基于经典卷积神经网络的智能煤矸识别

为了准确快速地识别原煤中的煤和矸石,基于机器视觉的方式,采取经典卷积神经网络模型对煤和矸石图像进行识别分类;利用在以实验室环境下采集的小批量煤和矸石图像数据,运用数据增强技术扩充数据集,在深度学习框架中搭建各种经典卷积神经网络模型,对采集的数据集进行训练、验证和测试,获得各经典网络的训练准确率和损失函数曲线,并结合训练...     

基于级联卷积神经网络的驾驶员分心驾驶行为检测

针对驾驶员分心驾驶行为检测,设计一种级联卷积神经网络检测框架。检测框架由第一级分心行为预筛选卷积网络和第二级分心行为精确检测卷积网络两个全卷积网络级联构成。预筛选卷积网络是一个轻量级的图像分类网络,负责对原始数据进行快速筛选,其网络层数少、训练速度快,结构特征冗余较少,能够减少后续网络的计算负担;分心行为精确检测卷积网络采用VGG(Visual geometry group)模型特征提取的深度迁移学习检测算法网络,通过迁移学习重新训练分类器和部分卷积层。提出的级联神经网络最终可以实现9种驾驶员分心驾驶行为的准确识别检测。实验结果表明,相比主流单模型检测方法,在保证算法效率的同时准确率均有明显提升,准确率达到93.3%,有效降低了误检率。该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于轻量级卷积神经网络的肝部病理组织切片分类

肝部病理组织切片传统的分类方法都是通过提取图像特征来进行识别和预测,由于图像特征不明显,且需要人工提取,受外在因素影响大,识别率较低,因此提出利用深度学习的卷积神经网络来进行识别分类。对轻量级模型进行改进,将样本图像直接作为输入数据,通过卷积神经网络训练验证即可得到实验结果,省去繁琐的特征提取环节。结果表明,改进后的轻量级神经网络验证准确率高达99.57%,明显高于当前的传统方法,且训练时间减少了十余个小时,方便快捷。     

基于AlexNet网络的动物图片分类

Caffe是目前广泛应用于计算机视觉处理的深度学习框架之一,支持卷积神经网络的模型训练与预测。本文利用caffe支持的AlexNet卷积神经网络分别基于加载与不加载基础模型两种模式对五类动物图片进行分类学习与训练,发现加载基础模型的网络模型收敛耗时仅2.77 s,测试集准确率接近100%,实用测试准确率达到99%,且训练与测试损失曲线高度重合,但另一模式的网络模型收敛耗时多达68.89 s,测试集准确率仅为95%,实用测试准确率仅94%,且训练与测试损失曲线存在严重分化。图像分类不仅可以对不同物类的图像进行准确分类,同样可以对不同属性、状态或特性的图像进行准确分类。     

多通道卷积神经网络图像识别方法

为了更好地利用图像数据中隐含的特征信息,将多方向梯度信息作为边缘信息的基本表达,提出了一种基于图像梯度的多通道卷积神经网络图像识别方法。先将图像进行Sobel算子处理,得到水平方向、垂直方向及两个对角方向的4个梯度图像。然后,建立4个多层卷积神经网络,学习4个不同方向梯度图像的特征。再将4个不同方向的特征进行随机化特征融合,得到样本的特征后经过批标准化处理。最后,通过分类器得到分类结果。在数据库Cifar-10和MNIST上进行了验证,验证结果表明:本文提出的模型具有较好的泛化能力,相比单通道卷积神经网络,在两个数据库中识别错误率分别降低了9.85%和0.38%。     

基于深度信念卷积神经网络的图像识别与分类

针对基于卷积神经网络的图像识别采用随机初始化网络权值的方法易收敛到局部最优值的问题,该文提出了一种结合无监督和有监督学习的网络权值预训练算法。融合零成分分析白化与深度信念网络预学习得到的特征,对卷积神经网络权值进行初始化;通过卷积、池化等操作,对训练样本进行特征提取并使用全连接网络对特征进行分类;计算分类损失函数并优化网络参数。在公开图像数据库中进行了大量实验,与公开最佳算法比较,该算法在MNIST中的识别错误率降低了0.1%,在Caltech101中的分类准确率提升了0.56%,验证了该算法优于现有算法。     

