检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2021年第10期38卷 1683-1691页

作者：王立吴羽溪王小艺刘载文北京工商大学人工智能学院智慧环保北京实验室北京100048

针对现有的藻类水华分析存在忽略水体底物中的氮磷反馈机制对藻类生长过程影响以及缺乏对整体水域的全面分析的问题,本研究以富营养化状态和叶绿素a浓度作为藻类水华的表征指标,以遥感图像及水体中的总氮和总磷为主要研究对象,提出一种... 详细信息

针对现有的藻类水华分析存在忽略水体底物中的氮磷反馈机制对藻类生长过程影响以及缺乏对整体水域的全面分析的问题,本研究以富营养化状态和叶绿素a浓度作为藻类水华的表征指标,以遥感图像及水体中的总氮和总磷为主要研究对象,提出一种基于遥感图像3D–cnn及氮磷循环的水华形成过程分析新方法.首先通过3D–cnn对遥感图像进行特征提取,并采用细菌觅食算法优化网络结构,预测水体富营养化等级,在此基础上,根据"氮–磷–藻"之间的耦合关系及底物反馈机制,建立三维生化动力学时变参数模型,确定水华暴发程度及临界条件,并融合遥感图像提取的特征信息建立ENN模型,预测水华暴发的时间及程度.本研究选用由MODIS卫星获取的太湖流域遥感图像及水域中的总氮和总磷等水质监测数据.仿真结果表明,基于遥感图像3D–cnn结合氮磷循环的分析方法在富营养化等级和水华暴发预测方面均取得良好效果.

关键词：遥感卷积神经网络cnn 水水华预测

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卷积神经网络在航测图像自动识别中的应用探讨

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现代测绘 2023年第5期46卷 48-52页

作者：孙健飞王占岗陶恩海江苏省地质矿产局第六地质大队江苏连云港222023 灌云县城乡规划服务中心江苏连云港222200 江苏兼金信息产业有限公司江苏连云港222300

针对无人机航测影像的目标识别问题,结合目前已有相关开发语言及模型,探讨在航测内业采集过程中加入人工智能识别技术实现地物自动识别和绘制的可行性。首先,分析近年来计算机图像识别方面的人工智能模型,结合航空影像固有特性,通过研... 详细信息

针对无人机航测影像的目标识别问题,结合目前已有相关开发语言及模型,探讨在航测内业采集过程中加入人工智能识别技术实现地物自动识别和绘制的可行性。首先,分析近年来计算机图像识别方面的人工智能模型,结合航空影像固有特性,通过研究识别后与已有绘图软件交互。其次,设计了一组基于经典卷积神经网络的航测影像自动识别实验。结果表明,VGG16模型能够有效提升高分辨率和复杂背景的航拍图像的识别准确率,在较小目标(如路灯等)的识别准确率较低。以此给出输入图像精细化预处理、原数据集数据增强与多次迭代、构建具有双重损失函数的糅合模型3个方面的改进措施,为后续进一步的研究确定了方向。

关键词：卷积神经网络cnn VGG-NET模型航测内业采集目标检测

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声谱图与卷积神经网络在漏磁检测技术中的应用

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中国科技纵横 2019年第16期 38-39,42页

作者：陈彬安徽城市管理职业学院信息技术学院安徽合肥230001

对无缝钢管进行漏磁无损检测的过程中,需要对信号进行分类识别,传统信号处理方法存在一定的不足,无法进行较为准确的判断.文章提出了一种基于卷积神经网络的声谱图识别方法,对传感器获取的信号进行转化获得声谱图,以图像处理的方法,利... 详细信息

对无缝钢管进行漏磁无损检测的过程中,需要对信号进行分类识别,传统信号处理方法存在一定的不足,无法进行较为准确的判断.文章提出了一种基于卷积神经网络的声谱图识别方法,对传感器获取的信号进行转化获得声谱图,以图像处理的方法,利用卷积神经网络的技术,提升了信号分类的准确性.通过实验,证明此方法具有良好的效果.

