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深度学习在图像识别中的应用研究综述 被引量：375
1
作者 郑远攀 李广阳 李晔 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期20-36,共17页
深度学习作为图像识别领域重要的技术手段,有着广阔的应用前景,开展图像识别技术研究对推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值和现实意义,文中对深度学习在图像识别中的应用给予综述。介绍了深度学习的由来,具体分析了深度... 深度学习作为图像识别领域重要的技术手段,有着广阔的应用前景,开展图像识别技术研究对推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值和现实意义,文中对深度学习在图像识别中的应用给予综述。介绍了深度学习的由来,具体分析了深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络以及胶囊网络等深度学习模型,对各个深度学习模型的改进型模型逐一对比分析。总结近年来深度学习在人脸识别、医学图像识别、遥感图像分类等图像识别应用领域取得的研究成果并探讨了已有研究值得商榷之处,对深度学习在图像识别领域中的发展趋势进行探讨,指出有效使用迁移学习技术识别小样本数据,使用非监督与半监督学习对图像进行识别,如何对视频图像进行有效识别以及强化模型的理论性等是该领域研究的进一步方向。 展开更多
关键词 深度学习 图像识别 卷积神经网络 胶囊网络 迁移学习 非监督学习
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基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别 被引量：136
2
作者 龙满生 欧阳春娟 +1 位作者 刘欢 付青 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第18期194-201,共8页
传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶... 传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。 展开更多
关键词 病害 分类 作物 油茶病害 图像识别 深度学习 迁移学习
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基于迁移学习的棉花叶部病虫害图像识别 被引量：84
3
作者 赵立新 侯发东 +2 位作者 吕正超 朱慧超 丁筱玲 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期184-191,共8页
针对传统图像识别方法准确率低、手工提取特征等问题,该研究以棉花叶部病虫害图像为研究对象,利用迁移学习算法并辅以数据增强技术,实现棉花叶部病虫害图像准确分类。首先改进AlexNet模型,利用PlantVillage大数据集训练取得预训练模型,... 针对传统图像识别方法准确率低、手工提取特征等问题,该研究以棉花叶部病虫害图像为研究对象,利用迁移学习算法并辅以数据增强技术,实现棉花叶部病虫害图像准确分类。首先改进AlexNet模型,利用PlantVillage大数据集训练取得预训练模型,在预训练模型上使用棉花病虫害数据微调参数,得到平均测试准确率为93.50%;然后使用数据增强技术扩充原始数据集,在预训练模型上再训练,得到最终平均测试准确率为97.16%。相同试验条件下,该研究方法较支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和BP(Back Propagation,BP)神经网络以及深度卷积模型(VGG-19和GoogLeNet Inception v2)分类效果更好。试验结果表明,通过迁移学习能把从源领域(PlantVillage数据集)学习到的知识迁移到目标领域(棉花病虫害数据集),数据增强技术能有效缓解过拟合。该研究为农作物病虫害识别技术的发展提供了参考。 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像识别 病害 图像增强 迁移学习 棉花
