基于三维深度卷积神经网络的车间生产行为识别方法

刘庭煜; 陆增; 孙毅锋; 刘芳; 何必秒; 钟杰, 计算机集成制造系统 发表时间:2019-02-07 13:03 期刊

...效的人员行为管理,针对生产车间工作人员行为识别与智能监控问题,本文提出了一种基于人体骨架信息的生产行为识别方法。基于三维深度视觉传感器采集人体骨架关节位置数据,用标准化重构方法对骨架关节数据进行归一化处理,并合成人体行为的时空特征RGB图像。在此基础上,构建深度卷积神经网络模型,实现时空域的生产行为识别。最后在CUDA GPU加速环境下面向MSR-Action3D数据集和自建验证数据集NJUST3D的实验证明,我们的方法具有较高的准确率和实用价值。...


基于R-FCN算法的糖尿病眼底病变自动诊断

王嘉良; 罗健旭; 刘斌; 冯瑞; 邹海东, 计算机工程与应用 发表时间:2019-02-26 15:35 期刊

...pathy)是糖尿病患者常见的致盲疾病,可使用深度学习算法对患者的糖尿病眼底图片进行图像识别实现对糖尿病眼底病变的辅助诊断。针对以往普通卷积神经网络只能分类和输入尺寸固定的问题,提出了基于目标检测的区域全卷积R-FCN算法实现同时对任意尺寸输入的糖尿病眼底图片的分类和病变区域检测。并针对原始R-FCN算法对小目标(极小的出血点和血管瘤)检测困难的问题,对R-FCN算法做了一定的改进,加入特征金字塔FPN结构,升级主干网络,以及修改RPN网络。实现结果表明,改进后的R-FCN...


基于深度学习序贯检验的电源车故障诊断方法

李炜; 周丙相; 蒋栋年, 系统仿真学报 发表时间:2019-02-27 14:34 期刊

...出了一种基于长短时间记忆LSTM(Long Short Time Memory)网络与序贯概率比检验SPRT(Sequential Probability Ratio Test)融合的电源车故障诊断方法。该方法基于LSTM网络建立电源车的多变量时间序列模型,并引入SPRT方法进行自适应多样本故障诊断。经在电源车仿真系统上进行对比实验,结果表明LSTM诊断模型有更强的学习和映射能力,LSTM-SPRT融合的故障诊断方法,显著提高了电源车故障诊断的准确率和可靠性。...


基于深度学习与特征后处理的支持向量机铣刀磨损预测模型

戴稳; 张超勇; 孟磊磊; 李晋航; 肖鹏飞, 计算机集成制造系统 发表时间:2019-03-04 10:50 期刊

为了提高机械加工过程中的刀具磨损预测精度,建立一种基于深度学习特征降维及特征后处理的布谷鸟优化参数的最小二乘支持向量机预测模型。该模型利用堆叠稀疏自动编码网络将时域、频域及时频域三方面提取的特征向量进行降维处理,然后利用特征后处理确保降维向量单调不递减及平滑趋势,最后采用自适应步长布谷鸟算法优化参数的最小二乘支持向量机模型预测铣刀磨损量。通过试验测试比较提出方法与其他预测方法,显示提出模型能更有效表征铣刀磨损量,大幅降低预测误差。...


基于神经网络与代码相似性的静态漏洞检测

夏之阳; 易平; 杨涛, 计算机工程 发表时间:2019-03-07 14:16 期刊

漏洞检测是保证软件安全的重要手段。漏洞检测可以分为动态和静态两大类。动态检测需要检测程序执行时的信息,无法批量检测。静态检测通常是对于文本的检测,执行效率高但是容易产生误报。本文针对静态检测,结合神经网络技术,提出基于代码相似性的漏洞检测方法。通过对程序源代码进行敏感函数定位,程序切片,变量替换等数据预处理步骤,获取训练所用数据。构建基于双向LSTM的相似性判别模型,设定漏洞模板数据库,通过与漏洞模板比对判别待检代码。本方法在测试集中的准确率达到了89.05%,误报率小于


基于扩张卷积金字塔网络的车道线检测

田晟; 张剑锋; 张裕天; 许凯, 西南交通大学学报 发表时间:2019-03-07 15:50 期刊

为满足汽车高级驾驶辅助系统对车道线检测准确性和时效性的要求,提出一种基于扩张卷积金字塔网络的端到端车道线快速检测算法。该算法采用改进的ResNet50网络作为基础模型提取局部车道线特征,利用扩张卷积能指数级扩大感受野的特点,设计了扩张卷积金字塔模块,用以完整提取不同尺度的车道线特征。提出“锚点栅格”的思想,将输出划分为一组栅格,对每个栅格进行分类和回归分析,经过非极大值抑制等后处理,最终输出车道线标记点集。在CULane多场景数据集中对模型进行测试,在IoU阈值取为0.3


基于卷积神经网络的中文景点识别研究

刘小安; 彭涛, 计算机工程与应用 发表时间:2019-03-08 14:10 期刊

命名实体识别是自然语言处理任务的重要环节,近年来,基于深度学习的通用命名实体识别模型取得显著效果。而在旅游领域,中文旅游景点实体识别主要依赖于特征工程的方法。提出一种基于CNN-BiLSTM-CRF的网络模型,该模型不使用任何人工特征,通过神经网络充分对文本的局部信息特征进行抽象化抽取和表示,并学习和利用文本的上下文信息,实现对景点实体的识别。实验结果显示,该方法能够有效识别中文旅游景点实体,并在实验中取得F1值93.9%的效果。...


