多支路协同的RGB-T图像显著性目标检测

目的 显著性目标检测是机器视觉应用的基础,然而目前很多方法在显著性物体与背景相似、低光照等一些复杂场景得到的效果并不理想。为了提升显著性检测的性能,提出一种多支路协同的RGB-T（thermal）图像显著性目标检测方法。方法 将模型主体设计为两条主干网络和三条解码支路。主干网络用于提取RGB图像和Thermal图像的特征表示,解码支路则分别对RGB特征、Thermal特征以及两者的融合特征以协同互补的方式预测图像中的显著性物体。在特征提取的主干网络中,通过特征增强模块实现多模图像的融合互补,同时采用适当修正的金字塔池化模块,从深层次特征中获取全局语义信息。在解码过程中,利用通道注意力机制进一步区分卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）生成的特征在不同通道之间对应的语义信息差异。结果 在VT821和VT1000两个数据集上进行测试,本文方法的最大F-measure值分别为0.843 7和0.880 5,平均绝对误差（mean absolute error,MAE）值分别为0.039 4和0.032 2,相较于对比方法,提升了整体检测性能。结论 通过对比实验表明,本文提出的方法提高了显著性检测的稳定性,在一些低光照场景取得了更好效果。     

基于深度卷积神经网络的轴承故障诊断技术研究

为了提高轴承故障诊断的准确度，采用深度卷积神经网络算法来实现轴承故障分类。首先根据轴承振动故障特征频率建立轴承故障数据库，接着对轴承的振动信号按不同切片长度和固定宽度进行周期提取，建立特征向量矩阵，然后建立深度卷积神经网络的故障诊断模型，在网络设计时，差异化设置卷积核与池化尺寸，优化神经网络训练的核心参数，最后获得稳定的卷积神经网络模型。经过实例仿真，基于深度卷积神经网络的轴承故障分类准确率高，标准差小。     

基于像素注意力特征融合的城市街景语义分割算法研究

针对城市街景数据集中存在小目标和大量长条形状物体，分割难度大，虽然目前编码解码结构的网络能细化分割结果，但大多数都没有充分利用空间和上下文信息，因此本文提出一种基于像素注意力特征融合的语义分割算法。首先以ResNet50作为骨干网络，利用空洞空间卷积池化金字塔和条状池化进行初步特征融合，获得多尺度特征的同时规避无用信息；然后利用像素融合注意力模块，聚合上下文信息并恢复空间信息，最后利用注意力特征细化模块消除冗余信息。该算法在CamVid数据集上进行实验，结果表明该算法在验证集上能达到 7522%的mIoU，在测试集上也能达到67.21%。相比于DeepLabv3+网络分别提升了2.51%和2.86%。     

一种改进Faster R-CNN的图像篡改检测模型

随着人工智能的发展，数字图像被广泛应用于各大领域。然而，图像编辑软件的出现导致大量图像受到恶意篡改，严重影响了图像内容的真实性。图像篡改检测的研究不同于通用的目标检测，它需要更加关注图像本身的篡改信息，而这些信息表现形式往往比较微弱，所以检测时需要侧重于学习更丰富的篡改特征。提出一种结合梯度边缘信息和注意力机制的双流Faster R-CNN模型，可以实现不同篡改类型区域的检测定位。双流之一为原色流，利用注意力机制提取图像的表层特征，如亮度对比、篡改边界的视觉差异等。双流之二为梯度流，利用梯度高通滤波器增强真实区域与篡改区域之间的边缘异常特征，使模型更容易发现篡改图像中微弱的篡改痕迹。通过紧凑型双线性池化将原色流和梯度流的特征进行融合。由于公开可用的图像篡改数据集规模较小，基于PASCAL VOC 2012数据集创建了规模为10 000幅的图像篡改检测数据集，用于模型预训练。在COVER、COLUMBIA和CASIA数据集上的检测结果表明，所提模型的检测精度相比当前最好模型的提高了7.1%～9.6%,并在JPEG压缩和图像模糊攻击下表现出了更高的鲁棒性。     

