基于直线段上下文的红外与可见光图像匹配

成像设备、所用光谱和拍摄时间等因素的差异给红外与可见光图像匹配带来了较大的困难。考虑到边缘直线段在异源图像中的稳定性,提出一种基于线段上下文的红外与可见光图像匹配方法。首先,采用LSD(line segment detector)算法检测出图像中的直线段,接着按照几何约束规则挑选出关键直线段,并计算它们的交点,将交点与Harris角点一起组成图像特征点;通过计算特征点四象限邻域内线段的得分,得到每条线段对特征点的贡献,在此基础上采用圆形阵列的方式,构建基于线段上下文的特征描述子;最后运用双向匹配策略和RANSAC算法实现红外与可见光图像的匹配。实验结果表明,所提方法能够对灰度差异较大的红外与可见光图像实现精确匹配,并且在鲁棒性和时间效率方面都要优于主流异源图像匹配算法。     

基于改进的卷积神经网络的钢号识别

为获取样本的多样性特征,提出了一种改进的卷积神经网络结构。该网络中引入多层递归神经网络,利用卷积神经网络提取输入图像的浅层特征,同时利用卷积神经网络和递归神经网络并行提取高层特征,最后将两种网络学习到的特征进行融合输入到分类器中分类。利用迁移学习理论解决小样本集数据训练不足的问题,并将这种卷积神经网络结构应用于石油物资管线钢号识别中。实验探究了递归神经网络个数与卷积核个数对网络性能的影响,实验结果表明,改进的网络结构与其它网络进行对比,错误率降低了 3% 。     

基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法

针对图像匹配制导中异源图像匹配难度大的问题,提出一种基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法.基于最稳定极值区域提取异源图像中具有尺度和仿射不变特性的椭圆区域,利用聚类分割方法从中自动选取具有异源不变性的同质区域特征,用椭圆对称方向矩描述区域特征边界各方向上的相似程度,通过互相关性指标进行特征匹配,获取匹配特征对,利用匹配矫正策略减少误匹配.实验结果表明:较传统算法,进一步提高了可见光与红外图像关联特征的匹配效率,正确率超过了95%,计算时间缩短了近一半.基本满足图像匹配制导对匹配算法实时性好、匹配正确率高、抗干扰能力强等要求.     

拆分降尺度卷积神经网络入侵检测方法

针对卷积神经网络模型待训参数量过大、多层网络导致特征和梯度消失等问题,论文提出了一种基于拆分层和Inception-ResNet的卷积神经网络模型用于入侵检测。首先将网络流量数据转化为具有空间相关性的图像以适用于卷积神经网络的输入;然后使用Inception-ResNet卷积层增加网络深度,减少模型训练参数数量以及消除梯度消失问题,拆分层在降低图像尺度时基本保持图像原有分类特征;最后采用NSL-KDD数据集对改进模型进行训练和测试。测试结果表明,改进模型相对于Inception-ResNet模型具有更高的检测准确率和少数类样本召回率以及更好的训练时间性能。     

基于深度网络分级特征图的图像超分辨率重建

从低分辨率图像中提取特征图恢复高分辨率图像中的高频信息是超分辨率重建的一个关键问题,针对该问题提出一个新的基于卷积神经网络的超分辨率重建算法.网络结构由卷积层与子像素卷积组成,特征提取网络中卷积层提取低分辨率图像的特征,重建网络中子像素卷积神经网络作为上采样算子.针对不能充分利用多级特征图的问题,采用跳跃连接和特征图联结在特征提取网络末端跨通道融合特征图,同时降低特征图的维度.并在此基础上再次提取特征图应用于重建.实验结果表明,算法在PSNR、SSIM和人类视觉效果上与其他基于深度学习的算法相比有着显著的提高.     

基于SqueezeNet和YOLOv2的交通违法证据评价

针对交通监控反向抓拍交通违法图像预判率高的问题,提出了一种基于迁移学习的多尺度交通违法证据评价方法.构建了以SqueezeNet为特征提取层、YOLOv2为目标检测层融合高分辨率细粒度特征的检测网络.通过卷积神经网络算法训练该模型学习抓拍车辆图像特征,识别图像中唯一交通违法车辆,再次训练识别驾驶员所在中心区域.在保证特...     

