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深度学习实时语义分割综述

中国图象图形学报 2024年第5期29卷 1119-1145页

作者：高常鑫徐正泽吴东岳余昌黔桑农华中科技大学人工智能与自动化学院武汉430074 类脑智能系统湖北省重点实验室武汉430074 北京三快科技有限公司(美团) 北京100102

语义分割是计算机视觉领域的一项像素级别的感知任务,目的是为图像中的每个像素分配相应类别标签,具有广泛应用。许多语义分割网络结构复杂,计算量和参数量较大,在对高分辨率图像进行像素层次的理解时具有较大的延迟,这极大限制了其在... 详细信息

语义分割是计算机视觉领域的一项像素级别的感知任务,目的是为图像中的每个像素分配相应类别标签,具有广泛应用。许多语义分割网络结构复杂,计算量和参数量较大,在对高分辨率图像进行像素层次的理解时具有较大的延迟,这极大限制了其在资源受限环境下的应用,如自动驾驶、辅助医疗和移动设备等。因此,实时推理的语义分割网络得到了广泛关注。本文对深度学习中实时语义分割算法进行了全面论述和分析。1)介绍了语义分割和实时语义分割任务的基本概念、应用场景和面临问题;2)详细介绍了实时语义分割算法中常用的技术和设计,包括模型压缩技术、高效卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模块和高效Transformer模块;3)全面整理和归纳了现阶段的实时语义分割算法,包括单分支网络、双分支网络、多分支网络、U型网络和神经架构搜索网络5种类别的实时语义分割方法,涵盖基于CNN、基于Transformer和基于混合框架的分割网络,并分析了各类实时语义分割算法的特点和局限性;4)提供了完整的实时语义分割评价体系,包括相关数据集和评价指标、现有方法性能汇总以及领域主流方法的同设备比较,为后续研究者提供统一的比较标准;5)给出结论并分析了实时语义分割领域仍存在的挑战,对实时语义分割领域未来可能的研究方向提出了相应见解。本文提及的算法、数据集和评估指标已汇总至https://***/xzz777/Awesome-Real-time-Semantic-Segmentation,以便后续研究者使用。

关键词：实时语义分割模型轻量化高效模块设计计算机视觉深度学习

基于直流母线电压信号的小型独立直流微电网自主平滑模式切换控制策略

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电工技术学报 2024年第10期39卷 3105-3117页

作者：翟凡李桂丹王议锋陈博王忠杰天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072

在独立直流微电网中,储能系统(ESSs)和光伏(PV)是主要能源。在极端条件下,储能和光伏变换器需要进行工作模式切换以协调功率,为了优化切换性能,该文提出一种基于直流总线信号(DBS)的自主平滑模式切换控制策略,用于多个光伏电源和ESS的... 详细信息

在独立直流微电网中,储能系统(ESSs)和光伏(PV)是主要能源。在极端条件下,储能和光伏变换器需要进行工作模式切换以协调功率,为了优化切换性能,该文提出一种基于直流总线信号(DBS)的自主平滑模式切换控制策略,用于多个光伏电源和ESS的无通信协同工作,提高了系统的可靠性。针对多模式切换过程中的抖振和死锁问题,所提出的控制策略利用具有反馈抑制机制的PI控制器实现了在饱和与激活之间无缝切换。同时,为了进一步提升光伏能量的利用率,所提出的控制策略充分考虑了ESS的荷电状态(SOC),并使光伏电源能够直接参与直流母线电压的调节。此外,还对模式切换时间与控制器参数的设计进行了详细的分析建模,以优化模式切换性能。最后,建立了一个小型独立直流微电网实验系统,以验证所提出的直流微电网控制方法的可行性。

关键词：自主控制方案直流微电网储能系统(ESS) 光伏(PV)电力系统电力管理

基于电磁时间反演的VSC-HVDC系统架空线-电缆混合线路故障定位方法

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电力自动化设备 2024年第3期44卷 180-186,224页

作者：张艳霞李婷天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072

针对传统故障定位方法无法应用于架空线-电缆混合直流线路的问题,提出了一种架空线-电缆混合直流线路的故障定位方法,该方法采用先确定故障点所在区段、后在区段中定位的原理。利用故障附加网络的直流分量定义了故障区段判别函数,通过... 详细信息

针对传统故障定位方法无法应用于架空线-电缆混合直流线路的问题,提出了一种架空线-电缆混合直流线路的故障定位方法,该方法采用先确定故障点所在区段、后在区段中定位的原理。利用故障附加网络的直流分量定义了故障区段判别函数,通过该判别函数在不同区段发生故障时数值不同实现故障区段的判定。然后,分析了电磁时间反演理论在故障定位中的可行性,分析确定了故障特征谐波。利用线路两端特征谐波的电流行进波作为时间反演电路的电流源,设置与原线路拓扑结构镜像的线路,利用时间反演电流源与镜像线路构建时间反演电路。在此基础上,根据时间反演的能量聚焦特性列写故障区段内的故障定位方程并实现区段内故障定位。利用PSCAD/EMTDC搭建的电压源型换流器高压直流输电(VSC-HVDC)系统仿真证明了所提方法能实现线缆混合直流输电线路的故障定位。

