基于深度学习的图像文字识别技术研究与应用

夏昌新;莫浩泓;王成鑫;王瑶;闫仕宇;, 软件导刊 发表时间:2019-09-06 13:27 期刊

针对传统图像文字识别技术采用模板匹配法和几何特征抽取法存在识别速度慢、准确率低的缺点,提出一种基于深度学习的图像文字识别技术,使用开源、灵活的Tensor Flow框架以及LeNet-5网络训练数据模型,并将训练好的模型应用于特定场景印刷体文字识别。实验结果表明,识别模型的top 1和top 5准确率分别达到了99.8%和99.9%。该技术不仅可快速有效地处理大量图片文件,而且能综合提高图像文字识别性能,节省大量时间。...


基于神经网络的多类别目标识别

赵静; 王弦; 王奔; 蒋国平; 谢非; 徐丰羽, 控制与决策 发表时间:2019-09-06 14:44 期刊

随着智能化时代的到来,深度学习在图像处理领域的应用越来越广泛,给复杂的图像处理带来了新的解决方法。但是,深度学习在带来高准确推理结果的同时,往往会造成运算量、推理时间以及处理器内存的增加,受限于数据的缺失以及对高性能处理器的依赖.目前在市场上有关深度学习技术的相关产品还未被广泛的应用。基于上述的问题,本文提出了一种具有广泛应用前景的基于深度学习的多类别目标识别方案,并在国产龙芯派平台下进行了测试验证。首先,获取待并处理图像数据集,进而在计算机平台下搭建并训练神经网络模型,利...


生成对抗网络辅助学习的舰船目标精细识别

王昌安;田金文;, 智能系统学报 发表时间:2019-09-09 11:24 期刊

针对近岸舰船目标细粒度识别的难题,提出了一种利用生成对抗网络辅助学习的任意方向细粒度舰船目标识别框架。通过训练能模仿舰船目标区域的抽象深度特征的生成网络引入生成样本,来辅助分类子网络学习样本空间的流形分布,从而增强细粒度的类别间判别能力。在细粒度类别的近岸舰船数据集上,引入生成对抗网络后的算法识别准确率得到较大提升,平均识别精度提升了2%。实验结果表明,利用生成样本辅助训练分类子网络可以有效地提升舰船目标的细粒度识别精度。...


改进R-FCN的船舶识别方法

黄致君; 桑庆兵, 计算机科学与探索 发表时间:2019-09-10 14:57 期刊

...同大小及种类的船舶进行检测的问题,提出一种基于深度学习的船舶检测方法,该方法主要针对区域全卷积(R-FCN)进行改进,主要由两个部分构成,首先选取ResNet50网络用于自动提取特征,并将Feature Map自动提供给改进的R-FCN;其次根据船舶识别的特性改进R-FCN,使得R-FCN在船舶检测上能够完全发挥;最后根据部分类别船舶体积较小识别率低的问题,先采取最大池化层(Maxpooling)进行改进,将小目标船舶识别率提高了4.5%,之和又针对ROIAlign进行改进...


基于自监督深度学习的人脸表征及三维重建

刘成攀;吴斌;杨壮;, 传感器与微系统 发表时间:2019-09-12 14:16 期刊

...建的三维模型几何特征与个体不匹配。针对上述问题,提出一种基于具有较强鲁棒性的自监督深度学习的人脸表征及三维重建算法,有效利用二维人脸的特征点信息自动映射到三维空间中实现三维人脸重建。选用EfficientNet为主体框架获取面部特征向量及三维形变模型参数,并在孪生神经网基础上引入对比损失函数扩大类间间距,减少类内间距,同时提出身份损失函数保留特征空间中同一个体的身份信息增强对形变的鲁棒性。在300W-LP和AFLW2000-3D数据集上,该算法均有不错的表现。...


