基于改进U-Net网络的自适应分辨率图像混合畸变校正方法
这是一篇关于混合畸变校正,U-Net网络,空间注意力机制,数据集构建,自适应分辨率的论文, 主要内容为计算机视觉是一种利用摄像机等设备捕捉并分析图像信息的科学技术,它在三维重建、视频监控、汽车行业等领域有着广泛的应用。然而,由于摄像机镜头的光学特性,拍摄出来的图像往往会出现几何畸变,这种畸变会降低图像的准确性和质量,进而影响后续的分析和处理。消除或减少这种畸变,对图像进行几何畸变校正在计算机视觉、图像处理等领域有着重要的应用价值。目前的图像混合畸变校正方法存在着一些问题和局限性。传统的基于数学模型的方法依赖于对畸变类型和畸变参数的先验知识,但是由于现在传感器类型众多,成像环境复杂,图像畸变类型复杂,很难用固定的数学模型对畸变进行描述,因此该类方法的适用性受到限制。深度学习方法虽然能够利用数据驱动的方式进行畸变校正,但是也存在一些局限性。一方面,深度学习方法一定程度上依赖于数据集,往往只能处理特定类型的畸变,对于混合畸变或者未知畸变则效果不佳。另一方面,深度学习方法受到网络结构的限制,输入图像的大小和质量难以进行自适应调整。基于以上研究背景,本文提出了一种基于改进U-Net网络的自适应分辨率图像混合畸变校正方法。具体内容如下:(1)为了解决现有数据集存在的数量不足和畸变类型单一的问题,本文创建了一个混合畸变图像数据集。首先从公开的图像数据集中筛选出含有直线结构特征的图像,再融合人工合成的棋盘格图像作为初始数据集。通过相机标定工作获取多组畸变参数,然后根据多项式畸变模型对其添加径向和切向两种混合形式的畸变,生成图像混合畸变数据集。(2)针对混合畸变图像校正精度,本文提出了一种基于改进U-Net网络的图像混合畸变校正方法,该方法将畸变图像校正问题转化为畸变图像像素点的坐标位移预测问题。首先,根据畸变图像的几何特征利用空间注意力机制对U-Net网络进行改进,增强网络对图像特征的提取能力及其对畸变区域和边缘细节的关注度。其次,设计了坐标差损失函数和图像重采样损失函数,通过施加对坐标位置和图像质量的双重约束优化网络模型训练。最后,在本文构建数据集上进行了消融实验,验证了本方法各模块的有效性;与最近基于深度学习的畸变图像校正方法的对比实验表明,本方法在定量指标和主观评价两方面均为最优,对畸变图像的空间坐标校正的平均绝对误差为0.2519;此外,应用本方法对Go Pro相机获取的光学影像进行校正,结果进一步验证了方法具有良好的泛化性。(3)基于改进U-Net网络的图像混合畸变校正方法存在只能校正固定分辨率图像的局限性。针对该问题,提出了自适应分辨率图像混合畸变校正方法,以实现对任意分辨率畸变图像的校正。在保留U-Net网络核心框架的基础上,引入了图像降采样处理过程,使得网络能够适应不同分辨率的输入。在输出部分,将预测坐标差矩阵进行上采样,并结合输入图像通过重采样获得与输入图像相同分辨率的校正后图像。为保证畸变校正的精度,基于轮廓提取和霍夫变换方法对校正后图像提取直线信息,并设计了基于直线结构的损失函数,计算校正后图像与标签图像的直线的平均角度偏差和平均距离偏差。针对改进的网络构建了一个包含不同分辨率图像(352～1100像素)的畸变数据集,并对网络进行了训练。改进前后两种方法的对比实验结果表明,改进后的方法对多分辨率畸变图像的校正具有明显优势,并且对训练数据集以外分辨率的畸变图像同样具有良好的校正效果,体现了本方法自适应图像分辨率进行混合畸变校正的能力。图像几何畸变校正对于提升图像的质量和精度,增强图像的分析和处理能力具有重要意义。本文提出的混合畸变校正方法有效地对不同分辨率的图像进行校正,既实现了对多分辨率混合畸变图像的校正,又摆脱了传统校正中复杂的标定以及计算过程。此外,本文还构建了一个包含不同分辨率的混合畸变类型的图像数据集,为后续研究者提供了一种生成混合畸变图像的方法。