关键词：架空线-电缆混合直流线路故障定位故障区段判别函数时间反演能量聚焦

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基于多光谱成像技术的玉米赭曲霉菌无损检测

中国食品学报 2024年第6期24卷 402-409页

作者：任林刘伟刘长虹郑磊合肥工业大学食品与生物工程学院合肥230009 合肥学院机器视觉与智能控制实验室合肥230601

玉米极易感染赭曲霉菌,对人体健康构成严重危害。传统的赭曲霉菌检测方法费时费力且具有破坏性,因此需开发一种快速、无损检测方法来监测玉米中的赭曲霉菌。采用多光谱成像技术结合化学计量学方法,获得赭曲霉菌定量检测和赭曲霉菌感染... 详细信息

玉米极易感染赭曲霉菌,对人体健康构成严重危害。传统的赭曲霉菌检测方法费时费力且具有破坏性,因此需开发一种快速、无损检测方法来监测玉米中的赭曲霉菌。采用多光谱成像技术结合化学计量学方法,获得赭曲霉菌定量检测和赭曲霉菌感染程度定性判定的最佳模型。结果表明,与偏最小二乘(PLS)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相比,反向传播神经网络(BPNN)的预测性能最好,预测集相关系数(Rp)为0.9494,建模集均方根误差(RMSEC)和预测集均方根误差(RMSEP)最低,分别为2.6693和2.2743 CFU/g。此外,在感染程度的鉴别试验中,BPNN预测效果也最好,其建模集鉴别准确率(A_(c))和预测集鉴别准确率(A_(p))均达到100%。结论:多光谱成像技术与化学计量学方法相结合,为玉米中赭曲霉菌的监测提供了一个有效的方法。

关键词：赭曲霉菌玉米多光谱成像无损检测霉菌生长

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机器人增量学习研究综述

控制与决策 2024年第5期39卷 1409-1423页

作者：马旭淼徐德中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院自动化研究所中国科学院工业视觉智能装备技术工程实验室北京100190

机器人的应用场景正在不断更新换代,数据量也在日益增长.传统的机器学习方法难以适应动态的环境,而增量学习技术能够模拟人类的学习过程,使机器人能利用旧知识来加快新任务的学习,在不遗忘旧技能的前提下学习新的技能.目前对于机器人增... 详细信息

机器人的应用场景正在不断更新换代,数据量也在日益增长.传统的机器学习方法难以适应动态的环境,而增量学习技术能够模拟人类的学习过程,使机器人能利用旧知识来加快新任务的学习,在不遗忘旧技能的前提下学习新的技能.目前对于机器人增量学习的相关研究仍然较少,对此,主要介绍机器人增量学习研究进展.首先,对增量学习进行简介;其次,从参数和模型的角度出发,将当前机器人增量学习主流方法分为变参数方法、变模型方法、混合方法3类,分别对每一类进行论述,并给出相应的增量学习技术在机器人领域中的应用实例;然后,对机器人增量学习中常用的数据集和评价指标进行介绍;最后,对增量学习未来的发展趋势进行展望.

关键词：增量学习变参数方法变模型方法混合方法技能学习机器人

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基于注意力机制语义增强的文档级关系抽取

同济大学学报（自然科学版） 2024年第5期52卷 822-828页

作者：柳先辉吴文达赵卫东侯文龙同济大学电子与信息工程学院上海201804 上海视觉感知与智能计算工程技术研究中心上海200092

文档级关系抽取旨在从文档中抽取出多个实体对之间的关系,具有较高的复杂性。针对文档级关系抽取中的多实体、关系相关性、关系分布不平衡等问题,提出了一种基于注意力机制(Attention)语义增强的文档级关系抽取方法,能够实现实体对之间... 详细信息

文档级关系抽取旨在从文档中抽取出多个实体对之间的关系,具有较高的复杂性。针对文档级关系抽取中的多实体、关系相关性、关系分布不平衡等问题,提出了一种基于注意力机制(Attention)语义增强的文档级关系抽取方法,能够实现实体对之间关系的推理。具体来说,首先在数据编码模块改进编码策略,引入更多实体信息,通过编码网络捕获文档的语义特征,获得实体对矩阵;然后,设计了一个基于Attention门控机制的U-Net网络,对实体对矩阵进行局部信息捕获和全局信息汇总,实现语义增强;最后,使用自适应焦点损失函数缓解关系分布不平衡的问题。在4个公开的文档级关系抽取数据集(DocRED、CDR、GDA和DWIE)上评估了Att-DocuNet模型并取得了良好的实验结果。