基于评分矩阵与评论文本的深度推荐模型

冯兴杰;曾云泽;, 计算机学报 发表时间:2019-09-16 09:02 期刊

...与商品的高级抽象特征未被充分挖掘,因此本文提出深度学习模型DeepCLFM(Deep Collaborative Latent Factor Model)。该模型基于预训练的BERT模型,结合双向GRU和注意力机制从用户评论和商品评论中提取用户和商品的深层非线性特征向量,并根据用户和商品的编号映射出用户和商品的潜在隐向量。为了充分融合深层非线性特征和隐特征,DeepCLFM将用户和商品的深层特征向量与潜在隐向量以一、二阶特征项的方式产生深度特征项来预测出用户对商品的评分。在...


基于深度学习的芒果图像在线识别与计数方法研究

岑冠军; 华俊达; 潘怡颖; 刘大河; 苏贝贝; 钟政; 张连宽; 高燕, 热带作物学报 发表时间:2019-09-16 09:14 期刊

...的圣心芒果树图像进行了果实识别研究,提出了基于深度学习算法的芒果图像在线识别计数方法。首先,采用Faster R-CNN深度学习模型构建了芒果图像识别算法;接着基于微信小程序与网页平台开发了芒果图像上传模块,实现了随时随地上传芒果图像至服务器;然后采用基于TCP协议的服务器客户端通信模式,并结合基于MATLAB平台的Faster R-CNN程序集,构建了上传图像的在线分析模块,实现了线上芒果图像的实时识别与计数;最终芒果图像的识别与计数结果通过微信小程序和Web页面程序反馈...


一种复杂环境下的胸环靶图分割方法

柳华林; 张毅; 王海鹏; 张立民; 李雪腾, 兵器装备工程学报 发表时间:2019-09-16 13:05 期刊

...难题,提高系统对靶场环境的适应性,基于现有胸环靶图分割方法的研究,提出了一种基于深度学习的胸环靶图分割方法。以金字塔场景解析网络(PSPNet)为基础,创建胸环靶图数据集,修改网络参数,完成胸环靶图分割模型的训练,通过训练好的带有全局上下文像素级特征先验的模型实现靶场视频图像中胸环靶的准确分割。实验证明,该方法能够精确实现靶场视频图像中胸环靶的像素级分割,mAcc指标平均达到98.76%,mIoU指标平均达到97.84%,并有效提高了自动报靶系统的环境适应性。...


基于需求预测的云制造服务租赁配置优化

陈晟恺;方水良;唐任仲;, 计算机集成制造系统 发表时间:2019-09-17 08:25 期刊

云服务租赁配置动态优化是云制造模式下实现大量随机制造任务高效、高质、及时按需服务的关键。对云制造环境下的制造任务和制造服务进行分析定义,并以服务租赁成本、服务使用效用和任务延期值等三个指标为优化目标,考虑制造服务容量的约束条件,建立了基于定时长或定任务数触发的重调度模型;通过基于LSTM方法的后续云服务需求容量预测,实现前瞻性的云制造服务动态调度及其租赁配置优化。实验结果表明,基于需求预测的在线调度方法与不带预测的方法比较,统计意义上可以缩减服务租赁成本4.50%、提高服


一种基于光强图像深度学习的波前复原方法

马慧敏;焦俊;乔焰;刘海秋;高彦伟;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-09-17 09:02 期刊

...度与速度与自适应光学系统校正能力息息相关。基于深度学习的波前复原方法是利用训练好的卷积神经网络(CNN)模型直接根据输入的光强图像得到波前像差的Zernike系数,不需要进行迭代计算,方法简单易于实现,便于快速获取相位。CNN的训练通过对大量畸变远场光强图像和其对应的Zernike波前系数数据进行训练,自动提取光强图像特征,学习光强和Zernike系数的关系。本研究基于35阶Zernike大气湍流像差,建立了基于CNN的波前复原模型,通过分析该方法对静态波前畸变的复原能力,...