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遥感技术在水文学中的应用与研究进展 被引量：60
4
作者 傅国斌 刘昌明 《水科学进展》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期547-559,共13页
从遥感技术在水文学中的直接和间接应用两个方面 ,详细阐述了遥感技术在洪水过程实时动态监测、水域面积、冰川 /积雪水文、降水、区域蒸发、土壤水分、径流和水文模型、水质等领域的应用和研究进展 ,继而对遥感和地理信息系统在水文学... 从遥感技术在水文学中的直接和间接应用两个方面 ,详细阐述了遥感技术在洪水过程实时动态监测、水域面积、冰川 /积雪水文、降水、区域蒸发、土壤水分、径流和水文模型、水质等领域的应用和研究进展 ,继而对遥感和地理信息系统在水文学中的联合应用问题进行了讨论。 展开更多
关键词 遥感 水文学 地理信息系统
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谈汉英隐喻翻译中的喻体意象转换 被引量：70
5
作者 刘法公 《中国翻译》 CSSCI 北大核心 2007年第6期47-51,共5页
喻体意象的恰当转换是汉英隐喻翻译的关键环节。现代隐喻理论认为隐喻是一种思维方式和认知手段的观点给我们翻译隐喻提供了创新路径。传统的汉英隐喻翻译关注理解汉语隐喻和寻找与汉语喻体内涵一致的英语隐喻表达方式这两个步骤,但缺... 喻体意象的恰当转换是汉英隐喻翻译的关键环节。现代隐喻理论认为隐喻是一种思维方式和认知手段的观点给我们翻译隐喻提供了创新路径。传统的汉英隐喻翻译关注理解汉语隐喻和寻找与汉语喻体内涵一致的英语隐喻表达方式这两个步骤,但缺少能够判断译文与原文喻体内涵上是否一致,文化意象转换上是否恰当的衡量标准。本文受现代隐喻研究理论的启发提出对汉英隐喻的喻体意象转换的两点思考:(1)译文与原文喻源域的映射意象一致;(2)译文与原文的"喻体共知性"一致。 展开更多
关键词 隐喻翻译 喻体 意象 转换
原文传递
生成式对抗网络及其计算机视觉应用研究综述 被引量：67
6
作者 曹仰杰 贾丽丽 +2 位作者 陈永霞 林楠 李学相 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第10期1433-1449,共17页
目的生成式对抗网络(GAN)的出现为计算机视觉应用提供了新的技术和手段,它以独特零和博弈与对抗训练的思想生成高质量的样本,具有比传统机器学习算法更强大的特征学习和特征表达能力。目前在机器视觉领域尤其是样本生成领域取得了显著... 目的生成式对抗网络(GAN)的出现为计算机视觉应用提供了新的技术和手段,它以独特零和博弈与对抗训练的思想生成高质量的样本,具有比传统机器学习算法更强大的特征学习和特征表达能力。目前在机器视觉领域尤其是样本生成领域取得了显著的成功,是当前研究的热点方向之一。方法以生成式对抗网络的不同模型及其在计算机视觉领域的应用为研究对象,在广泛调研文献特别是GAN的最新发展成果基础上,结合不同模型的对比试验,对每种方法的基本思想、方法特点及使用场景进行分析,并对GAN的优势与劣势进行总结,阐述了GAN研究的现状、在计算机视觉上的应用范围,归纳生成式对抗网络在高质量图像生成、风格迁移与图像翻译、文本与图像的相互生成和图像的还原与修复等多个计算机视觉领域的研究现状和发展趋势,并对每种应用的理论改进之处、优点、局限性及使用场景进行了总结,对未来可能的发展方向进行展望。结果 GAN的不同模型在生成样本质量与性能上各有优劣。当前的GAN模型在图像的处理上取得较大的成就,能生成以假乱真的样本,但是也存在网络不收敛、模型易崩溃、过于自由不可控的问题。结论 GAN作为一种新的生成模型具有很高的研究价值与应用价值,但目前存在一些理论上的桎梏亟待突破,在应用方面生成高质量的样本、逼真的场景是值得研究的方向。 展开更多
关键词 生成式对抗网络 计算机视觉 图像生成 图像风格迁移 图像修复
原文传递
基于深度学习混合模型迁移学习的图像分类 被引量：61
7
作者 石祥滨 房雪键 +1 位作者 张德园 郭忠强 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期167-173,182,共8页
