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...     

基于改进EfficientNetV2网络的脑肿瘤分类方法

针对脑肿瘤磁共振图像分类问题中过拟合及分类准确率较低的问题,提出一种基于改进EfficientNetV2网络的脑肿瘤分类方法.该方法在EfficientNetV2网络中引入坐标注意力机制,该注意力机制将同时从垂直和水平两个方向获取脑肿瘤的特征信息,精准识别脑肿瘤的病灶特征,从而帮助模型更全面、准确地定位和识别病灶区域信息,有效抑制背景信息对检测结果的影响,使模型分类精度更高,解决了因获取特征信息不足导致分类精度低的问题.为进一步提升分类准确率,引入Hard-Swish激活函数,该激活函数不仅可以提升脑肿瘤分类网络模型的运算速度,也可有效提高分类精度.同时,改进后的模型搭配了Dropout层和归一化层,可更好抑制过拟合的发生,加快模型收敛速度,提高模型的鲁棒性,且分类精度有明显提升.实验结果表明,改进后的模型在验证集中获得了98.4%的分类准确率,通过对比实验和消融实验验证了改进后的模型在脑肿瘤分类任务中的有效性.     

基于深度卷积神经网络的遥感图像场景分类

遥感图像场景分类在地理空间对象检测、自然灾害检测、地理图像检索、环境监测等方面具有广泛的应用前景,引起了人们的广泛关注.文章改进了传统的深度卷积神经网络(DCNN),将其应用于遥感图像场景分类研究,提出了一种改进后的7层网络结构,在激活函数的选择上,针对神经元通过Relu进行激活容易激活失败的情况,采用PRelu函数替代Relu;针对传统的深度学习方法不能融合多种细粒度深度学习特征的问题,采用分层特征融合的方法,通过实验对比,将第四个卷积层、池化层和最后一个全连接层提取到的特征进行串联融合,得到一种更加有效的深度特征.与传统深度学习方法相比,文章所提方法分类准确率提高了8.81%.实验结果表明,该方法在准确率、Kappa系数上均有良好表现,取得了良好的分类效果.     

基于改进 LeNet-5 网络的交通标志识别方法

针对传统LeNet-5卷积神经网络用于交通标志等多种类识别任务中,存在识别正确率低、网络容易过拟合以及梯度消失等问题进行改进。引入Inception卷积模块组来提取目标丰富的特征,同时增加网络的深度。引入BN (batch normalization)层对输入批量样本进行规范化处理;同时改用性能更好的Relu激活函数,并使用全局池化层代替全连接层,合理改变卷积核的大小和数目。研究结果表明,改进LeNet-5网络能够有效解决过拟合和梯度消失等问题,具有较好的鲁棒性;网络识别率达到98. 5%以上,相比CNN (convolutional neural network)+SVM (support vector machine)提高了约5%,比传统的LeNet-5网络提高了3%。可见,改进后的LeNet-5网络图像识别的准确率得到显著提高。     

基于CNN的车辆检测中激活函数的研究

视频车辆检测是计算机视觉应用于汽车辅助驾驶系统的主要技术难点之一,卷积神经网络是现在视频车辆检测性能最好的计算机视觉算法,激活函数是卷积神经网络算法的重要模块,影响神经网络的收敛性和精确度。本文主要在模型训练和模型验证两个阶段分析激活函数的影响,讨论的函数包括sigmoid函数、Relu函数、Leaky-Relu函数及提出的一种半饱和ssatu函数,实验是以车辆检测YOLOv2算法为基础对不同激活函数的效果做了比较分析。实验表明:软饱和函数sigmoid和函数ssatu使模型收敛的速度最快,且连续可导非线性sigmoid函数使模型训练中损失值的振荡最小;在模型性能上体现出不抑制特征点的分段函数更适用于一般性的创建卷积神经网络。     

基于改进卷积神经网络的中药饮片图像识别

为解决AlexNet网络模型在中药饮片图像识别中存在的识别准确率和鲁棒性不够理想的问题,以常见的50种中药饮片为研究对象,对AlexNet网络模型进行改进优化。首先通过拍摄以及搜索引擎获取中药饮片图像,并对图像进行数据扩充以及细节增强预处理。其次对AlexNet网络模型进行优化改进,通过缩减原网络的卷积核个数和卷积核大小、使用全局平均池化(global average pooling, GAP)替代全连接层以减少网络参数;去除局部响应归一化(local response normalization, LRN)层、引入批量归一化(batch normalization, BN)层和使用Lion优化算法替代随机梯度下降(stochastic gradient descent, SGD)优化算法以提高网络训练速度;使用Mish激活函数替代ReLU激活函数和引入通道注意力机制SENet网络以提高模型的识别精度。实验结果表明,改进后的网络模型相比于AlexNet网络模型,平均识别率提高了6.1%,平均损失率下降了14.4%,网络参数由原来的60 M缩减至1 M,该结果表明在中药饮片数据集上,改进...     

