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基于改进YOLOv8的风电叶片表面损伤检测与识别方法

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机电工程 2024年第7期41卷 1260-1268页

作者：吴博阳毛胜轲林特宇任浩杰蔡海洋李扬运达能源科技集团股份有限公司浙江杭州310012

针对风电叶片极易出现损伤和故障,且制造和维护成本高昂等问题,提出了一种基于改进YOLOv8模型的风电叶片表面损伤检测与识别方法。首先,将现场拍摄到的高清叶片图像作为实验数据集,并将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集;然后,... 详细信息

针对风电叶片极易出现损伤和故障,且制造和维护成本高昂等问题,提出了一种基于改进YOLOv8模型的风电叶片表面损伤检测与识别方法。首先,将现场拍摄到的高清叶片图像作为实验数据集,并将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集;然后,在YOLOv8模型中引入了动态数据增强算法Mosaic、Mixup及离线数据增强算法Albumentations,对训练数据集进行了扩充,解决了模型在有限数据集下的泛化性问题;最后,使用卷积注意力模块(CBAM)和梯度协调机制(GHM)/Focal loss算法等手段加强了模型的损伤检测能力,改进了样本分布不均衡问题,建立了一种先进的风电叶片表面损伤检测与识别方法,提升了YOLOv8模型对叶片损伤的检测精度。研究结果表明:改进后的YOLOv8模型在计算量和参数量都较低的情况下,其平均精度(AP)、平均召回率(AR)都超越了同等配置下的快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)模型。改进后的YOLOv8模型在交并比(IoU)阈值为0.5时的AP和AR分别达到了73.2%和58.8%,验证了该方法在风电叶片损伤检测方面具有一定的可靠性和有效性。

关键词：风电叶片损伤识别 YOLOv8 目标检测数据增强算法卷积注意力模块梯度协调机制平均精度平均召回率快速区域卷积神经网络交并比

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基于K-近邻算法改进粒子群-反向传播算法的织物质量预测技术

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纺织学报 2024年第7期45卷 72-77页

作者：孙长敏戴宁沈春娅徐开心陈炜胡旭东袁嫣红陈祖红浙江理工大学浙江省现代纺织装备技术重点实验室浙江杭州310018 浙江康立自控科技有限公司浙江绍兴312500 浙江天衡信息技术有限公司浙江绍兴312500

为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特... 详细信息

为解决现有下机织物质量差异性较大且传统验布环节时间较长等问题,提出基于K-近邻(KNN)算法改进粒子群-反向传播(PSO-BP)算法的织物质量等级预测方法。首先分析织物质量预测模型,整理织物疵点类型与织物质量等级分类,并根据织物疵点特征将疵点划分为6类;其次选取14种影响织物质量的因子作为模型输入量;然后详细介绍依据KNN与PSO原理进行织物质量预测流程;最后以浙江兰溪某纺织厂近3个月16186条织物生产数据为例,建立织物质量预测模型。结果显示:该技术对织物质量预测的准确率达到98.054%,且训练时长仅需4.8 s,在保证织物质量预测准确性的同时,极大缩短了检测时间,提高了织造车间生产效率。

关键词：织布车间织物质量 K-近邻算法粒子群-反向传播神经网络算法织物质量预测

基于主元神经网络的片烟松散回潮控制系统建模与优化

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烟草科技 2024年第7期57卷 104-112页

作者：文广球江婷伍先谢华坤邓红伟周成林湖南中烟工业有限责任公司零陵卷烟厂湖南省永州市425006 首域科技(杭州)有限公司杭州市311202

为解决松散回潮工序传统PID控制模式存在出口含水率波动大、系统控制延时等问题,基于BP神经网络和主元回归方法提出一种主元神经网络出口含水率预测模型;以预测偏差最小为目标,建立基于遗传算法的松散回潮加水量寻优模型和实时反馈加水... 详细信息

为解决松散回潮工序传统PID控制模式存在出口含水率波动大、系统控制延时等问题,基于BP神经网络和主元回归方法提出一种主元神经网络出口含水率预测模型;以预测偏差最小为目标,建立基于遗传算法的松散回潮加水量寻优模型和实时反馈加水量修正机制,得到模型参数自适应的最优加水量。以湖南中烟工业有限责任公司零陵卷烟厂的“芙蓉王(硬)”牌卷烟配方原料为对象进行测试,结果表明:①预测模型预测的出口含水率与实际出口含水率平均绝对误差为0.14%,能较好地预测出口含水率变化趋势;②与传统PID控制模式相比,采用主元神经网络控制模式后,出口含水率过程能力指数均值提升65%,标准偏差均值降低37%。该技术可为提升松散回潮出口含水率控制精度和稳定性提供支持。

