一种元卷积网络和持续学习融合的洞库类目标识别方法

洞库类目标是高价值识别目标,针对洞库类目标样本数据难以获得、样本内部数据相似度较高、人工设计识别特征方法局限性较大、普通深度网络需要海量数据等问题,提出了结合元学习和深度卷积网络的元-卷积网络（MCNN）,并融合持续学习理论的洞库类目标识别方法（MCNN-LLS）.首先结合深度卷积网络、元学习的理论建立元-卷积网络,该网络可利用旧知识指导新知识的训练,利用小样本数据即可训练得到识别能力较高的深度洞库模型;然后融合持续学习理论,建立持续学习系统（LLS）,设计专家审核模型判别深度洞库模型的识别结果,并引入潜在任务、模型异步更新等方法,达到模型持续学习、持续更新的效果.实验表明,本文方法所需样本数量少,对洞库类目标识别准确率高,且识别能力可随识别过程中新数据的积累逐步提高.      

一种基于深度学习的异常行为识别方法

异常行为识别与检测在安防领域有广泛的应用前景,但现有的异常行为识别方法时序信息利用率低,准确率和处理速度还难以满足实际需要.本文采用三维密集连接深度网络结构对采集视频的时序和空间特征进行基于深度学习的建模,对打架、徘徊、抢劫这三类异常行为以及正常行为类进行识别,采用多个可变时序深度的卷积核,并结合深度可分离卷积层重新设计了时序过渡层,更多地利用输入信号中的时序信息.模拟实验结果表明,本文提出的改进方法准确率达92.5%,进一步提高了模型的准确率和泛化性能.     

改进残差网络与峰值帧的微表情识别

目的 微表情(Micro Expression, ME)是人们流露内心情感时展现出的细微面部表情。针对微表情识别的样本较少且不同类别数量分布不均导致难以识别和识别准确率较低的问题,提出能够提高微表情识别准确率的模型框架。方法 提取微表情视频序列中含有更多关键表情信息的峰值帧;使用加入SE模块的改进残差网络SE-ResNeXt-50对微表情的峰值帧进行特征提取,其中SE模块可以更好地学习特征中的关键信息,ResNeXt通过分组卷积的方式用稀疏结构取代密集结构从而使结构更加简化,提升了识别效率。与此同时,使用Focal Loss损失函数可以更好地解决因微表情数据的不平衡带来的模型性能问题。结果 在微表情数据集CASMEⅡ上进行了仿真实验,可以发现改进的残差网络与峰值帧提高了微表情识别的准确率与F1值。结论 改进的残差网络与峰值帧可以降低数据集较少所带来的影响,使模型有着良好的拟合效果,同时改善了在不同类别上表现差异较大的问题,提升了微表情的识别准确率,对于微表情识别有着更好的识别性能。     

基于深度学习One-stage方法的焊缝缺陷智能识别研究

目前基于深度学习的卷积神经网络在对焊缝缺陷射线图像进行智能识别时,多采用基于候选区域的two-stage方法,检测速度难以满足实时性要求。针对该问题,提出基于深度卷积神经网络的one-stage焊缝缺陷识别定位算法,将整张图像输入网络,并直接在输出图像上标定目标缺陷位置及类别。通过采用特征金字塔、减小网络深度、引入跳跃连接卷积块和K-means算法等方法对YOLO网络进行改进,提高了网络对焊缝缺陷识别定位的准确率和速度。实验结果表明:该方法比two-stage识别定位算法和YOLO原网络在检测速度和检测精度方面都有所提升,单个图像的平均识别准确率为94.9%,召回率为94.1%,处理时间为19.58 ms,具备焊缝缺陷在线实时识别的工程应用价值。     

改进深度可分离卷积的SSD车型识别

针对现有车辆识别方法对于车型实时识别能力不足的问题,提出一种改进的深度可分离卷积的SSD(single shot multibox detector)算法用于车型识别研究.首先,利用深度可分离卷积网络进行特征提取,并引入反残差模块来解决因通道数少、特征压缩导致的准确率下降问题.其次,以车辆的刚体特性为依据,重新设计区域候选框,减少模型参数运算量.最后,在BIT-Vehicle数据集上进行消融实验来对比不同网络模型性能差异.结果表明:改进的深度可分离卷积的SSD车型识别方法有更好的车型识别效果,可以达到96.12％的识别精度,检测速度提高至0.078 s/帧.     

