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.     

基于抗噪多核卷积神经网络的轴承故障诊断方法

针对噪声环境下滚动轴承故障难以诊断的问题,提出一种基于抗噪多核卷积神经网络（anti-noise multi-core convolutional neural network,AMCNN）的轴承故障识别新方法。首先,对滚动轴承振动信号进行预处理,得到数据样本,分为训练集和测试集;然后建立轴承寿命状态识别模型,将标签化的训练集数据样本输入AMCNN中进行训练;最后,将训练后的AMCNN模型应用于测试集,输出故障识别结果。在训练过程中,为抑制过拟合,对原始训练样本进行加噪处理;为提高模型抗干扰能力,将dropout层作为AMCNN的第一层。运用轴承实验数据对识别模型进行检验,通过对比验证,结果表明所提出的识别方法在高噪声环境下能更准确地实现轴承故障状态识别。     

基于卷积神经网络和迁移学习的结构损伤识别

针对传统基于机器学习损伤识别方法手工提取特征适应性差、识别能力弱等问题,提出一种基于卷积神经网络和迁移学习的新颖、快速结构损伤识别方法.首先根据损伤特征向量特点,提出原始信号的分帧处理流程;其次考虑多传感器数据融合要求,建立多通道一维卷积神经网络结构损伤识别模型,给出模型的整体流程和网络参数;然后采集不同通道和不同噪声水平下,模拟不同位置程度损伤的15层框架数值模型加速度数据,进行损伤识别;最后将网络模型进行迁移学习,对7层框架模型试验进行损伤识别,并验证所提方法的可行性、准确性和计算复杂性.结果表明,该方法实现了特征自适应提取、损伤位置和损伤程度的精准识别,具有突出的计算效率.     

基于BP神经网络的结构损伤检测

介绍了BP神经网络的学习算法,通过对一个钢筋混凝土简支梁模型进行了损伤数值模拟,提取固有频率作为BP神经网络的输入参数,并应用简支梁损伤前后的数据输入训练好的神经网络来判断结构损伤。检测表明,该方法在结构损伤检测中具有较好的应用前景。     

一种基于卷积神经网络的下肢动作模式识别方法

针对目前下肢动作模式识别技术存在的数据量少、识别率低的问题,提出了一种新的基于卷积神经网络的下肢动作模式识别方法。以下肢步态动作识别为对象,采集无负重平地行走,无负重上/下楼及负重上/下楼5种步态的表面肌电信号（surface electromyography,sEMG）,对sEMG进行特征提取,构建了一种以特征集作为输入的卷积神经网络,并比较了其与另外几种传统分类识别方法的识别准确率和工作特征。实验结果表明,新方法对于5种步态的平均识别准确率大于95%,错误率都低于8%,具有较高的准确性。因此所提方法的输入特征集更能代表预测模型特征,模式识别率更高,可为康复医疗机器人、助力机器人等设备改善下肢运动功能提供参考。     

基于卷积神经网络的荷载大小与位置同步识别

结构健康监测和状态评估中现有大多数研究均需要精确的荷载作用位置或详细的荷载时程,为了同时获得荷载大小和位置,构建并训练了同时具备分类和回归能力的两分支卷积神经网络,建立了融合分类问题和回归问题的损失函数,提取结构响应与荷载大小、结构响应与荷载位置间的映射关系.通过数值简支梁算例和三层试验框架验证了该方法识别结构荷载大小和位置的精度.结果表明：噪声条件下数值模型的荷载识别误差在8%以内,荷载位置识别准确率在95%以上;实际结构的荷载识别误差在18%以内,荷载位置识别准确率为100%.两分支卷积神经网络可以很好地同时识别荷载大小和位置.     

