面向陆战场目标识别的轻量级卷积神经网络

在实际陆战场环境中,作战人员无法随身携带GPU等大型计算设备,因此较难计算规模较大的神经网络参数,进而导致目标识别网络无法实时工作。现有的轻量级神经网络虽然解决了实时性的问题,但是不能满足准确率的要求。为此,文中提出了一种基于轻量级卷积神经网络的目标识别算法(E-MobilNet)。为了提升网络学习的效果,以现有深度学习的主要目标检测框架MobileNet-V2为基础,插入一种ELU函数作为激活函数。首先,使用扩张卷积来增加通道数,以获得更多的特征;接着,通过ELU函数激活输出特征,这样可以缓解线性部分的梯度消失,并且使非线性部分对输入变化的噪声更鲁棒;然后,通过残差连接的方式组合高层特征与低层特征的输出;最后,将全局池化的输出结果输入Softmax分类函数。实验数据表明,在同样的测试集和测试环境下,与现在主流的轻量级深度学习目标识别算法相比,E-MobileNet识别的准确率和每秒检测的帧率都有所提升。实验数据充分说明,使用ELU激活函数和全局池化层减少了参数的数量,增强了模型的泛化能力,提升了算法的鲁棒性,在保证神经网络模型轻量级的基础上有效地提高了目标的识别准确率。     

基于改进深度残差网络的低功耗表情识别

为了提高表情识别率并降低表情识别的功耗,提出一种基于改进深度残差网络的表情识别方法。残差学习在解决深度卷积神经网络退化问题、使网络层次大幅加深的同时,进一步增加了网络的功耗。为此,引入具有生物真实性的激活函数来代替已有的整流线性单元(Rectified Linear Units,ReLU)函数, 并将其作为卷积层激活函数对深度残差网络进行改进。该方法不仅提高了残差网络的精度,而且训练出的网络权重可直接作为与该深度残差网络具有相同结构的深度脉冲神经网络的权重。将该深度脉冲神经网络部署在类脑硬件上时,其能够以较高的识别率和较低的能耗进行表情识别。     

基于改进卷积神经网络与支持向量机结合的面部表情识别算法

针对当前卷积神经网络（CNN）利用端层特征进行面部表情识别存在模型结构繁琐、训练参数过多、识别不够理想的问题,提出一种基于改进CNN与支持向量机（SVM）相结合的优化算法。首先,利用连续卷积的思想设计网络模型,以获取更多非线性激活;然后,采用自适应全局平均池化（GAP）层取代传统CNN中的全连接层,以减少网络参数量;最后,用SVM分类器代替传统Softmax函数实现表情识别,以提高模型泛化能力。实验结果表明,所提算法在Fer2013和CK+数据集上分别取得了73.4%和98.06%的识别准确率,与传统LeNet-5算法相比,在Fer2013数据集上提升了2.2个百分点,且该网络模型结构简单、参数量较少,具有良好的鲁棒性。     

改进的卷积神经网络模型在人脸识别中的应用

为了避免传统机器学习算法进行人脸识别时存在的性能差、泛化能力弱等问题,现提出一种基于LeNet-5改进的卷积神经网络模型。该模型包含输入层、三个卷积和池化层、一个全连接层和输出层。每次卷积完,成后,都使用ReLU激活函数进行非线性映射来增强模型的拟合能力;每次最大池化完成后,都使用Dropout方法防止过拟合。运行结果表明改进的卷积神经网络模型对动态采集的人脸图像数据集进行模型训练和模型预测时,训练精度和预测精度都达到了99%,优于传统人脸识别算法,充分验证了改进的卷积神经网络模型的有效性。     

