基于残差网络的树叶分类

现有的树叶分类方法的精确率已超过90％,但可分类的树叶种类较为有限.为此,本文提出一种基于残差网络迁移学习的大规模树叶分类方法.首先使用大规模数据集预训练残差网络;然后在保留其他节点参数的基础上,对已预训练好残差网络进行部分结构调整,使之适用于树叶分类;最后,使用树叶数据集对调整后的残差网络进行再训练,以使网络具备树叶...     

基于深度残差网络与迁移学习的地形识别方法

针对现有机器人基于深度网络的地形识别方法准确率低、网络训练时间长且需要大量训练数据的问题,提出一种基于深度残差网络与迁移学习的地形识别方法。首先,基于Resnet网络构建一种深度残差网络;其次,利用现有Imagenet大型数据集对构建的深度残差网络进行预训练,作为预训练网络,保留预训练网络除全连接层的训练权重,实现预训练网络大规模的参数迁移;最后,利用自建地形图像数据集对深度残差网络的全连接层进行训练,实现深度残差网络微调。实验结果表明,通过迁移学习的方法,利用深度残差网络对石子路、水泥路、砖地、沥青、草地、泥地6种自建地形图像进行分类,平均准确率达到了99.3%,同时网络训练时间也显著降低。     

基于深度残差收缩网络的校园垃圾图像分类

针对现实生活中垃圾分类知识普及不够,许多城市和学校都面临着垃圾分类困难的问题,利用神经网络对分类问题的高效性和准确性,通过一种基于ResNet网络和SENet网络的深度残差收缩网络实现垃圾图像分类。通过对Garbage数据集进行筛选得到实验所需数据集,并对ResNet进行改进,将SENet和软阈值化操作加入ResNet结构中。实验结果表明,该方法通过网络训练和超参数调整,得到了较好的识别率,在校园垃圾分类中获得了较好的识别效果,具有一定可行性。     

基于残差网络的海洋温跃层分析方法

首先, 以世界海洋地图集2013（WOA13）海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%.     

基于残差网络的海洋温跃层分析方法

首先, 以世界海洋地图集2013（WOA13）海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%.     

改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法

针对识别字轮式表盘数字时,出现耗时长、双半字符识别率不高、模型参数过大等问题,提出了一种改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法。首先,对采集的表盘原始图像进行预处理操作,得到包含完整字符图像和双半字符图像的数据集;其次,对ResNet-18网络进行优化改进,引入深度可分离卷积和Dropout函数;最后,加载数据集进行训练和测试。实际验证结果表明：改进后的残差网络模型识别准确率达99.8%,模型参数大小只有7.71MB,模型平均推理时间缩短至12ms左右。     

基于深度卷积神经网络的自动垃圾分类

垃圾分类已经成为当前社会生活的新风尚.本论述针对当前垃圾分类工作环境差和容易分类出错的问题,研究基于深度学习的垃圾自动分类方法,并设计基于深度残差卷积神经网络ResNet50的垃圾识别方法.为避免垃圾图像数据集中训练数据量的不足,采用对使用ImageNet训练好的ResNet50模型进行迁移微调的方法来优化网络参数.在...     

改进残差神经网络在遥感图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络随着深度加深而导致网络退化以及计算量大等问题,提出一种改进残差神经网络的遥感图像场景分类方法。该方法以残差网络ResNet50作为主框架,在残差结构中引入深度可分离卷积和分组卷积,减少了网络的参数量和计算量,加快模型收敛的同时也提升了分类精度。此外在网络中嵌入多尺度SE block模块对通道特征进行重校准,提取出更加重要的特征信息,进一步提升了网络的分类性能。在AID和UCMerced_Land Use两个公开数据集上的分类精度分别为91.92%和93.52%,相比常规残差网络分类精度分别提高了3.38%和10.24%,证明所提方法在遥感图像场景分类任务中的可行性和有效性。     

