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...     

基于AMR编码参数的语音识别

基于语音编码系统的语音识别，由于受编码的影响其识别效果在编码速率下降时显著降低。传统的识别方法从重构语音波形中提取特征参数，并针对该特征参数进行训练和识别。比较了基于编码语音的识别准确率和基于编码参数的识别准确率，并研究了编码参数对识别准确率的影响。在此基础上，通过选择受编码影响较小的编码参数，直接将LPC参数和残差信号参数组合起来构成特征参数进行语音识别。实验结果表明，采用这种方法的AMR语音识别系统，其识别效果接近于基于原始语音的识别效果。     

基于深度学习的建筑物识别

针对随着城市化的快速发展,城市与城市间的辨识度越来越弱,城市地标的概念越来越热门这一现象,提出了一种基于深度学习的建筑物识别方法;使用改进的Faster R-CNN算法作为训练模型,首先,将需要识别的图片输入深度神经网络,提取出特征框图;然后,模型通过区域建议网络预测目标建筑物所在位置的区域建议,并将这些区域建议映射到特征框图上,RoI Pooling层将这些区域建议转换成固定大小的特征框图;最后使用非极大值抑制从预测边界框中移除相似的结果,得到预测边界框以及边框中目标建筑物的类别和概率;实验结果表明:在训练数据集充足的条件下,使用此方法对地标建筑物的识别率能达到90. 8%,通过与其他模型比较分析,该模型具有较好的识别效果。     

基于概率密度估计盲分离的通信信号盲侦察技术

为解决复杂多信号环境下的通信侦察难题,提出一种新的盲侦察技术,采用基于密度估计的盲分离算法（DEBSS）分离出原始信号,然后对分离的各个信号进行后续信号处理．DEBSS算法采用核函数估计法估计出信号的概率密度函数及其导数,以此确定信号的评价函数,然后采用自然梯度迭代算法进行迭代．仿真结果表明,采用该方法在无需任何先验知识的情况下（如载频、信号带宽、调制样式）,可以很好地分离出原始的发射信号,为后续信号处理（如分析识别、解调等）奠定基础．该算法可以对任意源信号进行分离,而不管它是超高斯还是亚高斯信号．     

基于深度学习的闪烁探测器信号故障识别研究

传统核探测器故障信号诊断研究都需要提前提取信号特征,然后用机器学习、支持向量机、统计方法等对特征进行分类。为了实现对探测器输出信号进行实时识别和故障诊断,本文基于Matlab平台构建了一个用于对图像进行分类的卷积神经网络模型,对核探测器故障信号进行分类诊断。从分类准确率和算法运行时间两个方面对Adam、Sgdm、Rmsprop三种优化算法进行了比较。结果表明Rmsprop算法运行时间最少,但准确度和损失的训练迭代曲线不平稳;Sgdm模型对十组非正常信号图像分类的准确率最高为93.10%,准确度和损失的训练迭代曲线平稳。虽然,本文方法诊断准确率略低于文献报道值,但是不需要对信号进行预处理和特征预提取,使用更为简便。     

基于深度学习的维吾尔文扫描体识别

基于深度学习的神经网络在中英文的图像文字识别中有着广泛的应用,而在维吾尔文识别的相关研究中应用有限.针对维吾尔文属于粘连性文字难于识别的问题,建立了维吾尔文图像识别的数据集,提出了TRBGA模型,并与主流的网络做了对比实验.实验表明:所提出的识别方法准确率达到了99.395％,优于传统的识别方法.     

一种基于深度学习的辐射源信号调制识别新算法

针对传统的辐射源信号调制识别方法需要大量特征提取的问题,提出一种基于深度学习的辐射源信号自动调制识别算法,该算法通过对辐射源信号进行幅-相域二维图像表征,基于卷积神经网络实现层次化地理解和识别电磁信号。仿真结果表明:相比基于时域的传统信号调制识别算法,所提算法在中、高信噪下识别率分别提升了2.5%和2.3%,单信号的识别时间不大于0.1 ms。     

基于深度学习的中文地名识别研究

基于深度学习的循环神经网络方法,面向中文字和词的特点,重新定义了地名标注的输入和输出,提出了汉字级别的循环网络标注模型.以词级别的循环神经网络方法为基准,本文提出的字级别模型在中文地名识别的准确率、召回率和F值均有明显提高,其中F值提高了2.88%.在包含罕见词时提高更为明显,F值提高了26.41%.      

基于多层次深度学习网络的行人重识别

提出了多层级特征融合模型,该模型利用深度学习网络提取行人图像的全局特征和局部特征,并将全局和局部特征联合起来,以生成更具辨识度的描述符.在模型中,基于部分的多层级网络用于提取不同网络深度的局部特征,从而将网络底层到高层中提取的局部特征组合起来.全局—局部网络分支则提取网络深层的局部特征和全局特征,用于识别行人.该模型在三个数据集上进行了实验并得到了更好的结果.     

