基于卷积神经网络的指针式仪表识别

目前大部分研究指针式仪表识别的方法中提取指针是完全基于传统的图像处理技术,提取过程较为复杂且步骤繁多.为了有效解决指针式仪表读数识别中指针中轴线所在直线提取困难及识别精度不高等问题,本文提出了一种基于深度学习的指针式仪表的识别方法.首先用Faster R-CNN算法检测仪表圆盘,再采用基于深度学习的方法Faster R-CNN算法检测指针,根据得到的指针目标框的位置信息裁剪得到指针图像,在指针图像的基础上进行二值化、细化、霍夫变换检测直线、最小二乘法拟合直线等步骤识别仪表最终读数.和直接在仪表表盘目标框图像或原始图像上进行传统图像处理相比很大程度上减少了定位指针中轴线所在直线过程中的干扰.实验结果表明本文所提出的基于深度学习的指针检测的平均准确率高达96.55％.对于复杂背景下指针式仪表的指针区域的检测具有良好的准确性与稳定性.     

无人机自主目标识别与定位应用研究

面向无人机自主侦察任务中在线目标识别与定位需求,首先梳理了无人机侦察中目标识别领域的相关研究成果;然后,介绍了Faster RCNN目标识别算法的实现原理,并针对任务需求进行了改进;之后,介绍了图像拼接的相关算法并进一步提出了目标相对定位算法;最后,设计了完整的侦察试验流程对所设计自主目标识别与定位方法进行验证;结果表明,改进的目标检测网络能够达到83.3％的识别准确率和35帧/秒的识别速度,所提出的相对定位算法可以达到0.702 m的平均定位精度,能够满足侦察无人机在线目标识别与定位的任务需求.     

融合共现推理的Faster R-CNN输电线路金具检测

为促进目标检测模型与电力领域业务知识有机融合,缓解金具样本间长尾分布问题,有效提升输电线路金具的自动化检测效果,提出了融合共现推理的Faster R-CNN(faster region-based convolutional neural network)输电线路金具检测模型。首先,深入研究输电线路金具结构化组合规则,通过数据驱动的方式以条件概率对金具目标间的共现连接关系进行有效表达;然后,结合图学习方法,利用学习并映射的共现概率关联作为共现图邻接矩阵,使用基线模型(Faster R-CNN)提取的特征向量作为图推理输入特征,以自学习的变换矩阵作为共现图传播权重,完成图信息传播并实现有效的共现推理模型嵌入。实验证明,融合共现推理模块的Faster R-CNN模型较原始模型提升了6.56%的准确率,对于长尾分布样本中数量较少的金具性能提升尤其显著。     

基于深度学习和灰度纹理特征的铁路接触网绝缘子状态检测

铁路接触网绝缘子状态检测对铁路行车安全有着 重大的意义,为解决目前人工对绝缘 子图像检测结果的不确定性,提出一种深度学习结合灰度纹理特征的检测方法。首先使用 Faster R-CNN (faster region-based convolutional neural network)目标检测算法对图像中绝缘子精确识别,再通过灰度共生矩阵对绝缘子纹理 特征进行分析提取,之后结合支持向量机将绝缘子分为正常绝缘子和异常绝缘子,实验数 据结果证明使用能量、熵、相关度3种纹理特征进行绝缘子状态分类时对实验数据中的正 常状态绝缘子的分类精度可达100%,异常状态绝缘子的分类精度达97.5%,最后依据绝缘 子图像灰度分布的周期性特点,利用灰度积分投影将异常绝缘子分为破损绝缘子和夹杂异 物绝缘子。实验结果表明所提方法可以有效对绝缘子状态进行检测分类。     

面向设备开关图像识别的改进Faster R-CNN

在大型工业厂房中,由于设备控制开关种类繁多、数量庞大,在日常的运维过程中,操作规程的繁杂性和人为判断的主观性可能导致操作失误,造成严重后果.为辅助操作人员准确判断设备开关状态是否正确,提出了面向设备开关状态识别的改进Faster R-CNN.首先,使用膨胀残差网络作为特征提取网络,在ResNet50中引入多分支膨胀卷积,融合不同感受野的信息;其次,改进特征金字塔网络,在原网络上增加一条自底向上的特征增强分支,融合多尺度的特征信息;然后,使用K-means++算法对开关边界框聚类,设计适合设备开关的候选框尺寸;最后,使用Soft-NMS代替非极大值抑制算法NMS来降低开关重叠对检测效果的影响,增强抑制重叠候选框的能力.在开关状态数据集上,改进Faster R-CNN的均值平均精度(mAP)达到了91.5%,并且已实际应用于抽水蓄能电站日常运维的设备开关状态辅助识别,满足复杂场景下的智能监管需求.     

