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论文摘要的格式模板一：基于计算机视觉和深度学习算法的风机叶片损伤检测研究
风力机叶片为风力机的关键部件,其安全可靠是风力机安全运行的前提。实现叶片早期损伤检测,在事故发生前提出预警,为抢修和维护争取宝贵时间,对风力机系统长期稳定运行具有重要意义。当前,采用无人机或摄像头图像实现损伤视觉检测等新方法的研究越来越受到关注,然而现有研究依赖于图像处理和人工设计特征,存在定位精度差、识别不准确、检测效率低等不足之处。为此,本文基于计算机视觉和深度学习技术,研究风力机叶片图像的多尺寸损伤定位方法和多类别损伤识别方法,建立完整的风力机叶片损伤检测框架,实现风力机叶片损伤高效准确定位和识别。本文的主要研究内容如下:首先,分析了风力机叶片表面损伤成因和主要类型,基于中国北方沿海海域某风电场风力机叶片损伤数据和图像,分析损伤数据的分布规律,提取损伤图像的灰度统计特征和纹理特征。通过特征相关性分析,筛选出均值、标准差、对比度、相异性、均匀性等5种有效特征。通过有效特征对比分析发现,与非损伤区域的图像相比,损伤区域图像亮度较低,对比度较高,纹理清晰明确,通过有效特征能够区分大部分的损伤图像,为后续设计和提取损伤特征提供了参考。第二,建立基于改进Haar-like和Ada Boost叶片多尺寸损伤图像定位算法,并采用多尺寸滑动窗口裁切,建立叶片损伤多尺寸训练数据集对Ada Boost级联分类器进行训练。针对原算法仅能够定位固定尺寸目标的问题,通过在定位阶段不断改变检测图像尺寸大小,实现了不同尺寸损伤区域的定位。结果表明,多尺寸定位算法的查全率优于单尺寸定位算法,且对微小损伤的定位效果较好。多尺寸训练数据集能有效扩充训练图像样本,提高了检测器定位精度。第三,提出基于卷积神经网络（CNN）的叶片多类别损伤识别模型VGG-BD（VGGNet for Blade Damage Detection）,该模型针对传统CNN模型训练过拟合问题,对VGG16网络结构进行修改,通过将全连接层替换为全局最大池化层,采用Dropout层和改进的激活函数LRe LU,提高了原始模型的训练效率和鲁棒性,防止模型在训练过程出现过拟合。建立叶片损伤多类别训练数据集对VGG-BD进行训练和测试。实验结果表明:VGG-BD能够有效识别非损伤以及玻纤破损、裂纹、胶衣破损、边缘腐蚀4类常见叶片损伤图像,在损伤图像识别上的平均1值优于对比模型VGG16和SVM。通过不同训练样本数量对VGG-BD识别正确率的影响分析表明,VGG-BD对训练数据量的鲁棒性较强,当采用完整数据集一半以上的训练样本时,VGG-BD的识别精度提升便不再明显。最后,搭建了风力机叶片损伤检测框架,通过Haar-like特征与Ada Boost级联分类器对图像中疑似损伤目标区域定位,再通过VGG-BD对疑似损伤目标区域识别,从而实现了叶片损伤检测。实际风力机叶片图像测试表明,VGG-BD有效抑制了疑似损伤目标区域中误检区域的数量,使框架的检测精度大幅提高,优于对比方法VGG16和SVM。分析采用不同检测方法处理单张图片的速度,采用VGG-BD的损伤检测框架处理单张图片平均用时1秒,快于VGG16和SVM。叶片损伤检测框架具有检测精度高,处理速度快等优点,适合在风电场中大规模部署。
论文摘要的格式模板二：融合频域信息的时间序列分类方法研究
随着传感器技术和互联网技术的迅速发展,时间序列数据正以一种前所未有的速度不断产生和积累。时间序列中蕴含着丰富的信息,对其进行有效地建模与分析能够帮助人们认识事物的本质特征和发展规律,具有重要的研究意义和应用价值。例如,在网络安全领域,通过监测网络的流量情况,能够及时发现网络流量的异常波动。时间序列分类任务是时间序列分析的重要研究分支。与传统分类问题不同,在时间序列分类过程中,特征之间是存在顺序关系的,这使得时间序列分类问题极具挑战性。在现有的时间序列分类方法中,传统方法过分依赖于时间序列的相似性度量,缺乏广泛的适用性;而基于机器学习的方法需要事先进行复杂的特征提取,费时费力;基于深度学习的方法虽然具有较好的通用性,但是大都仅从时域的角度对时间序列进行建模和分析,而时间序列在时域上往往同时表现出趋势性、季节性、周期性和随机扰动性,仅从时域的角度对其进行建模存在较大的局限性。针对上述问题,本文从时域和频域两个角度对时间序列分类问题开展研究。首先,本文提出了一种基于自适应多级小波分解的时序分类方法（AMWDNet）。考虑到时间序列非平稳非线性的特点,本文设计了自适应多级小波分解模块（AMWD）,将原始输入序列分解为多级高频分量和低频分量。