控制理论与应用

作者：詹光莉,刘辉,陈甫刚,杨路

单位：昆明理工大学 信息工程与自动化学院,昆明理工大学 信息工程与自动化学院,云南昆钢电子信息科技有限公司,昆明理工大学 信息工程与自动化学院

关键词：工业烟尘; 图像分割; 注意力机制; 空洞空间金字塔池化; W-Net

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

工业烟尘图像分割是基于烟尘图像监测污染等级判定的重要环节. 针对工业烟尘分割时存在的小目标烟尘漏检、大目标烟尘误检以及分割结果精度低等问题, 提出了一种结合衔接注意力机制和残差空洞空间金字塔池化(ASPP)的W-Net网络. 使用衔接注意力机制将两个U-Net网络组合成W-Net, W-Net 能充分利用烟尘的轮廓、位置信息进行烟尘粗分割和细分割操作, 两次分割能达到更精细的分割效果; 此外, 针对W-Net中的普通卷积功能过于简单而不能更好地提取烟尘特征的问题, 提出一种兼具残差块和ASPP功能的残差ASPP结构, 同时还能根据大小目标烟尘的特点进行针对性分割, 分割结果更全面完整. 实验结果表明, 结合衔接注意力机制与残差ASPP的W-Net以较小的分割效率损失为代价获得了较高的分割精度, Recall, IoU与F-score指标提高了4%～5%, 解决了大小目标烟尘存在的分割问题, 烟尘的分割效果也优于其他语义分割网络.

来源：2023年第1期

《控制理论与应用》期刊编辑部

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