基于Xception与迁移学习的中药饮片图像识别研究

为实现对常用60种中药饮片图像的精准快速识别,构建13 088张常见中药饮片图像数据集,采用迁移学习的方式,以深度学习算法中Xception卷积神经网络模型为基准,对饮片图像进行训练与识别。模型训练的初始学习率设置为0.01,优化器中设置Nesterov动量超参数为0.9,训练次数为100轮,得到在训练集上的分类准确率达到100%,验证集准确率为97.42%,测试集准确率为97.26%,最后结合混淆矩阵这一指标对模型的识别能力进行评估分析。该模型与传统依靠提取中药饮片图像特征的机器学习算法相比,分类效果更好,泛化能力更强。     

水下隐身动目标激光与偏振红外探测技术研究

为解决水下隐身动目标声探测与识别难度大的问题,根据水下动目标运动形成的尾流、尾迹、引起的海面温度变化特征,提出了以低轨卫星为平台,运用红外偏振尾流探测水下目标尾流的方法,结合激光动态深度测量技术和偏振激光探测技术,实现对水下隐身动目标探测与识别。     

温度分层水槽中水下航行体尾流水面热特征实验

温度分层海洋中水下航行体尾流引起的水面热特征是发展红外反潜技术的关键课题.在具有垂直负温度梯度的水槽中,对水下航行体热尾流的浮升过程及其与自由表面的相互作用进行了显示和测量,得到了水下航行体尾流引起的自由表面温度变化规律以及热尾流的浮升图像和其自由表面的红外图像,并在此基础上讨论了航行深度、温度梯度、水面波浪和太阳辐射...     

舰船尾流激光探测跟踪方法与试验

舰船尾流激光探测跟踪是水下航行器对舰船进行探测、识别、跟踪的新手段。论文基于舰船尾流分布特性、气泡目标特性,采用蒙特卡洛仿真方法,实现了多尺度、宽数密度、大厚度舰船尾流气泡群的后向散射回波信号特性仿真,得到了水下航行器载激光探测系统在搜索、跟踪阶段信号的变化趋势,以及不同目标舰船的激光后向回波信号变化强度,可有效模拟激光探测系统对舰船尾流目标特性的真实跟踪状态。对于大型船只,当激光探测系统位于尾流之下时,航行器距舰船目标越近,尾流气泡激光回波越强,脉冲宽度展宽幅度越大;当激光探测系统位于尾流之中时,航行器距舰船目标越近,尾流气泡激光回波越弱,脉冲宽度变窄幅度越大。探测系统位于尾流之下时与探测系统位于尾流之中时,信号变化相反。小型船只信号变化趋势基本与大型船只保持一致,但尾流激光探测回波强度变低。开展了湖泊环境下船舶尾流激光探测跟踪试验,当探测系统在尾流之下时,大型船只尾流激光回波信号信噪比高,小型船只尾流激光难以检测。探测系统位于尾流之中时,大小船只尾流激光探测系统都可实现有效探测。论文可为舰船尾流探测实际工程应用提供支撑。     

基于迁移集成学习的无人机图像识别算法

针对当前小型无人机目标图像识别方法准确率较低的问题,提出了一种基于迁移集成学习的无人机图像识别算法。首先,基于AlexNet、VGGNet-19、Inception-V3以及ResNet-50四种结构具有差异的卷积神经网络对源数据集进行预训练,获取图像的深层次特征;然后,对目标数据集进行迁移学习,得到目标的分类特征,构建分类模型;之后,采用相对多数投票法和加权平均法的集成学习方法,对分类模型进行集成得到迁移集成模型。构建了一个包含小型无人机图像、飞鸟图像以及直升机图像的图像数据集UavNet,在对数据集进行数据增强的基础上开展了图像识别算法性能实验,结果表明,算法对多类目标的识别准确率为99.42%,无人机类目标识别的F1-score指标为99.12%,优于主流的卷积神经网络方法和传统的支持向量机方法,具有一定的理论意义和应用价值。     

基于温度场剖面的航行器热尾迹红外识别算法

提出了一种利用热尾迹区分水下航行器和水面航行器的手段。通过分析热尾迹红外图像,借鉴等位面的概念,提出了一种基于温度场剖面的航行器热尾迹识别算法。首先构建热尾迹红外图像的三维示意图,然后在此基础上通过全局温度特征确定的等间隔温度剖面来对其进行分割,最后将反映温度分布离散程度的自定义参数sigma和反映温度分布离散程度变化情况的自定义参数delta作为特征来判断热尾迹所属类别。结果表明本文所提出的识别算法能有效判断热尾迹所属类别。     

一种舰船尾流探测系统设计

探测舰船尾流是间接探测舰船及水下航行器的一种新方法,有着广阔的应用前景.设计实现一种利用激光照射尾流气泡,通过测量气泡后向散射光空间频谱强度来探测尾流气泡的舰船尾流实时探测系统.系统设计方案采用线阵CCD光信号采集,A/D模数转换,DSP数据处理,USB接口输出四级流水线方式工作.该探测系统稳定性好,探测精度高,结果准确,有一定的先进性.     

