基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

基于多纵卷积神经网络的交通标志识别算法识别率较高,但识别和训练时间较长,实用性较差。为此,构造一种基于多尺度卷积神经网络的道路交通标志识别模型。通过改进单尺度卷积神经网络中特征提取的基网络,将网络不同层级所产生的特征融合为多尺度特征并提供给分类器,以提高低层特征的利用率。在GTSRB数据集上的实验结果表明,该模型准确识别率达到99.25%,与多纵卷积神经网络模型相比,其在保证高精度的同时,识别和训练时间的降幅均超过90%,更适用于真实路况下交通标志的精准检测。     

基于卷积神经网络的室外场景识别

本文以卷积神经网络为基础,结合传统的图像检索算法VLAD对其进行扩展,并对室外场景的识别任务开展了室外场景特征和场景识别神经网络的构建与实现。同时,通过利用室外场景数据集,对研究成果进行了室外场景识别预测实验,利用特征提取实验探究了网络学习内容。实验结果表明,相较传统方法,本文设计方案在Tokyo 24/7数据集上能达到90%的召回率和88.51%的查询精度,有效克服了室外场景识别中光照、拍摄角度与变化因素（行人与车辆）带来的识别难题。     

基于卷积神经网络的交通标志识别算法

交通标志识别是智能驾驶的关键技术,要满足识别准确率高和识别速度快的要求。为了提升交通标志的识别准确率和识别速度,提出基于卷积神经网络的交通标志识别算法,设计了一种准确率高、速度快的识别模型用于交通标志识别。该模型使用了改进的Inception模块以及多尺度特征融合方式增强网络的特征提取能力,采用批量归一化来加速网络的训练,采用全局平均池化减小模型的参数量。在GTSRB数据集上进行训练测试,识别模型的准确率达到99.6%,识别每张图片的时间为0.22ms,实验结果表明识别模型的识别准确率高,识别速度快。通过自对比实验,验证了识别模型的结构优势。与其他交通标志识别方法在GTSRB数据集上进行对比实验,识别模型的识别性能优于其他识别方法。     

基于双通道卷积神经网络的交通标志识别算法

针对交通标志图像易受复杂背景、光照、运动模糊等影响导致识别率低和识别速度慢的问题,提出了基于非对称双通道卷积神经网络的交通标志识别方法.通过不同网络结构的两通路提取丰富的特征信息,上层通路使用跃层连接提取的浅层局部特征和深层全局特征,与下层通路提取的精细特征在全连接层进行融合,并使用激活函数LReLUs代替脆弱的ReL...     

基于卷积神经网络的图像验证码识别

验证码作为一种安全手段,被广泛应用于互联网领域.本文提出了一种基于卷积神经网络的图像验证码识别方法,通过卷积层级联、残差学习、全局池化、分组卷积等技术手段,在保证识别准确率不受影响的前提下,大大降低了网络的参数量.本文以铁路购票网站验证码和正方教务系统验证码为例来测试模型性能.对于铁路购票网站验证码,实验结果显示本文提出的识别方法参数量最少,对图形和中文词组验证码的识别准确率分别达到98.76%和99.14%;对于正方教务系统验证码,本文方法参数量最少且识别准确率为87.30%.     

基于卷积神经网络的火焰智能识别研究

传统方法无法描述火焰变化特点,导致识别错误率高,识别时间长,为获得更加理想的识别结果,设计基于卷积神经网络的火焰识别算法。采集火焰图像,对火焰图像进行预处理,提高火焰图像的清晰度,并提取火焰识别特征,采用卷积神经网络对特征和火焰状态之间的关系进行模拟,构建火焰智能识别模型。在相同测试平台下,与其他方法进行对照实验,结果表明,所提方法描述火焰的变化特点,大幅度提升火焰识别正确率,同时缩短火焰识别时间,识别整体性能明显优于经典方法,具有较高实际应用价值。     

基于图像处理与卷积神经网络的煤矸识别方法

对一种利用卷积神经网络(CN N)和图像处理实现原煤中的煤与矸石的精准识别进行了实验研究,实验所采用的识别方法是将进行人工标注的煤炭与矸石的图像样本输入至卷积神经网络ResNet18进行训练,通过调整网络中的卷积层、池化层,选用合适的激活函数以及损失函数进行调参,输出煤与矸石的关键特征完成煤与矸石的二分类.同时,卷积神...     

