基于改进SegNet模型的遥感图像建筑物分割

针对原始SegNet网络模型存在的参数数量多、 梯度不稳定及分割精度低等问题, 提出一种通过构建SegNet与带残差的bottleneck块、 深度可分离卷积以及跳跃连接结构相结合的改进模型. 在航空和卫星遥感图像数据集上进行实验的结果表明, 改进后的网络模型在精确率、 召回率及F₁值等性能评价指标上均获得更优结果, 表明改进的网络模型在遥感图像建筑物分割任务中有良好的实用价值.     

基于语义分割的桥梁锈蚀病害识别对比分析

针对桥梁锈蚀数据难获取、锈蚀病害数据集小的问题，基于生成对抗网络(GAN)对桥梁锈蚀数据集进行扩增，并采用IS和K均值聚类算法验证其有效性.采用扩增后的数据集，按4∶1的比例划分为训练集和验证集，分别对U-Net网络和DeepLab-V3+网络进行训练，对比分析2种网络对于锈蚀分割的精度、召回率及F₁分数.结果表明，采用深度卷积生成对抗网络(DCGAN)生成虚拟数据集的IS值达到2.41,分类肘形图类别数为5,与原数据集吻合，可作为扩增数据集以提升模型泛化性；DeepLab-V3+网络模型在验证集上的精度为0.935,召回率为0.952,F₁分数为0.943,均显著高于U-Net网络模型.DeepLab-V3+网络在点状锈蚀区域连通与分割方面优于U-Net网络，并实现了片状锈蚀区域分割，为桥梁锈蚀精准识别与分割提供了技术支撑.     

基于改进型SegNet的苹果采摘点分割算法研究

针对直接使用SegNet模型处理苹果图像会出现采摘点分割不清晰和分割错误的问题,提出了一种改进的SegNet语义分割模型进行苹果采摘点分割,使其更适应于复杂的自然环境,为采摘机器人提供帮助。在SegNet模型中引入DenseNet的思想,直接连接来自不同网络层的特征图,实现图像特征的多次重用,以提高模型的分割精度。为了验证改进算法的有效性,选取3种不同品种的苹果建立图像数据集,并在PyTorch深度学习框架上进行训练。利用通用的评价指标,将SegNet模型改进前后的测试结果进行对比。试验结果表明,改进的SegNet模型的最佳精确率、召回率、特异性和Dice系数分别为83.10%、84.82%、98.56%和83.95%。相比原模型,改进的SegNet模型识别成功率提高了2.19%,在运算时间几乎不变的情况下,能够更好地实现自然环境下采摘点的分割,为其他种类水果的采摘点分割识别算法提供了研究基础。     

深度学习在基于叶片的油茶品种识别中的研究

【目的】采用深度学习方法开展基于叶片的油茶品种识别研究，开发油茶品系图像识别技术，为油茶品种鉴别提供科学依据。【方法】选择自然光照条件下生长的11个油茶品种叶片作为研究对象，采集完整、无明显病虫害的叶片，以白色硬纸板为背景，利用智能手机对叶片的正、背面进行图像采集，通过可用性筛选去除无效图像，构建图像数量为2 791张的油茶叶片品种数据集，采用深度学习网络(GoogLeNet、ResNet)对11个油茶品种的叶片图像进行识别研究。【结果】GoogLeNet和ResNet网络均能满足基于叶片的油茶品种识别要求，总体识别准确率、召回率的调和平均值(F₁)分别达94.0%和80.7%;其中GoogLeNet网络识别效果更好，平均准确率、召回率、多分类模型指标宏观F₁(Macro F₁)和微观F₁(Micro F₁)分别为94.1%、94.0%、94.0%和96.9%,其对油茶品种编号1和编号8的识别召回率高达100%。【结论】深度学习网络(GoogLeNet、ResNet)能够实现基...     