基于轻量级AlexNet网络的秦简文字识别算法

以样本少且欠均衡的高信噪比秦简文字图像为研究对象,提出一种基于改进的轻量级AlexNet网络模型的秦简文字识别算法。首先,构建秦简单文字图像数据集,对其进行增强降噪、图像归一化等预处理操作;其次,调整AlexNet网络模型结构,构建4层卷积层与池化层的顺序连接,并在前2层卷积层分别融入InceptionA与InceptionC结构,以分解卷积的形式对秦简文字进行局部特征提取,选取ReLU函数作为模型的激活函数,并在全连接层融入Dropout层进一步防止模型出现过拟合现象;最后,调用Softmax分类器完成秦简文字图像识别。研究结果表明：该网络模型在轻量化与识别准确率的表现上具有明显的优势,平均识别耗时为635 ms,识别准确率达到了99.89%,识别效果良好,可为秦简文字识别理论研究提供参考。     

面向采摘机器人的改进YOLOv3-tiny轻量化柑橘识别方法

针对柑橘采摘机器人快速、准确的识别需求,提出了一种基于改进的YOLOv3-tiny（You Only Look Once v3 tiny）的轻量化卷积神经网络模型的柑橘识别方法。为便于在算力有限的采摘机器人上应用,该方法用DIOU（Distance Intersection over Union）损失函数替换了YOLOv3-tiny卷积神经网络模型原有的损失函数,提高模型的识别定位精度;采用MobileNetv3-Small卷积神经网络模型替换了主干特征提取网络,使模型更加轻量化,提高模型的识别速度;在MobileNetv3-Small中加入了新的残差结构,减少主干网络特征信息的损失,进而提高模型的识别精度;在加强特征提取网络中加入了简化的空间金字塔池化SPP（Spatial Pyramid Pooling）网络结构和深度可分离卷积层集,提升模型提取特征信息的能力,再加入一个下采样层,将两个尺度间的特征信息充分融合,同时还加入了hard Swish激活函数,从而进一步提高模型的识别精度。通过与YOLOv3-tiny在柑橘测试集上的识别效果进行对比,改进的YOLOv3-tiny的平均识别精度mAP、F1值分别达到了96.52％、0.92,提高了3.24%、0.03,平均识别单幅图像所耗时间、模型权重大小仅为47 ms、16.9 MB,分别减少了24%、49%。通过与YOLOv3-tiny在针对柑橘测试集中处于不同环境条件下的柑橘的识别效果进行对比,改进的YOLOv3-tiny在光照充足且未遮挡条件下、光照充足且遮挡条件下、光照不足且未遮挡条件下、光照不足且遮挡条件下的柑橘正确识别率分别为98.6%、90.5%、95.8%、86.8%,分别提高了0.7%、6.5%、3.2%、7.7%。显示出改进YOLOv3-tiny轻量化柑橘识别方法具有识别精度高、识别速度快以及轻量化等特点。     

采摘机器人的目标定位和测量技术

在采摘机器人的工作过程中,为了提高采摘机器人的采摘成功率,需要获取水果的位置信息,以确定果实与采摘机器人的相对位置关系.由于采摘作业环境复杂,为提高采摘系统的工作效率,提出一种基于Opencv采用Yolov5算法和双目相机对水果进行目标识别和空间定位的方法.针对小目标识别在Yolov5算法中识别精度的不足,在Yolov5算法网络结构中叠加包含更多低层级信息的浅层特征图,实现小目标检测层进行算法优化,实验结果表明,优化后的识别网络对水果检测的平均精度为92.4%.基于深度学习的优化识别网络在识别小目标方面具有更好的性能,可以有效提高果农采摘系统的工作效率.     

面向交通场景的轻量级行人检测算法

针对交通场景下行人检测模型网络复杂、参数量大以及难以在低性能设备上部署的问题,基于YOLOv5s网络模型提出了一种改进的轻量级行人检测算法。首先,使用Ghost模块重构YOLOv5s网络进行特征提取,降低模型的参数量和计算量,提高推理速度。其次,引入坐标注意力机制提高模型对目标特征的提取能力,提升其对小目标行人的检测效果。最后,采用SIoU损失函数加快模型的收敛速度,提高模型的识别准确率。实验结果表明,改进后的算法能保证较高的检测精度,与原始YOLOv5s算法相比参数量减少47.1%,计算量减少48.7%,提高了交通场景下行人检测的速度且易于部署。     

基于改进的卷积神经网络的工件识别技术

针对传统的工件识别流程是由人工根据工件的特点设计需要提取的特征,整个过程具有耗时高、成本大、通用性较差和识别准确率不高等问题,改进了经典的卷积神经网络模型AlexNet和LeNet-5,通过将AlexNet网络的输入图像尺寸缩小到120×120,用BN层代替LRN层,减少两层卷积和全连接层,用3×3的卷积核代替第一层卷积层11×11的卷积核;将LeNet-5的输入图像尺寸提升至60×60,用ReLU取代原始Sigmoid激活函数,使用多个小卷积核代替大卷积核;分别使用改进前后的网络模型对工件数据集进行训练、测试.结果表明,改进后的两种网络模型,在测试集上分别达到94.31%和92.75%的平均识别准确率,平均识别时间分别为0.271s和0.321 s,满足生产需求.     

