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基于局部和全局特征表示的小样本绝缘子缺陷检测

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计算机科学 2024年

作者：崔克彬胡真真华北电力大学复杂能源系统与智能计算教育部工程研究中心

为解决绝缘子缺陷样本数量少且缺陷目标小，导致目前绝缘子缺陷检测精度偏低这一问题。提出一种结合CNN与Transformer的小样本目标检测模型(C-TFSIDD)，融合图像局部和全局特征以更有效地实现绝缘子缺陷检测。首先，采用融合CNN局部细... 详细信息

为解决绝缘子缺陷样本数量少且缺陷目标小，导致目前绝缘子缺陷检测精度偏低这一问题。提出一种结合CNN与Transformer的小样本目标检测模型(C-TFSIDD)，融合图像局部和全局特征以更有效地实现绝缘子缺陷检测。首先，采用融合CNN局部细节捕捉能力与Transformer全局信息整合能力的Next-ViT作为特征提取模块，精准捕获绝缘子图像局部和全局特征信息；其次，采用改进路径聚合特征金字塔网络(Path Aggregation Feature Pyramid Network， PAFPN)进行双向多尺度特征融合，增强底层特征表示以改善小目标的检测效果；最后提出一个基于度量的判别性损失函数，在微调阶段优化分类器学习更具判别性的特征表示以增加类别之间的可分性、减少类内变化的影响。在两个公开绝缘子缺陷数据集进行训练和评估，实验结果表明，与基线模型TFA相比，C-TFSIDD在样本为5shot、10shot、20shot的检测结果分别提升28.7%、35.5%、47.7%；与小样本目标检测模型FSCE相比，C-TFSIDD分别提升21.8%、26.7%、21.1%。结果表明C-TFSIDD能有效提升小样本条件下的绝缘子缺陷检测精度。

关键词：缺陷检测绝缘子小样本 CNN-Transformer 度量学习

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大模型时代:电力视觉技术新起点

高电压技术 2024年第5期50卷 1813-1825页

作者：赵振兵冯烁席悦张靖梁翟永杰赵文清华北电力大学电气与电子工程学院保定071003 华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心保定071003 华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室保定071003 华北电力大学控制与计算机工程学院保定071003

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作... 详细信息

随着无人机、巡检机器人和远程监控系统在输电、变电、配电、安监等电力场景中的广泛应用,利用电力视觉技术完成对海量巡检图像的自动处理,能够进一步提升电力系统智能化运维水平,对我国源网荷储一体化进程的快速推进具有至关重要的作用。随着通用视觉大模型的兴起,电力视觉技术正处于从传统深度学习时代向大模型时代跨越的重要节点。该文首先综述了电力视觉技术和通用视觉大模型的最新研究进展,结合视觉大模型在多种公共场景的应用先例,探讨视觉大模型在电力视觉领域将面临的3重能力边界问题。从初步探索通用视觉大模型的潜力,到逐步构建电力视觉大模型的过程,提出4种模型应用范式以突破视觉大模型能力边界。最后分析了视觉大模型对电力视觉研究者的影响,并对大模型浪潮下电力视觉技术的发展方向进行了展望。

关键词：电力视觉视觉大模型目标检测图像分割深度学习图像处理

改进单点定位模型的轻量级端到端文本识别方法

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智能系统学报 2024年

作者：曹锦纲张泽恩张铭泉华北电力大学控制与计算机工程学院华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心

针对现有文本识别方法推理速度慢、模型参数量大的问题，提出一种改进单点定位模型（single-point scene text spotting， SPTS）的轻量级端到端文本识别方法。首先，引入PP-LCNet作为骨干网络进行特征提取；接着，在解码器之前设计三... 详细信息

针对现有文本识别方法推理速度慢、模型参数量大的问题，提出一种改进单点定位模型（single-point scene text spotting， SPTS）的轻量级端到端文本识别方法。首先，引入PP-LCNet作为骨干网络进行特征提取；接着，在解码器之前设计三局部通道注意力模块，通过3种不同尺度的一维卷积增强通道间的信息交互；然后，提出用局部增强注意力模块替换原解码器中的前馈网络部分，通过深度可分离卷积增强文本特征空间关联性；再后，在各层解码器之后设计标记选择模块，通过显著性标记突出文本特征，减少无关像素的累积；最后，通过自回归解码方式预测出相应识别结果。将所提方法在Total-Text、CTW1500和ICDAR2015数据集上进行试验，并与6种先进方法（ABCNet、MANGO、ABCNet v2、SPTS、SwinTextSpotter和TESTR）对比。相比于SPTS方法，所提方法的推理速度分别提高了19.6帧/s、35.7帧/s和21.1帧/s，参数量减少了70.7%，证明了所提方法的有效性。

