LNIP改进算法及其在材料形貌分类中的应用研究

针对LNIP(local neighborhood intensity pattern)纹理特征提取算法在旋转、尺度变化方面存在的不足,提出了一种LNIP改进算法RSILNIP(rotation and scale invariant LNIP)。首先,同化邻域信息之间的特征以提高其旋转不变性;其次,采用统一编码的方式降低特征提取维度;然后,提取多尺度特征并进行选择,从而增强其尺度不变性;最后,采用并联方式合并特征。将改进算法与同类算法在公共数据集Outex和材料扫描电镜图像数据集SEMdataset上进行分类精度测试,得到改进算法的分类精度分别达到96.76%和98.26%,说明改进算法在图像分类和材料形貌归类上有较好的工程应用价值。     

基于多尺度通道重校准的乳腺癌病理图像分类

针对乳腺癌病理图像的自动分类问题,提出基于深度学习的分类算法. 通道重校准模型是作用于特征通道的注意力模型,可以利用学习到的通道权重对无用特征进行抑制来实现对特征通道的重校准,以达到更高的分类准确率. 为了使通道重校准的结果更加准确,提出多尺度通道重校准模型,设计卷积神经网络 msSE-ResNet. 多尺度特征通过网络中的最大池化层获得并作为后续通道重校准模型的输入,将不同尺度下学到的通道权重进行融合,可以改善通道重校准的结果. 该实验在公开数据集BreaKHis上开展. 实验结果表明,该网络对良性/恶性乳腺病理图像分类任务达到88.87%的分类精度,可以对不同放大倍数下获取的病理图像具有较好的鲁棒性.     

基于残差卷积与多头自注意力的CXR图像分类

为了提高新型冠状病毒肺炎（COVID-19）检测的效率和准确性,本文提出一种自动识别COVID-19胸部X射线（Chest X Ray,CXR）图像的网络模型（MHRA-RCNet）。在ResNet50的基础上,首先采用残差卷积对CXR图像中形状复杂的感染区域进行局部特征提取;其次选择在ResNet50的二、三阶段引入多头关系聚合模块,以增强对全局信息的建模能力;为了进一步将局部信息和全局信息进行融合,以提高特征的表达能力和特征之间位置的相关性,本文还在ResNet50的最后阶段引入了空洞视觉Transforme模块,有助于识别CXR图像中复杂的病变区域;最后将融合后的特征以串联方式输入全局平均池化层进行全局空间信息整合,通过多层感知机进行图像分类并进行可视化分析。在公开访问的COVID-19 Radiography Database数据集上进行图像分类,实验结果显示,MHRA-RCNet模型在多项指标上均优于其基础模型ResNet50和其他分类模型,其整体准确率、精确度、灵敏度、特异性和F1分别提高到98.12%、97.36%、96.60%、98.47%和96.98%,证明了MHRA-RCNet模型在图像分类任务上的有效性。另外,MHRA-RCNet模型对新冠肺炎识别的精确度、灵敏度和特异性分别为98.32%、97.64%和99.59%,具有较好的识别效果和分类性能。     

基于迁移学习的少样本朝鲜语古籍文字的识别方法

为解决少样本朝鲜语古籍文字识别精度低的问题,提出了一种基于迁移学习的少样本文字识别方法.首先提出了一种结合传统数据增强和条件深度卷积生成对抗网络的数据增强方法,以此扩充朝鲜语古籍文字图像的训练样本数.其次,将富样本集预训练得到的模型迁移到少样本数据集的学习任务中,以此实现少样本的朝鲜语古籍文字识别.实验结果表明,提出的数据增强方法能够满足模型预训练和少样本的学习要求,且VGG16、ResNet18和ResNet50 3种网络模型在测试集上均获得良好的识别性能,其中ResNet50的识别准确率最高(99.72%).因此,该方法可有效解决小样本的朝鲜语古籍文字识别问题,并可为其他语种的小样本文字识别提供参考.     

