一种面向图像分割的全卷积神经网络密度峰剪枝方法

    公开(公告)号:CN114742997A

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202210257014.6

    申请日:2022-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种面向图像分割的全卷积神经网络密度峰剪枝方法,属于图像处理领域。根据前向传播时的卷积层访问顺序依次对网络中每个卷积层进行剪枝:首先将待剪枝卷积层中所有卷积核参数组合为二维权值矩阵;在聚类期间,将每个卷积核视作单个样本,基于密度峰聚类算法对卷积核样本展开聚类;之后计算每个卷积核的零激活率,根据零激活率阈值对不同簇内的卷积核进行剪枝,即直接删除簇内零激活率大于指定阈值的卷积核。然后重新训练该卷积层中未剔除卷积核的权值参数,并利用。待全卷积神经网络所有层都已剪枝后,完成对该网络的轻量化操作;将图像数据输入轻量化操作后的网络,每输入一张图片,该网络都会输出一张分割后的等比例大小图片。

    一种基于事件驱动的煤层气井站异常场景远程无线安全监测方法

    公开(公告)号:CN105243355A

    公开(公告)日:2016-01-13

    申请号:CN201510572069.6

    申请日:2015-09-09

    CPC classification number: G06K9/00771

    Abstract: 一种基于事件驱动的煤层气井站异常场景远程无线安全监测方法,属于信息技术领域。其将背景差分法及改进核密度目标检测算法相融合,先用背景差分法融合三帧差算法将图像分割成动态背景区与非动态背景区,对于动态背景区再用核密度算法分割前景,把有异常场景(含干扰信号)与正常场景分开处理,这样就很好的解决了算法复杂性与实时性要求的矛盾。分割前景时通过理论推导,方案创新性的提出了一种动态阈值求取方法。本发明的有益效果就是将现场的异常场景与抽水机运动及风吹草动等干扰信息区别开,只有真正的异常场景或事件发生时,现场智能监测设备才向监测中心报警并发送现场图像信息,实现了低成本高效率的远程监测。

    智能绝缘子老化试验系统
    33.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104375032A

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201410632138.3

    申请日:2014-11-10

    Abstract: 本发明涉及一种智能绝缘子老化试验系统。该智能绝缘老化试验系统,包括高压电源、微弱信号采集箱和绝缘老化试验箱三部分,高压电源通过高压屏蔽引线将高压引入绝缘老化试验箱,绝缘老化试验箱中产生的微弱信号通过带屏蔽信号线引入微弱信号采集箱,微弱信号经过滤波放大后转换成数字信号上传至上位机,由上位机进行数据处理及存储打印,隔离电源为高压电源和微弱信号采集箱供电。智能绝缘老化系统能够在极端环境下,通过高压引入电极将所需高压加到支撑多个被试绝缘子的绝缘支架上进行试验,保证其绝缘结构稳定运行,同时实现微弱信号的采集与传输。实现温度现场控制和无线控制,提升系统的智能与安全性。

Patent Agency Ranking