基于深度学习的光学遥感图像目标检测研究进展

刘小波; 刘鹏; 蔡之华; 乔禹霖; 王凌; 汪敏, 自动化学报 发表时间:2019-11-07 16:36 期刊

光学遥感图像的目标检测是航空和卫星图像分析领域的一个基本但具有挑战性的问题,近年来受到广泛关注.本文从如下几个方面介绍了基于深度学习的光学遥感图像目标检测的研究现状.首先对光学遥感图像目标检测的主要难点进行了介绍,接着对现有基于深度学习的目标检测算法进行概括,并以光学遥感图像目标检测的难点为驱动分析对比了不同的基于深度学习的光学遥感图像目标检测方法的优缺点,最后对未来的发展趋势进行了详细的分析....


基于相似论文増广的深度学习专利质量评估

韦伟;李小娟;, 计算机应用 发表时间:2019-11-07 16:44 期刊

...设计的质量评价指标导致评价过程存在主观性强、评价双方认可分歧大的问题,提出一种基于相似论文増广的深度学习专利质量评估方法。首先以论文作为客观评价数据,使用论文计算相似度进行筛选以作为增广数据,然后利用深度神经网络训练能够映射论文与待评估专利间质量的质量评估模型,最后利用评估模型估计专利质量。实例测试表明不同领域的专利质量评估分数与专家定性评价结果的平均误差均低于4,表明所提方法具有有效地专利质量评价能力,且为专利质量评价技术的研究提供了一个新方向。...


大视场域的目标检测与识别算法综述

李唐薇;童官军;李宝清;卢晓洋;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-11-07 17:04 期刊

目标精确感知与识别为信息化战争提供了一个重要的技术增长点,全景视觉传感设备因其拥有大视场范围优势而逐渐被应用于安防及军事领域中完成目标检测与识别任务。本文首先从相机成像模型、图像成像质量以及目标物体的非对称性三个方面对存在的困难以及挑战进行阐述。基于是否进行畸变校正预处理本文将近年来大视场域的目标检测与识别算法分为基于畸变校正的目标检测与识别算法和基于原始LFOV图像的目标检测与识别算法两类,并针对这两类算法进行了全面梳理和总结,从当前大视场域的目标检测与识别各类算法的统


基于深度学习的目标检测与可行域分割研究

李立凯;卢炽华;邹斌;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-11-07 17:04 期刊

为了解决智能车在进行检测和分割任务时需要快速准确的检测识别能力以及对多种场景的适应能力,提出一种多任务共享同一个特征提取网络的联合方法。整体网络采用编码—解码结构。首先选用ResNet-50网络为编码器进行图片特征的提取;然后采用SSD目标检测算法的多尺度特征预测和快速回归思想,进行检测结果的解码,采用DeepLab V3中的ASPP结构,对来自ResNet-50网络下采样后的图像特征进行多尺度映射、双线性上采样和批次归一化处理完成分割解码。最后在设定好的训练参数下完成对


改进Faster RCNN模型在棉花异性纤维识别中的应用

杜玉红;董超群;赵地;任维佳;蔡文超;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-11-07 17:05 期刊

...性纤维的含量更能全面的评价棉花的质量。本文采用深度学习方法对异性纤维进行分类识别。首先建立异性纤维数据集,针对异性纤维尺寸和形状多样性的特点,采用基于Faster RCNN的目标识别框架,以RseNet-50代替原始的VGG16作为异性纤维模型的特征提取网络,并采用Kmeans++聚类算法对候选框生成尺寸进行改进,然后对模型进行训练,实现棉花中异性纤维的分类和定位。训练后的模型在验证集上的准确率达到94.24%,精度为98.16%,召回率为95.93%,精确率和召回率的调和...


自动问答中问题分类的集成算法研究

马喆康;迪力亚尔·帕尔哈提;早克热·卡德尔;吐尔根·依布拉音;西尔艾力·色提;艾山·吾买尔;, 计算机工程 发表时间:2019-11-13 14:34 期刊

...息和深层语义子空间信息,我们提出了一种混合多种深度学习模型的集成算法。一种是词级卷积神经网络,它从旅游文本序列中获取低层级的子空间结构信息,以提高文本词级空间结构信息的表征能力。另一种是句子级双向长短期记忆网络,它从文本句子中进一步获取文本的全局深层语义和句法信息,与词级卷积神经网络所获取的低层级空间结构信息形成互补。其次,利用多头自注意力机制将词级卷积神经网络和句子级双向长短期记忆网络进行集成,并对所捕获的特征信息分配注意力权重;最后,通过SoftMax分类器实现旅游文本...


深度强化学习在室内无人机目标搜索中的应用

赖俊; 饶瑞, 计算机工程与应用 发表时间:2019-11-13 15:37 期刊

针对室内无人机随机目标搜索效率不高、准确率低等问题,提出了一种基于空间位置标注的好奇心驱动的深度强化学习方法。用正六边形对探索空间进行区域划分,并标记无人机在各区域的访问次数,将其作为好奇心,产生内部奖励,以鼓励无人机不断探索新领域,有效避免其陷入到局部区域;训练时采用近端策略优化算法(PPO)优化神经网络参数,该算法能使无人机更快找到最优搜索策略,较好躲避障碍物,有效缩短训练周期,提升搜索效率和准确率。...