关键词：松散回潮片烟出口含水率主元神经网络遗传算法预测控制

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物联网技术在消防工作中的应用与发展

数字技术与应用 2024年第5期42卷 141-143页

作者：马兴吴桃花杭州海康消防科技有限公司杭州数治慧通科技有限公司

传统的消防工作面临一些的挑战和问题,如信息传输慢、监测不到位、反馈困难等,这些问题给消防工作的有效性和效率带来了一定的影响,因此,借助物联网技术来改善和优化消防工作成为一个重要的研究方向。物联网技术作为一种新兴技术,将传... 详细信息

传统的消防工作面临一些的挑战和问题,如信息传输慢、监测不到位、反馈困难等,这些问题给消防工作的有效性和效率带来了一定的影响,因此,借助物联网技术来改善和优化消防工作成为一个重要的研究方向。物联网技术作为一种新兴技术,将传感器、通信网络和数据处理等技术融合在一起,实现了不同物体之间的互联互通,其广泛应用将使得各个领域都迎来了新的机遇和挑战,同时也为消防工作注入了新的活力。通过物联网技术的应用,消防人员可以及时获取火灾发生的信息、实时监测火灾的动态、实现智能预警和迅速响应,从而提高灭火和救援效率,降低人员伤亡和财产损失。

关键词：消防工作物联网技术消防人员智能预警通信网络技术融合信息传输救援效率

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基于改进YOLOv7的火灾目标检测算法

燃烧科学与技术 2024年第4期30卷 394-402页

作者：龚文强肖铎何斌葛瑞泽浙大城市学院杭州310015 浙江大学控制科学与工程学院杭州310027 杭州市拱墅区边缘智能创新研究院杭州310015 西尼机电科技有限公司杭州311200

提出基于改进YOLOv7的火灾目标检测算法,以目标检测网络YOLOv7为基本网络,采用改进后的轻量化网络EfficientNetV2-S替换其主干网络,从而降低模型的参数量.引入坐标注意力机制,对EfficientNetV2-S的卷积模块进行改进.对损失函数进行改进... 详细信息

提出基于改进YOLOv7的火灾目标检测算法,以目标检测网络YOLOv7为基本网络,采用改进后的轻量化网络EfficientNetV2-S替换其主干网络,从而降低模型的参数量.引入坐标注意力机制,对EfficientNetV2-S的卷积模块进行改进.对损失函数进行改进,提升火灾识别的精确率.标注火灾目标检测数据集共6 150张对模型进行训练,与常见火灾目标检测算法对比验证,并进行消融实验.结果表明,该算法的检测精度和识别速度比传统目标检测算法有优势,识别精确率比原YOLOv7算法提升6.5%,识别速度提升28.6%.

关键词：火灾检测目标检测注意力机制 YOLOv7 EfficientNetV2

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层次信息自适应聚合的图像超分辨率重建算法

计算机工程与应用 2024年第5期60卷 221-231页

作者：陈伟杰黄国恒莫非林俊宇广东工业大学计算机学院广州510006 虹软科技股份有限公司杭州310052

随着卷积神经网络的发展,图像超分辨率重建算法取得了一定的突破。尽管如此,现有的图像超分辨率算法很少区分利用层次特征,并且存在多尺度特征提取代价大的问题。针对这些问题,提出了层次信息自适应聚合的图像超分辨率重建算法。具体来... 详细信息

随着卷积神经网络的发展,图像超分辨率重建算法取得了一定的突破。尽管如此,现有的图像超分辨率算法很少区分利用层次特征,并且存在多尺度特征提取代价大的问题。针对这些问题,提出了层次信息自适应聚合的图像超分辨率重建算法。具体来说,采用多层次信息精炼机制对不同层次的特征进行自适应增强处理,解决层次特征没有区分利用的问题。构造细粒度的多尺度信息聚合块,解决多尺度信息提取代价大,特征表征能力弱的问题。提出对比度增强的重组注意力块,以较低的代价同时利用特征的通道和空间信息,实现对特征的自适应校准。大量实验表明,相比其他先进的算法,所提方法在Urban100等五个基准数据集上能取得更好的指标和视觉效果。