基于深度卷积神经网络的物体识别算法

针对传统物体识别算法中人工设计出来的特征易受物体形态多样性、光照和背景的影响,提出了一种基于深度卷神经网络的物体识别算法。该算法基于NYU Depth V2场景数据库,首先将单通道深度信息转换为三通道;再用训练集中的彩色图片和转换后的三通道深度图片分别微调两个深度卷积神经网络模型;然后用训练好的模型对重采样训练集中的彩色和深度图片提取模型第一个全连接层的特征,并将两种模态的特征串联起来,训练线性支持向量机（LinSVM）;最后将所提算法应用到场景理解任务中的超像素特征提取。所提方法在测试集上的物体分类准确度可达到91.4%,比SAE-RNN方法提高4.1个百分点。实验结果表明所提方法可提取彩色和深度图片高层特征,有效提高物体分类准确度。     

基于卷积递归神经网络和核超限学习机的3D目标识别*

针对大规模RGB-D数据集中存在的深度线索质量和非线性模型分类问题,提出基于卷积递归神经网络和核超限学习机的3D目标识别方法.该方法引入深度图编码算法,修正原始深度图中存在的数值丢失和噪声问题,将点云图统一到标准角度,形成深度编码图,并结合原始深度图作为新的深度线索.利用卷积递归神经网络学习不同视觉线索的层次特征,融入双路空间金字塔池化方法,分别处理多线索特征.最后,构建基于核方法的超限学习机作为分类器,实现3D目标识别.实验表明,文中方法有效提高3D目标识别率和分类效率.     

基于卷积神经网络的板形缺陷识别

板形缺陷识别对于矫直机在矫直过程中具有重要意义,针对传统板形缺陷识别精度低、操作繁琐等问题,以AlexNet模型为基础,提出一种基于卷积神经网络的板形缺陷识别模型(OP-AlexNet).在预处理阶段利用双立方插值算法对数据集中的图片进行尺寸的统一并进行标准化操作.对AlexNet模型结构进行优化,包括调整卷积核大小并减少两层卷积层,删除一层全连接层降低网络复杂度;对卷积层提取的特征批量归一化(batch normalization,BN)以加快网络的收敛速度,激活函数选择LeakyReLU(Leaky Rectified Linear Unit)替换原结构的ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数以减少静默神经元的出现.实验结果表明该模型最终识别精度达到91.3％,相比AlexNet模型提高了16.2％,并具有更好的鲁棒性,能够满足板形缺陷识别的要求.     

基于深度图及分离池化技术的场景复原及语义分类网络

在机器视觉感知系统中,从不完整的被遮挡的目标对象中鲁棒重建三维场景及其语义信息至关重要.目前常用方法一般将这两个功能分开处理,本文将二者结合,提出了一种基于深度图及分离池化技术的场景复原及语义分类网络,依据深度图中的RGB-D信息,完成对三维目标场景的重建与分类.首先,构建了一种CPU端到GPU端的深度卷积神经网络模型,将从传感器采样的深度图像作为输入,深度学习摄像机投影区域内的上下文目标场景信息,网络的输出为使用改进的截断式带符号距离函数（Truncated signed distance function,TSDF）编码后的体素级语义标注.然后,使用分离池化技术改进卷积神经网络的池化层粒度结构,设计带细粒度池化的语义分类损失函数,用于回馈网络的语义分类重定位.最后,为增强卷积神经网络的深度学习能力,构建了一种带有语义标注的三维目标场景数据集,以此加强本文所提网络的深度学习鲁棒性.实验结果表明,与目前较先进的网络模型对比,本文网络的重建规模扩大了2.1%,所提深度卷积网络对缺失场景的复原效果较好,同时保证了语义分类的精准度.     