基于迁移学习的小样本轴承故障诊断方法研究

针对实际应用中训练样本严重不足的问题,提出了一种改进迁移学习方法,将模型在源域上学习的故障诊断知识迁移至目标域,并将其用于小样本轴承故障诊断研究。采用全局均值池化层代替卷积神经网络中的全连接层进行分类输出,减少了网络的待训练参数量。采用预训练微调的迁移学习方法,使用数量充足的源域样本来训练网络,避免了数据不足导致的过拟合现象。将网络结构和参数迁移至目标域后,微调较深层的网络参数,使得网络适应目标域样本的数据分布。在凯斯西储大学轴承数据集和实验室轴承数据集上进行了迁移学习实验和轴承分类诊断,结果表明:在跨工况和跨型号的情况下,仅使用1%目标域训练集数据进行微调时,所使用的方法获得了92.25%的平均分类准确率。所提方法完成了小样本下的滚动轴承故障迁移诊断任务,对迁移学习理论在轴承故障诊断中的研究应用具有一定价值。     

基于图卷积神经网络的跨域行人再识别

针对由源域训练的行人再识别模型通常在目标域的泛化能力不强的问题,提出基于图卷积神经网络的跨域行人再识别方法,将源域数据学习到的整合邻居样本信息的能力迁移至目标域数据.首先,为经过特征提取后的源域数据建立亲属子图,并将源域数据特征和亲属子图作为所设计的图卷积神经网络模块的输入,以基于源域的监督信息训练图卷积神经网络模块;然后,对经过特征提取后的目标域数据建立亲属子图,将训练过的图卷积神经网络模块应用于目标域数据,为目标域数据赋伪标签;最后,联合源域数据和目标域数据训练得到一个泛化能力强的行人再识别模型.分别在两个大规模公开数据集Market-1501和DukeMTMC-reID上对所提出方法进行实验验证,结果表明所提出的方法与所选择的基准模型相比使得Market-1501的rank-1准确率和平均准确率均值(mAP)分别提高了7.4%和9.2%,而DukeMTMC-reID的rank-1准确率和m AP分别提高了14.2%和14.9%.     

一种自标签特征点异源图像目标检测算法

由于图像成像机理差别较大,现有的算法无法提取可见光与红外异源图像上的共有特征用来匹配,进而无法实现异源图像目标识别. 针对此问题,本文提出了一种基于自标签技术的深度学习特征点提取匹配算法. 算法通过设计一个粗特征检测器并在合成影像上进行训练,使得该特征检测器在不同图像上都具特征提取能力. 利用本文提出的自标签方法将异源图像中共有的特征点进行提取,从而解决了现有算法无法获取异源图像共有特征的问题. 并利用自标签结果进行特征点检测器和描述子的训练,最终通过匹配的特征点实现了异源图像间的实例目标识别. 本文采集了不同场景下的可见光-红外无人机影像作为测试数据. 在异源测试数据集上,选择了6种不同的先进算法与本文算法进行了对比试验. 实验结果表明,该算法较现有的6种先进算法能够提取到更多、更精确的异源图像共有特征,与其他测试算法相比在异源图像测试数据上的平均精度有了明显提升.      

基于注意力机制的双分支肺炎图像分类网络

目前许多肺炎图像分类网络大多采用单分支网络对输入图像进行特征提取,这在一定程度上忽略了图像不同维度的特征信息。为了优化这种问题,提出一种融入注意力机制的双分支肺炎图像分类网络,利用VGG16网络和加入可分离卷积以及融入卷积注意力模块(convolution block attention module, CBAM)的CNN卷积神经网络进行双分支特征提取,能够关注到肺炎图像不同层次的特征信息,将2种网络分支的特征进行不同维度的融合,最后输入全连接层进行分类判决。结果表明,该网络在正常肺部、病毒性肺炎、新型冠状病毒肺炎(COVID-19)X-ray图像组成的测试集上取得了95%的平均准确率。经过消融试验证明,该网络加入的可分离卷积模块、注意力模块和特征融合对减少网络参数、提高网络分类的准确率起到明显作用。与其他网络的性能对比也表明该网络在肺炎图像分类上表现出较高的准确率和较强的鲁棒性。