基于深度学习的X射线焊缝缺陷识别

为了提高缺陷识别效率,提出利用基于深度学习网络进行焊缝缺陷识别。在分析X射线焊缝缺陷图像特征的基础上,构建一种基于模拟视觉感知原理的深度学习网络结构,并对卷积神经网络的卷积模板大小及层数进行了分析,对卷积神经网络隐藏层中2种不同的激活函数进行了实验验证,针对性地提出优化方法。该深度学习神经网络可以避免对焊缝缺陷图像特征的提取,直接判断疑似缺陷图像是否为缺陷。对580张图像进行了实验,结果表明,本文所提方法对SDR图像的识别准确率超过98%,优于传统方法。且所设计系统具有自动学习X射线焊缝缺陷图像中复杂的深度特征的特点,实用性较强。     

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。     

基于图像分割的驾驶员分心行为识别研究

针对驾驶员分心行为对交通安全产生隐患的问题,提出一种结合图像分割与卷积神经网络的驾驶员分心行为检测方法。该方法通过使用图像分割处理后的驾驶员不同分心行为的图像对卷积网络结构模型进行训练,来减轻背景噪声的影响,以提高模型的识别性能。试验中使用未经分割的图像与经过前景分割后图像分别训练卷积神经网络模型,用分割后图像训练的模型识别的准确率达到了93.84%,高于使用原图像训练的模型。试验结果表明,结合图像分割和深度学习的驾驶员分心行为检测方法对驾驶员的分心行为有较好的检测效果。     

基于Mask R-CNN的满文文档版面分析

提出一种基于Mask R-CNN深度学习框架的满文文档版面分析方法,将满文文档版面分析问题转化为基于深度学习的图像实例分割问题。使用ResNet101网络和FPN网络构成的卷积神经网络自动提取满文文档图像特征,特征图经过RPN网络和RoI Align层生成新的特征图。新特征图经过全连接层完成感兴趣区域的类别和边框预测,并经过全卷积神经网络对感兴趣区域的像素进行分类得到mask预测,最终实现满文文档图像的实例分割。通过《新满汉大辞典》的文档图像构建了满文文档图像数据集,算法在该满文文档图像数据集上进行了实验。实验结果表明,本算法在满文文档版面分析中取得了较好的检测和分割效果。     

基于深度学习的无人机遥感影像水体识别

针对无人机遥感影像分辨率高、信息量大易造成错分、漏分现象,导致识别分类精度不高的问题,采用一种基于深度学习的水体识别方法进行无人机遥感影像水体识别。该方法首先选取大量样本训练并构建深度卷积神经网络模型(DCNN),然后利用最大稳定极值区域(MSER)对无人机遥感影像进行分割得到待识别目标子区,最后根据深度卷积神经网络模型对分割后影像目标进行水体识别,并且将识别结果与目前常用方法进行比较。实验结果表明,该方法能有效识别水体目标,减少错分、漏分现象,提高识别精度,优于其他方法。     

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络的人体活动识别方法

针对人体活动传感器数据的时序性特点,以及当前机器学习算法过度依赖手工特征提取的问题,提出了一种融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络的深度学习模型（CNN-BiLSTM）进行人体活动识别（HAR）。首先对人体活动数据进行样本分割,然后采用卷积神经网络（CNN）自动提取人体活动数据的特征,再通过双向长短期记忆网络（BiLSTM）学习人体活动数据特征在时间序列上前后两个方向的相关性,最后利用softmax分类器实现对人体活动分类。DaLiAc公开数据集上的仿真实验结果表明,基于CNN-BiLSTM网络的人体活动识别方法对13种人体活动的识别准确率达到了97.7%,与仅具备时间特征学习的LSTM网络和BiLSTM网络相比,具有更好的识别分类效果。     

