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基于高光谱图像技术的高粱品种识别研究

光谱学与光谱分析 2024年第5期44卷 1392-1397页

作者：宋少忠刘园园周紫阳滕星李继红刘君玲高勋吉林工程技术师范学院数据科学与人工智能学院吉林长春130052 长春理工大学物理学院吉林长春130022 吉林省农业科学院吉林长春130033

高粱是酿造白酒的重要原料,高粱内的成分对白酒中微量成分含量和品质十分重要,并且高粱品质影响着白酒的质量和风味,因此,无损快速鉴别高粱品种对于提高白酒质量是个迫切需要的重要问题。采用高光谱成像技术结合机器学习算法对高粱品种... 详细信息

高粱是酿造白酒的重要原料,高粱内的成分对白酒中微量成分含量和品质十分重要,并且高粱品质影响着白酒的质量和风味,因此,无损快速鉴别高粱品种对于提高白酒质量是个迫切需要的重要问题。采用高光谱成像技术结合机器学习算法对高粱品种进行分类鉴别,通过高光谱成像技术,获取了10个品种高粱的高光谱谱线以及图像纹理数据。采用多元散射校正(MSC)对光谱进行预处理,并用连续投影算法(SPA)筛选出62个特征波段,采用灰度共生矩阵提取高粱的4种纹理特征,分别以高光谱数据和光谱-图像数据融合,采用PLS-DA、SVM、ELM和RF等4种机器学习算法模型对10个高粱品种进行分类识别。结果表明,高光谱经MSC预处理后,用SPA降维提取的高光谱特征波段可以代表全光谱的数据信息,提高了PLS-DA模型识别高粱品种的稳定性。10个品种高梁的分类准确度从67.58%提高到93.85%,识别精度提升了27%。高光谱数据与图像纹理特征数据融合后,PLS-DA基于模型全光谱和特征谱段的高粱品种分类识别精度分别提升到96.47%和97.16%,相比于单一的高光谱数据更适用于高粱品种分类识别。相比于SVM、ELM和RF三种分类机器学习算法模型结果,PLS-DA机器学习算法模型的高粱品种分类识别精度最好。研究证明了高光谱成像技术结合机器学习算法在高粱品种鉴别中的有效性,可实现快速精确的高粱品质检测。

关键词：高粱高光谱成像机器学习算法品种识别

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伪三维激发的全局去噪研究

小型微型计算机系统 2024年第5期45卷 1122-1128页

作者：李宵袁景凌俞洋钟忺武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070 武汉理工大学交通物联网湖北省重点实验室武汉430070

纳米材料的三维原子结构是影响其功能特性的重要因素,电子显微三维重构技术已成为研究纳米材料和生物大分子三维结构的重要手段.由于高能电子会破坏样品结构,导致重构图像中会出现伪影,因此对重构图像进行去噪处理是十分必要的.针对现... 详细信息

纳米材料的三维原子结构是影响其功能特性的重要因素,电子显微三维重构技术已成为研究纳米材料和生物大分子三维结构的重要手段.由于高能电子会破坏样品结构,导致重构图像中会出现伪影,因此对重构图像进行去噪处理是十分必要的.针对现有三维图像去噪方法采用分块局部处理,忽略空间邻域信息问题,提出了一种基于伪三维激发的全局去噪网络P3E-Net.针对网络中三维卷积会带来巨大开销,设计了一种伪三维激发模块来降低网络参数量.首先将带噪声的重构图像送入P3E-Net,利用编码器提取图像特征,然后通过伪三维激发模块保存空间信息,最后利用解码器得到去噪后的三维图像.在FCCPt和STEMPt两个数据集上与多个模型进行对比,实验结果表明,与现有模型相比,峰值信噪比提升了3.3dB,原子识别正确率提升了5.6%,网络结构参数量降低了8.7M.

