基于MVSVM和超像素的可通行区域检测方法

针对地面智能机器人的可通行区域检测问题,提出一种基于MVSVM和超像素的可通行区域检测方法.利用超像素块作为特征窗口,进行视觉特征的提取,解决了基于矩形块作为特征窗口一大缺陷,即同一特征窗口可能存在多个目标的问题.通过引入超像素,在像素级的尺度上,可通行区域漏检和误检率相对于矩形特征窗口方法大大降低.同时通过采用MVSVM作为分类器,解决了传统的单平面SVM分类器在大规模分类问题中存在的需要较高内存和计算代价以及无法解决例如异或问题等复杂分类问题.在野外实际环境下的实验表明:本方法在可通行区域检测准确率上较以往方法有大幅度提高,能够较好地完成复杂场景下的可通行区域检测.     

基于神经网络的PCB焊点检测方法

针对目前自动光学检测系统在进行焊点检测时容易出现缺陷误报和漏报,以及智能化程度不高的问题.提出了一种基于神经网络的检测方法.首先采用一种基于熵的多阈值自动图像分割方法来提取焊点;然后定义焊点图像的一系列特征,并通过实验对特征进行选择;最后建立用于焊点分类的BP神经网络.实验证明,基于神经网络的焊点图像检测方法具有较高的准确率.     

融合SE和多尺度卷积的轻量级CT图像分类模型

针对医生主观因素会影响COVID-19（新型冠状病毒感染）和CAP（社区获得性肺炎）类型计算机断层（Computed Tomography,CT）图像诊断准确性的问题，提出一种基于MobileNetV2网络改进的MobileNetV2-SELN结构.首先，对MobileNetV2结构中的Block模块进行改进，添加SE块和尺度注意力机制，并引入全连接层和全局池化以便于获取多尺度特征；然后，针对COVID-19图像和CAP图像相似度大的特点，用GroupNorm替代BatchNorm2d，使模型能更好地获取肺炎特征；最后，使用SGD优化器对模型进行优化.实验结果表明，提出的模型的分类准确率更高.     

决策系统簇的平均代价敏感并行约简

大数据背景下，数据量呈指数级增长，三支决策在处理代价敏感问题时动态机制和稳定性不足.针对这个问题，结合F-粗糙集处理动态数据方面的优势，在代价敏感决策表簇中提出基于F-粗糙集和三支决策的平均代价敏感并行约简.首先，从平均决策代价和平均测试代价的角度，定义基于F-粗糙集和三支决策的并行约简；其次，设计基于F-粗糙集和三支决策的平均代价敏感并行约简算法.与基于分类的最小代价约简和基于类特定的最小代价约简比较，实验结果显示，基于F-粗糙集和三支决策的平均代价敏感并行约简可以更好地权衡误分类代价(决策代价)和测试代价，提高分类准确率.研究结果为研究动态决策和代价敏感提供一种新的研究方法和思路.     

基于深度学习的音乐情绪分类研究

为解决传统音乐情感分类特征单一，导致训练效果差的问题，提出了一种多模态注意力融合网络模型，首先将执行情感分类使用的歌词和音频分离，将上下文特征提取方法与分类器相结合，从而提高特征提取效率；其次通过注意机制融合多模态特征，从而加快模型训练效率及情感分类准确率；接着提出了一种自适应孤立森林噪声方法增强模型对不均衡样本的适应性，并在一定程度上缓解模型过拟合问题.最后，将模型与LSTM、GRU、BI-LSTM、BI-GRU等模型进行仿真比较，结果表明所提模型性能最优，情绪分类准确率可达96.46%.     

基于像素分类的图像语义分割方法及其应用研究

为了提高药片外观缺陷检测效率,提出一种使用深度学习进行药片外观缺陷检测的基于像素分类的图像语义分割方法 .首先,利用全卷积神经网络对预处理后的样本数据集进行训练,提取药片外观的缺陷特征,然后,采用像素精度和交并比来评估模型分割的精确度,最后,使用训练得到的模型分割出药片的缺陷位置并加以语义的描述.实验结果 表明,该方法...     

