基于深度学习的公路隧道衬砌病害识别方法

针对与日俱增的隧道养护需求,为了节约时间与人力成本,提出基于卷积神经网络的公路隧道衬砌病害检测方法. 利用自主研制的隧道智能快速检测车采集24条隧道衬砌的图像,构建超过20 000张病害图像的高质量数据集. 结合隧道衬砌病害的成因及特点,分别构建单阶段SSD模型和两阶段R-FCN模型在自制的数据集上训练,对检测结果进行对比分析,提出离线式隧道衬砌病害检测方案. 试验结果表明,SSD模型的识别准确率为98%,总的平均精度均值（mAP）为72%,检测速度较快,适用于隧道的快速诊断. R-FCN模型的识别准确率为85%,总的mAP达到91%,检测精度较高,适用于隧道病害的后期处理. 利用这2种检测模型均可以提升检测效率和精度.     

基于深度学习的小目标检测算法研究进展

基于深度学习的小目标检测算法可以有效提高小目标检测性能和检测速率,在图像处理领域得到了广泛应用。首先概述了小目标检测的难点,分别对基于锚框优化、基于网络结构优化、基于特征增强的小目标检测算法进行了分析,总结了各算法的优缺点;然后介绍了用于小目标检测的公共数据集和小目标检测算法的评价指标,对检测算法的性能指标进行了分析;最后对小目标检测算法已经解决的难点进行了总结,并对有待后续研究方向进行了展望。深度学习在小目标检测领域仍有较大的发展空间,在模型通用性、耗时与精度和特定场景的小目标检测等方面有待深入研究。     

基于深度学习的轮廓检测算法:综述

轮廓检测旨在提取图像中目标与背景环境的分界线,是计算机视觉研究领域中最基本的问题之一.深度学习技术作为直接从数据中学习特征表示的有效方法,近年来启发轮廓检测领域取得了显著的突破.鉴于此,本文就基于深度学习的轮廓检测研究领域的最新发展进行总结,具体包括:轮廓检测任务中采用的卷积神经网络结构,相关训练数据构造、特征压缩、上采样、代价函数和轮廓细化等关键问题,轮廓检测实验中采用的通用数据集和性能评价指标.最后,分析了基于深度学习的轮廓检测算法的挑战和未来研究趋势,以期为该领域的后续研究提供新思路及参考.     

基于深度学习的电力输电线故障目标检测算法综述

故障检测对于确保电力系统正常运行具有重要意义。近年来随着深度学习在目标识别领域的重大进展,基于深度学习的电力输电线故障目标检测逐渐成为电力系统故障目标检测领域的研究热点。目前深度学习领域的主流算法包括两阶段目标检测算法和单阶段目标检测算法。本文对此两类算法进行简要介绍,分析其中具有代表性的几种卷积神经网络算法的优缺点,并总结电力系统故障目标检测存在的问题,以及未来的发展方向。     

基于深度学习的多视角螺钉缺失智能检测算法

为有效实现工业生产线螺钉缺失问题的智能检测,利用深度学习技术,提出并设计一种螺钉检测算法。该算法包括3个部分：基于目标检测算法实现螺钉自动检测;基于关键点检测的螺钉匹配算法消除零件位置变化影响;构建多视角检测结果融合算法降低零件相互遮挡影响。该算法已应用于多种型号的洗衣机内桶螺钉检测中,试验结果表明其正确率高达99.7%以上。与传统的人工检测方式相比,该算法具有更高的准确率和自动化程度,可以有效减少漏检和误检问题,为工业生产提供新的解决方案。     

基于深度学习的水面漂浮物识别算法设计

针对小型水域漂浮物识别困难问题,提出一种基于深度学习的目标识别方法,采用改进的YOLOv5s目标识别算法识别水面漂浮物．首先,根据水面漂浮物形状的特点,采用改进K-means算法,对先验框重新聚类,其次加入SE注意力机制模块,然后将α-IOU应用于YOLOv5s网络上．实验结果表明,对比标准的YOLOv5s算法,改进的YOLOv5s算法在查准率和平均精度均值方面分别提升了2%和4%,验证了算法的有效性,该方法能克服水面环境的影响,有效识别水面的漂浮物．     

基于深度学习的行人和车辆检测

为解决自动驾驶行车环境目标检测的问题,提出了一种基于深度学习的行人和车辆检测网络PVDNet。在网络底层,改进了跳跃连接结构,提出多级跳跃连接MLSC,加速了模型的收敛速度和收敛精度;在网络顶层,设计了一种多层特征融合方法 MLFF,将底层特征与顶层特征融合以提高检测精度;在网络输出层,提出了一种单维卷积方法 ODC替代全连接层,减少了模型参数以提高检测速度。实验表明:与原始的Faster R-CNN相比,PVDNet在数据集PascalVOC2007、PascalVOC2012、MS COCO、KITTI上行人和车辆平均检测准确率分别提高了3.7%、6.1%、5.6%、9.62%。     

基于深度属性学习的交通标志检测

为了弥补交通标志底层图像到高层语义之间的鸿沟,本文引入交通标志的形状、颜色、图案内容三种视觉属性,在卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)中加入属性学习(Attribute learning)约束,同时进行交通标志属性学习和分类学习,提出了一种基于深度属性学习的交通标志检测方法。并在公开数据集Sweden traffic sign detection dataset(STSD)和German traffic sign detection dataset(GTSD)上进行的实验结果表明,该方法能够有效地提高交通标志检测的准确率和召回率。     

基于深度学习的遥感影像飞机目标检测方法

遥感影像飞机目标检测是评估机场功能与重要程度、掌握敌情动态的重要途径.针对深度神经网络目标检测在特征提取阶段并未专门涉及特定目标的问题,同时为进一步提高检测精度,基于单一目标多尺度检测(SSD)框架,提出飞机目标Inception多尺度检测(AFInceptionNetSSD)方法.通过分析使卷积神经网络的特征图得到最大响应的视觉模式,结合飞机目标的几何特征,建立了飞机目标特征提取网络;并将此网络应用于SSD框架中,构建了AFInceptionNetSSD方法.仿真结果表明,该方法可以有效地提取飞机目标特征,与SSD框架相比,提高了检测精度.     