融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法研究

厍向阳; 刘巧; 叶鸥, 计算机工程与应用 发表时间:2019-09-17 16:21 期刊

...构造视觉特征,易受外界条件影响,识别精度不高。深度学习模型以自主学习方式进行特征提取,能从复杂的数据中能提取到人脸的隐性特征。然而大部分深度学习人脸认证方法需大量带有身份标记的训练样本,额外增加了标记数据的成本。针对以上问题,提出了融合LeNet-5和Siamese神经网络模型的人脸认证算法。该算法在Siamese神经网络框架基础上,引入LeNet-5卷积神经网络,将单分支LeNet-5卷积网络扩充为结构相同且参数共享的双分支LeNet-5卷积网络,通过缩小卷积核、增加卷积...


基于自编码器和极限学习机的工业控制网络入侵检测算法

李熠;李永忠;, 南京理工大学学报 发表时间:2019-09-19 11:32 期刊

...测方法处于初级阶段,浅层次的选取特征分类导致检测率较低的问题,提出一种稀疏自编码-极限学习机入侵检测模型。该文所提算法通过深度学习的稀疏自编码器在训练时结合编码层的系数惩罚和重构误差对高维数据进行特征提取,再运用极限学习机对提取的特征进行快速有效地精准分类,使用工控入侵检测标准数据集对算法准确性进行了验证,通过和不同类型的入侵检测模型进行比较。结果表明:该文方法可以有效提升入侵检测系统性能,符合工业控制入侵检测“高精度、低误报”的要求。...


人工智能技术在消化内镜领域的研究现状

张雅琼; 栗凤霞, 中国现代医学杂志 发表时间:2019-09-23 08:19 期刊

近年来,我国消化道肿瘤发病率、死亡率居高不下。内镜检查是诊疗消化道疾病的重要方法,尤其在肿瘤早期癌前病变的筛查阶段具有重要应用价值。但是,肿瘤早期癌前病变的内镜下发现率较低,提高内镜下早癌的诊断率对改善消化道肿瘤患者的预后具有重要意义。随着计算机技术不断提高以及大数据时代到来,人工智能技术辅助内镜下疾病诊断的相关研究也蓬勃发展。本文基于人工智能技术的胃肠镜下疾病诊断结合国内外文献做一综述。


基于改进旋转区域生成网络的遥感图像目标检测

戴媛;易本顺;肖进胜;雷俊锋;童乐;程志钦;, 光学学报 发表时间:2019-09-23 14:38 期刊

针对遥感图像中的多类目标精确检测问题,采用基于深度学习的目标检测框架对遥感图像中的目标进行识别定位。为了实现遥感图像目标快速准确的检测,解决遥感图像目标带有旋转角度的问题,本文在卷积神经网络理论的基础上,将旋转区域网络融入Faster R-CNN网络,提出了一种基于Faster R-CNN改进的遥感图像目标检测的方法。相对于主流的目标检测方法,本文算法针对遥感图像中大多数目标都是具有方向性不定且相对聚集的特点,在区域候选网络中加入了旋转因子,以便它能够生成任意方向的候选区域...


MMC五电平逆变器故障的深度小波极限学习机诊断方法研究

孔令瑜; 张彼德; 洪锡文; 王涛; 彭丽维, 电力系统及其自动化学报 发表时间:2019-09-26 10:58 期刊

...似程度高,使得故障诊断困难的问题,提出小波极限学习机-自动编码器(Wavelet Extreme Learning Machine-Auto encoders,WELM-AE)与深度小波极限学习机(Deep Wavelet Extreme Learning Machine,DWELM)的故障诊断方法。所提方法直接利用各故障状态下交流侧三相线电压原始数据对WELM-AE进行逐层预训练,再将训练好的WELM-AE堆叠形成DWELM以提取嵌入于原始数据中的深层次故障特征并在最后一...


