曹义亲

作品数：68被引量：286H指数：9
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发文主题：图像融合压缩感知钢轨图像去噪下采样更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信石油与天然气工程更多>>
发文期刊：《微电子学与计算机》《南京理工大学学报》《计算机科学与探索》《计算机应用研究》更多>>
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融合膨胀卷积与ECA的钢材缺陷检测算法
《计算机工程与设计》2024年第11期3312-3319,共8页曹义亲 曹鑫晨 
国家自然科学基金项目(61861016);江西省科技支撑计划重点基金项目(20161BBE50081)。
针对带钢材料表面缺陷检测中感受野受限导致目标漏检率高的问题,基于YoloX-s模型提出一种膨胀卷积与注意力机制融合的目标检测算法。在Backbone部分采用SPPF结构替换SPP结构,在Neck部分引入混合膨胀卷积模块用以增大检测的感受野,嵌入...
关键词：带钢材料 缺陷检测 空间金字塔池化改进 膨胀卷积 注意力机制模块 损失函数 东北大学热轧带钢表面缺陷数据集 
基于YOLOX-αSMV的带钢材料表面缺陷检测算法
《华东交通大学学报》2024年第2期109-117,共9页曹义亲 刘文才 徐露 
国家自然科学基金项目(61861016);江西省科技支撑计划重点项目(20161BBE50081)。
【目的】针对YOLOX算法在钢材表面缺陷检测中特征提取不充分、多目标缺陷检测能力较弱等问题,提出改进损失函数的多维度特征融合带钢材料表面缺陷检测算法。【方法】首先,在Backbone部分应用SPP_SF保留多尺度特征信息,提高分类精度。其...
关键词：YOLOX 缺陷检测 α-CIoU 坐标注意力 Varifocal Loss SoftPool 
加权密集扩张卷积网络的随机脉冲噪声去除
《计算机工程与应用》2023年第18期179-189,共11页曹义亲 符杨逸 饶哲初 
国家自然科学基金(61861016);江西省科技支撑计划重点项目(20161BBE50081)。
基于深度学习的图像去噪方法,大多没有充分利用不同层次的特征信息,通道合并时都是直接在通道维度上对特征图进行拼接,并没有考虑到浅层与深层卷积特征各自的重要性。为解决上述问题,提出一种加权密集扩张卷积连接网络模型,用于去除图...
关键词：图像去噪 深度学习 密集连接 扩张卷积 权重 随机脉冲噪声 
基于E-YOLOX的实时金属表面缺陷检测算法被引量：8
《图学学报》2023年第4期677-690,共14页曹义亲 周一纬 徐露 
国家自然科学基金项目(62166012,62266015);广西自然科学基金项目(2022GXNSFAA035644);广西嵌入式技术与智能系统重点实验室主任基金项目(2020-1-8)。
针对现有基于深度学习的金属表面缺陷检测方法存在泛化能力差、检测速度低等问题,提出一种新的检测算法E-YOLOX。该算法采用新的特征提取网络ECMNet,并使用深度卷积减少网络参数;以线性逆瓶颈残差网络提升特征提取能力,在正向传播过程...
关键词：金属表面 缺陷检测 深度学习 YOLOX 轻量级网络 数据增强 
双通道四元数卷积网络去噪方法被引量：1
《计算机科学与探索》2023年第6期1359-1372,共14页曹义亲 饶哲初 朱志亮 万穗 
国家自然科学基金(61861016);江西省青年科学基金项目(20202BABL212006);中国博士后科学基金(2020M680697);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ190359);计算机科学国家重点实验室开放课题基金(SYSKF2102)。
基于深度学习的彩色图像去噪方法通常是在各个通道进行卷积操作后再进行合并得到最后的卷积结果。这种方式没有充分考虑色彩通道之间的光谱相关性,可能导致去噪结果的失真。四元数卷积将彩色像素当作一个整体来进行处理,可以很好地解决...
关键词：图像去噪 深度学习 随机脉冲噪声 四元数卷积 双通道 
双通道扩张卷积注意力图像去噪网络
《计算机应用研究》2023年第5期1548-1552,1564,共6页曹义亲 邱沂 
国家自然科学基金资助项目(61663009);江西省科技支撑计划重点项目(20161BBE50081)。
针对深度学习图像去噪算法存在网络过深导致细节丢失的问题,提出一种双通道扩张卷积注意力网络CEANet。拼接信息保留模块将每一层的输出特征图融合,弥补卷积过程中丢失的图像细节特征进行密集学习;扩张卷积可以在去噪性能和效率之间进...
关键词：图像去噪 深度学习 扩张卷积 注意力机制 
基于改进YOLOv5算法的钢材表面缺陷检测被引量：39
《图学学报》2023年第2期335-345,共11页曹义亲 伍铭林 徐露 
国家自然科学基金项目(61861016);江西科技支撑计划重点项目(20161BBE50081)。
针对单阶段检测网络YOLOv5的特征提取能力不足、模型感受野受限以及特征融合不充分等问题,提出一种改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。该方法构造一种带残差边的SPP_Res特征金字塔结构,加快模型的训练速度,增强模型的特征提取能力;加...
关键词：YOLOv5 SPP_Res 多头注意力机制 多层融合 缺陷检测 
DnRFD:用于图像去噪的递进式残差融合密集网络被引量：1
《计算机科学与探索》2022年第12期2841-2850,共10页曹义亲 饶哲初 朱志亮 张红斌 
国家自然科学基金(61861016);江西省科技支撑计划重点项目(20161BBE50081);江西省青年科学基金项目(20202BABL212006);江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ190359)。
基于深度学习的去噪方法能够获得比传统方法更好的去噪效果,但是现有的深度学习去噪方法往往存在网络过深导致计算复杂度过大的问题。针对这个不足,提出一种用于去除高斯噪声的递进式残差融合密集网络(DnRFD)。该网络首先采用密集块来...
关键词：图像去噪 深度学习 密集块 残差学习 递进式残差融合 
基于道钉中心点定位的几何特征扣件定位算法被引量：1
《图学学报》2022年第2期324-332,共9页曹义亲 易湖 邱沂 周一纬 
国家自然科学基金项目(61663009);江西省科技支撑计划重点项目(20161BBE50081)。
针对因轨道图像中图像歪斜、尺寸不一等导致定位失效、精度降低的问题,提出基于道钉中心点定位的几何结构特征扣件定位算法。采用先定位道钉中心点再定位扣件的思想。首先在图像预处理得到边缘图像的基础上,对图像边缘进行腐蚀与膨胀处...
关键词：扣件定位 道钉定位 轮廓提取 多边形检测 几何特征 
基于贪心选择及斜率探测扩充的轨面提取方法被引量：1
《计算机科学与探索》2022年第1期205-216,共12页曹义亲 刘龙标 何恬 丁要男 
国家自然科学基金(61663009);江西省科技支撑计划重点项目(20161BBE50081)。
传统的钢轨表面区域提取方法不同程度存在需要预先给定轨面宽度、假定轨面在轨道图像中央和手动选取边界等前提条件,且存在自适应性差,光照敏感,无法在轨头圆角处存在尘泥等噪声时将轨面完整提取等问题。针对上述问题,提出了一种基于YU...
关键词：钢轨表面区域 YUV色彩空间 灰度投影 贪心算法 斜率探测扩充 
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