基于卷积神经网络的苹果栽培品种识别

针对苹果栽培品种识别分类问题,提供一个包含多个苹果果树品种的叶片图像原始数据集,并且研究构建一种新的深度卷积神经网络分类模型,对其分类准确性、泛化性能和稳定性进行对比验证,以期对苹果栽培品种简便、快速、准确的识别分类提供理论依据和技术支持。以甘肃省平凉市静宁县果树果品研究所苹果良种苗木繁育基地作为实验基地,在其中选取14个苹果果树品种。每个品种选取10棵左右树龄、树势、长势都存在差异的果树,采摘100片左右成熟的、无机械损伤的叶片,然后拍摄叶片图像建立数据集,进而利用卷积神经网络训练识别分类模型。本文针对苹果栽培品种识别分类,提供一个包含14个苹果果树品种共计14394张叶片图像的原始数据集,并且设计实现基于卷积神经网络的识别分类模型。实验结果表明,该识别分类模型有较高的准确率,训练集训练精度可以达到99.88%,验证集验证精度为94.36%,独立测试集的测试精度为90.49%。本文的研究结果可以为现代苹果田间种植及科研试验等实际场景提供力所能及的帮助,为深度卷积神经网络技术在植物品种识别分类实际应用场景提供参考,丰富深度学习在农业上的应用。     

基于卷积神经网络的遥感图像目标识别仿真

在遥感图像中,目标往往位于复杂的地物背景中,包括不同类型的植被、土地覆盖、建筑物等。上述复杂的地物背景对目标识别造成了困难。为了精准识别遥感图像目标,提出一种卷积神经网络下遥感图像目标识别算法。将暗通道原理和双边滤波算法有效结合,对遥感图像展开增强处理。统计分析遥感图像目标尺度范围,通过训练和测试卷积神经网络,得到最佳目标感兴趣区域尺度。确定目标感兴趣区域最佳尺度后,构建基于卷积神经网络的遥感图像目标识别架构,完成遥感图像目标识别。通过实验分析证明,采用所提算法可以有效提升遥感图像增强效果,具有较好的遥感图像目标识别性能。     

基于卷积神经网络的人脸表情识别

传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器组成,利用人的经验来获取模式特征,很容易丢失表征表情特征的细节信息。提出一种基于卷积神经网络的识别方法,避免了对图像进行复杂的特征提取,直接把图像数据作为输入。通过在Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明,该方法能够取得很好的表情分类效果。     

基于孪生卷积神经网络的图像融合

传统的图像融合算法多有计算复杂程度高、不能有效提取图像纹理等不足,为了弥补以上传统算法,提出了一种基于孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network,Siamese CNN）的图像融合方法.首先,用孪生卷积神经网络生成一个权重图,该权重图包含了来自两个待融合图像的全部像素信息.然后,用图像金字塔对像素以多尺度的方式进行融合,并且采用了局部相似性策略自适应调整分解系数的融合模式.最后,和现存的几种图像融合的方法进行了对比.实验证明,该方法有较好的融合效果,具有一定的可实用性.     

基于卷积神经网络的标识牌识别技术

目前而言,我国标识识别技术正处于飞速发展阶段,具体体现在处理精度、再现性、灵活性、适用面、信息压缩等方面,但是,在实际发展过程中,该技术的发展还是受到了实际需求的限制.深度学习模型运算量大,难以在轻量级嵌入式设备上运行,工业生产中噪声种类繁多复杂,影响识别准确性.针对上述问题,本文提出一种基于卷积神经网络的标识识别技术,利用改进的Canny边缘检测算法,来增强对边缘信息提取时的鲁棒性,实现在高噪声环境下对标识牌精准提取.另外为了进一步提高识别准确率,本文利用CNN和椭圆拟合相结合的思路,把模型识别结果和椭圆拟合结果相结合来判别识别的准确性,在增加少量运算量的同时提高识别准确率.     