关键词：卷积神经网络cnn 声谱图漏磁信号

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基于SS-ROI分割和cnn的交互手势识别

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载人航天 2019年第5期25卷 613-617页

作者：朱宪飞颜卫忠孙运涛孔凡伟吴晓斌上海航天电子有限公司

针对月面机器人在执行空间任务期间与航天员之间交互时的手势识别问题,提出一种基于SS-ROI分割和cnn的手势语义解读算法。利用SS算法的多策略融合优势,将待测图像生成目标候选区域,提取的各区域PHOG特征送入SVM分类器中进行分类,定位手... 详细信息

针对月面机器人在执行空间任务期间与航天员之间交互时的手势识别问题,提出一种基于SS-ROI分割和cnn的手势语义解读算法。利用SS算法的多策略融合优势,将待测图像生成目标候选区域,提取的各区域PHOG特征送入SVM分类器中进行分类,定位手势区域。采用7层网络结构对16种手势样本进行训练,得到迭代模型。对手势区域输入的迭代模型进行类别判断,得到识别结果。实验结果表明,算法验证识别率达到97.63%。

关键词：手势语义解读 SS PHOG特征 SVM分类器卷积神经网络cnn

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基于cnn的冬虫夏草智能化分拣系统研究

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中药材 2018年第5期41卷 1077-1082页

作者：张开生薛杨石瑞华陕西科技大学电气与信息工程学院陕西西安710021

目的:冬虫夏草收购中常常混有相似物种的伪品或不同等级的冬虫夏草,针对市场上由人工分拣带来的效率低、错误率高等问题,结合图像处理技术和深度学习方法,本研究设计了一套冬虫夏草智能化分拣系统,并对冬虫夏草的识别分拣算法进行了深... 详细信息

目的:冬虫夏草收购中常常混有相似物种的伪品或不同等级的冬虫夏草,针对市场上由人工分拣带来的效率低、错误率高等问题,结合图像处理技术和深度学习方法,本研究设计了一套冬虫夏草智能化分拣系统,并对冬虫夏草的识别分拣算法进行了深入研究。方法:通过工业摄像头获取分拣时冬虫夏草及其相似物种的多角度图像,搭建了卷积神经网络cnn的识别模型,以拣选出掺入的非冬虫夏草物种,通过人工蜂群算法ABC(Artificial Bee Colony)优化学习速率,并将识别为冬虫夏草的品种通过Canny边缘检测算法和Hu矩得到冬虫夏草大小以及虫体所占比例,结合冬虫夏草质量来进行等级划分。结果:通过实验验证,该分拣系统可以实现对冬虫夏草及伪品的准确识别和快速分拣,识别正确率可达94%,分拣正确率达94.9%。结论:设计的基于cnn的冬虫夏草智能化分拣系统能够更加准确和高效的完成对冬虫夏草的有效识别分拣。

关键词：冬虫夏草分拣卷积神经网络cnn 人工蜂群算法 Canny边缘检测

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一种多特征融合的长文本分类方法

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中国电子科学研究院学报 2020年第9期15卷 910-916页

作者：张宇昂贾云鹏刘家鹏北京工业大学北京100024 中国电子科学研究院北京100041

文本分类是自然语言处理的典型应用,一般采用卷积神经网络、双向长短期记忆网络等分类方法。基于语义网络和信息融合原理,研究工作提出了一种融合上下文特征、局部特征和平均表示特征等多特征的长文本分类方法。多特征融合方法需要清洗... 详细信息

文本分类是自然语言处理的典型应用,一般采用卷积神经网络、双向长短期记忆网络等分类方法。基于语义网络和信息融合原理,研究工作提出了一种融合上下文特征、局部特征和平均表示特征等多特征的长文本分类方法。多特征融合方法需要清洗长文本并将文本表示为词向量,预处理后的定长文本词向量输入模型层;在模型层聚类提取特征,用双向长短期记忆网络提取词的上下文特征,用卷积神经网络提取词的局部特征,用平均池化模型提取词的平均表示特征;在线性层融合文本内容的这些信息特征并分类。经大量数据集实验,多特征融合方法分类准确率统计可达98.3%。

关键词：长文本分类多特征融合卷积神经网络cnn 双向长短期记忆网络Bi-LSTM 平均池化模型

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基于cnn公交客流检测系统的设计

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石河子大学学报（自然科学版） 2019年第5期37卷 654-660页

