面向移动端植物病害图像识别算法研究
这是一篇关于知识蒸馏,模型压缩,轻量化神经网络,植物病害,图像识别的论文, 主要内容为当前,在移动设备进行植物病害图像识别已成为提高农业生产效率的关键手段之一。然而,深度卷积神经网络模型在计算能力和存储空间有限的移动设备上部署和识别方面存在困难。为了在资源受限的移动设备上实现高效的植物病害图像识别,探索降低模型尺寸和计算量的方法显得尤为重要。本文针对Res Net50和Shuffle Net V2网络进行优化,并采用知识蒸馏算法对模型进行压缩处理,通过将优化后的模型部署到Android系统,实现了在移动端上进行植物病害图像识别的目标。本文的主要研究内容包括:1.为了解决移动端设备在计算能力和存储空间有限的情况下进行植物病害识别的问题,提出了基于知识蒸馏算法的植物病害识别方法。在此过程中,选取Res Net50作为知识蒸馏的教师网络,Shuffle Net V2作为学生网络。其中,教师网络引入PSA注意力来增强特征提取能力。实验结果表明,经过知识蒸馏优化的KD-Shuffle Net V2网络识别准确率达到了97.43%,略高于未经蒸馏的轻量级Shuffle Net V2网络,同时模型大小降低了49.43%。这证明了通过改进教师网络的知识蒸馏方法,可以在保持较高准确率的同时显著缩小模型,对提高模型在移动端设备上的计算和存储有积极意义。2.为了提高在复杂自然条件下学生网络模型识别植物病害图像识别的能力,本文提出了一种改进学生网络模型Shuffle Net V2＿res2net＿eca。该模型通过在原始的Shuffle Net V2网络中引入Res2Net结构块和注意力机制ECA,从而增强了对图像多尺度特征提取和植物病斑特征识别的能力。实验结果表明,经过知识蒸馏后的学生网络Shuffle Net V2＿res2net＿eca在复杂自然环境下的苹果病害数据集上识别率达到86.21%,较未优化前提高6.25%。因此,模型在处理复杂环境中的植物病害图像识别任务时具有较高的精确性和鲁棒性。3.为了验证知识蒸馏后的网络模型在移动端的性能,设计并实现了一个基于Android的应用程序去直观地展示模型在移动端的植物病害识别效果。利用知识蒸馏方法将模型大小压缩至适用于移动端的程度,同时将训练好的网络模型离线部署到Android平台上,开发了一个包含相机拍照、图像选择和模型推理功能的Android应用程序。通过在实际植物病害检测任务中的实验,证实了所提出的方法在植物病害识别方面具有有效性,展示了其实用性和可行性。
面向移动端植物病害图像识别算法研究
这是一篇关于知识蒸馏,模型压缩,轻量化神经网络,植物病害,图像识别的论文, 主要内容为当前,在移动设备进行植物病害图像识别已成为提高农业生产效率的关键手段之一。然而,深度卷积神经网络模型在计算能力和存储空间有限的移动设备上部署和识别方面存在困难。为了在资源受限的移动设备上实现高效的植物病害图像识别,探索降低模型尺寸和计算量的方法显得尤为重要。本文针对Res Net50和Shuffle Net V2网络进行优化,并采用知识蒸馏算法对模型进行压缩处理,通过将优化后的模型部署到Android系统,实现了在移动端上进行植物病害图像识别的目标。本文的主要研究内容包括:1.为了解决移动端设备在计算能力和存储空间有限的情况下进行植物病害识别的问题,提出了基于知识蒸馏算法的植物病害识别方法。在此过程中,选取Res Net50作为知识蒸馏的教师网络,Shuffle Net V2作为学生网络。其中,教师网络引入PSA注意力来增强特征提取能力。实验结果表明,经过知识蒸馏优化的KD-Shuffle Net V2网络识别准确率达到了97.43%,略高于未经蒸馏的轻量级Shuffle Net V2网络,同时模型大小降低了49.43%。这证明了通过改进教师网络的知识蒸馏方法,可以在保持较高准确率的同时显著缩小模型,对提高模型在移动端设备上的计算和存储有积极意义。2.为了提高在复杂自然条件下学生网络模型识别植物病害图像识别的能力,本文提出了一种改进学生网络模型Shuffle Net V2＿res2net＿eca。该模型通过在原始的Shuffle Net V2网络中引入Res2Net结构块和注意力机制ECA,从而增强了对图像多尺度特征提取和植物病斑特征识别的能力。