时空双路3D残差卷积网络的视频烟雾检测

谢宏; 陈祎婧; 袁小芳; 陈海滨; 王立宸, 计算机工程与应用 发表时间:2019-09-26 13:07 期刊

现有的视频烟雾检测方法大多通过运动检测提取疑似烟区,并依据经验手工设计提取烟雾特征,在复杂场景中检测准确率不高。针对以上问题,提出了一种基于时空双路3D残差卷积网络的视频烟雾检测方法,首先基于混合高斯背景模型与原始视频帧的小波低频分量差进行疑似烟区提取,其次构造时空双路3D残差卷积神经网络,并引入注意力机制加权融合烟雾时空域特征,实现端对端的烟雾识别。实验结果表明,该方法可以得到更为完整的疑似烟区,尤其对于过于稀薄和浓厚的烟雾分割效果较好,且相比于传统的烟雾检测方法和2D


微生物学实验混合式教学实践与评价

张霞;张雁;陈峰;夏娟;, 微生物学通报 发表时间:2019-09-29 11:22 期刊

...利用互动网站进行线上线下混合式教学,评价学生的学习效果和规律,探索生命科学实验类课程采用混合式教学的效果,并探讨推广可能性。在连续三年的教学实践中,统计分析各维度数据,发现在混合式教学模式下,绝大部分学生都具有主动自学的能力。同时,实验课程中的深度和广度都有所提升。学习规律的监控和综合评价显示,深度学习的学生在各种评价指标中都显著表现优秀。因此,在混合式教学模式下,如何引导学生进行真实有效的深度学习是教师在新教学模式下的重任。...


融合稀疏编码与深度学习的草图特征表示

赵鹏; 高杰超; 冯晨成; 韩莉, 控制与决策 发表时间:2019-09-29 11:40 期刊

针对小数据集下单纯使用深度学习方法的草图特征提取可分辨性低下,本文提出一种融合稀疏编码和深度学习的草图特征表示方法.该算法首先对草图进行语义分割,然后迁移深度学习方法,分别提取草图特征和草图部件特征,之后将部件特征降维聚类,获取聚类中心,最后利用部件聚类中心向量初始化稀疏编码中的字典,交替迭代求取获得最终的草图特征.不同于以往的草图特征表示方法,本文将迁移深度学习获得的草图部件特征引入到稀疏编码中,作为字典的初始基向量,将语义信息融入到稀疏编码,在提升草图特征表示性能的同时...


基于改进堆叠自动编码器的循环冷却水系统工艺介质温度预测控制方法研究

左为恒; 宋璐璐, 控制与决策 发表时间:2019-09-29 11:45 期刊

...艺介质温度目标循环冷却水最小压差控制系统,并将深度学习引入工艺介质温度预测研究中,提出了一种基于改进堆叠自动编码器(Improved Stacked Auto Encoders,ISAE)的工艺介质温度预测方法。首先,对工业现场数据进行清洗;然后,将多个自动编码器堆叠,构建深度学习网络结构,采用“逐层贪婪无监督预训练-参数微调”方法训练网络参数,并基于均方根反向传播(Root Mean Square Back Propagation,RMSProp)优化方法对网络参数进行微...


结合卷积受限玻尔兹曼机的CV图像分割模型

李晓慧;汪西莉;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-10-08 15:38 期刊

随着遥感技术的发展,如何从影像中自动提取目标引起相关领域学者的广泛研究。在采用图像分割的手段提取目标的方法中,基于水平集的CV(Chan-Vest)图像分割方法最大的优势在其处理拓扑变化的能力。传统图像分割方法主要依赖图像光谱、纹理等底层特征,容易受到图像中遮挡和阴影等的干扰。为此,本文提出一种基于卷积受限波尔兹曼机的CV图像分割模型,采用生成式模型--卷积受限玻尔兹曼机对目标形状建模及生成目标形状,以此为先验信息对CV能量函数增加目标全局形状特征约束,指导图像分割。在训


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