基于FlowS-Unet的遥感图像建筑物变化检测

针对目前人为探察土地资源利用情况的任务繁重、办事效率低下等问题, 提出了一种基于深度卷积神经网络的建筑物变化检测方法, 利用高分辨率遥感图像实时检测每个区域新建与扩建的建筑物, 以方便对土地资源进行有效管理.本文受超列(Hypercolumn)和FlowNet中的细化(Refinement)结构启发, 将细化和其他改进应用到U-Net, 提出FlowS-Unet网络.首先对遥感图像裁剪、去噪、标注语义制作数据集, 将该数据集划分为训练集和测试集, 对训练集进行数据增强, 并根据训练集图像的均值和方差对所有图像进行归一化; 然后将训练集输入集成了多尺度交叉训练、多重损失计算、Adam优化的全卷积神经网络FlowS-Unet中进行训练; 最后对网络模型的预测结果进行膨胀、腐蚀以及孔洞填充等后处理得到最终的分割结果.本文以人工分割结果为参考标准进行对比测试, 用FlowS-Unet检测得到的F1分数高达0.943, 明显优于FCN和U-Net的预测结果.实验结果表明, FlowS-Unet能够实时准确地将新建与扩建的建筑物变化检测出来, 并且该模型也可扩展到其他类似的图像检测问题中.     

一种用于三维重建的多视图前景目标自动分割算法

基于序列图像的三维物体重建之前,从图像中分割前景目标可节约大量时间。但传统的分割算法需要通过用户输入来确定前、后景,而基于图像的三维重建需要大量的图像,造成极大的人工浪费。为此提出一种用于三维重建的多视图前景目标自动分割算法。对每个图像进行颜色一致性和几何一致性分析,确定前景和后景大致区域,得到初始输入,并以此构建能量方程。使用Graph Cut算法求解方程得到粗略分割结果;使用Matting细化分割边界,得到高质量的分割结果;使用分割后图片重建出物体三维模型。实验结果表明,该算法可自动分割出多视图图像的前景目标,且具有极高的准确率和良好的边缘。将该算法用于三维重建的前期图像处理,可大大提高三维重建的速度。     

基于卷积神经网络的虫情图像分割和计数方法

为提高虫情图像的分割和计数的准确率,提出了一种基于卷积神经网络的虫情图像分割和计数方法。该方法基于U-Net模型构造了一种昆虫图像分割的模型Insect-Net,将完整的虫情图像和切割后的虫情图像分别输入模型后,提取两者特征进行融合。将融合后的特征输入1个1×1的卷积层得到最终分割结果,再将得到的结果二值化后,采用轮廓检测算法将昆虫目标与背景分离并计数。实验结果表明,该方法在虫情图像中取得了较高的分割正确率和计数正确率,分别为94.4%和89.2%。用深度学习和卷积神经网络的方法有效提高了虫情图像的计数精度,并且为昆虫识别分类提供了大量的无背景数据集。     

改进的卷积神经网络在医学图像分割上的应用

为了提高医学图像分割的精确性和鲁棒性,提出了一种基于改进卷积神经网络的医学图像分割方法。首先采用卷积神经网络对冠状面、矢状面以及横断面三个视图下的2D切片序列进行分割,然后将三个视图下的分割结果进行集成,得到最终的结果。其中卷积神经网络由编码部分、双向卷积长短记忆网络(BDCLSTM)和解码部分组成。为获取多尺度信息,扩大卷积层的感受野,编码部分使用不同大小的非对称卷积层和空洞卷积。此外,在编码和解码部分之间使用BDC-LSTM,充分挖掘单视图下切片序列间的相关信息,从而提高分割精度。以海马体分割为例,在ADNI标准数据集上,以相似性系数、灵敏度和阳性预测率作为评判标准,准确率分别达到了89.36%、88.73%和90.16%。实验结果表明,该算法在准确率上更具竞争力。     

