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基于迁移学习的胃镜图像识别模型的构建及其在胃癌诊断中的应用 被引量：9
1
作者 张菁 钟绿 +2 位作者 杜岗 江向武 汤绍辉 《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期483-491,共9页
目的采用迁移学习技术构建胃镜图像识别模型,探讨其对胃癌的诊断价值。方法收集2001例胃癌、2119例胃溃疡、2168例慢性胃炎患者的普通清晰白光胃镜图像,将其分为训练集图像组(1851例胃癌、1 969例胃溃疡和2 018例慢性胃炎图像)和测试集... 目的采用迁移学习技术构建胃镜图像识别模型,探讨其对胃癌的诊断价值。方法收集2001例胃癌、2119例胃溃疡、2168例慢性胃炎患者的普通清晰白光胃镜图像,将其分为训练集图像组(1851例胃癌、1 969例胃溃疡和2 018例慢性胃炎图像)和测试集图像组(胃癌、胃溃疡及慢性胃炎各150例图像)。选择在ILSVRC(ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge)赛中的冠军模型VGG19、ResNet50和Inception-V3作为预训练模型,将其改造后进行模型训练,用训练集图像训练上述3个模型,用测试集图像对模型进行验证,整个模型训练过程分成预训练和微调2个步骤。结果在3个模型中,ResNet50模型验证准确度最高,对胃癌、胃溃疡及慢性胃炎的诊断准确度分别达93%、92%及88%。结论基于迁移学习技术,利用ResNet50模型建立的胃镜图像识别软件模型可以较准确地区分胃癌与良性胃疾病(胃溃疡和慢性胃炎)。 展开更多
关键词 人工智能 迁移学习 胃镜检查 图像识别模型 胃肿瘤
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基于注意的图像识别模型及其在人像检测中的应用 被引量：1
2
作者 王曙光 程民德 《北京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2000年第3期307-315,共9页
提出了一种基于注意机制的图像识别模型。其基本想法是 :在进行复杂的场景分析或目标识别时 ,首先通过注视控制机制 ,获得视景中的关键特征区域 ,并将注视点按照一定的顺序对这些关键特征区域进行串行扫描。在扫描到每一个关键特征区时 ... 提出了一种基于注意机制的图像识别模型。其基本想法是 :在进行复杂的场景分析或目标识别时 ,首先通过注视控制机制 ,获得视景中的关键特征区域 ,并将注视点按照一定的顺序对这些关键特征区域进行串行扫描。在扫描到每一个关键特征区时 ,将对该区域附近的局部模式进行记忆或匹配。对一个复杂目标的记忆将包括 2部分 ,一部分是对局部模式的记忆 ,即组成该目标的各“部件”的模式 ;另一部分是对各局部模式之间的空间关系的记忆 ,即组成该目标的各“部件”之间的结构关系。与记忆过程对应 ,识别过程也包括 2部分 ,一部分是对局部模式的匹配 ,另一部分是对各局部模式之间结构关系的匹配。当匹配上的局部模式足够多且其空间关系正确时 ,目标即得到识别。用该模型对复杂背景中的人像进行了检测。实验结果表明 ,模型较好地解决了不变性识别的问题 ,即识别结果与目标物的平移、旋转和尺度变化无关 ,并且具有良好的鲁棒性和速度 ,是一种具有认知意义并且可以实用化的模型。 展开更多
关键词 视觉注意 人像检测 不变性识别 图像识别模型
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基于图像、气味识别相融合的扫地机器人控制策略
3
作者 孙霖 《电子制作》 2023年第22期115-117,共3页
在养宠物的家庭,经常会遇到宠物在家里的地板上排放粪便而扫地机器人清理不理想的情况,因此根据扫地机器人所处工作环境的不同,将环境分为强光线环境和弱光线环境,在强光线环境下采用图像和气味结合的识别方法,在弱光线环境下,因图像信... 在养宠物的家庭,经常会遇到宠物在家里的地板上排放粪便而扫地机器人清理不理想的情况,因此根据扫地机器人所处工作环境的不同,将环境分为强光线环境和弱光线环境,在强光线环境下采用图像和气味结合的识别方法,在弱光线环境下,因图像信息趋同,所以仅采用气味识别方法;同时,考虑了风向对相关气体含量的影响,调整扫地机器人的位置,从不同方位进行气体检测;另外,加入了临时禁区设置,对无法确认是否为宠物粪便的区域划定为临时禁区,结合手机APP指令进行下一步操作,以防扫地机器人错误判断导致粪便涂满地。经过上述控制策略,宠物粪便的识别准确率可大幅度提高。 展开更多
