基于卷积神经网络的灾难场景图像分类

为了对灾难场景图像进行快速分析和识别,提出了一种基于多分辨率卷积神经网络和残差注意力机制(attention module)相结合的图像分类模型.首先,对灾难场景数据集进行预处理,在相同类型的条件下将其随机划分为训练集和测试集.基于改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提取训练集的图像特征.使用训练集图片的特征进行训练,并且在测试集图片上实现分类测试.选取DenseNet、Xception和MobileNetV2三种模型,以灾难场景数据集(Disaster_Data_Scenes)为数据集进行实验验证.结果表明:改进的Xception和MobileNetV2网络在灾难场景数据集上进行的图像分类实验测试,比原网络精度分别提升了4.56％和3.04％.其中改进的DenseNet网络比原网络模型精度分别提升9.13％、17.88％和10.27％.可见改进的卷积神经网络模型的分类精度得到有效提高.     

陕北某煤矿矿井废水的混凝处理试验研究

为实现水的重复利用,采用混凝法对陕北某煤矿矿井水进行处理。研究了混凝剂种类、投加量、高分子助凝剂、p H对该矿井水混凝效果的影响。通过Zeta电位、絮体尺寸和絮体强度的测定探讨了混凝机理,提出了工艺控制条件。结果表明:最佳混凝工艺为:p H=8、投加35 mg/L的聚合硫酸铁,出水浊度为6.6 NTU,浊度去除率可达99%,达到了洗煤用水水质标准(GB 50359—2005),可回用于洗煤工艺。研究表明:聚合硫酸铁形成絮体后Zeta电位最接近0,混凝效果最佳。聚合硫酸铁形成絮体尺寸和强度较大但回复系数较小,在工艺中必须严格控制混凝时间和搅拌强度,避免将混凝反应中聚合硫酸铁形成的絮体再次打碎,影响混凝效果。     

基于轻量级DenseNet和ZigBee的指纹识别方法

针对传统身份识别方法识别准确率低、模型复杂且运算速度慢等问题,提出一种新的基于轻量级密集连接卷积神经网络(DenseNet)和紫蜂协议(ZigBee)的指纹识别方法.首先,构建指纹识别系统的整体模型,并对该模型进行适当的裁剪以缩减模型复杂度.其次,通过筛选指纹图像、增强有效指纹以及扩充增强后的数据等操作,对采集到的ZigBee协议指纹信息进行预处理.然后,以传统深度残差网络的基本思想为依据,通过前馈的方式改变层间的连接关系并构建轻量级DenseNet.最后,以相同的样本数据为基础分别对轻量级DenseNet模型、普通DenseNet模型和3种传统基于机器学习的身份识别算法模型进行训练.试验结果表明:所提出的基于轻量级DenseNet模型的识别准确度最高,为98.24%,且该模型的运行速度最快,与普通DenseNet模型相比,其模型复杂度降低了94%以上.     

基于DenseNet的肺部医学影像智能检测方法研究

研究基于智能检测医学图像分类的肺部X线胸片检测可快速准确的对患者进行临床分析和诊断,能够实现病症早发现早治疗,为临床决策提供高效可靠的支持.以包含医学图像的Chest X-ray的数据集为基础,对其进行了缩放、随机裁剪、水平翻转、维度转换、像素值归一化处理等预处理后,创新地利用DenseNet-121模型进行了肺炎的分类实验.实验证明基于DenseNet的肺部医学图像的测试准确率达到97.4%,召回率、F₁值等量化指标也优于已有的ResNet方法,证明DenseNet可作为肺炎医学影像智能检测的一种有效方式.     

不同形态藻类的混凝效果及絮体特性

采用氯化铁和硫酸铝作为混凝剂，分别研究了不同形态结构的铜绿微囊藻、针杆藻和水华鱼腥藻的混凝效果及絮体特性。结果表明：在铁盐、铝盐混凝剂不同投加量下，铁盐对3种藻的混凝去除效果优于铝盐；3种藻在铁盐和铝盐各自达到最佳混凝效果时的混凝剂投加量：铁盐>铝盐。铜绿微囊藻的整体混凝效果最差，针杆藻的最好。相比于铝盐，3种藻在采用铁盐混凝时形成絮体的分形维数值更大；针杆藻絮体的整体分形维数最大（最大值：1.72），铜绿微囊藻的最小（最大值：1.17），表明藻种形态对混凝絮体结构的影响。3种藻在采用铁盐混凝时的絮体粒径（d50）均大于铝盐絮体，絮体强度和恢复因子小于铝盐絮体的对应值。当采用铁盐混凝剂时，铜绿微囊藻絮体d50的最大值（632μm）小于针杆藻（765μm）和水华鱼腥藻（777μm）；针杆藻絮体的恢复因子最大（26.54%），水华鱼腥藻的恢复因子最小（11.04%）。3种藻絮体到达等电点的铁盐投加量大于铝盐投加量，藻絮体Zeta电位可用于分析藻类混凝时最佳去除率对应的投加量。铜绿微囊藻以电性中和混凝机制为主，吸附架桥和网捕卷扫机制则可能对水华鱼腥藻和针杆藻的絮凝作用更重要。     

