检索结果-南通市图书馆

计量学报 2024年 952-963页

作者：王凯陈辉陈廉明黄和平陈晓琳上海电力大学自动化工程学院浙江正泰仪器仪表有限责任公司杭州分公司上海正泰电源系统有限公司

针对单个阶段直接预测点云的直通式结构会导致生成的点云相对稀疏、细节描述不清晰、结果分布不均匀等问题，提出一种基于改进注意力机制和局部曲面微分几何的2阶段密集点云重建网络，实现分阶段预测不同分辨率、分布均匀的密集点云。... 详细信息

针对单个阶段直接预测点云的直通式结构会导致生成的点云相对稀疏、细节描述不清晰、结果分布不均匀等问题，提出一种基于改进注意力机制和局部曲面微分几何的2阶段密集点云重建网络，实现分阶段预测不同分辨率、分布均匀的密集点云。首先通过嵌入改进坐标注意力机制，提高网络对输入图像中目标的方向感知和坐标信息的捕获能力；然后预测出目标的稀疏点云，并提取稀疏点云的密集连接特征获得描述稀疏点云的结构感知信息；最后采用局部曲面微分几何完成点云扩展进而生成分布均匀的密集点云。实验结果表明，与3D-FEGNet相比，所提密集点云重建网络在CD和EMD上分别降低25.4%和25.1%，采用真实物体进行实验，所获得点云三维尺寸误差均<1.5 mm。

关键词：机器视觉点云重建深度学习单幅图像局部曲面微分几何密集点云重建网络

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重建网络犬吠工作室的设计实践与教学

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时代建筑 2022年第5期 158-163页

作者：黄杨张婷上海博风建筑设计咨询有限公司同济大学建筑与城市规划学院上海城间建筑设计事务所

犬吠工作室在2011年日本大地震后将实践基地的重心转移至城镇和乡村,受到社会学"行动者网络理论"的影响,逐渐整合形成一套新的设计理念.文章以栗源第一薪柴供给所和福岛县小高镇灾后复兴课题为案例,阐释并总结其在设计实践及教学中以"... 详细信息

犬吠工作室在2011年日本大地震后将实践基地的重心转移至城镇和乡村,受到社会学"行动者网络理论"的影响,逐渐整合形成一套新的设计理念.文章以栗源第一薪柴供给所和福岛县小高镇灾后复兴课题为案例,阐释并总结其在设计实践及教学中以"网络重建"为目标的过程、工具及方法.

关键词：行动者网络理论犬吠工作室黑箱城乡互动灾后复兴重建网络

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融合自注意力与缺陷凸显的缺陷检测方法

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电子测量与仪器学报 2023年第9期37卷 85-92页

作者：乐华钢王文武朱磊朱思宇武汉科技大学信息科学与工程学院武汉430081

针对无监督缺陷检测中重建网络在抑制异常重建的同时无法保留正常区域细节信息的问题,提出了一种融合自注意力与缺陷凸显的缺陷检测方法。首先,在重建网络中引入离散小波变换(DWT)进行下采样,并使用离散小波逆变换(IDWT)进行上采样。相... 详细信息

针对无监督缺陷检测中重建网络在抑制异常重建的同时无法保留正常区域细节信息的问题,提出了一种融合自注意力与缺陷凸显的缺陷检测方法。首先,在重建网络中引入离散小波变换(DWT)进行下采样,并使用离散小波逆变换(IDWT)进行上采样。相较于传统重建网络,这种方法能减少细节信息的丢失,并对特征进行频率分解。同时,在跳连接中加入自注意力模块对特征重新编码,使其重点关注正常区域的细节信息。此外,设计了一个缺陷区域凸显模块,利用正常样本特征构建特征库,将从测试图像提取的特征与特征库中特征对比得到异常图,将异常图与重建差值图相结合来改善缺陷定位结果。在工业缺陷检测数据集MVTec AD上进行测试,在图像级AUROC上取得了99.3%的结果,同时在像素级AUROC上取得了98.3%的结果,在无监督缺陷检测中具有较高的检测精度和鲁棒性。

