曲线迹变换及其融合特征在对象识别上的应用研究
这是一篇关于曲线迹变换,迹变换,ResNet50,纹理识别,对象识别的论文, 主要内容为对象识别是机器学习领域的一个重要组成部分,它具有极大的应用潜力。图像特征提取是实现对象识别的关键步骤,而在图像特征的提取过程中构造一种图像的不变特征对对象识别的结果起着决定性的作用。迹变换、圆迹变换都是优秀的图像不变特征提取方法,迹变换在描述含直线形纹理的图像时表现优秀,圆迹变换对含圆弧形纹理图像具有更好的描述效果。但在实际生活中由于图像存在较多曲线形纹理,通常会造成迹变换、圆迹变换难以准确提取图像的的关键特征,如何提高此类方法对含较多曲线形纹理图像的识别能力将是下一步要解决的难点。本文基于迹变换和圆迹变换理论,提出了一种新的不变特征提取方法——曲线迹变换及其图像特征提取方法,该方法对含曲线弧纹理的图像具备优良的识别能力,同时,为了进一步提高曲线迹变换的泛化能力和鲁棒性,提出了基于曲线迹变换与同源特征的多特征融合方法和基于曲线迹变换和Res Net50的多特征融合方法。本文所提的曲线迹变换及其图像特征提取方法,是基于图像纹理的一种图像不变特征提取方法,可以获得图像的五重曲线迹变换不变特征,对含较多曲线纹理的图像具有更好的表征性能,是对迹变换和圆迹变换的一种补充图像描述方法。此外,为了提高曲线迹变换方法的鲁棒性,结合迹变换和圆迹变换,提出了一种基于曲线迹变换与同源特征的多特征融合方法,并在Coil-20对象图库和Fruits360对象图库上进行对象识别实验,与一些先进方法相比,获得了更好的识别效果。本文所提的基于曲线迹变换和Res Net50的多特征融合方法,首先将曲线迹变换经过五重泛函作用提取的168维图像特征与Res Net50经过前49层卷积、平均池化层后得到的特征进行决策级融合,然后将其融合特征进行全连接、Softmax函数分类得到实验结果,最后将该方法应用于Cifar100物体数据集的图像识别中,取得了更优秀的识别结果。
城市时景分享与管理系统设计与实现
这是一篇关于图片分享,微服务,ElasticSearch,云状分类,ResNet50的论文, 主要内容为图片作为新的信息载体,凭借其直观简洁、生动形象的视觉体验受到人们的广泛欢迎。随着信息时代的到来,移动互联网以及云存储技术高速发展,图片质量不断提升,同时,图片获取和传播的成本越来越低。人们利用智能手机、专业摄影设备记录个人生活、身边美景,并在平台进行分享,这种方式逐渐成为人们的一种基本生活方式,图片社交类软件随之兴起。本文通过分析用户需求,对图片分享类社交软件进行对比分析,决定通过实现一款城市时景分享系统,为用户提供足不出户便能欣赏各地美景的软件,也为爱好摄影的用户提供分享与交流的平台,实现随拍随享的功能。用户可以利用碎片化时间,在闲暇时使用该软件。该软件适应现代人生活方式,契合移动分享社交网络的发展趋势。城市时景分享与管理系统包括个人中心、消息通知、时景动态、身边此刻、时景活动、搜索管理和观云识天气七个模块。时景动态、身边此刻、时景活动为系统核心功能模块,用户可以查看其他人最新发布的动态以及身边此刻的时景图片,也可以参与时景活动分享身边时景。搜索管理为用户提供近实时的城市时景搜索和用户搜索。用户可以在观云识天气模块上传并分享云朵图片,系统可以通过识别云状预测天气。结合项目需求进行技术选型,确定使用微服务架构作为系统的整体架构,采用Dubbo和Zookeeper分布式服务框架、Nginx反向代理服务器以及Spring Boot框架进行系统后台的开发工作,利用Elastic Search搜索引擎提供搜索服务。对于观云识天气模块中的云状分类,利用迁移学习对Image Net上预训练好的卷积神经网络模型进行对比实验,Resnet50模型的分类精度和运行时间均优于其他模型,选择其作为云状分类的分类模型。论文对城市时景分享与管理系统的需求分析、概要设计、详细设计与实现都进行了详细的描述,并给出软件的运行效果图。经过功能测试与非功能测试,确保软件在实现用户各种各样的功能需求的前提之下,稳定性、扩展性和响应时间都达到开发目标。目前,该项目已经上线,处于用户使用阶段,并在不断更新完善。公司结合用户实际需求和前沿技术,为用户提供了新奇且人性化的产品。系统性能也在多次迭代中不断提升。