作者：张开生刘泽新郭碧筱杨帆陕西科技大学电气与信息工程学院

针对公交客流数据获取现状不稳定、处理方法陈旧及无法实时调度等问题,本文结合图像处理和深度学习方法,设计了公交客流检测系统,重点对乘客头部的特征提取算法进行研究。该系统将工业摄像头分别置于车厢前端、中端及末端的上侧,以此获... 详细信息

针对公交客流数据获取现状不稳定、处理方法陈旧及无法实时调度等问题,本文结合图像处理和深度学习方法,设计了公交客流检测系统,重点对乘客头部的特征提取算法进行研究。该系统将工业摄像头分别置于车厢前端、中端及末端的上侧,以此获得车内乘客三通道图像,在Raspberry Pi树莓派中移植TensorFlow深度学习框架,由此搭建卷积神经网络cnn的模型,以此模型提取车厢内乘客头部特征,再采用综合梯度下降算法优化学习速率和三通道数据融合技术判断车内拥挤情况,从而保证模型的鲁棒性。实验结果表明:将识别结果输入SPP-Net网络结构中,上述算法识别准确率为87.23%,较传统卷积神经网络提高9.11%,收敛速率提高20.77%,其实时的拥挤度判断更具有实用性。

关键词：客流检测卷积神经网络cnn 综合梯度下降算法拥挤情况

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声谱图显著性在音频识别中的应用

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2016年第1期39卷 62-66,72页

作者：弓彦婷程小雪任洪梅陈雁翔合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009

针对嘈杂背景、混叠、间断或多源的复杂音频,传统音频识别存在一定的局限性。文章提出了一种基于声谱图显著性检测的音频识别方法,将音频可视化转化为二维声谱图图像,利用图像的显著性检测有效获得声谱图中的主声源区域,并去除声谱图中... 详细信息

针对嘈杂背景、混叠、间断或多源的复杂音频,传统音频识别存在一定的局限性。文章提出了一种基于声谱图显著性检测的音频识别方法,将音频可视化转化为二维声谱图图像,利用图像的显著性检测有效获得声谱图中的主声源区域,并去除声谱图中与主声源无关的信息;然后针对主声源区域提取特征,以减少干扰并降低冗余度;采用改进的卷积神经网络(convolutional neural network,cnn)实现音频识别。实验结果表明,该方法可以有效解决复杂音频的识别问题。

关键词：复杂音频音频识别声谱图显著性卷积神经网络cnn

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基于深度核哈希的乳腺X线图像肿块检测方法

基于深度核哈希的乳腺X线图像肿块检测方法

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作者：吕鑫西安电子科技大学

学位级别：硕士

据癌症统计调查报告显示,乳腺癌在女性的恶性肿瘤新发病例中高居首位,并呈逐年上升的趋势,已成为危害女性健康的头号杀手,及早发现和诊断是预防乳腺癌最为有效的方法。面对大规模乳腺癌普查工作的复杂性,以及医生们能力经验和评判标准... 详细信息

