基于深度学习的障碍物检测与深度估计

提出了一种针对交通场景的基于深度学习的障碍物检测与深度估计方法。该方法对现有的YOLOv3模型进行改进,使用DenseNet网络代替原网络尺度较小的传输层,得到一种新的障碍物检测模型Dense-YOLO。然后采用立体匹配模型PSMNet得到双目图像的视差图,根据双目测距原理对被测目标深度进行估计。在KITTI数据集和实际交通场景中的实验结果表明,与YOLOv3模型相比,Dense-YOLO模型有效地提高了交通场景中障碍物检测的可靠性和正确率,对轿车、行人、骑行者和卡车这4类障碍物检测的平均精确率（average precision, AP）提高了3%～5%,平均精确率均值（mean average precision, mAP）提高了约4%。障碍物深度估计结果与真实值的平均相对误差约为3%。     

深度学习在目标检测的研究综述

现如今计算机视觉领域的研究热点之一是目标检测,其根本是对图像中指定目标的识别。而深度学习是目前发展快速,应用广泛的一种技术,其具备的学习能力可以在目标检测中对目标进行图像识别、特征提取以及分类识别等操作。通过介绍深度学习的研究进展、分析了各种网络模型的特点。最后总结了深度学习在目标检测领域的应用发展,结合当前问题和挑战,分析了以后的研究发展。     

利用颜色和纹理特征的图像过滤方法

随着互联网络和多媒体技术的发展,色情图像的传播越发猖獗.为了有效地防止色情图像的传播,本文中提出一种综合利用颜色和纹理特征的色情图像过滤方法.该方法根据色情图像的颜色和纹理特征,建立肤色模型和皮肤模型对图像进行检测识别.利用该方法对752幅色情图像和4000幅正常图像进行过滤实验,结果表明该方法具有较高的准确率.     

一种基于自编码的混凝土裂纹识别方法

混凝土表面图像裂纹识别的传统深度学习模型往往需要大量的裂纹图像训练样本,但是在基础设施检测实际场景中,裂纹图像获取和标注困难,无裂纹图像收集则相对便利.提出了基于无裂纹图像单类样本的半监督学习方法,设计了基于自编码网络的混凝土裂纹图像识别模型CrackNet.该模型的主干网络由自编码网络和对抗网络构成,但是为了进一步扩大裂纹图像的重构误差,CrackNet引入了近邻编码策略.近邻编码模块把输入样本的隐向量用码本中最相近的k个隐向量线性编码,编码后的向量经过解码器重构输入.为了进一步提高CrackNet的识别性能和执行效率,提出了CrackNet-T模型.该模型应用K-Means聚类算法学习紧凑的码本,同时引入阈值策略自动决策输入图像是否进行近邻编码,从而避免无裂纹图像被近邻编码改变在隐空间中的表征.本文方法在公开数据集CCIC上进行实验,结果表明CrackNet-T性能不仅优于经典的异常检测模型,而且与有监督深度学习模型识别性能相当.     

轻量化YOLOv4的安全帽佩戴检测方法

为了平衡深度学习网络在网络深度、模型效果和易用性之间的关系,针对安全帽佩戴检测,提出一种基于轻量化模块的改进YOLOv4网络。在主干网络中,采用深度可分卷积和压缩激励机制所组成的模块替换残差块,在不进行内部堆叠的情况下,减少网络的深度和参数量;在聚合网络中,采用反向注意力机制模块增加目标物体的显著信息,使网络获取的特征包含更丰富的细节信息。在公开的安全帽佩戴图像数据集上进行的实验表明,提出方法的模型大小为106.4 M,相比原网络减少了149.9 M,网络检测的平均精确度均值比原网络有所提升,验证了轻量化目标检测方法及其在安全帽检测应用中的有效性。     

基于深度学习的水泥颗粒检测方法

水泥生产过程中需要实时检测水泥颗粒粒径、圆度等几何参数。针对粒度离线检测效率低、参数调整滞后的现状,基于深度学习搭建并优化了水泥颗粒图像分割网络模型。实验表明：基于深度学习的水泥颗粒图像分割网络模型对水泥颗粒图像的分割精度达98%、分割准确度达94%,与离线检测的误差在8%以内。提高了分割精度和检测效率,满足水泥生产中过程控制智能化和信息化要求。     

基于深度学习的监控视频树叶遮挡检测

结合稀疏自编码器的自动提取数据特征能力和深度置信网络较好的分类性能,提出一种基于深度学习的监控视频树叶遮挡检测方法。首先从视频中随机选取一帧图像,通过栈式稀疏自编码器主动学习视频图像的特征信息,然后采用深度置信网络建立分类检测模型,最后引入学习速率自适应调整策略对整个神经网络进行微调。该方法不需要对视频连续取帧,具有较好的图像特征主动学习能力,克服了人工提取特征能力有限的缺陷。实验结果表明,在样本量充足的条件下,使用本文方法进行监控视频树叶遮挡检测可以达到88.97%的准确率。     

