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。     

基于隐马尔可夫模型的ATM机用户异常行为识别

提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)的ATM机异常行为识别方法.对ATM机前用户存(取)款行为的视频序列用Hu变换提取运动目标的行为特征,采用Baum-Welch算法对正常行为训练并建立隐马尔可夫模型,通过模型输出测试样本序列的概率来识别异常行为.用Matlab对ATM机用户运动行为的模拟视频进行实验仿真,结果表明:该方法对ATM机前的用户行为具有较高的识别率.     

一种基于双流网络的行为识别方法

针对视频行为识别任务,提出一种基于双流网络的行为识别方法.首先,该网络采用稀疏采样的策略,避免相邻帧的冗余信息对识别效果产生影响;其次,利用卷积神经网络预测光流图,提高光流图的获取效率,并降低计算量;最后,使用残差网络提取完成的视频信息,同时简化神经网络的训练过程.为验证双流行为识别网络的有效性,在两个经典数据集上进行对比实验,实验结果表明,该双流行为识别网络识别效果较好,可应用于智能视频监控、人机交互、公共安全等领域.     

利用深度神经网络的无监督视频表示

在计算机视觉领域中,大多数的视频表示方法都是有监督的,需要大量带有标签的训练视频集,但标注大量视频数据会花费极大的人力和物力.为了解决这个问题,提出了一种基于深度神经网络的无监督视频表示方法.该方法利用改进的稠密轨迹(iDT)算法提取的视频块交替地训练深度卷积神经网络和特征聚类,得到可提取视频特征的深度卷积神经网络模型;通过视频的中层语义特征,实现了无监督视频表示.该模型在HMDB 51行为识别数据库和CCV事件检测数据库上分别进行了动作识别和事件检测的实验,获得了62.6%的识别率和43.6%的检测率,证明了本文方法的有效性.     

基于YOLOX-Tiny级联算法的变电站安全佩戴行为检测

采用深度卷积神经网络的级联检测代替传统检测方法,利用训练好的YOLOX-Tiny目标检测网络区分离地人员和着地人员;然后,将二者的图片作为输入图像的感兴趣区域,送入目标检测网络进行处理和训练,不但能实现对不同人员角色安全带的检测,还能实现对袖章这类小目标的检测.实验结果表明：该方法可准确、快速识别出需要佩戴安全带的工作人员和需要佩戴红色袖章的监护人员,其最终整体检测精度达到91.0%,且整体检测速度高达41.06 F·s^-1,有效满足变电站高空作业中安全佩戴行为的实时检测要求.     

基于神经网络的货币识别研究

货币识别研究的重点在于识别的准确和速度.采用结构相对简单的前馈神经网络,选取合适的货币采样特征为网络的输入特征,使用尺度共轭梯度(SCG)算法对网络进行快速高效训练,实现对货币的快速、准确识别.实验结果表明,该方案是可行、有效的.     

基于Dropout卷积神经网络的行为识别

近年来,卷积神经网络(CNN)已经成为很多科学领域的研究热点之一.卷积神经网络作为一种深度模型可以直接作用于原始输入,不需要手动设计特征描述子.与传统神经网络相比识别效果有很大的提高.它已经建立了一类强大的模型来处理图像识别,并对其扩展到三维卷积神经网络(3D CNN)来处理视频识别问题.在此基础上,笔者对三维卷积神经网络做了如下改进:用Gabor小波核来初始化卷积操作,以达到模拟人类视觉系统对视觉刺激的响应;在网络训练的过程中加入Dropout技术,随机选择删除部分神经元,以此来提高网络的泛化能力,有效防止过拟合.提出的方法在KTH和UCF-YouTube数据集上进行验证,取得了很好地识别效果.     

一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型

针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性分类器,构造由底层特征到高层特征的映射,将底层特征样本经过属性分类器后得到行为—属性的样本信息,并采用MAP(最大后验概率)准则学习贝叶斯网络结构,从而建立一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型.实验结果表明该模型能有效地进行行为识别.     

基于光流和深度运动图的行为识别算法

为了融合不易受光照等环境因素影响的深度信息和RGB视频序列中丰富的纹理信息,提出一种基于光流和深度运动图(Depth Motion Map,DMM)的人体行为识别算法.首先从RGB视频序列获取彩色信息(RGB视频帧)和光流信息,并且从同步的深度视频序列获取深度信息,以增强特征互补性,其次把3种特征信息分别作为基于ResNet101的空间流网络、时间流网络和深度流网络的输入,通过LSTMs进行特征融合,最后将特征送入Softmax层得到每个行为类别的概率值.实验结果表明,在具有挑战性的UTD-MHAD数据集和MSR Daily Activity 3D数据集上的行为识别准确率分别为94.86%和97.69%,在与该领域中的同类算法比较中表现优异.     