基于卷积神经网络及改进支持向量机的行人检测

针对自动驾驶实际道路场景复杂导致行人误检率高的问题,提出一种基于卷积神经网络及改进支持向量机的行人检测方法。利用聚合通道特征快速获取图像候选区域,将归一化后的候选区域图像输入卷积神经网络对其进行深度特征提取;利用主成分分析法将卷积神经网络末端所得到的特征向量进行降维处理,减少其冗余特征信息以获得精确的行人特征描述;将行人特征送至优化后的支持向量机完成分类。考虑支持向量机在分类过程中存在核函数参数选择困难的问题,利用改进后的蚁群算法对其进行优化选择,获得最优支持向量机参数以提高分类精度。实验结果表明,不同场景下的行人平均检测精确度达到92%,误检率大幅下降且具有较好的实时性。     

基于分水岭修正与U-Net的肝脏图像分割算法

在利用卷积神经网络分割肝脏边界较模糊的影像数据时容易丢失位置信息,导致分割精度较低。针对该问题,提出一种基于分水岭修正与U-Net模型相结合的肝脏图像自动分割算法。利用U-Net分层学习图像特征的优势,将浅层特征与深层语义特征相融合,避免丢失目标位置等细节信息,得到肝脏初始分割结果。在此基础上,通过分水岭算法形成的区域块对肝脏初始分割结果的边界进行修正,以获得边界平滑精确的分割结果。实验结果表明,与传统的图割算法和全卷积神经网络算法相比,该算法能够实现更为精准的肝脏图像分割。     

融合多尺度和边界优化的图像语义分割网络

针对卷积神经网络在多卷积层叠加造成的图像内小尺度目标丢失和类别边界模糊问题,提出一种基于多尺度特征融合和边界优化的阶梯型图像语义分割网络结构。该网络以提升网络模型的准确率为目标,对Deeplab V3+网络中空间池化金字塔模块进行优化,使用针对视觉任务的新激活函数Funnel ReLU(FReLU)替换原有非线性激活函数获取精度补偿,增添优化分支构建阶梯型网络,通过对各类别边界的精确预测提升整体图像分割准确率,减少预测结果中类内误识别和小尺度目标丢失问题。在Cityscapes数据集上的实验结果表明,改进后的网络各类别平均交并比指标均取得明显提升。     

基于卷积神经网络的室内场景三维重建技术研究

三维场景重建技术是计算机视觉领域的十分重要的研究课题。传统三维场景重建大多是专业工程师通过手工制图实现,效率不高且成本较高。对此提出一种基于卷积神经网络的三维场景重建方法。该方法在对2D图像进行语义分割的基础上,提取分割后的室内场景元素图像块,训练一个基于卷积神经网络的三维模型匹配模型;再将匹配得到的三维模型结合深度图构造的残缺三维模型,进一步进行组合,从而完成室内场景的三维重建工作。实验验证了该方法的可行性和优异性。     

基于U-Net卷积神经网络的轮毂缺陷分割

为实现轮毂缺陷检测自动化,该文依据轮毂X射线图像,提出一种基于U-Net卷积神经网络的自动分割的改进方法。将原始U-Net模型的最大池化操作替换为卷积操作,并加入Dropout层对网络进行优化,提升模型可靠性。同时对带有缺陷的轮毂图像做数据预处理,用于训练改进的U-Net模型。结果表明,该网络在复杂轮毂X射线图像的缺陷识别中表现良好,DICE系数为0.8554,SSIM系数为0.9655,识别速度达到3 ms/张;该方法能较好地实现轮毂射线图像缺陷的自动分割,满足无损检测的自动化需要。     

深度卷积神经网络图像实例分割方法研究进展

图像实例分割是图像处理和计算机视觉技术中关于图像理解的重要环节,随着深度学习和深层卷积神经网络日趋成熟,基于深度卷积神经网络的图像实例分割方法取得了跨越性进展.实例分割任务实际上是目标检测和语义分割两项任务的结合,可以在像素层面完成识别图像中目标轮廓的任务.实例分割不仅可以定位图像中目标的位置,从像素层面上分割所有目标...     