关键词：三维原子重构图像去噪伪三维激发空间邻域信息编码器-解码器

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鲁棒语义传输：跨域协作的联合源信道编码

光通信研究 2024年

作者：余继科孙晓川杨硕晗李莹琦华北理工大学人工智能学院河北省工业智能重点感知实验室

【目的】实现高质量、高可靠的语义通信一直是该领域的重要目标。深度联合源信道编码(DeepJSCC)作为一种有效的语义通信方法，已经取得了一定的进展。然而，现有基于DeepJSCC的语义通信方法在低信噪比环境下仍然面临着信道干扰导致的语... 详细信息

【目的】实现高质量、高可靠的语义通信一直是该领域的重要目标。深度联合源信道编码(DeepJSCC)作为一种有效的语义通信方法，已经取得了一定的进展。然而，现有基于DeepJSCC的语义通信方法在低信噪比环境下仍然面临着信道干扰导致的语义失真问题，难以达到理想的语义传输质量，从而制约了通信可靠性和准确性。为解决这一痛点，本文旨在设计一种新型的DeepJSCC框架，有效抑制信道噪声对语义信息的干扰，提高语义通信系统的鲁棒性。【方法】本文提出的新型DeepJSCC框架融合了空间域和频域两种视角，实现了对语义信息的全面、高效表达和传输。具体而言，在空间域方面，该框架对图像进行全局与局部语义特征的高效提取，确保语义信息在编码阶段得到完整的保留；在频域方面，则对频率成分进行精准识别，能够准确分辨对解码端任务影响最大的频率分量。从而充分增强核心语义频率分量的表达，同时抑制噪声频率，大幅减少信道噪声导致的语义失真。【结果】我们在公开数据集上评估了所提出方法的性能表现，并将其与现有的先进语义通信方法进行了对比。实验结果表明，与现有DeepJSCC方法相比，本文提出的新框架能够在恶劣的通信环境(如低信噪比)中显著提升语义信息的传输准确性，有效缓解语义失真对通信质量的影响，从而增加了语义通信系统的鲁棒性。【结论】本文提出的新型DeepJSCC框架融合了空间域和频域的优势，通过创新的编码策略实现了高效的语义特征提取和核心语义频率分量增强，从而极大提高了语义通信在恶劣环境下的鲁棒性，为语义通信系统的可靠性和高质量传输提供了新的解决方案。

关键词：信源信道联合编码语义通信频域处理

基于图像与点云融合的巷道锚护孔位识别定位方法

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煤炭科学技术 2024年第5期52卷 249-261页

作者：王宏伟李进闫志蕊郭军军张夫净李超太原理工大学机械与运载工程学院山西太原030024 太原理工大学山西省煤矿智能装备工程研究中心山西太原030024 太原理工大学矿业工程学院山西太原030024

煤矿掘进巷道锚护位置的精准识别与定位是钻锚机器人实现智能永久支护亟需突破的关键技术。笔者提出一种基于视觉图像与激光点云融合的巷道锚护孔位智能识别定位方法,包括图像目标识别、点云图像特征融合和定位坐标提取3个步骤:①针对... 详细信息

煤矿掘进巷道锚护位置的精准识别与定位是钻锚机器人实现智能永久支护亟需突破的关键技术。笔者提出一种基于视觉图像与激光点云融合的巷道锚护孔位智能识别定位方法,包括图像目标识别、点云图像特征融合和定位坐标提取3个步骤:①针对煤矿井下低照度、水雾和粉尘等环境因素导致的锚孔轮廓成像模糊的问题,采用IA(Image-Adaptive)-SimAM-YOLOv7-tiny网络对巷道待锚护孔位进行视觉识别,该网络能够自适应地增强图像亮度和对比度,恢复锚孔边缘的高频信息,并使模型重点关注锚孔特征,提高锚孔检测的成功率;②求解激光雷达和工业相机联合标定的外参矩阵,将图像检测的锚孔边界框通过透视投影关系生成锥形感兴趣区域(Region Of Interest,ROI),获得对应的目标点云团簇;③采用点云处理算法提取锚护孔位边界点云,获得孔位中心坐标及其法向量,并通过坐标深度差比较判断锚孔识别的正确性。文中搭建了锚杆台车机械臂钻孔定位系统,对算法自主定位的精度以及准确度进行验证,试验结果表明:IA-SimAM-YOLOv7-tiny模型的平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)为87.3%,较YOLOv7-tiny模型提高了4.6%;提出的融合算法定位误差为3 mm,单锚孔情况下系统平均识别时间为0.77 s,与单一视觉方法相比,采用激光与视觉多源融合不仅可以降低环境和小样本训练对定位性能的影响,而且可以获得锚护孔位的法向量,为机械臂调整钻孔位姿实现精准锚固提供依据。

