基于人体骨架信息提取的学生课堂行为自动识别 被引量：22

1

作者 徐家臻 邓伟 魏艳涛 《现代教育技术》 CSSCI 北大核心 2020年第5期108-113,共6页

利用计算机视觉技术和机器学习技术对学生课堂行为进行自动识别,是过程性评价的一种新方法,近年来逐渐引起了研究者的关注。文章以监控设备拍摄的实际课堂教学视频为数据源,采集、标注了学生课堂行为数据,提取了学生的人体骨架信息。在... 利用计算机视觉技术和机器学习技术对学生课堂行为进行自动识别,是过程性评价的一种新方法,近年来逐渐引起了研究者的关注。文章以监控设备拍摄的实际课堂教学视频为数据源,采集、标注了学生课堂行为数据,提取了学生的人体骨架信息。在此基础上,文章采用Boosting算法和卷积神经网络算法,对基于这两类不同机器学习算法的5种模型进行了学生课堂行为自动识别准确率实验。实验结果表明,在学校教室这种识别比较困难的场景,基于人体骨架信息提取的学生课堂行为自动识别可以达到较高的精度,其中基于Boosting算法的XGBoost模型识别准确率最高。文章的研究推动了计算机视觉技术和机器学习技术的进一步应用,有助于解决学生课堂行为自动识别难题,并助力教师优化教学策略、提高教学效率。 展开更多

关键词 学生课堂行为 人体骨架 BOOSTING算法 卷积神经网络算法

下载PDF 职称材料

基于机器深度学习的小麦播种机控制系统研究 被引量：2

2

作者 单绍隆 康华 《农机化研究》 北大核心 2024年第7期208-211,共4页

针对我国小麦播种机自动控制系统的可靠性及灵敏度不高的问题,基于机器深度学习对小麦播种机的控制系统进行了设计和改进。小麦播种机的主要组成包括控制系统、排种系统、监控系统、电力系统、机架和驾驶室、覆土镇压和排肥装置。为了... 针对我国小麦播种机自动控制系统的可靠性及灵敏度不高的问题,基于机器深度学习对小麦播种机的控制系统进行了设计和改进。小麦播种机的主要组成包括控制系统、排种系统、监控系统、电力系统、机架和驾驶室、覆土镇压和排肥装置。为了使播种机的控制系统能有效进行图像检测识别,提升播种机的控制精度,采用机器深度学习中的卷积神经网络算法对控制系统进行设计,并采用迁移学习的方式对模型进行训练和检测。为了验证播种机控制系统的性能,对其进行播种精度控制和播种性能测试试验,结果表明:播种机的精度和性能均符合播种机的设计要求。 展开更多

关键词 小麦播种机 自动控制系统 机器深度学习 卷积神经网络算法 迁移学习

下载PDF 职称材料

计算机人工智能识别技术的应用研究 被引量：5

3

作者 陈运财 《工程技术研究》 2022年第15期158-160,共3页

随着现代科学技术的不断发展,人工智能技术逐渐成为计算机领域的主要研究方向,各种人工智能识别技术得到了各行各业的广泛应用,极大地推动了行业的发展,也为人们的日常工作和生活提供了便利。基于此,文章结合现阶段实际研究情况,针对计... 随着现代科学技术的不断发展,人工智能技术逐渐成为计算机领域的主要研究方向,各种人工智能识别技术得到了各行各业的广泛应用,极大地推动了行业的发展,也为人们的日常工作和生活提供了便利。基于此,文章结合现阶段实际研究情况,针对计算机人工智能识别关键技术展开分析,包括卷积神经网络算法及栈式自编码神经网络技术,并对人工智能识别技术在日常生活、航天及机器人等领域中的实际应用展开探讨,以供参考。 展开更多

关键词 计算机 人工智能识别技术 卷积神经网络算法 栈式自编码神经网络

下载PDF 职称材料

基于SSA-CNN-LSTM的短期电力负荷预测

4

作者 赵艺然 王宇驰 原令泽 《现代工业经济和信息化》 2024年第8期169-170,共2页

为了提高短期电力负荷预测的精准度,建立了一种将麻雀搜索算法、卷积神经网络算法和长短期记忆网络算法相结合的短期电力负荷预测模型,旨在更有效地处理短期电力负荷预测问题。