基于卷积神经网络的交通标志模糊影像识别

当前方法不能有效的识别交通标志模糊影像,且识别交通标志所用的时间较长,存在识别效果差和识别效率低的问题。提出基于卷积神经网络的交通标志模糊影像识别方法,首先对交通标志模糊图像做亮度均衡化处理,消除交通标志自身因素和天气因素对交通标志识别过程产生的影响。对均衡化处理后的图像进行分割,计算各个图像块的显著度,挑选显著度最高的图像块作为交通标志图像的感兴趣区域。提取感兴区域中存在的HOG特征向量和LBP特征向量,对HOG特征向量和LBP特征向量进行融合,得到交通标志图像的HOG-LBP特征。将HOG-LBP特征输入卷积神经网络中,在卷积神经网络中进行前向计算和反向计算,根据计算结果调整偏差和权值,输出交通标志模糊影像的识别结果,实现交通标志模糊影像的识别。仿真结果表明,所提方法的识别效果好、识别效率高。     

基于改进卷积神经网络与集成学习的人脸识别算法

针对复杂卷积神经网络(CNN)在中小型人脸数据库中的识别结果容易出现过拟合现象,提出一种基于改进CNN网络与集成学习的人脸识别算法。改进CNN网络结合平面网络和残差网络的特点,采用平均池化层代替全连接层,使得网络结构简单且可移植性强。在改进CNN网络的基础上,利用基于投票法的集成学习策略将所有个体学习器结果凸组合为最终结果,实现更准确的人脸识别。实验结果表明,该算法在Color FERET、AR和ORL人脸数据库上的识别准确率分别达到98.89%、99.67%和100%,并且具有较快的收敛速度。     

基于MobileNet卷积神经网络的焊缝缺陷识别

针对焊缝X射线图像缺陷识别传统方法的计算量大与准确度差的问题,提出了基于MobileNet的识别方法。首先对样本图像进行预处理和数量上的增强;然后引入MobileNet结构以解决传统深度卷积神经网络中对计算资源要求高的问题,引入残差结构与ELU激活函数以解决原始MobileNet网络中出现的退化问题与权重偏置更新失效的问题,在训练时应用迁移学习方法,解决小数据集容易过拟合与训练效率低的问题;最后,针对相同数据集,与改进前的网络、AlexNet网络和VGG-16网络进行对比,表明该文方法具备更优的识别准确率和相比传统网络拥有更小的计算量,相比传统网络的缺陷识别方法拥有更大的应用范围。     

基于哈希编码和卷积神经网络的图像检索方法

针对图像检索,提出一种基于哈希编码和卷积神经网络的方法。主要是在卷积神经网络（CNN）中加入哈希层,采用由粗到精的分级检索策略,根据学习到的哈希码进行粗检索得到与查询图像相同或相似的[m]幅图像构成图像池,计算池内图像与查询图像高层语义特征之间的欧氏距离进行精检索,达到最终的检索目的。提出方法将哈希层的损失作为优化目标之一,结合图像的两种特征进行检索,弥补了现有方法中直接利用CNN深层特征检索耗时、占用内存的不足。在印花织物和CIFAR-10数据集上的实验结果表明,提出方法检索性能优于其他现有方法。     

基于卷积神经网络的宇航电源光学检测技术

传统自动光学检测(AOI)方法难以适应宇航电源生产线多品种、小批量的特点,具有识别率低、操作复杂等问题。利用卷积神经网络(CNN)学习速度快、特征提取效果好的优势,提出了一种能够对宇航电源产品质量进行可靠检验的光学检测技术。通过对历史生产数据的精细化筛选构建了训练样本库,并设计了宇航电源产品光学检验专用卷积神经网络;将Canny算子边缘检测与CNN图像识别相结合,实现了印制板装配图信息的自动读取。与传统AOI检测方法相比,该方法缺陷识别率高达99%,且检验过程简单,提高了宇航电源产品光学检验工作效率,已应用于宇航电源生产线。     

基于图像处理和模式识别的网络图像监控系统

随着科学技术和生活水平不断的提高,人们的财产和人身安全问题已经不仅仅来自于传统的经验,而是逐渐的转变到虚拟的网络当中;为此,提高人们的隐私安全和财产安全需要加强网络监控,其中图像监控是较为主要的方面;加强图像监控的可靠性和实时性,是实现社会稳步发展和人民网络隐私安全的首要目标;应用计算机网络技术和现代化通讯技术相结合,综合图像处理技术和模式识别技术的应用,设计应用于网络图像监控系统是当前社会发展的安全技术保障之一;文章通过对图像监控进行简析,阐述图像处理技术和模式识别技术的相关方面,探讨研究网络图像监控中图像识别和处理方面的技术;通过对图像处理中的色彩均化和模糊识别实验,得出其对于网络中传播的图片辨识度和提取信息能力具有很高的发展。