基于混合深度学习的蔗糖原料蔗顶芽杂质探测技术

为有效地解决复杂情况下蔗糖原料蔗顶芽杂质的识别问题,本研究对复杂环境下高密集度的原料蔗顶芽杂质的特征进行分析,将特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)和RoIAlign整合到Faster R-CNN和Cascade R-CNN的架构中,再将多种深度网络算法融入到统一的多层架构的深度网络...     

基于级联卷积神经网络的番茄果实目标检测

为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实,采用改进后的Cascade RCNN网络对温室内的番茄果实进行目标检测.将Cascade RCNN网络中的非极大值抑制算法替换为Soft-NMS(soft non-maximum suppression)算法,采用适合番茄形状的锚框,增强网络对重叠果实的识别能力,与原...     

基于改进Faster RCNN的目标检测算法

针对Faster RCNN算法在对小目标、发生形变的目标以及重叠度大的目标检测存在的问题,做了相应的改进.将具有更深层次且表达能力更强的ResNeXt网络代替了Faster RCNN中用于提取图像特征的VGG-16网络.将ResNeXt常规的"后激活"基本单元结构更改为"预激活"的形式,反向传播过程中,信息可以在整个网络中"直接"传播,使得网络的性能达到最优.引入可变形卷积,解决产生空间形变的图像识别任务.对比实验结果表明,本文设计的网络模型在对发生旋转以及局部遮挡等状况的目标表现出良好的检测效果和较高的准确性.     

基于改进的更快的卷积神经网络特征区域的淡水鱼鱼鳃切口点定位

为了提高鱼产品加工过程中鱼鳃切口点定位的准确度,采用改进的更快的卷积神经网络特征区域(faster convolution-al neural network feature region,Faster RCNN)对淡水鱼的鱼鳃部位进行检测和定位.首先,为了增强主干网络VGG16的特征提取能力,加入批归一化(batch normalization,BN)层对其进行结构优化,提高了网络识别的准确率.其次,当物体处于预设的交叉阈值范围时,非最大值抑制(non-maximum suppression,NMS)算法存在目标漏检的问题.采用Soft-NMS算法替代NMS算法,增强了目标检测的性能.通过在淡水鱼数据集进行的实验结果表明,改进的Faster RCNN网络对鱼鳃切口定位准确率达到了96％,较未改进网络提高了6％,为后续生产线中鱼鳃的精准切割奠定了基础.     

基于轻量级深度卷积神经网络的绝缘子检测

在无人机巡检图像中,检测出绝缘子是实现输电线路状态分析的关键.本研究采用轻量级卷积神经网络代替传统的人工特征提取器,获取输入图像的深层特征;利用深度学习目标检测网络对所提取特征进行处理和训练学习,实现多尺度、多种类的绝缘子目标检测.实验结果表明:该方法可以准确快速地识别出以山林背景为主的瓷质和复合两类绝缘子,其检测精度...     

基于深度卷积神经网络的脑电图异常检测

为解决EEG自动检测的错误率非常高的问题,提出了一种基于深层卷积神经网络(CNN)对脑电图进行异常检测的方法:首先,对多个异构数据源按标准进行重构和预处理,生成了有118 716个样本的训练集和有12 022个样本的测试集;然后,构建有快捷连接的深层CNN模型,以自动化学习ECG特征并进行分类识别;接着,将模型在训练集上进行试验与调参,保存了性能最好的模型参数;最后,在测试集上进行预测.预测结果显示该模型达到了94.33%的分类准确率.通过所提方法对脑电信号进行处理与分析,能够自动提取EEG特征并进行异常识别,从而达到快速检测与辅助诊疗的目的.     

基于卷积神经网络语义检测的细粒度鸟类识别

细粒度识别的主要目的是在相同基本类别下对其繁多的子类别进行区分。不只局限于头和躯干的定位现状,提出了一种基于Faster RCNN联合语义提取和检测的分类方法。通过引入自上而下的方法来生成七个小语义部位,既大大减少了候选区域的个数,又提高了分类的效率。检测子网可以和区域候选生成网络(RPN)共享卷积特征,结果使得区域建议几乎不花时间,从而可以生成高质量并且具有局部特征的区域建议框,便于Fast RCNN的检测。相对于其他鸟类识别研究,实验中鸟类识别准确率达到了88.37%,提高了识别效率。说明联合语义的Faster RCNN网络适用于鸟类的细粒度识别。     

一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测研究

基于传统道路损伤检测方法主要通过人工选取特征识别道路损伤,致使检测过程中抗干扰性较差,进而制约道路损伤识别精度的提高.针对这一问题,提出一种基于深度卷积神经网络的道路损伤检测方法.通过引入深度学习算法,利用迁移学习策略,构建稳健的非线性道路损伤识别模型;结合真彩色的道路图像,利用多层卷积神经网络抽取局部损伤区域的高级语义特征,实现复杂背景变化下的道路损伤智能检测.实验结果表明,提出的方法可准确识别道路损伤图像,相比常用方法能显著提高识别准确率.     

基于深度卷积神经网络的自动垃圾分类

垃圾分类已经成为当前社会生活的新风尚.本论述针对当前垃圾分类工作环境差和容易分类出错的问题,研究基于深度学习的垃圾自动分类方法,并设计基于深度残差卷积神经网络ResNet50的垃圾识别方法.为避免垃圾图像数据集中训练数据量的不足,采用对使用ImageNet训练好的ResNet50模型进行迁移微调的方法来优化网络参数.在...     