基于深度学习的框架结构损伤识别研究

卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型是两种应用广泛的深度学习网络模型,为探究两种模型在结构损伤识别应用中的效果,采用两种网络模型对钢框架结构的损伤识别进行研究.以3层框架结构为例,选用削减单元自身动力特性后的模态应变能差作为损伤指标,分别输入到两种神经网络模型中,对梁柱单元的损伤程度识别和损伤位置识别进行分析.结果表明：两种网络模型均能很快掌握结构单元的动力特性,在学习了框架结构的模态特征后,均能够精准地识别出损伤单元的位置,同时能较为准确地预测出单元的损伤程度,验证了两种网络模型在以模态应变能差为指标的损伤识别中具有较好的适用性.对比两种网络模型的表现,发现卷积神经网络具有较高的训练效率和较好的泛化性能.     

基于BP神经网络的录音地点识别方法

现有的数字音频取证技术很难做到录音地点的识别,因此司法机关就不易对音频证据的有效性做出判断.针对现状,本文设计了一种基于BP神经网络的录音地点识别方法.该方法是将电网频率(ENF)作为识别根据.进行地点识别操作时,首先将电网ENF作为训练样本训练BP神经网络,然后从待取证的音频文件中提取电网频率数据并作为输入样本,用训练好的BP神经网络对输入样本进行识别,最后用模拟退火算法从识别结果中搜索出最佳识别结果,从而识别出录音的地点.实验结果表明,该方法的识别准确率最低达到90.6%,可靠性满足一定的要求.     

多角度视频的驾驶人员行为识别

驾驶员在行驶过程中看手机,与乘车人员交谈等违规行为,为安全行驶造成了极大的隐患。为了解决此 类问题,提出了一种多角度行为识别方法,从3 个角度同步捕捉驾驶员行为的视频,构建多角度驾驶员行为的 视频和数据集,利用深度卷积神经网络,进行识别分类。实验结果表明,3D CNN 相对于2D CNN 的识别精度 更加准确,在对比输入剪辑的帧数实验中,发现堆叠的视频帧数会影响准确度,并在具有较大优势的R2plus1D 模型中( 将3D 卷积滤波器分解为单独的空间和时间分量) ,基于多角度驾驶人员行为识别精度达到87%。     

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.      

基于时空特征的生猪动作识别

针对现代化养殖业无人化、智能化的需求,以目标检测网络YOLOv2为基础,提出了一种基于深度学习提取时空特征的生猪动作识别与定位的方法。对待检测视频关键帧中的生猪空间位置信息与视频流时序动作特征进行检测,采用通道注意力模块将这2种特征进行合理且平滑的特征融合,实现了一个端到端的动作识别网络,可以直接从视频序列中预测得到关键帧的包围框和动作分类概率。通过对某生猪养殖场群养栏监控视频进行训练和测试,研究了通道注意力模块和网络输入视频帧采样间隔对检测效果的影响,验证了三维卷积神经网络在生猪动作识别与定位中的有效性。     

基于小波和神经网络的石油井架损伤定位研究

针对石油井架单一损伤位置识别问题,结合小波和神经网络分析方法,建立两层BP神经网络,将小波包能量分析得到的归一化能量特征向量作为网络的输入向量,经过网络训练和仿真测试,证明其在识别单一损伤位置时,具有较好的实用性.同时对石油井架相似模型进行了锤击振动试验,说明基于归一化能量特征向量的损伤评价指标可以准确实现石油井架结构损伤位置的定位识别.     

基于改进的Wasserstein生成对抗网络和深度残差网络的电缆中间接头局部放电缺陷识别

随着“碳达峰、碳中和”目标的明确,我国已有较多风光电场使用铝电缆作为直埋输电电缆,来实现成本的降低和清洁能源的利用。由于铝电缆接头PRPD谱图样本数量有限,导致了训练模式识别的网络识别准确率低、泛化能力差等问题,本文通过设计三种电缆接头典型缺陷,搭建局部放电实验平台,运用改进的Wasserstein生成对抗网络训练样本数据,借以生成更多新的图像数据,进而将生成样本和原始样本同时投入深度残差网络训练,该方法识别准确率达97.82%。与数据扩充前后不同层数深度残差网络和普通卷积神经网络训练的准确率进行比较,证明了该方法能够有效提升基于小样本条件下的识别准确率,对实际工程具有一定指导意义。     

基于深度学习的视觉目标跟踪算法

提出一种基于深度学习的视觉单目标跟踪方法.该方法在统一的网络框架下处理在线视觉单目标跟踪问题,在获取输入视频帧的基础上,通过结合贝叶斯损耗层的深度卷积神经网络来估计正负样本集的概率密度分布并计算出所有目标候选位置的得分,继而利用贝叶斯分类确认目标位置.针对正样本集个数有限的问题,该网络采用先对通用的目标特征进行预离线训练,然后通过多个步骤进行微调,在线微调主要是对每一帧中的图像外形特征进行学习.此外,该方法采用两级迭代算法自适应地更新网络参数并保持目标/非目标地区的概率密度.仿真实验表明了所提算法的有效性和可靠性.     

基于深度网络特征提取与核非线性分类的视频行为识别

行为识别是视频分析的重要任务。本文利用稀疏自动编码机和卷积神经网络这两种典型的深度网络从视频运动历史图像中提取行为特征,利用最优泛化核非线性分类器对特征进行分类,实现行为识别。实验结果表明,与常用的特征提取和分类算法相比,所探讨算法正确识别率更高;而最优泛化核非线性分类器比常用的分类器能更好地兼顾识别效果和效率。