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基于深度学习的快速植物图像识别 被引量：30
1
作者 张雪芹 陈嘉豪 +1 位作者 诸葛晶晶 余丽君 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期887-895,共9页
植物分类在形态、颜色和纹理上具有高度的相似性和密集的细节信息,传统的机器学习方法无法满足这些大样本的特征提取训练,识别种类与精度受到限制。深度学习可以有效地解决植物图像识别在种类数量、准确度和速度上的难点。本文提出了基... 植物分类在形态、颜色和纹理上具有高度的相似性和密集的细节信息,传统的机器学习方法无法满足这些大样本的特征提取训练,识别种类与精度受到限制。深度学习可以有效地解决植物图像识别在种类数量、准确度和速度上的难点。本文提出了基于优化的P-AlexNet模型的植物识别算法,基于卷积神经网络(CNN)中的AlexNet网络模型进行优化处理,提高模型的泛化能力、细节特征的表征能力以及识别精度。利用迁移学习热启动更新植物识别种类,利用GPU并行计算加速模型训练和图片识别速度。针对206类植物图片,训练得到验证集精度达到86.7%的模型。以此模型为基础,开发了一款智能植物图像识别平台,包含了Web网站以及Android和IOS的App应用。Web端实验测试结果表明,检测时间平均为1.282s,具有较高的准确性和泛化性以及快速的识别速度。 展开更多
关键词 植物识别 卷积神经网络 Alexnet模型 迁移学习 GPU并行计算
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基于像素级生成对抗网络的复杂场景灰度图像彩色化 被引量：4
2
作者 林家骏 诸葛晶晶 张晴 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期439-446,共8页
针对当前基于深度学习的彩色化模型在面对具有多个目标的复杂场景时存在的误着色问题,提出一种基于像素级生成对抗网络的彩色化模型.该模型在生成网络中采用全卷积网络模型处理不定尺度的输入灰度图像,并加入与真实彩色分量间的L1损失... 针对当前基于深度学习的彩色化模型在面对具有多个目标的复杂场景时存在的误着色问题,提出一种基于像素级生成对抗网络的彩色化模型.该模型在生成网络中采用全卷积网络模型处理不定尺度的输入灰度图像,并加入与真实彩色分量间的L1损失作为彩色化优化目标;在判别网络中,采用语义分割网络计算像素级Softmax损失,反向传递优化彩色化生成网络.在Pascal Segmentation及ILSVRC2012数据集上进行的彩色化图像质量比较,实验结果表明,与同类模型相比,本文模型在处理复杂场景灰度图像的彩色化任务中具有更高的着色准确率,并且对不同目标之间具有更好的区分度. 展开更多
关键词 图像彩色化 生成对抗网络 全卷积网络 复杂场景
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飞行状态敏感的关联门调节算法 被引量：1
3
作者 赵菡 诸葛晶晶 林家骏 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期795-800,共6页
机动目标的跟踪精度受飞行状态、噪声等多种因素影响,机动目标发生强机动或者杂波干扰过大都会导致跟踪精度下降。关联门是数据关联算法筛选的有效量测和提高跟踪精度的重要环节。本文提出了一种飞行状态敏感的关联门调节算法(Flight-St... 机动目标的跟踪精度受飞行状态、噪声等多种因素影响,机动目标发生强机动或者杂波干扰过大都会导致跟踪精度下降。关联门是数据关联算法筛选的有效量测和提高跟踪精度的重要环节。本文提出了一种飞行状态敏感的关联门调节算法(Flight-Status-Sensitive Tracking Gate Adjustment Algorithm,FSSTGAA)。该算法根据目标的飞行状态分析误差的来源及其变化趋势,在跟踪误差尚可接受的范围内,依据误差动态变化率动态调整关联门大小。仿真结果表明,相比于传统关联门自适应算法,本文算法能有效地降低目标丢失率,提高机动目标的跟踪精度。 展开更多
关键词 飞行状态敏感 关联门调节 机动目标跟踪
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杂波环境下强机动目标自适应关联波门选择 被引量：1
4
作者 赵菡 诸葛晶晶 林家骏 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第8期91-97,共7页
杂波环境下强机动目标的跟踪容易出现失跟和精度不高等问题,关联波门对量测信息进行有效处理,是提高跟踪精度的重要环节。提出一种自适应关联波门选择算法,在分析目标跟踪不确定度的基础上估计目标的机动状态,作为关联波门的选择依据。... 杂波环境下强机动目标的跟踪容易出现失跟和精度不高等问题,关联波门对量测信息进行有效处理,是提高跟踪精度的重要环节。提出一种自适应关联波门选择算法,在分析目标跟踪不确定度的基础上估计目标的机动状态,作为关联波门的选择依据。该算法不但考虑了波门形状与目标机动状态的匹配度,也考虑了对门限参数的动态调整。仿真实验结果表明,该算法相比固定关联波门及传统关联波门自适应算法,对杂波环境下强机动目标跟踪具有更低的失跟率与更高的跟踪精度。 展开更多
关键词 机动目标跟踪 自适应关联波门 概率数据关联
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