基于粗糙注意力融合机制与Group Transformer的视网膜血管分割网络

视网膜血管的形态学变化对早期眼科疾病的诊断具有重要意义,除眼科疾病外,糖尿病、心血管疾病等同样可以通过视网膜血管的形态判别疾病进展。然而,视网膜血管本身具有复杂的组织结构,且易受到光线等因素的影响,对其准确分割并不容易。针对上述问题,提出了一种视网膜血管分割网络。该网络中首先设计了粗糙注意力融合模块(rough attention fusion module,RAFM),该模块基于粗糙集上下近似理论,利用全局最大池化与全局平均池化对注意力系数进行上下限描述,并串行融合通道注意力机制与空间注意力机制;然后,将粗糙注意力融合模块融入Group Transformer U network (GT U-Net),构建一种基于粗糙注意力融合机制与Group Transformer的视网膜血管分割网络;最后,基于公开DRIVE彩色眼底图像数据集进行对比实验,该网络结构在测试集上的准确率、F₁分数、AUC值分别达到了0.963 1、0.848 8和0.981 2,与GT U-Net模型相比,F₁分数、AUC值分别提升了0.35%、0.21%;与其他当前主流...     

基于数据融合的不平衡连续手术动作分割识别

为解决样本分布不均衡的连续动作序列分割识别精度不高的问题,提出一种基于深度学习的新型连续动作分割与识别模型,该模型能够从多维时间序列中提取更丰富全面的动作特征。使用基于双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory networks, Bi-LSTM)的特征提取单元提取数据特征,利用基于注意力机制的特征融合模块融合多种模态的特征,并利用全连接层构建的解码器完成最终分类。实验中使用多种传感器采集了眼科手术中连续环形撕囊操作的连续动作多模态数据对算法进行验证实验。实验结果显示,与使用长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)的数据层融合算法以及4种特征层融合策略相比,所提出的模型具有更好的性能。对于数据量最小的动作类别,该算法的识别精度提高了14%以上,全局F₁分数提升8%以上,整体识别准确度达到90.72%。这些结果表明,该模型能够有效解决样本分布不均衡的连续动作序列分割识别精度问题,并为多模态连续动作分割与样本不均衡问题的解决提供了新的思路和方法。     

基于卷积神经网络的臂丛神经超声图像分割方法

近几年卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)在图像处理、语音识别、自然语言处理以及信息检索等领域得到广泛应用,颈部臂丛神经超声图像具有较低的信噪比、较低的对比度、模糊的边缘,其分割是一项富有挑战性的工作。文章针对目前臂丛神经超声图像手工标注的训练样本较少的情况,对U-Net模型进行改进,构建了一个适用于臂丛神经分割的卷积神经网络模型QU-Net,并选择BP图像数据库进行训练、测试。实验结果表明,与主流神经卷积网络分割算法SegNet、U-Net相比,QU-Net的图像分割结果具有更高的准确性。     

二元域上一般线性群到任意域上一般线性群的同态

采用矩阵方法, 描述了二元域F₂上一般线性群GL_n(F_{2< /sub>)(n≥3)到任意域K上一般线性群GLn(K)的同态形式. 当Ch K≠2时, 给出 了GL3(F2)到GL3(K)的同态形式, 并证明当n≥4时, GL n(F2)到GLn(K)的同态是平 凡的; 当Ch K=2且n≥3时, 给出了GLn(F2)到GLn(K) 的同态形式.}     

融合Swin Transformer的虫害图像实例分割优化方法研究

【目的】为了实现对虫害的精准监测，提出了一种融合Swin Transformer的图像实例分割优化方法，以期有效解决复杂真实场景下多幼虫个体图像识别分割困难的问题。【方法】选用Swin Transformer模型，改进Mask R-CNN实例分割模型的主干网部分，对黄野螟幼虫虫害图像进行识别分割。针对不同结构参数的Swin Transformer模型与ResNet模型，调整各层的输入输出维度，将其分别设置为Mask R-CNN的主干网进行对比实验，从定量与定性两个角度分析不同主干网的Mask R-CNN模型对黄野螟幼虫的识别分割精度与效果，确定最佳模型结构。【结果】(1)该方法在虫害识别框选方面的测度(F1)分数可达89.7%,平均精度(A_P)可达88.0%;在虫害识别分割方面的F1分数可达84.3%,A_P可达82.2%。相较于Mask R-CNN,在目标框选与目标分割方面分别提升8.75%与8.40%。(2)对于小目标虫害识别分割任务，该方法在虫害识别框选方面的F1分数可达88.4%,A_P可达86.3%;在虫害识别分割...     

