京100049

高精度地图是实现自动驾驶技术必不可少的基础设施,车道线是高精度地图车道级路网的重要组成部分。以往高精度地图的车道线检测多基于车载摄像头数据,存在成像范围有限、需要透视变换和多次拼接造成的效率问题。基于无人机航拍影像,采用... 详细信息

高精度地图是实现自动驾驶技术必不可少的基础设施,车道线是高精度地图车道级路网的重要组成部分。以往高精度地图的车道线检测多基于车载摄像头数据,存在成像范围有限、需要透视变换和多次拼接造成的效率问题。基于无人机航拍影像,采用U-Net网络识别道路区域,过滤非道路区域噪声,通过HSL颜色变换和Sobel算子分别计算车道线颜色和边缘梯度特征,使用Otsu算法自动确定特征分割阈值获得二值化车道线特征图,通过局部最大值算法确定滑动窗口的初始位置,最后借助滑动窗口算法和多项式检测拟合车道线。实验结果表明,在保证一定检测精度的前提下,单条车道线检测长度超过了百米,道路检测效率达到25.2 m/s,对比于地面影像的检测算法具有明显的效率优势。

关键词：高精度地图无人机影像车道线提取 U-Net 视觉特征

海底隧道平纵线形对驾驶人视觉特征及车速的影响

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交通信息与安全 2023年第2期41卷 50-58页

作者：潘福全杨敬洲张丽霞李炜聪杨晓霞邴其春青岛理工大学土木工程学院山东青岛266520

海底隧道平纵线形组合方式复杂多样,容易导致驾驶人产生分心、疲劳等不良反应。为此,采集了30名驾驶人的实车数据,量化分析了海底隧道平纵线形对驾驶人视觉特征及车速的影响。运用Facelab眼动仪、GPS X10车载坡度计、行车记录仪等设备... 详细信息

海底隧道平纵线形组合方式复杂多样,容易导致驾驶人产生分心、疲劳等不良反应。为此,采集了30名驾驶人的实车数据,量化分析了海底隧道平纵线形对驾驶人视觉特征及车速的影响。运用Facelab眼动仪、GPS X10车载坡度计、行车记录仪等设备采集眨眼频率、单位时间内人眼闭合时间所占比例(percentage of eye closure over the pupil per unit time,PERCLOS)、隧道坡度、车速等数据。利用偏相关性分析得出海底隧道坡度、曲率与驾驶人眨眼频率、PERCLOS、车速的相关性及显著性,采用Ploy 2D非线性曲面拟合方法,分别建立眨眼频率、PERCLOS、车速与坡度-曲率的数学模型,量化分析眨眼频率、PERCLOS及车速与海底隧道平纵线形之间的关系,进而反映出海底隧道不同平纵线形组合对驾驶人的精神状态及行车状态的影响。结果表明:坡度1.3%和圆曲线半径4348 m的海底隧道平纵线形组合方式下,驾驶人的眨眼频率最大,精神最放松,适当增加上坡坡度值、减小圆曲线半径可以提高驾驶人的紧张感;坡度3.05%和圆曲线半径3521 m的海底隧道平纵线形组合方式下,驾驶人的PERCLOS最大,疲劳程度最高,适当增加下坡坡度值、减小圆曲线半径可以缓解驾驶人的疲劳;坡度1.78%和圆曲线半径2433 m的海底隧道平纵线形组合方式下,车速最快,适当增加上坡坡度值和圆曲线半径,可以降低车速。本文构建的视觉特征及车速模型,可以反映驾驶人的精神及行车状态随平纵线形的变化,为海底隧道平纵线形安全设计与运营管理提供理论支撑。

关键词：交通安全海底隧道平纵线形 Ploy 2D建模视觉特征车速

接管场景驱动下非驾驶任务对驾驶人视觉与生理特征的影响

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交通运输系统工程与信息 2024年第3期24卷 290-298页

作者：张磊彭金栓陈晓利重庆交通大学交通运输学院重庆400074 招商局重庆交通科研设计院有限公司重庆400067

为研究驾驶人在接管车辆控制权过程中视觉与生理特征的变化规律,本文构建面向城市道路与高速公路工况下的6类接管场景,开展模拟驾驶试验,提取视觉特征、心电特征、皮电特征等维度的参数,利用双因素方差分析确定影响驾驶人状态参数的因... 详细信息

为研究驾驶人在接管车辆控制权过程中视觉与生理特征的变化规律,本文构建面向城市道路与高速公路工况下的6类接管场景,开展模拟驾驶试验,提取视觉特征、心电特征、皮电特征等维度的参数,利用双因素方差分析确定影响驾驶人状态参数的因素。研究结果表明:接管场景类型和非驾驶任务对驾驶人瞳孔面积变化率、注视熵、兴趣区域注视概率、心率增长率、心率变异性、皮电增长率等具有显著影响(p 视觉搜索范围显著减少(p <0.05);与基线和认知分心状态相比,复合分心状态下驾驶人心率增长率提高了34.69%,而心率变异性则降低了10.55%;此外,在复合分心状态下,驾驶人皮电增长率最高,较另外两类非驾驶任务状态高出82.43%。研究结果可为驾驶人接管绩效的评估与提升,自动驾驶人机交互方式的优化等提供重要参考。