该模块使用神经网络近似地实现了传统的离散小波分解,使得多级时频信息的提取过程能够在训练中根据数据进行自适应地调整。此外,设计了长期时间模式提取模块（LTTP）和短期时间模式提取模块（STTP）分别捕获多级时频信息中的全局趋势变化模式和局部波动变化模式。其次,本文提出了一种基于双通道时频分析的时序分类方法（DCTFNet）。考虑到在有限的时间区间内时间序列中包含的频域信息有限,本文设计了时域模式提取模块（TDPE）和时频模式提取模块（TFDPE）,同时建模原始输入序列中的时域信息和时频信息。此外,TFDPE模块使用多小波分析方法进行时频信息提取,弥补了单小波分析的不足。并且,考虑到在不同业务场景中,不同分辨率的时频信息具有不同的重要性,本文提出了基于通道注意力机制的信息融合方法,对时域信息和多级时频信息进行信息融合。最后,本文选取了目前主流的时序分类方法作为对比方法,在八个不同领域的公开数据集上进行了对比实验。实验结果表明,本文提出的两个分类方法明显优于现有的时间序列分类方法。
论文摘要的格式模板三：面向RGBD图像的显著性目标检测算法研究与实现
图像显著性目标检测旨在利用计算机模拟人类的视觉认知机制,快速并准确地定位视觉场景中最具信息量的区域,同时选择性地忽略其他无关区域。该任务作为计算机视觉研究领域中的一个重要分支,广泛应用于诸如机器人识别、背景转换、三维视觉重建等实际场景中,并作为图像识别、图像分类、语义分割等视觉任务的预处理工具,有效地节省了图像处理的时间和空间成本。近年来,深度学习地快速发展使得基于神经网络的RGBD显著性目标检测方法接连被提出,并取得了一定的进展,但如何有效地利用Depth信息进行RGBD的显著性目标检测仍然是一个难题。首先,由于由Depth信息采集设备（诸如:Kinect、i Phone X等）捕捉到的Depth图像往往含有图像噪声,导致难以有效精准地提取Depth特征;其次,现有深度学习方法直接融合RGB和Depth这两种不同属性的特征,两种属性的特征存在固有差异,直接融合的方式使得模型的判别力受到干扰,无法充分发挥Depth的作用。本文针对上述两个问题展开研究,主要工作如下:（1）基于自适应权重的RGBD显著性目标检测算法研究。针对RGB和Depth这两种不同属性特征融合困难问题,本文提出一种基于自适应权重的RGBD显著性目标检测模型（D2FNet）。利用Depth信息,学习RGB线索的自适应融合权重,用于度量网络中各层RGB线索对预测最终显著性目标的重要程度,以此动态的引导RGB特征的交叉融合。此模型动态地选择具有补充信息的RGB特征,并自适应地增强与融合这些RGB特征,充分发挥Depth的作用,有效突出显著性区域。（2）融合边缘信息的RGBD显著性目标检测算法研究。针对Depth图像存在噪声数据（主要表现为边缘模糊）导致特征提取困难问题,本文受边缘检测启发,提出一种基于边缘学习的RGBD显著性目标检测网络模型。该模型设计了一个深度图像边缘信息提取模块,用于提取depth的边缘特征。并利用类别平衡交叉熵损失函数指导该模块的训练,以确保Depth边缘特征提取的精准度。该模型一定程度上解决了Depth边缘模糊带来的Depth特征提取不准确问题,能够分割出精准度较高的显著性目标。为了验证上述所提方案的可行性,本文在通用公开的RGBD显著性目标检测数据集上进行了大量丰富的实验。实验结果表明,本文提出的面向RGBD图像的显著性目标检测算法的性能超越了当前现有的RGBD显著性目标检测的性能。
论文摘要的格式模板四：基于图卷积神经网络的车辆重识别算法研究
目前,城市交通路口摄像头产生的海量交通数据可以应用于交通管理、智能安防等领域。因此,对特定车辆进行检索,即车辆重识别（Vehicle Re-ID）就变得十分重要。车辆重识别任务是指:在给定一张测试图像的前提下,找出跨摄像头拍摄的同一辆车的图像。2012年后,随着算力的大幅提升和海量数据的产出,深度学习方法在各个领域不断刷新着最佳性能的纪录,包括车辆重识别任务。尽管近年来车辆重识别的方法多样,但是少有方法考虑到局部特征与局部特征、局部特征与全局特征之间的结构化信息,使得提取出的特征存在信息上的缺失,导致模型较难获得更优的结果。另外,这些方法在特征提取时很少考虑到数据集中普遍存在的背景冗余问题,使得学习到的特征的表征性不足。针对以上所述问题,本文提出了基于图卷积神经网络的车辆重识别算法,并在该方法基础上提出基于空间变换网络的车辆重识别算法。本文的研究内容及成果具体如下:（1）基于图卷积神经网络的车辆重识别算法。针对现有工作忽略了局部区域与全局区域之间的空间结构关系的问题,本文提出了一种基于图卷积神经网络的车辆重识别算法。