基于盒注意力机制和Transformer的人脸微表情识别方法

微表情是一种细微的能够体现人真实心理活动的面部运动,通常与真实情感直接相关,应用前景广阔。但由于微表情持续时间短暂、表情幅度低和特征难以提取等特点,因此其识别准确率较低。针对该问题,提出了基于盒注意力机制和Transformer的人脸微表情识别模型(vision transformer based on box-attention, ViT-Box)。该模型首先对人脸面部进行特征提取,利用盒注意力机制获得自适应的面部微表情关键区域：左眉眼、右眉眼和嘴巴;然后对非关键区域进行掩码遮盖,避免微表情无关信息干扰;最后基于Vision Transformer网络实现人脸微表情识别。ViT-Box模型在微-宏表情仓库(MMEW)数据集上取得了98.68%的平均准确率,实验结果表明该模型在微表情识别上能够获得优秀的识别效果。同时通过消融实验验证了ViT-Box模型的有效性。     

难分类样本快速空中目标意图识别方法

针对不平衡难分类条件下空中目标群组意图快速识别的难题,提出一种基于滑动窗口估计的时空卷积自注意力网络模型的意图识别方法。该方法根据特征数据的特点对其使用滑动窗口的预先处理,通过时空卷积网络快速提取多维时序特征数据的流信息;然后采用自注意力机制捕捉每个特征数据的关键特征并优化权重。仿真结果表明该方法有效提升了不平衡样本中难分类样本意图识别的训练效率和分类的准确率。     

基于深度学习的车标识别算法的研究与实现

依据深度学习算法可以自主进行特征学习和识别的特点,提出一种基于Keras深度学习框架的车标识别算法。将该方法将ResNet50和Inception V3两模型相结合构建训练网络,以此建立分类器对车标图像进行识别。实验结果表明,该方法与传统的卷积神经网络分类进行比对,提高了车标识别的准确率。     

基于卷积神经网络的室内场景识别

场景识别一直是图像处理领域的重要问题之一,对研究移动机器人定位、计算机视觉等方面具有重要意义.然而,室内场景的复杂性与无序性使室内场景识别研究面临许多挑战.传统的手工提取特征无法充分描述室内场景的信息,而卷积神经网络提取的特征能够包含丰富的场景语义和结构信息,且对于平移、比例缩放、倾斜等形式的变形具有高度不变性,因此提出了应用基于卷积神经网络的GoogLeNet网络模型来完成识别任务的方法.该网络模型在深度学习框架Caffe上对MIT_Indoor数据集的识别准确率为59.7%,高于使用传统手工提取特征的算法的准确率,对比结果说明了深度卷积神经网络在室内场景识别问题上的有效性.     

基于Attention机制的CNN-LSTM驾驶人意图识别方法研究

在自动驾驶系统中，系统需要准确识别驾驶人的意图，来帮助驾驶人在复杂的交通场景中安全驾驶。针对目前驾驶人意图识别准确率低，没有考虑优化特征对模型准确率影响的问题，运用深度学习知识，提出了一种基于时间序列模型的驾驶人意图识别方法。该方法基于Attention机制融合了卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和长短时记忆网络(long short-term memory network,LSTM),引入车辆自身信息和环境信息作为时空输入来捕捉周围车辆的空间交互和时间演化。该方法可同时预测目标车辆驾驶人横向驾驶意图和纵向驾驶意图，并在实际道路数据集NGSIM(next generation simulation)上进行了训练和验证。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM-Attention模型能够准确预测高速公路环境下驾驶人的驾驶意图，与LSTM模型和CNN-LSTM模型相比具有明显的优势，为自动驾驶系统的安全运行提供了有效保障。     

