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高压釜泄漏声音的高频高阶空间交互识别算法研究 被引量：4
1
作者 李衍志 郭丽敏 +4 位作者 张维国 古健 宗井彬 张凯 刘君 《计算机测量与控制》 2024年第10期169-174,共6页
高压釜是湿法冶金领域常用的重要设备,存在危险气体泄漏的风险;同时,泄漏会导致高压釜内压不稳,严重时甚至引起爆炸,威胁设备和生产安全;针对高压釜泄漏导致的危险和威胁,提出了一种高压釜泄漏声音的高频高阶空间交互识别算法,用于监测... 高压釜是湿法冶金领域常用的重要设备,存在危险气体泄漏的风险;同时,泄漏会导致高压釜内压不稳,严重时甚至引起爆炸,威胁设备和生产安全;针对高压釜泄漏导致的危险和威胁,提出了一种高压釜泄漏声音的高频高阶空间交互识别算法,用于监测高压釜泄漏发生时的声音,从而及时发现泄漏并采取相应的措施,确保设备和生产安全;该算法首先通过高通滤波器消除低频噪声对于识别结果的干扰,然后利用递归门控卷积块实现高频分量在高阶空间的交互,最后使用全卷积层识别高压釜泄漏的声音;实验结果表明,所提算法具有较好的高压釜泄漏识别效果,平均置信度达到0.93,以0.65作为置信度阈值时,识别准确率可达到99.5%;在处理速度上,算法能够每秒识别60个5秒长的音频文件,满足实时性的需求。 展开更多
关键词 湿-法冶金 高压釜 泄漏声音识别 递归门控卷积
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结合生成对抗网络与混合注意力机制的街景图像语义分割
2
作者 吴炳剑 高琳 +3 位作者 李衍志 武志学 李思源 李倩 《软件导刊》 2024年第11期187-192,共6页
街景图像语义分割是自动驾驶领域的主要研究任务之一,对于路径规划和行人安全保障具有重要意义。目前,街景图像语义分割主要存在小目标物体分割不精确、模型容易出现过拟合的问题。为此,提出一种结合生成对抗网络与混合注意力机制的街... 街景图像语义分割是自动驾驶领域的主要研究任务之一,对于路径规划和行人安全保障具有重要意义。目前,街景图像语义分割主要存在小目标物体分割不精确、模型容易出现过拟合的问题。为此,提出一种结合生成对抗网络与混合注意力机制的街景图像语义分割模型。具体而言,提出一种多尺度混合注意力模块,用于增强上下文语义信息、提高特征表征能力和对多尺度目标的适应性。同时,为了降低过拟合,引入BN层,结合DCGAN网络构建生成对抗网络分割模型,通过判别损失和分割损失共同约束训练,以增强模型稳定性、提高分割精度。实验结果表明,与DeepLabV3+相比,所提模型在Cityscapes数据集上的分割精度提高了2.4个百分点,mIoU值达到73.4%。 展开更多
关键词 街景语义分割 生成对抗网络 混合注意力机制 混合损失函数
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基于形态流的石油钻井水流异常检测 被引量：3
3
作者 李衍志 范勇 高琳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第6期1842-1848,共7页
针对石油钻井水流的智能监控技术,可以实现石油钻井污染气体的自动监测,并最大限度地减少人工监测成本。针对现有特征提取方法不能描述水流形态变化过程,异常样本获取困难且不能完全列举,以及没有充分利用融合层信息的问题,提出了一种... 针对石油钻井水流的智能监控技术,可以实现石油钻井污染气体的自动监测,并最大限度地减少人工监测成本。针对现有特征提取方法不能描述水流形态变化过程,异常样本获取困难且不能完全列举,以及没有充分利用融合层信息的问题,提出了一种水流异常数据检测算法。首先,提出了一种新特征表示方法——形态流;然后,将经典的异常检测无监督神经网络GANomaly优化为残差结构;最后,在GANomaly的基础上增加了特征融合层,从而提升神经网络的学习能力。实验结果表明,改进后的算法检测精度达到了95%,相较GANomaly算法提升了5个百分点。所提算法能适用于不同场景下的水流异常数据检测,并能克服雾气对实验结果的影响。 展开更多
关键词 视频异常事件检测 石油钻井水流异常检测 生成对抗网络 水流分割
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基于水流分割的石油钻井水流异常检测 被引量：2
4
作者 李衍志 范勇 高琳 《计算机测量与控制》 2021年第3期82-87,92,共7页
通过对钻井管道水流的智能监控技术实现,可以解决石油钻井污染气体的自动监测问题,最大程度的减少人工监测成本;但是依然有以下几个难点需要攻克:(1)传统的特征提取方式不能描述水流形态的变化过程;(2)因为异常情况发生的概率很低,所以... 通过对钻井管道水流的智能监控技术实现,可以解决石油钻井污染气体的自动监测问题,最大程度的减少人工监测成本;但是依然有以下几个难点需要攻克:(1)传统的特征提取方式不能描述水流形态的变化过程;(2)因为异常情况发生的概率很低,所以异常样本稀少,全监督的方法不再适用;为解决特征提取问题,提出了一种基于图像分割的新特征特提取方式——形态流,形态流可以从时序上描述水流形态的变化;另一方面,为克服异常样本稀少的问题,通过无监督的方式——多元高斯建模,来判别水流数据是否正常;实验表明在水流异常数据检测任务中算法检测精度达到了93.6%,在使用GPU并行加速处理时可达到28帧每秒的处理速度,能够准确地检测出水流数据中的异常数据帧。 展开更多
关键词 视频异常事件检测 石油钻井水流异常检测 多元高斯 水流分割
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