基于神经网络的汉字部件图像分割与检索算法研究
这是一篇关于汉字图像,部件分割,部件检索,Faster RCNN,ResNet50的论文, 主要内容为部件是汉字的构字单位,笔画结构相对简单,同时又具有汉字字形等方面的信息,在汉字研究中具有重要作用,因此部件分割与检索方法研究是一项非常有价值的工作。随着深度学习的发展,本文设计基于神经网络模型的汉字部件图像的分割方法,并设计实现了汉字部件图像检索系统,为研究者提供便捷高效的研究工具,进一步节省了时间成本。主要工作有:(1)设计了基于Faster RCNN的汉字部件图像分割模型。针对汉字图像中部件分割困难的问题,将部件分割问题转化为目标检测问题,使用Faster RCNN完成对部件的分割。首先根据部件层级性的特点,选用了十三种汉字结构及相应比例,对数据集中的汉字图像按照首层结构划分并挑选出符合比例的图像,然后对所挑选的汉字图像逐层的进行结构标注,并按照Pascal VOC标准制作了包含2002张图像以及所对应的标注文件的汉字图像数据集。然后在Faster RCNN的特征提取层加入特征金字塔结构FPN(Feature Pyramid Network),FPN结构可以将特征图中的底层特征和高层特征相融合,进一步提取图像的细节特征和位置信息等。预测目标的RPN(Region Proposal Network)层获取FPN提取的图像特征后,会生成十五种不同比例不同大小的锚框(anchor),对图像所有像素点进行预测,进而全方位的检测图像中不同大小的部件,最后通过预测汉字结构分割获得部件。Faster RCNN模型在本文所制作的数据集上进行训练,并与YOLOv3和YOLOv7进行对比实验,实验表明Faster RCNN的分割效果更精准,且预测数量更接近实际。(2)设计实现基于ResNet50提取特征的汉字部件图像检索系统。该系统集成了基于Faster RCNN的汉字部件图像分割模型,通过系统提交待分割的整字图像,调用汉字部件图像分割模型分割得到部件。检索前,需要对得到的部件图像进行噪声去除,通过设置的mask层与图像进行与操作去除部件图像上的细小噪声。检索过程中,使用卷积神经网络Res Net50对部件进行特征提取,使用余弦相似度计算特征匹配结果,并根据此结果返回检索到的相似部件图像。系统与VGG16、Dense Net121和以图搜图系统进行对比实验,结果表明本系统在检索结果前10、前20、前30的平均图像检索精度上均优于其他三组结果,与VGG16相比,三种情况分别高出0.3%,1.6%,2.9%,与Dense Net121相比,三种情况分别高出1.2%,3.1%,10.1%,与以图搜图系统相比分别高出0.7%、0.8%、1.3%。
基于卷积神经网络的电缆绝缘层厚度检测研究
这是一篇关于卷积神经网络,边缘检测,电缆绝缘层边缘,VGG16,ResNet50的论文, 主要内容为电缆在现代化基建工程中有极其重要的作用,电缆质量的问题直接关乎工程质量的好坏。因而,对电缆生产工厂和电缆质检部门来说,电缆的质量检测是极其重要且关键的任务。在进行电缆厚度测量时,首先要检测出电缆绝缘层边缘,电缆绝缘层边缘的检测效果直接关乎后续测量精度;因此,如何提升电缆绝缘层厚度测量的精度和效率变得尤为重要。目前,使用人工检测的方法,在实际应用中具有一定的局限性;而基于卷积神经网络的方法已经在图像识别领域有了很大的发展和突破。本文将基于卷积神经网络,1、提出一种基于改进的RCF算法的电缆绝缘层边缘检测方法;2、提出一种基于残差网络的电缆绝缘层边缘检测方法。并将两种算法在绝缘层厚度测量实验中比较测量精度,由实验结果可得基于残差网络的电缆绝缘层边缘检测算法的测量误差较小,检测速度较快,测量精度较高。