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SAD-YOLOv5：基于YOLOv5的铝合金表面缺陷检测方法

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重庆工商大学学报(自然科学版) 2023年

作者：袁俊森凌六一安徽理工大学人工智能学院

目的铝合金铸件表面缺陷检测是工业中的一个重要应用，正确且快速的检测出铸件表面的缺陷可以大大提高产量和质量。针对图像中缺陷目标较小，缺陷类别易混淆，定位不精准等问题，提出了一种在一级检测器基础上改进的SAD-YOLOv5模型。方... 详细信息

目的铝合金铸件表面缺陷检测是工业中的一个重要应用，正确且快速的检测出铸件表面的缺陷可以大大提高产量和质量。针对图像中缺陷目标较小，缺陷类别易混淆，定位不精准等问题，提出了一种在一级检测器基础上改进的SAD-YOLOv5模型。方法针对一般卷积神经网络中由于跨步卷积和池化层导致网络训练过程中信息丢失的问题，通过引入SPD来避免细粒度信息的丢失，加强对小目标的特征学习能力；为进一步提升网络模型精度，在网络的Head中引入ASFF和DecoupledHead，其中ASFF通过实现不同特征之间的自适应融合，抑制了不同尺度特征之间的不一致性，保留更有鉴别性的信息来提升网络学习能力；使用DecoupledHead替换原先的耦合头，将分类和回归进行解耦，使得分类更加关注纹理信息，回归更加关注边缘信息，二者各司其职，进一步提升网络判断能力。结果最后在自己拍摄的铸件缺陷检测数据集中的测试结果表明，SAD-YOLOv5的mAP@0.5和 mAP@0.5:0.95 分别为95.1% 和68%，较之基线模型(YOLOv5)分别提升了1%和3.3%，结论能够更为准确的完成铝合金铸件的表面缺陷检测任务。

关键词：铝合金铸件表面缺陷检测 YOLOv5 SPD ASFF Decoupled Head

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基于改进的SIFT算法的三维重建技术研究

重庆工商大学学报(自然科学版) 2023年

作者：李冉杨超宇安徽理工大学人工智能学院

【目的】针对三维重建过程中尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transform， SIFT)算法的对噪声敏感，导致特征点提取和匹配的错误和运行时间长的问题，提出了一种改进的SIFT算法，旨在提高特征点提取的准确性和减少运行时间。... 详细信息

【目的】针对三维重建过程中尺度不变特征转换(Scale Invariant Feature Transform， SIFT)算法的对噪声敏感，导致特征点提取和匹配的错误和运行时间长的问题，提出了一种改进的SIFT算法，旨在提高特征点提取的准确性和减少运行时间。【方法】本文改进的SIFT算法首先对图像的像素点进行遍历。对于每个目标像素点，将其与其八邻域内的像素点进行灰度值比较。如果相邻像素点的灰度值与目标像素点的灰度值之差小于设定的阈值，则将该相邻像素点标记为相似点。根据相似点的数量，确定目标像素点是否为兴趣点。如果相似点的数量满足特定条件，则将目标像素点判定为兴趣点，然后在以兴趣点为中心的区域内使用SIFT算法提取特征点。【结果】在不同的阈值设置和对不同尺寸的图像进行对比的实验中，结果显示改进的SIFT算法相较于传统的SIFT算法在特征点提取正确率有约10%左右的提升，运行时间节约25%左右。【结论】实验结果表明，本文提出的改进SIFT算法通过引入对噪声的抑制和对兴趣点的筛选，能够有效地提升特征点的提取质量，提升了特征点提取和匹配中的错误率，并且显著降低了运行时间。

关键词：特征点提取 SIFT 三维重建特征点匹配

高校基层共青团组织政治性先进性群众性提升的路径解析--以共青团南开大学人工智能学院委员会为例

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高校共青团研究 2020年第3期 129-134页

作者：吕雪艳南开大学人工智能学院天津300350

共青团是中国共产党领导的先进青年的群团组织,是党的助手和后备军。高校共青团是为中国共产党培养后备力量的重要组织,是党在青年大学生群体中开展思想政治教育工作的重要平台。基层团组织是高校共青团工作深入开展的直接抓手,是教育... 详细信息

共青团是中国共产党领导的先进青年的群团组织,是党的助手和后备军。高校共青团是为中国共产党培养后备力量的重要组织,是党在青年大学生群体中开展思想政治教育工作的重要平台。基层团组织是高校共青团工作深入开展的直接抓手,是教育引领青年大学生、联系动员青年大学生和服务凝聚青年大学生的核心力量。高校基层团组织在面向青年大学生开展工作过程中,应立足时代发展新背景、国家发展新战略和"00后"青年大学生的新特点,扎实开展思想引领和服务管理工作,打牢青年大学生的政治意识,增强青年大学生的本领担当,提升青年大学生的获得感,确保基层团组织工作坚守政治性,永葆先进性,夯实群众性,为将青年大学生培养成为有理想、有信仰、有本领、有担当的高质量创新型人才而努力。