基于检测图像的排水管道缺陷智能辅助分类方法

针对当前地下管网CCTV检测缺陷中存在自动化程度偏低及依赖专业人员技术水平的问题,综合采用图像处理和深度学习技术构建了辅助检测人员快速、准确地识别管道缺陷类型的智能方法。首先,收集十类典型缺陷图像,对其进行图像处理生成样本集;在此基础上,以深度卷积神经网络AlexNet和ResNet50为基础框架,使用预训练AlexNet和ResNet50网络迁移学习管道缺陷特征,通过敏感性分析优化了分类网络参数,然后,通过测试集验证了管道缺陷智能分类模型的准确性,并结合具体工程实例验证建立方法的有效性。结果表明：两类管道缺陷智能分类模型在测试集上分别达到92.00%和96.50%的准确率,实际工程实例准确率达到了85.41%和87.94%,且ResNet50的分类效果更优,具有较好工程适应性。图像处理和深度学习技术可提高排水管道缺陷分类的自动化与准确率,值得进一步进行推广。     

基于贝叶斯优化与CBAM-ResNet的乏燃料剪切机故障诊断方法

乏燃料剪切机是动力堆乏燃料后处理首端的重要设备,状态监测与故障诊断对于保证乏燃料剪切机的安全运行、避免重大事故、减少其维修时间和费用有着重要的作用。针对目前我国针对乏燃料剪切机的故障诊断研究少、数据获取难度大、故障诊断的准确率低等问题,构建基于贝叶斯优化与卷积块注意力模块CBAM的残差神经网络模型。首先在利用双声道差分法对噪声降噪,将其转化为梅尔频谱图并进行数据增强;其次引入CBAM对残差网络进行改进,提高网络的深层次特征提取能力,并利用贝叶斯优化算法训练优化器等超参数,得到最优超参数后重新训练网络模型。最后,通过实验结果显示所构建模型的诊断准确率为93.67%,对比其他方法有显著的提高。     

基于GPR反射波信号多维分析的隧道病害智能辨识

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路.     

皮料自动分类中纹理分析方法的研究

阐述如何采用图像纹理分析方法对皮件生产中的皮料进行纹理分析识别．在对已有纹理分析方法对比研究以及大量实验的基础上，采用相隔一定距离的水平扫描线上的图象灰度数据作为研究对象，利用从中提取出的特征值，可以对皮料按精细度和深刻度进行识别分类，取得了较高的分类精度，这使皮料纹理的计算机实时自动识别分类成为可能，也为计算机图象处理提供了一种有效的分析方法．     

基于改进Cascade R-CNN的两阶段销钉缺陷检测模型

无人机在输电线路巡检过程中会拍摄大量图片,自动识别无人机拍摄图片中存在的部件缺陷是无人机巡检的重要环节.其中销钉的缺陷由于目标较小且需要依赖上下文信息才能正确判断,识别难度较大.针对上述问题,提出了一种两阶段的销钉缺陷检测模型.首先使用Faster R-CNN (regin convolutional neural networks)模型提取出原始图像中的连接部位,再对提取出的每个连接部位进行缺陷识别.缺陷识别模型使用改进的Cascade R-CNN,该模型使用层级残差卷积模块代替骨干网络中的3×3卷积并使用路径聚合特征金字塔(PAFPN)代替原始网络中的特征金字塔结构,能够有效提取图片中的多尺度特征和上下文信息.最后将级联检测器的最后一级替换为double-head检测器,减少模型误报.实验结果表明,模型对销钉缺失及销钉脱出两类缺陷的平均识别精度能够达到81.2％,与原始的Cascade R-CNN相比提升了7.8％.     

