基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法

在目标检测方法中,通过使用具有不同遮挡程度的数据集进行训练,能够提升目标检测算法对遮挡的不变性,但现实生活中的数据集往往存在长尾效应。因此提出一种基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法。通过对抗网络在输入数据上进行计算得到不同遮挡程度的样本,使用Faster RCNN算法进行训练提升遮挡不变性,以此提高算法检测精度。实验结果表明,该方法与Faster RCNN相比,在VOC 2007数据集上平均精度提升了2.2个百分点,在VOC 2007和VOC 2012联合数据集上平均精度提升了1.3个百分点。     

基于卷积神经网络的路面裂缝检测

对路面图像块预标记,根据预标记结果对路面图像进行强度归一化预处理,在保留裂缝信息的同时,减少背景光照不均的影响.将预处理后的路面图像输入卷积神经网络(CNN)模型实现路面图像裂缝的检测.由于路面裂缝分布复杂,在训练网络时,使用不同尺度和不同角度的路面图像进行模型训练,使得网络能够检测不同裂缝形状.实验结果显示:裂缝检测结果较好.     

基于卷积神经网络的雷达目标检测方法

雷达目标检测近年来一直是雷达信号处理中的重要任务,在探测监控等安全领域中有非常重要的作用;针对传统恒虚警目标检测方法存在的环境适应能力较弱、复杂地形环境下雷达虚警数量急剧上升等问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达目标检测方法;以雷达回波信号数据处理后得到的距离-多普勒图像作为模型的训练集和测试集,设计基于FasterR-CNN结构的雷达目标检测模型,训练模型并将测试结果与传统恒虚警目标检测算法结果相比较,所设计的模型提升了雷达目标检测正确率并较大地减少了虚警数量,这表明将卷积神经网络应用于雷达回波信号的处理任务中是可行的。     

基于卷积神经网络的实时行人检测方法

近年来,卷积神经网络在行人检测领域取得了同其他方法相似甚至更好的检测成绩,然而缓慢的检测速度远不能满足现实需求.针对这一问题,本文提出一种实时的行人检测方法,将分散的检测过程整合成单一的深度网络模型,被检测图片通过模型的计算可以直接输出检测结果.使用扩充的ETH数据集进行训练测试,实验结果表明,在保证准确率的情况下,该方法检测速度极快,可以满足实时检测的目的.     

基于双线性卷积神经网络的车辆多属性分类算法设计

针对图像分类中背景信息太多容易误导分类结果的问题,提出一种筛选—识别网络架构,通过剔除与分类无关的背景信息、定位要分类的感兴趣区域及提高对车辆细粒度分类的准确率.用YOLOv3网络快速寻找需要分类的目标物体,消除背景中无关信息对分类的误导,将结果送入到双线性卷积神经网络进行训练和分类,结果在Cars196数据集中对车辆...     

面向目标识别的轻量化混合卷积神经网络

针对当前基于深度神经网络的目标检测往往存在计算复杂度高、对硬件要求苛刻、难以在嵌入式平台和移动智能设备上运行且运行速率低等问题,提出一种基于YOLOv4(You Only Look Once Version4)的轻量化混合神经网络.此混合网络主干特征提取网络采用轻量级MobileNeXt网络模型,并使用改进后RFB(R...     

基于卷积神经网络的焊缝表面缺陷检测方法

针对工业激光焊接中,采用传统方法进行焊缝质量检测效率低下的问题,提出了一种基于卷积神经网络的工业钢板表面焊缝缺陷检测方法;首先基于卷积神经网络,搭建了一个多分类模型框架,并分析了各层中所用到的函数及相关参数;然后基于工业数控机床和工业相机进行了焊缝数据采集,并对这些数据进行了分类、增强、扩增等前期预处理;最后基于数控机器轴,采用滑动窗口检测的形式采集实际待测图像,并通过实验对比了传统的机器学习算法在该类图像数据中的性能评估;经实验证实,通过卷积神经网络训练得到的多分类模型,焊缝缺陷检测精度能达到97%以上,且每张待测图像的测试时间均在300 ms左右,远超机器学习算法,在准确性和实时性上均能达到实际工业要求。     

基于卷积神经网络的桥梁裂缝识别和测量方法

为了提高桥梁裂缝检测水平,解决目前手工检测费时费力和传统图像处理方法需要人工设定参数的问题,提出一种基于改进GoogLeNet的桥梁裂缝检测算法。首先,构建了一个较大规模的桥梁裂缝数据集RLH（Retinex-Laplace-Histogram equalization）用于模型的训练和测试。其次,基于原始的GoogLeNet模型,采用归一化的卷积核改进了inception模块,采用三种改进方案修改网络开头,去掉第七个及以后的inception层,建立桥梁裂缝特征图像分类系统。最后,利用滑动窗口精准定位裂缝并结合骨架提取算法计算裂缝的长度和宽度。实验结果表明,改进的GoogLeNet网络与原始GoogLeNet网络相比,识别准确率提升了3.13%,训练时间减少为原来的64.6%。另外,骨架提取算法能够考虑裂缝的走势,计算宽度更加准确,且最大宽度和平均宽度都能计算。综上所述,所提分类和测量方法具有准确度高、速度快、定位准确、测量准确等特点。     