关键词：超分辨率多层次信息精炼多尺度信息重组注意力

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基于掩模提取的SAR图像对抗样本生成方法

电信科学 2024年第3期40卷 64-74页

作者：章坚武能豪李杰钱建华方银锋杭州电子科技大学浙江杭州310018 中国联通(浙江)产业互联网有限公司浙江杭州311199

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的对抗样本生成在当前已经有很多方法,但仍存在对抗样本扰动量较大、训练不稳定以及对抗样本的质量无法保证等问题。针对上述问题,提出了一种SAR图像对抗样本生成模型,该模型基于AdvGAN... 详细信息

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的对抗样本生成在当前已经有很多方法,但仍存在对抗样本扰动量较大、训练不稳定以及对抗样本的质量无法保证等问题。针对上述问题,提出了一种SAR图像对抗样本生成模型,该模型基于AdvGAN模型架构,首先根据SAR图像的特点设计了一种由增强Lee滤波器和最大类间方差法(OTSU)自适应阈值分割等模块组成的掩模提取模块,这种方法产生的扰动量更小,与原始样本的结构相似性(structural similarity,SSIM)值达到0.997以上。其次将改进的相对均值生成对抗网络(relativistic average generative adversarial network,RaGAN)损失引入AdvGAN中,使用相对均值判别器,让判别器在训练中同时依赖于真实数据和生成的数据,提高了训练的稳定性与攻击效果。在MSTAR数据集上与相关方法进行了实验对比,实验表明,此方法生成的SAR图像对抗样本在攻击防御模型时的攻击成功率较传统方法提高了10%~15%。

关键词：对抗样本生成对抗网络合成孔径雷达半白盒攻击掩模提取

一种基于金字塔双重注意力神经网络的管道泄漏检测方法

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声学与电子工程 2024年第2期 23-28页

作者：丁旺盼王海涛黄清龙杭州瑞利超声科技有限公司杭州310024 杭州市水务集团有限公司杭州310009

针对供水管道泄漏难以检测的问题,文章提出了一种基于金字塔双注意力神经网络的管道泄漏检测方法。首先对原始声信号进行切割等操作,并将输入信号转换成梅尔图谱特征作为网络输入,然后在空间尺度上使用空间组增强方式突出正确特征区域... 详细信息

针对供水管道泄漏难以检测的问题,文章提出了一种基于金字塔双注意力神经网络的管道泄漏检测方法。首先对原始声信号进行切割等操作,并将输入信号转换成梅尔图谱特征作为网络输入,然后在空间尺度上使用空间组增强方式突出正确特征区域和抑制特征噪声,在通道尺度上使用金字塔分裂注意力方式优化不同通道的权重,达到特征精细化的目的,进而保证网络有较高检测性能。实验结果表明,文章提出的方法在自建数据集A、B的准确率达到84.21%、99.88%,相较于传统的神经网络算法有明显提升。

关键词：供水管道深度学习神经网络信号检测

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基于模型预测控制的松散回潮自适应控制系统

中国烟草学报 2024年第2期30卷 27-37页

作者：赵春元王略韬张晓峰于红丽周成林邓红伟李秀芳河南中烟工业有限责任公司黄金叶生产制造中心郑州市450016 首域科技(杭州)有限公司杭州市311100

为解决松散回潮的传统控制自适应差、控制不稳定等问题。根据松散回潮机工作原理与烟叶吸湿性机理,筛选出物料入口含水率、加水量、回风温度3个关键变量,以物料出口含水率为目标值,建立预测模型,针对因模型偏差导致的控制误差,在模型预... 详细信息

为解决松散回潮的传统控制自适应差、控制不稳定等问题。根据松散回潮机工作原理与烟叶吸湿性机理,筛选出物料入口含水率、加水量、回风温度3个关键变量,以物料出口含水率为目标值,建立预测模型,针对因模型偏差导致的控制误差,在模型预测控制的基础上,运用神经网络模型中反向传播算法,根据松散回潮生产特性优化损失函数,使预测模型在控制过程中自迭代、自适应,提高了模型的自适应速率。系统优化后,松散回潮出口水分平均标准偏差由原0.29下降至0.20,同比下降32%,平均cpk由1.132提升至1.479,同比提升30%。有效提高了松散回潮过程控制能力。

关键词：松散回潮模型预测控制自适应反向传播算法损失函数