多尺度改进Xception的花卉图像分类方法

针对传统图像分类方法在花卉图像上存在分类效果不佳的问题,提出一种改进Xception网络的方法。首先结合Res2net中的多尺度模块来提高模型特征信息的丰富度,提出Multi＿Xception网络,接着使用1×1卷积核对多尺度深度可分离卷积模块的输入特征图进行信道压缩,减少模型参数的同时进一步丰富模型特征信息,提出Multi2＿Xception网络。将改进模型应用于Flowers Recognition花卉数据集分类,实验结果表明,该方法相较于原算法分类准确率提升了1.64%,F1-score提升了0.018,验证了多尺度Xception网络的有效性。     

基于卷积神经网络的肺野分割和肺炎筛查

由于X光胸片影像受到各类组织阴影及病灶的影响,目前肺野分割算法的结果往往存在空洞或者边缘不光滑等问题。针对此类问题,该文提出了一种基于多尺度卷积和特征金字塔的肺野分割网络,此网络利用多尺度卷积模块和多尺度特征融合模块提取和融合多尺度特征,在JSRT数据集上PA和Dice指标分别达到98.76%和97.94%,在Montgomery数据集上PA和Dice指标分别达到了98.96%和97.85%。该文将肺野分割网络进一步应用到肺炎筛查任务中,提出了一种基于肺野分割的数据增强方法,该方法通过分别“擦除”左右肺部的随机区域增加了样本的多样性,从而提高了肺炎分类任务的准确率。实验表明,这种数据增强方法可以将新冠肺炎检出率至少提高2.2%。     

基于1-分类支持向量机的机器视觉缺陷分类方法

文章针对机器视觉表面缺陷检测中不同类缺陷样本数量少和不均衡的情况,提出了用1-分类分别对单独类缺陷进行真/假分类判断的分类方法,首先对每类训练样本计算具有尺度和旋转不变的不变矩特征,再使用基于1分类的支持向量机和RBF核函数对每一类缺陷样本生成一个超球面,然后通过二重网格搜索的方法对核函数的参数寻优,最后对实际采集的缺陷图像自动寻找缺陷位置并进行分类.实验表明,1-分类支持向量机进行缺陷分类能克服分类样本不均衡的限制,具有分类准确率高及易实现在线检测等优点.     

基于卷积和Transformer融合的服装分类算法

针对传统基于卷积神经网络的服装分类算法无法满足海量多样服装分类需求的问题,提出一种卷积注意力融合的服装分类网络.该网络采用并行结构,包含一个ResNet分支和一个Transformer分支,充分利用卷积运算提取的局部特征和自注意力机制提取的全局特征,以增强网络的表征学习能力,从而提高服装分类算法的性能和泛化能力.为验证该方法的有效性,在数据集Fashion-MNIST和DeepFashion上进行了对比实验.结果表明：在数据集Fashion-MNIST上,该方法取得了93.58%的准确率;在数据集DeepFashion上,该方法取得了71.1%的准确率;该方法优于其他对比方法的实验结果.     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性.     

分层多尺度决策信息系统的序贯三支决策

传统信息系统中每个属性只有一个尺度,但随着海量数据的涌现,实际应用中经常是在多个尺度上处理和分析问题.三支决策是解决分类问题的一种经典方法,序贯三支决策是在三支决策的基础上进行多步决策的一种方法 .将多尺度决策信息系统与三支决策相结合,基于决策理论粗糙集提出分层多尺度决策信息系统的序贯三支决策模型,得到动态变化的正域、负域、边界域.对多尺度决策信息系统进行分层,依次在分层后得到的多个单尺度决策信息系统上进行讨论,构建尺度层面的序贯结构;在每个单尺度决策信息系统上,通过增加属性的方式得到属性子集序列,诱导出多级粒度结构,构建该尺度下粒度层面的序贯结构.为此,给出两种属性子集序列的选择方法;在序贯三支决策过程中,利用相对损失函数计算阈值,并讨论了阈值的性质;最后给出序贯三支决策过程中的分类规则,并用实例说明提出的模型能有效地处理分类问题.     

一种在微机上实现白细胞自动分类的方法

阐述一种用微机实现白细胞自动分类的方法。系统采用二分树分类器实现对６种 白细胞分类。对确定二分树分类器的结构、细胞特征选择和结点分类器等问题作了详 细讨论；提出两种适用于微机系统的特征选择方法——相关分析法和二步选择法；给 出不同情况下系统的分类准确率。结果表明．本文提出的方法在训练集上获得的分类 准确确率达９３％，考试集上的分类准确率为８６％．     

基于兴趣点特征的图像检索方法

针对全局图像特征无法刻画图像类别信息的缺陷, 提出一种基于兴趣点特征的图像特征检索方法. 首先对图像进行仿射 尺度不变特征转换, 并利用亮度的概率密度梯度提取兴趣点; 然后将兴趣点映射回原始图像, 采用颜色直方图作为图像特征; 最后采用相似性度量模型, 实现图像检索. 选择Corel图像库中的图像对算法性能进行实验分析. 实验结果表明, 该方法可有效提高图像的检索准确率和检索效率, 快速找到用户需要的图像.     