实验结果表明,经过知识蒸馏后的学生网络Shuffle Net V2＿res2net＿eca在复杂自然环境下的苹果病害数据集上识别率达到86.21%,较未优化前提高6.25%。因此,模型在处理复杂环境中的植物病害图像识别任务时具有较高的精确性和鲁棒性。3.为了验证知识蒸馏后的网络模型在移动端的性能,设计并实现了一个基于Android的应用程序去直观地展示模型在移动端的植物病害识别效果。利用知识蒸馏方法将模型大小压缩至适用于移动端的程度,同时将训练好的网络模型离线部署到Android平台上,开发了一个包含相机拍照、图像选择和模型推理功能的Android应用程序。通过在实际植物病害检测任务中的实验,证实了所提出的方法在植物病害识别方面具有有效性,展示了其实用性和可行性。
车载安全监控系统
这是一篇关于行车安全,汽车黑匣子,物联网监控,视线估计,轻量化神经网络的论文, 主要内容为近年来,智能汽车产业发展迅猛,传统汽车制造商、新一代智能汽车制造商以及大量互联网公司等都利用自己相关优势入局智能汽车产业。其中自动驾驶与智能座舱的研究与发展最为火热,但驾驶安全作为一切的前提也要给予足够的重视。从交通事故的发生因素分析,本文提取了两大需求背景,一是车辆自身运行状况的监测、记录与警示,二是驾驶员不当驾驶行为的判定,如疲劳、分心驾驶。基于上述,本文课题从车辆自身行驶状况以及驾驶员安全驾驶行为切入,设计了一款多端协同的安全驾驶监测系统。本文主要工作集中于基于ARM-Linux的嵌入式车载终端,另外有云端系统作为管理中心,移动手机端作为功能拓展。首先,本文对汽车黑匣子相关产品、以及分心检测研究现状做了分析整理,概述了本文车载安全监控系统涉及的关键技术。其次,基于需求设计实现了车载终端硬件电路,这为后续功能实现打下基础。之后,在车辆终端上实现行车记录子系统功能。实现行车数据实时采集、标准化地存储、利用MQTT与XXTEA加密实现云端参数上报功能、设计可靠UDP视频监控功能、实现OTA升级功能。另外,在驾驶员安全驾驶行为监测子系统上,实现基于人脸关键点计算眼部与嘴部纵横比的疲劳监测。创新性地提出并实验了基于通道分级卷积与Mobile Net轻量化处理的人脸视线估计模型,在Gaze360与MPIIGaze视线估计数据集上估计误差分别为12.23°与4.38°,网络运算量GFLOPs仅为0.388,实现了适合于嵌入式终端的轻量化视线估计模型。另外本文将视线估计迁移至驾驶环境内,用于判断驾驶员注意力区域,在LISA Data数据集上达到了96.78%的分类准确率。之后部署于车载终端并实际验证了其效果。最后,本文整合并完成了对整个系统的功能与效果测试,验证了功能的有效性与可靠性。本文设计的车载安全监控系统,既有极强的实用价值与落地基础,也对后续智能汽车安全监控终端与智能化管理提供了参考意义。
面向移动端植物病害图像识别算法研究
这是一篇关于知识蒸馏,模型压缩,轻量化神经网络,植物病害,图像识别的论文, 主要内容为当前,在移动设备进行植物病害图像识别已成为提高农业生产效率的关键手段之一。然而,深度卷积神经网络模型在计算能力和存储空间有限的移动设备上部署和识别方面存在困难。为了在资源受限的移动设备上实现高效的植物病害图像识别,探索降低模型尺寸和计算量的方法显得尤为重要。本文针对Res Net50和Shuffle Net V2网络进行优化,并采用知识蒸馏算法对模型进行压缩处理,通过将优化后的模型部署到Android系统,实现了在移动端上进行植物病害图像识别的目标。本文的主要研究内容包括:1.为了解决移动端设备在计算能力和存储空间有限的情况下进行植物病害识别的问题,提出了基于知识蒸馏算法的植物病害识别方法。在此过程中,选取Res Net50作为知识蒸馏的教师网络,Shuffle Net V2作为学生网络。其中,教师网络引入PSA注意力来增强特征提取能力。实验结果表明,经过知识蒸馏优化的KD-Shuffle Net V2网络识别准确率达到了97.43%,略高于未经蒸馏的轻量级Shuffle Net V2网络,同时模型大小降低了49.43%。这证明了通过改进教师网络的知识蒸馏方法,可以在保持较高准确率的同时显著缩小模型,对提高模型在移动端设备上的计算和存储有积极意义。2.