基于改进的深度卷积神经网络的人脸疲劳检测

针对疲劳驾驶检测问题,提出一种以softmax损失与中心损失相结合的深度卷积神经网络算法。首先,利用含有方向的梯度直方图(histogram of oriented gridients,HOG)和级联分类器(support vector machine,SVM)算法的Dlib库中预训练的人脸检测器,来检测驾驶员的脸部区域。其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法实现脸部68个关键点标定及眼睛和嘴巴的定位。最后,为了优化softmax损失在深度卷积网络分类中出现的类内间距大的问题,加入中心损失函数,提高类间差异性、类内紧密性以及驾驶员脸部疲劳状态识别准确率。在自建测试集和YawDD哈欠数据集中的实验结果显示,该方法能够准确地识别检测驾驶员疲劳表情,平均识别准确率达到98.81%。与传统的疲劳驾驶检测识别方法相比,该方法可以自动进行疲劳特征提取,并且训练准确率、检测识别率及鲁棒性得到提高;与未改进的深度卷积网络相比,检测识别的概率平均提高了约5.09%。     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于卷积神经网络的毫米波图像目标检测

在公共安全检查领域中,研究毫米波图像目标检测的快速性和精准性的方法具有非常重要的实际应用价值。提出了基于Faster R-CNN深度学习的方法检测隐藏在人体上的危险物品。该方法将区域建议网络(region proposal network,RPN)和VGG16训练卷积神经网络模型相结合,接着通过在线难例挖掘(online hard example mining,OHEM)技术优化训练所提出的网络模型,从而构建了面向毫米波图像目标检测的深度卷积神经网络。实验结果证明所提的方法能高效地检测毫米波图像中的危险物品,并且目标检测的平均精度高达约94.66%,检测速度约为6帧/s,同时对毫米波安检系统的智能化发展有着极其重要的参考价值。     

深度神经网络在高铁运行环境识别中的鲁棒性验证

改进了DeepTRE的实现,在保留DeepTRE验证能力的前提下大幅降低了DeepTRE的空间复杂度,以适应大规模数据集场景。在高铁运行环境识别场景中评估了改进后的DeepTRE,并与其他主流验证工具DLV和SafeCV对比。实验结果表明,改进后的DeepTRE工具的显存占用显著低于原DeepTRE工具,相较于其他神经网络验证工具,改进后的DeepTRE工具在具有较快验证速度的前提下拥有更优异的验证效果。     

基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。     

基于强化学习的三维游戏控制算法

基于强化学习,设计了一个面向三维第一人称射击游戏(DOOM)的智能体,该智能体可在游戏环境下移动、射击敌人、收集物品等.本文算法结合深度学习的目标识别算法Faster RCNN与Deep Q-Networks(DQN)算法,可将DQN算法的搜索空间大大减小,从而极大提升本文算法的训练效率.在虚拟游戏平台(ViZDoom)的两个场景下(Defend_the_center和Health_gathering)进行实验,将本文算法与最新的三维射击游戏智能体算法进行比较,结果表明本文算法可以用更少的迭代次数实现更优的训练结果.     

基于非线性修正函数的卷积神经网络图像识别研究

为了解决深度学习中使用线性修正函数Re LUs对于模型的表达能力欠缺,而柔性光滑函数Softplus无稀疏表达能力的问题。基于Re LUs和Softplus函数各自的优点,将Re LUs函数的稀疏表达能力和Softplus函数的光滑特性结合起来,提出一种使用非线性修正函数作为神经元激励的方法。分析了不同激活函数的性能,并且用卷积神经网络在MNIST和CIFAR-10标准数据库上进行图像分类识别实验。实验结果表明,使用非线性修正激活函数,不仅可以加快网络收敛速度,也可以提高识别准确率;同时还不依赖于池化方法的选择。     

基于深层卷积网络的单幅图像超分辨率重建模型

【目的】针对Mean squared error(MSE)作为损失函数在人眼感知方面存在局限性,以及基于卷积神经网络的图像超分辨率(Super-resolution,SR)算法生成的图像存在参数较多、计算量较大、训练时间较长、纹理模糊等问题,设计基于深层卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建模型。【方法】使用ImageNet预先训练的大型卷积神经网络Visual geometry group(VGG)模型提取图像特征,利用该特征设计视觉感知损失函数进行训练学习,引入亚像素卷积层(Sub-pixel convolution)替换上采样层,缓解生成图像的棋盘效应。【结果】设计的模型对放大两倍的图像进行超分辨率修复,与其他4种超分辨率重建模型的Peak signal to noise ratio(PSNR)值接近,且生成图像的视觉效果更加清晰逼真,细节更加细腻。【结论】该模型可以实现输入不同大小的低分辨率图像而不必多次训练学习不同比例的放大模型,可以实现对不同放大倍数图像的训练和预测,在保持一定PSNR正确率的前提下,放大后的超分辨率图像能够恢复更多纹理细节和更佳视觉效果。     

两类YOLOv4-tiny简化网络及其裂缝检测性能比较

面向国内高大建筑物裂缝检测市场实际需求,考虑现有YOLOv4-tiny深度网络结构在树莓派等边缘设备上运行速度慢的缺点,使用去除第二层残差网络、增加一个maxpool池化层及改变最后一个route层连接的方法生成YOLOv4-lite1和YOLOv4-lite2两种新的简化版YOLOv4-tiny深度网络结构.使用从百...