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基于“云-边-端”架构的机场道面安全检测机器人系统 被引量:1
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作者 桂仲成 钟新然 刘景泰 《人工智能》 2022年第3期80-89,共10页
中国正处于从“民航大国”向“民航强国”转变的关键阶段,安全工作是一切工作的前提,而机场道面安全检测是确保民航安全的重要任务之一。目前我国机场道面面积已超过3亿平方米,现行道面检测模式越来越难以满足对超高安全与精度、超窄作... 中国正处于从“民航大国”向“民航强国”转变的关键阶段,安全工作是一切工作的前提,而机场道面安全检测是确保民航安全的重要任务之一。目前我国机场道面面积已超过3亿平方米,现行道面检测模式越来越难以满足对超高安全与精度、超窄作业时限、超大作业范围等本质要求。为此,本文面向“精准、高效、智能”的机场道面安全检测需求,针对机场道面安全检测的不同作业场景与技术要求,提出基于“云-边-端”架构的机场道面安全检测机器人系统总体方案,并介绍了当前研究成果在智慧机场的应用案例,验证了机场道面安全检测机器人系统的工程应用效果。 展开更多
关键词 机场道面检测机器人 “云-边-端”系统架构 多模式智能检测机器人 机场跑道安全检测
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基于通道和空间注意力的机场道面地下目标自动检测 被引量:1
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作者 李海丰 张凡 +3 位作者 朴敏楠 王怀超 李南莎 桂仲成 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第3期930-935,共6页
针对机场道面地下目标检测任务中,探地雷达(GPR)生成的B-scan图背景复杂、包含大量噪声,尤其是单个B-scan图不能反映地下目标的完整信息等问题,构建一种三维通道和空间注意力的UNet(3D-CSA-UNet)模型对地下目标进行自动检测。首先,设计... 针对机场道面地下目标检测任务中,探地雷达(GPR)生成的B-scan图背景复杂、包含大量噪声,尤其是单个B-scan图不能反映地下目标的完整信息等问题,构建一种三维通道和空间注意力的UNet(3D-CSA-UNet)模型对地下目标进行自动检测。首先,设计三维通道和空间注意力并行模块(3D-CS-Block),使模型重点关注雷达C-scan中的地下目标信息,抑制背景和噪声的干扰;其次,设计多尺度的三维分割模型从雷达C-scan中提取不同大小的特征图,以增强3D-CS-Block提取目标特征的能力;最后,使用交叉熵损失函数计算每个尺度下特征图的损失值,从而提高模型的检测精度。在采集的实际机场道面地下目标数据集上,相较于3D-FCN、3D-UNet等模型,3D-CSA-UNet对于脱空、钢筋和钢筋平行目标预测的平均F1至少提高12.33、9.05、11.05个百分点。实验结果表明,3D-CSA-UNet可以较好地满足工程实际要求。 展开更多
关键词 探地雷达 目标检测 卷积神经网络 通道注意力 空间注意力 特征提取
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基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法 被引量:3
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作者 李海丰 潘梦梦 +3 位作者 王怀超 李南莎 雒宇飞 桂仲成 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期64-70,共7页
及时准确地检测机场跑道地下病害对保障飞行安全至关重要,由于机场道面结构层复杂,其电磁波传播环境复杂、噪声强度大,致使地下病害的探地雷达数据特征被严重干扰。为此,提出了一种基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法SF-SSD。首先,... 及时准确地检测机场跑道地下病害对保障飞行安全至关重要,由于机场道面结构层复杂,其电磁波传播环境复杂、噪声强度大,致使地下病害的探地雷达数据特征被严重干扰。为此,提出了一种基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法SF-SSD。首先,在VGG16主干网络上设计具有更宽感受野的RFB模块,抑制了病害周围的噪声干扰,提取更多原始雷达数据特征;然后,使用尺度融合的方式融合网络浅层特征,获取不同类型病害间的细微差异,形成高辨识度的病害细节纹理特征;最后,根据6种不同分辨率的特征图生成6种尺度先验框进行类别预测和位置回归,通过非极大值抑制的方式筛除冗余的先验框。在真实机场跑道地下病害数据集上进行了测试,并与目前5种经典目标检测算法进行对比。实验结果表明,SF-SSD算法可以较好地从辨识度低、噪声强度大的雷达数据中完成病害自动检测,并取得了最高的平均准确率,达到了82.18%。 展开更多