关键词：注意力模块自回归解码轻量级网络单点定位文本识别

结合Segformer与增强特征金字塔的文本检测方法

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智能系统学报 2024年

作者：张铭泉张泽恩曹锦纲邵绪强华北电力大学控制与计算机工程学院华北电力大学复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心

针对自然场景文本检测算法中的小尺度文本漏检、类文本像素误检以及边缘定位不准确的问题，提出一种基于Segformer和增强特征金字塔的文本检测模型。该模型首先采用基于混合Transformer(mix Transformer， MiT)的编码器生成多尺度特征... 详细信息

针对自然场景文本检测算法中的小尺度文本漏检、类文本像素误检以及边缘定位不准确的问题，提出一种基于Segformer和增强特征金字塔的文本检测模型。该模型首先采用基于混合Transformer(mix Transformer， MiT)的编码器生成多尺度特征图；然后，在具有特征金字塔结构解码器的上采样部分，提出级联融合注意力模块，通过全局平均池化、全局最大池化和Ghost模块获取全局通道信息并保留文本特征；接着，在解码器的特征融合部分提出两级正交融合注意力模块，利用非对称卷积分别从水平和垂直方向进行信息增强；最后，利用可微分二值化对结果进行后处理。将本文方法在ICDAR2015、ShopSign1265和MTWI 3个数据集上进行实验，相比于其他8种方法，本文方法的F值均为最优，分别达到了87.8%、59.1%和74.8%。结果表明，本文方法有效提高了文本检测的准确率。

关键词：文本检测特征金字塔注意力机制 Segformer Ghost模块多尺度特征融合平均池化最大池化

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多层特征融合与语义增强的盲图像质量评价

智能系统学报 2024年第1期19卷 132-141页

作者：赵文清许丽娇陈昊阳李梦伟华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

针对现有盲图像质量评价算法在面对真实失真图像时性能较差的问题,本文提出多层特征融合和语义信息增强相结合的无参考图像质量评价算法。提取图像的局部和全局失真特征,利用特征融合模块对特征进行多层融合;利用多层扩张卷积增强语义信... 详细信息

针对现有盲图像质量评价算法在面对真实失真图像时性能较差的问题,本文提出多层特征融合和语义信息增强相结合的无参考图像质量评价算法。提取图像的局部和全局失真特征,利用特征融合模块对特征进行多层融合;利用多层扩张卷积增强语义信息,进而指导失真图像到质量分数的映射过程;考虑预测分数和主观分数之间的相对排名关系,对L_(1)损失函数和三元组排名损失函数进行融合,构建新的损失函数L_(mix)。为了验证本文方法的有效性,在野生图像质量挑战数据集上进行了验证和对比实验,该算法的斯皮尔曼等级相关系数与皮尔逊线性相关系数指标相比原算法分别提升2.3%和2.3%;在康斯坦茨真实图像质量数据数据集和野生图像质量挑战数据集上进行了跨数据集实验,该算法在面对真实失真图像时表现出了良好的泛化性能。

关键词：深度学习图像质量卷积神经网络特征提取通道注意力结构多层次特征融合扩张卷积三元组损失函数

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基于粗到细的多尺度单幅图像去雾方法

智能系统学报 2024年

作者：王德文陈威苏攀华北电力大学控制与计算机工程学院复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心

为了解决现有图像去雾算法易出现细节纹理丢失、颜色失真或对非均匀浓雾处理不彻底的问题，提出一种基于粗到细的多尺度单幅图像去雾方法。首先，主干网络使用残差特征注意力模块对有雾图像进行特征提取；其次，将不同尺度的输入图像进... 详细信息

为了解决现有图像去雾算法易出现细节纹理丢失、颜色失真或对非均匀浓雾处理不彻底的问题，提出一种基于粗到细的多尺度单幅图像去雾方法。首先，主干网络使用残差特征注意力模块对有雾图像进行特征提取；其次，将不同尺度的输入图像进行卷积预处理，通过多尺度特征融合模块将预处理的浅层特征与主干网络融合；再次，将不同粒度的非对称特征进行有效融合；最后，将浅层信息与深层信息自适应混合输出，通过对比正则损失构建正负样本信息，使得去雾图像更接近无雾图像。实验结果表明，与已有代表性的去雾方法相比，提出的方法能对合成数据集与真实数据集进行有效去雾，在细节保留与色彩还原上优于对比方法。

