作者:彭熹; 肖奕; 崔卓; 肖萍; 李国栋 期刊:《科技通报》 2019年第11期
高压开关柜的安全运行是电力行业的重要部分,开关柜柜门因操作人员疏忽而未关闭会造成比较严重的安全隐患。卷积神经网络算法因其可以最大化地保留图像整体特征和局部特征,而成为目前图像识别领域的研究热点。本文设计了一个轻量级的卷积神经网络,具有7层卷积层的特征分类学习模块和3层卷积层的目标检测学习模块。通过对比3×3和5×5两种卷积核的识别结果可知,3×3卷积核在识别准确率和内存消耗方面具有更佳的效果,说明本文方法具有有...
作者:柯岩; 林小竹; 廖蕊; 魏战红 期刊:《计算机工程》 2019年第11期
随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)在目标检测与图像分类中受到研究者的广泛关注。CNN从LeNet-5网络发展到深度残差网络,其层数不断增加。基于神经网络中"深度"的含义,在确保感受野相同的前提下,给定标准的输入图片和输出特征图,对不同层数的卷积神经网络进行训练,并将训练结果与标准输出图进行对比。在此基础上,对标准的3×3卷积核进行分解,构建由2×2大小卷积核组成的CNN。根据目标特征是否具有中心对称的性质,提出多层卷...
作者:谢晓竹; 薛帅 期刊:《兵器装备工程学报》 2019年第08期
分析研究了Cifar-10模型的网络结构,搭建了实验平台,对传统的模型进行了训练,分析了实验中网络参数对识别效果的影响。提出了增加卷积核数量、合理选取迭代次数和改变激活函数的方法,实现了对传统的Cifar-10模型的改进,实验结果表明,同等实验环境,在合理选取迭代次数和激活函数的前提下,提高卷积核数量1个倍数后对图像的识别率可提高99%以上。在此基础上,利用改进的Cifar-10模型对装甲目标进行了二分类实验,实验结果表明分类准确率...
作者:黎楷模 期刊:《河南工业大学学报·自然科学版》 2004年第03期
定位是模式识别的难点和关键.利用边缘检测法定位是基于边界的图像分割算法最基本的处理方法.不同的边缘检测算法可以得到不同的检测结果,比较和分析这些算子的作用和处理图像结果的优劣,并从中选出最合适的方法,在车辆牌照自动识别系统的应用上有积极的意义.
作者:高培贤; 魏立线; 刘佳; 刘明明 期刊:《中国科技论文》 2018年第14期
为提高图像隐写分析的检测效果,构建了一个基于卷积神经网络的图像隐写分析模型(steganalysis convolutio nalneural network,SCNN)进行图像隐写分析,使用2层3×3的卷积层代替1层5×5的卷积层,在减少网络参数,提高模型训练效率的同时,可以提取到图像更加抽象的特征;使用ReLU激活函数代替TanH激活函数,提高了隐写分析效果;取消池化层,减少了嵌入信息的损失。实验结果表明,相比空域富模型+集成分类器的隐写分析方法和5层的CNN隐写分析...
人工智能现在应用最好的一个领域就是基于视频图像的应用,尤其是基于深度卷积神经网络在视频图像领域的应用最为火热。安防领域人工智能是人工智能技术最好的实践领域。安防领域每天产生的全天候的海量视频图像数据为人工智能提供了最佳实践基础。除了海量数据、深度卷积神经网络算法,还有GPU或者神经网络硬件加速引擎也在安防领域快速广泛应用。
作者:吕恩辉; 王雪松; 程玉虎 期刊:《控制与决策》 2018年第03期
在深度卷积神经网络的学习过程中,卷积核的初始值通常是随机赋值的.另外,基于梯度下降法的网络参数学习法通常会导致梯度弥散现象.鉴于此,提出一种基于反卷积特征提取的深度卷积神经网络学习方法.首先,采用无监督两层堆叠反卷积神经网络从原始图像中学习得到特征映射矩阵;然后,将该特征映射矩阵作为深度卷积神经网络的卷积核,对原始图像进行逐层卷积和池化操作;最后,采用附加动量系数的小批次随机梯度下降法对深度卷积网络微调以避...