本文主要工作和创新点如下:(1)研究了深度学习模型中的卷积神经网络主要因素和基础理论,为后续建立边缘检测算法模型打下基础。首先研究了卷积神经网络的工作原理和组成部分,卷积层的作用和卷积操作的过程,激活函数的分类和功能,池化层在网络中的主要作用和池化操作过程。其次研究了边缘检测中常用的卷积神经网络模型VGG16和Res Net残差网络,同时也是论文模型的主要架构;接着构建了电缆绝缘层数据集,用来训练所设计的电缆绝缘层边缘检测模型,并描述了如何增强数据集,以提升模型性能;最后给出了边缘检测实验中常用的评价指标,以评估所设计模型的边缘检测性能。(2)基于RCF算法在边缘检测中的应用,本文提出一种基于改进的RCF算法的电缆绝缘层边缘检测方法。首先,针对RCF算法中,由于高阶段卷积层中特征图分辨率降低,导致了图像特征损失的问题,本文在主干网络中将3、4阶段的池化层步长设为1。为了降低过程中高阶段卷积层的感受野变小的影响,将高阶段的卷积层替换为空洞卷积,进而提升图片特征的提取能力。其次,针对RCF算法在提取图像多尺度特征时较复杂的计算方式,在每个卷积层的侧输出网络加入尺度增强模块,提取侧输出网络特征图的多尺度特征。然后,针对高阶段卷积层侧输出网络特征图局部细节不足的问题,在侧输出网络加入级联结构,将低阶段的侧输出与高阶段的侧输出融合,提升高阶段特征图的局部细节信息。最后,将改进的RCF算法与其他边缘检测算法在电缆绝缘层数据集上进行检测精度的比较。对比发现,基于改进的RCF算法在电缆绝缘层边缘检测中有较好的检测效果,其数据集中ODS、OIS和AP值分别达到0.821、0.842和0.799,检测速度达到30fps。(3)基于残差网络在图像识别领域的应用,本文提出一种基于残差网络的电缆绝缘层边缘检测算法。在Res Net50网络中,特征图经过较多卷积层到达高阶段时,如果特征图过小,会导致高阶段卷积层对特征信息提取过少,基于此,本文首先引入空洞卷积残差块,并将模型的3、4阶段的部分残差块更换为空洞卷积残差块。其次,在每个阶段的侧输出网络中加入尺度增强模块,提取侧输出网络特征图的多尺度特征。然后,引入空间注意力模块,以减少特征图的背景噪声,使得到的物体轮廓更为清晰,进而提升模型边缘提取效果。最后,使用真实标签对每个阶段进行深度监督,并将基于残差网络的边缘检测算法与其他边缘检测算法进行检测精度的比较。在电缆绝缘层数据集上进行实验对比,该算法在电缆绝缘层上具有更好的检测精度。其数据集中ODS、OIS和AP值分别达到0.823、0.844和0.811,检测速度达到32fps。
城市时景分享与管理系统设计与实现
这是一篇关于图片分享,微服务,ElasticSearch,云状分类,ResNet50的论文, 主要内容为图片作为新的信息载体,凭借其直观简洁、生动形象的视觉体验受到人们的广泛欢迎。随着信息时代的到来,移动互联网以及云存储技术高速发展,图片质量不断提升,同时,图片获取和传播的成本越来越低。人们利用智能手机、专业摄影设备记录个人生活、身边美景,并在平台进行分享,这种方式逐渐成为人们的一种基本生活方式,图片社交类软件随之兴起。本文通过分析用户需求,对图片分享类社交软件进行对比分析,决定通过实现一款城市时景分享系统,为用户提供足不出户便能欣赏各地美景的软件,也为爱好摄影的用户提供分享与交流的平台,实现随拍随享的功能。用户可以利用碎片化时间,在闲暇时使用该软件。该软件适应现代人生活方式,契合移动分享社交网络的发展趋势。城市时景分享与管理系统包括个人中心、消息通知、时景动态、身边此刻、时景活动、搜索管理和观云识天气七个模块。时景动态、身边此刻、时景活动为系统核心功能模块,用户可以查看其他人最新发布的动态以及身边此刻的时景图片,也可以参与时景活动分享身边时景。搜索管理为用户提供近实时的城市时景搜索和用户搜索。用户可以在观云识天气模块上传并分享云朵图片,系统可以通过识别云状预测天气。结合项目需求进行技术选型,确定使用微服务架构作为系统的整体架构,采用Dubbo和Zookeeper分布式服务框架、Nginx反向代理服务器以及Spring Boot框架进行系统后台的开发工作,利用Elastic Search搜索引擎提供搜索服务。