基于VGG-F动态学习模型的苹果病虫害识别

为了提高自然环境下苹果病虫害的识别准确率和识别效率,提出了具有动态学习特征的VGG-F苹果病虫害识别模型。首先,依据常见的苹果病害和虫害类型构建图像数据集,同时采用Retinex算法对数据集中的含雾图像进行增强处理;然后选择网络层数较少的VGG-F网络模型作为迁移学习对象,并依据数据样本特性对重训练过程进行学习率动态调整,以及基于试验对比选取最佳动量值;最后,利用数据集对三种不同模型进行重训练和识别效果对比测试。数值测试结果表明,相比于原始VGG-F模型和深层模型VGG-19,文中模型将苹果病虫害识别准确率分别提升了5%和0.63%,且该模型的重训练时间最短,从而验证了文中苹果病虫害识别模型的有效性。     

基于MobileNet和迁移学习的微带青烟叶图像识别

为了准确地挑选出微带青烟叶，提出了基于MobileNet和迁移学习的微带青烟叶图像识别方法.首先收集烟叶图像建立样本数据集；其次，对在ImageNet数据集上训练好的MobileNet进行微调，以使其适应烟叶图像识别；最后，基于迁移学习方法利用烟草样本训练集对微调后的MoblieNet模型进行训练，从而准确识别微带青烟叶.     

聚硅铁短时混凝过滤应急工艺及效果

为保证污染的快速有效处理，基于聚硅铁(PSF)的优异混凝效果及其絮体的快速沉淀性能，以模拟生活污水为试验水样，对短时混凝沉淀工艺(短时工艺)的絮凝和沉淀时间等参数的选择及其对过滤的影响进行研究，对比研究聚硅铁和聚合氯化铝(PAC)在混凝过滤的短时和常规工艺下的去除效果，并利用扫描电镜对其絮体进行分析，最后观察短时工艺对于实际生活污水的处理效果。结果表明，在混凝沉淀试验中，絮凝2 min、沉淀3 min时的PSF短时工艺就能达到与常规工艺较为接近的污染物去除水平。投加量为0.162 mmol/L时，浊度和COD_Cr平均去除差异率分别为0.59%和11.5%。在过滤试验中，短时PSF工艺的滤后水水质稳定，平均COD_Cr去除率达到85.53%,比PAC短时工艺高了7.16%。扫描电镜图片表明短时PSF工艺的絮体比PAC絮体结构紧凑，颗粒粒径大，具有更好的絮凝沉淀效果。在处理实际生活污水的试验中，投加量达到0.162 mmol/L时，PSF短时工艺对于浊度和COD_Cr的去除效果比PAC短时工艺分别高了27.88%和11.11%。     

基于卷积网络的视频目标检测

针对传统卷积神经网络层级较为浅,对物体识别精确度较低的原因,利用改进的深层卷积网络VGG16模型检测视频运动目标.首先,预处理过程中对数据集进行剪裁和旋转操作,补充数据集数量,以解决前期图像资源不足等问题;其次,在PASCAL VOC数据集上先预训练模型,接着加载自定义视频数据集对预训练模型进行第二次训练.实验结果表明,该网络模型能很好用于视频目标识别,提高了检测精确度,有效减少网络参数计算量,降低硬件内存资源消耗,具有较强的鲁棒性.     

基于深度学习的任意形状场景文字识别

场景文字识别的一个具有挑战性的方面是处理具有扭曲或不规则布局的文字.尤其是侧视文字和曲线文字在自然场景中较为常见,且难以识别.本文提出了一个带有灵活矫正功能的注意力增强网络,将其用于任意形状场景文字识别.此网络由基于卷积神经网络的文字矫正网络和基于注意力增强的识别网络两部分组成.矫正网络自适应地将输入图像中的文字进行矫正,降低识别难度,使基于注意力增强的序列识别网络直接根据矫正后的图像预测字符序列.整个模型可以进行端到端的训练,训练只需要图像和相应的文字真实标签.在各种公开数据集上进行了广泛的实验,包括SVT、ICDAR 2003和CUTE80等数据集,验证了此网络具有优异的性能.     