一种基于注意力机制的三维点云物体识别方法

三维点云数据通常具备无序排列的结构。在三维点云数据处理领域,深度学习模型通常会利用最大池化等对称操作来处理点云的排列不变性。最大池化方法一方面会破坏点云的信息结构,使得局部信息与全局信息难以交互。另一方面,最大池化方法对点云信息过度压缩,得到的特征对局部细节描述不足。针对上述问题,提出了AttentionPointNet的网络结构。该网络利用注意力机制,使每个点与点云其余部分进行特征交互,实现了局部与全局信息的综合。为降低最大池化造成的信息损失,提出了一种稀疏卷积方法来替代池化操作。这种方法利用大步长的稀疏卷积实现全局信息的提取。在ModelNet40数据集上,AttentionPointNet取得了87.2%的准确率。不使用池化层,完全采用卷积层实现的模型取得了86.2%的分类准确率。     

全局信息引导的多尺度显著物体检测模型

目前方法不能有效提取图像的多尺度特征并完全利用全局信息,对此提出一种新的全局信息引导的多尺度显著物体检测模型.设计了多尺度特征提升模块,提升了各个侧输出特征的多尺度表征能力;利用空洞空间卷积池化金字塔模块提取图像的全局特征;将全局特征直接与各个侧边输出的多尺度特征相融合,利用全局特征引导侧边特征聚焦于目标区域中有用的中...     

小样本红外图像的样本扩增与目标检测算法

深度卷积神经网络模型在很多公开的可见光目标检测数据集上表现优异, 但是在红外目标检测领域, 目标 样本稀缺一直是制约检测识别精度的难题. 针对该问题, 本文提出了一种小样本红外图像的样本扩增与目标检测算 法. 采用基于注意力机制的生成对抗网络进行红外样本扩增, 生成一系列保留原始可见光图像关键区域的红外连 续图像, 并且使用空间注意力机制等方法进一步提升YOLOv3目标检测算法的识别精度. 在Grayscale-Thermal与 OSU Color-Thermal红外–可见光数据集上的实验结果表明, 本文算法使用的红外样本扩增技术有效提升了深度网 络模型对红外目标检测的精度, 与原始YOLOv3算法相比, 本文算法最高可提升近20%的平均精确率(mean average precision, mAP).     

深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

随着大数据时代的到来,含更多 隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的 成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状 和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。     

一种基于SSD改进的目标检测算法

SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种基于深度学习的目标检测算法,它作为当前最为主流的检测算法之一,在极大地提高检测速度的同时,还能保证一定的检测精度,但是仍难以满足实际应用的需求。本文在SSD模型的基础上,引入注意力机制,提出一种基于SSD改进的目标检测算法。注意力机制能够有效地提高卷积神经网络对图片特征的提取能力,从而进一步提高算法的检测精度。改进后的算法在Pascal VOC数据集上进行对比试验。实验结果表明,改进后的模型在Pascal VOC2007测试集上的检测精度达到78.5% mAP（mean Average Precision）,比改进前提高4.2个百分点,在Pascal VOC2012测试集上的检测精度达到77.1% mAP,比改进前提高4.7个百分点。     

基于改进YOLOv3的手势实时识别方法

针对基于人工建模方式的手势识别方法准确率低、速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3的静态手势实时识别方法。采用卷积神经网络YOLOv3模型,将通过Kinect设备采集的IR、Registration of RGB、RGB和Depth图像代替常用的RGB图像作为数据集,并融合四类图像的识别结果以提高识别准确率。采用k-means聚类算法对YOLOv3中的初始候选框参数进行优化,从而加快识别速度。在此基础上,利用迁移学习的方法对基础特征提取器进行改进,以缩短模型的训练时间。实验结果表明,该方法对流式视频静态手势的平均识别准确率为99.8%,识别速度高达52 FPS,模型训练时间为12 h,与Faster R-CNN、SSD、YOLOv2等深度学习方法相比,其识别精度更高,识别速度更快。     

感受野特征增强的SSD目标检测算法

SSD （Single Shot multi-box Detector）算法是在不同层的特征图上,进行多尺度对象的检测,具有速度快和精度高的特点.但是,传统SSD算法的特征金字塔检测方法很难融合不同尺度的特征,并且由于底层的卷积神经网络层具有较弱的语义信息,也不利于小物体的识别,因此本论文提出了以SSD算法的网络结构为基础的一种新颖的目标检测算法RF_SSD,该算法将不同层及不同尺度的特征图以轻量级的方式相融合,下采样层生成新的特征图,通过引入感受野模块,提高网络的特征提取能力,增强特征的表征能力和鲁棒性.和传统SSD算法相比,本文算法在精度上有明显提升,同时充分保证了目标检测的实时性.实验结果表明,在PASCAL VOC测试集上测试,准确率为80.2%,检测速度为44.5 FPS.     