基于PINet+RESA网络的车道线检测算法

实例点网络(point instance network, PINet)在物体遮挡、光照变化和阴影干扰等场景中检测准确性高,但实时性表现不佳.在保证PINet模型精度的前提下,为提升网络的推理速度,提出一种结合循环特征移位聚合器(recurrent feature-shift aggregator, RESA)算法的车道线检测模型.通过算力分析,只采用1个瓶颈网络(bottle-neck)作为预测网络(predicting network),目的是为了去除冗余的多尺度操作,以加快模型的推理速度.为了弥补模块剪枝造成的精度下降,引入了RESA模块以捕获图像中跨行、列的空间信息,增强骨干网络提取到的车道线特征.将改进后的模型在Tusimple、CULane、Custom数据集上进行测试.结果表明：改进后的网络模型在物体遮挡、光照变化、阴影干扰等多种复杂场景下表现突出,对车道分割准确率、实时处理速度有大幅改善,检测识别效果优于传统PINet网络算法,除F1指标提升较小外,推理速度在3个数据集下分别提升20.3%、52.9%及13.9%.     

采用深度卷积神经网络的路面破损智能识别

为有效识别沥青路面病害类别,为后续养护对策的制定提供依据,将深度卷积神经网络,视觉几何组(Visual Geometry Group NetWork, VGG)技术引入沥青路面病害识别任务中。根据VGG网络结构随着卷积核深度的加深可获得图片更深层次特征的特点,将VGG模型最后一层卷积核中的卷积深度加深,获得改进后的VGG模型,并与VGG模型进行比较。结果表明：改进后的VGG模型用时为278ms/step,相比于VGG模型用时为258ms/step略有增加,而对病害的识别精度又进一步优化,提升了1.36,对龟裂、松散这类复杂裂缝分别提高了1.12%、8.4%。可见,采用VGG模型可以有效识别路面病害,将其适当改进后,效果更佳,相比于其他方法,对诸如松散、龟裂等复杂路面病害可做到精确识别,达到及时、有效监测、养护路面,防止路面进一步退化的目的。     

结合路面深度影像梯度方向直方图和分水岭算法的裂缝检测

裂缝检测对于道路维护和管理具有重要作用.由于深度影像对路面油污、阴影等因素不敏感,近些年来基于深度影像的检测方法已成为路面裂缝检测新的研究方向之一.传统的激光扫描线方法没有顾及裂缝在整个空间分布的变异性、各向异性和全局性特征,无法有效检测横向、块状、网状等裂缝.针对以往算法的不足,提出一种结合梯度方向直方图和分水岭算法的路面裂缝检测方法.首先,通过梯度方向直方图算法提取路面深度影像的裂缝边缘强度和方向;然后,利用裂缝边缘方向改进传统分水岭算法,最终提取裂缝目标.实验结果表明,该方法不仅能够准确检测多种类型的裂缝目标,而且能识别裂缝破损程度.     

基于改进SegNet算法的车道线检测方法

无人驾驶车辆在结构化道路中需要通过车道线判断自身位置,为提高其检测的实时性与准确性,本文提出一种利用改进SegNet网络算法与连通域约束相结合的方法实现车道线检测识别。将对称的SegNet网络算法改为非对称结构对车道线作逐像素提取：利用卷积与池化提取车道线特征,摒弃传统的车道线聚类过程,利用二值化图像结合连通域约束与关联对车道特征点进行分类,最后对相同类别的车道特征点进行车道线拟合。该算法在香港中文大学的 CULane 数据集和图森未来的TuSimple数据集上进行了训练与测试,该算法对车道分割准确、实时处理能力优秀,检测识别效果优于传统SegNet网络算法,其平均检测精度为 94.60%,每帧检测耗时提升53毫秒。     

基于改进U-Net的零件缺陷分割标注

提出一种以U-Net为基础，依据零件缺陷的特点对网络进行一系列改进的模型，以提升网络对零件缺陷的分割精度.首先在U-Net结构中的编码阶段，使用改进的残差网络Res2Net提高该阶段的特征提取能力；然后在网络编码器与解码器的中间部位增加空洞卷积，在不改变特征图尺寸的情况下增加感受野，降低误检率与漏检率；最后在U-Net的输出阶段与Mini U-Net进行结合，对原本的输出结果进行二次补丁，提高对微小缺陷的检测精度.实验结果表明，对MVTec数据集进行分割的F1-Score分数达到87.21%，时间为0.017 s，达到了良好的检测效果.     

