基于循环结构的卷积神经网络文本分类方法

现有卷积神经网络在文本分类性能上受到词向量窗口长度的影响,在研究卷积神经网络分类方法的基础上,提出一种基于循环结构的神经网络文本分类方法,该方法对文本进行单次正向及反向扫描,能够在学习单词表示时尽可能地捕获上下文信息,整体算法时间复杂度为O(n),是线性复杂度;该方法构建文本语义模型可以捕获长距离的依赖关系,使得词向量窗口长度对文本分类性能没有影响,对上下文更有效地建模。实验结果表明,该方法构建文本语义模型的准确率达到96.86%,召回率达到96.15%,F1值达到96.5%,性能优于传统文本分类算法和卷积神经网络方法。     

基于卷积神经网络的壁面清洗机器人障碍物检测识别算法

结合机器人的工作原理以及卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用,提出了一种基于卷积神经网络的壁面障碍物检测识别算法.首先,以壁面障碍物准确识别为目标,构建壁面障碍物图像库;然后,通过对VGG-16网络简化后进行优化,得到适合壁面障碍物准确识别的卷积神经网络模型.在此基础上,设计该网络由输入层、4层卷积层、2层池化层、1层全连接层以及输出层组成,进一步利用3×3卷积核对训练样本进行卷积操作,并将所获取的特征图以2×2领域进行池化操作.重复上述操作后,通过学习获取并确定网络模型参数,得到最佳网络模型.实验结果表明,障碍物的识别准确率可达99.0%,具有良好的识别能力.     

基于级联卷积神经网络的公路路基病害识别

针对当前公路路基病害识别中探地雷达(GPR)技术的数据分析还依赖于人工识别,识别效率低、准确性差问题,建立了级联卷积神经网络来实现自动识别探地雷达图像所反映路基病害的任务。级联卷积神经网络系统由2个卷积神经网络组成,分别用于识别低分辨率和高分辨率探地雷达图像。神经网络的建立包括训练、验证和测试3个步骤。通过训练和测试的结果验证了级联卷积神经网络系统的稳定性,并将级联卷积神经网络和Sobel边缘检测,K值聚类分析进行比较,以论证其优越性。结果表明:级联卷积神经网络在路基病害分类训练中的识别准确率为97.46%,验证中的识别准确率为95.80%,其识别路基病害的精度较高;级联卷积神经网络对发射频率300、500、900 MHz的图像分类准确率分别为94.20%、93.89%、94.57%,对不同公路结构的图像分类准确率分别为94.80%、94.78%、94.28%、94.21%,可见级联卷积神经网络的识别准确性不受雷达发射频率和路面结构的影响;当图像分辨率较低时,Sobel边缘检测和K值聚类分析无法准确提取路基病害几何特征信息,级联卷积神经网络可通过分类器2准确识别;当图像分辨率较高时,Sobel边缘检测和K值聚类分析仅能提取路基病害的部分特征,后续病害类型的识别需要人工完成。可见级联卷积神经网络较其他算法在路基病害识别方面更准确、高效。     

变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.     

基于深度信念卷积神经网络的图像识别与分类

针对基于卷积神经网络的图像识别采用随机初始化网络权值的方法易收敛到局部最优值的问题,该文提出了一种结合无监督和有监督学习的网络权值预训练算法。融合零成分分析白化与深度信念网络预学习得到的特征,对卷积神经网络权值进行初始化;通过卷积、池化等操作,对训练样本进行特征提取并使用全连接网络对特征进行分类;计算分类损失函数并优化网络参数。在公开图像数据库中进行了大量实验,与公开最佳算法比较,该算法在MNIST中的识别错误率降低了0.1%,在Caltech101中的分类准确率提升了0.56%,验证了该算法优于现有算法。     

基于卷积神经网络分析滴状血迹形态图像的实验研究

目的血迹形态识别是现场勘验的重要内容,血迹痕迹中不但包含了案件相关人员的生物物证信息,还包含运动轨迹、运动速度、出血点高度等关键信息。基于卷积神经网络分析滴状血迹形态照片,为滴状血痕现场分析重建提供重要依据。方法基于卷积神经网络的血迹形态识别方法与传统的人工特征提取识别不同,利用计算机模式识别方法对2400张血滴照片样本进行半监督学习,预测静态滴落血迹痕迹出血点的高度。结果利用模式识别的方法,对400个验证样本分类测试,利用caffe框架得出实验结果显示,正确分类率达到了96.75%。结论基于卷积神经网络分析滴状血迹形态图像的实验研究,大大提高了血迹形态识别准确率,为血迹形态识别提供一种新的技术方法补充。     

