基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

基于多纵卷积神经网络的交通标志识别算法识别率较高,但识别和训练时间较长,实用性较差。为此,构造一种基于多尺度卷积神经网络的道路交通标志识别模型。通过改进单尺度卷积神经网络中特征提取的基网络,将网络不同层级所产生的特征融合为多尺度特征并提供给分类器,以提高低层特征的利用率。在GTSRB数据集上的实验结果表明,该模型准确识别率达到99.25%,与多纵卷积神经网络模型相比,其在保证高精度的同时,识别和训练时间的降幅均超过90%,更适用于真实路况下交通标志的精准检测。     

基于深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别分类

针对目前普通卷积神经网络（CNN）在表情和性别识别任务中出现的训练过程复杂、耗时过长、实时性差等问题,提出一种深度可分卷积神经网络的实时人脸表情和性别识别模型。首先,利用多任务级联卷积网络（MTCNN）对不同尺度输入图像进行人脸检测,并利用核相关滤波（KCF）对检测到的人脸位置进行跟踪进而提高检测速度。然后,设置不同尺度卷积核的瓶颈层,用通道合并的特征融合方式形成核卷积单元,以具有残差块和可分卷积单元的深度可分卷积神经网络提取多样化特征,并减少参数数量,轻量化模型结构;使用实时启用的反向传播可视化来揭示权重动态的变化并评估了学习的特征。最后,将表情识别和性别识别两个网络并联融合,实现表情和性别的实时识别。实验结果表明,所提出的网络模型在FER-2013数据集上取得73.8%的识别率,在CK+数据集上的识别率达到96%,在IMDB数据集中性别分类的准确率达到96%;模型的整体处理帧率达到80 frame/s,与结合支持向量机的全连接卷积神经网络方法所得结果相比,有着1.5倍的提升。因此针对数量、分辨率、大小等差异较大的数据集,该网络模型检测快,训练时间短,特征提取简单,具有较高的识别率和实时性。     

DS-YOLO网络在遥感图像中的飞机检测算法研究

为了解决传统特征提取方法在遥感图像中飞机检测准确率和实时性不足的问题,基于YOLOv3-tiny网络在准确率提升方面提出两点改进。改进点一：将网络提取图像特征点的方式改进为分组卷积,即将一幅图像分成三个通道进行卷积操作,配合通道特征变换以加强各通道之间的语义关联;改进点二：将网络深层特征增加一个尺度检测,并进行上采样与浅层特征图进行融合预测。在速度提升方面引入深度可分离卷积代替传统卷积以降低参数计算量,达到模型轻量化。根据改进后的网络提出一种包含33个卷积层的改进型卷积神经网络DS-YOLO,对改进前后网络分别在自制遥感飞机图像上进行训练,选出最优的权重,用来对目标小、曝光度高、背景干扰等低质量测试集进行测试分析。实验结果表明,改进后的算法在测试集上精准度提升了14.1%,召回率提升了16.8%,检测低质量遥感飞机图像效果更佳。     

深度导向显著性检测算法

针对目前基于深度卷积神经网络的显著性检测算法存在对复杂场景图像目标检测不完整、背景噪声多的问题，提出一种深度特征导向显著性检测算法。该算法是基于现有底层特征与深度卷积特征融合模型（ELD）的改进，网络模型包含基础特征提取、高层语义特征跨层级引导传递两个部分。首先，根据不同层级卷积特征的差异性，构建跨层级特征联合的高层语义特征引导模型；然后，用改进的网络模型生成初始显著图，利用高层语义特征引导的方式进行显著性聚类传播；最后，用完全联系条件随机场对聚类传播的结果进行优化，使其能够获取更多结构边缘信息和降低噪声并生成完整显著图。在ECSSD上和DUT-ORMON两个数据集上进行实验测试，实验结果表明，所提算法的准确率和召回率（PR）优于ELD模型，其F-measure（F）值分别提升了7.5%和11%，平均绝对误差（MAE）值分别降低了16%和15%，说明了所提算法模型能够在目标识别、模式识别、图像索引等复杂图像场景应用领域得到更加鲁棒的结果。     

基于深度神经网络的表面划痕识别方法

为实现亮度不均的复杂纹理背景下表面划痕的鲁棒、精确、实时识别，提出一种基于深度神经网络的表面划痕识别方法。用于表面划痕识别的深度神经网络由风格迁移网络和聚焦卷积神经网络（CNN）构成，其中风格迁移网络针对亮度不均的复杂背景下的表面划痕进行预处理，风格迁移网络包括前馈转换网络和损失网络，首先通过损失网络提取亮度均匀模板的风格特征和检测图像的知觉特征，对前馈转换网络进行离线训练，获取网络最优参数值，最终使风格迁移网络生成亮度均匀且风格一致的图像，然后，利用所提出的基于聚焦结构的聚焦卷积神经网络对生成图像中的划痕特征进行提取并识别。以光照变化的金属表面为例，进行划痕识别实验，实验结果表明：与需要人工设计特征的传统图像处理方法及传统深度卷积神经网络相比，划痕漏报率低至8.54%，并且收敛速度更快，收敛曲线更加平滑，在不同的深度模型下均可取得较好的检测效果，准确率提升2%左右。风格迁移网络能够保留完整划痕特征的同时有效解决亮度不均的问题，从而提高划痕识别精度；同时聚焦卷积神经网络能够实现对划痕的鲁棒、精确、实时识别，大幅度降低划痕漏报率和误报率。     