关键词 麻雀搜索算法 卷积神经网络算法 长短期记忆网络 电力负荷预测

下载PDF 职称材料

基于深度学习的宣纸缺陷识别软件设计

5

作者 张志强 谢勇 《造纸科学与技术》 2024年第1期98-101,共4页

作为我国优秀文化遗产书法与国画的主要载体,宣纸需始终保持较高质量,最大程度上避免缺陷以影响外观与使用,这就要求造纸企业必须高度重视宣纸缺陷识别与检测,以机器识别软件替代人工识别检测,并引进合适的识别算法。提出了基于深度学... 作为我国优秀文化遗产书法与国画的主要载体,宣纸需始终保持较高质量,最大程度上避免缺陷以影响外观与使用,这就要求造纸企业必须高度重视宣纸缺陷识别与检测,以机器识别软件替代人工识别检测,并引进合适的识别算法。提出了基于深度学习之卷积神经网络的宣纸缺陷识别算法,且由此进行了宣纸缺陷识别软件设计。结果发现,此软件不仅运行速度快,识别率高,而且识别分类准确率可达98.93%,可完全贡献于宣纸质量提高,值得广泛推广与应用。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络算法 宣纸缺陷 缺陷识别 软件设计

下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络算法的稀土酸度自动滴定技术研究

6

作者 曹靖 张帅 陈吉文 《实验与分析》 2024年第2期1-5,共5页

如今稀土产业发展迅速,市场需求越来越大,应用的范围也越来越广,需建立一个简便易操作且适用于测定各类稀土酸度的方法。目前传统稀土酸度检测方法存在效率低、准确度低、滴定终点差异大等问题,难以满足实时在线检测的需要。本文提出一... 如今稀土产业发展迅速,市场需求越来越大,应用的范围也越来越广,需建立一个简便易操作且适用于测定各类稀土酸度的方法。目前传统稀土酸度检测方法存在效率低、准确度低、滴定终点差异大等问题,难以满足实时在线检测的需要。本文提出一种基于卷积神经网络算法的稀土酸度在线分析仪,可以助力在线检测的顺利进行。卷积神经网络算法是通过高清工业摄像头记录样品在滴定过程中的溶液颜色的变化,对溶液进行实时图像特征提取和学习,从而有效、准确地实现化学反应过程中溶液颜色的自动识别,配合步进电机和注射泵等部件实现自动滴定过程。图像识别本质上是对图像信息进行特征提取,而卷积神经网络算法有着传统识别方法不具备的优点,比如能够自行训练、识别速度更快、所需特征更少等。本仪器将自动滴定与卷积神经网络相结合,实现了滴定流程的自动化取样和前处理、滴定过程、终点判定等过程的一体化,且仪器能够同时进行五个样品的滴定试验,很大程度上提高了滴定效率和精度。 展开更多

关键词 卷积神经网络算法 自动滴定 稀土酸度 自动取样

下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络算法的城市轨道交通施工人员不安全行为智能识别技术

7

作者 郭飞 孔恒 乔国刚 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第3期230-233,239,共5页

[目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的... [目的]施工人员的不安全行为是城市轨道交通施工事故发生的根本因素,传统的管理模式在约束人的不安全行为方面存在不足,因此需借助高精度定位技术和智能识别技术,从主观上消除事故隐患。[方法]介绍了城市轨道交通施工人员不安全行为的产生机理。结合UWB(超宽带无线通信)高精度定位技术、摄像机自标定技术及基于卷积神经网络算法的智能识别技术,搭建了具有定位、感知、识别、预警及通信功能的一体化智能管理平台。以安全帽识别为例,构建了安全帽识别拓扑流程图,对基于卷积神经网络算法的施工人员不安全行为识别的算法进行了测试。[结果及结论]测试结果表明,该算法可实现对施工现场未佩戴安全帽人员的识别,验证了该算法的准确性。该技术实现了对城市轨道交通施工人员不安全行为的智能识别预警。 展开更多

关键词 城市轨道交通 施工安全 不安全行为 智能识别技术 卷积神经网络算法

下载PDF 职称材料

基于双通道卷积神经网络算法的视频处理超分辨率增强方法

8

作者 唐天聪 《信息与电脑》 2023年第2期194-196,共3页

为提高视频清晰度,引进双通道卷积神经网络算法,设计了一种针对视频处理过程的超分辨率增强方法。将视频录入计算机,建立视频信息与输入特征之间的级联关系,提取视频处理中的图像边缘纹理信息;引进双通道卷积神经网络算法,使用3×3... 为提高视频清晰度,引进双通道卷积神经网络算法,设计了一种针对视频处理过程的超分辨率增强方法。将视频录入计算机,建立视频信息与输入特征之间的级联关系,提取视频处理中的图像边缘纹理信息;引进双通道卷积神经网络算法,使用3×3的滤波处理器,提取视频特征信息,将提取的信息映射到双通道3×3区域中,匹配视频的矢量信息;引进Pair-wise模型将输入的低分辨率图像作为模型的分支,通过训练分支得到一个针对处理视频特征的字典,并据此生成高分辨率图像块。实验结果证明,设计方法可以在提高视频清晰度的同时,提高视频峰值信噪比,达到优化视频处理效果的目的。 展开更多