论人工智能刑事风险的体系定位与立法属性

熊波, 重庆大学学报(社会科学版) 发表时间:2019-03-11 18:50 期刊

...层面的现象风险和规范层面的法律风险,智能产品在设计和编制程序范围外,其所实施的严重社会危害性行为仅是一种纯粹事实的现象风险。人工智能产品刑事责任评价的路径阻却在于智能技术本身缺乏生活情感的经验总结、智能产品适用刑罚规范不具备现实意义、深度学习是凭借人类思维模式的基础输出进行的。人工智能刑事风险的立法归责应确立限制从属性,亦即,限制可允许性与超越性的人工智能风险之存在,明确人工智能刑事风险从属于自然人主体。继而,可为人工智能时代刑法立法的科学化探索奠定理论基础。...


基于特征点法和直接法VSLAM的研究现状

邹雄; 肖长诗; 文元桥; 元海文, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-12 11:47 期刊

...为前端和后端,前端包括视觉里程计和回环检测,后端包括后端优化和建图。按照估计相机运动的不同方式,将VSLAM分为特征点法和直接法。首先从这两个方面对前端进行综述,阐述其中的关键技术和最新的研究进展,对比分析不同方法的优缺点;然后详细分析优化后端与滤波器后端的区别,进一步地对多个开源代码进行比较研究,分析它们的优劣势和适用场合;再讨论深度学习、语义地图和多机器人在VSLAM领域的研究进展,以及相关技术与VSLAM的结合方式及前景;最后对VSLAM的未来进行展望。...


基于出租车司机经验的约束深度强化学习算法路径挖掘

黄敏; 毛锋; 钱宇翔, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-12 11:51 期刊

利用出租车司机经验,提出约束深度强化学习算法(CDRL)在线计算不同时间段内OD间最快路线。首先,描述了路段经验数据库(ERSD)的提取。然后,介绍了CDRL方法,该方法主要包括两个阶段:可选择约束路段生成和深度Q-learning算法,在第一阶段,生成OD(起终点)间可选择约束路段;在第二阶段,设计深度Q-learning算法学习出租车司机的经验,并根据他们的出发时间计算给定OD间的最快路线。最后,在广州CBD进行了应用实验。结果表明,CDRL方法计算在旅行时间上,优于最...


非数值化特征的条件概率区域划分(CZT)编码方法

贺亮; 徐正国; 李赟; 沈超, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-12 13:37 期刊

...化特征经常出现在数据中,对其有效编码是采用机器学习模型解决问题的关键。针对目前被广泛使用的one-hot编码方法的编码结果具有较大的稀疏性,并且编码出的数值仍然没有明确的物理意义等问题,提出一种基于条件概率的区域划分编码算法CZT(conditional-probability-based zone transformation coding)。该方法首先对特征进行条件概率计算,并依据条件概率划分特征区域,按照区域内的联合条件概率进行编码;然后将CZT编码算法与one-ho...


基于深度学习的代码审查意见有效性评估

段雨佳;鞠婷;, 电子科技 发表时间:2019-03-13 10:20 期刊

针对代码审查过程中的代码审查意见对于开发者可能无价值的问题,文中提出了一种基于深度学习长短期记忆网络的代码审查意见有效性评估方法。该方法通过提取代码审查意见中与审查意见有效性相关的特征,并根据这些特征构建评估模型,从而评估审查意见对于开发人员是否有价值。为了验证方法的有效性,文中选取了GitHub上开源Eclipse项目中的审查信息作为实验数据,并将所提方法与其它机器学习方法对比。实验结果表明,该方法可以有效评估审查意见的价值。...


基于深度学习的人脸识别算法研究

胡亚洲; 周亚丽; 张奇志, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-13 10:50 期刊

基于深度学习的人脸识别技术是目前人工智能领域研究的热点之一。考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度,对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进,同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作,并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明,改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99.22%,高于原始网络结构的99.05%;在亚洲人脸数据集上准确率达到99.20%,高于原始网络结构的97.10%;在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3.4...