为提高深度模型迁移学习的特征识别力,提出一种基于受限玻尔兹曼机与卷积神经网络混合模型迁移学习的图像分类方法。该方法融合了2种模型特征的学习能力,提取图像的结构性高阶统计特征进行主题分类。该方法在迁移预训练的卷积神经网络... 为提高深度模型迁移学习的特征识别力,提出一种基于受限玻尔兹曼机与卷积神经网络混合模型迁移学习的图像分类方法。该方法融合了2种模型特征的学习能力,提取图像的结构性高阶统计特征进行主题分类。该方法在迁移预训练的卷积神经网络模型到小目标集时,使用受限玻尔兹曼机代替卷积神经网络模型中的全连接层,在目标集上重新训练受限玻尔兹曼机层和Softmax层,并使用BP算法进行参数调整。加入的受限玻尔兹曼机层不仅全连接所有特征maps,还从最大对数似然的角度学习目标集特有的统计特征,消除了数据集间内容差异对迁移学习特征识别力的影响。在Pascal VOC2007和Caltech101数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的分类准确率。 展开更多
关键词 图像分类 卷积神经网络 受限玻尔兹曼机 迁移学习 Softmax
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基于机器视觉的垃圾自动分类系统设计 被引量：57
8
作者 康庄 杨杰 郭濠奇 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1272-1280,1307,共10页
为了提高垃圾分类过程中前端收集的工作效率,基于机器视觉技术设计垃圾自动分类系统.设计制作垃圾分类的硬件设备,主要包括可回收和不可回收2个箱体;针对垃圾数据集较少的问题,提出基于Inception v3网络特征提取模型和迁移学习相结合的... 为了提高垃圾分类过程中前端收集的工作效率,基于机器视觉技术设计垃圾自动分类系统.设计制作垃圾分类的硬件设备,主要包括可回收和不可回收2个箱体;针对垃圾数据集较少的问题,提出基于Inception v3网络特征提取模型和迁移学习相结合的垃圾种类识别方法,在自建的垃圾数据集上进行训练和测试.结果显示,利用该方法可以准确地对垃圾种类进行识别,平均准确率达到0.99;将训练好的模型部署在树莓派3B+上,在制作的实物垃圾桶上进行测试,系统稳定后,平均完成一次分类回收的时间为0.95 s.实验表明,该系统能够有效地进行垃圾种类的识别和完成垃圾的分类回收. 展开更多
关键词 人工智能 Inception v3 机器视觉 图像分类 智能垃圾桶 迁移学习
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小样本困境下的深度学习图像识别综述 被引量：51
9
作者 葛轶洲 刘恒 +3 位作者 王言 徐百乐 周青 申富饶 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期193-210,共18页
图像识别是图像研究领域的核心问题,解决图像识别问题对人脸识别、自动驾驶、机器人等各领域研究都有重要意义.目前广泛使用的基于深度神经网络的机器学习方法,已经在鸟类分类、人脸识别、日常物品分类等图像识别数据集上达到了超过人... 图像识别是图像研究领域的核心问题,解决图像识别问题对人脸识别、自动驾驶、机器人等各领域研究都有重要意义.目前广泛使用的基于深度神经网络的机器学习方法,已经在鸟类分类、人脸识别、日常物品分类等图像识别数据集上达到了超过人类的水平,同时越来越多的工业界应用开始考虑基于深度神经网络的方法,以完成一系列图像识别业务.但是深度学习方法极度依赖大规模标注数据,这一缺陷极大地限制了深度学习方法在实际图像识别任务中的应用.针对这一问题,越来越多的研究者开始研究如何基于少量的图像识别标注样本来训练识别模型.为了更好地理解基于少量标注样本的图像识别问题,广泛地讨论了几种图像识别领域主流的少量标注学习方法,包括基于数据增强的方法、基于迁移学习的方法以及基于元学习的方法,通过讨论不同算法的流程以及核心思想,可以清晰地看到现有方法在解决少量标注的图像识别问题上的优点和不足.最后针对现有方法的局限性,指出了小样本图像识别未来的研究方向. 展开更多
关键词 图像识别 深度学习 小样本学习 数据增强 迁移学习 元学习
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基于改进YOLOv5s和迁移学习的苹果果实病害识别方法 被引量：48
10
