基于改进YOLOv5的煤矸识别研究 被引量：9

1

作者 张释如 黄综浏 +2 位作者 张袁浩 章鳌 季亮 《工矿自动化》 北大核心 2022年第11期39-44,共6页

现有基于深度学习的煤矸识别方法应用于井下复杂环境中时易出现误检和漏检情况,且对小目标煤矸的识别精度低。针对该问题,提出一种改进YOLOv5模型,并基于该模型实现煤矸识别。对采集的煤与矸石数据进行数据增强,以丰富数据集,提高数据... 现有基于深度学习的煤矸识别方法应用于井下复杂环境中时易出现误检和漏检情况,且对小目标煤矸的识别精度低。针对该问题,提出一种改进YOLOv5模型,并基于该模型实现煤矸识别。对采集的煤与矸石数据进行数据增强,以丰富数据集,提高数据利用率;在空间金字塔池化(SPP)模块中引入空洞卷积和残差块,得到残差ASPP模块,可在不损失图像信息的前提下,增大卷积输出感受野,强化模型对深层特征的提取;采用AdaBelief优化算法代替YOLOv5原有的Adam优化算法,提高模型的收敛速度与识别精度。实验结果表明:AdaBelief优化算法和残差ASPP模块可有效提高YOLOv5模型的精确率、召回率和平均精度均值(mAP);改进YOLOv5模型的mAP达到94.43%,比原始YOLOv5模型提高了2.27%,帧率降低了0.03帧/s,性能优于SSD,Faster R−CNN,YOLOv3,YOLOv4等主流目标检测模型;在极端黑暗的环境中,改进YOLOv5模型也能准确划定目标边界,识别效果优于其他改进YOLOv5模型。 展开更多

关键词 煤矸识别 小目标煤矸 YOLOv5 深度学习 空洞卷积 残差ASPP AdaBelief优化算法

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LAMP架构在嵌入式平台上的移植与搭建 被引量：6

2

作者 李小娜 张释如 +1 位作者 张雨珊 赵榕 《现代电子技术》 北大核心 2018年第20期114-117,121,共5页

基于嵌入式的Web服务应用体系提出将通用服务器架构LAMP应用于嵌入式系统的设计思想。分析LAMP架构在嵌入式领域的应用优势,设计嵌入式平台上LAMP架构的具体实现方案,并给出LAMP中各个组件在移植、配置和优化中的具体方法。该架构为嵌... 基于嵌入式的Web服务应用体系提出将通用服务器架构LAMP应用于嵌入式系统的设计思想。分析LAMP架构在嵌入式领域的应用优势,设计嵌入式平台上LAMP架构的具体实现方案,并给出LAMP中各个组件在移植、配置和优化中的具体方法。该架构为嵌入式系统的高级网络应用提供了一种通用解决方案,其具体实现方法对嵌入式网络服务及其监控系统的应用具有借鉴和参考价值。 展开更多

关键词 LAMP MYSQL B/S架构 嵌入式系统 Web服务 网络应用

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基于图像的煤岩界面识别技术研究 被引量：6

3

作者 张释如 张艳花 《煤炭工程》 北大核心 2022年第1期128-132,共5页

由于矿井的环境复杂、煤岩赋存条件不同,使得煤岩界面识别成为国际上的一大难题。文章从煤炭开采对煤岩界面识别的需求出发,简述了基于图像的煤岩界面识别技术的研究现状,并对各类方法的适应条件进行分析。提出将基于图像的三维建模方... 由于矿井的环境复杂、煤岩赋存条件不同,使得煤岩界面识别成为国际上的一大难题。文章从煤炭开采对煤岩界面识别的需求出发,简述了基于图像的煤岩界面识别技术的研究现状,并对各类方法的适应条件进行分析。提出将基于图像的三维建模方法和关注煤与岩石不同介电特性的方法相结合,对煤岩界面进行纵向可视化,从而更加高效地控制采煤机头的运动。最后,探讨了煤岩界面识别技术的潜在应用,并指出摄像头安装位置的重要性。 展开更多

关键词 模式识别 煤岩界面 三维建模 图像处理

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基于CNN-SVM的输送带纵向撕裂检测方法研究

4

作者 张释如 余文瑾 王锐 《煤炭技术》 CAS 2024年第7期201-204,共4页

针对传统基于机器学习的输送带纵向检测方法中,特征提取过分依赖于人工设计的缺陷,采用卷积神经网络(CNN)对输送带纵向撕裂特征自动进行提取。但CNN中自带的Softmax分类器不能较好地解决非线性问题,而支持向量机(SVM)能利用核函数将向... 针对传统基于机器学习的输送带纵向检测方法中,特征提取过分依赖于人工设计的缺陷,采用卷积神经网络(CNN)对输送带纵向撕裂特征自动进行提取。但CNN中自带的Softmax分类器不能较好地解决非线性问题,而支持向量机(SVM)能利用核函数将向量映射到高维空间,将线性不可分的问题在高维空间线性可分,有效解决非线性问题,因此采用SVM代替CNN自带的Softmax分类器,提出一种基于CNN-SVM的输送带纵向撕裂检测方法。此外,在CNN中引入批量归一化(BN)、Dropout处理和SE注意力机制进行改进。实验结果表明,基于CNN-SVM的输送带纵向撕裂检测方法准确率可达到99.46%,有效提高了输送带纵向撕裂的检测准确率。 展开更多