基于肤色特征的色情图像识别算法

随着网络技术的普及,互联网上色情图像的传播严重地影响青少年的身心健康。为了杜绝互联网上色情图像的传播,结合色情图像的肤色特征,在肤色模型的基础上提出了基于肤色特征的色情图像识别算法。实验表明该算法识别效率较高,具有一定的实用性。     

深度学习在图像识别中的应用

深度学习通过建立深层神经网络来模拟人脑进行分析、学习和解释数据,被广泛用于图像识别领域.首先,简述了深度学习在图像识别中的研究现状;其次,介绍了卷积神经网络、深度置信网络、循环神经网络和生成对抗网络等几种常用于图像识别领域的深度学习网络模型;然后,从人脸识别、动作识别、跌倒检测等方面,论述了深度学习在图像识别领域的典型应用;最后,探讨了该领域的研究难点及发展前景.深度学习可以从不同的图像中自动提取相似的特征并进行分类,识别率高,鲁棒性强,推动了人工智能背景下图像识别的发展.无监督学习、对抗网络等将成为深度学习领域的热点.     

基于空间变换双线性网络的细粒度鱼类图像分类

有效地识别水下各种鱼类目标具有重要的实际意义和理论价值.鱼类生存环境复杂,由于海洋的极端条件,水下鱼类图像的分辨率低,且图像类间相似度高、类内差异性大,并受光照、角度、姿态等的影响较大,这些因素使得鱼类识别成为一项具有挑战的任务.针对这些难点,提出了一个能够有效进行细粒度鱼类图像分类的深度学习模型.该模型包含空间变换网络和双线性网络两部分,首先利用空间变换网络作为注意力机制,去除图像背景中复杂的干扰信息,选择图像中感兴趣的目标区域,简化后续分类;双线性网络通过融合两个深度网络的特征图提取图像的双线性特征,使得对目标中具有判别性的特定位置有较强的响应,从而识别种类,该模型可以进行端到端的训练.在公开的F4K数据集上,该模型取得了最好的性能,识别正确率为99.36%,较现有最好算法DeepFish提高0.56%,此外,发布了一个包含100类共6 358张图片的新的鱼类图像数据集Fish100,该模型在Fish100数据集上的识别正确率高出BCNN算法0.98%.多个数据集上的实验验证了模型的有效性与先进性.     

基于Mask R-CNN的荧光编码微球图像检测方法

为降低荧光编码微球技术的应用成本,提出了一种基于Mask R-CNN目标检测算法的荧光编码微球图像检测方法.首先基于TensorFlow和Keras深度学习框架搭建Mask R-CNN网络模型,整体网络由特征提取网络,候选区域生成网络和分支处理网络3部分构成;通过有标注定性图像样本集训练网络模型,并使用合成图像实现训练集数据增强;将待检测定性图像样本输入训练完成的网络模型获得定性图像的语义掩膜.实验结果表明,对于单色和双色微球定性实验图像,平均检测准确度分别达94.17%和95.96%,可实现荧光编码微球定性图像的边界框检测、分类以及语义掩膜生成.     

一种基于自适应小波不变矩的色情图像过滤方法

随着互联网络和多媒体技术的发展,色情图像在网络上的传播越来越泛滥,该文旨在研究如何有效过滤这些色情图像.该文提出一种基于自适应小波不变矩的皮肤纹理检测方法,首先利用统计颜色空间模型分割出疑似皮肤区域,再利用自适应小波不变矩来描述皮肤的纹理特征,该特征具有平移和缩放不变性.最后将该方法用于色情图像的过滤,通过对752幅色情图像和5 000幅正常图像的过滤实验,结果表明该方法具有较好的准确率和检出率.     

基于深度学习的结肠息肉检测算法

近年来,受结肠疾病困扰的人群数量不断增加,由于诊断不及时,结肠疾病容易演变成结肠癌,严重威胁患者的生命健康。结肠息肉是结肠癌在患者体内的前期表征,通过结肠镜及时准确地检测结肠息肉并进行干预可以降低结肠癌发生的概率。目前,深度学习在医学图像处理领域应用广泛,在结肠镜图像息肉检测中应用深度学习技术,可以帮助医生进行精确诊断。针对传统方法在肠息肉检测中因息肉成像差异大、肠息肉类型多样等存在假阳性高的问题,利用U-net++网络对结肠息肉进行检测,提出一种引入注意力机制的U-net++改进模型,采用端到端的结构,并针对不同网络进行实验研究,对不同网络模型在结肠息肉检测结果进行精度和损失度对比分析。经过实验验证,引入注意力机制的U-net++改进网络模型能够快速精确地检测结肠息肉,可以更好地辅助医生进行临床决策和干预,具有重要的研究意义和临床应用价值。     