基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究

针对视觉特征分析疲劳检测问题,设计了一种级联深度学习的检测系统结构,并提出基于多尺度池化的卷积神经网络疲劳状态检测模型。首先通过深度学习模型MTCNN进行人脸检测,提取出眼睛和嘴巴区域;针对眼睛和嘴巴的状态表征和识别问题,提出一种基于ResNet的多尺度池化模型（MSP）对眼睛和嘴巴状态进行训练;实时检测时,将眼睛嘴巴区域通过训练好的卷积神经网络模型进行状态识别,最后基于PERCLOS和提出的嘴巴张合频率（FOM）对驾驶员进行疲劳判定。实验结果表明,该算法具有较高的检测准确率,同时满足实时性要求,且对复杂环境具有较高的鲁棒性。     

基于Transformer的跨尺度交互学习伪装目标检测

伪装目标检测(COD)旨在精确且高效地检测出与背景高度相似的伪装物体, 其方法可为物种保护、医学病患检测和军事监测等领域提供助力, 具有较高的实用价值. 近年来, 采用深度学习方法进行伪装目标检测成为一个比较新兴的研究方向. 但现有大多数COD算法都是以卷积神经网络(CNN)作为特征提取网络, 并且在结合多层次特征时, 忽略了特征表示和融合方法对检测性能的影响. 针对基于卷积神经网络的伪装目标检测模型对被检测目标的全局特征提取能力较弱问题, 提出一种基于Transformer的跨尺度交互学习伪装目标检测方法. 该模型首先提出了双分支特征融合模块, 将经过迭代注意力的特征进行融合, 更好地融合高低层特征; 其次引入了多尺度全局上下文信息模块, 充分联系上下文信息增强特征; 最后提出了多通道池化模块, 能够聚焦被检测物体的局部信息, 提高伪装目标检测准确率. 在CHAMELEON、CAMO以及COD10K数据集上的实验结果表明, 与当前主流的伪装物体检测算法相比较, 该方法生成的预测图更加清晰, 伪装目标检测模型能取得更高精度.     

基于Retinanet的轮毂焊缝检测定位方法

提出一种基于深度学习方法的轮毂焊缝实时检测定位方法,设计轮毂焊缝视觉检测硬件平台,阐述多规格轮毂焊缝的检测定位原理,细述基于卷积神经网络的目标检测算法Retinanet以及基于Transformer架构的目标检测算法Co TNet的原理,优化Cot结构,提出Co Tx结构,从而实现便捷替换卷积神经网络中通用的卷积层。在Pytorch框架下,简化Retinanet网络,通过Co Tx结构和Retinanet网络的融合对比实验来优化Retinanet网络在轮毂焊缝数据集上的检测性能。实验结果表明,用Co Tx结构替换Retinanet最后的几个特征提取层,可以得到更好的检测效果。在生产现场,进行为期30天的轮毂焊缝在线实时检测,平均检测精度为99.71%,单张检测时间为7 ms,达到企业生产的要求。     

基于深度学习的实时吸烟检测算法

在公共场所内吸烟,不仅对自身、他人身体健康造成潜在的危害,还存在造成火灾等现象的隐患.因此,出于健康和安全方面的考虑,为机场、加油站、化工仓库等严禁吸烟的场所,设计了一种基于深度学习的能快速发现和警告吸烟行为的检测模型.该模型使用卷积神经网络对摄像头所拍摄的视频流输入帧进行处理,经过图像特征提取、特征融合、目标分类以及...