基于迁移学习的高分辨率遥感影像场景分类研究

对于小样本集合的遥感影像场景分类问题,采取了一种基于迁移学习的卷积神经网络高分辨率遥感影像识别方法,通过深度卷积神经网络Inception-v4在ImageNet上训练,得到预训练模型以及相应的初始化参数,随后将小样本遥感数据按比例划分注入预训练模型当中,根据样本集合特征,不断调整网络参数以便获得最佳识别分类模型.最后将本文的方法与现有的场景分类方法进行实验对比,测得该方法在UC merced land use场景影像数据集上取得97.92%的准确率,有效提高了高分影像场景分类精度.     

基于时序卷积网络的信道编码闭集识别

针对传统识别算法对信号的先验知识要求较高、人工特征提取复杂、低信噪比环境下识别率较低等问题,提出了一种基于时序卷积网络(TCN)的卷积码参数识别方法.引入了深度学习算法处理盲识别问题,依据卷积码的马尔可夫性,将码字作为时间序列处理,把己知类型的编码序列作为时序卷积网络模型的输入进行监督学习,根据训练好的模型对接收端接收...     

基于卷积神经网络和迁移学习的结构损伤识别

针对传统基于机器学习损伤识别方法手工提取特征适应性差、识别能力弱等问题,提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的新颖、快速结构损伤识别方法.首先根据损伤特征向量特点,提出原始信号的分帧处理流程;其次考虑多传感器数据融合要求,建立多通道一维卷积神经网络结构损伤识别模型,给出模型的整体流程和网络参数;然后采集不同通道和不同噪声水平下,模拟不同位置程度损伤的15层框架数值模型加速度数据,进行损伤识别;最后将网络模型进行迁移学习,对7层框架模型试验进行损伤识别,并验证所提方法的可行性、准确性和计算复杂性.结果表明,该方法实现了特征自适应提取、损伤位置和损伤程度的精准识别,具有突出的计算效率.     

一种融合全局时空特征的CNNs动作识别方法

针对基于卷积神经网络(CNNs)的人体动作识别方法通常采用空域或时域局部特征的不足,提出一种融合人体动作全局时域和空间特征的双通道CNNs动作识别模型.空间通道对动作图像进行深度学习,采用多帧融合的方式提升准确率,全局时域通道对能量运动历史图(EMHI)进行深度学习,最后融合两个通道信息识别人体动作.利用现有的大型数据集进行预训练,以解决学习过程中训练样本不足问题.在UCF101数据集和该项目小样本数据集上进行实验,结果证明了该方法的有效性.     

基于深度卷积神经网络的三维模型识别

为了进一步提高三维模型的识别精度,提出了一种基于深度卷积神经网络的三维模型识别方法。将点云数据通过占用网格规范化计算转化为二值3D体素矩阵,通过附加正则化项的随机梯度下降算法提取体素矩阵的特征,再通过共享权重的旋转增强对训练集进行数据增广并以此对模型标签进行预测。实验结果表明,该算法在公开数据集ModelNet40及悉尼城市模型数据集上的识别精度均达到85%左右。与基于同类机器学习的三维模型识别算法相比,在相同训练数据集上该方法网络训练时间短,在相同测试数据集上模型识别准确率高,检索速度快。提出的体素占用网格模型的深度卷积神经网络,可以实现三维点云模型数据集及规范化体素模型数据集的识别和分类工作。     

基于改进YOLOv4网络的水表读数识别方法

在远程水表读数自动识别系统中,为减少网络模型参数量,改善受雾化、抖动等干扰的水表复杂场景图像读数识别精度及半字识别问题,提出了一种基于改进YOLOv4网络的水表读数识别方法?该方法利用深度可分离卷积与引入压缩与激发(squeeze-and-excitation, SE)注意力机制的MobileNetv2瓶颈结构,分别替代YOLOv4网络原有的标准卷积和主干网络,并利用加权平均非极大值抑制算法改进预测输出头,形成了一种网络模型参数量明显降低但检测精度不下降的改进YOLOv4网络,同时有效改善了对水表读数“半字”识别的漏检和错检问题;最后基于字符边框定位的水表读数提取方法,实现“半字”准确提取问题?实验结果表明,本文方法与多种网络学习方法相比,模型参数量压缩14.4%以上,读数识别的准确率和召回率对普通场景水表图像分别提升了0.04%和0.05%以上,对受雾化、抖动等干扰的复杂场景水表图像分别提升了0.11%和0.37%以上.     