一种基于双流卷积神经网络跌倒识别方法

针对跌倒行为的视觉特征难以提取的问题,提出一种由两路卷积神经网络和模型融合部分组成的双流卷积神经网络(Two-Stream CNN)的跌倒识别方法.该方法的一路对视频帧的运动人加框标记后,送三维卷积神经网络(3D-CNN)处理来消除视频背景的干扰;另一路从相邻视频帧获取光流图后,送VGGNet-16卷积神经网络处理;最后将3D-CNN和VGGNet-16的Softmax输出识别概率加权融合作为Two-Stream CNN输出结果.实验结果表明:标记运动人并经3D-CNN处理有效地消除了视频背景的干扰;Two-Stream CNN跌倒识别率为96%,比3D-CNN提高了4%,比VGGNet-16网络提高了3%.     

一种基于深度卷积神经网络的车辆颜色识别方法

车辆颜色是车辆中显著而稳定的特征之一,在智能交通系统中具有重要的作用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下车辆颜色特征的问题,本文在AlexNet网络结构基础上,通过调整网络结构、优化网络参数,形成了基于卷积神经网络的车辆颜色识别网络模型。该方法不需要预处理过程,能够自适应地学习车辆颜色特征表示。对常见的车辆颜色进行训练测试的实验结果表明,本文提出的方法应用到车辆颜色识别问题上具有较好的优势。     

一种基于端对端深度卷积神经网络的验证码识别方法

传统验证码识别方法对不同类型的验证码泛化能力和鲁棒性较差。为此,提出一种基于深度卷积神经网络的端对端验证码识别方法。首先,通过并行级联的卷积层构建简易Inception模块,替代Google-net的卷积层,在降低调整参数数量的同时,提高网络对于不同感受野尺度的适应性。同时,采用全局平均池化层替换原全连接层以防止过拟合,提高网络学习效率。其次,在训练过程中,直接利用深度网络的学习能力自动提取和识别验证码图像的字符特征信息,无须对验证码图像进行预分割,可以有效避免因字符分割引起的误差累积问题。通过对谷歌验证码、正方教务系统验证码和京东验证码的测试,结果表明本方法具有更好的泛化能力和鲁棒性,对三类验证码的识别率分别达到96.3%、98.9%和99%,比经典卷积神经网络分别提高3.14%、2.75%和1.14%。     

基于GAF和卷积神经网络的轴承故障诊断研究

针对深度学习在轴承故障诊断中出现的多分类时测试准确率低、数据集不足的情况,提出基于格拉姆角场(GAF)法和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断模型以及采用重叠采样20%的方法扩充数据集。通过对轴承振动信号采用格拉姆角场法变换构建数据集,导入到搭建的六层卷积神经网络中实现故障分类。在搭建的CNN中测试了不同的轴承数据集以及不同数据长度下的测试准确率和抗噪性能。结果表明,在不同数据集的测试中,所搭建的模型最高测试准确率可达100%,搭建的CNN有着良好的性能,在多分类问题上具有较高的精度;扩充数据集的方法具有一定的可行性,可以有效提升模型的测试性能。     

基于多尺度一维卷积神经网络的弯管冲蚀损伤智能检测方法

针对高压管汇损伤需要提高检测效率和准确率的问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(multi-scale one-dimensional convolutional neural network, MS-1DCNN)的弯管冲蚀损伤智能检测新方法,即用多尺度卷积层代替传统的单一尺度卷积层。在MS-1DCNN模型中,把通过模拟实验所得弯管冲蚀损伤原始时域信号作为多尺度一维卷积神经网络的输入,这样能解决传统方法依赖人工提取特征和专家知识的问题;然后,通过多尺度卷积层和池化层的交替连接对输入信号进行特征提取;最后,经由输出层输出弯管冲蚀损伤分类结果。模型试验结果表明：基于MS-1DCNN弯管冲蚀损伤检测方法可以有效检测出弯管冲蚀损伤,且平均检测准确率达到99.18%。研究可为高压管汇冲蚀损伤智能检测提供一种新思路。     

遗传算法-神经网络方法的结构损伤识别

应用人工神经网络技术，提取结构的固有频率的变化为特征参数，建立结构损伤识别模型，提出用遗传算法来调整神经网络的权值，并对一个框架模型进行了损伤数值模拟计算，即基于遗传算法一神经网络方法的结构损伤识别的研究。该方法弥补了传统的种经网络BP网络收敛速度慢，易陷入局部极小点等缺陷．结构表明，该方法具有收敛速度快和识别精度高的特点。     