基于改进U-Net网络的自适应分辨率图像混合畸变校正方法
这是一篇关于混合畸变校正,U-Net网络,空间注意力机制,数据集构建,自适应分辨率的论文, 主要内容为计算机视觉是一种利用摄像机等设备捕捉并分析图像信息的科学技术,它在三维重建、视频监控、汽车行业等领域有着广泛的应用。然而,由于摄像机镜头的光学特性,拍摄出来的图像往往会出现几何畸变,这种畸变会降低图像的准确性和质量,进而影响后续的分析和处理。消除或减少这种畸变,对图像进行几何畸变校正在计算机视觉、图像处理等领域有着重要的应用价值。目前的图像混合畸变校正方法存在着一些问题和局限性。传统的基于数学模型的方法依赖于对畸变类型和畸变参数的先验知识,但是由于现在传感器类型众多,成像环境复杂,图像畸变类型复杂,很难用固定的数学模型对畸变进行描述,因此该类方法的适用性受到限制。深度学习方法虽然能够利用数据驱动的方式进行畸变校正,但是也存在一些局限性。一方面,深度学习方法一定程度上依赖于数据集,往往只能处理特定类型的畸变,对于混合畸变或者未知畸变则效果不佳。另一方面,深度学习方法受到网络结构的限制,输入图像的大小和质量难以进行自适应调整。基于以上研究背景,本文提出了一种基于改进U-Net网络的自适应分辨率图像混合畸变校正方法。具体内容如下:(1)为了解决现有数据集存在的数量不足和畸变类型单一的问题,本文创建了一个混合畸变图像数据集。首先从公开的图像数据集中筛选出含有直线结构特征的图像,再融合人工合成的棋盘格图像作为初始数据集。通过相机标定工作获取多组畸变参数,然后根据多项式畸变模型对其添加径向和切向两种混合形式的畸变,生成图像混合畸变数据集。(2)针对混合畸变图像校正精度,本文提出了一种基于改进U-Net网络的图像混合畸变校正方法,该方法将畸变图像校正问题转化为畸变图像像素点的坐标位移预测问题。首先,根据畸变图像的几何特征利用空间注意力机制对U-Net网络进行改进,增强网络对图像特征的提取能力及其对畸变区域和边缘细节的关注度。其次,设计了坐标差损失函数和图像重采样损失函数,通过施加对坐标位置和图像质量的双重约束优化网络模型训练。最后,在本文构建数据集上进行了消融实验,验证了本方法各模块的有效性;与最近基于深度学习的畸变图像校正方法的对比实验表明,本方法在定量指标和主观评价两方面均为最优,对畸变图像的空间坐标校正的平均绝对误差为0.2519;此外,应用本方法对Go Pro相机获取的光学影像进行校正,结果进一步验证了方法具有良好的泛化性。(3)基于改进U-Net网络的图像混合畸变校正方法存在只能校正固定分辨率图像的局限性。针对该问题,提出了自适应分辨率图像混合畸变校正方法,以实现对任意分辨率畸变图像的校正。在保留U-Net网络核心框架的基础上,引入了图像降采样处理过程,使得网络能够适应不同分辨率的输入。在输出部分,将预测坐标差矩阵进行上采样,并结合输入图像通过重采样获得与输入图像相同分辨率的校正后图像。为保证畸变校正的精度,基于轮廓提取和霍夫变换方法对校正后图像提取直线信息,并设计了基于直线结构的损失函数,计算校正后图像与标签图像的直线的平均角度偏差和平均距离偏差。