关键词：文档级关系抽取注意力机制语义增强焦点损失

基于融合模型与语义网络的App用户意图识别研究

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计算机工程 2024年第8期50卷 50-63页

作者：陈瀚赵春蕾蒋昊达王春东天津理工大学教育部计算机视觉与系统省部共建重点实验室天津300384 天津市智能计算与软件新技术重点实验室天津300384

随着手机应用软件的流行,应用市场上出现了大量非结构化的中文用户评论。基于用户评论识别App用户意图,可以帮助开发人员对App软件进行有针对性的维护和改善。为了从中准确识别用户意图,提出一种基于融合模型和语义网络的App用户意图识... 详细信息

随着手机应用软件的流行,应用市场上出现了大量非结构化的中文用户评论。基于用户评论识别App用户意图,可以帮助开发人员对App软件进行有针对性的维护和改善。为了从中准确识别用户意图,提出一种基于融合模型和语义网络的App用户意图识别方法FSAUIR。使用百度工具Senta判断评论的情感倾向,构建基于RoBERTa的融合意图分类模型RBMS,通过RoBERTa模型将用户评论转化为语义特征表示,并将其输入到双向门控循环单元中,以提取评论的全局上下文语义信息,同时利用多头自注意力机制和SoftPool获取关键的特征信息,保留主要特征,通过Softmax进行归一化处理,得到意图分类结果。在意图分类的基础上,引入PositionRank模型提取各意图类别下评论的关键词,计算关键词之间的共现关系,构建关键词语义网络,从而更细粒度地识别用户意图。实验结果表明,相比BERT、RoBERTa、RoBERTa-CNN等模型,RBMS模型在人工标注数据集上具有较优的分类性能,准确率、精确率、召回率、F1值分别为87.75%、88.09%、87.80%、87.88%。此外,在意图分类的结果集中,FSAUIR构建的语义网络可以高效地挖掘出用户评论中有价值的信息。

关键词：意图识别意图分类 RoBERTa模型双向循环门控单元 PositionRank模型多头自注意力机制

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基于深度学习的半监督语义分割综述

北京交通大学学报 2024年第2期48卷 10-22页

作者：孙博远刘夏雷侯淇彬南开大学天津市视觉计算与智能感知重点实验室天津300350

语义分割在诸多现实领域有丰富的应用,但是其训练过程需要大量像素级别标注图像,训练成本较高.半监督语义分割可以在仅使用少量标注图像和大量无标注图像的情况下进行训练,更贴近现实场景,受到国内外的广泛关注.本文分析和总结了近年基... 详细信息

语义分割在诸多现实领域有丰富的应用,但是其训练过程需要大量像素级别标注图像,训练成本较高.半监督语义分割可以在仅使用少量标注图像和大量无标注图像的情况下进行训练,更贴近现实场景,受到国内外的广泛关注.本文分析和总结了近年基于深度学习的半监督语义分割的相关研究,对现有方法进行分类讨论.首先,介绍了半监督语义分割中使用最广泛的基准数据集,以及常用的实验设定和评价指标.其次,从基于对抗学习、基于多网络架构、基于多阶段架构以及单阶段端到端架构4个方面对基于深度学习的半监督语义分割算法进行了梳理和归类.再次,在不同数据集主流基准下对多种代表性方法进行公平对比实验.最后,从基础模型结构、单阶段端到端方法的潜在能力、有标签数据的长尾分布问题以及与先进大模型结合等方面,对半监督语义分割任务面临的挑战以及可能的未来研究方向进行了讨论.

关键词：半监督语义分割卷积神经网络对抗学习自学习

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基于分布鲁棒机会约束的高韧性配电网多类型储能配置

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电力自动化设备 2024年第7期44卷 45-53页

作者：杨白洁刘洪葛少云李俊锴张世达天津大学智能电网教育部重点实验室天津300072

针对当前多类型储能系统(ESS)配置尚未充分计及正常工况与极端灾害等多元场景下源、网、荷多重不确定性复杂耦合影响的问题,提出了一种兼顾配电网韧性和经济性的多类型ESS配置方法。提出了面向多元场景差异化需求的多类型ESS优化配置框... 详细信息

针对当前多类型储能系统(ESS)配置尚未充分计及正常工况与极端灾害等多元场景下源、网、荷多重不确定性复杂耦合影响的问题,提出了一种兼顾配电网韧性和经济性的多类型ESS配置方法。提出了面向多元场景差异化需求的多类型ESS优化配置框架,建立了以配电网韧性和经济性最优为目标的配置模型。考虑元件故障、源荷出力等多重不确定性,将原模型构建为两阶段分布鲁棒机会约束模型。提出了基于Big-M和条件风险价值理论的系统化线性方法,基于列和约束生成算法对线性化模型求解。在改进的IEEE 33节点配电网与43节点交通网算例上验证,结果表明,所提方法可显著降低负荷损失及投资,提升配电网韧性和经济性。

关键词：配电网韧性多类型储能系统条件风险价值分布鲁棒机会约束