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Cascade RCNN网络相比,目标识别的准确率提高了近2％,在识别番茄果实的同时,该网络对番茄的成熟度进行了简单分类.为进一步验证网络性能,将改进网络与经典的Faster RCNN网络和YOLOv3网络进行对比.实验结果表明,改进网络能够准确地识别出番茄果实,并对成熟番茄与未成熟番茄做出区分.该方法可为温室内番茄果实的采摘提供技术支持.     

融合卷积神经网络和流形学习的肺结节检测

U-net是常用的医学图像分割网络,但仍存在卷积神经网络中泛化能力差、容易过拟合的缺点.针对其缺点,研究全卷积肺结节分割网络,引入随机失活层,采用新的激活函、损失函数、优化器等改进网络结构,改进后的网络具有更高的查全率.然后融合改进重构权值的局部线性嵌入算法对特征进行提取,最后采用XGBoost分类器进行最后的筛选分类.通过实验验证表明,得到实融合以上两种算法的肺结节检测具有更高的准确率更高的准确率和更好的泛化性,可以应用于肺结节检测.     

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.     

基于半监督生成对抗网络的通信信号调制识别算法

针对小样本条件下通信信号识别混淆的问题,提出了一种基于半监督生成式对抗网络的调制识别算法.首先结合半监督学习思想利用少量标签数据和大量未标签数据训练网络;其次在输出层添加辅助分类器进行结果判定,针对性设计了目标函数和损失函数,以满足网络生成虚假数据和实现信号分类的目的;最后使用不同的激活函数并用反卷积和Dropout代替池化操作,有效降低了算法复杂度并加快网络收敛速度.仿真实验表明:该算法适应性强、计算量小,较传统算法识别准确率提升了6％ ～13％,有效实现了小样本条件下的调制样式识别.     

基于改进YOLOv5s的辣椒采摘机器人识别定位方法

为了准确研究辣椒采摘机器人受不同作业场景影响的规律，利用获取的采摘目标信息构建基于改进YOLOv5s的辣椒采摘识别定位模型.基于光照强度、光照角度、枝叶遮挡和果实重叠等场景建立图像数据库，引入双向特征金字塔网络改进YOLOv5s的特征融合网络进行深层次特征提取，以增强网络的信息表达能力，提高检测精度.探讨不同场景对该模型检测精度P、检出率R和平均精度均值(mean average precision, MAP)的影响规律.结果表明：改进后YOLOv5s模型对辣椒的检测精度高达95.6%,较YOLOv4、YOLOv3、YOLOv2及Faster R-CNN模型分别提高了6.1%,9.3%,44.4%,8.2%;光照角度处于正面90°时的检测效果最佳，MAP达97.3%;模型在白天强光和傍晚弱光场景下的鲁棒性好，MAP值高于90%;模型在枝叶遮挡场景下比果实重叠时的检测精度高；辣椒距离相机坐标系的空间坐标测量值取0.2 m时的误差仅为1 mm,满足辣椒采摘定位精度需求.     

基于改进的LeNet-5卷积神经网络交通标志的识别

针对目前现有交通标志识别算法耗时长、识别率低等问题,提出了一种改进的LeNet-5卷积神经网络模型(Improved LeNet-5Convolutional Neural Network,ILN-CNN).首先,对原有的LeNet-5卷积神经网络模型构造2个相对独立的不同卷积核的子卷积网络,用于加快特征提取;其次,增加子网络中卷积核的个数,以增强网络区分不同交通标志的能力;最后,添加激活函数ReLU,增加Dropout层,以达到加快函数收敛,避免CNN过度拟合,降低神经元间互适应的效果.实验结果表明:与传统的系统结构相比,ILN-CNN对交通标志的识别准确率达到93.558%;比BP神经网络模型、支持向量机分类算法分别提高了12.206%和4.018%,并且在识别时间上具有一定的优势.     

基于改进激活函数和学习率的双向LSTM研究

[目的]目前双向长短期记忆网络(Long short term memory,LSTM)在语音识别、图像识别和情感分类等方面的应用越来越广泛,基于此研究如何提高双向LSTM的准确率.[方法]提出一种改进的双向LSTM,通过对LSTM中输入门与输出门激活函数的改进,并结合改进的学习率,能够大大地提高神经网络的收敛速度与准...     

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。     

基于深度学习的桃子检测研究

针对桃子生长环境复杂,不同光照等影响因素使得采摘机器人难以对桃子检测、识别和定位的问题,提出一种基于深度学习的桃子检测方法。在MTCNN基础上,通过对其结构优化调整并增加一分类模型,构建桃子检测模型。在桃子图像数据集上,应用多种数据增强技术对网络进行训练。综合考虑检测性能和速度,对比不同标签方式、不同输入大小和不同网络结构下的测试结果,优选出四阶段网络用于桃子检测。结果表明,该检测器对成熟桃子检测准确率为89.3%。