针对改进的网络构建了一个包含不同分辨率图像(352～1100像素)的畸变数据集,并对网络进行了训练。改进前后两种方法的对比实验结果表明,改进后的方法对多分辨率畸变图像的校正具有明显优势,并且对训练数据集以外分辨率的畸变图像同样具有良好的校正效果,体现了本方法自适应图像分辨率进行混合畸变校正的能力。图像几何畸变校正对于提升图像的质量和精度,增强图像的分析和处理能力具有重要意义。本文提出的混合畸变校正方法有效地对不同分辨率的图像进行校正,既实现了对多分辨率混合畸变图像的校正,又摆脱了传统校正中复杂的标定以及计算过程。此外,本文还构建了一个包含不同分辨率的混合畸变类型的图像数据集,为后续研究者提供了一种生成混合畸变图像的方法。
基于漏音特征分析的供水管道漏点探测专家系统技术研究
这是一篇关于管道泄漏检测,声音特征分析,数据集构建,卷积神经网络,云计算的论文, 主要内容为供水管网是城市和农村重要的基础设施之一,它主要由预埋在地下的各类管道构成。这些管道在长期运行过程中不可避免地会产生泄漏。供水管道泄漏时,在压力的作用下泄漏点处会发出特定频率的声音。目前普遍采用的检漏方法是人工听漏法,检漏工人使用听漏杆凭经验寻找管道中的漏点。人工听漏简单、方便,但诊断结果和听漏工自身的经验密切相关,存在检漏效率低、准确性不高等问题,因此如何将传统的人工听漏与深度学习神经网络等人工智能方法结合起来,设计开发供水管道漏点探测与诊断专家系统,提高供水管道漏点探测的效率和准确性便成为目前管道探漏领域的研究热点。本文将传统的听漏技术、专家经验和人工智能技术相结合,构建了供水管道漏水音数据集,建立了基于深度学习神经网络的管道漏水音识别模型,设计开发了基于云服务器平台的管道辅助漏点探测专家系统,论文主要工作及研究内容如下:(1)设计开发了管道漏水音数据采集装置,对漏水音进行了特征提取和分析。本文以听漏杆作为前端听音设备,设计出一套完整的漏水音采集装置,采用软件算法进行了数据降噪处理,实现了对漏水音真实有效地记录。对采集到的漏音数据进行了时域、频域以及倒谱域特征提取和分析,实验结果表明提取漏水音的对数功率谱和Log Mel谱这两种特征并可视化后能够有效地辨别出漏水音信号。(2)建立了管道漏水音数据集,对数据集的有效性进行了验证和分析。首先采用本文设计的漏水音采集装置在现场采集了有效时长达4.7h的管道漏水音数据,这些数据覆盖了6种管材、6种管径、16种漏点形式。然后选取了7种事件音作为干扰数据,会同采集数据制成了长达9.73h的原始数据集。进一步针对数据集中存在的数据不平衡现象,提出了增加背景环境噪音的离线数据增强方式,将4种环境噪音数据与原始数据进行融合,扩增后数据集时长达69.27h,有效增加了数据的复杂度与数量。最后使用梅尔倒谱系数(MFCC)作为输入给出了基于支持向量机(SVM)的分类方法,并在数据集上进行了分类实验,实验结果表明SVM模型对于漏水音的识别精度高达92.8%、查准率达94.8%,SVM作为基线模型对于漏水音的区分效果十分明显。(3)建立了基于深度神经网络的管道漏水音识别模型,对模型的有效性进行验证分析。在制作的数据集上,采用浅层网络Mushtaq Net与深层网络VGG11分别作为主干网络,将对数功率谱与Log Mel谱分别作为输入,进行了4组实验。针对输入的形状特点,对两种卷积神经网络进行了改进,改进后的网络减少了参数量,避免了过拟合。实验结果表明:(1)Log Mel谱特征更具有区分度,同一模型使用Log Mel谱的实验结果比使用对数功率谱的实验效果更好;(2)在本文的实验中,VGG11类型网络使用Log Mel谱作为输入的实验结果最优,对于漏水音的识别精度高达97.77%、查准率达98.17%。(4)设计开发了供水管道辅助漏点探测专家系统并进行了实验验证。本文将所得的模型在云端进行了部署,设计了客户端应用软件,实现了前端数据采集、云端模型算法计算,客户端显示诊断结果的云服务专家系统。在实际工作环境下验证了系统的各项功能和模型算法的有效性。