作者:文元美; 罗志鹏; 凌永权 期刊:《计算机与现代化》 2018年第12期
为了充分利用图像中所隐藏的特征信息,提出将低级维度特征融合在全连接层,构建出融合了高低级维度特征的双通道卷积神经网络。首先构建一个传统的双通道卷积神经网络,在两通道上设置不同大小的卷积核,将双通道的池化层分别连接到全连接层,同时将两通道卷积神经网络的第一池化层提取的特征也直接送到全连接层,使提取得到的初级和高级特征图在全连接层上进行融合,融合后的数据输入到Softmax分类器进行分类。不同算法在fashion-mnist...
作者:冯家文; 张立民; 邓向阳 期刊:《计算机工程与应用》 2018年第14期
针对静态手势识别任务中,传统基于人工提取特征方法耗时耗力,识别率较低,现有卷积神经网络依赖单一卷积核提取特征不够充分的问题,提出双通道卷积神经网络模型。输入手势图片通过两个相互独立的通道进行特征提取,双通道具有尺度不同的卷积核,能够提取输入图像中不同尺度的特征,然后在全连接层进行特征融合,最后经过softmax分类器进行分类。在Thomas Moeslund和Jochen Triesch手势数据库上进行实验验证,结果表明该模型提高了静态手...
作者:谢慧芳; 刘艺航; 王梓; 王迎港 期刊:《无线互联科技》 2018年第14期
为降低图像识别误识率,文章采用卷积神经网络结构对图像进行识别研究。首先,对输入图像进行初始化;然后,初始化后的图像经卷积层与该层中卷积核进行卷积,对图像进行特征提取,提取的图像特征经过池化层进行特征压缩,得到图像最主要、最具代表性的点;最后,通过全连接层对特征进行综合,多次迭代,层层压缩,进而对图像进行识别,输出所识别图像。与原始算法相比,该网络构造可以提高图像识别准确性,大大降低误识率。实验结果表明,利用该网...
作者:林年添; 张栋; 张凯; 王守进; 付超; 张建彬; 张冲 期刊:《地球物理学报》 2018年第10期
地震储层预测是油气勘探的重要组成部分,但完成该项工作往往需要经历多个环节,而多工序或长周期的研究分析降低了勘探效率.基于油气藏分布规律及其在地震响应上所具有的特点,本文引入卷积神经网络深度学习方法,用于智能提取、分类并识别地震油气特征.卷积神经网络所具有的强适用性、强泛化能力,使之可以在小样本条件下,对未解释地震数据体进行全局优化提取特征并加以分类,即利用有限的已知含油气井段信息构建卷积核,以地震数据为驱...
作者:王恒立; 杨立山 期刊:《光电技术应用》 2004年第03期
提出了一种基于CPLD的硬件图像预处理技术,可以对输入图像进行必要的预处理并且处理时间满足实时性要求.采用这种技术,可以实现数字图像卷积运算,因此可以完成图像的低通滤波、高通滤波、强化边缘等处理.在计算过程中,提出了一种高度优化的算法,它首先将卷积核中的系数转换成整数,再利用系数的稀疏性简化方程式,最终避免了乘法,只剩下加、减和移位操作,数值计算的复杂度被大大地减轻了.还提出了一个可用于强化边缘的卷积核,并给出...