基于深度学习的手绘草图识别

现有的手绘草图识别方法严重依赖于费时费力的手工特征提取,而经典的深度学习模型主要是为彩色多纹理自然图像设计,用于识别手绘草图时效果不甚理想。本文提出了一种基于深度学习的手绘草图识别方法(Deep-Sketch) ,该算法根据手绘草图缺失颜色、纹理信息的特点,使用大尺寸的首层卷积核取代自然图像识别中常使用的小尺寸首层卷积核,获得更多的空间结构信息。利用训练浅层模型获得的模型参数来初始化深层模型对应层的模型参数,以加快收敛,减少训练时长。加入不改变特征大小的卷积层来加深网络深度等方法以减小错误率。实验结果表明,本文所提出的方法较之其它几种主流的手绘草图识别方法具有良好的正确率,对250类手绘草图识别正确率达到69.2%。     

基于深度学习SSD目标检测算法的混凝土结构裂缝识别

针对当前土木工程混凝土结构裂缝识别效率低、精度不高的现状,基于深度学习理论,提出了一种基于单步多框检测（SSD）的裂缝识别方法。利用labelimg插件制作了2种具有代表性的裂缝数据集BCD和CCIC的数据标签。然后利用大量典型的裂缝图片进行识别训练,比较模型在不同样本类型和数量下训练效果的差异。并通过取样验证、损失值可视化和mAP精度评价等方法,证明该裂缝识别系统精度能达到95%以上并具有一定的普适性。因此,该系统可以应用到实际的裂缝识别任务中,为混凝土裂缝识别提供更高效的途径。     

基于深度学习的小目标检测方法综述

小目标检测一直是目标检测领域中的热点和难点,其主要挑战是小目标像素少,难以提取有效的特征信息.近年来,随着深度学习理论和技术的快速发展,基于深度学习的小目标检测取得了较大进展,研究者从网络结构、训练策略、数据处理等方面入手,提出了一系列用于提高小目标检测性能的方法.该文对基于深度学习的小目标检测方法进行详细综述,按照方法原理将现有的小目标检测方法分为基于多尺度预测、基于数据增强技术、基于提高特征分辨率、基于上下文信息,以及基于新的主干网络和训练策略等5类方法,全面分析总结基于深度学习的小目标检测方法的研究现状和最新进展,对比分析这些方法的特点和性能,并介绍常用的小目标检测数据集.在总体梳理小目标检测方法的研究进展的基础上,对未来的研究方向进行展望.     

基于深度学习的棉花品种识别

棉花作为我国最主要的农产品之一,不仅具有不错的观赏价值,更重要的还是工业原料。棉花的花型不 同于其他花卉种类,且不同种类其纤维长度还有所差异。为了解决棉花人工区分效率低的问题,本文基于深度学 习方法,以棉花原始的图像数据作为研究对象,通过多层网络学习棉花的特征信息,更加精确区分不同类型的棉 花种类。试验结果表明：本文所提出的卷积神经网络 CNN-CSC 模型相较于传统机器学习方法识别精度提升大约 15%,平均精度达到 89.17%,为棉花的自动化管理提供了一种有效的手段。     

基于特征融合的深度学习目标检测算法研究

通过研究卷积神经网络中的特征层级,发现高层特征图的分辨率低、语义信息强,低层特征图的分辨率强、语义信息较弱等问题.针对上述问题提出一种二次特征融合的目标检测算法,该算法在特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN)的基础上对过渡特征重复使用并进行二次特征融合,使丰富的低层特征信息补充到高层...     

基于深度学习的行为识别算法综述

人体行为识别一直是计算机视觉研究中的热点.随着近几年人体行为识别在虚拟现实、短视频等方面的广泛应用, 以及深度学习算法的快速发展, 基于深度学习的行为识别算法层出不穷.相较于传统方法, 基于深度学习的行为识别算法具有鲁棒性强、准确率高的优点.基于此, 本文对近年来提出的基于深度学习的行为识别算法进行了梳理, 并对由双流卷积网络和3D卷积网络结构发展而来的行为识别的系列算法进行了重点介绍, 并总结了各种算法的性能和成果, 最后对该领域进行了展望.     

基于深度学习的行为识别算法综述

人体行为识别一直是计算机视觉研究中的热点.随着近几年人体行为识别在虚拟现实、短视频等方面的广泛应用,以及深度学习算法的快速发展,基于深度学习的行为识别算法层出不穷.相较于传统方法,基于深度学习的行为识别算法具有鲁棒性强、准确率高的优点.基于此,本文对近年来提出的基于深度学习的行为识别算法进行了梳理,并对由双流卷积网络和...     

基于深度学习的面部微表情识别

微表情图片具有高度的相似性和密集性的细节信息,传统的微表情识别主要采用手工制作的方法,其识别种类与识别精度均无法满足精确的特征提取训练,因此提出一种深度学习方法,可以有效解决微表情识别在种类数量、准确度和速度上的问题.采用数据增强后合成的图像训练数据集,以处理后的数据集来训练卷积神经网络CNN模型.实验结果证明了所提出...