基于漏音特征分析的供水管道漏点探测专家系统技术研究
这是一篇关于管道泄漏检测,声音特征分析,数据集构建,卷积神经网络,云计算的论文, 主要内容为供水管网是城市和农村重要的基础设施之一,它主要由预埋在地下的各类管道构成。这些管道在长期运行过程中不可避免地会产生泄漏。供水管道泄漏时,在压力的作用下泄漏点处会发出特定频率的声音。目前普遍采用的检漏方法是人工听漏法,检漏工人使用听漏杆凭经验寻找管道中的漏点。人工听漏简单、方便,但诊断结果和听漏工自身的经验密切相关,存在检漏效率低、准确性不高等问题,因此如何将传统的人工听漏与深度学习神经网络等人工智能方法结合起来,设计开发供水管道漏点探测与诊断专家系统,提高供水管道漏点探测的效率和准确性便成为目前管道探漏领域的研究热点。本文将传统的听漏技术、专家经验和人工智能技术相结合,构建了供水管道漏水音数据集,建立了基于深度学习神经网络的管道漏水音识别模型,设计开发了基于云服务器平台的管道辅助漏点探测专家系统,论文主要工作及研究内容如下:(1)设计开发了管道漏水音数据采集装置,对漏水音进行了特征提取和分析。本文以听漏杆作为前端听音设备,设计出一套完整的漏水音采集装置,采用软件算法进行了数据降噪处理,实现了对漏水音真实有效地记录。对采集到的漏音数据进行了时域、频域以及倒谱域特征提取和分析,实验结果表明提取漏水音的对数功率谱和Log Mel谱这两种特征并可视化后能够有效地辨别出漏水音信号。(2)建立了管道漏水音数据集,对数据集的有效性进行了验证和分析。首先采用本文设计的漏水音采集装置在现场采集了有效时长达4.7h的管道漏水音数据,这些数据覆盖了6种管材、6种管径、16种漏点形式。然后选取了7种事件音作为干扰数据,会同采集数据制成了长达9.73h的原始数据集。进一步针对数据集中存在的数据不平衡现象,提出了增加背景环境噪音的离线数据增强方式,将4种环境噪音数据与原始数据进行融合,扩增后数据集时长达69.27h,有效增加了数据的复杂度与数量。最后使用梅尔倒谱系数(MFCC)作为输入给出了基于支持向量机(SVM)的分类方法,并在数据集上进行了分类实验,实验结果表明SVM模型对于漏水音的识别精度高达92.8%、查准率达94.8%,SVM作为基线模型对于漏水音的区分效果十分明显。(3)建立了基于深度神经网络的管道漏水音识别模型,对模型的有效性进行验证分析。在制作的数据集上,采用浅层网络Mushtaq Net与深层网络VGG11分别作为主干网络,将对数功率谱与Log Mel谱分别作为输入,进行了4组实验。针对输入的形状特点,对两种卷积神经网络进行了改进,改进后的网络减少了参数量,避免了过拟合。实验结果表明:(1)Log Mel谱特征更具有区分度,同一模型使用Log Mel谱的实验结果比使用对数功率谱的实验效果更好;(2)在本文的实验中,VGG11类型网络使用Log Mel谱作为输入的实验结果最优,对于漏水音的识别精度高达97.77%、查准率达98.17%。(4)设计开发了供水管道辅助漏点探测专家系统并进行了实验验证。本文将所得的模型在云端进行了部署,设计了客户端应用软件,实现了前端数据采集、云端模型算法计算,客户端显示诊断结果的云服务专家系统。在实际工作环境下验证了系统的各项功能和模型算法的有效性。