关键词 尺度融合 卷积神经网络 探地雷达 地下病害检测 机场跑道
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基于多传感器信息融合的机场道面裂缝检测算法 被引量:3
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作者 李海丰 聂晶晶 +2 位作者 吴治龙 彭博 桂仲成 《现代电子技术》 北大核心 2020年第24期17-21,25,共6页
机场道面的裂缝检测只能在夜间停航期间进行,由此带来光照条件差、图像对比度低、噪声干扰强烈等问题,致使传统基于可见光图像的裂缝检测算法难以适用。为此,提出一种融合可见光图像和红外图像的裂缝检测算法。首先通过局部差分法检测... 机场道面的裂缝检测只能在夜间停航期间进行,由此带来光照条件差、图像对比度低、噪声干扰强烈等问题,致使传统基于可见光图像的裂缝检测算法难以适用。为此,提出一种融合可见光图像和红外图像的裂缝检测算法。首先通过局部差分法检测不同传感器图像中的初始裂缝;然后,通过局部区域像素的灰度和温度概率分布建立决策级信息融合模型,获得候选裂缝,并对候选裂缝进行像素级融合;最后,利用多种数学形态学约束进行筛选,获得最终的裂缝检测结果。在真实机场道面数据集上进行了测试,并与多个算法完成对比,结果显示该文算法的准确率、召回率和F值均优于对比算法,可以较精确地检测出裂缝,为机场道面裂缝的检测与管理提供了技术基础。 展开更多
关键词 机场道面 裂缝检测 信息融合 候选裂缝筛选 像素融合 测试分析
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复杂机场道面外来异物高精度实时检测算法 被引量:2
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作者 李海丰 李纪霖 +1 位作者 王怀超 桂仲成 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第3期525-533,共9页
机场道面外来物(foreign object debris,FOD)具有类型多样、形状各异、背景复杂、目标弱小等特点,并且严重影响飞行器安全,故其高精度实时检测具有重要意义。针对以上问题,提出基于超分辨率特征金字塔并带有纹理信息提取模块的FOD实时... 机场道面外来物(foreign object debris,FOD)具有类型多样、形状各异、背景复杂、目标弱小等特点,并且严重影响飞行器安全,故其高精度实时检测具有重要意义。针对以上问题,提出基于超分辨率特征金字塔并带有纹理信息提取模块的FOD实时检测网络(FOD real-time detection network,FOD-RDN)。该网络采用Darknet-53作为主干网提取特征,通过超分辨率特征金字塔对形状各异的小目标进行检测,并设计了纹理信息提取模块降低复杂背景的干扰。同时采用双通道YOLO检测器和基于CIoU的损失函数,进一步提升网络对FOD的检测精度和速度。实验结果表明,本文算法在满足实时性要求的情况下,在FOD数据集上整体检测精度达到了91.8%,相比于主流目标检测网络在FOD目标检测方面具有更好的检测效果。 展开更多
关键词 机场道面外来异物 小目标检测 多尺度融合 纹理信息提取 超分辨率 亚像素卷积 特征提取 完全交并比
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机场道面地下管线三维定位算法 被引量:2
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作者 李海丰 雒宇飞 +3 位作者 王怀超 李炳超 潘梦梦 桂仲成 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2023年第2期57-62,共6页
针对已有方法对机场道面地下管线定位误差较大的问题,提出一种机场道面地下管线三维定位算法。首先,对探地雷达所成管线的B-scan图像进行预处理,将处理后的图像输入Faster-RCNN网络中,对B-scan图像中的管线进行目标识别;其次,由于管线... 针对已有方法对机场道面地下管线定位误差较大的问题,提出一种机场道面地下管线三维定位算法。首先,对探地雷达所成管线的B-scan图像进行预处理,将处理后的图像输入Faster-RCNN网络中,对B-scan图像中的管线进行目标识别;其次,由于管线目标符合双曲线形态特征,采用双曲线顶点获取算法确定顶点位置;最后,设计三维空间直线拟合(three-dimensional space line fitting,TDSLF)算法来判断地下管线的具体位置,进行地下管线的三维重构。所提算法实现了地下管线的自动识别与定位,与真实机场道面地下管线实际位置的最大误差仅为4 cm。 展开更多