关键词：锚孔精准定位图像识别点云处理激光雷达和相机联合标定数据融合

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联合注意力与混合卷积的高光谱地物识别研究

云南大学学报(自然科学版) 2024年

作者：郭国璐范玉刚云南省人工智能重点实验室昆明理工大学信息工程与自动化学院

针对高光谱地物识别模型在提取空谱联合特征时，缺乏对空间特征有效关注的问题，提出了一种基于注意力机制和混合卷积神经网络的高光谱地物识别方法.该方法用三维CNN(3DCNN)以及二维CNN(2DCNN)对高光谱图像的空谱联合特征进行提取，并... 详细信息

针对高光谱地物识别模型在提取空谱联合特征时，缺乏对空间特征有效关注的问题，提出了一种基于注意力机制和混合卷积神经网络的高光谱地物识别方法.该方法用三维CNN(3DCNN)以及二维CNN(2DCNN)对高光谱图像的空谱联合特征进行提取，并在二维卷积阶段引入了注意力机制，构建AFCNet地物识别模型，使得其在提取空谱联合特征的同时，实现对空间特征的有效关注和激活.所提模型使用带批归一化层（Batch Normalization,BN）的3D卷积核和2D卷积核，加快了模型的收敛速度，防止了过拟合现象的发生.相对于传统的卷积网络模型，所提模型提高了噪声抑制能力，得到了较好的地物识别效果，在Salinas和Pavia University&Center数据集上，取得了99.96%和99.87%的地物识别精度，验证了所提方法的有效性.

关键词：高光谱图像分类混合卷积注意力机制空谱联合特征

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微表情峰值帧定位引导的分类算法

中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1447-1459页

作者：李博凯吴从中项柏杨臧怀娟任永生詹曙合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 昆明理工大学冶金与能源工程学院昆明650093

目的微表情是人在外界信息和刺激下做出的无意识面部动作,是判断受试人情绪和行为的重要佐证,在社会安全、商业谈判和心理辅导等领域都有着广泛的应用。微表情不同于一般的表情,分类与定位较为困难。针对这种情况,提出了一种基于光流... 详细信息

目的微表情是人在外界信息和刺激下做出的无意识面部动作,是判断受试人情绪和行为的重要佐证,在社会安全、商业谈判和心理辅导等领域都有着广泛的应用。微表情不同于一般的表情,分类与定位较为困难。针对这种情况,提出了一种基于光流窗口的双分支微表情定位网络(dual-branch optical flow spotting network,DFSN)和一种利用峰值帧光流信息的微表情分类网络,以识别视频中的微表情。方法在定位任务中,首先提取面部图像,选择光流窗口大小和位置,计算面部光流并进行预处理;接下来输入双分支网络中进行两次分类,分别针对有无微表情和在有微表情前提下微表情所处阶段分类,并结合两个损失函数抑制过拟合;最后绘制出微表情强度曲线,曲线峰值所处位置即为所求微表情峰值帧。在分类任务中,选取视频起始帧和定位网络取得的峰值帧作为光流窗口,并利用欧拉运动放大算法(Eulerian motion magnification,EMM)放大微表情,最后采用峰值帧光流信息分类微表情视频。结果微表情定位网络分别在CASME Ⅱ(Chinese Academy of Sciences Micro-expression Database Ⅱ)数据集和CASME数据集上按照使用留一被试交叉验证法进行了实验,与目前最好的定位方法比较,此网络在CASME Ⅱ上获得了最低的NMAE(normalized mean absolute error)值0.101 7,比Optical flow+UPC方法提高了9%。在CASME上获得的NMAE值为0.137 8,在此数据集上为次优定位方法。在定位网络得到的峰值基础上,分类网络在CASME Ⅱ上取得了89.79%的准确率,在CASME上取得了66.06%的准确率。若采用数据集标注的峰值,分类网络在CASME Ⅱ上取得了91.83%的准确率,在CASME上取得了76.96%的准确率。结论提出的微表情定位网络可以有效定位视频中微表情峰值帧的位置,帮助后续网络进行分类,微表情分类网络可以有效区分不同种类的微表情视频。

关键词：微表情定位情感计算峰值帧微表情分类图像识别深度学习

多模态特征交互与语义引导融合的RGB-T人群计数

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：陈永张娇娇董珂甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心兰州交通大学电子与信息工程学院