射频指纹识别的研究现状及趋势

曾勇虎; 陈翔; 林云; 郝晓军; 许雄; 汪连栋, 电波科学学报 发表时间:2019-11-13 16:28 期刊

...应具备的四种基本特性,即唯一性、时不变性、独立性和稳健性,分析了在四种基本特性方面的研究现状.然后按照信号预处理、特征提取和分类识别三个部分,对RFF识别相关技术进行了总结,重点分析了射频独特原生属性(RF-distinctnative attribute, RF-DNA)、调制域和基于深度学习的RFF识别方法.最后,对RFF识别研究中涉及到的各种信号类型/调制方式及对应的应用场景进行了总结,展示了RFF识别的广阔应用前景,并对RFF识别的研究趋势进行了讨论....


基于深度学习的地下浅层震源定位方法

辛伟瑶; 李剑; 王小亮; 李禹剑, 计算机工程 发表时间:2019-11-14 10:53 期刊

...中能量聚焦点无法有效识别的问题,本文提出了基于深度学习的地下浅层震源定位方法。首先,利用逆时振幅叠加的方法,将传感器阵列获取的震动数据逆时重建成海量三维能量场图像样本序列,将其作为深度学习网络的输入数据;其次,利用3D-CNN模型搭建深度学习网络框架,在前期训练时将已知震源坐标作为输入标签;再次,将上述所获取的数据和标签输入到网络中进行训练测试,形成三维能量场到震源坐标的端到端的学习模型;最终输出聚焦点坐标,即震源坐标。经外场试验测试,结果表明本文提出的基于深度学习的震源定...


基于深度学习的花生高光谱图像分类方法研究

刘翠玲; 林珑; 于重重; 吴静珠, 计算机仿真 发表时间:2019-11-14 11:07 期刊

...图像以2:1的比例分成训练集和测试集,建立基于深度学习的卷积神经网络模型。实验中所采用的网络模型为具有22层深度网络的GoogleNet模型,其中将dropout_ratio修改为0.6,训练集最终准确率为96%,测试集平均准确率为93.3%,每种花生的识别率均在90%及以上。最后与传统光谱处理方法PLS-DA进行对比,发现基于深度学习模型的识别率明显优于PLS-DA,结果表明,利用深度学习方法对花生快速无损分类具有可行性。...


图卷积神经网络综述

徐冰冰;岑科廷;黄俊杰;沈华伟;程学旗;, 计算机学报 发表时间:2019-11-04 17:22 期刊

过去几年,卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注,在自然语言处理、图像识别等领域成功应用。然而,传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据,而现实生活中的许多场景,如交通网络、社交网络、引用网络等,都是以图数据的形式存在。将卷积神经网络迁移到图数据分析处理中的核心在于图卷积算子的构建和图池化算子的构建。本文对图卷积神经网络进行综述,首先介绍了图卷积神经网络的背景并梳理了两类经典方法——谱方法和空间方法,图数据上平移不变性的缺失给图卷积算子的定义带来困难,谱方法借助卷积定理


基于深度学习的主动声呐目标回波识别研究

潘成胜; 毛家林; 杨阳, 计算机仿真 发表时间:2019-11-15 08:33 期刊

在水下小目标探测与识别研究中,目标回波受水下复杂环境干扰严重。传统的水声目标识别方法是直接对水下目标进行特征提取再利用分类器识别,但由于对目标回波特征认知有限,手工提取目标特征会不可避免的丢失一部分关键信息。针对上述问题,研究了一种基于贝叶斯正则化理论的BP(Back Propagation)神经网络识别算法。方法可以在一定程度上避免人工特征提取丢失信息的问题,提高目标识别率。依据目标亮点模型,基于贝叶斯正则化理论,推导了BP神经网络训练结果的网络性能函数,利用网络训练过


知识堆叠降噪自编码器

刘国梁; 余建波, 自动化学报 发表时间:2019-11-15 11:45 期刊

深度神经网络是具有复杂结构和多个非线性处理单元的模型,被广泛的应用于在计算机视觉,自然语言处理等领域得.但是,深度神经网络存在不可解释这一致命缺陷,即”黑箱问题”,这使得深度学习在各个领域的应用仍然存在巨大的障碍.本文提出了一种新的深度神经网络模型,知识堆叠降噪自编码器(Knowledge-based stacked denoising Autoencoder,KBSDAE)。尝试以一种逻辑语言的方式有效解释网络结构及内在运作机理,同时确保逻辑规则可以进行深度推导。进一步通...