关键词：高校基层团组织政治性先进性群众性

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子图匹配和强化学习增强的三维点云配准

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第1期36卷 81-91页

作者：张义董华吴巧云易程汪俊中建三局第一建设工程有限责任公司武汉430040 安徽大学人工智能学院合肥230601 南京航空航天大学机电学院南京210016

针对低质量三维点云数据配准精度不足、效率低的问题,为了实现低质量点云的精确、快速配准,提出一种基于子图匹配和强化学习的点云配准方法.首先将三维点云配准转化为一系列离散的刚性变换连续作用结果,利用强化学习策略训练一个端到端... 详细信息

针对低质量三维点云数据配准精度不足、效率低的问题,为了实现低质量点云的精确、快速配准,提出一种基于子图匹配和强化学习的点云配准方法.首先将三维点云配准转化为一系列离散的刚性变换连续作用结果,利用强化学习策略训练一个端到端的模型以迭代输出刚性变换动作;然后对于模型架构,采用双流主干网络分别提取源点云与目标点云的局部特征信息,设计交叉图注意力模块将源点云图和目标点云图中的相似节点关联起来,使用带选通向量的加权实现图节点的聚合,分别获取源点云图与目标点云图的全局特征表示;最后融合源点云图与目标点云图的全局特征,基于融合特征预测离散的刚性变换动作.强化学习策略的引入显著提高了点云配准算法的泛化性,在加入交叉图注意力模块后,点云配准的精度及效率也进一步被提升.在ModelNet40和ScanObjectNN这2个公共基准数据集上与最新的点云配准方法 ReAgent进行实验的结果表明,所提方法能够将旋转误差的均方差数值降低至少0.16,各向同性旋转误差数值也降低至少0.16,有效地提升低质量点云配准的精度.

关键词：点云配准强化学习图神经网络子图匹配交叉图注意力机制

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鞅在学习样本选择中的应用

计算机工程与应用 2006年第18期42卷 47-49页

作者：方宏彬赵立权周瑛张铃安徽大学数学系安徽大学人工智能所合肥230039 安徽大学人工智能所

样本训练集的选取对网络分类精度及泛化能力有很大影响,同样对回归分析中的两难问题“偏差-方差”影响很大。经典的简单抽样理论在现实中很难做到,数据之间关系受到噪音以及领域知识的限制而显得很复杂,尤其是离群点的影响不能忽视。故... 详细信息

样本训练集的选取对网络分类精度及泛化能力有很大影响,同样对回归分析中的两难问题“偏差-方差”影响很大。经典的简单抽样理论在现实中很难做到,数据之间关系受到噪音以及领域知识的限制而显得很复杂,尤其是离群点的影响不能忽视。故而有限样本集中学习,如何获得最优结果不仅与算法有关,且与样本集的选取有关。文章首先从学习的数学理论出发阐明样本训练集的选取方法必要性,进而提出样本选择的鞅性要求与样本训练集中的离群点定义,最后提出在无监督学习中,混合密度分布有限样本集且样本类别数不知情形下的聚类与离群点判别算法,试验结果表明该算法的可行性与有效性。

关键词：神经网络回归分析鞅离群点无监督学习

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基于预测静置开路电压法的锂电池SOC估算

电源学报 2024年

作者：凌六一张虎张婷杨翀祁靓安徽理工大学电气与信息工程学院安徽理工大学人工智能学院

电池的荷电状态（SOC）估计普遍使用安时积分原理（AH）构建SOC模型再配合滤波算法来实现，针对其收敛速度慢、计算复杂的问题，基于开路电压原理（OCV）和二阶rc电路模型提出预测静置开路电压（PSOCV）法。讨论了前、后项差分离散状态... 详细信息

电池的荷电状态（SOC）估计普遍使用安时积分原理（AH）构建SOC模型再配合滤波算法来实现，针对其收敛速度慢、计算复杂的问题，基于开路电压原理（OCV）和二阶rc电路模型提出预测静置开路电压（PSOCV）法。讨论了前、后项差分离散状态方程的可行性，同时比较了线性插值（LI）拟合与最小二乘法（LS）拟合的参数精度，实验表明LI拟合整体优于LS拟合。LI-PSOCV算法在HPPC和UDDS工况下SOC估算的平均绝对误差（MAE）在1%以下。通过与容积卡尔曼(CKF)比较，表明LI-PSOCV在SOC初值偏离时可以瞬间收敛且运行速度快于CKF。