一种基于深度图像的左右手同步分割改进方法

基于深度图像的手势识别技术是下一代数字媒体设备的主要交互手段, 从深度图像中准确定位出"干净"的手部图像显得尤为重要. 提出了一种同步进行左右手分割的改进方法, 在传统 SegNet 算法的基础上, 加入了类别权重、转置卷积、混合式空洞卷积组合和编解码器之间的拼接合并跳层连接, 使左右手的 F2-Score 相较基准方法分别提高了 7.6% 和 5.9%. 推理速度在 GPU 上达到了 20.5 ms/帧, 可以实时处理深度图像序列. 实验证明本方法对深度图像进行左右手同步分割时可以得到更加精准的分割结果.     

基于特征融合的金属铸造工件表面裂纹检测算法研究

针对复杂结构的金属铸造工件表面因成像复杂引发干扰,裂纹提取判别困难的检测问题,本文提出一种结合了颜色形态特征融合图像分割和纹理特征裂纹判定的金属铸造工件表面裂纹检测算法。算法通过GAMMA变换增强裂纹并弱化背景,根据裂纹目标的颜色特征与几何形状特征相融合,量化特征并滤波特征值分割提取裂纹目标,基于灰度共生矩阵对候选裂纹区域提取纹理特征,使用支持向量机分类器进行训练并识别裂纹。金属工件表面裂纹检测实验表明,该算法在图像分割方面能更加完整准确的提取裂纹,在真伪裂纹的识别中准确率、精确率、召回率和F1得分分别为94.47%、92.51%、96.67%和93.74%。相较于传统检测算法,该算法克服了上述干扰影响,在准确率等方面具有优势,且具有较快的识别速度。     

基于残差注意力和金字塔上采样的图像语义分割

针对图像语义分割中,存在细节信息丢失、分割类别边缘模糊而粗糙的问题,在编码解码结构的基础上,结合残差模块和注意力机制,设计一种残差注意力模块.通过注意力机制加强特征图通道之间的联系,以提升语义分割的细腻度.为提高模型对多尺度物体的识别能力,结合金字塔模型,设计一种金字塔上采样模块.利用编码过程中产生的不同尺度的特征图,...     

基于模糊数学的公路路面裂痕检测技术

根据公路路面实际裂痕灰度值比背景灰度值低,而路面非背景和非裂痕像素灰度值比背景灰度值高或低很多,设计了一种基于模糊数学的公路路面裂痕检测的新技术.首先使用改进的基于乘性模型的灰度校正算法对原始图像进行预处理,接着根据OTSU最大类间方差法计算得到原图像前景与背景的最佳阈值作为渡越点,构造一个新的模糊隶属度函数对预处理后的图像进行模糊处理,然后用Sobel算子对模糊后的图像边缘检测判断得到含有裂痕信息的区域,最后用图像分割算法区域分割出含有裂痕信息的图像子块.实验证明,新提出的方法在处理速度和检测准确性方面基本能够满足实际需要,能实时、自动检测出模糊图像的裂痕.     

基于深度学习的道路表面裂缝检测方法

道路表面裂缝检测是道路安全检测的一项重要指标,随着计算机视觉技术的不断发展,越来越多的基于深度学习的目标检测方法被应用到裂缝检测中.然而这些检测方法大都是对裂缝位置的粗略的检测或分类,无法定量的衡量裂缝为了定量衡量裂缝,提出了一种基于深度学习的像素级道路表面裂缝检测方法.使用卷积神经网络对裂缝原始图像进行分割得到裂缝的二值化图像,并实现对裂缝的面积、长度、平均宽度的自动计算,提高了测量效率并降低了检测成本.实验表明,本系统对裂缝面积测量准确率达到93％,长度测量准确率达到92％,平均宽度测量准确率达到89％.