作者 孙丰刚 王云露 +3 位作者 兰鹏 张旭东 陈修德 王志军 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期171-179,共9页
为实现对苹果果实病害的快速准确识别,提出了一种基于改进YOLOv5s的果实病害识别模型:GHTR2-YOLOv5s(YOLOv5s with Ghost structure and TR2 module),并通过迁移学习策略对其进行优化。在YOLOv5s基础上通过加入幻影结构和调整特征图整... 为实现对苹果果实病害的快速准确识别,提出了一种基于改进YOLOv5s的果实病害识别模型:GHTR2-YOLOv5s(YOLOv5s with Ghost structure and TR2 module),并通过迁移学习策略对其进行优化。在YOLOv5s基础上通过加入幻影结构和调整特征图整体宽度得到小型基线模型,通过卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)和加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,BIFPN)提高模型精度,使用TR2(Two Transformer)作为检测头增强模型对全局信息的获取能力。改进后模型大小和识别速度为2.06 MB和0.065 s/张,分别为YOLOv5s模型的1/6和2.5倍;IoU阈值为0.5下的平均精度均值(mAP0.5)达到0.909,能快速准确地识别苹果果实病害。研究通过在线图像增强与迁移学习相结合的方式提高模型收敛速度,进一步提高模型精度,其mAP0.5达到0.916,较原始模型提升8.5%。试验结果表明,该研究提出的基于GHTR2-YOLOv5s和迁移学习的苹果病害识别方法有效优化了模型训练过程,实现了占用较少计算资源的情况下对苹果病害进行快速准确地识别。 展开更多
关键词 病害 图像识别 YOLOv5s 轻量化 迁移学习
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人工智能在艺术设计中的应用 被引量：42
11
作者 银宇堃 陈洪 赵海英 《包装工程》 CAS 北大核心 2020年第6期252-261,共10页
目的随着科技手段的进步,设计与人工智能的结合受到广泛关注。尤其在数字需求越发庞大的今天,面向智能化且用户体验更舒适的设计显得更为重要。本文通过分析人工智能对艺术设计的影响,论证在理念与工具创新的促进下,人工智能与艺术设计... 目的随着科技手段的进步,设计与人工智能的结合受到广泛关注。尤其在数字需求越发庞大的今天,面向智能化且用户体验更舒适的设计显得更为重要。本文通过分析人工智能对艺术设计的影响,论证在理念与工具创新的促进下,人工智能与艺术设计的结合可以为未来的艺术设计提供更为智能化、风格化和商业化的发展途径。方法通过研究人工智能与艺术设计的共通点与差异性,探寻人工智能与艺术设计的结合点,并以人工智能在颜色和风格两个设计要素中的应用作为实例,分析智能化设计带来的新型设计模式。结论人工智能对艺术设计的影响不仅仅表现在艺术设计工具的优化、设计效率的提高;同时还使得艺术设计方式更加多样化,促使艺术设计理念在新技术的影响下得到新突破。论文的应用案例进一步印证了未来人工智能与设计结合的无限可能。 展开更多
关键词 人工智能 艺术设计 应用 图像颜色 风格迁移
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基于改进YOLOv4的公路路面病害检测算法 被引量：36
12
作者 罗晖 贾晨 李健 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2021年第14期328-336,共9页
针对公路路面病害存在的类别多、尺度变化大及样本数据集小导致的病害检测困难等问题,提出了基于改进YOLOv4的公路路面多尺度病害检测算法。首先,在CSPDarknet-53骨干网络中采用深度可分离卷积替代普通卷积,降低了网络参数计算量;然后,... 针对公路路面病害存在的类别多、尺度变化大及样本数据集小导致的病害检测困难等问题,提出了基于改进YOLOv4的公路路面多尺度病害检测算法。首先,在CSPDarknet-53骨干网络中采用深度可分离卷积替代普通卷积,降低了网络参数计算量;然后,基于Focal loss改进YOLOv4的损失函数,解决了网络训练过程中正、负样本不平衡而导致的检测精度较低的问题;最后,借助迁移学习思想对YOLOv4网络进行预训练,并运用翻转、裁剪、亮度变换、噪声扰动等方法进行数据集扩充,解决了公路路面病害样本不足导致的网络训练过拟合问题。实验结果表明,所提基于YOLOv4+DC+FL算法对公路路面病害检测的平均精度均值可达到93.64%,相较于原始的YOLOv4检测网络提高了3.25%,检测每张图片平均时间为35.8 ms,缩减了7.9 ms。 展开更多