对于观云识天气模块中的云状分类,利用迁移学习对Image Net上预训练好的卷积神经网络模型进行对比实验,Resnet50模型的分类精度和运行时间均优于其他模型,选择其作为云状分类的分类模型。论文对城市时景分享与管理系统的需求分析、概要设计、详细设计与实现都进行了详细的描述,并给出软件的运行效果图。经过功能测试与非功能测试,确保软件在实现用户各种各样的功能需求的前提之下,稳定性、扩展性和响应时间都达到开发目标。目前,该项目已经上线,处于用户使用阶段,并在不断更新完善。公司结合用户实际需求和前沿技术,为用户提供了新奇且人性化的产品。系统性能也在多次迭代中不断提升。
城市时景分享与管理系统设计与实现
这是一篇关于图片分享,微服务,ElasticSearch,云状分类,ResNet50的论文, 主要内容为图片作为新的信息载体,凭借其直观简洁、生动形象的视觉体验受到人们的广泛欢迎。随着信息时代的到来,移动互联网以及云存储技术高速发展,图片质量不断提升,同时,图片获取和传播的成本越来越低。人们利用智能手机、专业摄影设备记录个人生活、身边美景,并在平台进行分享,这种方式逐渐成为人们的一种基本生活方式,图片社交类软件随之兴起。本文通过分析用户需求,对图片分享类社交软件进行对比分析,决定通过实现一款城市时景分享系统,为用户提供足不出户便能欣赏各地美景的软件,也为爱好摄影的用户提供分享与交流的平台,实现随拍随享的功能。用户可以利用碎片化时间,在闲暇时使用该软件。该软件适应现代人生活方式,契合移动分享社交网络的发展趋势。城市时景分享与管理系统包括个人中心、消息通知、时景动态、身边此刻、时景活动、搜索管理和观云识天气七个模块。时景动态、身边此刻、时景活动为系统核心功能模块,用户可以查看其他人最新发布的动态以及身边此刻的时景图片,也可以参与时景活动分享身边时景。搜索管理为用户提供近实时的城市时景搜索和用户搜索。用户可以在观云识天气模块上传并分享云朵图片,系统可以通过识别云状预测天气。结合项目需求进行技术选型,确定使用微服务架构作为系统的整体架构,采用Dubbo和Zookeeper分布式服务框架、Nginx反向代理服务器以及Spring Boot框架进行系统后台的开发工作,利用Elastic Search搜索引擎提供搜索服务。对于观云识天气模块中的云状分类,利用迁移学习对Image Net上预训练好的卷积神经网络模型进行对比实验,Resnet50模型的分类精度和运行时间均优于其他模型,选择其作为云状分类的分类模型。论文对城市时景分享与管理系统的需求分析、概要设计、详细设计与实现都进行了详细的描述,并给出软件的运行效果图。经过功能测试与非功能测试,确保软件在实现用户各种各样的功能需求的前提之下,稳定性、扩展性和响应时间都达到开发目标。目前,该项目已经上线,处于用户使用阶段,并在不断更新完善。公司结合用户实际需求和前沿技术,为用户提供了新奇且人性化的产品。系统性能也在多次迭代中不断提升。
城市时景分享与管理系统设计与实现
这是一篇关于图片分享,微服务,ElasticSearch,云状分类,ResNet50的论文, 主要内容为图片作为新的信息载体,凭借其直观简洁、生动形象的视觉体验受到人们的广泛欢迎。随着信息时代的到来,移动互联网以及云存储技术高速发展,图片质量不断提升,同时,图片获取和传播的成本越来越低。人们利用智能手机、专业摄影设备记录个人生活、身边美景,并在平台进行分享,这种方式逐渐成为人们的一种基本生活方式,图片社交类软件随之兴起。本文通过分析用户需求,对图片分享类社交软件进行对比分析,决定通过实现一款城市时景分享系统,为用户提供足不出户便能欣赏各地美景的软件,也为爱好摄影的用户提供分享与交流的平台,实现随拍随享的功能。用户可以利用碎片化时间,在闲暇时使用该软件。该软件适应现代人生活方式,契合移动分享社交网络的发展趋势。城市时景分享与管理系统包括个人中心、消息通知、时景动态、身边此刻、时景活动、搜索管理和观云识天气七个模块。