基于深度卷积神经网络的超声心动图轮廓检测

超声心动图像轮廓检测对于提高心血管疾病的有效诊断起到十分重要的辅助作用。使用卷积神经网络学习深度特征进行超声心动图像轮廓检测的研究。不仅将神经网络作为黑盒子进行特征提取,而且设计了专门的训练策略,将边界信息分为多个子类,然后用不同的模型参数对每个子类进行拟合。同时对损失函数进行改进,将一个正样本的损失分配到每个样本子类中并对其进行参数学习,这将有利于学习到更多具备识别力的轮廓特征。实验结果表明,该方法对高噪声低对比度的超声心动图像的轮廓检测具备较好的准确性和鲁棒性。     

基于卷积神经网络的解扭曲车牌检测识别方法

为提高车牌检测与识别的适应性,增强系统性能,提出一种基于检测解扭曲-卷积神经网络(DU-CNN)方法.运用已有技术进行车辆检测;利用YOLO空间变换网络理念,提出一种变型的卷积神经网络DU-CNN,该网络学习对发生各种不同形变的车牌进行检测,通过对仿射变化的系数进行回归,将发生形变的车牌重新解扭曲为接近正前方视角的矩形,通过光学字符识别(OCR)方法得到最终结果.为增强训练数据集,数据集由真实数据与人工合成数据混合组成.实验结果表明,所提方法具有较好的识别精度,在困难数据集中优于一些商用系统,稳定性较佳.     

基于卷积神经网络的图像生成方式分类方法

提出一种采用卷积神经网络对自然图像和文档扫描图像进行分类的方法,通过卷积和池化操作提取两类图像具有高区分度的特征,融合后得到分类判决结果。实验结果表明,所提出的分类方法在 SKL 图像库上分类精度超过93%。图像预处理对模型的精度以及模型训练收敛所需时间具有积极效果,经过图像预处理后训练的卷积神经网络模型对图像文字大小和图像格式顽健。     

基于三通道卷积神经网络的纹身图像检测算法

针对纹身图像的特点和卷积神经网络（CNN）在全连接层对图像特征抽取能力的不足问题,提出一种三通道的卷积神经网络纹身图像检测算法,并进行了三方面的改进工作。首先,针对纹身图像的特点改进图像预处理方案;其次,设计了一个基于三通道全连接层的卷积神经网络进行特征提取,并对特征建立索引,有效地提高了网络对不同尺度下空间信息的提取能力,实现了对纹身图像的高效检测;最后,通过两个数据集验证了算法的泛化能力。实验结果表明,对NIST数据集所提预处理方案比Alex方案有总正确率提高0.17个百分点,纹身图像正确率提高0.29个百分点。在所提预处理方案下,提出的算法在标准的NIST纹身图像集上具有明显的优势,正确率从NIST公布的最优值96.3%提高到99.1%,提高了2.8个百分点;相对于传统的CNN算法,正确率从98.8%提高到99.1%,提高了0.3个百分点。在Flickr数据集上也有相应的性能提升。     

尺度无关的级联卷积神经网络人脸检测算法

卷积神经网络在进行图片处理时需要输入固定尺寸大小的图片,该限制会导致原图在放缩过程中损失大部分信息。另外,目前人脸检测算法多用单一结构网络进行特征提取,这就使得算法的泛化能力较弱。针对以上两个问题,提出了一种将级联卷积神经网络与空间金字塔池化相结合的人脸检测算法。该方法将三级卷积神经网络模型连接起来,其中三级神经网络模型之间各不相同,结构从简单到复杂,在不同层次的神经网络上提取不同的人脸特征并筛选图片,完成对图片中人脸区域的检测。同时,在每级网络层次中加入空间金字塔池化层,这种池化策略无须固定尺寸大小的输入,增加了模型输入的尺寸选择。在标准人脸数据集中,该方法相对于传统方法实现了模型的多尺度输入,提升了检测的性能,并降低了检测人脸的时间。     

基于遗传神经网络的机场跑道局部影响的裂缝检测算法

针对机场跑道裂缝的自主识别和提取过程中存在的阴影、光照不均匀以及效率和精度难以兼顾等一系列问题,提出利用遗传算法优化神经网络的机场道面裂缝检测算法。首先,将拍摄的机场道面裂缝图像进行预处理,包括图像灰度化、高斯滤波以及ROI区域确定。设定神经网络拓扑结构,初始化编码长度以权值阈值及等参数,利用选择、交叉和变异等操作反复执行至最佳进化解,进而搭建匹配的神经网络,获得最大分割阈值。结果表明,遗传神经网络算法在综合评价、召回率、和准确率3个评价指标上均具有显著提升,其均值分别为93.22%、96.28%、90.75%,实现了在复杂背景下对裂缝提取的目标,为机场道面的后期维护和保养提供了技术支持。     

基于自适应特征卷积网络的行人检测方法

针对行人检测方法未能充分利用卷积网络浅层特征的问题,改进Faster R-CNN框架,提出了一种基于自适应特征卷积网络的行人检测方法。该方法有两处改进：a）设计了SFCM模块,用于提取卷积神经网络浅层细节特征;b）引用挤压与激励操作设计了AFCM模块,用于筛选检测所需的强辨识力行人特征。此外,利用公开的Caltech和INRIA行人数据集,通过在基准框架中逐一添加SFCM和AFCM模块训练行人检测器,验证了所提模块的有效性,并对比了主流行人检测算法。实验结果显示,所提方法的误检率分别降到了9.13%和9.46%,具有更优的检测性能。     

基于Octave卷积的混合精度神经网络量化方法

浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景(如边缘计算)上部署.为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降.首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积...