特征点维度的静态场景三维重建运动目标剔除

基于语义分割的图像掩膜方法常用来解决静态场景三维重建任务中运动物体的干扰问题,然而利用掩膜成功剔除运动物体的同时会产生少量无效特征点.针对此问题,提出一种在特征点维度的运动目标剔除方法,利用卷积神经网络获取运动目标信息,并构建特征点过滤模块,使用运动目标信息过滤更新特征点列表,实现运动目标的完全剔除.通过采用地面图像和航拍图像两种数据集以及DeepLabV3、YOLOv4两种图像处理算法对所提方法进行验证,结果表明特征点维度的三维重建运动目标剔除方法可以完全剔除运动目标,不产生额外的无效特征点,且相较于图像掩膜方法平均缩短13.36%的点云生成时间,减小9.93%的重投影误差.     

基于级联卷积神经网络的作物病害叶片分割

针对传统卷积神经网络在作物病害叶片图像中分割精度低的问题,提出一种基于级联卷积神经网络（Cascade Convolutional Neural Network,CCNN）的作物病害叶片图像分割方法。该网络由区域病斑检测网络和区域病斑分割网络组成。基于传统VGG16模型构建区域病斑检测网络（Regional Detection Network,RD-net）,利用全局池化层代替全连接层,由此减少模型参数,实现叶片病斑区域精确定位。基于Encoder-Decoder模型结构建立区域分割网络（Regional Segmentation Network,RS-net）,并利用多尺度卷积核提高原始卷积核的局部感受野,对病斑区域精确分割。在不同环境下的病害叶片图像上进行分割实验,分割精度为87.04%、召回率为78.31%、综合评价指标值为88.22%、单幅图像分割速度为0.23?s。实验结果表明该方法能够满足不同环境下的作物病害叶片图像分割需求,可为进一步的作物病害识别方法研究提供参考。     

基于卷积神经网络的机械故障诊断技术综述

针对传统机械故障诊断方法难以解决人工提取不确定性的问题,提出了大量深度学习的特征提取方法,极大地推动了机械故障诊断的发展。作为深度学习的典型代表,卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域都取得了重大的发展,在机械故障诊断领域也有大量文献发表。为了进一步了解利用CNN的方法进行机械故障诊断的问题,首先简单介绍了CNN的相关理论,然后从数据输入类型、迁移学习、预测等方面对CNN在机械故障诊断中的应用进行了归纳总结,最后展望了CNN及其在机械故障诊断应用中的发展方向。     

结合卷积神经网络和超像素聚类的细胞图像分割方法

针对细胞图像尺寸大、细胞形状各异,导致从图像中分割出精准的细胞十分困难的问题,以卷积神经网络为基础,结合染色校正方法和简单线性迭代的超像素聚类算法,提出了一种新的结构来进行细胞图像分割。首先,利用染色校正方法对细胞图像进行预处理,提高图像的颜色对比度;然后利用卷积神经网络获得初步分割结果;最后再将简单线性迭代聚类获得的超像素边界信息反馈到初分割图像上进行改进提升。提出的算法可以有效地减少图像局部信息的冗余,更准确地获得目标区域的边界位置。实验表明,本文提出的算法细胞分割准确率达到了92.72%,与经典卷积神经网络、阈值分割等其他细胞分割算法相比,具有更好的分割效果。     

改进的生成对抗网络图像超分辨率重建

近年来,生成对抗网络在约束图像生成方面表现出了较好的潜力,使其适用于图像超分辨率重建。针对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建算法存在的特征信息利用率低的问题,基于生成对抗网络框架,提出了残差密集生成对抗网络的超分辨率重建算法。该算法定义生成器网络、判别器网络,通过构建残差密集网络作为生成器网络及PatchGAN作为判别器网络,以解决基于卷积神经网络的超分辨率算法中特征信息利用率低以及生成对抗网络收敛慢的问题。该重建算法在Set5等标准数据集上与主流的超分辨率重建算法进行对比,实验表明,该算法能够有效地提高特征信息利用率,较好地恢复低分辨率图像的细节信息,提高图像重建的质量。     