基于服务机器人听觉的个体膳食构成自主感知算法

针对现有服务机器人无法自主感知用户膳食构成的问题,提出了基于服务机器人听觉的个体膳食构成自主感知算法(AIDCPA)。首先,利用了基于梅尔频率倒谱系数和矢量量化算法的声纹识别方法识别出了说话人身份,并运用中文分词、词性标注和依存句法分析工具获取语音识别所得文本数据的语言特征;然后,给出了基于一阶谓词逻辑理论的推理定义和描述,提出了饮食组成获取的推理算法,进而形成了基于服务机器人听觉的个体膳食构成自主感知算法。为了评估AIDCPA算法性能,在服务机器人平台中实现了AIDCPA算法,并构建了训练和测试数据集。测试结果表明:系统感知饮食组成的F1值、精确度与召回率的均值分别为0.9491,0.9679和0.9407,有较强的感知鲁棒性。     

基于可能性聚类和卷积神经网络的道路交通标识识别算法

为解决图像采集中噪声和复杂背景对图片的影响以及深度神经网络的高耗时问题,基于可能性聚类算法与卷积神经网络,提出一种道路交通标识识别算法.该方法运用了图像分割技术,并结合卷积神经网络模型对道路交通标识进行更准确的识别.首先,通过色彩增强、图像分割、特征提取、数据增强和归一化等批量预处理操作,形成一个完整的数据集;然后,结合Squeeze-and-Excitation思想和残差网络结构,充分训练出MRESE(My Residual-Squeeze and Excitation)卷积神经网络模型;最后,将优化的网络模型用于道路交通标志的识别.实验结果表明,该方法使训练时间缩短了5%左右,识别精度可达99.02%.     

非接触式身份识别的深度学习算法

针对传统基于Wi-Fi的身份识别方法手工编码特征效率低、准确率不高的问题,提出一种基于深度学习的非接触式身份识别(WiID)算法。该算法通过分析子载波中信道状态信息数据的空间相关性,建立了用于深度学习的输入矩阵;采用二维卷积运算从相邻子载波中提取局部空间特征;构建门限循环单元层,从时间维度对空间特征进行时序建模,完成空间与时间两个维度的步态特征提取,实现端到端的非接触式身份识别,有效减少了数据预处理工作量。实验结果表明,与卷积神经网络和循环神经网络算法相比,该算法识别准确率得到了有效提高;在6种不同的实验场景下,该算法的身份识别准确率介于92.9%～95.6%之间,具有良好的身份识别效果及算法鲁棒性。     

基于机器学习的多源遥感影像融合土地利用分类研究

为了快速获取准确的城市土地利用信息,提高西南地区遥感影像城市土地利用分类信息提取的精度,探讨了当前快速发展的机器学习技术在该领域中的分类实验.选用昆明市主城区作为研究区域,以Landsat8与Sentinel-1A影像为原始数据,使用GS变换法对影像进行融合,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和BP神经网络(Back Propagation Network)2种分类算法对融合前后的遥感影像进行土地利用分类信息提取,对分类结果进行分析.研究结果表明:基于Landsat8和Sentinel-1A的融合影像数据的卷积神经网络分类算法具有最好的分类效果,其总体分类精度和Kappa系数分别为85.8091%,0.8124,认为基于多源遥感影像融合的卷积神经网络分类方法是获取准确的城市土地利用分类信息的一种可行的方法,可以为高原地区城市的土地利用分类提取研究参考.     

一种基于卷积神经网络的结构损伤检测方法

针对结构健康监测系统产生的海量数据难以高效分析的问题,采用了一种基于二维卷积神经网络的损伤识别检测方法,该方法直接将结构在外界激励作用下的加速度时程数据作为输入信息,通过卷积神经网络自动提取加速度数据中的隐含特征,识别结构的损伤.以板的损伤识别为例,给出了卷积神经网络损伤识别模型的输入数据格式、网络结构和训练方法,分析了卷积神经网络分别在不含噪声,含噪声5%、10%以及混合噪声情况下的损伤识别能力.测试结果显示这种基于加速度输入的卷积神经网络具有较高的损伤识别精度和抗噪能力,从而为结构健康监测系统数据分析和损伤识别提供了一种新的途径.     

基于卷积神经网络的发动机主轴承盖姿态识别算法

针对传统姿态识别算法识别精度不高,通用性不强,易受环境因素的影响,且需要对检测图像进行复杂的图像预处理操作的问题。基于卷积神经网络的特征提取能力和识别分类能力,提出一种基于卷积神经网络的发动机主轴承盖姿态识别算法,所提算法去除了传统复杂的预处理操作,通过提取轴承盖4个面的特征,对轴承盖4个面进行识别。实验结果表明：所提算法不仅可以正确识别发动机主轴承盖的4个面,而且平均识别精度为100%,平均识别时间为3.80 s,具有识别精度高,识别时间短,抗干扰能力强的特点。     

一种基于卷积神经网络的下肢动作模式识别方法

针对目前下肢动作模式识别技术存在的数据量少、识别率低的问题,提出了一种新的基于卷积神经网络的下肢动作模式识别方法。以下肢步态动作识别为对象,采集无负重平地行走,无负重上/下楼及负重上/下楼5种步态的表面肌电信号（surface electromyography,sEMG）,对sEMG进行特征提取,构建了一种以特征集作为输入的卷积神经网络,并比较了其与另外几种传统分类识别方法的识别准确率和工作特征。实验结果表明,新方法对于5种步态的平均识别准确率大于95%,错误率都低于8%,具有较高的准确性。因此所提方法的输入特征集更能代表预测模型特征,模式识别率更高,可为康复医疗机器人、助力机器人等设备改善下肢运动功能提供参考。     