基于ResNet-50的级联注意力遥感图像分类

知识蒸馏能提高神经网络的泛化能力，可解决遥感图像场景分类时标注数据不足的问题。遥感图像存在的类间高相似性会导致中间知识特征丢失，针对该问题，本文提出一种基于自蒸馏级联注意力机制的特征提取方法(SDCASA)。首先构造权值共享的教师、学生网络；然后使用级联注意力模块精细化深层教师网络所提取到的特征，同时保留被浅层神经网络过滤的中间边缘信息；再利用精细化之后的特征指导学生网络学习；最后在下游训练一个线性分类器完成特征分类。在3个公开数据集AID、MLRSNet、EuroSAT上使用20%和50%的样本训练，分类准确率分别达到85.17%、90.10%、 91.13%和85.50%、92.13%、91.17%。此方法能有效提高遥感图像场景分类准确率，性能优于主流自监督图像分类方法 SimSiam、SwAV、MoCov2、Deepcluster,具有良好的应用价值。     

基于深度卷积神经网络和支持向量机的手势识别算法

为了提高手势识别的准确率,提出一种基于深度卷积神经网络和支持向量机的手势识别算法;将包含手势的图像进行手掌轮廓分割及手指关节特征提取,经过去噪后获得准确的手势图像,然后通过卷积与池化获得手势特征样本,采用神经网络算法对输入特征样本进行训练,并对全连接层各节点的输出结果进行支持向量机多元分类,从而获得手势识别结果;在差异化设置条件下,通过对比手势识别的平均准确率和识别时间,可获得最优的卷积核尺寸及池化方法。仿真实验结果表明,相比其他3种识别算法,所提出的算法具有更优的识别准确率。     

基于精细化特征信息提取的健康和病害肉快速判别方法

[目的]针对健康肉与病害肉的快速鉴别问题,本文对健康与病害肉的表面拉曼谱图的特征信息提取和分类方法进行研究,以实现对健康肉与病害肉的快速鉴别.[方法]以羊肉的表面增强拉曼谱图为样本,分别采用主成分分析-支持向量机和卷积神经网络两种方法进行分类.通过提取谱图的精细化特征,实现谱图数据的降维和干扰信息的过滤,为分类模型提供更加准确和丰富的特征信息.并以240份包含健康与病害羊肉的拉曼谱图为训练集样本,建立了分类模型,以另外的120份样本进行健康与病害肉的辨别效果验证.[结果]实验表明经过精细化特征提取后构建的主成分分析-支持向量机模型能清晰的找到健康与病害肉的分类边界,验证样本的识别准确率从82.5%上升到93.3%,同时使用卷积神经网络对精细化提取的特征进行学习与分类,识别准确率从常规方法的90.2%上升到95.5%.[结论]本文提出的基于表面增强拉曼的肉类谱图的精细化特征信息提取和分类方法能够有效实现对羊肉样品中健康肉与病害肉的快速分类和鉴别,该方法同样可以应用于其他肉类的检测分类,对保障食品安全具有重要的意义.     

一种改进的深度神经网络的花卉图像分类

花卉图像类内差异性大和类间相似性高使得花卉图像分类较难.传统花卉分类方法和普通卷积神经网络很难完整地表达花卉图像的特征,故而分类效果不理想.为提高花卉分类准确率,提出改进的InceptionV3网络用于花卉图片的分类.采用迁移学习的方法,将在大规模数据集上训练的InceptionV3网络用于花卉图像数据集的分类,对其中的激活函数进行改进.在通用Oxford flower-102数据集上的实验表明:该模型在花类图像分类任务中比传统方法和普通卷积神经网络分类准确率高,且比未改进的卷积神经网络准确率高,迁移过程准确率达到81.32%,微调过程准确率达到92.85%.     

