基于卷积神经网络的现场勘查照片分类方法

随着人工智能技术的迅速发展与广泛应用,智能化勘查方法正成为刑事科学技术领域新的研究热点,而实现现场勘查照片自动识别与分类是智能化勘查的重要研究内容。面向公安机关实战应用需求,提出了一种基于卷积神经网络的现场勘查照片自动分类算法。基于真实案件照片,建立了现场勘查照片数据集,包含现场勘查照片13164张,负类照片4008张。根据现场勘查照片数据特性,设计了现场勘查照片分类网络（CriSNet）,通过对卷积层增加归一化处理以及改进bottleneck模块,实现对现场勘查照片的精确分类。实验结果表明：CriSNet模型的分类精度优于基准网络1个百分点,具有较好的鲁棒性,同时在分辨率低、品质较差的情况下,仍能保持较好的分类性能。     

轻量化卷积神经网络在船舶分类中的应用

为权衡船舶分类模型的分类精度和模型大小,提出一种改进GhostNet-50的轻量化卷积神经网络AGNet对自制的船舶数据集进行分类。首先,提出一种融合非对称卷积的Ghost模块,用于提升AGNet卷积过程的特征提取能力;然后,结合瓶颈结构,设计一种非对称Ghost瓶颈模块,在维持模型表达能力的同时能进一步降低计算成本;最后,去除GhostNet-50中的一层1×1卷积,以降低整体模型的参数冗余。实验通过分类精度、参数量、计算量、推理速度等评价指标对所提方法进行多角度对比。实验结果中,AGNet模型在33个类别的测试集中精度达到了93.87%,模型参数量仅为0.72×10⁶,相比GhostNet-50压缩了46.67%,且精度提升了2.93个百分点。实验结果表明：AGNet在较低模型大小的前提下能达到更优的分类效果,可较好应用到船舶分类任务中。     

基于卷积神经网络的砂石骨料分类方法研究

针对目前在检测商用砂石骨料的过程中,人工检测的效率低下且受到主观因素的影响较大以及检测的准确率不理想,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的砂石骨料图像分类模型CNN13,该分类模型参考经典卷积神经网络VGG16(Visual Geometry Group 16)模型进行网络结构的改进和参数优化,利用TensorFlow深度学习框架搭建一个13层的卷积神经网络结构.实验数据集采集于某商用混凝土生产企业日常生产中的砂石骨料,共5000幅数字图像,模型在训练过程中采用GPU进行高速计算.相比于VGG16模型,CNN13模型的卷积层和参数量较少,对GPU内存的要求更低,训练速度更快,分类的准确率更高,每个等级的砂石骨料的分类准确率都达到99％以上.     

基于全卷积神经网络的SAR图像目标分类

近年来,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标分类中取得了较好的分类结果。CNN结构中,前面若干层由交替的卷积层、池化层堆叠而成,后面若干层为全连接层。全卷积神经网络（All Convolutional Neural Network, A-CNN）是对CNN结构的一种改进,其中池化层和全连接层都用卷积层代替,该结构已在计算机视觉领域被应用。针对公布的MSTAR数据集,提出了基于A-CNN的SAR图像目标分类方法,并与基于CNN的SAR图像分类方法进行对比。实验结果表明,基于A-CNN的SAR图像目标分类正确率要高于基于CNN的分类正确率。     

改进型卷积神经网络焊点缺陷识别算法研究

为了同时对多种焊点缺陷类型进行快速识别,解决现有焊接异常图像识别算法误检率与漏检率偏高的问题,设计了基于改进型卷积神经网络的深度学习算法。利用自组织映射分类技术,提高了卷积神经网络的数据选择自适应性,结合自适应矩估计分析, 约束了焊接异常图像中特征集合的收敛条件。实验中将5种常见焊接异常图像以等比例随机分布的形式放入训练集、验证集和测试集中,再分别用传统识别算法(canny算法和k均值算法)和该算法进行测试。结果表明,对于桥连缺陷,3种方法均无误检、无漏检;对于小球缺陷,3种方法均符合要求,而canny算法的检出能力最优;对于偏球缺陷, 3种算法的误检率分别是12.4%, 7.3%和与1.4%,漏检率分别是13.3%, 6.5%和1.1%;对于虚焊和少锡缺陷,该算法相比传统算法精度高约1个数量级。该算法在对多种焊点缺陷类型识别中具有明显优势。     

基于卷积神经网络的管道表面缺陷识别研究

针对传统管道表面缺陷检测方法存在效率低、准确率不高的问题,提出一种通过机器视觉检测管道表面缺陷的方法,在采集管道表面缺陷的图像信息后通过卷积神经网络的算法分类不同的缺陷。通过加入批量归一化层,改进低层和中层卷积核的构造,优化了GoogleNet的构造,提高了卷积神经网络的泛化性和收敛性。试验结果表明,应用卷积神经网络后对管道表面缺陷的识别率较高,显著提高了管道表面缺陷识别的效率和准确率,具有较好的工程意义。     

基于深度卷积神经网络的食品包装缺陷检测算法研究

在薯片流水线生产中,如果直接使用YOLOv5网络进行包装缺陷目标检测,精度不够高、训练时间偏长,于是提出了一种基于SENet-YOLOv5的食品包装缺陷目标检测方法。首先,从数据增强这一角度出发,改用了基于Canny边缘检测算法对数据进行处理。然后,在原先DarkNet-53主干网络中融合SENet网络,把重要的特征进行强化来提升准确率。其次,将3处传统卷积层替换为深度可分离卷积层,减少参数量和计算量,最后训练候选区域数据,从而精确地实现定位与分类缺陷。仿真训练结果得出：SENet-YOLOv5模型的检测精度与速度皆得到了提升,对薯片食品包装缺陷的检测准确率为94.6%,检测的平均精度均值(mAP)达到了94.8%,相较干YOLOv5算法提高了7.9个百分点,识别速度大幅度提升。表明所提SENet-YOLOv5缺陷检测方法可应用于薯愿包装检测以提高企业的工作效率。     

