基于深度学习的变电站巡检机器人道路场景识别

为了提升变电站巡检机器人对自身所处环境的理解能力,将深度学习技术应用于变电站巡检机器人对道路场景的识别中,提出了一种全卷积道路场景识别网络(road scene recognition net,RSRNet)。该网络主要由相对浅层的编码网络和镜像结构与跳层融合结构相结合的解码网络组成,通过编码网络提取图像特征后由解码网络识别出图像目标信息。通过实验表明,本文提出的网络在同类型网络中识别精度及效率更高,同时在实际变电站场景中也表现出了优良的场景识别性能。     

变电站巡检机器人道路语义分割方法及其应用

为提升变电站巡检机器人对道路场景的识别理解能力,将深度学习技术应用于变电站巡检机器人中,提出了一种适用于变电站道路场景的全卷积语义分割网络。该网络借鉴ENet编码结构提取图像特征,同时融入多种解码结构来获取更多有效特征,恢复图像目标信息。同时,针对巡检机器人以及变电站道路特点,将语义分割结果转化为机器人前方目标信息以及机器人偏离情况信息,辅助机器人导航避障。实验结果表明:所提出的网络有效地提升了图像分割精度,并能较好地适应于实际变电站环境中。研究结果为机器人提供了有效的道路场景信息,辅助机器人导航避障。     

变电站巡检机器人避障方法研究与应用

为提升变电站巡检机器人的导航避障能力,将深度学习技术应用于变电站场景识别中,提出了一种基于深度卷积神经网络的避障方法.该方法联合图像分类和语义分割两个分支来共同辅助机器人导航避障,分类分支通过获取图像全局信息,保证机器人正确行驶方向;而语义分割支路则根据图像局部信息以及机器人前方目标类别,指导机器人准确避障.实验结果表明,避障方法可以高效地对图像进行分类和分割,同时,在实际变电站环境中,该方法也能为巡检机器人提供有效的避障信息,实现实时自主避障.     

变电站巡检机器人视觉导航模糊控制

利用导航线,通过机器人自身前景视觉获得机器人偏离导航线的距离和方向,采用Sugeno模糊推理法生成左右轮速,实现变电站巡检机器人视觉导航自主运动控制.基于博创UP-VoyagerII型机器人进行实际测试,机器人能够准确、平稳地实时追踪导航线.实验表明了算法的有效性.     

基于AlexNet模型的佤语语谱图识别

针对佤语语谱图的识别无需考虑清、浊音的影响这一特征.利用傅里叶变换将佤语转换为对应的语谱图信息,将深度卷积神经网络的AlexNet模型用于佤语语谱图识别.实验表明,语谱图识别可以有效解决语音识别过程中清、浊音对实验识别结果的干扰,实验准确率达到96%.     

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.     

基于改进Prim算法的变电站巡检机器人路径规划

变电站巡检机器人主要代替人进行变电站设备巡检,全面实现变电站无人值守.通过GPS定位技术获取机器人及设备位置信息,并将其抽象成网状存储结构,利用改进Prim算法生成最小生成树,同时,设计遍历算法遍历最小生成树,使路径回溯花费最小,完成机器人巡检路径规划.仿真实验结果表明,算法具有数据结构简单、执行效率高的特点.     

基于GMSD的新混合损失函数

近年来,卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)成为了图像超分辨(super resolution, SR)领域研究的主要方法,然而其研究方向大都集中在神经网络的结构改进上,对神经网络的损失函数层,仅有少部分研究者进行了研究。文章聚焦神经网络的损失函数,对多个损失函数进行了比较,并基于梯度幅值相似偏差(gradient magnitude similarity deviation, GMSD)评价函数,提出新的损失函数,给出新损失函数的反向传播公式。通过实验,验证了在模型不变的情况下,使用新的损失函数进行模型训练能够提高模型性能。     

基于卷积神经网络的交通标志识别方法

针对卷积神经网络(CNN)在交通标志识别过程中出现的梯度弥散而引起的识别率低的问题,给出了基于改进CNN结构的交通标志识别方法.实验结果表明:该方法能够有效提高识别精度,防止梯度弥散.     