该算法首先在全局特征图的基础上经过裁剪得到多个局部特征图;之后利用图学习理论,以局部特征和全局特征为节点特征构建图结构,并利用图卷积神经网络学习结构化特征;最后该算法对全局特征和结构化特征进行融合,并利用softmax损失函数和三元组损失函数进行联合学习,从而进一步提高车辆重识别的性能。在车辆重识别任务的公开数据集Vehicle ID和Ve Ri-776上的消融实验和对比实验结果表明了该方法的有效性。（2）基于空间变换网络的车辆重识别算法。针对复杂场景中存在的背景冗余使得所学特征的表征能力不足的问题,本文提出了一种基于空间变换网络的车辆重识别算法。该算法利用空间变换网络,对我们提出的基于图卷积神经网络的车辆重识别算法中的局部特征进行空间变换,去除大量的背景冗余。为了解决背景冗余的空间分布不均问题,本文进一步提出了一种局部特征自适应的多空间变换网络。通过在两个公开数据集Vehicle ID和Ve Ri-776上进行消融实验和对比实验,验证了使用基于局部特征自适应的多空间变换网络的车辆重识别算法的有效性和优越性。
论文摘要的格式模板五：IPv6网络中基于集成学习的操作系统识别方法
操作系统（OS）识别工具对于渗透测试的侦察阶段至关重要。传统上的操作系统识别是使用基于指纹数据库的主动或被动工具进行的操作系统识别,鲜有专注于使用机器学习技术进行的识别方法。同时,这些工具多适用于IPv4网络,随着IPv6网络的发展,亟需一种适用于IPv6网络的操作系统识别工具或方法。本论文采用了两种方法来提供准确的操作系统识别,一种是具有独特投票系统的基于神经网络集成的方法,该方法使用了一种多层级的结构,依靠对上层神经网络输出结果进行投票决定下一步要使用的下层神经网络,另一种是基于随机森林算法的方法。这两种方法都使用IPv6特性以及数据包元数据功能进行被动操作系统识别。实验结果表明,两种方法均是成功且有效的:（1）在使用仅包含Windows和Linux数据包的数据集时,本文实现的神经网络集成识别方式平均综合准确度为84.8%,对Windows操作系统的识别准确度达到100%;由30棵决策树组成的随机森林平均综合准确度为93.6%。（2）研究了进行额外训练对神经网络集成的识别准确度的影响,并表明在进行额外训练后,该方法可以实现92.9%的平均综合准确度,比此前的方法提高了8.1%,并且可以提供有保证的Linux主机预测。（3）将Mac OS的数据包引入数据集中后,神经网络集成的平均综合准确度也能够达到76.0%,仍然能对Windows操作系统保持100%的识别准确度;随机森林算法的平均综合准确度为89.6%,相比神经网络集成拥有更高的识别准确度。（4）基于随机森林算法的操作系统识别方法拥有更高的识别准确度与更快的运行速度,是出色的、快速的操作系统被动识别方法;（5）基于神经网络集成的操作系统识别方法虽然相比基于随机森林算法的操作系统识别方法需要更长的时间进行训练,但是一旦训练完成便可以在极短时间内完成大规模连续的操作系统识别工作。根据对比得出,基于神经网络集成的操作系统识别方法相比基于决策树算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出5.68%,相比基于SVM算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出10.6%,相比基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出17.19%。而基于随机森林算法的操作系统识别方法相比基于决策树算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出19.28%,相比基于SVM算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出24.2%,相比基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出30.79%。通过上述研究证明,本论文采用的基于神经网络集成的操作系统识别方法与基于随机森林算法的操作系统识别方法都具有良好的识别效果,与基于决策树算法的操作系统识别方法、基于SVM向量机的操作系统识别方法和基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法相比,无论是在识别准确度方面还是运行时间方面,都具有更大的优势:
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