深度学习技术及在花卉识别中的应用

深度学习(Deep Learning,DL)是机器学习领域的重要研究分支,当前已广泛应用在智能农业领域中的花卉识别、杂草检测和病虫害检测等方面。笔者介绍了深度学习的发展历程,阐述了主流的基于卷积神经网络的目标识别算法,将当前较为典型的两种图像识别算法FasterR-CNN和YOLO应用于识别花卉图片,通过比较分析两种方法在花卉图片识别过程中的优劣性,并提出了下一步的研究方向。     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题，提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先，构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试；其次，基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型，融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块；最后，在训练策略上引入聚焦分类损失函数，以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验，结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%，相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点，同时检测速度为33.8 frame/s。此外，在拓展实验中，改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明，所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

基于深度学习的遥感图像目标检测与识别

为解决目前的遥感图像目标检测算法存在的对小尺度目标检测精度低和检测速度慢等问题,提出了一种基于深度学习的遥感图像目标检测与识别算法。首先,构建一个含有不同尺度大小的遥感图像的数据集用于模型的训练和测试;其次,基于原始的多尺度单发射击（SSD）网络模型,融入了设计的浅层特征融合模块、浅层特征增强模块和深层特征增强模块;最后,在训练策略上引入聚焦分类损失函数,以解决训练过程中正负样本失衡的问题。在高分辨率遥感图像数据集上进行实验,结果表明所提算法的检测平均精度均值（mAP）达到77.95%,相较于SSD网络模型提高了3.99个百分点,同时检测速度为33.8 frame/s。此外,在拓展实验中,改进算法对高分辨率遥感图像中模糊目标的检测效果也优于原多尺度单发射击网络模型。实验结果说明,所提改进算法能够有效地提高遥感图像目标检测的精度。     

深度学习在场景文字识别技术中的应用综述

随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展,场景文本检测与文字识别技术也有了突破性的进展.受到自然场景下极端光照、遮挡、模糊、多方向多尺度等情况的影响,无约束的场景文本检测与识别仍然面临着巨大的挑战.从深度学习的角度对场景文本检测和文字识别技术进行深入研究,总结出在文本检测技术中将基于分割的方法与回归的方法优势相结合,可以...     

深度学习在无线电信号调制识别中的应用综述

无线电信号的调制识别在无线电监测及频谱管理中有着至关重要的作用。人工神经网络中的深度学习网络由于具有强大的表征学习能力,可以自动从原始数据中提取出各种复杂的特征,因此,探索基于深度学习的无线电信号调制识别是目前无线电监测领域主要的发展趋势之一。介绍了深度学习在无线电信号调制识别中的一些应用成果及存在的问题。结合工作的实际需求,对深度学习在无线电信号调制识别中提出了一些展望,如进一步提高识别范围和在低信噪比下的识别率;寻求新型深度学习调制识别混合架构。     

基于深度学习的行人再识别技术研究综述

行人再识别（Re-id）作为智能视频监控技术之一，其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人，因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题，大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出，极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术，整理和分析了大量相关文献，首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍，将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括；然后列举了部分相关数据集，并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析；最后总结了行人Re-id技术的发展难点，并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。     

基于深度学习的行人再识别技术研究综述

行人再识别（Re-id）作为智能视频监控技术之一,其目的是在不同的摄像机视图中检索出指定身份的行人,因此该项技术对维护社会治安稳定具有重大研究意义。针对传统的手工特征方法难以应对行人Re-id任务中复杂的摄像机环境的问题,大量基于深度学习的行人Re-id方法被提出,极大地推动了行人Re-id技术的发展。为了深入了解基于深度学习的行人Re-id技术,整理和分析了大量相关文献,首先从图像、视频、跨模态这3个方面展开综述性介绍,将图像行人Re-id技术分为有监督和无监督两大类并分别进行概括;然后列举了部分相关数据集,并对近年来在图像和视频数据集上的一些算法进行性能的比较与分析;最后总结了行人Re-id技术的发展难点,并深入讨论了该技术未来可能的研究方向。     