关键词 纵向撕裂检测 特征提取 卷积神经网络 支持向量机 核函数

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改进Census变换与特征融合的立体匹配算法

5

作者 张释如 魏晓艳 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第2期130-133,共4页

针对局部立体匹配算法匹配精度较低问题,提出一种改进Census变换与特征融合的立体匹配算法。首先,使用变换窗口的邻域像素信息代替中心像素,解决传统Census变换过度依赖窗口中心像素问题;其次,引入图像的颜色信息与梯度信息构建融合代... 针对局部立体匹配算法匹配精度较低问题,提出一种改进Census变换与特征融合的立体匹配算法。首先,使用变换窗口的邻域像素信息代替中心像素,解决传统Census变换过度依赖窗口中心像素问题;其次,引入图像的颜色信息与梯度信息构建融合代价计算函数,提高初始匹配代价的可靠性;为建立邻域像素间联系,引入单向动态规划思想进行代价聚合;最后,提出一种基于八方向的视差空洞填充方法对视差图进行优化。实验结果表明:该算法在Middlebury数据集上的平均误匹配率为3.77%,优于其他改进Census变换方法,具有较高的匹配精度。 展开更多

关键词 双目视觉 立体匹配 Census变换 特征融合 视差填充

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基于迁移学习的煤矸图像识别方法

6

作者 张释如 张达 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期247-250,260,共5页

针对传统煤矸图像识别算法需提取并筛选图像灰度、纹理等特征,费时耗力,以及训练卷积神经网络需庞大数据集和高配置硬件设备等问题,提出基于迁移学习的煤矸图像识别方法。利用VGG16卷积基提取煤矸图像特征,并与机器学习算法结合,验证VG... 针对传统煤矸图像识别算法需提取并筛选图像灰度、纹理等特征,费时耗力,以及训练卷积神经网络需庞大数据集和高配置硬件设备等问题,提出基于迁移学习的煤矸图像识别方法。利用VGG16卷积基提取煤矸图像特征,并与机器学习算法结合,验证VGG16卷积基提取特征的有效性。分别通过特征提取和模型微调方式实现网络模型VGG16的迁移,并构建自定义密集连接分类器,形成两种识别模型。仿真结果显示,两种模型的准确率分别达到96.30%和98.15%。结果表明:提出的煤矸识别模型是有效的,可以快速准确识别煤和矸石图像。 展开更多

关键词 煤矸识别 机器学习 卷积神经网络 迁移学习

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一种基于三视图像的三维人脸建模方法 被引量：3

7

作者 张释如 朱萌 穆本麒 《中国体视学与图像分析》 2021年第3期292-300,共9页

提出了一种基于三视图像由粗到精的三维人脸建模方法。粗糙建模阶段,针对输入三视图像中定位特征点的精准匹配问题,提出了一种基于改进LBP(Local Binary Patterns)特征的稀疏匹配方法进行匹配,进而计算特征点的深度并恢复真实三维坐标,... 提出了一种基于三视图像由粗到精的三维人脸建模方法。粗糙建模阶段,针对输入三视图像中定位特征点的精准匹配问题,提出了一种基于改进LBP(Local Binary Patterns)特征的稀疏匹配方法进行匹配,进而计算特征点的深度并恢复真实三维坐标,将其映射到通用人脸模型实现形变,生成粗糙人脸模型。精细建模阶段,以粗糙人脸为初始形状,通过增加特征及纹理先验约束,按比例重新定义双线性模型的能量函数并进行优化实现模型匹配。为进一步精细化模型的非特征区域,采用点形变和曲线形变相结合的方法,使模型更符合真实人脸的空间分布。采用真实三视图像数据重建模型,并进行了两组对比实验,结果显示,该方法能重建出更高精度、更逼真的三维人脸模型。 展开更多

关键词 三维人脸建模 特征点匹配 模型形变 先验约束 模型精细化

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Relief-MRMR-SVM在煤矸图像分类的研究 被引量：2