一种可升降式变电站室内巡检机器人控制系统设计

针对变电站室内环境复杂,人工巡检强度大,传统巡检方式覆盖范围小、效率低的问题,研究了一种可升降式变电站巡检机器人.首先,根据变电站室内环境和巡检点的位置信息,设计了一种改进Floyd全局路径规划算法以搜索执行巡检任务的最优路径,提升了机器人执行巡检任务的效率.其次,设计了一种基于欧拉数值积分的轨迹跟踪控制算法,提升了机...     

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.     

基于多尺度跃层卷积神经网络的精细车型识别

为解决精细车型识别中特征不具有代表性,且识别准确率低的问题,提出了基于多尺度跃层卷积神经网络(CNN)的车型识别方法。通过多个不同尺度的跃层卷积神经网络,提取适用于精细车型识别的低层局部特征和高层全局特征,并分别训练Softmax分类器。利用自适应方式融合方法,将多个单一尺度跃层卷积神经网络的识别结果进行融合,调整不同网络对识别结果的贡献。实验中车型识别准确率达到97.59%。实验结果表明多尺度跃层卷积神经网络适用于精细的车型识别,并能提高识别的准确率。     

基于CNN通用编程的字母识别研究

利用CNN处理器的并行图像处理原理和通用编程的理论,提出基于CNN二值图像字母识别的通用编程方法,说明了用该方法作实时图像处理与识别的操作过程,解决了传统计算机串行数据处理的瓶颈问题．     

任意方向自然场景文本识别

自然场景文本识别是计算机视觉领域一项极具挑战性的任务,为此提出一种适用于任意方向的自然场景文本识别算法.使用高分辨分割网络作为基础框架提取文本的空间信息,利用卷积长短时记忆网络提取文本的时空序列信息,同时通过设计字符注意机制使模型专注于字符上,并采用可微分二值化函数进一步加大网络对前景的注意力,削弱对背景区域的关注,网...     

基于多层感知机改进型Xception人脸表情识别

针对使用深度学习提取人脸表情图像特征时易出现冗余特征,提出了一种基于多层感知机（MLP）的改进型Xception人脸表情识别网络.该模型将Xception网络提取的特征输入至多层感知机中进行加权处理,提取出主要特征,滤除冗余特征,从而使得识别准确率得到提升.首先将图像缩放为48*48,然后对数据集进行增强处理,再将这些经过处理的图片送入本文所提网络模型中.消融实验对比表明：本文模型在CK+数据集、JAFFE数据集和MMI数据集上的正确识别率分别为98.991%、99.02%和80.339%,Xception模型在CK+数据集、JAFFE数据集和MMI数据集上的正确识别率分别为97.4829%、90.476%和74.0678%,Xception+2lay模型在CK+数据集、JAFFE数据集和MMI数据集上的正确识别率分别为98.04%、84.06%和75.593%.通过以上消融实验对比,本文方法的识别正确率明显优于Xception模型与Xception+2lay模型.与其他模型相比较也验证了本文模型的有效性.     

基于部分连接神经网络的场景识别

目前基于图像的场景识别的方法都依赖于对图像特征的选取及特征数目的精简.提出了一种基于部分连接演化神经网络模型来进行图像场景识别的新方法:不对图像进行特征提取,而是将待识别图像的每个像素都作为神经网络的输入.为了克服新方法由于大量神经元引起的模型训练时间过长问题,将基于C语言计算架构的演化神经网络模型创造性地移植到基于图形处理器(GPU)的通用并行计算构架(CUDA),神经网络的演化训练速度提高200倍以上.在实验中,尽管输入的图像大小达到300×400像素(120 000个输入神经元),但CUDA的部分连接演化神经网络对场景图像有较强的识别能力,对亮度、缩放、旋转等变化也有较好的鲁棒性.     

FCNN深度学习模型及其在动物语音识别中的应用

为解决使用语音信号准确识别动物以保护和研究野生动物的问题,提出一种全连接算法与稀疏连接算法相结合的全卷积神经网络(FCNN: Fully Convolutional Neural Network),用于语音的自动识别.利用全连接算法提取更多的组合特征,稀疏连接算法筛选重要特征可加快收敛速度.同时给出了具体的模型结构及算...