结合注意力机制和卷积神经网络的X射线焊缝缺陷检测

焊接是一种重要的连接技术,但是焊缝缺陷会直接影响焊接结构的性能和使用寿命。焊缝缺陷的种类和特征的多样性增加了缺陷检测的复杂性。首先,提出一种新颖的并行残差注意力模块,在通道和空间维度上充分利用全局平均池化和全局最大池化来捕获全局特征,并与输入特征相乘,自适应的选择缺陷特征,显著提升了网络模型的特征表达能力。其次,针对焊缝缺陷长宽比悬殊的问题,利用注意力机制指导锚框自学习图像特征,预测锚框的位置和形状,围绕缺陷区域自适应生成非均匀分布的任意形状的感兴趣区域。最后,设计了端到端的由注意力引导感知的深度学习网络模型。为验证所提模型的有效性,在包含3 403张图像(其中1 001张有缺陷)的X射线焊缝数据集上,通过定性的分析和定量的对比。实验结果表明：检测指标平均精度均值(mean average precision, mAP)达到了66.74%,与原算法相比提升了5.78%,平均交并比(mean intersection over union, mIoU)提升了7.21%,基本满足对焊缝缺陷的高精度检测。     

基于LVQ神经网络的冷轧带钢表面缺陷分类方法

将LVQ神经网络用于冷轧带钢表面缺陷的自动分类中,解决了以往分类方法在多噜缺陷模式类型情况下耗时多和准确率低的问题.对现场采集到的14种主要缺陷类型进行了实验.实验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,在多缺陷种类分类的过程中准确率能得到保证.     

自适配权重特征融合的持续身份认证

针对现有智能手机用户身份认证方法的不足，提出了一种自适配权重特征融合的持续身份认证方法。设计了一种卷积神经网络，对手机内置传感器(加速度计、陀螺仪、磁力计)获取的用户行为信息数据进行深度特征提取及融合。通过网络中3个子网络流分别提取3种传感器特征，在特征融合层加权融合，各特征的权值会在网络学习过程中根据不同特征的贡献度实现自适应分配。融合特征经过特征选择之后，使用单分类支持向量机进行用户分类认证。实验结果表明：该方法对不同用户身份认证获得的等错误率为1.20%,与现有其他认证方法相比具有更好的认证准确性。     

X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别

根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。     

基于卷积神经网络的磁瓦缺陷检测研究

针对磁瓦缺陷种类多样性及无法准确描述其缺陷的问题,提出一种基于卷积神经网络的缺陷检测方法。构建缺陷类型的数据集,并对数据集中的图像进行预处理;设置卷积神经网络模型参数,训练缺陷分类器;通过训练结果完成对缺陷图像的识别并标注缺陷类型。实验结果表明,该方法检测的准确性和实时性均优于传统检测方法,具有非常好的鲁棒性,为工业生产的实际应用提供了可靠的依据。     

基于特征选择的软件缺陷预测方法

软件缺陷对软件功能的实现具有不可预知的危险,是软件产品的固有成分,提高软件的可靠性,关键在于降低软件缺陷出现的概率,而如何利用已有缺陷数据构建预测系统框架是研究的重点.针对传统软件测试技术虽然能够有效发现软件缺陷,但需要消耗大量的时间和精力,制约软件开发效率的缺点,提出基于特征选择的软件缺陷预测方法,算法对软件缺陷模型的经验数据集进行多特征选择,进而克服数据集之间的冗余性移除无关特征,得到缺陷模型的分类,最终实现软件缺陷的精确预测.实验表明,基于特征选择的软件缺陷预测方法具有较好的预测效果和较高的应用价值.     

一种基于模糊VSM和神经网络的文本分类方法

针对文本自动分类时可能存在一个文本属于多类的问题,提出了一种基于模糊向量空间模型和神经网络的文本自动分类方法。该方法采用模糊集理论,把特征项在文档中出现的位置作为反映文档主题的重要程度（隶属度）,并在特征提取时充分考虑该位置信息,从而构造出模糊特征向量,使文本分类更接近手工分类方法。建立的网络由输入层、隐含层和输出层组成,其中输入层完成分类样本的输入,隐含层提取输入样本所隐含的模式特征,输出层用于输出分类结果。实验部分以万方数据库中部分文档数据为例验证了该方法的有效性。