基于卷积神经网络和递归图的桥梁损伤智能识别

为改进目前传统损伤识别方法对桥梁局部小损伤识别能力较弱的不足,提出利用深度学习方法中的卷积神经网络对桥梁损伤进行统计模式识别.根据卷积神经网络对损伤特征向量的需求,将车桥耦合振动下的原始结构响应信号进行小波包滤波和重构,之后通过递归分析获取不同损伤工况的递归图,将其作为新型的损伤特征图像作为卷积神经网络的输入.在此基础上提出基于卷积神经网络和递归图的桥梁结构损伤识别计算流程和方法.对一座连续梁桥进行不同位置和程度的损伤模拟,提取小波包频带能量及递归图等损伤特征向量,并进行基于多种统计模式识别算法的损伤识别.结果表明:与其他特征向量相比,递归图蕴含更丰富的损伤信息;与支持向量机和BP神经网络等传统统计模式识别方法相比,卷积神经网络能够通过逐层智能学习实现更准确的特征自动提取和区分,从而实现损伤位置和损伤程度的更精准识别.     

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。     

基于深度卷积生成对抗网络的植物图像识别方法的研究

提出使用深度卷积生成对抗网络进行植物图像识别方法.首先,利用生成式对抗网络生成植物图像样本,然后,利用判别网络中的卷积神经网络来提取图像特征,实现对生成网络产生的样本进行判别,以提升模型对图像数据分布的理解,从而达到了通过构建卷积神经网络对生产样本的质量进行测试的目标.实验结果表明,该方法生成的植物图像能够有效的提高卷积神经网络的识别准确率.     

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。     

基于两层迁移卷积神经网络的抽象图像情感识别

为弥合抽象图像底层视觉特征与高层情感语义间的鸿沟,同时缓解抽象图像情感识别所固有的小样本缺陷,将两层迁移学习策略引入传统的卷积神经网络,提出一种基于两层迁移卷积神经网络的抽象图像情感识别模型.该模型利用深度特征的层次性,首先通过大规模通用图像数据集来学习提取普适的底层图像特征;然后利用抽象图像风格分类数据集来学习提取抽象图像的专有高层语义特征;最后采用抽象图像情感识别数据集来微调整个网络.MART数据集上的实验结果表明,与传统的抽象图像情感识别方法相比,所提出的模型能够有效地提高识别精度.     

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.      

基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法

在传统的模糊字迹图像识别过程中,忽略了字迹变化尺度对图像的影响,导致识别准确度低识别能力差的问题,提出基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法.通过图像的退化模型,对模糊字迹图像稀疏性特征进行分解,构建模糊字迹图像的多源特征参数检测模型,结合边缘轮廓特征提取方法实现对模糊字迹图像的边界信息采样分析;采用多维参数模拟和模糊度增强处理,结合匹配滤波检测器对图像的多级尺度分解和细节特征进行提取,对提取的模糊字迹图像细节特征进行融合和优化检测,采用深度卷积神经网络训练方法进行模糊字迹图像修复处理,实现模糊字迹图像的识别.仿真结果表明,采用该方法进行模糊字迹图像识别的准确性较高,检测能力较强,提高了模糊字迹图像修复和辨识能力.     

基于深度学习的交通拥堵检测

针对交通拥堵检测,提出一种利用深度学习中卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)对交通拥堵图像进行检测的方法。首先,使用基于TensorFlow框架设计了含有三层卷积层的神经网络分类模型。其次,利用道路拥堵与非拥堵图片对分类模型进行训练,并进行评估。最后,利用训练完成的模型进行道路拥堵检测,与多种深度学习分类模型分类方法进行对比实验,表明该卷积神经网络模型能够更有效地进行拥堵检测,检测准确率达到了98.1%。     

一种基于视觉的库区可疑目标识别算法研究

针对库区巡检图像采集设备对图像目标智能识别需求,进行基于视觉的远距离可疑目标识别算法设计与实现. 采用目标检测算法对图像进行目标识别并采集,通过基于卷积神经网络的深度学习模型卷积层对目标图像提取特征,采用基于机器学习传统方法的浅层网络对特征进行可疑目标分类. 根据算法设计实验,实验结果表明本算法模型识别效果良好,可有效减少人工识别工作量,能满足实际应用需要要求.      

基于卷积-递归神经网络和费舍尔向量的RGB-D物体识别

综合利用彩色和深度信息,采用多数据模式的特征提取策略,提出一种基于卷积-递归神经网络和费舍尔向量的RGB-D 物体识别方法. 对于彩色图像和深度图像,分别利用卷积-递归神经网络和卷积-费舍尔向量-递归神经网络提取物体的纹理及形状特征. 为了更加全面的获取物体信息的特征表述,引入了灰度图像和表面法向量作为原始数据的补充,并利用卷积-递归神经网络提取特征. 最后,将4 种数据模式下提取到的特征融合起来,输入到softmax 分类器中实现RGB-D 物体识别. 在标准的RGB-D 数据库中对算法进行验证,所提算法可以有效提高物体识别率.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。