改进ResNet18网络模型的花卉识别

花卉识别在生活中有重要的应用和研究价值。目前传统的花卉识别方法都是通过人工手动选择多个特征进行分类,存在识别准确率低、泛化能力较弱和分类时间长等问题。由于不同的花朵之间存在相似度,通过对每张图片随机变化,增强数据集,把花卉作为研究对象,提出了一种基于ResNet18网络模型优化的花卉识别方法。将ResNet18网络模型中残差块的基础卷积替换为空洞卷积,提取花卉图片更多的细节特征来实现高精度,接着在每个残差块后分别加入经过改进的通道注意力机制优化网络权重,构造改进的ResNet18网络模型,在Oxford 102 Flowers牛津花卉数据集上的实验进行了仿真。实验结果显示,在Oxford 102 Flowers牛津花卉数据集上ResNet网络模型相较于基础AlexNet、VGG-16网络模型准确率高。改进的ResNet网络模型识别精度可以高达97.78%,比仅使用空洞卷积的模型提高了3.11个百分点,比原模型提高了4.45个百分点。改进的ResNet18网络模型在花卉识别的泛化和拟合能力有显著的提高。     

基于改进深度学习的图像敏感信息识别研究

对网站图像敏感信息识别检测问题，提出一种基于改进深度学习的图像敏感信息识别方法。通过特征融合网络，将经全局优化后的区域检测网络与全局识别网络提取特征相融合，并引入注意力机制，对图像中包含敏感部位的区域进行加权聚焦，提高模型检测效率和准确性。实验证明，采用通过全局特征优化后的区域检测网络，平均检测精度提高1%,相较于SSD、Faster R-CNN等目标生成网络，平均检测精度高8.54%与10.63%,提取结果更精准；融合局部特征的全局识别网络，识别精度随着局部特征提取准确度上升而上升，当提取种类到达10种时，识别精度比未加入高1.8%;通过引入注意力机制，本模型检测准确率提升明显，当聚焦点数为7时，比未引入高0.7%;最终，相较于未包含局部特征的ResNet50网络、虽然未包含局部特征但结构更复杂的ResNet101网络，与虽然考虑局部特征，但未与全局特征进行融合的DMCNet网络，本模型检测准确率平均高出3.25%、2.15%和6%,且耗费时间较短，具有更高的鉴别力和检测效率。     

基于ResNet和注意力机制的花卉识别

花卉识别在生活中有重要的应用价值,传统的花卉识别方法存在识别准确率低、泛化能力较弱等问题。针对这些问题,本文提出一种加入注意力机制的ResNet34网络模型,在ResNet34第一层卷积层和各残差块后加入通道注意力机制、空间注意力机制,并使用迁移学习训练网络模型。实验表明,在花卉数据集上ResNet34比AlexNet、VGG-16、GoogLeNet识别准确率更高,加入注意力机制并使用迁移学习的ResNet34模型的识别准确率比原模型提高了6.1个百分点,比仅使用迁移学习的原模型提高了1.1个百分点。与传统深度学习模型相比,本文提出的模型显著地提高了识别准确率。     

基于DCN-SERes-YOLOv3的人脸佩戴口罩检测算法

2020年新冠疫情爆发,佩戴口罩是有效抑制疫情反弹的重要措施之一,研究利用机器视觉技术检测人脸是否佩戴口罩有重要的现实意义。本文针对视频图像中人脸佩戴口罩时存在遮挡、检测目标较小、特征信息不明显、目标靠近群体不易识别等问题,提出一种基于DCN-SERes-YOLOv3的人脸佩戴口罩检测算法。首先,采用ResNet50与YOLOv3相结合的方式,将主干网络替换为ResNet50残差网络,为了平衡模型的精度与速度,对残差块中的卷积层改进并加入平均池化层,降低模型的损失与复杂度,提高检测速度;其次,将ResNet50残差网络中第4个残差块的常规卷积替换为DCN可变形卷积,提高模型适应人脸佩戴口罩时发生几何形变的能力;最后,引入SENet通道注意力机制,增强特征信息的表达能力。实验结果表明,本文算法的平均精度值高达95.36%,比传统YOLOv3算法提高了约4.1个百分点,且检测速度提高了11.7 fps,本文算法提高了检测人脸佩戴口罩任务的精度与速度,有较好的应用前景。     

基于深度学习和语法规约的需求文档命名实体识别

命名实体识别是自然语言处理中的一个关键.在需求文档中存在过长的实体:虚功能,使得普适的传统命名实体识别方法无法有效地识别得到完整的实体.本文针对需求文档实体识别模型进行深入研究,引入深度学习方法,提出基于深度残差网络(ResNet)的CNER方法与基于规则的方法相结合,进行针对中文需求文档的分词.本文的命名实体识别模型...     