多特征融合的道路场景语义分割算法

为提升道路场景语义分割的性能以及实际应用性,本文将传统的图像处理算法与深度学习技术相结合,提出了一种多特征融合的轻量级道路场景语义分割网络模型。该模型首先利用颜色空间转化、图像均衡化、边缘检测等算法来对图像多种特征信息进行增强;其次,以深度可分离卷积为基本单元搭建高效率特征提取结构,对特征增强后的图像进行信息融合和提取,并结合跳层上采样操作完成初步分割;最后,引入边缘检测支路来对分割图像的目标边界信息进行细化,保障网络高精度分割。通过实验结果表明,所提网络在分割精度、计算效率上得到了较好的平衡,同时,在实际变电站道路场景应用中,该网络也能实现高效语义分割,为巡检机器人提供有效的道路信息。     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于深度学习的牙刷姿态识别方法

针对牙刷分拣中的定位问题,在确定牙刷位置的基础上采用深度学习实现牙刷姿态识别.对牙刷图像进行去噪增强,通过阈值分割提取感兴趣区域,计算图像的几何矩获得牙刷的方向角和外接矩形,以外接矩形的中心作为牙刷位置.用矩形框内的牙刷图像训练残差网络模型,当模型正确率达到要求时保存该模型,用于判断图像中牙刷的姿态.测试结果表明,该方法可以快速准确地实现牙刷的位置确定与姿态识别,为机器人分拣提供牙刷位姿信息.     

目标检测在电力巡检中的应用与发展趋势

电力巡检是保障电力稳定输送的重要因素.随着无人机巡检在电力巡检领域的广泛应用,产生大量的巡检图像需要人工进行检测.由于工作强度高、效率低且容易受人为因素影响使检测效果参差不齐.因此,基于计算机的目标检测算法对巡检数据进行处理十分必要.首先介绍基于传统特征提取目标检测和基于深度学习目标检测以及它们在电力巡检的应用;其次从目标检测应用在电力领域的趋势出发,具体探讨基于深度学习目标检测技术在电力巡检的应用前景;最后对巡检数据集的建立、网络模型轻量化和检测方法三个关键问题进行了重点阐述.     

基于深度特征融合的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标具有信噪比低、目标尺寸小、特征不明显等特点,加之场景复杂度不断提升,杂波干扰严重,导致现有的红外弱小目标检测方法在面对复杂场景时性能衰减。综合手工方法提取目标单一的显著特征及深度学习方法提取图像综合特征的优势,设计了基于深度学习的红外弱小目标深度特征融合检测网络模型。首先,模型利用多尺度自适应特征提取网络来提取红外图像中弱小目标的原始特征与平滑度图像中弱小目标的平滑度特征;其次,为提高目标显著度,提出了一种多层级联特征融合策略,实现特征提取网络中小目标原始特征与平滑度特征的融合;最后,利用多层级联特征融合映射网络对红外弱小目标进行特征映射与背景抑制,获得背景杂波被极大抑制的红外弱小目标特征映射图像。实验结果表明,同现有的基于深度学习与基于手工特征的检测方法相比,所提出的检测方法在各种复杂的场景中都拥有较高的准确率及较低的虚警率,同时拥有较快的检测速度。     

基于卷积神经网络的毫米波图像目标检测

在公共安全检查领域中,研究毫米波图像目标检测的快速性和精准性的方法具有非常重要的实际应用价值。提出了基于Faster R-CNN深度学习的方法检测隐藏在人体上的危险物品。该方法将区域建议网络(region proposal network,RPN)和VGG16训练卷积神经网络模型相结合,接着通过在线难例挖掘(online hard example mining,OHEM)技术优化训练所提出的网络模型,从而构建了面向毫米波图像目标检测的深度卷积神经网络。实验结果证明所提的方法能高效地检测毫米波图像中的危险物品,并且目标检测的平均精度高达约94.66%,检测速度约为6帧/s,同时对毫米波安检系统的智能化发展有着极其重要的参考价值。     

基于弱监督的VGG深度学习网络遥感影像云检测

大多遥感影像云检测方法中,训练数据需要对影像的每个像素进行标记,标记成本非常昂贵,为了减轻深度学习遥感影像云检测中人工劳动标记数据的成本,图像块标签代替像素标签进行深度学习训练。首先,将多种下垫面的遥感影像裁剪成图像块并标记,带有标签的图像块作为数据集;其次,块状的数据集训练改进VGG深度学习网络,训练好的网络对大型遥感影像进行云检测;最后,选取多种中分辨率卫星图像分别用改进VGG与VGG网络进行了云检测对比实验。结果表明：改进VGG遥感影像云检测方法能很好地检测出碎云和厚云,整个云区的精度都在90%以上。使用带标签的图像块,不仅减少了人工劳动,而且有效地进行遥感影像云检测,可为弱监督深度学习的遥感影像相关研究提供参考。