周箩鱼 作品数:20 被引量:56 H指数:5 供职机构: 长江大学电子信息学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 国家重点基础研究发展计划 湖北省教育厅科学技术研究项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 医药卫生 天文地球 更多>>
融合注意力机制的轻量级摔倒检测 2024年 摔倒检测大都依靠传感器设备,此类方法受设备自身和环境因素影响较大,常常无法发挥该有的作用,同时,基于视觉的方法往往实时性较差,鲁棒性不强。针对上述问题,本文提出了一种鲁棒性强、能有效部署在嵌入式设备上的轻量化摔倒检测算法。以YOLOv5为基准模型,首先,融合轻量级注意力机制模块,使网络更关注要识别的目标区域,增强网络的识别精度。其次,使用模型压缩方法对模型进行剪枝,减小模型体积和计算量,使模型轻量化,以提高推理速度和便于部署在嵌入式设备中。最后,对剪枝后的模型进行知识蒸馏,在不提升模型复杂度的前提下提升模型的检测精度。实验结果表明:本文模型相较于基准模型,mAP增加了1.7%,召回率提高了1.2%,模型体积减小了79.1%,浮点运算量降低了70.9%。将本文模型部署在嵌入式设备Jetson Nano上,检测速率达到13.2 frame/s,基本满足实时性摔倒检测的要求。 李尧 李金哲 黄刚 周箩鱼关键词:轻量化 改进YOLOv5s的输液瓶目标检测 被引量:1 2022年 针对医疗环境趋于复杂,为提高输液瓶目标检测的精度,本文利用视频和图像素材,提出一种改进的YOLOv5s方法检测输液瓶目标。采用CIoU Loss和DIoU NMS等方法进行优化。在PASCAL VOC数据集和自建输液瓶目标数据集上检测mAP(mean Average Precision)和FPS(Frames Per Second)。相较于原始YOLOv5s,改进后的YOLOv5s_CIoU在mAP上提高5.53%,检测速度可达34.7FPS。目标检测在监测、追踪等领域发挥着重要作用,将目标检测与医疗输液相结合,可以提高医护工作效率。 喻旸 周箩鱼 熊莉娅 邹学玉关键词:输液瓶 目标检测 医疗环境 数据集 FPS 基于非下采样Bandelet变换的多聚焦图像融合 被引量:5 2014年 针对同一场景的多聚焦图像,提出了基于非下采样Bandelet变换(NSBT)的图像融合方法。首先求出源图像的平均图像,再利用该图像的小波系数计算出最优的几何流,进而构造出一组Bandelet基,然后将源图像通过这组基进行表示,对得到的系数按所对应的不同物理意义分别进行融合,最后将融合系数进行非下采样Bandelet逆变换得到融合图像。实验结果表明,与基于小波变换(WT)和非下采样小波变换(NSWT)的融合方法相比,本文所提方法取得了更好的视觉效果和量化指标。 杨扬 戴明 周箩鱼 孙明超关键词:信息处理技术 图像融合 多尺度分析 任务驱动下的信息论与编码课程的教学实践 被引量:5 2018年 信息论与编码是信息学科一门理论性强、数学推导严密且实践性强的重要的专业核心课程。为了提高教学效果,激发学生的学习兴趣,该研究从任务驱动法的内涵出发,结合信息论与编码课程自身的特点,提出将任务驱动法融入信息论与编码课程的教学中,并且讨论了该方法的具体实施过程。 周箩鱼关键词:任务驱动法 教学研究 DMC算法在电加热炉时滞系统中的仿真研究 被引量:2 2016年 对电加热炉时滞系统的优化控制研究中,系统炉温的控制是至关重要的。而电加热炉的温度具有时变性、滞后性和大惯性等特性,常规的PID控制难以保证效果。为此,引入一种先进的控制——动态矩阵控制(DMC)。介绍了DMC的算法原理,给出算法实施的具体步骤;针对已辨识出的一阶时滞电加热炉模型,设计DMC控制器。仿真研究表明,相对于传统的PID控制,动态矩阵控制能兼顾调节时间短、超调量小的优点,在系统时滞变化的情况下,DMC依旧能保持良好的控制效果。因此,对于一阶时滞系统的优化控制,DMC是一种值得推广的控制方法。 何美霞 周箩鱼 杨友平关键词:动态矩阵控制 控制器 电加热炉 时滞系统 基于注意力机制和卷积神经网络的测井图像裂缝分割方法 被引量:1 2023年 成像测井解释中裂缝解释是油气田开发地质研究的重要内容之一,然而裂缝分割一直以来是成像测井解释的难点之一。