基于漏音特征分析的供水管道漏点探测专家系统技术研究
这是一篇关于管道泄漏检测,声音特征分析,数据集构建,卷积神经网络,云计算的论文, 主要内容为供水管网是城市和农村重要的基础设施之一,它主要由预埋在地下的各类管道构成。这些管道在长期运行过程中不可避免地会产生泄漏。供水管道泄漏时,在压力的作用下泄漏点处会发出特定频率的声音。目前普遍采用的检漏方法是人工听漏法,检漏工人使用听漏杆凭经验寻找管道中的漏点。人工听漏简单、方便,但诊断结果和听漏工自身的经验密切相关,存在检漏效率低、准确性不高等问题,因此如何将传统的人工听漏与深度学习神经网络等人工智能方法结合起来,设计开发供水管道漏点探测与诊断专家系统,提高供水管道漏点探测的效率和准确性便成为目前管道探漏领域的研究热点。本文将传统的听漏技术、专家经验和人工智能技术相结合,构建了供水管道漏水音数据集,建立了基于深度学习神经网络的管道漏水音识别模型,设计开发了基于云服务器平台的管道辅助漏点探测专家系统,论文主要工作及研究内容如下:(1)设计开发了管道漏水音数据采集装置,对漏水音进行了特征提取和分析。本文以听漏杆作为前端听音设备,设计出一套完整的漏水音采集装置,采用软件算法进行了数据降噪处理,实现了对漏水音真实有效地记录。对采集到的漏音数据进行了时域、频域以及倒谱域特征提取和分析,实验结果表明提取漏水音的对数功率谱和Log Mel谱这两种特征并可视化后能够有效地辨别出漏水音信号。(2)建立了管道漏水音数据集,对数据集的有效性进行了验证和分析。首先采用本文设计的漏水音采集装置在现场采集了有效时长达4.7h的管道漏水音数据,这些数据覆盖了6种管材、6种管径、16种漏点形式。然后选取了7种事件音作为干扰数据,会同采集数据制成了长达9.73h的原始数据集。进一步针对数据集中存在的数据不平衡现象,提出了增加背景环境噪音的离线数据增强方式,将4种环境噪音数据与原始数据进行融合,扩增后数据集时长达69.27h,有效增加了数据的复杂度与数量。最后使用梅尔倒谱系数(MFCC)作为输入给出了基于支持向量机(SVM)的分类方法,并在数据集上进行了分类实验,实验结果表明SVM模型对于漏水音的识别精度高达92.8%、查准率达94.8%,SVM作为基线模型对于漏水音的区分效果十分明显。(3)建立了基于深度神经网络的管道漏水音识别模型,对模型的有效性进行验证分析。在制作的数据集上,采用浅层网络Mushtaq Net与深层网络VGG11分别作为主干网络,将对数功率谱与Log Mel谱分别作为输入,进行了4组实验。针对输入的形状特点,对两种卷积神经网络进行了改进,改进后的网络减少了参数量,避免了过拟合。实验结果表明:(1)Log Mel谱特征更具有区分度,同一模型使用Log Mel谱的实验结果比使用对数功率谱的实验效果更好;(2)在本文的实验中,VGG11类型网络使用Log Mel谱作为输入的实验结果最优,对于漏水音的识别精度高达97.77%、查准率达98.17%。(4)设计开发了供水管道辅助漏点探测专家系统并进行了实验验证。本文将所得的模型在云端进行了部署,设计了客户端应用软件,实现了前端数据采集、云端模型算法计算,客户端显示诊断结果的云服务专家系统。在实际工作环境下验证了系统的各项功能和模型算法的有效性。
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