关键词 双通道 卷积神经网络算法 视频处理 边缘纹理 增强方法 超分辨率

下载PDF 职称材料

卷积神经网络算法在工件抓取中的应用 被引量：3

9

作者 田跃欣 吴芬芬 《机床与液压》 北大核心 2020年第15期76-80,共5页

为提高机械手臂夹取物件的准确率,提出基于深度学习法的3D视觉辨识与抓取系统。该视觉系统结合GPU和深度影像Open CV等函数库,分别进行影像拾取、深度数据运算、坐标转换、影像轮廓搜寻和卷积类神经网络模型训练等。采用YOLOv2算法判别... 为提高机械手臂夹取物件的准确率,提出基于深度学习法的3D视觉辨识与抓取系统。该视觉系统结合GPU和深度影像Open CV等函数库,分别进行影像拾取、深度数据运算、坐标转换、影像轮廓搜寻和卷积类神经网络模型训练等。采用YOLOv2算法判别目标物体的种类和中心点,并利用轮廓搜寻方法找出物体的角度信息,作为机械手臂操作目标点;通过坐标转换将相机坐标转为机械手臂坐标,由TCP/IP通信传至运动控制系统进行物件夹取。实验结果表明:不同位置的所有零件辨识准确率均在82%以上,抓取误差在1~4 mm内,符合工业生产的要求。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络算法 目标检测 YOLOv2算法 工件抓取 机器视觉

下载PDF 职称材料

基于深度学习机器视觉对于动力总成制造防错应用的研究 被引量：1

10

作者 徐啸顺 任建 +1 位作者 林立 高雪婷 《传动技术》 2020年第1期3-10,共8页

汽车动力总成装配线环境中,为有效保证装配质量,通常采用机器视觉方法进行零部件装配的防错检测。目前主流传统的机器视觉防错技术无法有效满足投产初期极高的准确率要求,且具有受现场环境变化影响大、成本高等缺点。提出了基于深度学... 汽车动力总成装配线环境中,为有效保证装配质量,通常采用机器视觉方法进行零部件装配的防错检测。目前主流传统的机器视觉防错技术无法有效满足投产初期极高的准确率要求,且具有受现场环境变化影响大、成本高等缺点。提出了基于深度学习的机器视觉防错技术,采用卷积神经网络算法进行模型学习训练,获得99.99%以上的学习准确率;实际图像经预处理后导入深度学习模型进行识别判断;完成了系统的硬件选型和软件设计开发。两个实际应用案例均实现了99.95%以上的准确率,表明深度学习机器视觉防错技术能够有效适应图像扰动,满足高产能下的生产质量监控要求,同时可以降低硬件要求和成本,有效弥补传统机器视觉防错技术的不足。 展开更多

关键词 汽车动力总成制造 防错检测 机器视觉 深度学习 卷积神经网络

下载PDF 职称材料

基于OpenCv的性别识别系统软件的设计

11

作者 刘莎 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2019年第6期4-7,共4页

基于OpenCv利用级联分类器和卷积神经网络算法设计完成了一个人脸检测与性别识别软件系统。系统可以对静态图像及视频图像进行人脸检测,若无人脸,提示未检测到人脸;若有人脸图像,框出人脸区域,并进行性别识别。实验结果表明,本系统基本... 基于OpenCv利用级联分类器和卷积神经网络算法设计完成了一个人脸检测与性别识别软件系统。系统可以对静态图像及视频图像进行人脸检测,若无人脸,提示未检测到人脸;若有人脸图像,框出人脸区域,并进行性别识别。实验结果表明,本系统基本可达到较高的正确识别率和实时识别的要求。 展开更多

关键词 卷积神经网络 级联分类器 性别识别

下载PDF 职称材料

基于DCNN和SVC的窃电检测 被引量：6

12

作者 张梦楠 李红娇 《计算机仿真》 北大核心 2022年第6期92-97,429,共7页

针对目前窃电检测方法存在对大规模特征分类准确率较低的问题,提出基于DCNN和SVC的窃电检测方法。从电力数据的二维角度出发,对用户的电力数据按照周数进行矩阵化,利用改进的DCNN算法对二维矩阵进行自主学习,提取特征数据并降低分类器... 针对目前窃电检测方法存在对大规模特征分类准确率较低的问题,提出基于DCNN和SVC的窃电检测方法。从电力数据的二维角度出发,对用户的电力数据按照周数进行矩阵化,利用改进的DCNN算法对二维矩阵进行自主学习,提取特征数据并降低分类器的输入特征维数,将DCNN提取的特征数据输入到SVC分类器中,识别窃电用户。采用国家电网公开数据集建立实验模型,进一步验证方法可行性,结果表明所提方法不仅能降低输入特征维度,而且提高了窃电检测的准确率。 展开更多