为此,提出一种新的融合了注意力机制的测井图像裂缝分割方法。首先,在UNet分割网络结构的启发下,构造一种基于跳跃连接的卷积神经网络模型,提升了编码和解码部分的信息交换和信息融合,以提取裂缝丰富的结构信息。然后,为了对裂缝进行准确分割,在网络解码部分中的连接层后面加入了注意力机制模块,提升了网络捕捉裂缝全局信息的能力。最后,利用最小生成树算法修复了存在断点的裂缝,有利于更好地统计裂缝信息,实现后续的裂缝定量分析。相较现有的图像裂缝分割方法,该方法的分割结果无论在主观视觉上还是客观指标评价上都是最优的。实验结果表明,所提出的方法能够准确地提取出测井图像的裂缝信息,为后续裂缝参数的定量计算及测井资料解释奠定了良好基础,具有较好的实用性。 敖代钦 周箩鱼 罗明璋 罗明璋关键词:图像后处理 安全帽佩戴检测网络模型的轻量化设计 被引量:4 2023年 现有的安全帽佩戴检测网络模型存在准确率低、推理速度慢、部署到边缘计算设备时精度和实时性均达不到应用要求等问题。提出一种轻量化设计的DT-YOLO模型,对YOLOv4-Tiny目标检测模型进行改进,通过增加一个检测层提高模型在密集场景下对小目标的检测能力,并引入空间金字塔池化模块,提高模型对不同尺寸目标的检测能力。使用局部稀疏因子衰减算法进行稀疏化训练,从而使经过稀疏化训练后模型的平均精度均值(mAP)得到提高。根据缩放系数判断通道的重要性,并进行模型的通道剪枝,压缩模型的大小和计算量。使用TensorRT推理加速引擎进行网络层水平和垂直融合,消除拼接层操作,并将参数压缩成16位浮点型,提高模型的推理速度,最后在Jeston Nano边缘计算设备上实现模型部署。实验结果表明,与YOLOv4-Tiny模型相比,DT-YOLO模型的mAP提高了3.6个百分点,模型大小减少了83.5%,帧率提高137.7%,能够满足安全帽佩戴检测的要求。 郭奕裕 周箩鱼改进注意力机制的电梯场景下危险品检测方法 被引量:2 2023年 针对电动自行车和煤气罐搭乘电梯引起的火灾隐患,提出一种改进注意力机制的电梯场景下危险品检测方法。以YOLOX-s为基线模型,首先在加强特征提取网络中引入深度可分离卷积替换标准卷积,提升模型的推理速度。然后提出一种基于混合域的高效卷积块注意力模块(ECBAM)并嵌入主干特征提取网络中。在ECBAM模块的通道注意力部分,使用一维卷积替换两个全连接层,既降低了卷积块注意力模块(CBAM)的复杂度又提高了检测精度。最后提出一种多帧协同算法,通过结合多张图片的危险品检测结果以减少危险品入侵电梯的误报警。实验结果表明:改进后模型比YOLOX-s的平均精度均值(mAP)提升了1.05个百分点,浮点计算量降低了34.1%,模型体积减小了42.8%。可见改进后模型降低了实际应用中的误报警,且满足电梯场景下危险品检测的精度和速度要求。 郭奕裕 周箩鱼 刘新瑜 李尧关键词:电梯 基于均匀离散曲波变换的多聚焦图像融合 被引量:11 2013年 利用均匀离散曲波变换(UDCT)多尺度、多方向、低冗余等特征,提出了一种新的多聚焦图像融合方法。首先使用UDCT对源图像进行多频带分解;然后根据多聚焦图像的特点,对分解后的低频子带系数运用一种基于改进拉普拉斯和算子的方案进行融合,对高频方向子带系数运用基于局部能量的融合规则进行融合,并对融合系数做一致性检测;最后重建各子带系数得到融合图像。实验结果表明:所提方法可以有效地融合源图像中的方向信息和细节特征,同时抑制了融合图像中的伪Gibbs现象;与基于拉普拉斯金字塔分解、小波变换以及轮廓波变换的图像融合方法相比,该方法取得了更好的视觉效果和量化结果。 杨扬 戴明 周箩鱼关键词:图像融合 基于数字孪生的实验室行为监控系统 2023年 以提高实验室教学、管理水平和实现智能化为目标,将深度学习、数字孪生技术结合应用于实验室场景,提出了一种实验室数字孪生智能监控系统。首先,通过构建基于目标检测算法YOLOv5的实验室行为检测模型,结合监控摄像头实现了对实验室学生行为的实时智能检测。其次,以检测算法为基础设计并实现了一套对应的数字孪生系统,该系统通过基于三维数字化空间构建的系统客户端实现了实验室的实时三维可视化智能监控以及相关应用与服务。最后,该系统的实际测试结果表明,系统能够实现预期功能,并具有一定的实时性和有效性,将进一步推动实验室的智能化。 章兆丰 周箩鱼