关键词 图像处理 公路路面病害 YOLOv4 深度可分离卷积 Focal loss 迁移学习 数据增广
原文传递
迁移学习和卷积神经网络电力设备图像识别方法 被引量：35
13
作者 王昕 赵飞 +2 位作者 蒋佐富 尚将 吴瑞文 《中国测试》 CAS 北大核心 2020年第5期108-113,共6页
一线生产单位一般不具备建立大量电力设备图像数据集的条件,因此在使用深度学习模型协助完成对电力设备图像的识别过程中受到限制。通过对电力设备进行三维建模和多角度渲染,获得大量模拟电力设备图像,解决深度学习模型卷积神经网络在... 一线生产单位一般不具备建立大量电力设备图像数据集的条件,因此在使用深度学习模型协助完成对电力设备图像的识别过程中受到限制。通过对电力设备进行三维建模和多角度渲染,获得大量模拟电力设备图像,解决深度学习模型卷积神经网络在学习过程中数据集不足的问题。同时,通过迁移学习的方式将经过模拟电力设备图像训练的卷积神经网络应用于对真实电力设备图像的学习中,提高学习效率和精度,最终取得93.5%的识别准确率。该方法为一线生产单位将卷积神经网络应用于电力设备图像识别分类任务提供一种解决办法。 展开更多
关键词 图像识别 电力设备 迁移学习 卷积神经网络
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基于迁移学习的葡萄叶片病害识别及移动端应用 被引量：32
14
作者 苏仕芳 乔焰 饶元 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期127-134,共8页
为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,易产生过拟合现象等问题,提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16,GV),并针对该模型提出基于迁移学习的模型训练方式。将VGG-16网络在ImageNet图像数... 为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,易产生过拟合现象等问题,提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16,GV),并针对该模型提出基于迁移学习的模型训练方式。将VGG-16网络在ImageNet图像数据集上学习的知识迁移到本模型中,并设计全新的全连接层。对收集到的葡萄叶片图像使用数据增强技术扩充数据集。基于扩充前后的数据集,对全新学习、训练全连接层的迁移学习、训练最后一个卷积层和全连接层的迁移学习3种学习方式进行了试验。试验结果表明,1)迁移学习的2种训练方式相比于全新学习准确率增加了10~13个百分点,并在仅训练25轮达到收敛,该方法有效提升了模型分类性能,缩短模型的收敛时间;2)数据扩充有助于增加数据的多样性,并随着训练次数的增加,训练与测试准确率同步上升,有效缓解了过拟合现象。在迁移学习结合数据扩充的方式下,所构建的葡萄叶片病害识别模型(GV)对葡萄叶片病害的识别准确率能达到96.48%,对健康叶、褐斑病、轮斑病和黑腐病的识别准确率分别达到98.04%、98.04%、95.83%和94.00%。最后,将最终的研究模型部署到移动端,实现了田间葡萄叶片病害的智能检测,为葡萄病害的智能诊断提供参考。 展开更多
关键词 图像识别 病害 葡萄叶片 迁移学习 数据扩充 移动端
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基于迁移学习和改进CNN的葡萄叶部病害检测系统 被引量：31
15
作者 樊湘鹏 许燕 +3 位作者 周建平 李志磊 彭炫 王小荣 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期151-159,共9页