基于模型微调的空中无人机小样本目标识别方法

空中无人机目标识别是现代军事、航空领域的迫切需求,由于目前无人机的功能和种类繁多,对于新机型很难采集大量的无人机样本用于训练目标识别模型;针对该问题,提出了一种基于模型微调的空中无人机小样本目标识别方法;方法以Faster R-CNN为基础架构,首先采用具有大量标记样本的常见机型数据预训练Faster R-CNN模型;然后将基础架构最后的分类层替换为余弦度量,构建联合新机型与常见机型的小样本平衡数据集以较小的学习率微调分类层。实验结果表明,在标记样本数量为5、10和50的情况下,基于模型微调的小样本目标识别模型的mAP分别为88.6%,89.2%和90.8%,能够满足空中无人机小样本目标识别任务需求,且优于其它小样本目标识别方法。     

基于超分辨率改进Faster R-CNN的点阵结构内部缺陷判识方法

利用增材制造技术制备金属三维点阵结构件过程中,结构内部经常会出黏连、断裂等多种细小缺陷,导致样件结构功能下降。根据缺陷结构与正常结构之间的特征区别,提出了一种针对金属点阵结构内部出现的细小缺陷自动判识的方法。利用X-射线微聚焦CT扫描金属点阵结构获得原始输入图片,在Faster R-CNN(Faster region-based convolutional neural networks)框架的基础上,改进原有特征提取网络,开发图像超分辨率重建模块。通过对工业CT图片的局部细节特征增强,实现了快速有效地识别细小缺陷的类型,以及缺陷位置信息的标注。试验证明,改进Faster R-CNN模型对金属点阵结构样件内部的两种典型细小缺陷识别的平均正确率高达93.5%。研究结果表明,通过超分辨率网络对图像进行放大,可以提高细小缺陷的特征提取,通过加深网络加强特征学习,从而实现了点阵结构内部细小缺陷的自动判识。     

改进Yolo V3算法在工件缺陷检测中的应用

为快速、准确地检测工业生产中工件表面产生的缺陷,提出了一种基于Yolo V3的工件表面缺陷检测方法。该方法以DarkNet卷积模型作为特征提取网络,通过引入数据增强方法防止产生过拟合现象,并针对工件表面缺陷形状单一、缺陷尺寸普遍偏小的特点改进了Yolo V3网络的特征融合方式,减少了冗余候选框的数量,提升了算法性能。以环形工件作为检测对象搭建了实验平台。实验结果表明,所提方法能克服人工提取特征的局限性,检测精度和检测速度均满足实际生产要求。     

学术自由讨论是科学发展的前提——评黄志洵新著《超光速研究新进展》

2002年夏季，黄志洵教授的作《超光速研究新进展》出版。书中介绍关于超光速研究的重要理论和实验进展，并按三个部分叙述不同领域的有关研究，如超光速理论与实验、反常色散与负群速（王力军等人的光脉冲超光速传播实验）、波粒二象性理论的成就和问题、EPR思维、中微子质量研究进展等。这是一本内容新颖、丰富、生动的好书，对读颇具吸引力。章强调指出，学术上的自由讨论是科学发展的前提。     

基于改进Faster R-CNN模型的水果分类识别

目的：提高水果类别识别准确率。方法：基于改进Faster R-CNN模型建立水果识别方法。使用正则化方法对高维参数进行权重衰减,以有效解决训练过程中可能出现的过拟合问题;在Faster R-CNN框架中添加两个损失函数：一个似然函数和一个正则化函数,以优化卷积层和池化层;以最小二乘法求解水果识别的目标函数;利用准确率、回召率、精度和F1分数对训练好的水果识别方法进行水果识别效果评估。结果：所提出的方法对水果识别的准确率、精度和回召率达到99.69%,0.996 8,0.994 8;与其他8种水果识别方法相比,所提出方法对水果识别的准确率、精度和回召率至少提高了0.91%,1.32%,0.51%。结论：该方法可准确识别水果种类。