基于多任务学习的口腔白斑与扁平苔藓的分割与识别

口腔白斑属于癌前病变或潜在的恶性疾患范畴,诊断意义尤为重要;口腔扁平苔藓是一种常见的口腔黏膜慢性炎性疾病。两种疾病的症状相似度高导致利用传统目标识别算法难以准确识别。为此,该文提出了一种基于多任务学习卷积神经网络的口腔斑纹类疾病的目标检测、分割与识别算法。该算法通过改进的Mask R-CNN网络提取口腔斑纹类疾病图像的高维特征,以检测出相关病变的具体位置和精准区域,并识别出病损的种类。算法的改进之处在于图像检测与识别的分支网络利用分割子网络的高维特征以关注病变区域的特征,提高了口腔白斑与扁平苔藓识别的准确性。实验表明,该文所提方法相对于现有传统识别方法和常见多任务学习方法具有更高的准确性和敏感性。     

一种基于端对端深度卷积神经网络的验证码识别方法

传统验证码识别方法对不同类型的验证码泛化能力和鲁棒性较差。为此,提出一种基于深度卷积神经网络的端对端验证码识别方法。首先,通过并行级联的卷积层构建简易Inception模块,替代Google-net的卷积层,在降低调整参数数量的同时,提高网络对于不同感受野尺度的适应性。同时,采用全局平均池化层替换原全连接层以防止过拟合,提高网络学习效率。其次,在训练过程中,直接利用深度网络的学习能力自动提取和识别验证码图像的字符特征信息,无须对验证码图像进行预分割,可以有效避免因字符分割引起的误差累积问题。通过对谷歌验证码、正方教务系统验证码和京东验证码的测试,结果表明本方法具有更好的泛化能力和鲁棒性,对三类验证码的识别率分别达到96.3%、98.9%和99%,比经典卷积神经网络分别提高3.14%、2.75%和1.14%。     

基于SegNet的非结构道路可行驶区域语义分割

为了增强自动驾驶车辆对非结构化道路中可行驶区域的场景理解能力,基于SegNet深度学习网络结构,提出了一种针对非结构道路的可行驶区域语义分割方法。在传统的卷积神经网络基础上,构建编码-解码深度卷积神经网络,用于自动习得图片中非结构化道路的特征,通过在数据集上进行训练和学习,得到图像语义分割模型,可直接用该模型预测非结构道路中的可行驶区域,实现自动驾驶车辆在非结构道路中行驶时的环境感知。实验结果表明,研究方法分割效果和精确度提升明显,Dice相似度和Jaccard相似系数均可达80%以上。     

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.      

汽车轮毂内部缺陷的自动分割

汽车轮毂的内部缺陷需要用X射线无损探伤的方式来检测,其中X光图像上缺陷的自动分割是整个检测过程的关键。提出一种基于数学形态学重建运算的图像分割方案,选定结构元素后先对原始图像进行顶帽变换得到模板图像,再对原始图像进行顶帽重建变换得到标记图像,通过标记图像去重建模板图像,最后对重建结果进行二值化处理,得到轮毂缺陷的最终分割结果。实验结果表明,提出的技术方案切实可行,能准确提取轮毂的缺陷区域。     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

基于深度神经网络的手写数字识别模拟研究

当前图像识别大多采用基于特征提取的传统机器学习方法与卷积神经网络的方法,但传统图像识别技术需要手动提取图片特征,而卷积神经网络对硬件要求高,训练时间长等。针对以上问题,本文提出基于深度神经网络模型的手写体图像识别方法,让机器自动学习特征,并在此基础上,通过改进成本函数,加入dropout防止过拟合,来提高手写数字识别的识别率。仿真实验对比结果表明,基于深度神经网络模型的方法比当前传统算法的识别率提高了3.41%,有效解决了人工识别费力耗时问题,对手写数字的研究具有重要意义。     

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.     

