基于卷积神经网络的目标检测

为了完成视频图像中人体检测,将卷积神经网络和梯度算法结合.将YOLO网络模型结构以及算法函数进行了优化调整.为了保留视频时间信息,引入了卷积神经网络反馈时间维度.采用长短记忆卷积神经网络(LSTM)进行训练,通过将迭代过程的最优解保留,加快了梯度算法中的搜索速度,并且保证收敛于全局最优解.     

基于神经网络的棉麻混纺纱纤维检测

纺织业中棉麻混纺制品具有透气性、透汗性强等优点,但其中的棉麻纤维配比会影响实际制品的质量,而为了检测纤维配比需要对检测人员经过专业训练,并通过人眼观察来判断检测棉麻混纺纱中棉麻纤维比例。这存在着人力资源与时间资源损耗大,且主观影响因素过强等缺点,为了解决这个问题,本文提出利用神经网络来代替人工自动检测棉麻混纺纱中的棉麻比例,在经过试验后,利用YOLOv3网络并经过一定改良,对于测试集数据的最优平均精度均值(mAP)达到0.973,且测得棉麻混纺比平均值符合实际样本棉麻混纺比数值。由此可以证明,利用神经网络对棉麻混纺纱进行自动的比例检测是成立的。     

轻量化卷积神经网络目标检测算法研究

为有效解决巡检机器人视觉神经网络在车间精准目标检测实时性相关问题。文中以YOLOv4检测算法为基础框架,通过分析机器人在车间巡检时影响检测速度和精度等主要因素,引入应用深度可分离卷积的MobileNetV3轻量化特征提取网络,利用改进LYOLO的损失函数,构建了一种轻量化网络目标检测算法。实验结果表明：LYOLO算法网络参数量降至44.74 MB,平均检测精度可达93.6%,单张图片检测耗时为0.01 s,对巡检时的综合检测定位及检测实时性均获得较大提升。     

基于级联卷积神经网络的视频动态烟雾检测

复杂场景中烟雾特性的提取是目前视频烟雾检测领域的主要挑战。针对该问题,提出一种静态和动态特征结合的卷积神经网络视频烟雾检测框架。在静态单帧图像特征检测的基础上,进一步分析其时空域上的动态纹理信息以期克服复杂的环境干扰。实验结果显示,该级联卷积神经网络模型可有效应用于复杂视频场景中烟雾事件的实时检测。     

采用卷积神经网络的老年人跌倒检测系统设计

为了利用便携式设备准确检测老年人的跌倒状况,针对传统算法中人为设计特征造成的不完备性,构建一种基于卷积神经网络（CNN）的老年人跌倒检测模型. 以智能手机内置的三轴传感器作为数据获取源,将采集的人体姿态信息进行滤波、标准化、采样等操作后,输入到所设计的模型中;采用梯度下降和适应性动量优化方法进行多层卷积神经网络训练和优化,获得模型关键参数训练并优化模型关键参数;利用学习到的深层次特征进行样本分类. 实验结果表明：所设计的模型对于跌倒检测的准确率明显高于一般的机器学习算法模型,并且在对跌倒和非跌倒的区分检测中,精确率和召回率都保持了较高的稳定水平.     

基于卷积神经网络的颅内出血检测

使用训练集的80％训练了基于ResNet-101的预测模型,剩余20％作为测试集用于评估5种出血类型的效能.实验结果表明,每一张图像的预测准确率为94.6％,每一类的平均预测准确率达98.1％.     

BP神经网络在入侵检测系统中的应用及优化

BP神经网络运用于入侵检测系统有很多优点，但是也存在一些缺点，如执行速度比较慢的问题等．常用的LMBP算法，虽然收敛速度很快，但是应用于入侵检测系统执行速度仍然不能满足要求．结合KDD99数据集，选取适当的数据，通过加入一些限制条件，对LMBP算法进行了优化．通过实际计算，比较算法优化前后的计算结果，验证了优化算法是有效的．优化后的算法比较明显的提高了BP神经网络应用于入侵检测系统时的执行速度，具有一定的实用价值．     

基于深度卷积神经网络的图像自编码算法

针对目前图像编码的研究工作更加重视信息无损性,而没有体现出社交网络图像区分度的问题,本研究提出一种新颖的基于深度卷积神经网络的社交网络图像自编码算法,将深度卷积神经网络提取特征的能力与社交网络中图像的特点相结合,得到性能良好的图像自编码。结合社交网络图片的特性与聚类算法,先将图片进行聚类得到距离信息,再利用深度卷积神经网络学习图片的距离信息,提取深度卷积神经网络中的全连接层作为编码,重复以上步骤,并得到最终的图像编码。试验结果表明,本研究提出的算法在图像搜索中的效果好于其他算法,更利于在社交网络图像搜索中使用。     

一种基于深度神经网络的句法要素识别方法

为改进传统特征方法很难获取中文句子中结构信息的问题,提出一种基于深度神经网络的句法要素识别模型。采用Bi-LSTM网络从原始数据中自动抽取句子中的结构信息和语义信息,利用Attention机制自动计算抽象语义特征的分类权重,通过CRF层对输出标签进行约束,输出最优的标注序列。经过对比验证,该模型能有效识别句子中的句法要素,在标注数据集上F₁达到84.85%。     