据癌症统计调查报告显示,乳腺癌在女性的恶性肿瘤新发病例中高居首位,并呈逐年上升的趋势,已成为危害女性健康的头号杀手,及早发现和诊断是预防乳腺癌最为有效的方法。面对大规模乳腺癌普查工作的复杂性,以及医生们能力经验和评判标准存在差异性,计算机辅助检测系统被设计并广泛应用,其目的在于快速检测出可疑病变区域,辅助医生做出诊断决策,进而提高乳腺癌患者的存活率。面对乳腺X线图像中肿块的复杂度和模糊性,设计一种检测性能优异的肿块实时检测系统至关重要。为此,本文通过研究乳腺肿块的病理学特性,结合传统机器学习和深度学习等方法,自动检测并标记出可疑肿块区域,从而科学地辅助医生做出更好诊断。本文以监督核哈希,对边缘、纹理和梯度信息敏感的特征,以及卷积神经网络cnn为基础,深入研究了乳腺图像中可疑肿块区域的检测方法,主要工作概括如下:首先,本文提出基于多特征核哈希的肿块快速检测方法。通过对乳腺肿块的病理学特征研究,对乳腺图像分别提取HOG特征、分层加权Gist特征和卷积神经网络cnn特征,在监督核哈希KSH算法构造的核空间中,将多种特征进行融合,实现一种适于较大数据库的肿块检测方法。该方法拥有强大的肿块信息表征能力,并且充分利用标签信息实现监督学习,提高肿块检出率。凭借哈希算法的高效性,基于多特征核哈希的肿块检测系统能够进行实时检测,大大提高了该系统的实用性。其次,本文提出多层核哈希算法框架。在监督核哈希KSH算法中,原数据空间通过构造核空间实现降维,而在降维过程中将损失大量的有用信息,降低了编码精度。为了解决单层次映射导致的信息损失问题,本文构建多层次非线性映射框架,结合监督信息和损失函数,将映射后的信息量损失降到最小,实现从原始数据映射到二进制编码的过程中,学习得到的哈希编码之间保持原始数据之间的相似性,损失信息量最小化。提高编码精度,进而提升基于多层核哈希分类方法的准确度。最后,本文提出基于深度核哈希的乳腺肿块检测方法。为了能更精准地描述肿块特性,进一步降低误检率,本文基于卷积神经网络cnn模型和多层核哈希模型,搭建深度哈希监督学习框架。该框架拥有强大的肿块信息表达能力、学习能力和分类能力,有效地解决了高维数据线性不可分的问题,实现肿块检测系统整体性能的提升。实验结果表明,本文提出的基于深度哈希的乳腺X线图像肿块检测方法,能够高效地实现肿块检测与标记,在保证误检率较低的同时,进一步提高肿块检测性能。

关键词：乳腺图像肿块检测多特征核哈希深度核哈希卷积神经网络cnn

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银行服务机器人人脸识别系统的实现

银行服务机器人人脸识别系统的实现

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作者：盛坤电子科技大学

学位级别：硕士

人脸识别属于机器视觉的范畴同时也属于生物辨认的范畴,人脸识别现在是人工智能的热点方向,利用人脸识别技术进行身份的验证具有稳定和独特的优势,而且通过人脸进行身份识别非常方便和友好以及容易被人接收。一直以来人脸识别技术在机... 详细信息

人脸识别属于机器视觉的范畴同时也属于生物辨认的范畴,人脸识别现在是人工智能的热点方向,利用人脸识别技术进行身份的验证具有稳定和独特的优势,而且通过人脸进行身份识别非常方便和友好以及容易被人接收。一直以来人脸识别技术在机器视觉领域是一项很有挑战性的课题,同时也是应用非常广泛的一项技术,尤其在军事安全、公共安全和金融领域的应用最广泛。本文在研究了现在最先进的人脸识别技术后,针对于不同的实现方法和现有的硬件条件基础上提出了自己的实时的人脸识别系统,并将这套系统运行在银行服务机器人上。人脸识别过程的本质是对人脸图像做一系列特征处理的过程,本课题的人脸识别过程主要有以下几个阶段:检测并定位人脸在图片中的位置、获取人脸图片、人脸图片的比对,通过广泛的研究与比较,我选择了人脸检测速度最快和精度最高的人脸检测算法,同时也选择了鲁棒性更好和辨别力更高卷积神经网络算法做人脸图片的比对。本文所做的主要研究工作如下:⑴研究了基于漏斗式级联结构的多视角人脸检测算法,深入研究和分析了其算法原理,了解了这种人脸检测器的训练过程及应用条件和环境,实现该算法并获取相应的人脸检测器后将其运用在本课题的人脸识别系统中,最终获得了很快的检测速度和很高的检测率,保持了系统的实时性。⑵深入的研究了卷积神经网络(cnn),利用cnn模型对两张图片进行比对可以取得很好的分辨效果,并研究了深度对于cnn模型性能的影响,最终发现结构越简单以及深度越深的cnn模型的识别性能越好,但是这个结构深度有一个上限,当深度达到这个上限后模型的性能提升并不明显。⑶在现有银行服务机器人的硬件基础上完成了一套实时人脸识别系统的实现,使用C++语言实现的以方便不同平台的移植,然后对系统性能进行测试评估以及对测试结果进行分析和比较。

关键词：银行服务机器人人脸识别系统漏斗式级联结构卷积神经网络cnn

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