模糊熵和深度学习在精神分裂症中的应用研究

田程; 胡廷; 曹锐; 相洁, 计算机工程与应用 发表时间:2019-03-13 15:31 期刊

...的前提。针对以上问题,提出一种基于大脑复杂性和深度学习的精神分裂症脑电信号(EEG)分类方法,旨在发现隐藏在数据中的分布式特征。与忽略空间信息的标准脑电数据分析技术相反,首先将脑电信号的时间序列进行分频处理,并将每个频段的时间序列用模糊熵(FuzzyEn)进行特征提取,按照电极的空间位置构成特征向量,并将特征向量输入到卷积神经网络(CNN)中训练分类模型,自动识别受试者是否患病。实验结果表明,基于模糊熵和卷积神经网络的分类方法是有效的,分类准确率达到了99.16%。...


基于改进的深度残差网络的表情识别研究

何俊; 刘跃; 李倡洪; 沈津铭; 李帅; 王京威, 计算机应用研究 发表时间:2019-03-14 10:33 期刊

提出了一种基于改进的深度残差网络(residual network,ResNet)的表情识别算法。采用小卷积核和深网络结构,利用残差模块学习残差映射解决了随着网络深度的增加网络精度下降问题,通过迁移学习方法克服了因数据量不足导致训练不充分的缺点;网络架构使用了线性支持向量机(SVM)进行分类。实验中首先利用ImageNet数据库进行网络参数预训练,使网络具有良好的提取特征能力,根据迁移学习方法,利用FER-2013数据库以及扩充后的CK+数据库进行参数微调和训练。该算法克服...


基于联合卷积自编码网络的多聚焦图像融合方法

罗晓清; 熊梦渔; 张战成, 控制与决策 发表时间:2019-03-19 11:30 期刊

...积神经网络强大的特征提取能力,设计了具有公共分支和私有分支的联合卷积自编码网络学习多源图像的特征,公共分支学习多幅图像之间的公共特征,每幅图像的私有分支学习该图像区别于其他图像的私有特征,基于私有特征计算图像的活动测度,得到图像聚焦区域映射,据此设计融合规则融合两幅多聚焦图像最终得到全聚焦的融合图像。在公开数据集上的对比实验结果显示:主观评测,该方法较好的融合了聚焦区域,视觉效果自然清晰;客观指标上,该方法在多个评价指标上优于对比方法。...


一种基于“用户-标签”的专家发现方法

黄辉; 刘永坚; 解庆, 计算机工程 发表时间:2019-03-20 16:17 期刊

问答社区如Stack Overflow,Quora等网站随着互联网的快速发展而面临着巨大挑战,日益增长的用户提出了越来越多的新问题,而传统的专家发现方法难以及时为这些问题寻找到合适的专家来回答,因此针对社区问答的专家发现成为了一个具有挑战性的任务。现有的方法通常根据历史回答记录建立用户文档,再从中提取用户文本特征。提出的方法通过用户的历史回答记录以及问题的附带标签构建“用户-标签”网络,以得到用户的向量表示。然后使用全连接神经网络提取用户特征和问题文本特征并比较这二者的余


多尺度局部特征选择的行人重识别算法

徐家臻; 李婷; 杨巍, 计算机工程与应用 发表时间:2019-03-21 08:57 期刊

本文针对行人重识别问题中人体姿态变化、对齐及部分遮挡等情况,提出了一种基于深度学习的局部区域选择和局部特征提取算法。算法首先利用残差卷积神经网络获取基本特征,然后利用多尺度的滑动窗口提取不同候选局部区域特征,并按照覆盖区域进行分组,每组选择一个最优局部特征,并融合整体特征得到最终特征表达。实验结果表明,通过本文方法提取的局部特征具有更好的表达能力,提高了行人重识别的精确度。...


基于深度学习的颜值估计及其在电商精准营销中的应用

吴安波; 葛晨晨; 孙林辉; 张云; 李刚, 工业工程与管理 发表时间:2019-03-26 17:00 期刊

近年来,随着机器学习和人工智能领域的不断发展,使得人脸颜值估计的研究得到广泛关注。本文提出一种基于深度学习的颜值估计框架,利用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)提取人脸图像的特征向量,并采用回归分析计算方法评估人脸颜值,为充分发挥深度卷积神经网络提取特征的能力,提出了优化后的人脸特征提取损失函数。最后,利用该颜值估计算法构建消费者颜值与服装购物偏好相关性模型。结果显示:消费者颜值与服装购物偏好存在一定的相关关系...


基于深度学习的OFDM系统窄带干扰消除方法研究

马涛; 李悦; 杨峰; 丁良辉, 计算机应用研究 发表时间:2019-04-02 15:31 期刊

...扰(narrowband interference,NBI)引起的性能下降,提出了两种基于深度学习(deep learning,DL)的窄带干扰消除结构。在两种结构中,首先分别对接收信号进行预处理,然后利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)从时域上对经过预处理的数据进行特征提取并获得干扰估计。最后将干扰估计量从接收信号中消去。仿真结果显示,两种结构可以有效学习出OFDM系统中的窄带干扰,并提升系统性能。...


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