为了提高在复杂自然条件下学生网络模型识别植物病害图像识别的能力,本文提出了一种改进学生网络模型Shuffle Net V2＿res2net＿eca。该模型通过在原始的Shuffle Net V2网络中引入Res2Net结构块和注意力机制ECA,从而增强了对图像多尺度特征提取和植物病斑特征识别的能力。实验结果表明,经过知识蒸馏后的学生网络Shuffle Net V2＿res2net＿eca在复杂自然环境下的苹果病害数据集上识别率达到86.21%,较未优化前提高6.25%。因此,模型在处理复杂环境中的植物病害图像识别任务时具有较高的精确性和鲁棒性。3.为了验证知识蒸馏后的网络模型在移动端的性能,设计并实现了一个基于Android的应用程序去直观地展示模型在移动端的植物病害识别效果。利用知识蒸馏方法将模型大小压缩至适用于移动端的程度,同时将训练好的网络模型离线部署到Android平台上,开发了一个包含相机拍照、图像选择和模型推理功能的Android应用程序。通过在实际植物病害检测任务中的实验,证实了所提出的方法在植物病害识别方面具有有效性,展示了其实用性和可行性。
可部署于移动端的桥梁裂缝图像语义分割算法
这是一篇关于轻量化神经网络,PSPNet,生成对抗网络DCGAN,图像分类算法的论文, 主要内容为我国是世界级桥梁大国,推动桥梁养护工作向自动化、智能化发展是大势所趋,其重要性不言而喻。近年来,以深度学习等为代表的新技术高速发展,学者们逐渐意识到将深度学习和裂缝检测任务相结合蕴涵巨大前景。语义分割是计算机视觉的一个重要研究方向,但现有的各类主流语义分割算法,几乎都是利用骨干网络末端输出的高语义特征层进行上采样恢复来完成分割,像素之间的联系被破坏,缺乏一致性,图像底层细节特征没有得到有效利用,这对裂缝检测这类小目标为主的任务场景来说极不友好,裂缝漏检和分割结果不完整的现象非常严重。此外,很多模型对内存和计算资源要求极高,想要将其部署在资源有限的移动端设备上是不现实的。对此,为了解决模型准确率不足和实时性较差等问题,本文开展了三个方面的主要工作:(1)语义分割算法要在裂缝分割任务上取得优越效果,除了模型本身结构设计的合理性以外,还离不开大量优质裂缝图像数据进行训练。而大规模采集桥梁裂缝图像,存在成本和安全等问题。目前尚没有可靠的解决方案,多以零散的小规模裂缝数据集为主,这类数据集的图像质量很差,很多裂缝图像的形态、背景等相差无几,同质化程度过高,这对后续语义分割模型的训练是不利的。对此,本文提出使用深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Network,DCGAN)的方法来扩增数据集,实验结果表明DCGAN可以高效生成逼真裂缝图像,给后续模型训练提供了优质数据来源,并通过实验证实了,数据集扩增对提高模型性能的有效性,DCGAN可作为一种廉价且有效的数据扩增手段。(2)借鉴了PSPNet、Deep Lab V3+模型的优秀部分,提出了一种带编码-解码结构的轻量级桥梁裂缝图像语义分割算法GRFB-PSPNet。模型的编码器由幻象卷积网络Ghost Net和金字塔池化模块PPM,共同组成强特征提取器,能够有效提取裂缝特征,强化模型对高语义特征的上下文信息聚合;而解码器部分则对Ghost Net提取出的浅、中层特征进行了更合理的利用,解码器由Basic RFB和ECANet共同组成,扩增了模型在低语义特征层上的感受野,并抑制对底层语义信息中对分割不利的噪音通道的响应,避免了将低语义和高语义两个跨度过大的特征层直接融合的简单做法。实验结果表明,GRFB-PSPNet模型的m Io U达到了85.47%较PSPNet提升了7.63%,其GFLOPs为0.784B仅为PSPNet的8.39%,很好的实现了准确率和实时性的平衡。(3)提出了基于Mobile Net V1的裂缝图像分类算法,模型的Top-1准确率高达96.1%,可快速判断出当前裂缝图像属于轻度、中度、重度中的哪一类损害级别,使裂缝危害程度的定量化评估更精准。并通过Tensorflow Lite和Android Studio实现了将GRFB-PSPNet分割模型和Mobile Net V1分类模型部署在移动端设备上,推动了桥梁养护工作更加智能化。
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