基于Bi-LSTM的泰语句子切分方法研究

李自荐; 迟呈英; 战学刚, 计算机工程 发表时间:2019-10-25 15:17 期刊

句子边界自动识别技术,简称分句技术,是自然语言处理中的一项重要且基础性的工作。在自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)领域中,对于泰语等东南亚语种语言的处理工作一直都是一项具有挑战性的工作;本文首次将序列标注模型应用于分句任务,提出了一种基于双向长短期记忆循环神经网络(Bi-LSTM-RNN)的句子边界自动识别模型。该模型利用Glove词向量技术,将泰语句子中的词或字转换成不同维度的向量,将词或字向量组合成为句子向量后输入模型中进


基于深度学习的秀丽隐杆线虫显微图像分割方法

曾招鑫;刘俊;, 计算机应用 发表时间:2019-11-16 09:40 期刊

...然面临着挑战。针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)神经网络学习线虫形态特征进行自动分割。首先通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(Large-Margin Softmax Loss)损失算法改进损失计算,然后改进非极大值抑制,最后添加全连接融合分支等方法对分割结果进一步优化。实验结果表明,相比原始的掩模区域卷积神经网络,该方法平均精确率(AP50)提升4.3个百分点...


基于深度学习的小样本中药材粉末显微图像识别

王一丁;郝晨宇;李耀利;蔡少青;袁媛;, 计算机应用 发表时间:2019-11-16 09:57 期刊

...与其他颜色空间合并为6通道作为网络输入,使网络学习亮度、色调和饱和度等特征信息,弥补数据量不足;其次在网络中加入注意力机制模型,其中通道注意力模型通过将两个池化层的信息融合,空间注意力模型通过多尺度空洞卷积结合的方式,使网络将注意力聚焦于小样本中关键的特征信息。实验结果表明,针对8774张导管图像的34种中药材样本,采用多通道颜色空间和注意力机制模型的方法,识别率分别提升了1.8%和3.1%,将二者结合后识别率提升了4.1%,所提方法对小样本分类的识别率有着大幅度的提升。...


基于卷积神经网络的桥梁裂缝识别和测量方法

梁雪慧;程云泽;张瑞杰;赵菲;, 计算机应用 发表时间:2019-11-18 11:07 期刊

针对传统的图像处理算法和经典的深度学习模型用于桥梁裂缝的检测不理想的问题,提出一种基于改进GoogLeNet的桥梁裂缝检测算法。首先,构建了一个较大规模的桥梁裂缝数据集RLH(Retinex-Laplace-Histogram Equalization)用于模型的训练和测试。其次,针对既有的GoogLeNet模型,采用归一化的卷积核改进了inception模块,采用三种改进方案修改网络开头,去掉第七个及以后的inception层,建立桥梁裂缝特征图像分类系统。最后,利用滑动...


基于自适应深度迁移学习的多孔介质重构

陈杰;张挺;杜奕;, 计算机应用 发表时间:2019-11-18 14:11 期刊

...较低,模拟过程复杂的问题。提出了一种基于自适应深度迁移学习的重构方法。首先利用深度神经网络从多孔介质的训练图像中提取复杂特征;然后在深度迁移学习中添加自适应层减少训练数据和预测数据之间的数据分布差异,最后使用自适应迁移学习复制这些特征实现重构,获得与真实训练数据结构相似的重构结果。通过与典型的多孔介质重构方法 MPS的实验比较,显示在多点连通曲线,变差函数曲线和孔隙度方面,该方法重构质量更好,平均重构耗时从840 sec减少到166 sec,平均CPU占用率从98%下降到2...


基于变分自编码器的混合推荐算法

张宇生; 张桂珠; 王晓锋, 计算机工程 发表时间:2019-11-18 17:05 期刊

传统的推荐算法大都没有考虑曝光因素,而且无法有效解决冷启动问题,为此,本文引入曝光隐变量,提出一种基于变分自编码器的混合推荐算法。该算法在协同过滤背景下使用MCMC采样做曝光隐变量和特征向量的推断,在推断过程中将前一次迭代得到的分布结果作为先验,利用共轭关系直接得到参数后验,提高了推断的精度;使用变分自编码器抽取用户曝光向量的隐特征,并以此做该用户的曝光预测;最后用变分自编码器抽取商品的协同隐特征,处理新商品的冷启动问题。在CiteULike数据集上的实验结果表明,和其他


一种可变锚框候选区域网络的目标检测方法

李承昊; 茹乐; 何林远; 迟文升, 北京航空航天大学学报 发表时间:2019-11-19 11:07 期刊

目标检测是计算机视觉领域的热点问题。目前基于深度学习的检测算法可以分为两类,一类是两步检测,另一类是一体化检测,前者有着较高的准确性,后者有着较好的速度,但是为了提高检测的性能两者都引入了锚机制。因此,为了提高目标检测系统的性能,本文基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导模块,通过对候选区域网络(RPN)的锚机制进行引导,使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性;同时针对传统的后处理方式非极大值抑制(NMS)存在的误检和漏检的问题,提出了一种置信度因子的NMS算法...


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