关键词 窃电检测 深度卷积神经网络算法 支持向量分类机

下载PDF 职称材料

基于奇异值分解消噪原理的多通道卷积神经网络算法在石油勘探数据质量控制上的研究与实践检验

13

作者 徐振 李兴亮 龙军 《智能计算机与应用》 2024年第8期165-168,共4页

在石油勘探中,数据常常受噪声干扰影响,精度和准确性变差,数据的可信度降低,进而影响油气勘探的成效,因此数据处理是油气勘探中的重要环节。奇异值分解(SVD)是一种常用的信号处理方法,能有效降低数据噪声。本文提出的基于SVD的多通道卷... 在石油勘探中,数据常常受噪声干扰影响,精度和准确性变差,数据的可信度降低,进而影响油气勘探的成效,因此数据处理是油气勘探中的重要环节。奇异值分解(SVD)是一种常用的信号处理方法,能有效降低数据噪声。本文提出的基于SVD的多通道卷积神经网络算法,有针对性地解决石油勘探数据中的噪声问题,为石油勘探数据的消噪和质量的提升提供了新的思路和方法,具有良好的推广应用前景。 展开更多

关键词 奇异值分解 多通道卷积神经网络算法 石油勘探 数据噪声处理

下载PDF 职称材料

基于机器视觉识别的户外环境情绪感受测度研究 被引量：2

14

作者 付而康 周佳玟 +1 位作者 姚智 李西 《景观设计学（中英文）》 CSCD 2021年第5期46-59,共14页

良好的户外环境有利于改善人群身心健康,环境中个体情绪感受的实时测度能客观反映人群对户外环境品质的满意程度,但目前应用于户外环境中的情绪感受测度方法还较少,且无法在场地面积大、样本量较多的情境下实现大范围的高效测度。人工... 良好的户外环境有利于改善人群身心健康,环境中个体情绪感受的实时测度能客观反映人群对户外环境品质的满意程度,但目前应用于户外环境中的情绪感受测度方法还较少,且无法在场地面积大、样本量较多的情境下实现大范围的高效测度。人工智能领域的机器视觉识别可通过视频数据实现对动态面部表情特征的准确识别,使得开展高精度、长周期的户外环境情绪感受测度成为可能。本文以城市社区广场环境为实证实验场地,基于卷积神经网络算法模型,同步收集人群在户外环境体验时的面部视频数据和皮电数据,训练生成和检验测试可判别户外环境中个体面部情绪的深度学习算法模型——编解码器-SVM优化模型,并在街头绿地环境中展开拓展实验检验模型可靠性。研究结果表明:1)实证实验和拓展实验中的人群情绪感受测度准确度分别达到82.01%、65.08%;2)拓展实验证实该算法模型具备推广应用潜力;3)模型对于人群行为丰富、视野开阔的空间更具适用性。因此,基于机器视觉识别的户外环境情绪感受测度将有助于在场地面积较大、样本量较多的情境下揭示人群在环境体验中的心理状态,提升景观品质优化策略的有效性,同时也将为存在沟通或阅读障碍的特殊人群的情绪感受识别提供技术支撑,有望推动智慧城市建设的精细化转型。 展开更多

关键词 机器视觉识别 户外环境体验 情绪感受测度 卷积神经网络算法模型 健康促进 设计研究

原文传递

车牌图像分类识别技术研究 被引量：1

15

作者 钟彩 彭春富 +1 位作者 傅波 胡常乐 《无线互联科技》 2023年第7期97-100,共4页

在现阶段的交通管理领域,普遍应用车牌识别系统是交通信息化的一个重要组成部分。为了提高车牌图像识别技术应用的效果,文章围绕车牌图像分类识别技术做出分析,在保证车牌图像识别精度基础上提高识别的效率。本文首先介绍车牌图像分类... 在现阶段的交通管理领域,普遍应用车牌识别系统是交通信息化的一个重要组成部分。为了提高车牌图像识别技术应用的效果,文章围绕车牌图像分类识别技术做出分析,在保证车牌图像识别精度基础上提高识别的效率。本文首先介绍车牌图像分类识别技术,了解该技术基本情况;其次介绍车牌图像采集技术、车牌图像特征值提取与分类器、车牌图像处理技术3种车牌图像分类识别的常见技术,了解不同技术在车牌图像分类识别中的应用要点;最后提出加大采集图像内容与质量控制力度、建立车牌识别样本数据库、明确车牌图像识别规范3点建议,明确今后车牌图像分类识别技术的发展方向,以期能够为今后车牌图像分类识别的发展夯实基础。 展开更多

关键词 车牌图像 分类识别技术 卷积神经网络模型算法 sigmoid激活函数

下载PDF 职称材料