8

作者 张释如 朱萌 《煤炭工程》 北大核心 2022年第4期139-144,共6页

煤和矸石的图像分类是实现煤矸自动分选的关键环节。为提高煤矸分选模型的准确性和稳定性,提出了一种结合Relief、MRMR算法及SVM分类器构建的混合式特征选择及分类方法,提取煤矸图像的颜色及纹理共26个特征对其分类进行研究。在提取纹... 煤和矸石的图像分类是实现煤矸自动分选的关键环节。为提高煤矸分选模型的准确性和稳定性,提出了一种结合Relief、MRMR算法及SVM分类器构建的混合式特征选择及分类方法,提取煤矸图像的颜色及纹理共26个特征对其分类进行研究。在提取纹理时联合使用了LBP局部和GLCM全局特征,有助于提高分类的准确性。利用该特征选择方法选出最优特征子集后,用粒子群和支持向量机算法构建PSO-SVM最佳参数模型进行煤矸分类。结果显示,该方法能剔除较多冗余特征,提高煤矸分类的效率;在两个数据集上,该模型的平均分类准确率分别达到96.12%和94.17%,证明了方法的有效性和模型的稳定性。 展开更多

关键词 图像分类 特征选择 最大相关最小冗余算法 局部二值模式 煤和矸石

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动态模板匹配的孪生网络长时目标跟踪算法 被引量：1

9

作者 李阳 侯颖 +4 位作者 李娇 杨林 石欢 贺顺 张释如 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第17期159-168,共10页

近年来备受关注的长时目标跟踪更接近实际应用场景,许多算法通过目标重检测机制来解决目标消失与重现问题,但跟踪速度无法满足实时目标跟踪需求,因此提出一种基于模板匹配的孪生网络长时目标跟踪算法。改进算法引入快速动态模板匹配的... 近年来备受关注的长时目标跟踪更接近实际应用场景,许多算法通过目标重检测机制来解决目标消失与重现问题,但跟踪速度无法满足实时目标跟踪需求,因此提出一种基于模板匹配的孪生网络长时目标跟踪算法。改进算法引入快速动态模板匹配的全局搜索重检测机制,当检测到目标丢失情况,则利用模板匹配进行预测粗定位,再通过孪生网络目标跟踪算法进一步获得目标准确位置。目标外观形变会严重影响模板匹配预测定位的准确度,因此引入动态匹配模板更新策略进一步提高抗干扰性能。在四个数据集上与当前先进的长时目标跟踪算法相比较,实验结果显示改进算法不仅跟踪性能显著提高,并且跟踪速度达到40FPS左右,能满足实时目标跟踪需求。 展开更多

关键词 机器视觉 长时目标跟踪 深度学习 孪生网络 目标重检测 模板匹配

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基于视频的带式输送机煤矸识别方法 被引量：1

10

作者 张达 白瑶瑶 +1 位作者 张释如 张天军 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2022年第12期212-214,共3页

煤的开采往往伴随着大量的矸石,工业用煤中参杂矸石会严重影响燃烧质量及效率。为提高煤和矸石的自动识别和分选效率,提出一种基于视频的带式输送机煤矸识别方法。利用背景差分法对视频帧图像进行煤和矸石的检测和标记,通过矩形框处理... 煤的开采往往伴随着大量的矸石,工业用煤中参杂矸石会严重影响燃烧质量及效率。为提高煤和矸石的自动识别和分选效率,提出一种基于视频的带式输送机煤矸识别方法。利用背景差分法对视频帧图像进行煤和矸石的检测和标记,通过矩形框处理方法提取了检测标记的煤和矸石,最后利用灰度和纹理特征进行煤矸图像的识别。仿真实验结果表明,所提方法是可行的,可应用于带式输送机上的煤矸识别或煤矸分选。 展开更多

关键词 模式识别 视频 目标检测 煤矸识别 特征提取 背景差分法

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基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

11

作者 文猛 张释如 《包装工程》 CAS 北大核心 2022年第21期162-168,共7页

目的为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题,提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式,保证数据的安全性。然后利用面元素重排,完全不会造成三维模型失... 目的为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题,提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式,保证数据的安全性。然后利用面元素重排,完全不会造成三维模型失真的性质,通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排,以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果仿真结果与分析表明,该算法不会对三维模型造成任何失真,嵌入容量为每顶点2比特,且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论这种三维数据隐藏盲算法无失真,容量大、安全性高、鲁棒性强,适用于三维载体不容修改的情形,如军事、医学、秘密通信和版权保护等。 展开更多

关键词 三维网格模型 面元素重排 数据隐藏 盲提取 无失真

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VisualC＋＋用于教学演示软件的设计与实现

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作者 柏均 张释如 候颖 《西安科技大学（高教研究）》 2014年第2期46-48,共3页

由于数字图像处理课程理论与实践结合紧密，且很多理论抽象难懂，很有必要开发与课程配套的教学演示软件。在分析国内外数字图像处理教学演示软件研究现状的基础上，以visualc＋＋为开发平台对图像的打开与显示、正交变换、图像增强、... 由于数字图像处理课程理论与实践结合紧密，且很多理论抽象难懂，很有必要开发与课程配套的教学演示软件。在分析国内外数字图像处理教学演示软件研究现状的基础上，以visualc＋＋为开发平台对图像的打开与显示、正交变换、图像增强、图像的压缩编码等章节分别制作了演示软件应用到教学当中，以提高教学效果。 展开更多

关键词 数字图像处理 教学演示软件 VISUAL C++

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