基于元学习的红外弱小点状目标跟踪算法

为了在研究红外弱小点状目标的特征基础上有效解决训练数据不足的问题,采用了基于改进的元学习红外点状目标跟踪算法.首先将元学习通过预训练跟踪模型运用到卷积神经网络中,采用离线训练的方式在静态红外图像数据集上训练得到目标的通用表示,再通过在线训练的方式利用初始帧的目标位置学习得到目标的特定表示;通过卡尔曼滤波算法预测目标运动...     

红外目标检测网络改进半监督迁移学习方法

针对红外数据集规模小,标记样本少的特点,提出了一种红外目标检测网络的半监督迁移学习方法,主要用于提高目标检测网络在小样本红外数据集上的训练效率和泛化能力,提高深度学习模型在训练样本较少的红外目标检测等场景当中的适应性。文中首先阐述了在标注样本较少时无标注样本对提高模型泛化能力、抑制过拟合方面的作用。然后提出了红外目标检测网络的半监督迁移学习流程:在大量的RGB图像数据集中训练预训练模型,后使用少量的有标注红外图像和无标注红外图像对网络进行半监督学习调优。另外,文中提出了一种特征相似度加权的伪监督损失函数,使用同一批次样本的预测结果相互作为标注,以充分利用无标注图像内相似目标的特征分布信息;为降低半监督训练的计算量,在伪监督损失函数的计算中,各目标仅将其特征向量邻域范围内的预测目标作为伪标注。实验结果表明,文中方法所训练的目标检测网络的测试准确率高于监督迁移学习所获得的网络,其在Faster R-CNN上实现了1.1%的提升,而在YOLO-v3上实现了4.8%的显著提升,验证了所提出方法的有效性。     

水下航行体热尾流水面温度特征的研究

采用FLUENT数值仿真和实验模拟的方法,对在温度均匀和温度分层的海水中排放热水的水下航行体的热尾流浮升过程及其与自由表面的相互作用进行了计算和模拟,获得了由水下航行体引起的自由表面的温度变化规律.在此基础上,将热尾流的试验结果与理论数值模拟结果进行了比较.此外,还得到了热尾流的浮升和自由表面的红外图像,为水下航行体探...     

基于深度学习的乳液泵缺陷检测算法

为了实现对工业产品乳液泵的缺陷检测,本文采集泵顶、泵上端、泵下端、尾管4个角度的样本图像,并基于深度学习中迁移学习和卷积神经网络的原理分别构建各角度的分类模型以检测缺陷样本。首先,使用Mini-ImageNet数据集预训练网络模型。然后,调整模型结构并加载预训练网络的参数,并将乳液泵各角度的训练集和验证集经过图像预处理算法后输入至卷积神经网络中训练,根据训练过程中验证集准确率的变化调整网络超参数,得到最终网络模型。最后,将预处理后的乳液泵测试样本输入至训练好的模型中,检测最终模型的缺陷识别效果。最终4个角度检测准确率均在93%以上,单样本检测用时为2.52s,优于传统方法。本文算法可用于设计乳液泵缺陷检测系统,该系统能与工业结构相结合筛选出有缺陷的泵体,也可拓展到工业其他物件的缺陷检测。     

基于改进YOLOv3的瞳孔屈光度检测方法

针对瞳孔区域屈光度识别准确率低、检测效率低等问题,本文提出一种基于改进YOLOv3深度神经网络的瞳孔图像检测算法。首先构建用于提取瞳孔主特征的二分类检测网络YOLOv3-base,强化对瞳孔特征的学习能力。然后通过迁移学习,将训练模型参数迁移至YOLOv3-DPDC（Deep Pupil Diopter Classify）,降低样本数据分布不均衡造成的模型训练困难以及检测性能差的难题,最后采用Fine-tuning调参快速训练YOLOv3多分类网络,实现了对瞳孔屈光度快速检测。通过采集的1200张红外瞳孔图像进行实验测试,结果表明本文算法屈光度检测准确率达91.6%,检测速度可达45 fps,优于使用Faster R-CNN进行屈光度检测的方法。     

基于改进SSD的特种车辆红外伪装检测方法

在目标检测领域,基于深度学习的SSD目标检测网络同时具有实时性好和准确性高两大优点。由于特种车辆红外图像难以获取,以小轿车和公交车红外图像为研究对象,构建了红外图像Pascal VOC数据集,训练了SSD网络,并利用训练好的网络检测了红外目标图像。结果表明,红外目标的特征信息越多,检测精度越高,但红外图像中信息残缺的车辆存在漏检的问题。针对该问题,通过添加残缺窗口模块优化数据集结构,有效解决了车辆漏检问题,同时目标整体的检测准确率也明显提升。将改进数据集后的红外目标检测结果作为评价指标,能够较准确评估复杂背景下特种车辆红外隐身伪装效果。     