基于深度学习的高维光谱分类识别研究

光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题,也是LAMOST巡天计划的一项重要任务.从LAMOST发布的海量天体光谱数据库中选取F、G、K 3种型星光谱数据,采用深度学习模型进行分类识别研究和对比实验研究,解决原有方法对光谱分类可信度低的问题.实验结果证明:对于F、G、K 3种型星的分类精确度问题,深度学习方法明显优于原有其他分类方法.     

基于WIFI通信的目标识别与定位系统

当今,物联网开始向可视化、智能化及数字化的方向发展,将WIFI, GPS, RFID引入物联网中可以有效提升物联网技术的信息化。本文主要以集装箱系统的设计为例,来分析基于WIFI通信的目标识别与定位系统的设计方式与实现方法。整个系统需要由特征信息标签、系统终端、GPS定位系统、数据管理终端组成。其中,系统终端的开发与研究是核心。     

深度学习在图像识别中的应用

深度学习通过建立深层神经网络来模拟人脑进行分析、学习和解释数据,被广泛用于图像识别领域.首先,简述了深度学习在图像识别中的研究现状;其次,介绍了卷积神经网络、深度置信网络、循环神经网络和生成对抗网络等几种常用于图像识别领域的深度学习网络模型;然后,从人脸识别、动作识别、跌倒检测等方面,论述了深度学习在图像识别领域的典型应用;最后,探讨了该领域的研究难点及发展前景.深度学习可以从不同的图像中自动提取相似的特征并进行分类,识别率高,鲁棒性强,推动了人工智能背景下图像识别的发展.无监督学习、对抗网络等将成为深度学习领域的热点.     

基于深度学习的面部表情识别方法综述

人脸表情识别就是让计算机按照人类的思维理解表情,是人机交互的重要组成,然而随着深度学习的迅速发展,深度学习技术在人脸表情领域的研究也成为研究热点,所以对深度学习技术在表情识别中的应用及取得的成果进行分析。首先总结了几种常用表情数据集;然后从特征提取和特征分类两方面对基于深度学习的表情识别方法进行了分类,并从网络改进方面分析了基于深度学习的表情识别中的几种网络改进方法;最后阐述了表情识别这一领域中面临的挑战和未来发展。     

基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法

针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、 效果较差的问题, 提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法. 首先, 选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓, 将二值图像划分为不重叠的、 大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层; 其次, 卷积网络中的滤波器（卷积核）采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波, 并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层, 第二层经过相同处理后将结果输入第三层, 第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果; 最后, 所有子块识别结束后在输出层通过全连接方法将其聚类, 并输出最终二值图像目标轮廓识别结果. 实验结果表明, 该算法识别15幅二值图像目标轮廓的识别精度平均为98.75%, 信噪比平均为2.42, 识别效果较优.     

基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法

针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、 效果较差的问题, 提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法. 首先, 选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓, 将二值图像划分为不重叠的、 大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层; 其次, 卷积网络中的滤波器（卷积核）采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波, 并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层, 第二层经过相同处理后将结果输入第三层, 第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果; 最后, 所有子块识别结束后在输出层通过全连接方法将其聚类, 并输出最终二值图像目标轮廓识别结果. 实验结果表明, 该算法识别15幅二值图像目标轮廓的识别精度平均为98.75%, 信噪比平均为2.42, 识别效果较优.     

基于深度学习的汽车轮毂缺陷自动分割技术

针对建立轮毂无损检测智能化平台的需要,本文提出一种基于深度学习算法的轮毂缺陷自动分割方法,利用卷积神经网络的结构和径向基函数神经网络的非线性特点,构造一种深度学习网络结构来模拟人类的视觉感知。本文依据汽车轮毂X射线图像,利用U-Net网络来训练轮毂缺陷分割模型,并在感兴趣区域的基础上模拟人脑层次感知系统,该层次感知系统能识别感兴趣区域的灰度像素,通过深度学习分层网络和卷积神经网络,逐层提取缺陷区域的内在特征,从而实现轮毂缺陷的自动分割。实验表明本方法针对复杂轮毂缺陷的识别率达到90%以上,且识别时间开销大约5ms/张,优于传统方法。可见该方法能够满足轮毂缺陷自动分割的需求,具有潜在的应用前景。     

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。     

基于深度学习和约束稀疏表达的人脸识别算法

目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息,因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法.通过CNN网络对人脸图像进行特征提取,并利用改进的稀疏表达方法自动选取相似的图像序列进行特征匹配,有效地利用了图像序列之间的相关信息.实验结果表明,该算法在LFW和AR数据库上取得了很好的效果并优于传统的SRC,L1-norm和CRC-RLS算法.      

基于深度残差网络的车标识别

针对车标识别准确率的问题,提出一种基于ResNet-18模型改进残差网络的车标识别算法.首先,利用残差网络并对其进行改进,使用改进的线性修正单元Leaky ReLU激活函数代替原激活函数;其次,调整传统的残差网络结构,将批量标准化和激活函数放在卷积层前,并减少网络参数以加速网络训练.实验结果表明,改进后的残差网络模型识...