卷积神经网络在锚杆锚固类型识别中的应用

为了解决手工特征提取方法依赖广泛的专业知识和先验知识,难以挖掘新特征而影响识别结果的问题,将一维卷积神经网络应用于锚杆锚固系统类型识别,以实现端到端的分类过程;为了避免随机初始化卷积核会造成网络在训练时收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,利用稀疏自编码器对网络的卷积核进行预训练,并利用实验锚杆锚固数据对稀疏自编码器一维卷积神经网络模型、传统一维卷积神经网络模型和反向传播神经网络模型进行测试。结果表明:一维卷积神经网络可应用于锚杆锚固系统类型识别,实现端到端的分类过程;在锚杆锚固系统类型识别中,稀疏自编码器一维卷积神经网络模型的准确率高于传统一维卷积神经网络模型和反向传播神经网络模型的准确率,识别率可达98.57%。     

基于GPR与概率神经网络的城市道路路基病害预警模型研究

近年来由道路路基病害所导致的城市道路塌陷事故频繁发生,造成人员伤亡和巨大的经济损失。针对城市道路路基病害所带来的诸多问题与安全隐患,提出了一种基于探地雷达与概率神经网络的城市道路路基病害预警模型。首先在分析路基病害成因的基础上建立了城市道路路基病害评价指标体系;然后依托城市道路路基病害动态演化物理模型,使用探地雷达采集并积累样本数据;最后基于样本数据建立概率神经网络预警模型并进行仿真分析,结果表明预警准确率达到88.9%。该预警模型在郑州市中牟县的滨河路和荟萃路进行了应用试验,预警结果与实际情况基本吻合,表明该预警模型可对城市道路路基病害做出有效预警,为道路养护和工程整治设计提供技术支撑。     

基于改进的深度卷积神经网络的人脸疲劳检测

针对疲劳驾驶检测问题,提出一种以softmax损失与中心损失相结合的深度卷积神经网络算法。首先,利用含有方向的梯度直方图(histogram of oriented gridients,HOG)和级联分类器(support vector machine,SVM)算法的Dlib库中预训练的人脸检测器,来检测驾驶员的脸部区域。其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法实现脸部68个关键点标定及眼睛和嘴巴的定位。最后,为了优化softmax损失在深度卷积网络分类中出现的类内间距大的问题,加入中心损失函数,提高类间差异性、类内紧密性以及驾驶员脸部疲劳状态识别准确率。在自建测试集和YawDD哈欠数据集中的实验结果显示,该方法能够准确地识别检测驾驶员疲劳表情,平均识别准确率达到98.81%。与传统的疲劳驾驶检测识别方法相比,该方法可以自动进行疲劳特征提取,并且训练准确率、检测识别率及鲁棒性得到提高;与未改进的深度卷积网络相比,检测识别的概率平均提高了约5.09%。     

基于探地雷达与概率神经网络的城市道路路基病害预警模型研究

近年来由道路路基病害所导致的城市道路塌陷事故频繁发生,造成人员伤亡和巨大的经济损失。针对城市道路路基病害所带来的诸多问题与安全隐患,提出了一种基于探地雷达与概率神经网络的城市道路路基病害预警模型。首先在分析路基病害成因的基础上建立了城市道路路基病害评价指标体系;然后依托城市道路路基病害动态演化物理模型,使用探地雷达采集并积累样本数据;最后基于样本数据建立概率神经网络预警模型并进行仿真分析,结果表明预警准确率达到88.9%。该预警模型在郑州市中牟县的滨河路和荟萃路进行了应用试验,预警结果与实际情况基本吻合,表明该预警模型可对城市道路路基病害做出有效预警,为道路养护和工程整治设计提供技术支撑。     

用于卷积神经网络图像预处理的目标中心化算法

为解决工业生产中对不同零件进行自动分类的问题,提出一种基于卷积神经网络的模式识别算法,对29种不同尺寸的螺丝、螺母和垫片进行分类。首先采集待分类零件的图像数据,通过数据增强得到数据集,然后设计一种简化的卷积神经网络。提出一种对图像中的目标位置进行中心化的图像预处理算法,它能够提取图像中目标所在的区域并将其移动到图像中心位置。研究结果表明,与不采用目标中心化算法的传统方法相比,总体准确率从97.59%提升至99.96%,具有最低准确率的零件的准确率从85.83%提升至99.67%。使用卷积神经网络对背景纯净且目标明显的图像进行分类时,使用本文提出的目标中心化算法进行图像预处理能够显著提高网络的识别准确率。     