为建立高效、准确的葡萄叶部病害检测系统,引入迁移学习机制,利用大型公开数据集对VGG16模型预训练,保持模型前端13个层的参数和权重不变,对全连接层和分类层改进后利用新数据集微调训练模型,包括对训练优化器、学习率和中心损失函数平... 为建立高效、准确的葡萄叶部病害检测系统,引入迁移学习机制,利用大型公开数据集对VGG16模型预训练,保持模型前端13个层的参数和权重不变,对全连接层和分类层改进后利用新数据集微调训练模型,包括对训练优化器、学习率和中心损失函数平衡参数的优选试验,最后将模型部署在Android手机端。试验表明,在微调训练阶段选择Adam优化器、初始学习率设为0.001、中心损失函数平衡参数设为0.12时,改进的VGG16模型性能最优,对葡萄6类叶部图像的分类平均准确率为98.02%,单幅图像平均检测耗时为0.327s。与未改进的VGG16模型相比,平均准确率提高了2.82%,平均检测耗时下降了66.8%,权重参数数量减少了83.4%。改进后的模型综合性能优于AlexNet、ResNet50和Inceptionv3等模型。将模型跨平台部署在Android手机端,自然环境下验证的平均准确率为95.67%,平均检测耗时为0.357 s。该研究建立的基于迁移学习和改进卷积神经网络的病害检测系统可实现对葡萄叶部病害的快速、智能诊断,为葡萄病害的及时防控提供依据。 展开更多
关键词 图像识别 病害 葡萄叶 迁移学习 卷积神经网络 全局平均池化 手机识别系统 智能诊断
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数字图像中照度不均匀校正技术研究 被引量：19
16
作者 郑军 徐春广 +2 位作者 肖定国 理华 黄卉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期285-289,共5页
为了消除数字图像中的照度不均匀性,对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论.分析了这些方法在计算误差上的内在原因,并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术.该技术兼顾了数字图像的频域和空域,使... 为了消除数字图像中的照度不均匀性,对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论.分析了这些方法在计算误差上的内在原因,并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术.该技术兼顾了数字图像的频域和空域,使得采用本方法校正后的图像具有品质优,计算误差小和时间消耗较少等特点. 展开更多
关键词 数字图像 照度不均匀校正 小波变换
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基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别 被引量：26
17
作者 张瑞青 李张威 +3 位作者 郝建军 孙磊 李浩 韩鹏 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第23期171-180,共10页
针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题,该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用翻转、旋转、平移、对比度变换和亮度变换等操作,对获取的5个等级花生荚果图像进行数量扩充和预处理,得到... 针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题,该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用翻转、旋转、平移、对比度变换和亮度变换等操作,对获取的5个等级花生荚果图像进行数量扩充和预处理,得到花生荚果等级图像数据集;对比分析了GoogLeNet、ResNet18和AlexNet 3种基本模型下花生荚果图像分级识别的性能;通过迁移AlexNet卷积层对花生荚果等级识别模型进行了改进,用批归一化替换局部响应归一化且将激活函数置于批归一化层前后不同位置,设计了4种不同的识别训练模型;对改进的4种AlexNet模型进行迁移学习对比试验和超参数学习率优化试验,研究了非饱和激活函数和改进的非饱和激活函数对模型性能的影响。试验结果表明,在满足测试精度的基础上AlexNet模型所用训练时间最少;基于AlexNet的改进模型的迁移学习中学习率是需要优化的超参数,合适的学习率能够加快模型的训练并提升识别能力;改进模型中批归一化的引入及网络参数的减少,缩减了220 s训练时间,模型性能提高。所构建的花生荚果等级识别模型(Penut_AlexNet model,PA模型)对花生荚果5个等级分类识别准确率达到95.43%,该模型对花生荚果等级识别具有较高的准确率,也可为其他农产品精确分级提供参考。 展开更多
