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。     

基于多尺度卷积神经网络的人脸润饰检测算法

针对目前人脸润饰检测算法特征提取复杂、识别率低的问题,提出了一种基于多尺度卷积神经网络的人脸润饰检测算法.不同于传统的卷积神经网络,本文的网络增加了图像预处理,利用基于方向梯度直方图（Histograms of Oriented Gradient,HOG）特征的人脸提取算法从原始图像中提取出人脸部分;在第一个池化层后连接局部归一化（Local Response Normalization,LRN）层,加速模型的收敛;提出了多尺度卷积层,将大小为1×1,3×3和5×5的卷积核进行级联,提高模型分类效果.实验结果表明,本文算法的检测精度在人脸润饰数据集LFW和ND-ⅢTD分别达到99.5%和92.9%,相比于主流网络结构和最新人脸润饰检测算法,检测精度有显著提高.     

多尺度卷积神经网络显著物体检测

目的 传统显著性检测模型大多利用手工选择的中低层特征和先验信息进行物体检测,其准确率和召回率较低,随着深度卷积神经网络的兴起,显著性检测得以快速发展。然而,现有显著性方法仍存在共性缺点,难以在复杂图像中均匀地突显整个物体的明确边界和内部区域,主要原因是缺乏足够且丰富的特征用于检测。方法 在VGG（visual geometry group）模型的基础上进行改进,去掉最后的全连接层,采用跳层连接的方式用于像素级别的显著性预测,可以有效结合来自卷积神经网络不同卷积层的多尺度信息。此外,它能够在数据驱动的框架中结合高级语义信息和低层细节信息。为了有效地保留物体边界和内部区域的统一,采用全连接的条件随机场（conditional random field,CRF）模型对得到的显著性特征图进行调整。结果 本文在6个广泛使用的公开数据集DUT-OMRON（Dalian University of Technology and OMRON Corporation）、ECSSD（extended complex scene saliency dataset）、SED2（segmentation evalution database 2）、HKU、PASCAL-S和SOD（salient objects dataset）上进行了测试,并就准确率—召回率（precision-recall,PR）曲线、F测度值（F-measure）、最大F测度值、加权F测度值和均方误差（mean absolute error,MAE）等性能评估指标与14种最先进且具有代表性的方法进行比较。结果显示,本文方法在6个数据集上的F测度值分别为0.696、0.876、0.797、0.868、0.772和0.785;最大F测度值分别为0.747、0.899、0.859、0.889、0.814和0.833;加权F测度值分别为0.656、0.854、0.772、0.844、0.732和0.762;MAE值分别为0.074、0.061、0.093、0.049、0.099和0.124。无论是前景和背景颜色相似的图像集,还是多物体的复杂图像集,本文方法的各项性能均接近最新研究成果,且优于大多数具有代表性的方法。结论 本文方法对各种场景的图像显著性检测都具有较强的鲁棒性,同时可以使显著性物体的边界和内部区域更均匀,检测结果更准确。     

基于多尺度特征的条形码快速检测算法

为提升在复杂环境下智能物流分拣系统中条形码检测的精度和速度,提出一种基于多尺度特征的条形码快速检测算法。采用深度学习中主流one-stage目标检测器作为基础框架,通过级联不同特征融合层和压缩层实现语义信息充分提取,在不同特征提取层分别嵌入膨胀卷积和深度可分离卷积,对特征提取效果和速度进行有效优化提升。将算法应用于实际分拣现场数据进行测试分析,与已有的YoLo-v3和Vgg-SSD网络等进行对比,该算法在准确度和速度方面具有明显优势,能够较好解决实际应用问题。     

一种多尺度卷积神经网络的人脸检测模型

卷积神经网络在检测不同尺度的人脸时所需要的计算量很大,检测过程由多个分离的步骤组成,过于复杂。针对这两方面的不足,提出一种多尺度卷积神经网络模型。根据卷积神经网络各个层具有大小不同的感受野,从不同层提取多个尺度的特征向量分别进行人脸分类与回归,并将网络的全连接层改成卷积层,以适应不同大小的图片输入。该方法将人脸检测的多个步骤集成到一个卷积神经网络中,降低了模型复杂度。实验结果表明,相同测试条件下,所提方法相比其他人脸检测模型在准确率和检测速度上均有显著提升。     