基于改进Faster R-CNN的车辆乘员数量检测方法

针对现有以雷达技术和红外热成像技术为代表的HOV（High occupancy vehiclelane）车道车辆乘员数量检测方法可靠性差、准确率低等问题，提出一种基于多光谱红外图像与改进Faster R-CNN（Region-Convolutional Neural Networks）的车辆乘员数量检测方法。通过多光谱红外成像系统获得汽车内部空间图像，结合Faster R-CNN深度学习算法实现乘员数量检测，通过采用全卷积网络结构、多尺度特征预测、使用ROI-Align代替ROI-Pooling等方式增强网络的泛化能力。通过对样据进行K-means聚类得到目标框长宽几何比例先验分布，提高区域生成（region proposal network，RPN）网络训练速度和位置回归准确性。测试结果表明，获得的汽车内部空间图像较为清晰，算法可以实现对乘员数量的检测。经过改进，网络的泛化能力得到增强，单乘员检测的准确率达到88.6%，相比于改进前提高了13.8%，能够满足行业规定大于80%的要求。     

基于Faster R-CNN的旋转机械红外检测与识别

旋转机械是机械设备的核心部件,一旦发生故障会造成不可估量的损失,因此旋转机械的实时监测诊断显得尤为必要。无人值守的红外智能监测诊断将是故障诊断新的发展方向,要实现红外智能监测诊断首先要准确识别旋转机械部件。本文利用红外热像仪监测旋转机械的运行状态,获得了电动机、联轴器、轴承座、齿轮箱等设备的红外热图;采用Faster R-CNN算法对测量得到的旋转机械红外图像进行了学习训练和目标识别,结果表明该算法能够准确识别旋转机械部件;研究了单角度和旋转角度红外监测的识别效果,发现在相同角度下使用红外灰度图像进行训练的检测效果比使用红外伪彩色图像训练的检测效果更佳;对比了4种预训练网络对于红外目标识别的影响,采用Resnet50预训练网络的平均检测精度为0.9345,识别精度更高。     

基于深度学习的轻量化红外弱小车辆目标检测算法研究

伴随高速飞行器的不断发展,目标检测识别作为精确制导的关键一环,需要更高实时性、高准确性地进行目标定位和识别。当前,针对装甲车辆、车辆阵地等时间敏感目标精确检测识别的需求日益迫切,深度学习算法在特征提取及分类器设计上具备优势。文中以特定复杂背景下的小尺寸红外车辆目标为研究对象,针对样本数据少、平台资源受限、实时性要求高、检测精度高等需求,开展基于红外弱小车辆目标检测识别的轻量化深度学习算法研究。项目基于YOLOv5算法进行轻量化剪裁,减小模型的结构,提高实时性;提出了混合域注意力机制模块EPA,该模块通过不降维的局部跨信道交互策略使算法更快速有效地关注重要通道,抑制无效通道,并将通道注意力机制与空间注意力机制结合,使得算法更关注与目标相关的像素信息。提出了残差密集注意模块（RDAB）,该模块由密集残差块与注意力机制EPA构成,通过密集卷积层来提取充分的局部特征,通过注意力机制获取更有效的通道与像素信息,可以使得算法以较小的模型结构获得较好的检测效果。运用设计的网络对数据增广后的小尺寸红外车辆目标数据进行检测识别,并与多种典型算法进行对比实验。由实验结果可知,文中提出的JH-YOLOv5-RDAB网络检测识别效果优于其他网络,权重大小仅为6.6 MB,仅为YOLOv5s算法模型权重的一半,但算法检测效果更优,与93.7 MB的YOLOv5l算法的检测效果接近,mAP50达到95.1%。实验结果表明:该网络在红外弱小车辆目标检测上的优越性和可行性。     

基于图像检测识别的数据增强技术

当前,在图像目标检测识别方面,深度学习技术已经成为研究的热点.然而深度学习在进行网络训练时需要使用大量的样本,当样本数目较少时,得到的训练模型其检测效果往往不佳.介绍了色彩变换、水平翻转、旋转、亮度变换、缩放、裁剪、添加噪声等不同数据增强方法,并结合VOC2007数据集,采用数据增强技术实现样本扩充.实验结果表明对样本...     

基于坐标注意力机制融合的反无人机系统图像识别方法

反无人机系统是识别和打击“黑飞”无人机的有效手段,图像识别无人机是反无人机系统的关键之一。针对采集的无人机样本属于小样本、提取特征不够多,识别准确率不够高的问题,提出了一种基于迁移学习、密集卷积网络和坐标注意力机制融合的反无人机系统图像识别方法。首先,运用自制设备采集了多种无人机在不同背景下的图片,建立数据样本;其次,设计针对无人机小样本识别的基于迁移学习、坐标注意力机制和密集卷积网络融合的网络TL-CA4-DenseNet-121、基于通道注意力机制融合的网络TL-SE4-DenseNet-121等网络,运用设计的网络对小样本进行识别,并进行对比,然后分别进行了基于不同位置和不同个数的坐标注意力模块和通道注意力模块的网络识别实验;最后,将识别效果最优的网络与经典卷积神经网络模型进行对比实验。实验结果表明,提出的TL-CA4-DenseNet-121网络识别效果优于其他网络,识别的平均准确率为97.93%,F1-Score为0.9826,网络训练时间为6832 s。结果表明了该网络在识别小样本无人机方面的优越性和可行性。