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基于可逆神经网络的图像超分辨率重建算法: 2023年; 近年来,卷积神经网络在单幅图像超分辨率重建SISR任务中展现出良好的效果,已成为该领域内应用最广泛的算法,但该算法未能有效弱化一对多的病态问题和减小重建图像解空间范围,因此对图像重建质量提升的效果越来越有限,目前已面临瓶颈问题,很难有较大的性能提升。为有效减小重建图像的解空间,提升重建图像性能,提出了基于可逆神经网络的图像超分辨率重建算法,通过模型设计,将图像退化和重建过程设计为一个可逆变换过程,有效约束了图像解空间,可逆卷积结构的应用使算法获得最合适的通道排布规则,从而有效提升了模型性能。在主流数据集上的实验结果表明,提出的算法相对于现有的SISR算法在图像重建精度上有了极大的提升,获得了最佳的PSNR和SSIM。; 王平李彬张彤王佳; 关键词：超分辨重建

基于GA-RBF神经网络的光学图像背景抑制方法: 根据图像背景的局部平稳性,提出了通过逼近背景局部相关特性来估计图像背景的方法,并且采用RBF神经网络来逼近图像背景的这种局部相关性。文中根据径向基函数神经网络的训练要求,用遗传算法来训练神经网络中的各个参数。实验结果表明...; 王平徐刚锋张焱沈振康; 关键词：径向基函数神经网络遗传算法; 文献传递

基于改进典型相关分析的中低速悬浮系统异常检测方法被引量：2: 2022年; 利用悬浮系统的多类监测数据,提出了一种基于改进典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)的中低速悬浮系统异常检测方法。运营线数据验证了该方法能获得较好的阈值,且与基于K-medoids的方法和基于支持向量数据域描述(support vector data description,SVDD)的方法相比,该方法能获得更高的检测率。; 王平王平龙志强; 关键词：异常检测

UAV作为传感器平台在地面目标识别中的应用: 现代战争中,目标的可识别性越来越难,需要多传感器系统来进行目标的检测识别,并且在目标识别过程中,需要根据不同阶段的识别任务采用相应的传感器来获取目标信息;UAV作为目标识别中传感器的一个无人飞行载体,在战争中有着举足轻重...; 蔡晓钧王平; 关键词：UAV 多传感器现代战争; 文献传递

基于深度学习的单幅图像超分辨率重建综述被引量：11: 2021年; 单幅图像超分辨率SISR重建指从单幅低分辨率图像恢复出高分辨率图像。深度学习方法越来越多地用于图像超分辨重建领域,由于深度网络模型可以自主学习低分辨率图像到高分辨率图像之间的映射关系,与传统方法相比在该领域展现出了更好的重建效果,因而基于深度学习的方法已经成为目前图像超分辨率重建领域的主流方向。围绕现有的超分辨深度网络模型在重建方式、结构组成和损失函数方面展开的探索进行了综合论述,通过比较不同模型之间存在的异同点,分析了不同的模型构建方法存在的优缺点及适应的应用场景,同时比较不同网络模型在主流测试数据集上的重建效果,并对该领域的未来研究方向进行了展望。; 李彬喻夏琼王平傅瑞罡张虹; 关键词：超分辨率重建神经网络信息融合

基于双重注意力机制的图像超分辨重建算法被引量：11: 2021年; 近年来,卷积神经网络(CNN)在单幅图像超分辨率重建领域(SISR)展现出良好效果。深度网络可以在低分辨率图像和高分辨率图像之间建立复杂的映射,使得重建图像质量相对传统的方法取得巨大提升。由于现有SISR方法通过加深和加宽网络结构以增大卷积核的感受野,在具有不同重要性的空间域和通道域采用均等处理的方法,因此会导致大量的计算资源浪费在不重要的特征上。为了解决此问题,算法通过双重注意力模块捕捉通道域与空间域隐含的权重信息,以更加高效的分配计算资源,加快网络收敛,在网络中通过残差连接融合全局特征,不仅使得主干网络可以集中学习图像丢失的高频信息流,同时可以通过有效的特征监督加快网络收敛,为缓解MAE损失函数存在的缺陷,在算法中引入了一种特殊的Huber loss函数。在主流数据集上的实验结果表明,该算法相对现有的SISR算法在图像重建精度上有了明显的提高。; 李彬王平赵思逸

基于超球体高斯分布的悬浮系统异常检测被引量：2: 2021年; 悬浮系统的异常指在中低速磁浮列车的实际运行中,悬浮系统工作状态与期望状态不匹配,但是系统没有发生故障。准确预测悬浮系统的异常有助于合理地分配有限的监控资源、提前安排预防性维护计划、减少计划外维修成本、降低事故率。虽然根据《中低速磁浮交通车辆悬浮控制系统技术条件》(CJ/T 458—2014)可获得基于悬浮间隙的经验阈值,但在工程应用中,该方法受到额定悬浮间隙不唯一和外界扰动的影响,常会产生漏报问题,同时悬浮间隙数据的平衡问题增加了异常检测的难度。因此,本文提出了一种基于超球体高斯分布的悬浮系统异常检测方法。该方法首先利用快速沃尔什变换(Fast Walsh-Hadamard Transform,FWHT)技术提取样本特征,并使特征分布空间近似超球体;然后根据样本特征与球心的欧氏距离确定异常阈值。现场试验数据结果表明,与基于经验阈值、基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和基于支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)的方法相比,提出的方法在系统异常检测能力方面更具有优越性。; 王平王平龙志强; 关键词：磁浮列车异常检测 SVDD 轨道不平顺

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王平