基于卷积神经网络的生活垃圾图像分类模型设计

利用基于深度学习的VGG-16卷积神经网络模型,对涵盖4个大类243个小类生活垃圾的77656张图像进行分类检测识别.为了保证模型检测的准确性,先引入Retinex算法对图像进行增强处理,然后对分类交叉熵损失函数进行改进,加入L1正则化和L2正则化,构建新的损失函数.实验结果显示,使用原VGG-16网络模型对垃圾图像进行分类,准确率为94.43％,损失值为0.53;引入Retinex算法对图像进行增强处理后,准确率为95.56％,损失值为0.36;在损失函数中加入L1或者L2正则化后,分类准确率较原网络模型有较小幅度的提升;采用改进后的交叉熵损失函数之后,准确率达97.67％,损失值仅为0.18.     

一种改进型YOLOv5草莓检测算法

针对现有的草莓检测算法模型参数量大、准确率低、实时性差等问题,提出一种改进型YOLOv5草莓检测算法。算法基于YOLOv5模型,骨干网络引入GhostConv和C3Ghost模块进行参数量压缩,构造轻量化模型;加入Cutout增强数据,增加训练样本的多样性,进而提高模型的泛化能力和抗干扰能力;通过引入Gather-Excite和Transformer注意力机制加强对草莓图像重要特征的关注,从而提升检测算法在复杂环境下的识别能力。实验显示,所提算法的平均精度均值1和平均精度均值2分别为97.7%和83.5%,参数量缩减为4.01 M,推理时间为26.3 ms。改进后的算法相比原算法具有识别速度快、定位准度高以及占用内存少的优势,在满足精准采摘工作要求的前提下可以提高采摘效率。     

多尺度SE-Xception服装图像分类

应用当前较新颖且分类性能靠前的卷积神经网络Xception作为基础网络结构,尝试采用多尺度的深度可分离卷积来提升模型特征信息的丰富度,在模型中嵌入SE-Net模块增强有用特征通道,减弱无用特征通道. 实验结果表明：提出的多尺度SE-Xception模型在2种噪声程度不同的服装数据集中均取得不错表现;ACS数据集的平均分类准确率为78.34%,分别高于VGG-16、ResNet-50和Xception模型8.52%、4.81%、3.69%;验证了多尺度SE-Xception模型具有更好的特征提取能力,能够提取到更多的服装信息,从而提高服装图像分类效果,一定程度上解决了特征尺度单一、信息丰富度低的问题.     

多尺度通道注意力机制的小样本图像分类算法

为了提升关系网络图像分类的准确度,在网络中引入多尺度通道注意力机制,提出了一种新的小样本图像分类算法.由于多尺度通道注意力机制能够关注样本特征空间的重要信息,该方法能够提取图像更丰富的多尺度特征,并通过关系度量,改善了分类结果.实验结果表明,在MiniImageNet和Omniglot数据集上,该算法对图像分类精度有明显的提高.     

基于孪生网络的工业缺陷弱监督视觉检测算法

工业品缺陷存在目标多尺度和随机性等特点，易导致现有的目标检测算法出现误检或漏检现象．基于卷积神经网络架构，提出一种高性能的工业缺陷视觉检测模型，记为SNDec(Siamese network detection)．采用并行权重共享的孪生网络（Siamese network, SN）将工业缺陷转化为视觉差异特征．孪生网络由并行特征提取通道构成，并以两通道的差异特征作为输出，能够在抑制同类属性的前提下，最大程度地凸显缺陷特征．结合弱监督定位算法，所提模型能够在实现高精度识别的同时，获取工业缺陷发生位置．通过引入卷积块注意力机制（convolutional block attention module, CBAM），进一步提升了模型检测精度．在真实工况采集的注塑瓶盖数据集以及公开的MVTec数据集上，将当前主流的工业品缺陷视觉检测算法（ResNet 50、1-NN、U-Student和GANomaly）与SNDec模型进行比较．结果表明，SNDec模型取得了89.2%的分类准确率和90.1%的召回率，比ResNet50模型分别提高了5.7%和3.2%．仿真结果验证了基于差异特征实现工业缺陷检...     