基于卷积神经网络的掌纹识别方法

为避免在处理掌纹识别时人工提取掌纹特征,提出使用卷积神经网络(CNN)来处理掌纹识别问题。首先根据掌纹的几何形状特点进行预处理,切割出掌纹的感兴趣区域(ROI);然后将感兴趣区域进行归一化并组成一个二维矩阵作为卷积神经网络的输入;再使用批量随机梯度下降算法对网络进行训练,得到最优的网络参数;最后对测试掌纹进行分类识别,分类器使用Softmax。应用于香港理工大学掌纹数据库(v2)的掌纹识别率达到99.15%,单张掌纹的识别时间小于0.01 s,验证了方法的有效性。     

基于神经网络技术的结构损伤检测与应用研究

本论文主要对基于神经网络技术的结构损伤检测理论进行了研究,并确定了结构损伤的位置与程度。对一个选悬臂板模型的损伤状况进行了数值模拟分析,并采取合适的方法构造改进型BP神经网络的输入参数,应用训练后的神经网络对结构进行了损伤检测。结果表明,该方法有效,可靠。     

基于递归卷积神经网络的行人检测方法

为了提高视频中行人检测的准确度,提出了一种基于递归卷积神经网络的行人检测方法.该方法利用递归卷积神经网络融合视频中连续图像的上下文信息,以实现准确的行人检测.首先,利用卷积神经网络提取连续图像的多个特征图组;然后,根据先后次序,将多个特征图输入到递归卷积神经网络中,形成一张关于行人位置的掩码图;最后,通过在掩码图上预测...     

一种新的结合卷积神经网络的隧道内停车检测方法

为了更准确地检测高速公路隧道内停车行为,将传统的图像处理技术与深度学习相结合.首先,通过基于混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)的背景差分法提取出运动目标.接着通过meanshift算法跟踪这些运动目标,计算运动目标的速度以及在相邻视频帧中运动目标的相关性,通过与速度阈值和相似度阈值的比较得到静止目标.最后,结合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)分类模型识别静止目标是否为车辆.文中方法在高速公路隧道视频上进行测试,达到至少84％的准确率.另外,与没有结合卷积神经网络的传统图像处理方法相比,文中方法至少提高了63％的准确率.     

一种基于卷积神经网络的雷达干扰识别算法

干扰识别是雷达抗干扰的前提,但是基于特征参数的识别方法受噪声影响大,且参数的特征提取只是发生在某一脉冲重复周期内,难以识别一些具有时序关系的干扰信号.然而利用特征去识别干扰的思路是可行的,据此,本文提出一种利用两个卷积神经网络级联的干扰类型判别方法,此方法基于信号的伪Wigner-Ville分布,分别利用单周期时频图像完成干扰预分类,多周期合成时频图像完成干扰细分类,实现了8种典型干扰样式的识别,尤其适用于拖引干扰的识别.实验结果表明,在本文生成的数据集上,8种干扰的平均识别正确率达到了98%以上.      

基于神经网络的简支梁损伤检测研究

理论分析表明结构损伤前后的固有频率的变化包含了结构损伤位置和程度的信息,在此理论基础上。对一个简支梁模型进行了损伤数值模拟。提取固有频率的变化并采取合适的方法构造改进型BP神经网络的输入参数,并应用简支梁损伤前后的模态实验数据输入训练好的神经网络来判断结构损伤,检测表明。该方法在结构损伤检测中具有较好的应用前景。     

一种基于一维卷积神经网络的烟叶霉变预测方法

构建了基于一维卷积神经网络的仓储烟叶霉变预测模型,以烟叶样本霉变过程中产生的特征气体浓度为学习数据,对仓储烟叶霉变进行预测;实验结果表明:与传统的BP神经网络模型相比,所构建的模型预测效果更好.