基于多尺度卷积神经网络的立体匹配算法研究

针对传统障碍物检测中的立体匹配算法存在特征提取不充分，在复杂场景和光照变化明显等区域存在误匹配率较高，算法所获视差图精度较低等问题，提出了一种基于多尺度卷积神经网络的立体匹配方法。首先，在匹配代价计算阶段，建立了一种基于多尺度卷积神经网络模型，采用多尺度卷积神经网络捕获图像的多尺度特征。为增强模型的抗干扰和快速收敛能力，在原有损失函数中提出改进，使新的损失函数在训练时可以由一正一负两个样本同时进行训练，缩短了模型训练时间。其次，在代价聚合阶段，构造一个全局能量函数，将二维图像上的最优问题分解为四个方向上的一维问题，利用动态规划的思想，得到最优视差。最后，通过左右一致性检测对所得视差进行进一步精化，得到最终视差图。在Middlebury数据集提供的标准立体匹配图像测试对上进行了对比实验，经过实验验证算法的平均误匹配率为4.94%，小于对比实验结果，并提高了在光照变化明显以及复杂区域的匹配精度，得到了高精度视差图。     

全卷积神经网络的多尺度人脸检测的研究

为实现快速而准确的人脸检测,提出了一种基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测的方法,将卷积神经网络模型AlexNet的全连接层改为全卷积层,并将分类层改为人脸与非人脸的二分类,训练之后准确率达到99.16%。将训练好的分类模型用于人脸检测时,待检测图片通过多尺度变换后输入全卷积网络得到特征图的概率矩阵,用非极大值抑制得到最精准的人脸框。检测结果表明,该方法在人脸检测时准确率高,检测时间短,表现出较好的性能。     

基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究

针对视觉特征分析疲劳检测问题,设计了一种级联深度学习的检测系统结构,并提出基于多尺度池化的卷积神经网络疲劳状态检测模型。首先通过深度学习模型MTCNN进行人脸检测,提取出眼睛和嘴巴区域;针对眼睛和嘴巴的状态表征和识别问题,提出一种基于ResNet的多尺度池化模型（MSP）对眼睛和嘴巴状态进行训练;实时检测时,将眼睛嘴巴区域通过训练好的卷积神经网络模型进行状态识别,最后基于PERCLOS和提出的嘴巴张合频率（FOM）对驾驶员进行疲劳判定。实验结果表明,该算法具有较高的检测准确率,同时满足实时性要求,且对复杂环境具有较高的鲁棒性。     

基于区域自适应多尺度卷积的单声道语音增强算法

卷积神经网络的感受野大小与卷积核的尺寸相关,传统的卷积采用了固定大小的卷积核,限制了网络模型的特征感知能力;此外,卷积神经网络使用参数共享机制,对空间区域中所有的样本点采用了相同的特征提取方式,然而带噪频谱图噪声信号与干净语音信号的分布存在差异,特别是在复杂噪声环境下,使得传统卷积方式难以实现高质量的语音信号特征提取和过滤.为了解决上述问题,提出了多尺度区域自适应卷积模块,利用多尺度信息提升模型的特征感知能力;根据对应采样点的特征值自适应地分配区域卷积权重,实现区域自适应卷积,提升模型过滤噪声的能力.在TIMIT公开数据集上的实验表明,提出的算法在语音质量和可懂度的评价指标上取得了更优的实验结果.     

基于改进区域卷积神经网络的安全帽佩戴检测

针对已有的安全帽佩戴检测算法对小尺寸目标和部分遮挡目标检测效果较差的问题,在区域卷积神经网络基础上,做出优化用于安全帽佩戴检测。在原始Faster RCNN的基础上使用多层卷积特征融合技术优化区域建议网络产生候选区域特征图,使用在线困难样本挖掘技术训练ROI网络,自动挑选出困难样本使训练更加有效。实验结果表明,相比原始的Faster RCNN算法,所提方法检测精度提高了4.73%,对部分遮挡和小尺寸目标均有较好的检测效果,对环境变化具有更强的适应性。     

基于多特征融合卷积神经网络的显著性检测

随着深度学习技术的发展以及卷积神经网络在众多计算机视觉任务中的突出表现,基于卷积神经网络的深度显著性检测方法成为显著性检测领域的主流方法.但是,卷积神经网络受卷积核尺寸的限制,在网络底层只能在较小范围内提取特征,不能很好地检测区域内不显著但全局显著的对象;其次,卷积神经网络通过堆叠卷积层的方式可获得图像的全局信息,但在...     

