Food recognition using neural network classifier and multiple hypotheses image segmentation

ABSTRACT

This paper proposes the multiple-hypotheses image segmentation and feed-forward neural network classifier for food recognition to improve the performance. Initially, the food or meal image is given as input. Then, the segmentation is applied to identify the regions, where a particular food item is located using salient region detection, multi-scale segmentation, and fast rejection. Then, the features of every food item are extracted by the global feature and local feature extraction. After the features are obtained, the classification is performed for each segmented region using a feed-forward neural network model. Finally, the calorie value is computed with the aid of (i) food volume and (ii) calorie and nutrition measure based on mass value. The experimental results and performance evaluation are validated. The outcome of the proposed method attains 0.947 for Macro Average Accuracy (MAA) and 0.959 for Standard Accuracy (SA), which provides better classification performance.     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

小微数据包高效无线传输技术的发展和趋势

5G-NR和B5G系统都需能高效地支持小微数据包(块)的传输,且在不同的无线传输技术(如宽带或超低时延)之间快速灵活地切换。系统梳理和比较和小微数据包(块)相关的多种无线传输技术,如两步RACH、预配置授权和公共资源竞争等,分析它们对3GPP各个系统和各个RAN协议的影响和复杂度优劣等,并进一步展望其未来发展和应用趋势。     

基于降噪时序深度学习网络的风电功率短期预测方法

利用风电场历史功率数据预测未来一段时间内的风功率,对保障电网安全稳定运行具有重要的意义。本文提出一种基于奇异谱分析SSA(singular spectrum analysis)和长短时记忆LSTM(long-short term memory net⁃work)网络的时序特征预测框架用于短期风功率的预测。首先通过SSA对历史风功率原始数据进行降噪处理,然后经过数据转换之后,以LSTM网络为基础进行预测模型的训练,最后通过某风电场提供的两个风机的历史功率数据进行验证。实验结果表明,奇异谱分析对风电场的历史数据具有良好的降噪性,SSA+LSTM模型在测试数据上取得了较好的预测性能,能够有效进行短期风功率的预测。     

柳州市防汛减灾指挥决策系统建设探讨

柳州市防汛决策支持系统经过多年的建设已初具规模,但还存在一些问题,如防汛信息单一、结构不合理、设备潜力没有得以最大发挥等.因此,建立柳州市实时监测系统、水利三维可视化信息管理系统、抓紧进行防汛减灾指挥决策支持系统二期建设、加大对防汛信息资源的开发利用应是今后研究、探讨的主要问题.     

熵模糊物元分析法在水库正常高水位决策中的应用

基于信息熵理论和模糊物元分析理论,探讨了水库正常高水位的熵模糊物元决策模型.以待选方案与最优方案间的海明贴近度来决策水库正常高水位.在确定评价综合指标信息熵的熵权和专家知识权重的的过程中,充分挖掘待选方案的固有信息和避免个人主观因素的弊端.实例应用表明,该方法有效、可行.     

动态评价技术在塔河碳酸盐岩缝洞型油气藏中的应用

塔河油田奥陶系油气藏是大型碳酸盐岩溶洞型油气藏，其储渗空间主要为大小不同的溶洞、裂缝带、溶蚀孔隙等组成，该油气藏具有极强的非均质性，单纯用静态资料来认识这类油气藏是非常困难。文章提出利用生产动态资料和信息进行该类型油气藏研究的新思路，利用人工神经网络技术在处理非线性相关参数预测方面的优势，并以渗流理论为基础，结合试井成果，选用已知油井的产量、油嘴、油压、含水率、气油比、原油密度等6个开发动态参数作为样品输入数据，推导出影响油气藏开发的重要参数（地层系数）与生产信息的关系，建立了人工神经网络预测储层参数的结构模型。通过塔里木盆地塔河油气田实例研究，说明了利用动态信息评价油气藏技术在碳酸盐岩缝洞型油气藏储层预测和非均质性分析等方面具有较高的实用价值。     

AD HOC网络管理综述

由于AD HOC网络自身的特点，其网络管理很多方面与固定网络不同，如移动性管理和体系结构管理等。讨论了AD HOC网络管理的各个方面，并列举了各个方面的设计思路和已有的相关算法的简介。     

基于投影寻踪的径向基函数网络在参考腾发量预测中的应用

径向基函数网络(RBFN)已广泛应用于参考腾发量预测等领域，但常用的K均值聚类和自组织特征映射等方法在求取径向基函数网络隐层节点中心时存在较大不足。针对这一问题，本文引入投影寻踪方法，在投影降维的基础上实现对大量高维数据的聚类，建立了基于投影寻踪的径向基函数网络模型，并将该模型应用于山西潇河灌区参考腾发量的预测，研究了不同气象因子输入对参考腾发量预测精度的影响。结果表明，基于投影寻踪的径向基函数网络具有较强的适用性，只需使用最高温度、最低温度、日照时数和旬序数作为输入因子，就能以较高的精度预测参考腾发量。     

城市交通信息系统的设计

高新技术的智能交通系统（Intelligent Transport System，ITS）是改善世界性交通难题的希望所在。文中针对智能交通系统中的关键性问题的交通信息系统提出了构思，并深入研究了信息发布子系统，对无线数据传输提出了经济实用的方案，并予以实现。该文对提高我国城市交通系统的智能化水平具有参考意义。