关键词：智能交通接管特征双因素方差分析接管场景视觉特征生理特征

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基于注意力机制和能量函数的动作识别算法

计算机应用 2024年

作者：王丽芳吴荆双尹鹏亮胡立华太原科技大学计算机科学与技术学院上海方宜万强微电子有限公司

针对零样本动作识别(ZSAR)算法的框架缺乏结构性指导的问题，以能量为基础模型(EBM)指导框架设计，提出了基于注意力机制和能量函数的动作识别算法(ARAAE)。首先，为了得到EBM的输入，设计了光流加3D卷积架构以提取视觉特征，以达到空... 详细信息

针对零样本动作识别(ZSAR)算法的框架缺乏结构性指导的问题，以能量为基础模型(EBM)指导框架设计，提出了基于注意力机制和能量函数的动作识别算法(ARAAE)。首先，为了得到EBM的输入，设计了光流加3D卷积架构以提取视觉特征，以达到空间去冗余的效果；其次，将ViT用于提取视觉特征，对时间去冗余，配合光流加3D卷积对空间去冗余，以获得非冗余视觉空间；最后，为了度量视觉空间和语义空间的相关性，采用能量评分评估机制(ESEM)实现，同时设计了联合损失函数优化实验。采用6个经典零样本动作识别算法及近年文献在两个数据集HMDB51和UCF101进行实验：在平均分组的HMDB51数据集中，ARAAE相较CAGE、Bi-dir GAN和ETSAN等算法，平均识别精度和标准偏差值提升至22.1±1.8，均明显大于对比实验；在平均分组的UCF101数据集中，ARAAE相较CAGE、Bi-dir GAN和ETSAN等算法，实验数值提升至22.4±1.6，略优于对比实验；在以81/20为UCF101数据集分割方式中，ARAAE相较CAGE、Bi-dir GAN和ETSAN等算法，实验数值提升至40.2±2.6，也均大于对比实验。实验结果表明，ARAAE在零样本动作识别中能够有效提高识别性能。

关键词：零样本动作识别能量函数注意力机制光流法视觉特征

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同方期刊数据库

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基于矢量图的特定辐射源识别方法

电子与信息学报 2020年第4期42卷 941-949页

作者：潘一苇杨司韩彭华李天昀王文雅战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院郑州450001

发射机的指纹特征具有复杂性,现有的认识水平制约了特定辐射源识别(SEI)的性能。为此,该文提出一种基于矢量图的SEI方法,应用深度学习技术实现了多种复杂特征的联合提取。该文首先分析了多种发射机畸变在矢量图上的视觉表现;在此基础上... 详细信息

发射机的指纹特征具有复杂性,现有的认识水平制约了特定辐射源识别(SEI)的性能。为此,该文提出一种基于矢量图的SEI方法,应用深度学习技术实现了多种复杂特征的联合提取。该文首先分析了多种发射机畸变在矢量图上的视觉表现;在此基础上,以矢量图灰度图像作为信号表示,构建深度残差网络提取图像中的视觉特征。该方法克服了现有认知的局限,兼具高信息完整性和低计算复杂度。实验结果表明,与现有算法相比,该方法能够显著改善SEI的性能,识别增益约为30%。

关键词：特定辐射源识别矢量图深度残差网络视觉特征信息完整性

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深度有序度量学习改进的课堂参与度识别

小型微型计算机系统 2023年第4期44卷 798-804页

作者：董瑶徐敏周丽娟陈文龙周修庄张晓宇首都师范大学信息工程学院北京100048 北京邮电大学人工智能学院北京100876 中国电子科技集团公司第四十七研究所沈阳110000

在线课堂已成为当前最重要的教学场景之一.针对当前基于视觉特征学习和距离度量学习的参与度识别模型仍然缺乏足够的判别力和稳定性等问题,本文将有序深度度量学习方法引入课堂参与度识别任务,联合建模视觉特征学习和判别度量学习.首先... 详细信息

在线课堂已成为当前最重要的教学场景之一.针对当前基于视觉特征学习和距离度量学习的参与度识别模型仍然缺乏足够的判别力和稳定性等问题,本文将有序深度度量学习方法引入课堂参与度识别任务,联合建模视觉特征学习和判别度量学习.首先,提出一个有序度量损失函数建模参与度样本的有序标签结构,使得在学习获得的有序度量空间中,视觉特征与其参与度标签保持有序一致性,提高识别模型的判别力.其次,提出一种四元组困难样本构造策略,对困难正样本的视觉特征相似度进行最小化,同时最大化困难负样本的视觉特征相似度,充分挖掘困难样本,提高模型训练的效率和稳定性.最后在课堂参与度基准数据集DAiSEE上进行测试,验证了算法的有效性.

关键词：深度学习课堂参与度识别视觉特征有序度量学习困难样本