基于深度卷积神经网络的小目标检测算法

针对YOLO目标检测算法在小目标检测方面存在的不足,以及难以在嵌入式平台上达到实时性的问题,设计出了一种基于YOLO算法改进的dense_YOLO目标检测算法。该算法共分为2个阶段:特征提取阶段和目标检测回归阶段。在特征提取阶段,借鉴DenseNet结构的思想,设计了新的基于深度可分离卷积的slim-densenet特征提取模块,增强了小目标的特征传递,减少了参数量,加快了网络的传播速度。在目标检测阶段,提出自适应多尺度融合检测的思想,将提取到的特征进行融合,在不同的特征尺度上进行目标的分类和回归,提高了对小目标的检测准确率。实验结果表明:在嵌入式平台上,针对小目标,本文提出的dense_YOLO目标检测算法相较原YOLO算法mAP指标提高了7%,单幅图像检测时间缩短了15 ms,网络模型大小减少了90 MB,明显优于原算法。     

基于深度卷积神经网络的行人检测

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述,然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成,在图像、语音等领域得到了成功应用。针对人工设计的特征提取方法难以有效表达复杂环境下行人特征的问题,提出采用多层网络构建深度卷积神经网络实现对行人检测的方法。系统分析了卷积神经网络层数、卷积核大小、特征维数等对识别效果的影响,优化了网络参数。实验结果表明该方法对于行人检测具有很高的识别率,优于传统方法。     

基于多任务级联卷积神经网络的交通标志检测

为解决复杂驾驶环境中小目标交通标志的高精度检测问题,基于Cascade R-CNN级联模型提出一种多任务级联模型GA-CMF R-CNN(guided anchoring-cascade mask flow R-CNN).采用ResneXt101(32×4d)-FPN作为特征提取网络,确保特征图的语义信息和分辨率信息;...     

深度卷积神经网络的显著性检测

目的 显著性检测问题是近年来的研究热点之一,针对许多传统方法都存在着特征学习不足和鲁棒检测效果不好等问题,提出一种新的基于深度卷积神经网络的显著性检测模型.方法 首先,利用超像素的方法聚类相似特征的像素点,仿人脑视皮层细胞提取目标边缘,得到区域和边缘特征.然后,通过深度卷积神经网络学习图像的区域与边缘特征,获取相应的目标检测显著度置信图.最后,将深度卷积神经网络输出的置信度融入到条件随机场,求取能量最小化,实现显著性与非显著性判别,完成显著性检测任务.结果 在两个常用的视觉检测数据库上进行实验,本文算法的检测精度与当前最好的方法相比,在MSAR数据库上检测精度相对提升大约1.5%,在Berkeley数据库上提升效果更加明显,达到了5%.此外,无论是自然场景还是人工建筑场景、大目标与小目标,检测的效果都是最好的.结论 本文融合多特征的深度学习方法与单一浅层人工特征的方法相比更有优势,它避免了手工标定特征所带来的不确定性,具有更好的鲁棒性与普适性,从主观视觉愉悦度和客观检测准确度两方面说明了算法的有效性.     

基于时域卷积网络的多尺度双线性天气预测模型

针对时域卷积网络(TCN)提取能力受卷积层感受野限制,难以对天气数据中的季节 性信息和长时信息进行有效提取与分析的问题,提出了一个新的基于 TCN 的多尺度双线性天气 预测模型。该模型由 TCN 层和双线性汇合层 2 部分组成,时域卷积层包含双路 TCN,每个 TCN 利用历史观测数据独立提取特征,除卷积核尺度之外,其他网络参数均保持一致。多尺度的 网络组合可以更深入挖掘数据中潜在关联信息;时域卷积层的输出作为双线性汇合层的输入 进行双线性融合,规范化后得到最终输出,即对未来天气的预测值,进一步提升模型的特征 表示能力。在公开的天气预测数据集上与 5 个基准方法进行对比,实验结果表明所提方法的预 测结果准确率更高;此外,对比 TCN,多尺度双线性天气预测模型面对长时数据信息时表现更 加稳定。     

基于卷积神经网络的视频流隐藏信息检测方法

为解决现有视频流隐藏信息检测中,人工检测特征设计难度不断加大的问题,提出一种基于卷积神经网络的视频流隐藏信息检测方法。在神经网络中构建残差学习单元,避免深层次卷积神经网络在训练时的梯度消失,利用深层神经网络自动从数据中挖掘检测特征,在此基础上引入量化截断操作,增加检测模型多样性,提升检测性能。使用FFmpeg与x264编码标准CIF序列生成的视频进行实验,实验结果表明,该方法相比现有方法具有更高的检测准确率。