关键词 图像识别 模型 卷积神经网络 迁移学习 批归一化 花生荚果 等级分类
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微光(可见光)／红外彩色夜视技术处理算法及系统进展 被引量：24
18
作者 骆媛 王岭雪 +3 位作者 金伟其 赵源萌 张长兴 李家琨 《红外技术》 CSCD 北大核心 2010年第6期337-344,共8页
彩色夜视技术是国内外重点发展的关键技术之一,将多波段图像融合成一幅适于人眼观察及目标探测的彩色图像。按照彩色夜视融合算法进展及融合结果的自然感程度,介绍并分析了基于色彩传递的自然感彩色夜视算法及最新进展,基于ICA域的真彩... 彩色夜视技术是国内外重点发展的关键技术之一,将多波段图像融合成一幅适于人眼观察及目标探测的彩色图像。按照彩色夜视融合算法进展及融合结果的自然感程度,介绍并分析了基于色彩传递的自然感彩色夜视算法及最新进展,基于ICA域的真彩色融合算法。随着先进夜视成像装置和实时信号处理技术的飞速发展,国内外已提出多种彩色夜视融合系统,部分已进入使用/装备阶段。介绍并分析了几种已使用/装备的光学式实时彩色夜视融合系统和数字式实时彩色夜视融合系统。 展开更多
关键词 彩色夜视 图像融合 色彩传递 ICA 微光(可见光) 红外
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匀速直线运动模糊长度的精确估计 被引量：19
19
作者 贺卫国 黎绍发 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第6期1316-1317,1320,共3页
点扩展函数的设置是影响图像复原的关键问题。对于匀速直线运动模糊图像,模糊长度和运动方向决定了点扩展函数。分析了模糊图像的频谱图出现黑色条带的原因、条件以及它的精确位置,并设计了一种匀速直线运动模糊长度的估计算法,理论和... 点扩展函数的设置是影响图像复原的关键问题。对于匀速直线运动模糊图像,模糊长度和运动方向决定了点扩展函数。分析了模糊图像的频谱图出现黑色条带的原因、条件以及它的精确位置,并设计了一种匀速直线运动模糊长度的估计算法,理论和实验证明这种算法是精确的。 展开更多
关键词 图像复原 传递函数 运动模糊图像
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基于无人机图像与迁移学习的线路绝缘子状态评价方法 被引量：25
20
作者 罗建军 刘振声 +3 位作者 龚翔 黄绍川 欧阳业 魏征 《电力工程技术》 2019年第5期30-36,共7页
针对目前绝缘子运维过程存在着规程过于繁杂,过于依赖运维人员的人工识别等问题,文中提出了一种绝缘子状态评价方法,该方法采用历史绝缘子缺陷图像作为训练样本,通过迁移学习在小样本数据处理的优异性能实现基于深度卷积神经网络绝缘子... 针对目前绝缘子运维过程存在着规程过于繁杂,过于依赖运维人员的人工识别等问题,文中提出了一种绝缘子状态评价方法,该方法采用历史绝缘子缺陷图像作为训练样本,通过迁移学习在小样本数据处理的优异性能实现基于深度卷积神经网络绝缘子的缺陷识别模型训练,并借助卷积神经网络的特征提取能力实现绝缘子缺陷量化评分,结合历史样本与专家经验实现考虑运行年限、外界环境等因素实现绝缘子综合状态评价。通过实例分析表明文中迁移学习模型训练后绝缘子缺陷识别准确率可达到90%以上,而采用全新学习在同样的样本条件下识别准确率仅为70%,且文中建立的评价模型在日常运维中能够更为灵敏地体现绝缘子的缺陷状态,说明文中评价方法具有相当可靠性,可为运维人员的日常维护安排提供经验。 展开更多
关键词 无人机巡检 迁移学习 绝缘子 缺陷识别 状态评价
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