关键词 扫地机器人 图像传感器 气体传感器 光照强度 图像识别模型
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图像识别模型训练开发平台一键部署方法
4
作者 高宏旭 曹大军 杨倪智 《江苏通信》 2021年第3期104-107,共4页
本文研究面向人工智能的图像识别模型训练开发平台的快速部署方法,设计一种通用开发平台部署框架,提出了平台搭建依赖工具包的快速、高效、透明化安装策略,即在精细化分类整理平台依赖工具包的基础上形成平台搭建依赖清单,据此编写自动... 本文研究面向人工智能的图像识别模型训练开发平台的快速部署方法,设计一种通用开发平台部署框架,提出了平台搭建依赖工具包的快速、高效、透明化安装策略,即在精细化分类整理平台依赖工具包的基础上形成平台搭建依赖清单,据此编写自动化批处理执行脚本完成各类工具包的一键安装,最终通过软件代码实现平台的快速构建。所提出的模型训练开发平台一键部署方案具有良好的可扩展性和可移植性,能够有效降低智能图像识别乃至人工智能研究的入门门槛,将研究人员从复杂的前置工作中解放出来,专注于算法的实现与调优,大大缩短项目研发周期,提高项目开发效率。 展开更多
关键词 图像识别模型 训练平台 一键部署
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舰船监控图像拼接与识别研究
5
作者 潘俊旭 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第24期172-174,共3页
针对当前舰船监控图像拼接与识别存在的弊端,如拼接错误率高、识别正确率低等,为了提高舰船监控图像拼接与识别效果,设计了一种神经网络的舰船监控图像拼接与识别方法。首先提取舰船监控图像拼接的特征,并根据拼接关键点方向直方图建立... 针对当前舰船监控图像拼接与识别存在的弊端,如拼接错误率高、识别正确率低等,为了提高舰船监控图像拼接与识别效果,设计了一种神经网络的舰船监控图像拼接与识别方法。首先提取舰船监控图像拼接的特征,并根据拼接关键点方向直方图建立舰船监控图像拼接模型,然后引入神经网络构建舰船监控图像识别的分类器,最后进行了舰船监控图像拼接和分类仿真模拟测试实验。相对于其它舰船监控图像拼接方法,本文方法的舰船监控图像拼接正确率得到了提升,同时本文方法的舰船监控图像识别正确率超过了90%,使得舰船监控图像的误识率大幅度减少,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 舰船监控系统 图像拼接 图像识别模型 仿真模拟测试
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番茄早疫病可见光图像识别模型研究
6
作者 赵坚 鲍浩 张艳 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第12期209-217,共9页
以番茄为代表的茄科作物在全球经济作物中占据重要地位,番茄在其生长过程中易受多种病害的侵染,其中早疫病是严重危害番茄的一种病害,可造成番茄减产甚至绝收,因此番茄早疫病的防治工作对农业生产具有重要意义。为了能够快速、准确地识... 以番茄为代表的茄科作物在全球经济作物中占据重要地位,番茄在其生长过程中易受多种病害的侵染,其中早疫病是严重危害番茄的一种病害,可造成番茄减产甚至绝收,因此番茄早疫病的防治工作对农业生产具有重要意义。为了能够快速、准确地识别出番茄早疫病,提出一种基于可见光图像结合深度学习技术检测番茄早疫病的方法。通过培养一批番茄植株,对其离体叶片接种茄链格孢菌,使接种样本感染早疫病,然后使用可见光图像采集设备连续采集样本的可见光图像,监测样本的变化,得出番茄叶片感染早疫病后的最早显症时间。通过归一化、背景分割、数据扩增和通道转换等方式进行数据预处理,并提取可见光图像颜色特征的一阶矩、二阶矩、三阶矩,同时结合对比度、差异性、同质性、相关性和角二阶矩等常见纹理特征进行深入分析,利用深度学习技术建立番茄早疫病的识别模型。结果表明,基于可见光图像结合深度学习技术检测番茄早疫病是可行的,建立的番茄早疫病识别模型准确率最高达到91.78%,使用该方法检测番茄早疫病具有检测速度快、识别精度高等优点。利用深度学习技术建立的番茄早疫病可见光图像识别模型可推广用于其他作物病害的检测,为作物病害的无人机遥感监测等应用场景提供技术支持。 展开更多
关键词 番茄叶片 早疫病 颜色特征 纹理特征 深度学习 可见光图像识别模型
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