基于多尺度特征融合的遥感影像场景分类方法

针对遥感场景影像存在类间相似性高、类内多样性大、且不同尺度下遥感影像差异大等问题,导致场景分类任务精确度受限,提出一种基于多尺度特征融合的遥感影像场景分类算法。首先利用轻量级网络MobileNetV2作为主干网络,以更少的网络参数实现更高的分类准确率。网络通过一维卷积提升输入通道,设计的多尺度特征融合模块能够捕获遥感影像的高级特征和低级特征,融合影像的多尺度特征,能够有效缓解不同尺度下遥感影像差异大的问题。通过在三个公开遥感数据集上进行实验对比,验证了所提方法的有效性。     

基于骨骼线约束的随机蕨抗干扰三维体态识别方法

针对复杂环境下体态识别易受他人遮挡干扰,识别准确率低等问题,提出了一种基于骨骼线几何特征约束的随机蕨抗干扰三维体态识别方法。首先检测目标运动区域,融合运动目标多尺度深度信息和梯度特征;再采用kinect提取人体骨骼,获得骨骼几何特征,建立骨骼特征约束项,排除他人遮挡干扰;最后采用随机蕨进行三维体态分类识别。实验结果表明,该方法识别准确率可达80%以上,抗他人遮挡干扰性强。     

基于骨骼线约束的随机蕨抗干扰三维体态识别

针对复杂环境下体态识别易受他人遮挡干扰,识别准确率低等问题,提出了一种基于骨骼线几何特征约束的随机蕨抗干扰三维体态识别方法。首先检测目标运动区域,融合运动目标多尺度深度信息和梯度特征;再采用kinect提取人体骨骼,获得骨骼几何特征,建立骨骼特征约束项,排除他人遮挡干扰;最后采用随机蕨进行三维体态分类识别。实验结果表明,该方法识别准确率可达80%以上,抗他人遮挡干扰性强。     

基于类别相关性及遗传算法的文本特征选择

针对文本特征选择中原始特征空间维数过高,提出一种基于类别相关性及遗传算法的文本特征选择方法.有效地降低了特征空间的维数,提高了分类准确率.实验验证了该方法的有效性.     

基于扩张卷积特征自适应融合的复杂驾驶场景目标检测

针对复杂驾驶场景下的目标检测问题,提出一种基于扩张卷积特征自适应融合的目标检测算法.采用单阶段目标检测网络RetinaNet作为基本框架,其包含卷积特征提取、多尺度特征融合以及目标分类与回归子网.为提高网络对多尺度特征的提取能力,设计了基于不同扩张率组合的残差卷积分支模块,以获取不同感受野下的目标特征图;然后,将不同尺度下的特征通过网络自适应学习的参数融合后输出,用于后续的目标预测;最后在大规模且多样化的复杂驾驶场景数据集BDD100K上进行实验.结果 表明,利用扩张残差卷积分支模块与特征自适应融合算法能够分别将网络的平均精度均值由0.330提升至0.338与0.344,并在采用扩张卷积特征自适应融合的情况下达到了0.349.所提算法能够有效提升目标检测算法在复杂驾驶场景下的检测性能.     

基于ResNet-50的级联注意力遥感图像分类

知识蒸馏能提高神经网络的泛化能力，可解决遥感图像场景分类时标注数据不足的问题。遥感图像存在的类间高相似性会导致中间知识特征丢失，针对该问题，本文提出一种基于自蒸馏级联注意力机制的特征提取方法(SDCASA)。首先构造权值共享的教师、学生网络；然后使用级联注意力模块精细化深层教师网络所提取到的特征，同时保留被浅层神经网络过滤的中间边缘信息；再利用精细化之后的特征指导学生网络学习；最后在下游训练一个线性分类器完成特征分类。在3个公开数据集AID、MLRSNet、EuroSAT上使用20%和50%的样本训练，分类准确率分别达到85.17%、90.10%、 91.13%和85.50%、92.13%、91.17%。此方法能有效提高遥感图像场景分类准确率，性能优于主流自监督图像分类方法 SimSiam、SwAV、MoCov2、Deepcluster,具有良好的应用价值。