基于卷积神经网络的图像分类算法综述

随着大数据的到来以及计算能力的提高,深度学习(Deep Learning, DL)席卷全球。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对图像分类精度和速度上的要求,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的图像分类方法冲破了传统图像分类方法的瓶颈,成为目前图像分类的主流算法,如何有效利用卷积神经网络来进行图像分类成为国内外计算机视觉领域研究的热点。本文在对卷积神经网络进行系统的研究并且深入研究卷积神经网络在图像处理中的应用后,给出了基于卷积神经网络的图像分类所采用的主流结构模型、优缺点、时间/空间复杂度、模型训练过程中可能遇到的问题和相应的解决方案,与此同时也对基于深度学习的图像分类拓展模型的生成式对抗网络和胶囊网络进行介绍;然后通过仿真实验验证了在图像分类精度上,基于卷积神经网络的图像分类方法优于传统图像分类方法,同时综合比较了目前较为流行的卷积神经网络模型之间的性能差异并进一步验证了各种模型的优缺点;最后对于过拟合问题、数据集构建方法、生成式对抗网络及胶囊网络性能进行相关实验及分析。      

基于卷积神经网络的群众留言分类

文章提出了基于卷积神经网络的群众留言分类算法。首先,通过EDA技术进行数据增强;其次,用jieba和TF-IDF算法提取关键词;最后,通过embedding层、卷积层、池化层和全连接层实现对群众留言的多分类。实验结果表明,基于卷积神经网络的群众留言分类具有较好的分类效果。     

基于卷积神经网络的肺部CT图像分类算法研究

对医学CT图像进行高效精确地自动分类可以有效帮助医生减轻工作负担,切实提升医生对患者病情诊断的效率,应对现今医院CT图像数量迅速增长而相关医务人员严重缺乏的问题。卷积神经网络自提出以来,已被广泛应用于各种图像分类任务中。为切实提高肺部CT图像分类任务的准确率与速度,文中具体分析了VGG16网络模型的结构以及将其应用于肺结节CT图像分类任务中的优劣势。通过实验对比,验证了迁移学习的VGG16和基于VGG16改进的模型对肺部CT图像分类任务的有效性。     

基于深度卷积神经网络的人脸年龄分类

人脸包含了较多的可区分生物特征信息,这些信息除了可用于身份认证和识别外,还可用于人脸年龄分类等应用.为克服人脸所表征年龄信息会受到复杂的非线性因素例如个体的基因差异、居住环境、健康情况和种族差别等因素的影响,本文使用深度卷积神经网络,通过设计一系列的卷积、池化、全连接和归一化层,对人脸的年龄进行了有效地分类.本算法能克服传统SVM分类算法不能有效处理人脸图像和实际年龄间复杂的非线性关系而带来的准确率下降问题,在FG-NET人脸数据测试集上达到了94.4％的准确率,能有效地应用在安防、人机交互和娱乐影音等领域.     

基于卷积神经网络的档案分类与识别技术

文中基于卷积神经网络,研究了档案分类与识别技术,旨在提高档案管理的效率和准确性。首先,介绍了卷积神经网络在图像分类任务中的应用,总结了现有研究的主要成果。然后,阐述了档案分类与识别的概念,详细介绍了卷积神经网络的基本原理和特点。接着,提出了基于卷积神经网络的档案分类与识别技术的基本流程,包括数据预处理、特征提取、分类归档等步骤。最后,详细讨论了数据采集、数据预处理、模型设计、模型训练、模型测试、结果分析等关键环节。     

一种基于卷积神经网络的图像分类算法

研究一种基于卷积神经网络的图像分类算法,该方法是以5个卷积层和3个全连接层构成模型,第1、2、5个卷积层连接有最大池化层,输出层采用softmax激活函数。为了提升模型的性能,在隐藏层采用了ReLU激活函数,同时引入了重叠池化方法。为抑制模型产生过拟合,采用了数据增强策略。实验结果表明,该模型的图像分类精度明显优于传统机器学习方法。     

集成卷积神经网络的图像分类

本文针对环境监控视频图像分类,文章从集成卷积神经网络的角度,探析了其在图像分类中的有效应用,以卷积神经网络实现图像处理,建立不同计算神经节点,评估图像并进行分类。实验结果表明,深度神经网络拥有最大间隔和最小分类误差,是对交叉熵准则的有效补充,对图像的分类处理结果良好,值得进一步的研究和推广。     

基于卷积神经网络的图像分类研究与应用

现阶段在开展目标检测工作时,当需要更换检测目标时就需要完成卷积神经网络的重新训练,导致在更换检测目标时投入更多的训练成本,花费更多的时间,降低了目标检测的准确率和效率。针对这种问题,提出了准确划分检测目标各个检测状态的种类,对输入的图像实时使用卷积神经网络图像分类模型完成图像分类,借助图像分类类别来完成检测目标状态判定。测试表明,这种方法能够满足检测目标快速更换的要求,能够极大提高检测目标的准确性,同时也在很大程度上降低了训练成本。