一种时频平滑的深度神经网络语音增强方法

由于现有的基于深度神经网络的语音增强方法在网络结构的设计上缺乏对语音增强问题自身特点的考虑, 针对这一问题,基于语音增强在时间和频率两个维度上的不同特性,受传统语音增强方法中的含噪语音局部特征计算方法启发,设计了一种在时间和频率两个维度上进行不同处理的时频平滑网络。该网络采用门控循环单元来表达含噪语音在时间上的相关性,同时采用卷积神经网络来表达含噪语音在频率上的相关性,实现了类似传统语音增强方法的时频平滑处理。实验结果表明,这种时频平滑网络在保证语音增强系统因果性的前提下,相比其他网络显著地提高了语音增强性能,增强后的语音具有更好的语音质量和可懂度。     

一种基于深度卷积网络的鲁棒头部姿态估计方法

针对头部姿态估计方法受特征提取限制导致姿态估计效果不佳的问题,提出使用深度卷积网络自动学习有效特征并进行分类的头部姿态估计方法。首先,利用DCNN非线性映射和自动提取图像结构信息的能力,设计一个深度卷积网络实现对姿态鲁棒特征的提取;然后再将提取的特征用于分类器训练并最终实现头部姿态估计。在Pointing’04和FacePix数据库上的测试结果表明,本文设计的深度卷积网络能有效的进行特征学习,避免了人工设计特征的不足,与现有的基于人工设计特征方法相比,本文方法在两个数据库上达到的预测平均绝对误差分别为4.05〫和2.04〫,充分证实了本文算法的稳定性和可靠性。     

基于神经网络的入侵检测系统模型

讨论了利用神经网络设计识别用户异常行为的入侵检测系统的方案,即提取用户正常行为样本的特征来构造用户正常行为的特征轮廓;用神经网络扫描系统的审计迹得到的检测样本与用户特征轮廓进行比较,以两者的偏差作为证据,并结合证据理论来提高检测的正确率．     

Improved Siamese network based object tracking combined with the deep contour feature

The existing Siamese object tracking algorithms easily lead to tracking drift under the influence of object deformation and occlusion, this paper proposes an improved object tracking algorithm based on deep contour extraction networks to achieve stable detection and tracking of any object under complex backgrounds. First, the contour detection network automatically obtains the closed contour information on the object and uses the flood-filling clustering algorithm to obtain the contour template. Then, the contour template and the search area are input into the improved Siamese network so as to obtain the optimal tracking score value and adaptively update the contour template. If the object is fully obscured or lost, the Yolov3 network is used to search the object in the entire field of view to achieve stable tracking throughout the process. A large number of qualitative and quantitative simulation results show that the improved model can not only improve the object tracking performance under complex backgrounds, but also improve the response time of airborne systems, which is suitable for engineering applications.     

基于神经网络集成的旋转人脸快速检测系统

提出了一个基于神经网络集成的旋转人脸检测系统,与其它类似系统只能检测正面直立的人脸不同,本系统用于检测在图像平面内任何旋转角度的人脸。首先用"预处理"网络处理每个输入窗口,以确定窗口中是否含有人脸及其旋转角度,其输出结果再经一个或多个"检测"网络窗口处理。对两种类型的网络都提出了相应的训练方法,对各个网络进行敏感度分析,并做了大量实验。实验结果表明,本系统在准确率和检测速度方面均有较好表现,特别是检测速度大大高于单个网络的系统。     

适用于目标检测的上下文感知知识蒸馏网络

针对现有应用于目标检测的知识蒸馏方法难以利用目标周围上下文区域的特征信息,提出适用于目标检测的上下文感知知识蒸馏网络（CAKD Net）方法.该方法能充分利用被检测目标的上下文信息,同时沿空间域和通道域进行信息感知,消除教师网络和学生网络的差异. 该方法包括基于上下文感知的区域提纯模块（CARM）和自适应通道注意力模块（ACAM）. CARM利用上下文信息,自适应生成显著性区域的细粒度掩膜,准确消除教师网络和学生网络各自特征响应在该区域的差异;ACAM引入空间?通道注意力机制,进一步优化目标函数,提高学生网络的性能. 实验结果表明,所提方法对模型检测精确率提升超过2.9%.     

感知联合优化的深度神经网络语音增强方法

基于深度神经网络的语音增强模型的训练一般采用均方误差作为代价函数,没有针对语音增强问题进行优化。针对这一问题,从相邻帧网络输出之间的相关性和各时频单元的语音存在情况两方面进行考虑;通过在代价函数中对相邻帧的网络输出进行关联,并设计一个反映时频单元语音存在情况的感知系数,提出了一种感知联合优化的深度神经网络语音增强方法。实验结果表明,相比基于均方误差的语音增强方法,该方法显著地提高了增强语音的语音质量和可懂度,具有更好的语音增强性能。     

BP神经网络在入侵检测系统中的应用及优化

BP神经网络运用于入侵检测系统有很多优点,但是也存在一些缺点,如执行速度比较慢的问题等.常用的LMBP算法,虽然收敛速度很快,但是应用于入侵检测系统执行速度仍然不能满足要求.结合KDD99数据集,选取适当的数据,通过加入一些限制条件,对LMBP算法进行了优化.通过实际计算,比较算法优化前后的计算结果,验证了优化算法是有效的.优化后的算法比较明显的提高了BP神经网络应用于入侵检测系统时的执行速度,具有一定的实用价值