基于深度学习的化妆品塑料瓶缺陷检测

提出一种基于深度卷积神经网络的化妆品塑料瓶表面缺陷检测算法。采用百万像素级别的工业相机采集大量的塑料瓶图像样本,并通过HSV(hue,saturation,value)颜色空间变换和Otsu阈值分割等方法对图像进行预处理。采用随机图像变换法对数据集进行增强,并对图像进行标准归一化处理。在卷积神经网络模型中应用深度可分离卷积和Dropout技术以减少参数量,从而避免过度拟合。使用训练样本集训练该模型,并在测试集中将结果与几种经典图像识别算法进行比较分析,结果显示,本文算法的识别准确率高达约0.97。由此表明本文算法的效果优于其他经典算法,有望将其应用于化妆品塑料瓶缺陷检测的工业自动化系统,以提升缺陷识别效果,从而提高生产效率。     

基于数据增强的卷积神经网络火灾识别

当前图像识别采用的普遍方法是卷积神经网络方法,但该方法依赖于大数据集,在样本不足时会出现过拟合问题。针对以上问题,根据火灾的背景复杂性和卷积神经网络自动学习特征的优点,提出一种基于数据增强的卷积神经网络火灾识别方法。对少量火灾图片引入数据增强技术,通过搭建一个3层卷积池化层和一个全连接层自动提取火灾特征,使用softmax分类器输出。仿真实验结果表明:原始数据测试集的识别率为95%,损失值发散,提出方法使测试集损失值收敛到0.2,改善了过拟合的问题;对数据增强减少过拟合的原因进行分析,表明对小样本使用卷积神经网络具有重要意义。     

基于深度学习的树种图像自动识别

【目的】为了探究深度学习方法用于林业树种图像智能识别的可行性,提出一种基于深度学习方法的自动识别树种新方法。在TensorFlow框架下,对卷积神经网络(CNN)模型进行改进,对7类树种图像进行自动识别研究。【方法】首先,在图像库建立时,为增加特征选择多样性,选择树木的树皮和树叶图像,保留自然背景;另外,考虑到同一树种在不同树龄条件下树皮图像存在差异,因此加入不同树龄的树皮图像,并用胸径指标来表示树龄大小。其次,对每类树种图像随机挑选100张作为测试集,剩余数据集全部作为训练集。通过反复试验比较不同CNN结构设置、卷积层数量、全连接层层数、学习率等对结果的影响。采用Adam算法代替传统的随机梯度下降(SGD)算法,对模型进行优化,用指数衰减法对学习率进行调节,在交叉熵函数中加入L2正则项对权重进行惩罚,并采用Dropout策略和ReLU激励函数,以避免训练过程中过拟合现象。最后,确定适合试验要求的13层CNN结构,同时比较深度学习方法和传统人工特征识别方法的差异,与已有的树种图像识别方法做对比。【结果】提出的13层树种图像识别模型,对训练集和测试集取得了理想的识别效果,识别率分别为96.78%、91.89%,在未参与训练的验证集上取得了96%的平均准确率。相对于已有的人工特征识别方法,所提出的方法识别效率和准确度更高。【结论】基于改进的卷积神经网络树种识别模型识别效果明显高于传统方法,说明所提出的方法能够应用于树种识别,可为林业树种图像自动识别提供一条新思路。     

Land cover classification of RADARSAT-2 SAR data using convolutional neural network

In this paper, we propose a convolutional neural network (CNN) based on deep learning method for land cover classification of synthetic aperture radar (SAR) images. The proposed method consists of convolutional layers, pooling layers, a full connection layer and an output layer. The method acquires high-level abstractions for SAR data by using a hierarchical architecture composed of multiple non-linear transformations such as convolutions and poolings. The feature maps produced by convolutional layers are subsampled by pooling layers and then are converted into a feature vector by the full connection layer. The feature vector is then used by the output layer with softmax regression to perform land cover classification. The multi-layer method replaces hand-engineered features with backpropagation (BP) neural network algorithm for supervised feature learning, hierarchical feature extraction and land cover classification of SAR images. RADARSAT-2 ultra-fine beam high resolution HH-SAR images acquired in the rural urban fringe of the Greater Toronto Area (GTA) are selected for this study. The experiment results show that the accuracy of our classification method is about 90% which is higher than that of nearest neighbor (NN).