作者:苏军雄; 见雪婷; 刘玮; 华俊达; 张胜祥 期刊:《计算机与现代化》 2018年第04期
卷积神经网络本身具有丰富的特征表达能力和学习能力,但本质上,其模块中几何变换能力是固定的。因此,引入可变形卷积核来改进VGG-16的网络结构,搭建名为DC-VGG的卷积神经网络结构来进行手势识别的研究。在不同数据集下,基于可变形卷积神经网络的手势识别方法能够直接把RGB图像数据输入网络。最终输出的结果,对手势的平均识别率达到97%以上,有效提高网络的性能,提升卷积神经网络对样本对象的容忍度和多样性,丰富卷积神经网络的特征...
作者:叶会娟; 刘向阳 期刊:《信息技术》 2017年第10期
针对卷积神经网络训练图像数据时,其学习到的卷积核是杂乱无章,没有规则的,提出了基于稀疏卷积核的卷积神经网络算法。该方法通过对平方误差代价函数加入稀疏约束项,在反向传播中修正卷积核时,使其学习到的部分卷积核近似于一阶微分梯度算子,即学习到的卷积核中部分值是0或者趋于0,可更好地来提取图像边缘特征。通过对手语图像数据及车牌图像数据进行训练的实验结果显示,其学习到的部分卷积核具有近似一阶微分的模板形式;并且相对...
作者:柳浪涛; 谷林; 贾郑磊 期刊:《计算机工程与设计》 2017年第08期
为更多地检测出家具图像的弱边缘,提出基于欧式距离及保持视觉效果的双检测器边缘检测算法。利用卷积核将边缘像素点的梯度增强,非边缘像素点的梯度减小,通过计算某像素点与其相邻像素点的欧氏距离值定位图像的边缘。MATLAB仿真结果表明,与传统欧氏距离边缘检测算法相比,该算法识别出的边缘更清晰,修正了传统欧氏距离边缘检测算法在家具图像的弱边缘检测中存在的效果不佳问题。
作者:刘晨; 曲长文; ; 李智 期刊:《舰船电子工程》 2017年第05期
近年来,卷积神经网络在目标检测、图像语义分割和图像识别领域取得了一系列重大突破性的成果。但是随着检测率的提升,网络结构也在向着更复杂的方向发展。为解决卷积神经网络结构复杂,样本的检测时间过长的问题,论文提出了一种通过特征图之间的差异性对卷积核数目进行优化的方法,通过计算得到最优卷积核数目,降低网络复杂度,从而加快样本检测的速度,提高泛化能力。实验结果表明,该方法在保证准确率的前提下,提升了检测速...
作者:罗英语 期刊:《数学的实践与认识》 2016年第21期
讨论了具x/ζ型卷积核的奇异积分方程的求解问题.通过Fourier积分变换,将所讨论的积分方程转化成在一定可解条件下与其同解意义下等价的Riemann边值问题.利用Riemann边值问题理论,分别讨论了在正则和非正则两种情况下的Riemann边值问题,进而得到相对应的x/ζ变量比型卷积核的积分方程一般解及可解条件.
利用离散的Foufier变换首次讨论了含有Hilbert核和卷积核的若干类奇异积分方程的求解。并首先在L2[-(απ/2),απ/2](α〉0)上得到了可解条件和一般解。
作者:李平润 期刊:《曲阜师范大学学报·自然科学版》 2007年第02期
利用离散的Fourier变换首次讨论了含有余割核CSC(τ-θ)和卷积核的二类奇异积分方程的求解,并首先在L2[-π,π]上得到了可解条件和一般解.
作者:付萍 期刊:《微电子学与计算机》 2006年第07期
光学邻近效应校正(OPC)是下一代集成电路设计和生产的重要工具。但是在OPC中,为了寻找合适的掩模补偿图形,必须迭代计算大量的空间稀疏分布的试探点成像。在这里提出了一种基于卷积核的快速稀疏空间光强的光刻仿真计算方法。一个双线性光学系统分解成为一组空间域卷积核。并通过对版图的空间域卷积来计算空间光强。与采用Hopkins公式的SPLAT相比。这种方法能快速地计算空间光强。尤其对于大面积计算显得更为有效。