语音识别中的DenseNet模型研究

为了解决语音识别中由网络加深导致的低层特征消失、参数量大及网络训练困难的问题,基于Inception V3网络的非对称卷积思想,提出了一种改进的密集连接卷积神经网络(densely connected convolutional neural networks, DenseNet)模型。根据语音识别的长时相关性,通过密集连接块建立起不同层之间的连接关系,从而保存低层特征、加强特征传播;为了得到尺度更丰富的声学特征,将卷积核的范围进行扩大;利用非对称卷积思想分解卷积核,以减少参数量。实验结果表明,相较经典深度残差卷积神经网络模型和原始DenseNet模型,提出的模型在THCHS30数据集上的语音识别性能更好,在保证识别率的情况下,还减少了网络参数量,提高了模型训练效率。     

基于深度学习的化妆品塑料瓶缺陷检测

提出一种基于深度卷积神经网络的化妆品塑料瓶表面缺陷检测算法。采用百万像素级别的工业相机采集大量的塑料瓶图像样本,并通过HSV(hue,saturation,value)颜色空间变换和Otsu阈值分割等方法对图像进行预处理。采用随机图像变换法对数据集进行增强,并对图像进行标准归一化处理。在卷积神经网络模型中应用深度可分离卷积和Dropout技术以减少参数量,从而避免过度拟合。使用训练样本集训练该模型,并在测试集中将结果与几种经典图像识别算法进行比较分析,结果显示,本文算法的识别准确率高达约0.97。由此表明本文算法的效果优于其他经典算法,有望将其应用于化妆品塑料瓶缺陷检测的工业自动化系统,以提升缺陷识别效果,从而提高生产效率。     

基于CNN的计算机生成图像识别方法

针对计算机生成图像(Computer Generated images, CG)与真实照片(Photograpgh, PG)识别率不高的问题,该文提出了一种改进的卷积神经网络方法来实现CG与PG的识别.该方法首先对识别问题进行卷积神经网络二分类建模,并选择VGG-19网络结构作为基础,建立不同的模型.该方法创新性地引入迁移学习,节省训练时间和大量计算资源,最后使用softmax分类器进行分类.实验结果表明,该文方法对PG图像的识别准确率达到92%.与其他方法比较,该文方法识别准确率最高,说明该文方法具有可行性与有效性.     

基于ResNet模型的甲状腺SPECT影像诊断

为了降低医生利用SPECT影像对甲状腺疾病进行临床诊断时的误诊率,提高深度学习算法在核医学影像辅助诊断中识别交叉影像特征的准确率,提出了基于ResNet模型的甲状腺SPECT影像诊断方法。利用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)和高分辨率生成对抗网络(SRGAN)生成影像并提高分辨率,弥补训练数据的不足。同时,将残差块输出信息加上具有交叉特征影像信息的x_i,在保留已学习影像特征的基础上增加对交叉特征的学习,改进了模型。对于交叉影像特征,使用交叉训练集对经过单一特征影像训练完成的改进ResNet神经网络模型进行再训练。实验结果表明,经过100轮迭代,交叉训练集训练的改进ResNet神经网络模型验证精度高达0.963 3,验证损失降到0.118 7,并趋于稳定;识别结果,召回率、精确率、特异度和F_1分数都在93.8%以上。经过改进的神经网络模型和新的训练方法对甲状腺SPECT影像表现出的典型症状识别率较高,优于其他基于卷积神经网络(CNN)的方法,对临床影像诊断具有参考价值。     

基于深度卷积神经网络的三维模型识别

为了进一步提高三维模型的识别精度,提出了一种基于深度卷积神经网络的三维模型识别方法。将点云数据通过占用网格规范化计算转化为二值3D体素矩阵,通过附加正则化项的随机梯度下降算法提取体素矩阵的特征,再通过共享权重的旋转增强对训练集进行数据增广并以此对模型标签进行预测。实验结果表明,该算法在公开数据集ModelNet40及悉尼城市模型数据集上的识别精度均达到85%左右。与基于同类机器学习的三维模型识别算法相比,在相同训练数据集上该方法网络训练时间短,在相同测试数据集上模型识别准确率高,检索速度快。提出的体素占用网格模型的深度卷积神经网络,可以实现三维点云模型数据集及规范化体素模型数据集的识别和分类工作。     

基于改进的卷积神经网络图像识别方法

当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长。针对以上问题,提出了一种改进的神经网络模型,在LeNet-5模型的基础上并在保证识别率的情况下,简化网络结构,提高训练速度。将改进的网络结构在MINIST字符库上进行识别实验,分析网络结构在不同参量中的识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明提出的改进结构在当前识别正确率上,明显高于传统的识别算法,为当前的图像识别提供新的参考。     

基于深度CRF模型的图像语义分割方法

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。     

胞外分泌物对铜绿微囊藻混凝去除的影响

以铜绿微囊藻为对象,研究了胞外分泌物(EOM)对不同类型混凝剂混凝除藻的影响,并初步探究了其影响机理.结果表明,不同类型的混凝剂具有不同混凝特性和混凝除藻效果.EOM对混凝的影响具有利弊双重性,即在混凝初期由于优先结合混凝剂,减小了有效投加量并阻碍电中和,具有一定的负面效应;而在混凝后期,初期与混凝剂结合的EOM具有增强架桥和网捕卷扫作用,起到了提高絮体密实性和改善沉降性能等有利作用.综合而言,当EOM质量浓度处于3～5mg.L-1时,混凝剂的除藻效果最好.因此,合理利用EOM是提高混凝除藻效果、减少药剂投加量的重要因素.研究结果为不同环境条件下除藻剂及其工艺条件的选择提供了重要的参考依据.