关键词：图像去雾粗到细多尺度特征融合残差特征注意力非对称特征融合自适应混合对比正则正负样本

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单目RGB穿衣人体的手部精细化重建

计算机应用研究 2024年

作者：张冀任志鹏张荣华苑朝翟永杰余正秦华北电力大学计算机系复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心华北电力大学自动化系

为解决单目穿衣人体在复杂姿态下手部形状重建存在遮挡和缺失的失真问题，提出了一种结合ECON与MANO手部模型，实现高效穿衣人体的手部精细化重建方法 H-ECON(Hand-focused Explicit Clothed Humans Obtained from Normals)。具体而言... 详细信息

为解决单目穿衣人体在复杂姿态下手部形状重建存在遮挡和缺失的失真问题，提出了一种结合ECON与MANO手部模型，实现高效穿衣人体的手部精细化重建方法 H-ECON(Hand-focused Explicit Clothed Humans Obtained from Normals)。具体而言，该方法首先以类型无关的手部检测器聚焦手部区域并进行翻转和裁剪；然后，引入注意力机制用于增强对手部区域的感知能力，空洞螺旋卷积则更好地捕捉手部不同尺度的特征；最后，独特的融合模块确保了手部重建与整身模型的融合效果。在FreiHAND和HanCo公开数据集上与其他方法的定量定性对比结果表明了H-ECON的有效性，其独立手部模块明显优于ECON中的替代手部模块。HECON实现了对人体手部几何和姿态变化的精确描述，进一步缩小了2D图像生成到3D人体网格之间的差距。

关键词：手部重建穿衣人体注意力机制空洞螺旋卷积深度几何学习

新型电力系统中的大模型驱动技术:现状、机遇与挑战

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高电压技术 2024年第7期50卷 2864-2878页

作者：李刚方鸿刘云鹏杨强赵晓林汪佐宪华北电力大学计算机系保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心保定071003 华北电力大学电力工程系保定071003 浙江大学电气工程学院杭州310027 中国电力科学研究院有限公司北京100192

建设新型电力系统是实现社会、经济高质量发展的重要基石,以新一代通用人工智能为主导的信息化技术与能源电力科学深度耦合,为新型电力系统的数字化转型工作提供了重要保障。为了探究电力系统在大模型时代潮流下的发展方向,该文首先系... 详细信息

建设新型电力系统是实现社会、经济高质量发展的重要基石,以新一代通用人工智能为主导的信息化技术与能源电力科学深度耦合,为新型电力系统的数字化转型工作提供了重要保障。为了探究电力系统在大模型时代潮流下的发展方向,该文首先系统梳理了当前电力系统的数智化发展现状以及在新的场景需求下遇到的难点问题。然后重点探讨了以多模态大模型为代表的具备深度场景解析和语言描述能力的大模型技术在电力系统中的应用前景,并分析了其在几个典型场景下的相关应用成果,证明大模型技术可行性的同时,进一步总结了大模型技术在相关电力场景所面临的机遇与挑战性问题。最后对未来大模型技术如何与电力系统实现紧密融合做了展望与建议。该研究成果有望为新型电力系统数字化转型过程中的数智化发展提供参考,助力能源电力领域提质增效。

关键词：新型电力系统人工智能多模态大模型平行智能可解释性电力安全

利用BERT和覆盖率机制改进的HiNT文本检索模型

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智能系统学报 2024年第3期19卷 719-727页

作者：邸剑刘骏华曹锦纲华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

为有效提升文本语义检索的准确度,本文针对当前文本检索模型衡量查询和文档的相关性时不能很好地解决文本歧义和一词多义等问题,提出一种基于改进的分层神经匹配模型(hierarchical neural matching model,HiNT)。该模型先对文档的各个... 详细信息

为有效提升文本语义检索的准确度,本文针对当前文本检索模型衡量查询和文档的相关性时不能很好地解决文本歧义和一词多义等问题,提出一种基于改进的分层神经匹配模型(hierarchical neural matching model,HiNT)。该模型先对文档的各个段提取关键主题词,然后用基于变换器的双向编码器(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)模型将其编码为多个稠密的语义向量,再利用引入覆盖率机制的局部匹配层进行处理,使模型可以根据文档的局部段级别粒度和全局文档级别粒度进行相关性计算,提高检索的准确率。本文提出的模型在MS MARCO和webtext2019zh数据集上与多个检索模型进行对比,取得了最优结果,验证了本文提出模型的有效性。

关键词：基于变换器的双向编码器分层神经匹配模型覆盖率机制文本检索语义表示特征提取自然语言处理相似度多粒度

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