控制理论与应用

作者：张大锦,刘辉,陈甫刚,赵安

单位：昆明理工大学,昆明理工大学,云南昆钢电子信息科技有限公司,昆明理工大学

关键词：工业烟尘; 图像分割; 轮廓波变换; 特征提取; 动态损失函数

基金：国家自然科学基金项目(62263016, 61863018), 云南省科技厅应用基础研究项目(202001AT070038)资助.

工业烟尘污染等级监测中烟尘的准确分割是污染等级判定的重要前提. 针对边缘模糊且方向多变烟尘在特征提取过程中边缘方向细节信息提取困难、分割不准确的问题, 本文提出一种频域多方向C-UNet及动态损失的工业烟尘图像分割方法. 首先, 通过构建轮廓波多方向分解下采样结构增强编码阶段烟尘边缘方向信息的提取能力; 其次, 通过轮廓波变换提取烟尘8个边缘方向细节信息进行跳跃连接, 提升持续采样过程中细节信息的表达准确度; 然后, 构建轮廓波细节重构上采样结构增强解码阶段烟尘边缘细节信息的恢复能力; 最后, 提出一种动态加权策略构建组合损失函数来优化训练网络, 增强网络对烟尘边缘特征的提取能力. 结果表明, 本文方法与U-Net和其他同类方法相比在指标上有较好提升, 改善了烟尘边缘分割不准确的问题, 在不同烟尘场景上的分割效果也优于现有分割模型.

来源：2024年第3期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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