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1.
2.
通过构造人物关系数据集,将人物关系定义为14类,提出了基于Bert-BiGRU-CNN的人物关系抽取网络模型.该模型首先通过Bert预训练模型获取上下文语义信息的词向量,利用双向门限循环单元网络(BiGRU)进一步获取相关的文本特征,然后加入卷积神经网络(CNN)获取局部文本特征,最后通过全连接层加Softmax分类器进行关系分类.在构造的人物关系数据集中进行了实验,结果表明,本文模型相较于其他4种模型进一步提高了人物关系抽取的精确率和召回率. 相似文献
3.
针对视频会话业务的实时性需求,提出一种轻量级深度学习网络模型实现视频图像的实时背景替换功能.网络模型包含语义分割和背景替换两个模块.语义分割模块整体架构采用编解码结构,编码端使用编码器模块、空洞卷积金字塔池化模块、注意力模块以及增益模块提取特征;解码端使用解码器模块、调整模块以及编码器模块恢复图像,再传入背景替换模块完成背景替换.该网络模型在本文设定的数据集训练后分割精确度达到94.1%,分割速度达到42.5帧/s,在实时性和准确性上达到较好的平衡,具有很好的实用效果. 相似文献
4.
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。 相似文献
5.
魏丽芬 《长春工程学院学报(自然科学版)》2021,22(3):110-114
为了解决传统的彩色全景图拼接算法在特征点匹配过程中匹配时间较长且匹配失误率过高的问题,优化整体的彩色全景图拼接算法,提出了基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法.构建SIFT算法的基本流程,通过创建空间尺度确定极值点的空间位置和梯度方向,以便进行SIFT特征点匹配.研究基于SIFT变换算法的全景图像拼接技术,设计全景图像拼接技术的基本流程,在获取全景图像之后进行预处理,利用SIFT变换算法进行图像配准和图像融合.经实验验证,通过匹配失误次数、匹配度以及匹配时间的数据对比所提算法与基于ORB算法的全景图像拼接技术的优劣,确定基于SIFT变换的彩色全景图拼接算法更具备优越性. 相似文献
6.
刘东旭 《长春工程学院学报(自然科学版)》2021,22(3):115-118,128
为了提高眼球手术的成功率,提出了基于眼球图像分割和深度学习颜色特征的眼球图像识别算法.联合图像分割技术和深度学习技术,建立眼球精准识别机制.首先,采集眼球手术视频和图像,并结合阈值分割、分水岭分割和颜色区域分割,实现眼球目标的分割;然后,基于卷积神经网络,运用Python和pytorch的开源框架,开发深度神经网络识别模型,并结合大数据中医诊疗经验,构建专家检测系统,以准确定位眼球;最后,根据用户软件需求,开发出具有图像采集、视频采集、电子信息履历保存等应用功能的客户端软件.实验测试结果显示:算法有利于眼球图像分割系统的落地,为智能眼球图像分割系统设备提供了算法和软件参考. 相似文献
7.
雨天条件下,图像中目标的许多特征被掩盖,使得户外图像应用系统效能发挥受到严重的影响。为了提高雨天条件下图像中目标检测的质量,通过综合分析雨天图像中的目标特征,发现其亮度颜色信息、色彩差异信息和暗通道先验信息对目标的显著性具有高敏感度,进而提取了雨天图像中目标的显著性特征,构建了基于混合特征的目标显著性检测模型,最后通过多个评价指标的效能评估实验,与经典算法进行对比,验证了本文算法的有效性。 相似文献
8.
图像抠图(image matting)技术是图像编辑技术的基础, 广泛应用于影视后期制作和日常生活. 基于深度学习的图像抠图网络, 通过输入的原图和三元图来估计每个像素的 $\alpha$ 值. 在原下、上采样的图像抠图技术基础上, 针对抠图数据集图像差异较大容易造成网络收敛较慢的问题, 在每个卷积层后加入了批量标准化(batch normalization, BN)层, 对输入数据进行归一化操作, 加快模型收敛速度, 同时参数更新方向更符合数据集整体特性; 针对抠图任务需要更关注物体边缘部分的特点, 使用可变形卷积(deformable convolution)层替换普通卷积层. 可变形卷积层会根据不同输入数据自适应学习卷积核形状, 有效扩大感受野范围, 在细节部分有更好的预测效果. 相似文献
9.
谢建梅 《长春工程学院学报(自然科学版)》2021,22(4):112-115
在机器视觉识别水稻种子的发展过程中,背景颜色对水稻种子的图像分割直接影响着识别分析的准确性.采用4种不同的背景颜色进行图像采集,即将黑色、蓝色、绿色和红色涂在种子上,分析其图像识别效果,研究背景颜色对水稻种子图像分割的影响.利用LabVIEW软件实现图像处理,对水稻种子的长度、宽度等简单参数进行测量,根据水稻种子的实际长度和宽度计算不同背景色下的图像识别误差.研究发现,蓝色背景下种子长度和宽度的识别对比度更好,识别准确度更高. 相似文献
10.
针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性. 相似文献