时景动态、身边此刻、时景活动为系统核心功能模块,用户可以查看其他人最新发布的动态以及身边此刻的时景图片,也可以参与时景活动分享身边时景。搜索管理为用户提供近实时的城市时景搜索和用户搜索。用户可以在观云识天气模块上传并分享云朵图片,系统可以通过识别云状预测天气。结合项目需求进行技术选型,确定使用微服务架构作为系统的整体架构,采用Dubbo和Zookeeper分布式服务框架、Nginx反向代理服务器以及Spring Boot框架进行系统后台的开发工作,利用Elastic Search搜索引擎提供搜索服务。对于观云识天气模块中的云状分类,利用迁移学习对Image Net上预训练好的卷积神经网络模型进行对比实验,Resnet50模型的分类精度和运行时间均优于其他模型,选择其作为云状分类的分类模型。论文对城市时景分享与管理系统的需求分析、概要设计、详细设计与实现都进行了详细的描述,并给出软件的运行效果图。经过功能测试与非功能测试,确保软件在实现用户各种各样的功能需求的前提之下,稳定性、扩展性和响应时间都达到开发目标。目前,该项目已经上线,处于用户使用阶段,并在不断更新完善。公司结合用户实际需求和前沿技术,为用户提供了新奇且人性化的产品。系统性能也在多次迭代中不断提升。
林区害鼠智能监测和识别系统的研究与应用
这是一篇关于害鼠分类,害鼠防治,深度学习,迁移学习,ResNet50的论文, 主要内容为林区鼠害是一种常见的森林灾害之一。早期检查和防治可以预防鼠害的发生。可以统计各地区的害鼠情况,针对性的进行害鼠防治工作。林区鼠害的防治对生态环境的稳定有着重要的意义。但是,排查林区鼠害情况需要消耗林区管理人员大量的精力且效果不一定好。因此,研究基于web系统的林区害鼠智能监测和识别系统,可以帮助林区管理员排查和防治林区鼠害,为森林的发展打下了坚实的基础。在害鼠监测和识别领域中大多有以下方法且有如下不足之处:(1)人工观察:这是最传统的方法之一,但是这种方法不仅需要专业知识和经验,还浪费大量人力资源。(2)基因检测:现代技术使得基因检测成为一种越来越流行的害鼠监测方法。该方法通常可以提供高精度的检测结果,但是耗费了大量的人力和财力。(3)视频监控法:通过安装视频监控设备,观察害鼠的出没情况,从而实现害鼠的识别。该方法依赖于人工的监控,准确率受到监控范围和人员数量等因素的影响,耗费了太多的人力。本研究采用深度学习技术,主要关注害鼠图片的识别分类和统计分析。为了解决害鼠图片数量较少的问题,采用了迁移学习技术。为了解决害鼠图片在各类别间图像相似性高的问题和浪费大量人力和财力的问题,提出了一种基于注意力机制和局部分支的图像分类网络,即ResNet50Plus网络。该网络采用了CA注意力机制和基于CSLBP算法的局部分支,以提取害鼠图片的特征。在实验部分,首先对比了ViT、VGG19、MobileNetV3、ResNet18、ResNet34、ResNet50模型、YOLOv7模型,选择了ResNet50模型为害鼠分类基础模型。然后对比了Resnet50-SE、Resnet50-CBAM、Resnet50-CA得出注意力机制选择CA的结论,最后对比了ResNet50-CA、ResNet50Plus模型,最终得出了ResNet50Plus网络分类准确率最高,其值为93.26%的结论。达到了预期识别相似性高的害鼠图片的目标。本论文的创新点在于在全局分支Resnet50-CA的基础上,增加了一个基于CSLBP算法的局部分支来提取局部纹理特征来解决各类别间图像相似性高的问题。设计和开发了一个基于B/S架构的森林害鼠智能监测和识别系统,该系统能够实现对森林害鼠图像的智能识别和分类,并提供数据统计和分析功能,同时也具备智能监测功能,减轻了林区管理员的工作负担,为林区管理员提供了更加精准的害鼠监测和分类统计结果,为森林保护和管理提供了有力的技术支持。
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