基于改进卷积神经网络与动态衰减学习率的环境声音识别算法

环境声音识别在音频检索、监控方面有着广泛的应用,是听觉识别任务中的一个热门研究领域。但由于其声音信号的复杂多变,使得该任务在识别率提升方面依然面临许多挑战。针对这一问题本文提出了基于改进卷积神经网络的环境识别模型（S-CNN）,该模型采用反复堆叠的递减型卷积核提取不同尺度的局部特征,并在每层卷积层后采用Batch Normalization（BN）层对特征进行归一化操作。同时,利用动态衰减的学习率训练模型,以提高模型收敛速度与收敛稳定性。实验结果表明,相比于传统的机器学习与卷积神经网络模型,本文所设计的改进卷积神经网络模型S-CNN具有更好的识别率。在ESC-10环境声音数据库上,识别精度达到91.3%。     

基于轻量型网络的唇纹识别算法研究

在信息化和智能化高度发展的大数据时代,身份信息安全面临着种种挑战,传统的身份识别技术已不能满足公众安全需求。为解决传统唇纹识别算法中图像预处理过程复杂、特征提取困难和识别周期较长等问题,提出基于卷积神经网络的唇纹识别算法,搭建一个轻量型神经网络LNet-6(lightweight network-6)。该网络模型具有参数计算量少、模型文件小和可移植性强等优势。直接输入原始数据集,简化图像预处理步骤,通过卷积层自动提取特征信息和下采样操作降低模型训练参数,避免了图像特征提取算法的复杂设计。在测试集上获得了97.97%的识别率,验证了该方法的有效性。     

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.     

一种服务机器人选择性认知方法

针对现阶段服务机器人面向日常家居环境的认知能力较低,缺乏以相关服务任务作为先验知识、进行深度认知的能力问题,基于视觉认知和语义分析相结合的思路,利用智能空间平台分布式感知系统,结合深度神经网络下图像处理与语义分析等相关手段,提出了一种服务机器人选择性语义认知方法.设计了一种智能空间下选择性注意策略,选择显著性高、服务任务相关联的区域作为兴趣区域;提出了一种改进的区域卷积神经网络,将所选择兴趣区域作为先验知识来引导卷积神经网络;构建了语义分析模型,利用物品检测输出进行深度语义认知.实验结果表明,该方法可以提取服务任务相关的空间显著性信息,引导区域卷积神经网络进行物品检测,物品检测过程过滤了无关物品,与传统区域卷积神经网络相比,检测速度较快、准确率高,最终结合语义分析的方法提高了服务机器人日常家居环境下的认知能力.     

基于局部监督深度混合模型的变电站巡检机器人道路场景识别

近年来,在各种图像分类和处理中,卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)取得了明显的优势。通过CNN中的全连通顶层和中间层等,可有效获取具有全局语义信息的深度特征以及包含局部语义信息的卷积特征,以此来提升图像识别的效果。为了进一步改进变电站巡检机器人对自身所处环境的理解能力,特别是在依赖于道路场景中整体和细节图像相结合来进行特征识别的条件下,文章提出了一种基于局部监督深度混合模型的识别网络对变电站巡检机器人道路场景进行识别,以实现对卷积特征的有效应用。首先该识别网络可以有效地避免卷积特征捕获到的局部对象在高度压缩的全连接层表示中被明显消除的问题;其次在局部卷积监督层的辅助下,通过直接将标签信息传播到卷积层,实现对图像的局部结构进行增强以补充场景图像中无序的中层语义信息;同时添加空间卷积操作来处理由于遮挡所造成的信息丢失。实验结果表明,局部监督深度混合模型网络在明显提高推理速度的同时,能够保持较高的识别精度,并在实际变电站场景的识别中表现出优秀的性能。     

基于卷积神经网络的胶囊内镜息肉与溃疡辅助诊断

针对目前胶囊内镜(WCE)自动检测方法需要对每种病灶设计对应的识别算法以及识别准确率不高的问题,设计一种基于卷积神经网络的息肉与溃疡辅助诊断算法。与传统检测算法相比,卷积神经网络可自动学习病灶图像特征,实现更强泛化能力,更高准确率和效率。该方法针对具体WCE图像,首先评价图像R、G、B通道携带信息的特征;其次,分析全局直方图均衡化、伽玛变换和拉普拉斯变换对提升图像对比度的效果,选择其中表现最佳者与信息最丰富的2个颜色通道组合成3通道输入到卷积网络中训练和识别。测试表明,本算法识别准确率96.8%,比传统的经典图像检测方法高出至少16.73%,检测速度达到68.6图/s,能够推广应用到医疗辅助诊断领域。