基于CNN的人体姿态识别

姿态识别是人机交互中重要的研究课题之一，随着机器学习与神经网络的发展，研究的方式和成果趋于多样化，姿态识别的应用价值也日趋广泛。本文通过构建卷积神经网络模型，该模型共有11层，在对采样的数据集中5种人体姿态进行卷积与池化操作，最后进入全连接层进行分类，从而完成对数据集的训练和识别。结果显示，相较于机器学习方法，该模型的识别性能更加优秀，且免去了复杂的特征提取方式设计，让网络自身提取特征进行识别分类，效果更好。     

基于时频域的卷积神经网络运动想象脑电信号识别方法

针对目前运动想象脑电（EEG）信号识别率较低的问题，考虑到脑电信号蕴含着丰富的时频信息，提出一种基于时频域的卷积神经网络（CNN）运动想象脑电信号识别方法。首先，利用短时傅里叶变换（STFT）对脑电信号的相关频带进行预处理，并将多个电极的时频图组合构造出一种二维时频图；然后，针对二维时频图的时频特性，通过一维卷积的方法设计了一种新颖的CNN结构；最后，通过支持向量机（SVM）对CNN提取的特征进行分类。基于BCI数据集的实验结果表明，所提方法的平均识别率为86.5%，优于其他传统运动想象脑电信号识别方法；同时将该方法应用在智能轮椅上，验证了其有效性。     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。     

基于深度语义分割的多源遥感图像海面溢油监测

针对遥感图像海面溢油区域通常受到斑噪声以及强度不均等因素的影响,从而导致溢油区域监测效果较差的问题,本文引入了深度语义分割的方法,将深度卷积神经网络与全连接条件随机场相结合,形成端对端连接。以Resnet结构为基础,首先通过深度卷积神经网络对多源遥感图像粗分割并作为输入,然后经过改进的全连接条件随机场,利用高斯成对势和平均场近似定理,建立条件随机场形成递归神经网络作为输出。通过多源遥感图像对海面溢油区域进行监测,并利用可见光图像估计溢油区域面积。实验在所建立的多源遥感图像数据集上与其它先进模型进行对比,结果表明本文方法提高了溢油区域的分割精度以及精细细节程度,平均交并比为82.1%,监测效果具有明显地改善。     

基于改进卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建方法

对于重建图像存在的边缘失真和纹理细节信息模糊的问题，提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的图像超分辨率重建方法。首先在底层特征提取层以三种插值方法和五种锐化方法进行多种预处理操作，并将只进行一次插值操作的图像和先进行一次插值后进行一次锐化的图像合并排列成三维矩阵；然后在非线性映射层将预处理后构成的三维特征映射作为深层残差网络的多通道输入，以获取更深层次的纹理细节信息；最后在重建层为减少图像重建时间在网络结构中引入亚像素卷积来完成图像重建操作。在多个常用数据集上的实验结果表明，与经典方法相比，所提方法重建图像的纹理细节信息和高频信息能得到更好的恢复，峰值信噪比（PSNR）平均增加0.23 dB，结构相似性（SSIM）平均增加0.0066。在保证图像重建时间的前提下，所提方法更好地保持重建图像的纹理细节并减少图像边缘失真，提升重建图像的性能。     

基于深度神经网络的表面划痕识别方法

为实现亮度不均的复杂纹理背景下表面划痕的鲁棒、精确、实时识别，提出一种基于深度神经网络的表面划痕识别方法。用于表面划痕识别的深度神经网络由风格迁移网络和聚焦卷积神经网络（CNN）构成，其中风格迁移网络针对亮度不均的复杂背景下的表面划痕进行预处理，风格迁移网络包括前馈转换网络和损失网络，首先通过损失网络提取亮度均匀模板的风格特征和检测图像的知觉特征，对前馈转换网络进行离线训练，获取网络最优参数值，最终使风格迁移网络生成亮度均匀且风格一致的图像，然后，利用所提出的基于聚焦结构的聚焦卷积神经网络对生成图像中的划痕特征进行提取并识别。以光照变化的金属表面为例，进行划痕识别实验，实验结果表明：与需要人工设计特征的传统图像处理方法及传统深度卷积神经网络相比，划痕漏报率低至8.54%，并且收敛速度更快，收敛曲线更加平滑，在不同的深度模型下均可取得较好的检测效果，准确率提升2%左右。风格迁移网络能够保留完整划痕特征的同时有效解决亮度不均的问题，从而提高划痕识别精度；同时聚焦卷积神经网络能够实现对划痕的鲁棒、精确、实时识别，大幅度降低划痕漏报率和误报率。     

基于深度卷积长短时神经网络的视频帧预测

针对视频帧预测中难以准确预测空间结构信息细节的问题，通过对卷积长短时记忆（LSTM）神经网络的改进，提出了一种深度卷积长短时神经网络的方法。首先，将输入序列图像输入到两个不同通道的深度卷积LSTM网络组成的编码网络中，由编码网络学习输入序列图像的位置信息变化特征和空间结构信息变化特征；然后，将学习到的变化特征输入到与编码网络通道数对应的解码网络中，由解码网络输出预测的下一张图；最后，将这张图输入回解码网络中，预测接下来的一张图，循环预先设定的次后输出全部的预测图。与卷积LSTM神经网络相比，在Moving-MNIST数据集上的实验中，相同训练步数下所提方法不仅保留了位置信息预测准确的特点，而且空间结构信息细节表征能力更强。同时，将卷积门控循环单元（GRU）神经网络的卷积层加深后，该方法在空间结构信息细节表征上也取得了提升，检验了该方法思想的通用性。     

基于深度学习的番茄叶部病害识别模型

番茄叶病种类多、成因复杂,其预防和识别难度较大。传统基于机器学习的方法多靠人工识别,需要一定的专家经验,且具有主观性强、识别准确率不高等缺点。为实现番茄叶病特征的自动提取,并提高识别准确率,提出一种基于深度学习的番茄叶病识别模型。该模型基于卷积神经网络对番茄叶部病害特征进行自动提取,获得高维特征后,采用PCA降维算法去除冗余特征;从增大类间距离并减小类内距离的角度改进了softmax分类器,提高了识别准确率。将该模型在CrowdAI提供的数据集上进行了仿真验证,结果表明,该模型能够对番茄叶部常见10种病害进行自动提取特征和识别,综合识别准确率达到95%以上。