基于改进的YOLOv5的航拍图像中小目标检测算法

目前基于无人机航拍的目标检测技术广泛应用于军事和民用领域，但因其存在成像距离远、高空拍摄图像模糊和目标信息占比小等问题，目标检测准确率不高。针对这一问题，提出一种基于YOLOv5的改进算法。该算法首先在数据增强方面对原始图像进行加雾处理，提高其在雾天的鲁棒性；其次通过融合CBAM模块，来增强不同通道和空间的重要性；再者将原算法中的SPP更换为ASPP,以减小池化操作对特征信息的影响；最后在FPN结构中增加一层检测头，用于更细粒度的检测目标。以YOLOv5s为Baseline,实验表明，改进后的算法比原算法的mAP＿0.5提高了6.9%,可以有效应用于航拍小目标的检测。     

多尺度特征融合注意力新冠肺炎病灶分割网络

新冠病毒传染性极强,尽早的诊断和治疗是减少疫情造成损失的关键因素。为辅助医生诊断新冠病情,高效、准确地从肺部CT切片中分割新冠病灶,提出了一种改进的编码器-解码器深度神经网络——多尺度融合注意力网络MSANet(Multi-scale Attention Network),以图像分割效果较为出色的U-Net网络为基础,通过全局池化层和设置空洞卷积的采样率,增大网络感受野,捕获多尺度信息,实现对大目标的有效分割;使用通道注意力与空间注意力,在空间维度上建模,有效提取图像深层特征。测试结果表明,改进后的算法与U-Net网络相比,分割的平均交并比提升了1.46%,类别平均像素准确率提升了0.8%,准确率提升了1.17%。     

多层次深度网络融合人脸识别算法*

深度学习模型可以获得更具有鉴别力的人脸特征,提高人脸识别性能.因此,文中结合深度学习思想,提出多层次深度网络融合特征提取模型.在深度子空间基础上,采用“卷积-池化”网络结构,在降低特征维度的同时保留图像纹理信息,并且获得局部转换鲁棒性.同时,利用人脸标定算法获得人脸特征点,并以此划分人脸区域为5个局部人脸块.基于多层次分类策略,利用全局人脸训练全局网络,完成测试样本预分类.利用局部人脸块训练局部网络,在候选类别中完成最终分类.实验表明,结合局部特征与全局特征的模型可以取得较好的识别率,对光照、表情、姿态,遮挡等影响因素具有较好的鲁棒性,并且加入池化层及两步判别的算法可以有效提高识别率.     

全卷积神经网络下的多光谱遥感影像分割

目的 传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法。方法 针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC（dense upsampling convolution）结构的全卷积神经网络。该网络结构使用改进的DenseNet作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息。在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征。针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测14次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票。在预测结束后,使用全连接条件随机场（CRFs）对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果。结果 结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19%;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44%;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03%。结论 针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度。     

基于改进CNN的苹果缺陷检测方法研究

目的:解决现有苹果缺陷检测方法存在的精度低、效率差等问题。方法:基于水果图像采集系统,提出一种改进的卷积神经网络用于苹果表面缺陷检测;引入深度可分离卷积代换原网络标准卷积,提高特征提取速度;引入Leaky ReLU激活函数代替ReLU激活函数,提高计算效率和精度;引入全局平均池化替换全连接层,降低网络模型的计算量;并在每层卷积后加入批量归一化层,通过试验与常规方法进行对比分析,验证其优越性。结果:与常规方法相比,所提方法在苹果缺陷检测中具有较高的检测准确率和速度,且模型参数量少,准确率达99.60%,检测速度(每秒帧数)达526,模型参数量为389 072。结论:该苹果缺陷检测方法能有效降低模型参数和检测时间,具有较高的准确率和速度。     

基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法

针对从单目视觉图像中估计深度信息时存在的预测精度不够准确的问题,该文提出一种基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法。该方法利用4个残差网络块的组合提取道路场景图像特征,然后通过上采样将特征图逐渐恢复到原始图像尺寸,多个残差网络块的加入增加网络模型的深度;考虑到上采样过程中不同尺度信息的多样性,将提取特征过程中各种尺寸的特征图与上采样过程中相同尺寸的特征图进行融合,从而提高深度估计的精确度。此外,对4个残差网络块提取的高级特征采用金字塔池化网络块进行场景解析,最后将金字塔池化网络块输出的特征图恢复到原始图像尺寸并与上采样模块的输出一同输入预测层。通过在KITTI数据集上进行实验,结果表明该文所提的基于金字塔池化网络的道路场景深度估计方法优于现有的估计方法。