基于深度学习的维吾尔文扫描体识别

基于深度学习的神经网络在中英文的图像文字识别中有着广泛的应用,而在维吾尔文识别的相关研究中应用有限.针对维吾尔文属于粘连性文字难于识别的问题,建立了维吾尔文图像识别的数据集,提出了TRBGA模型,并与主流的网络做了对比实验.实验表明:所提出的识别方法准确率达到了99.395％,优于传统的识别方法.     

基于SAT-GCN的花样滑冰选手动作检测算法研究

针对花样滑冰运动人体运动轨迹复杂、动作类型多样、普通人肉眼难以区分且常规的行为识别方法识别准确率低的问题，提出了一种基于时空图卷积网络与多通道注意力机制融合方法 (SAT-GCN)的花样滑冰动作识别算法。该算法首先将视频提取成连续的单独帧，使用OpenPose算法提取人体骨骼关键点数据，降低背景噪声干扰；然后使用时空图卷积算法对骨骼关键点数据进行动作分类。算法对时空图卷积算法进行改进，加入了多通道时空注意力机制融合模块，使得模型更加关注重要的关键点、时间帧片段、特征；使用时序卷积网络(TCN)提取人体骨架关键点在时间序列上的特征；使用SoftMax对提取后的特征进行动作分类。在花样滑冰数据集FSD-10和公开的人类行为数据集Kinetics-Skeleton上进行训练和测试，与改进前的时空图卷积网络(ST-GCN)进行对比，本文所提算法的预测准确率在2个数据集上均有所提升，验证了多通道注意力机制融合方法在花样滑冰选手动作检测任务中的有效性。     

一种基于彩票迁移的稀疏网络植株病虫害识别模型

植株病虫害的识别能够有效地提高农作物产量,当前数据驱动的深度植株病虫害识别方法需要大量的有标签数据,导致现有方法难以很好地识别少样本的新病虫。且基于深度学习的方法需要对大量的参数进行训练,难以削减计算开销。研究设计一种基于彩票迁移的稀疏网络植株病虫害识别模型:定义深度网络的彩票迁移假设,利用压缩策略构建稀疏网络,识别迁移源域的本质知识,提高深度网络的迁移效率;然后,设计深度彩票迁移算法,训练植株病虫害深度识别模型,解决少样本病虫识别调整;最后,在典型的通用数据与植株病虫害识别数据集上,验证基于彩票迁移的深度植株病虫害识别模型能高效迁移源域的本质知识。在PlantVillage数据集上,对植株病虫害识别准确率为97.69%,且所需训练的参数只有原始网络的约30%。     

基于DenseNet的人脸图像情绪识别研究

针对人脸情绪识别类内差异大,类间差异小的特点,结合学生人脸图像的线上课堂情绪识别的场景,提出多尺度空洞卷积模块提取不同空间尺度特征的稠密深度神经网络模型,实现自然场景下学生人脸图像识别.该模型主要由多尺度空洞卷积和DenseNet神经网络两个子网络组成,其中多尺度空洞卷积由不同空洞率的四分支网络提取不同尺度特征,空洞卷积减小特征图尺寸,减少DenseNet内存资源占用;最后在DenseNet网络中结合Adam优化器和中心损失函数.使用稠密网络的旁路连接,加强情绪特征传递和复用.研究结果表明：基于稠密深度神经网络的情绪识别网络模型能够有效提高情绪分类的准确率,模型对预处理后的FER2013+数据集识别准确率达到93.99%,可为线上教学反馈提供技术支持.