关键词：锂离子电池荷电状态预测静置开路电压法二阶rc模型欧拉差分线性插值

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基于TRIZ理论的多头式螺丝刀设计

安徽科技 2023年第8期 32-36页

作者：张同瓒何祎文卢绍田王成军安徽理工大学人工智能学院

在安装拆卸操作中常用到螺丝刀,螺丝刀由于具有便捷、易携带的特点,成了装修、机械维护、组装等操作中不可或缺的工具。但传统的螺丝刀在一些工作环境中仍有缺点。比如,本研究团队在备战“中国大学生工程实践与创新能力大赛”期间,需要... 详细信息

在安装拆卸操作中常用到螺丝刀,螺丝刀由于具有便捷、易携带的特点,成了装修、机械维护、组装等操作中不可或缺的工具。但传统的螺丝刀在一些工作环境中仍有缺点。比如,本研究团队在备战“中国大学生工程实践与创新能力大赛”期间,需要对不同类型模块不同型号的螺丝刀孔进行拆卸、松紧工作,需要随身携带螺丝刀收纳盒与螺丝刀配合使用,操作中不停更换螺丝刀头,十分不方便,而且在携带的过程中容易出现丢失的现象。

关键词： TRIZ理论机械维护安装拆卸实践与创新能力研究团队螺丝刀易携带收纳盒

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关注细粒度特征的视网膜病变自动分级

光电子·激光 2024年

作者：来文波贾晓芬赵佰亭安徽理工大学电气与信息工程学院安徽理工大学人工智能学院

糖尿病视网膜病变是糖尿病并发症最常见的疾病之一。由于视网膜图像病灶存在类间差异小、特征复杂的特点，导致传统深度学习网络对病灶点不聚焦、特征提取不充分等问题。针对上述问题，提出一种视网膜病变的自动分类模型D-SCNet。首先... 详细信息

糖尿病视网膜病变是糖尿病并发症最常见的疾病之一。由于视网膜图像病灶存在类间差异小、特征复杂的特点，导致传统深度学习网络对病灶点不聚焦、特征提取不充分等问题。针对上述问题，提出一种视网膜病变的自动分类模型D-SCNet。首先设计一种全局注意力模块SC，它以空间加通道的方式交替排列，相互促进，克服传统全局注意模块先通道后空间两维独立作用的注意方式；再使用高效激活函数EReLU进行非线性处理，加大对有效区域中黄色环、亮红色斑块和视盘区病变点数的关注度。然后，以轻量化DenseNet121为主干网络，将注意力模块SC放置于瓶颈结构的3×3卷积之后，得到新的特征提取瓶颈结构，促使网络提取有效信息，提高分类精度。测试结果表明，SC注意力模块具有一定的泛化作用，在传统典型网络Vgg、ResNet、Xception上对分类准确率分别提升3.04%、0.76%、2.48%；同时D-SCNet模型相比现有模型具有一定的优越性。若将该模型应用在临床上，可协助眼科医生对视网膜病变进行初级筛查。

关键词：糖尿病视网膜图像分类注意力机制密集连接网络

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基于视图感知的单视图三维重建算法

电子与信息学报 2020年第12期42卷 3053-3060页

作者：王年胡旭阳朱凡唐俊安徽大学电子信息工程学院合肥230031 起源人工智能研究院阿布扎比51133

尽管由于丢弃维度将3维(3D)形状投影到2维(2D)视图看似是不可逆的,但是从可视化到计算机辅助几何设计,各个垂直行业对3维重建技术的兴趣正迅速增长。传统基于物体深度图或者RGB图的3维重建算法虽然可以在一些方面达到令人满意的效果,但... 详细信息

尽管由于丢弃维度将3维(3D)形状投影到2维(2D)视图看似是不可逆的,但是从可视化到计算机辅助几何设计,各个垂直行业对3维重建技术的兴趣正迅速增长。传统基于物体深度图或者RGB图的3维重建算法虽然可以在一些方面达到令人满意的效果,但是它们仍然面临若干问题:(1)粗鲁的学习2D视图与3D形状之间的映射;(2)无法解决物体不同视角下外观差异所带来的的影响;(3)要求物体多个观察视角下的图像。该文提出一个端到端的视图感知3维(VA3D)重建网络解决了上述问题。具体而言,VA3D包含多邻近视图合成子网络和3D重建子网络。多邻近视图合成子网络基于物体源视图生成多个邻近视角图像,且引入自适应融合模块解决了视角转换过程中出现的模糊或扭曲等问题。3D重建子网络使用循环神经网络从合成的多视图序列中恢复物体3D形状。通过在ShapeNet数据集上大量定性和定量的实验表明,VA3D有效提升了基于单视图的3维重建结果。

关键词：视图感知 3维重建视角转换端到端神经网络自适应融合