基于深度残差网络的采煤机摇臂齿轮故障诊断

针对传统的采煤机摇臂齿轮故障诊断方法不能自主提取特征,导致齿轮故障诊断精度和效率不佳等问题,构建了基于深度残差网络(ResNet)的采煤机摇臂齿轮故障诊断模型。通过预激活残差单元模块降低模型的复杂度,使模型收敛速度更快;通过对振动信号进行数据重组,优化数据输入方式,提高模型对采煤机摇臂齿轮故障的识别能力。在采煤机摇臂加载实验台上进行模型验证实验,采集摇臂直齿轮正常、磨损、断裂、点蚀和裂纹5种状态下的振动信号,得出其特征具有明显差异;对测试集的混淆矩阵进行可视化分析,验证了ResNet模型能够很好地实现采煤机摇臂齿轮故障分类;与DNN模型和LeNet-5模型对比结果表明,ResNet模型具有更高的故障诊断精度和效率,综合识别率和F-score分别达到99.19%和99.05%;采用t-SNE技术对ResNet模型的最大池化层、预激活残差单元模块和全连接层输出的高维特征进行降维和可视化,验证了ResNet模型具有较强的特征提取能力。     

基于ResNet-LSTM的行人过街行为识别方法

为提高行人行为识别精度,通过基于光流处理的Resnet-LSTM网络模型对行人过街行为进行识别.在采用光流法对连续视频帧进行处理的基础上,基于ResNet神经网络提取有序光流数据信息的空间维度特征,并利用LSTM网络进行时序性分析,完成行人过街行为的分类识别.论文利用Weizmann数据集对该模型做有效性检验,结果表明,算法的行为识别率可达99.46％.     

基于PolyLoss的StarGAN图像样本自生长研究

在深度学习模型训练中,提高输入样本数量能够有效解决样本不均衡和训练过拟合问题。为更好地处理数据集的小样本场景,提出了一种基于PolyLoss的StarGAN小样本图像增强方法（PolyStarGAN）。相比传统样本增强方法,该网络具有更高的样本学习、生成能力。该方法使用训练生成器和判别器提取图像的特征信息,生成图像与输入图像的内容和结构一致。通过计算峰值信噪比、结构相似性与视觉信息保真度3个方面评估PolyStarGAN网络生成结果;在ResNet50目标识别模型训练中验证数据集质量。实验结果表明,提出的模型对不同场景图像的增强效果较好,提高了自生长数据集的ResNet50模型识别精度,可为样本自生长中的小样本问题提供参考方案与技术支持。     

基于知识蒸馏的宫颈细胞图像分类研究

宫颈癌筛查对宫颈癌预防和早期宫颈癌诊断具有重要意义。针对现有宫颈细胞图像分类模型泛化能力不足、参数量大、对硬件要求高且难以部署终端等问题,提出一种基于知识蒸馏的宫颈细胞图像分类方法。使用残差网络为骨干网络,以ResNet18为基础学生网络,引入知识蒸馏机制使用ResNet34作为教师网络进行指导学习。采用迁移学习方法提高教师模型基准精度;将教师网络概率预测知识通过知识蒸馏传递给学生网络进行学习,以提升学生模型分类准确率。实验结果表明：知识蒸馏优化后的学生网络ResNet18精度高达95.59%,相比未优化前精度91.13%提升了4.46个百分点。蒸馏优化后的模型参数量小、精度高,网络的整体性能优秀,为建立临床轻量级宫颈细胞图像分类模型研究提供了参考。     

基于改进Faster-RCNN的沥青路面裂缝检测

针对目前沥青路面裂缝检测存在的识别率低和细微裂缝在复杂背景下难以检测的问题, 提出了基于改进Faster-RCNN的裂缝检测方法. 首先, 通过多功能路面检测车采集路面图像, 将13 000张图片按8:2的比例分为训练集和测试集来建成路面裂缝检测数据集; 然后分别采用VGG16、MobileNet-V2和ResNet50网络替换Faster-RCNN模型中的特征提取网络对裂缝进行识别, 结果表明, ResNet50与Faster-RCNN结合对裂缝的检测准确率达到0.805 8, 效果最好; 裂缝都分布在同一水平面上, 不存在层次信息, 因此将ResNet系列其它网络与Faster-RCNN模型结合, 以期得到更好的检测效果, 结果表明, 相比于ResNet18和ResNet101, 还是ResNet50检测性能最好; 由于还存在细微裂缝漏检的问题, 将CBAM模块引入ResNet50, 并且比较不同插入位置对检测准确率的影响. 实验表明, 改进的Faster-RCNN模型检测精准度达到85.64%, 能有效检测出复杂背景下的细微裂缝.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。