基于实例分割模型优化的道路抛洒物检测算法

在交通安全领域,道路抛洒物易引发交通事故,构成了交通安全隐患。针对传统抛洒物检测方式识别率低、对于多类抛洒物检测效果不佳等问题,提出了一种基于实例分割模型CenterMask优化的道路抛洒物检测算法。首先,使用空洞卷积优化的残差网络ResNet50作为主干神经网络来提取特征并进行多尺度处理;然后,通过距离交并比（DIoU）函数优化的全卷积单阶段（FCOS）目标检测器实现对抛洒物的检测和分类;最后,使用空间注意力引导掩膜作为掩膜分割分支来实现对于目标形态的分割,并采用迁移学习的方式实现模型的训练。实验结果表明,所提算法对于抛洒物目标的检测率为94.82%,相较常见实例分割算法Mask R-CNN,所提的道路抛洒物检测算法在边界框检测上的平均精度（AP）提高了8.10个百分点。     

空洞卷积的多尺度语义分割网络

计算机硬件的发展极大程度地促进了计算机视觉的发展,卷积神经网络在语义分割中取得了令人瞩目的成就,但多卷积层叠加难免造成图像中目标边界信息的丢失。为了尽可能保留边界信息,提高图像分割精度,提出一种多尺度空洞卷积神经网络模型。该模型利用多尺度池化适应图像中不同尺度目标,并利用空洞卷积学习目标特征,在更加准确识别目标的同时,提高目标边界的识别精度,在ISPRS Vaihingen数据集上的实验结果表明,提出的多尺度空洞卷积神经网络对于目标边界的拟合结果较为理想。     

基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法

针对目前服装分类算法在解决多类别服装分类问题时分类精度一般的问题,提出了一种基于残差的优化卷积神经网络服装分类算法,在网络中使用了如下三种优化方法:(1)调整批量归一化层、激活函数层与卷积层在网络中的排列顺序;(2)"池化层+卷积层"的并行池化结构;(3)使用全局均值池化层替换全连接层。经过由香港中文大学多媒体实验室提供的多类别大型服装数据集(DeepFashion)和标准数据集CIFAR-10上的实验表明,所提出的网络模型在处理图片的速度和分类精度方面都优于VGGNet和AlexNet,且得到了目前为止已知的在DeepFashion数据集上最好的分类准确率。该网络也可以更好地应用于目标检测和图像分割领域。     

高效率图片语义分割网络的研究与设计

针对目前卷积神经网络在图像语义分割上存在运算效率的不足,考虑实际嵌入式移动设备应用中对网络模型大小、运算速度和能耗的需求,研究和讨论了语义分割网络参数的压缩方法和网络结构的优化方式,并利用深度可分离卷积、多尺寸卷积核融合和金字塔池化的方法,提出快速、准确的小尺寸语义分割网络模型。该网络模型在Cityscapes数据集上进行训练和测试,在模型尺寸、运算时间和分割精度等方面都有良好的表现,能够同时兼顾语义分割任务中对效率和精度的要求,提高了语义分割技术在嵌入式移动设备上的实用性。     

基于3D CNN的鼻咽癌CT图像分割

鼻咽癌CT图像分割是鼻咽癌诊断和治疗的先行任务,然而,由于鼻咽癌细胞的外形多样、灰度不均匀、边界模糊、病变形状复杂等因素使得分割难以准确。针对这一问题,提出了一种基于三维深度卷积神经网络的鼻咽癌CT图像分割方法,三维深度卷积神经网络框架的前5层采用卷积核为3~3的普通卷积,中间6层采用空洞率为2的膨胀卷积,后6层采用空洞率为4的膨胀卷积,每2个卷积层之间有一个残差连接,最后利用Softmax函数对每个像素点进行分类。膨胀卷积有助于得到精确的密集预测和沿物体边界的精细分割图,残差连接使深度卷积神经网络中的信息传播平滑,并能提高训练速度。实验结果表明,在鼻咽癌CT图像分割中该方法与其他主流方法相比有更好的性能。