基于单一神经网络的实时人脸检测

由于人脸尺度多样性使得人脸检测算法在CPU上运行速度受限,提出了一种新的基于单一神经网络的实时人脸检测算法。首先在网络初始卷积层和池化层中设置较大的卷积核尺寸和步长,缩小输入图像尺寸利于实时检测;然后网络将浅层特征图和深层特征图相融合,增强上下文联系和减少重复检测;最后在多个卷积层上预测人脸位置,利用预测框重叠策略,实现多尺度的人脸检测来提升图像中小尺寸人脸的检测精度。在人脸检测数据集基准和野外标注人脸数据集上测试实验结果表明,本文算法模型精度能够达到92.1%和95.4%。与此同时,本文算法在CPU上实现21帧/s的检测速度。     

基于机器视觉的垃圾自动分类系统设计

为了提高垃圾分类过程中前端收集的工作效率,基于机器视觉技术设计垃圾自动分类系统. 设计制作垃圾分类的硬件设备,主要包括可回收和不可回收2个箱体;针对垃圾数据集较少的问题,提出基于Inception v3网络特征提取模型和迁移学习相结合的垃圾种类识别方法,在自建的垃圾数据集上进行训练和测试. 结果显示,利用该方法可以准确地对垃圾种类进行识别,平均准确率达到0.99;将训练好的模型部署在树莓派3B+上,在制作的实物垃圾桶上进行测试,系统稳定后,平均完成一次分类回收的时间为0.95 s. 实验表明,该系统能够有效地进行垃圾种类的识别和完成垃圾的分类回收.     

基于迁移学习的天气图像识别

为提高天气图像识别的准确率,达到良好的天气图像分类效果,提出一种基于迁移学习的天气图像识别算法.该算法使用Xception图像分类算法实现网络架构,再基于迁移学习理论将模型和参数应用到天气图像识别中,并在同一数据集上与其他模型进行性能对比.实验结果表明,基于迁移学习的改进Xception模型有效解决了训练样本不足、准确...     

奇异值分解与中心度量的细粒度车型识别算法

针对细粒度车型识别图像分类因存在冗余特征而导致识别率低的问题,提出一种基于奇异值分解与中心度量的细粒度车型识别算法。首先,提出一种基于奇异值分解卷积神经网络,对全连接层的权重矩阵进行奇异值分解后重新赋值并微调,可以去除具有相关性的冗余特征,学习到细粒度级别的区分性特征;其次,提出一种学习不同特征的融合损失方法,将中心距离损失和分类损失进行加权融合,使得学习的特征类内之间的距离更小。实验表明,该方法使用 Residual Network(ResNet)框架在Cars-196细粒度车型数据集上测试,准确率能够达到93.02%,优于目前表现较好的双线性和注意力模型。扩展实验证明该方法同样适用于其他网络框架。     

基于ShuffleNetv2-YOLOv3模型的静态手势实时识别方法

针对移动端平台下计算资源有限、存储空间小的特点,提出高效的ShuffleNetv2及YOLOv3集成网络静态手势实时识别方法,以减小模型对硬件的计算能力需求. 通过将轻量化网络ShuffleNetv2代替Darknet-53作为主干网络,减小模型的计算复杂度. 引入CBAM注意力机制模块,加强网络对空间和通道的关注度. 采用K-means聚类算法,重新生成Anchors的长宽比和数量,使重新生成的Anchors尺寸对目标进行精确定位来提高模型的检测精度. 实验结果表明,提出算法在手势识别上的平均识别准确率为99.2%,识别速度为44帧/s,单张416×416图片在GPU上的推理时间为15 ms,CPU上的推理时间为58 ms,模型所占内存为15.1 MB. 该方法具有识别精度高、识别速度快、内存占用率低等优点,有利于模型在移动终端上部署.     