关键词：缺陷检测重建网络自注意力缺陷凸显

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开集高光谱遥感图像分类方法研究

开集高光谱遥感图像分类方法研究

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作者：赵英燕山大学

学位级别：硕士

高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,在环境、军事、航天系统等领域有着广泛的应用,而且高光谱遥感图像分类是高光谱图像分析、理解和应用的一个重要步骤。然而现有基于闭集分类场景的研究,忽略了现实情况中存在的未知类,使得模型在现实... 详细信息

高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息,在环境、军事、航天系统等领域有着广泛的应用,而且高光谱遥感图像分类是高光谱图像分析、理解和应用的一个重要步骤。然而现有基于闭集分类场景的研究,忽略了现实情况中存在的未知类,使得模型在现实场景应用中实际分类精度大幅降低。针对目前开集高光谱图像分类的不足之处,基于深度学习方法从三个方面对高光谱图像的开集分类问题进行研究。现有的开集高光谱图像分类方法主要关注一阶统计特征,很少关注二阶及高阶统计特征,针对现有的开集高光谱图像分类算法的不足之处,设计联合二阶池化注意力神经网络和K-Sigma的开集分类模型。通过具有空间注意力的二阶池化模块对输入图像进行特征提取,同时设计对已知类和未知类进行区分的开集高光谱图像分类方法,提高开集场景下高光谱遥感图像分类的精度。针对现有残差网络在高光谱开集分类研究中提取每个网络层感受野范围方面的局限性问题,设计多尺度骨干残差特征融合网络开集高光谱图像分类模型,多尺度骨干残差编码器模块的输出包含多种大小、尺度和数量的感受野,使卷积层表达多尺度特征,同时子集之间的连接操作能得到更大的感受野,更有效地处理特征图信息,进而提高开集高光谱图像的分类精度。针对卷积神经网络模型在开集高光谱图像分类中通常会生成大量的特征,导致高度冗余影响分类效果的问题,设计重建混合链路网络开集高光谱图像分类模型。编码器模块中的混合链路网络在特征提取过程中能在一定程度上减轻特征冗余,从高光谱图像中提取更具判别性的特征,进而提高开集高光谱图像的分类的精度。

关键词：高光谱遥感图像分类深度神经网络开集分类重建网络多任务分类网络

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基于多表征协同的光场图像重建算法研究

基于多表征协同的光场图像重建算法研究

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作者：童在东安庆师范大学

学位级别：硕士

光场成像可以同时捕获场景空间和角度信息,因此其在底层图像处理、中层视觉分析以及高层用户交互等方面均得到了广泛的应用。然而,目前的光场相机存在着空间-角度权衡问题,有限的角度分辨率和空间分辨率阻碍了光场成像技术的发展。为了... 详细信息

光场成像可以同时捕获场景空间和角度信息,因此其在底层图像处理、中层视觉分析以及高层用户交互等方面均得到了广泛的应用。然而,目前的光场相机存在着空间-角度权衡问题,有限的角度分辨率和空间分辨率阻碍了光场成像技术的发展。为了缓解这些问题,本文基于光场图像的多表征协同提出了两种重建网络分别实现光场图像角度和空间重建。在光场图像角度重建方面,提出了几何辅助的多表征视图重建网络,实现光场图像角度超分辨率。充分探索光场透镜图像、子孔径图像阵列和伪视频序列等多表征方式的结构特点,重建高角度分辨率的光场图像堆栈。随后,为了进一步提高重建性能,构建了双向视图堆栈结构和几何感知细化网络,实现光场空-角信息与光场间几何信息的充分融合。与其他角度重建算法相比,在光场数据集的真实场景和合成场景中,本文的方法都展现出更好的重建性能。此外,场景深度估计的扩展应用也表明本文方法可以恢复更多的纹理细节。在光场图像空间重建方面,提出了交叉排列的多流特征融合重建网络,实现光场图像空间超分辨率。提取并融合光场图像多表征方式的高维特征,构建基于交叉排列的超分辨率模块。具体而言,首先协同光场子孔径图像、极平面图像等表征方式,在角度和空间上充分挖掘光场的高维特征,并利用通道注意力模块融合提取的高维特征。随后,为了进一步探索角度信息,构建了角度视图交叉排列结构,进一步提升了光场空间重建质量。与其他空间重建算法相比,本文所提出的方法在5个公共数据集上获得了更加优越的重建性能。

关键词：光场图像光场重建光场超分辨率多表征重建网络

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