关键词 地下管线 目标定位 机场道面 图像处理 拟合与重构
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联合Self-attention与Axial-attention的机场跑道裂缝分割 被引量:1
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作者 李海丰 范天啸 +2 位作者 黄睿 侯谨毅 桂仲成 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2023年第4期30-38,共9页
机场跑道裂缝形态多样、方向各异、长短不一且粗细不均,通常不具有统计规律。现有的各类裂缝分割算法难以在此类复杂场景中落地。针对上述问题,提出了联合self-attention与axial-attention的机场跑道裂缝分割网络(CSA-net),通过引入自... 机场跑道裂缝形态多样、方向各异、长短不一且粗细不均,通常不具有统计规律。现有的各类裂缝分割算法难以在此类复杂场景中落地。针对上述问题,提出了联合self-attention与axial-attention的机场跑道裂缝分割网络(CSA-net),通过引入自注意力模块、轴向注意力模块、可变形卷积模块,提取裂缝的局部特征和全局语义特征。通过transformer decoder还原特征图的原始尺寸,融合了不同尺度间的分割结果,保留尽可能多的细节信息,使得CSA-net有更好的分割精度。在机场跑道实拍的数据集上进行的测试表明,针对裂缝的像素级分割指标F1-score达到了78.91%,高于目前各类裂缝分割算法。 展开更多
关键词 人工智能 CSA-net 自注意力 机场跑道裂缝分割 轴向注意力 特征融合
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数字化设计技术及其在农业机械设计中的应用 被引量:2
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作者 张宪文 刘爽 《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》 2016年第12期00285-00286,共2页
随着信息技术的不断发展,以及信息化领域规模的不断扩大,促使数字化设计技术不断的成熟而且在许多的领域都得到了很广泛的应用。从农业机械的领域来看,为了能够满足竞争的需求,所以不断的更新技术以及设计理念,数字化技术在这个领域也... 随着信息技术的不断发展,以及信息化领域规模的不断扩大,促使数字化设计技术不断的成熟而且在许多的领域都得到了很广泛的应用。从农业机械的领域来看,为了能够满足竞争的需求,所以不断的更新技术以及设计理念,数字化技术在这个领域也得到了应用和发展。本文是从数字化技术着手,在分析农业机械设计自身特点的同时,探索数字化设计技术在农业机械设计中的应用以及未来的发展前景。 展开更多
关键词 数字化设计 农业机械设计 应用发展
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铁路重载运输货车技术发展
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作者 张志彬 张宪文 《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》 2016年第12期00315-00315,317,共2页
本文分析了国内铁路货物运输的现状,介绍了中国铁路重载运输货车的技术发展以及管理、整机配套技术、制造检修工艺、安全防范等方面取得的进步,也提出了中国重载运输发展面临的新挑战。
关键词 铁路 重载运输 技术
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基于深度图像的机场道面裂缝自动检测算法 被引量:10
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作者 李海丰 吴治龙 +2 位作者 聂晶晶 彭博 桂仲成 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期250-260,共11页