改进YOLOX的SAR近岸区域船只检测方法

针对SAR近岸区域船只检测准确率低与虚警率高的问题,提出一种基于改进注意力机制与旋转框的SAR近岸区域船只检测方法。该方法首先通过改进坐标注意力机制并引入至特征提取网络中,提升网络的特征提取能力;其次,增加角度分类头,并引入二维高斯分布,计算预测分布与目标分布的KL散度评估旋转框损失值,完成目标的角度信息提取;再基于YOLOX算法中的无锚框(AF)机制,减少候选框冗余,使模型轻量化并进一步提高定位精度。最后在公开数据集offical-ssdd上进行测试,在嵌入式平台(NVIDIA Jetson AGX Xavier)上对模型进行推理验证。该算法模型计算参数仅1.14 M,在近岸情况下平均检测精度较YOLOX模型提高了18.77%,总体检测精度达到94.2%。验证结果表明,该算法适用于复杂场景下任意方向的密集船只目标检测,满足实时处理需求。     

基于孪生网络的协作机器人目标追踪

利用自身高速高精度的特点,协作机器人通过模仿人的创造性复杂动作来提高生产效率。当前协作机器人对人动作的模仿主要来自部署人员的长期调试,缺少通用的解决方案,无法快速部署。基于此,提出了一种无锚的基于RepVGG网络的孪生网络协作机器人目标跟踪算法。该算法由孪生网络模块、分类回归模块和机器人执行模块组成。孪生网络模块使用改进的RepVGG网络代替主流的ResNet作为骨干网络用于图片特征的提取,在不损失精度的前提下提高整个网络的运行速度,降低算法对硬件的要求,对专用深度学习芯片更加友好;分类回归模块通过引入中心度分支来提高跟踪框的中心点预测精度;机器人执行模块采用尺度惩罚和宽高比惩罚以平滑跟踪框,保证协作机器人的动作流畅。实验结果表明,平均速率相比替代ResNet骨干网络前提高了14 FPS,实现了实时跟踪的效果。     

基于优化神经网络的小麦品种分类研究

为提高基于图像处理的小麦品种识别的准确率,首先选取L8998、内乡188、9023、优展1号、豫麦47、周麦12等6个品种作为研究对象,对采集到的小麦颗粒图像进行中值滤波后采用迭代式阈值法分割图像,提取出颜色、形态和纹理3方面共16个特征,然后通过构建神经网络研究了小麦品种的识别准确率与品种数量之间的关系.最后,为避免网络因达到局部最优而停止训练,利用MIV算法计算了各输入特征参数对分类结果的平均影响值,进而使用遗传算法对网络结构进行了优化.结果表明,随着小麦品种的增加,分类的准确率逐步下降,当待识别的小麦种类增加到6类时,优化后的神经网络的样本识别准确率从81.3％增加至85.6％,有效提高了小麦品种分类的准确性.     

深度监督对齐的零样本图像分类方法

针对零样本图像分类中属性向量的类别区分性差及对可见类别产生分类偏好的问题,提出一种深度监督对齐的零样本图像分类（DSAN）方法. DSAN构造类语义的全局监督标记,与专家标注的属性向量联合使用以增强类语义间的区分性. 为了对齐视觉空间和语义空间的流形结构,采用视觉特征和语义特征分类网络分别学习2种空间特征的类别分布,并且无差异地对齐两者的分布. 利用生成对抗网络的原理消除特征间的本质差异,以按位加的方式合并视觉特征和类语义特征,并利用关系网络学习两者间的非线性相似度. 实验结果表明,DSAN在CUB、AWA1和AWA2数据集上对可见类别和未见类别的调和平均分类准确率比基线模型分别提高了4.3%、19.5%和21.9%;在SUN和APY数据集上,DSAN方法的调和平均分类准确率分别比CRnet方法高1.4%和2.2%,这些结果证明所提方法的有效性.     

基于深度卷积神经网络的睡眠分期模型

针对现阶段数据和特征决定睡眠分期模型的分类精度上限的问题,提出深度卷积神经网络模型. 在模型主体构建方面,并行卷积网络可以自动学习原始信号的时域特征和频域特征,特征融合网络通过空洞卷积和残差连接进行多特征融合,分类网络基于融合后的特征进行睡眠分期. 利用生成少数类过采样技术（SMOTE）减少类别不平衡对分类效果的影响,结合两步训练法对模型进行优化. 实验使用Sleep-EDF数据集的原始单导脑电信号（Fpz-Cz通道）对模型进行20折交叉验证,得到总体精度和宏F₁分别为86.73%和81.70%. 提出的深度卷积模型在没有任何先验知识的情况下,对脑电信号进行端到端的学习,分类准确率优于传统的深度学习模型.