RGB-热红外(RGB-thermal)模态人群计数旨在利用可见光RGB和热红外图像的互补性实现人群计数。针对RGB-T多模态人群计数方法在特征提取时，存在模态间信息交互不足、特征融合不充分，导致人群计数结果不准问题，提出了一种多模态特征交... 详细信息

RGB-热红外(RGB-thermal)模态人群计数旨在利用可见光RGB和热红外图像的互补性实现人群计数。针对RGB-T多模态人群计数方法在特征提取时，存在模态间信息交互不足、特征融合不充分，导致人群计数结果不准问题，提出了一种多模态特征交互与语义引导融合的RGB-T人群计数方法。设计堆叠小尺度卷积核作为主干网络分支，提取各单模态的粗特征；提出多模态特征交互模块，对RGB和热红外各模态进行特征精细提取并实现模态间信息交互，来克服模态间信息交互不足的缺点；设计语义引导融合模块，通过全局与局部特征引导融合，增强多模态人群特征语义相关性，以充分融合多元上下文信息，提高人群目标的识别能力；利用回归头生成人群密度图并输出计数结果。实验结果表明：所提方法在公开RGBT-CC数据集上各评价指标均优于对比算法，相较于CMCRL方法，所提方法的均方根误差值降低了31.12%，对不同场景下人群计数具有更高的准确率。

关键词：深度学习 RGB-热红外人群计数多模态特征交互语义引导融合

基于旋转自注意力改进Mask RCNN的桥梁裂缝检测方法

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吉林大学学报(工学版) 2024年

作者：陈永安卓奥博张娇娇兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心

桥梁是道路交通网络中至关重要的国家核心基础设施之一，其安全健康运营是确保路网畅通的重要保障。针对现有桥梁裂缝检测方法对桥梁裂缝旋转特征提取不充分，检测分割精度低的问题，提出了一种基于旋转自注意力改进Mask RCNN的桥梁裂... 详细信息

桥梁是道路交通网络中至关重要的国家核心基础设施之一，其安全健康运营是确保路网畅通的重要保障。针对现有桥梁裂缝检测方法对桥梁裂缝旋转特征提取不充分，检测分割精度低的问题，提出了一种基于旋转自注意力改进Mask RCNN的桥梁裂缝检测方法。首先，在Mask R-CNN实例分割网络的基础上，采用基于Transformer学习的ViTAE网络作为主干特征提取网络，提高对裂缝的检测和分割精度。然后，设计旋转可变窗口自注意力机制融入桥梁裂缝检测网络，提升特征提取网络对裂缝旋转特征的检测能力。最后，通过可变形卷积进一步拟合裂缝不规则几何形体，强化对裂缝特征信息的识别能力。实验结果表明，所提方法相比于原始Mask R-CNN检测分割方法准确率提高了4.85%，召回率增加13.95%、F1-score可达91.66%。所提方法能够更加充分的提取裂缝特征，实现了更加准确的裂缝检测，在主客观评价方面均优于对比方法。

关键词：桥梁工程混凝土桥梁裂缝裂缝病害检测旋转可变窗口自注意力 Transformer学习

基于BPNT-MDA整合模型的技艺类非遗VR科普游戏设计研究

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设计 2024年第7期37卷 24-27页

作者：戴晋龙刘遹菡胡桉澍华中科技大学建筑与城市规划学院武汉理工大学计算机与人工智能学院

针对目前国内科普游戏系统性设计不足的现状。对基本心理需要理论和MDA游戏设计框架的研究现状进行分析,并构建BPNT-MDA的整合模型,总结了技艺类非遗科普游戏的特征,并从科普原真性和科普趣味性两个维度提出了面向技艺类非遗的VR科普游... 详细信息

针对目前国内科普游戏系统性设计不足的现状。对基本心理需要理论和MDA游戏设计框架的研究现状进行分析,并构建BPNT-MDA的整合模型,总结了技艺类非遗科普游戏的特征,并从科普原真性和科普趣味性两个维度提出了面向技艺类非遗的VR科普游戏设计方法。通过分析技艺类非遗青稞酿酒技艺的传承现状与需求,并以其为例展开设计实践,进而验证整合模型与设计方法的可行性,以期为其他技艺类非遗的数字化保护与传播提供新思路和理论框架参考。

关键词：科普游戏技艺类非遗基本心理需要 MDA框架青稞酿酒技艺

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