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A coupled multi-task feature boosting method for remote sensing scene classification

Science China(Technological Sciences) 2023年第3期66卷 663-673页

作者： WANG TengFei GU YanFeng GAO GuoMing ZENG XiaoPeng School of Electronics and Information Engineering Harbin Institute of TechnologyHarbin 150001China

The scene classification plays an essential role in processing very high resolution(VHR)images for *** scene classification in remote sensing faces two difficulties:the mismatching features caused by the model overfitting problem and the semantic information losing *** multi-task method helps solve the problems by using the share weights of multiply *** propose a feature boosting method with a multi-task framework that combines the scene classification task and the semantic segmentation task to overcome the *** from the traditional multi-task learning method,the two tasks are coupled together via a weakly supervised learning method so that it does not require the labelled semantic segmentation ***,we proposed a weakly supervised segmentation method to create the interconnection of the segmentation task and the classification *** we achieve a coarse segmentation result which is highly correlated to the classification by the weakly supervised ***,according to the surface distribution of remote sensing,we propose a sparse surface constraint to obtain fine segmentation *** features are obtained by constraining the shared weights of the weakly supervised segmentation ***,we classify the scenes using the fine features and conduct experiments on the public remote sensing scene classification *** results demonstrate that the proposed coupled multi-task model outperforms the stateof-the-art methods on remote sensing scene classification.

关键词： scene classification coupled multi-task feature boosting

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基于feature boosting的管道电磁内检测多传感信号缺陷解析算法

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机械工程学报 2024年第20期60卷 51-67页

作者：傅杨张跃毛颖唐小华陈祖高徐和武杨雨沛高斌田贵云电子科技大学自动化工程学院成都611731 中国石油浙江油田分公司宜宾645200 四川德源管道科技股份有限公司成都610041 纽卡斯尔大学电气与电子工程学院英国纽卡斯尔NE17RU

随着管道在能源运输中发挥越来越重要的作用,管道的健康管理势在必行。管道内检测是一种常用的管道寿命维护方法。在管道内部环境极其复杂的地方,内部检测得到的信号含有较强的噪声和干扰。因此,如何准确地识别缺陷信号是一个难题。基... 详细信息

随着管道在能源运输中发挥越来越重要的作用,管道的健康管理势在必行。管道内检测是一种常用的管道寿命维护方法。在管道内部环境极其复杂的地方,内部检测得到的信号含有较强的噪声和干扰。因此,如何准确地识别缺陷信号是一个难题。基于管道内检测器的多传感检测信号,提出了一种基于feature boosting的信号解析缺陷检测算法框架。该框架通过加强特征构建和层次分类,不仅可以对管道内检测各种复杂信号进行正确分类,还可以实现缺陷信号的准确识别。同时,为了展示检测算法框架的高灵活性和鲁棒性,在实验室环境、模拟环境和实际环境三种不同环境下对标本进行了试验和验证。在实际环境检测信号的分类中,与不同算法进行了比较,并使用f评分进行了定量评价,验证了所提框架的有效性。

关键词：管道内检测缺陷检测及定位多传感融合 feature boosting

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