基于深度卷积生成对抗网络的植物图像识别方法的研究

提出使用深度卷积生成对抗网络进行植物图像识别方法.首先,利用生成式对抗网络生成植物图像样本,然后,利用判别网络中的卷积神经网络来提取图像特征,实现对生成网络产生的样本进行判别,以提升模型对图像数据分布的理解,从而达到了通过构建卷积神经网络对生产样本的质量进行测试的目标.实验结果表明,该方法生成的植物图像能够有效的提高卷积神经网络的识别准确率.     

基于卷积神经网络的图像语义分割技术

本文阐述了卷积神经网络的基本概念,并基于此引出全卷积神经网络和带孔卷积等卷积神经网络,对其含义、优缺点及其在图像语义分割中的应用进行了进一步的介绍和总结。本文阐述了卷积神经网络的基本概念,并基于此引出全卷积神经网络和带孔卷积等卷积神经网络,对其含义、优缺点及其在图像语义分割中的应用进行了进一步的介绍和总结。     

基于卷积神经网络的结构损伤识别研究进展

为系统梳理基于卷积神经网络的工程结构损伤识别方法的发展脉络和研究现状,分别从结构损伤的识别目的和在不同类型结构中的应用两方面进行了归类、分析和评价。介绍了卷积神经网络的基本结构和评价指标,回顾了卷积神经网络的研究和应用历程。在损伤的识别目的方面,主要针对混凝土结构损伤的分类、定位和分割,详细介绍了基于不同类型卷积神经网络的结构损伤识别方法,即基于分类的方法、基于回归的方法和像素级的图像分割算法; 分析了各类方法所使用的卷积神经网络模型的结构特点、计算流程、训练方法和损伤识别性能。在不同类型结构的损伤识别方面,分析了卷积神经网络在砌体结构、钢结构桥梁和古建筑木结构裂缝识别中的应用。最后,基于对卷积神经网络优缺点的思考,提出了发展建议和展望。结果表明:训练样本中结构损伤的多样性对模型的损伤识别效果影响较大; 现有基于卷积神经网络的损伤分割方法模型参数较多,计算量大; 采用数据增广和迁移学习方法可有效防止模型过拟合,提高模型训练效率; 针对微小损伤和不同类型结构损伤的识别,此类方法的性能有待提高。     

基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类

本文针对现有糖尿病并发症分类研究以统计为主,缺乏有效数学模型的问题,提出了基于深度卷积神经网络的糖尿病并发症分类模型。首先进行数据预处理,将糖尿病数据进行降维和向量化;其次采用深度卷积神经网络对并发症进行分类,并与SVM、决策树、BP神经网络等经典方法进行了对比。实验结果表明,本文提出的基于深度卷积网络的糖尿病并发症分类模型准确性高于其它模型,能够为糖尿病并发症提供有效地辅助诊断。     

基于卷积神经网络的烟雾浓度检测方法

采用当今流行的卷积神经网络对烟雾图片进行处理,介绍了卷积神经网络的基本原理,设计了一个典型的卷积神经网络,介绍了卷积神经网络在预测图像烟雾浓度上的应用。     

卷积神经网络可视化

本论文旨在通过对反卷积进行研究,显示卷积神经网络内部图像,对未来卷积神经网络内部的研究具有一定的作用。     

基于卷积神经网络的混凝土裂缝识别

针对基于图像处理和边缘检测的混凝土裂缝识别方法易受外部环境干扰,且在图像处理过程中会产生大量噪声,从而导致识别效果不佳的问题,提出一种基于卷积神经网络的裂缝识别方法。通过与当前主流卷积神经网络模型进行对比研究以及对真实的混凝土裂缝图像的识别验证,结果表明,文中所建立的CrackNet模型能够有效识别混凝土图像中的裂缝目标,具有高效性和强鲁棒性。     

多通道卷积神经网络图像识别方法

为了更好地利用图像数据中隐含的特征信息,将多方向梯度信息作为边缘信息的基本表达,提出了一种基于图像梯度的多通道卷积神经网络图像识别方法。先将图像进行Sobel算子处理,得到水平方向、垂直方向及两个对角方向的4个梯度图像。然后,建立4个多层卷积神经网络,学习4个不同方向梯度图像的特征。再将4个不同方向的特征进行随机化特征融合,得到样本的特征后经过批标准化处理。最后,通过分类器得到分类结果。在数据库Cifar-10和MNIST上进行了验证,验证结果表明:本文提出的模型具有较好的泛化能力,相比单通道卷积神经网络,在两个数据库中识别错误率分别降低了9.85%和0.38%。     

基于卷积神经网络的图像大数据识别

针对现有的图像大数据识别方法具有收敛速度慢和识别精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络的图像大数据识别方法。首先,对传统的卷积网络结合改进的软最大化分类器进行分析,设计了卷积-软最大化分类器模型;对该模型中的卷积层、池化层、全连接层以及分类层均进行了描述。为了验证所提方法的优越性,在MNIST数据集上进行仿真,结果表明:与其它类似算法相比,所提的方法具有更低的误识率,在更短的时间内,能达到更低的分类均方误差。     

基于递进式级联卷积神经网络的混凝土裂缝识别方法

基于深度学习的卷积神经网络方法是目前图像裂缝识别鲁棒性较高的方法,主要分为滑动窗口法和图像分割法。滑动窗口法存在后期阈值分割裂缝精度不高的问题;全局图像分割法存在裂缝区域数据和背景区域数据严重不均衡问题,会对裂缝分割精度产生影响。采用了基于递进式级联卷积神经网络的方法对混凝土表面裂缝进行识别:首先采用全卷积神经网络一次性判断图像中所有密集重叠窗口区域内是否含有裂缝,然后将含有裂缝的窗口区块提取出来作为感兴趣区域,再基于轻量化的U-Net图像分割网络作用于感兴趣区域,将裂缝区域精确地提取出来。试验结果表明,所提出的基于递进式级联卷积神经网路的裂缝识别方法优于直接使用滑动窗口法和全局图像分割法,有着可靠的应用前景。