为了实现强噪声、弱光照、低对比度条件下的机场道面细小裂缝检测,设计了基于深度图像的机场道面裂缝检测算法;将采集到的深度图像划分成多个网格,并对每个网格进行扩充,获得了局部道面区域;针对每个网格区域,基于随机抽样一致算法进行... 为了实现强噪声、弱光照、低对比度条件下的机场道面细小裂缝检测,设计了基于深度图像的机场道面裂缝检测算法;将采集到的深度图像划分成多个网格,并对每个网格进行扩充,获得了局部道面区域;针对每个网格区域,基于随机抽样一致算法进行局部三次曲面构建和优化估计;在此基础上,在全局尺度下融合全部网格区域的曲面模型,生成整个图像采集区域道面的全局曲面模型;利用全局曲面模型与原始深度图像之间的差值图像,采用自适应阈值方法分割出候选裂缝像素,并利用裂缝的像素总数、长度以及长宽比等多种形态学约束筛选候选裂缝像素,去除错误的候选裂缝像素,从而获得了最终的裂缝检测结果;在机场道面深度图像数据集上进行了试验,以人工标注结果作为真实值,以准确率、召回率以及F值作为量化评估指标,将提出的算法分别与4种有代表性的传统算法进行了对比。试验结果表明:传统算法能够取得的最高准确率、召回率以及F值分别为77.05%、41.02%和50.02%,提出的算法在准确率、召回率和F值3个指标上均有明显优势,其均值分别为91.20%、97.99%和94.12%;提出的算法能够在分辨率为1 984像素×2 000像素的深度图像上检测出最小宽度为3 mm、最小长度为10 cm的裂缝,实现了在复杂机场道面场景中识别细小裂缝的目标。 展开更多
关键词 机场道面 裂缝检测 深度图像 多尺度曲面模型
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重磁数据反演中物性边值约束方法的对比研究 被引量:3
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作者 赵洋洋 孙石达 +3 位作者 李庆春 杜劲松 田宝卿 胡冬平 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2022年第3期1249-1257,共9页
重磁数据反演中的物性边值约束是一种重要的约束形式,对于降低反演结果的非唯一性和提高反演结果的准确性具有显著作用.本文通过模型试验分别将三种约束方法(强制约束法、对数变换法和对数障碍法)应用于重力数据的L范数和L范数反演过程... 重磁数据反演中的物性边值约束是一种重要的约束形式,对于降低反演结果的非唯一性和提高反演结果的准确性具有显著作用.本文通过模型试验分别将三种约束方法(强制约束法、对数变换法和对数障碍法)应用于重力数据的L范数和L范数反演过程,并从反演结果的幅值和形态、拟合差收敛情况、总迭代次数与计算时间等方面对上述三种方法的约束效果及对反演过程的影响进行了对比和分析.结果显示,通过对数变换法约束,物性结果的聚焦效果以及与场源体的对应程度最好;对数障碍法的收敛过程最为稳定;而强制约束法相对前两者而言没有呈现特别的优势.将上述三种方法应用于西准噶尔地区阿克巴斯陶岩体的区域重力和航磁数据,结果同样显示出对数变换法在重磁数据反演实现物性边值约束上的优势. 展开更多
关键词 重磁反演 物性边值约束 强制约束法 对数变换法 对数障碍法
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基于FE-Unet的机场道面裂缝检测 被引量:2
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作者 邓治林 罗仁泽 +1 位作者 费越 李海丰 《光电子.激光》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期34-42,共9页
机场道面裂缝具有形态复杂多变、走向不连续、数据噪音多等特征,现有算法模型均未达到令人满意的结果。为了改善裂缝检测效果,本文提出了一种新的深度学习模型,命名为“FE-Unet”。该模型采用改进的残差连接方式,在解决多层网络下梯度... 机场道面裂缝具有形态复杂多变、走向不连续、数据噪音多等特征,现有算法模型均未达到令人满意的结果。为了改善裂缝检测效果,本文提出了一种新的深度学习模型,命名为“FE-Unet”。该模型采用改进的残差连接方式,在解决多层网络下梯度的回传问题的同时起到细化特征以及整合通道的信息作用,提升了各阶段特征的区分度;此外,模型中的通道注意力模块(channel attention block, CAB)可以更好地提取判别特征,增强预测的一致性;最后,利用焦点损失(focal loss, FL)使模型专注于难分类的细小裂缝。实验中,以实际7 778张机场道面裂缝图像来训练模型,并在1 701张图像上进行验证。在与经典的全卷积神经网络(fully convolutional network, FCN)、DeepLab v3和Unet对比实验中,FE-Unet对裂缝、灌缝和板缝的检测性能均优于其他模型。其中,FE-Unet对裂缝检测的精度、召回率、F1值分别达到了80.31%、82.72%和81.49%。 展开更多
关键词 深度学习 图像处理 机场道面检测 FE-Unet 裂缝识别
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