结合深度度量学习的血缘关系识别

目的 人脸图像分析是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向之一,基于人脸图像的血缘关系识别是对给定的一对或一组人脸图像,判断其是否存在某种血缘关系。人脸血缘关系识别不仅在生物特征识别领域有着重要研究价值,而且在社交媒体挖掘、失散家庭成员寻找等社会生活领域中有重要的应用价值。针对当前大多数算法都是基于传统机器学习方法,提出一种采用深度度量学习进行人脸图像血缘关系研究的新方法。方法 目前深度学习算法能很好地理解单张人脸图像,但是多个主体间的关系探究仍然是计算机视觉领域富有挑战性的问题之一。为此,提出一种基于深度度量学习的父母与子女的血缘关系识别方法。首先使用超过5 000 000张人脸图像的样本集训练一个深度卷积神经网络FaceCNN并提取父母与子女的人脸图像深度特征,之后引入判别性度量学习方法,使得具有血缘关系的特征尽可能地靠近,反之则尽可能地远离。然后对特征进行分层非线性变换使其具有更强判别特性。最后根据余弦相似度分别计算父亲、母亲和孩子的相似度并利用相似概率值得到双亲和孩子的综合相似度得分。结果 算法在TSKinFace数据集上验证了FaceCNN提取特征与深度度量学习结合进行血缘关系识别的有效性,最终在该数据集上父母与儿子和女儿的血缘关系识别准确率分别达到87.71%和89.18%,同时算法在进行血缘度量学习和双亲相似度计算仅需要3.616 s。结论 提出的血缘关系识别方法,充分利用深度学习网络良好的表征和学习能力,不仅耗时少,而且有效地提高了识别准确率。     

基于深度学习的字符型验证码识别研究

字符型验证码作为常见的验证码类型,被广泛应用在各种网络平台,作为一种防止自动化脚本入侵的信息安全手段.针对这种验证码识别问题提出了一种基于卷积神经网络来识别字符型图片验证码的方法.采用TensorFlow深度学习框架对卷积神经网络模型进行训练,将灰度化的验证码图像作为输入,通过验证码数据集进行实验.结果表明,该模型对识别字符型验证码具有较好的泛化能力与鲁棒性.     

基于深度学习的主轴承盖分类识别算法

机械零件自动分类识别算法,在智能工业、自动化加工等领域具有广阔地应用前景.针对汽车发动机主轴承盖零件自动分类时,存在特征多表面分布和光照敏感等难点问题,提出多分支特征融合卷积神经网络(MFF-CNN).MFF-CNN具有2个子网络分支,分别提取主轴承盖2个表面的特征,经过特征融合,形成最终的零件分类特征.在网络结构设计...     

基于深度学习的图像风格转换研究

随着深度学习的发展,图像风格转换任务开始使用卷积神经网络实现。针对传统图像转换网络在转换后,保留纹理细节的能力不足的问题,本文基于Justin等人的风格转换模型,优化了转换网络中的残差结构,并结合生成对抗的思想,改进了风格转换模型,使模型能提取图像中更抽象的特征,并对损失函数进行调整,进一步提升生成图像的质量。实验表明,本文方法在进行图像风格转换时,有效提升了风格化效果并且通过比较在多种评价指标下得到的结果,可知图像质量得到提升。     

基于深度邻近连接网络的单幅图像去雨方法

雨天环境下的雨线导致图像内容被遮挡,严重影响人眼的视觉效果和后续系统的处理性能。目前主流的深度学习方法为了提升处理性能,均以复杂的网络结构和较大的参数量为代价,导致相关方法难以服务于实际应用。为此,文中提出一种新的深度邻近连接网络结构。它通过关注深度网络中所学特征图之间的关系,采用融合操作将邻近特征图进行连接,以获得更加丰富和有效的特征表示。实验数据表明,所提方法在3个公开合成数据集及真实有雨图像上的主客观处理效果、模型参数量和运行时间等相关性能都有所提升。在合成数据集Rain100H上的平均结构相似性(SSIM)值达到0.84,在合成数据集Rain100L和Rain1 200上的平均SSIM值分别达到0.96和0.91。在真实有雨图像上,所提方法在有效去除前景雨线的同时,能够保护更完整的背景图像信息,从而获得更好的主观视觉效果。相比于同时期的深度学习方法JORDER,文中方法在保证相近的处理效果的前提下,模型参数量和CPU运行时间分别降低了一个和两个数量级。实验数据充分说明,通过将网络中邻近特征图进行融合,能够获取更加有效的特征表示。因此,所提方法虽然仅使用较少的模型参数和简洁的神经...     