基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法

结合机器人的工作原理以及卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用,提出了一种基于卷积神经网络的壁面障碍物检测识别算法.首先,以壁面障碍物准确识别为目标,构建壁面障碍物图像库;然后,通过对VGG-16网络简化后进行优化,得到适合壁面障碍物准确识别的卷积神经网络模型.在此基础上,设计该网络由输入层、4层卷积层、2层池化层、1层全连接层以及输出层组成,进一步利用3×3卷积核对训练样本进行卷积操作,并将所获取的特征图以2×2领域进行池化操作.重复上述操作后,通过学习获取并确定网络模型参数,得到最佳网络模型.实验结果表明,障碍物的识别准确率可达99.0%,具有良好的识别能力.     

基于深度学习的青椒质量分类

针对目前青椒体型小、数量多、质量分类困难的问题,提出了利用深度学习中的卷积神经网络来解决青椒质量分类的方法。该方法无需消耗大量人力资源,直接将青椒图像作为输入,模型自动从训练数据中提取有利于区分青椒质量的图像特征。研究结果表明,当使用3 200张青椒图片作为训练数据时,得到的训练模型在含有960张图片的独立验证集上的识别准确率达到了97.60%。这为青椒质量分类问题提供了一种新的解决办法,同时也可用于其他瓜果蔬菜的质量识别问题。     

基于注意力机制非对称残差网络和迁移学习的玉米病害图像识别

为实现玉米病害图像快速、准确识别,提出了一种基于非对称注意力机制残差网络(asymmetric convolution attention resnet,ACA-Resnet)的图像检测模型.在残差网络的基础上,通过引入非对称卷积结构减少参数量,加快模型训练速度,同时引入注意力机制,改善模型的表达能力,提高检测准确率.为减小由于病害图片数量不足而造成的过拟合现象,采用迁移学习的方法提高模型的稳定性和泛化能力.结果 表明,ACA-Resnet经过ImageNet数据集预训练后对玉米病害图像的平均识别准确率可达到97.25％,较VGG-16、Inception-V3和ResNet50等网络分类效果更好,相较于Resnet50训练速度明显提升.可见本文方法训练速度快,识别精度高,可为玉米病害检测提供借鉴.     

改进型VGG算法对小样本路面破损的分类识别

为解决小样本沥青路面破损图片在分类识别中存在的识别精度差的问题,选择常见的5种路面破损类型,提出了一种基于VGG的浅层深度卷积神经网络模型的路面破损图像分类方法. 首先,将采集到的图像集进行预处理并自制成数据集. 其次,设置三种不同的批处理量尺寸和两种不同的网络层数作训练,选择最适合该网络模型的尺寸,得到浅层VGG模型. 将处理后的路面图片直接作为模型的输入,作模型的训练、验证及测试. 最后,将模型试验结果与支持向量机及目前主流的深度卷积神经网络模型的试验结果进行对比. 结果表明：浅层VGG模型在训练集、验证集及测试集的分类准确率接近,对路面破损图像的分类识别准确率都达到98%以上,表现出模型良好的识别能力;与支持向量机及目前主流的网络模型试验结果相比,浅层VGG网络模型训练耗时少且泛化能力更强,模型提取到的特征更丰富,可获得更加全局的信息. 可见,浅层VGG模型在对小规模图像的分类识别中具有显著优势,同时相比其他方法更具鲁棒性,结果更精确.     

基于CNN的计算机生成图像识别方法

针对计算机生成图像(Computer Generated images, CG)与真实照片(Photograpgh, PG)识别率不高的问题,该文提出了一种改进的卷积神经网络方法来实现CG与PG的识别.该方法首先对识别问题进行卷积神经网络二分类建模,并选择VGG-19网络结构作为基础,建立不同的模型.该方法创新性地引入迁移学习,节省训练时间和大量计算资源,最后使用softmax分类器进行分类.实验结果表明,该文方法对PG图像的识别准确率达到92%.与其他方法比较,该文方法识别准确率最高,说明该文方法具有可行性与有效性.