基于深度学习的遥感图像茶园区域识别应用研究

得益于遥感技术的发展和深度学习在图像处理方面的进展,采用深度学习识别遥感图像的方法被广泛应用。与传统的统计农作物种植面积方法相比较,通过深度学习的方法来识别茶园种植区域,可以减少人工依赖,节约人力资源,实时获取数据,具有更高的时效性。数据来源于Bigmap,以贵州省卫星遥感图像为数据基础,提出了使用深度学习来识别茶园区域的应用方法。实验目标为从整张遥感图像中提取出茶园种植区域。首先对遥感图像进行数据预处理,然后采用人工目视解译的方法标注出茶园区域并制成数据集,将数据集导入神经网络进行训练获得网络模型,最后将验证图像放入到训练好的神经网络当中,获得验证结果;检测精确率为95.83%,检测召回率为85.00%。     

课程学习方法中文字识别算法研究

场景文字识别是一个极具挑战性的研究方向,有着重要的应用价值。但是由于文字表现形式丰富多样,识别结果大多不尽如人意。针对此问题,本文提出了基于课程学习的训练方法。该方法对数据集进行排序得到一个难度提升的训练序列,而不是随机地从数据集中选择训练样本,使得模型在训练初期能够学习到更加精确的特征,提高了模型的鲁棒性。通过实验分析,本文所提出的方法可以加快模型的收敛速度,使用不同课程序列训练ASTER算法在COCO-Text数据集上得到1.8%、1%的提升,CRNN算法在COCO-Text数据集上得到0.2%的提升。     

基于深度学习的遥感图像目标检测技术研究进展

目标检测是遥感图像信息提取领域中的研究热点之一,具有广泛的应用前景。近些年来,深度学习在计算机视觉领域的发展为海量遥感图像信息提取提供了强大的技术支撑,使得遥感图像目标检测的精确度和效率均得到了很大提升。然而,由于遥感图像目标具有多尺度、多种旋转角度、场景复杂等特点,在高质量标记样本有限的情况下,深度学习在遥感图像目标检测应用中仍面临巨大挑战。从尺度不变性、旋转不变性、复杂背景干扰、样本量少和多波段数据检测5个角度出发,总结了近几年基于深度学习的遥感图像目标检测方法。此外,对典型遥感图像目标的检测难点和方法进行分析和总结,并对公开的遥感图像目标检测数据集进行概述。最后阐述了遥感图像目标检测研究的未来趋势。     

基于深度学习的遥感图像去雾算法

针对遥感图像由于雾霾的存在导致图像清晰度下降的问题,提出了一种基于深度学习的图像去雾算法.首先将原有大气散射模型进行变形得到一个端到端的去雾模型,再将多个未知参数统一在一个参数中,运用多尺度卷积神经网络对未知参数进行估计,最后将参数估计值代入去雾模型中得到无雾图像.针对无参考图像数据集,先运用现有数据集对网络进行初步训练,再加入自建数据集对网络进行二次训练.实验结果表明,与相关去雾算法进行对比,该算法在视觉效果和客观指标上都有不同程度的提高,有效提升了遥感图像在雾霾天气状况下的清晰度.     

基于深度学习的视频行为识别技术综述

行为识别（action recognition,AR）是计算机视觉领域的研究热点,在安防监控、自动驾驶、生产安全等领域具有广泛的应用前景。首先,对行为识别的内涵与外延进行了剖析,提出了面临的技术挑战问题。其次,从时间特征提取、高效率优化和长期特征捕获三个角度分析比较了行为识别的工作原理。对近十年43种基准AR方法在UCF101、HMDB51、Something-Something和Kinetics400数据集上的性能表征进行比对,有助于针对不同应用场景选择适合的AR模型。最后指明了行为识别领域的未来发展方向,研究成果可为视频特征提取和视觉内容理解提供理论参考和技术支撑。