改进区域卷积神经网络的传送带撕裂检测

针对传送带撕裂检测中对破损目标检测精度不足和检测性能低下的问题,提出一种改进区域卷积神经网络Light-Head R-CNN的传送带撕裂检测方法。将特征提取模块设置为轻量化卷积网络MoblieNetV2有效降低模型参数,采用大尺度卷积核扩大网络感受野,增强模型特征提取能力;引入特征金字塔结构融合不同层次的特征信息,优化模型对微小破损的识别效果;结合注意力机制对特征权重进行调整,突出破损目标的特征信息。实验结果表明,所提算法对传送带破损目标的平均检测精度提高了2.78%,检测速度提高了22.9%,具有良好的实时检测效果。     

基于卷积神经网络特征融合的人脸识别算法

为提高卷积神经网络的识别性能,提出了一种基于多种卷积神经网络模型的特征融合方法。论文通过构建一个深度学习网络,将多种卷积神经网络模型如ResNet、InceptionV3和VGG19提取的特征进行融合,并将融合后的特征应用到人脸识别中,据此训练出特征融合网络模型的网络参数;最后利用计算求出的阈值来区分类别。实验结果表明,在人脸库LFW数据集上,论文算法的人脸识别率可达98%;与现有的单一卷积神经网络相比,论文算法识别率更高。     

一种采用级联RPN的多尺度特征#br# 融合电表箱锈斑检测算法

配电柜锈蚀会导致的后果有接触不良,严重的甚至会导致火灾、部分电气控制设备爆炸。为此,本文提出一种基于神经网络的多尺度电表锈斑检测方法。首先,基于大量的锈斑数据,训练识别锈斑的卷积神经网络（CNN）模型;其次,利用训练出的CNN模型,对电表表箱的位置进行检测,同时实现对电表表面锈斑的实时识别。算法融合了通过级联RPN网络获得多尺度的特征映射,充分利用低层特征的位置信息和高层特征的强语义信息来增强检测效果。针对采集的电表锈斑数据集,电表检测达到94.9%的精确度,优于采用YOLOv2达到的91.1%的精确度,锈斑分类精度达到94.5%。锈斑识别的识别率、实时性和稳定性可以较好地满足实际应用的需要。     

结合卷积神经网络与OpenCV的人脸表情识别

针对实时人脸表情识别模型训练慢、识别速度慢的问题,提出一种OpenCV和卷积神经网络结合进行实时表情识别的方法。人脸表情是多个局部区域特征的集合,而卷积神经网络提取出的特征能更多地关注局部,因此采取卷积神经网络的方式进行模型的训练。所提网络在全连接层中加入了Dropout,能有效预防过拟合现象的发生,并且提升模型泛化能力。实验结果表明此模型的可行性,在fer2013数据集上的准确率达到71.6%。基于以上方法再结合OpenCV构建一个实时表情识别系统,系统实时识别表情的速度为0.4s。所构建的系统相比于现有的其他系统,具有训练速度较快、准确率较高、识别速度较快等优点。     

基于卷积神经网络的工控网络异常流量检测

针对工控系统中传统的异常流量检测模型在识别异常上准确率不高的问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的异常流量检测模型。该模型以卷积神经网络算法为核心，主要由1个卷积层、1个全连接层、1个dropout层以及1个输出层构成。首先，将实际采集的网络流量特征数值规约到与灰度图像素值相对应的范围内，生成网络流量灰度图；然后，将生成好的网络流量灰度图输入到设计好的卷积神经网络结构中进行训练和模型调优；最后，将训练好的模型用于工控网络异常流量检测。实验结果表明，所提模型识别精度达到97.88%，且与已有的精度最高反向传播（BP）神经网络测精度提高了5个百分点。     

FPGA平台轻量化卷积神经网络辐射源信号识别方法

针对卷积神经网络计算资源消耗大、难以在边缘侧应用等问题,提出了一种面向FPGA (Field Programmable Gate Array)平台的基于知识蒸馏的轻量化卷积神经网络辐射源信号识别方法。该方法以信号时频图作为特征提取对象,结合改进的知识蒸馏方法对卷积神经网络进行轻量化处理,通过注意力图增强知识信息传递,并融合深度可分离卷积,进一步提高网络稀疏度。最后,将该轻量化网络在FPGA平台上进行结构优化,通过改进循环策略和流水线并行设计,加速轻量化卷积神经网络的辐射源信号识别过程。仿真结果显示,利用本文提出的轻量化卷积神经网络辐射源信号识别算法,网络参数量降低了81.8%,在信噪比不低于-12dB的条件下,信号识别准确率达到了90%以上,FPGA平台信号识别时间为86ms,平均功耗为2W,可满足边缘侧终端对信号实时检测以及低功耗的实际应用需求。     

基于YOLOX的车辆检测

车辆检测是智能交通系统重要的一个研究方向. 针对监控视角下的车辆检测问题, 提出了一种改进YOLOX算法的车辆检测方法. 使用网络深度更小的YOLOX_S模型, 对网络结构改进. 使用GHOST深度可分离卷积模块代替部分传统卷积, 在保证模型检测精度的同时减少模型参数; 将CBAM注意力模块融合到特征提取网络中, 并添加特征增强结构, 加强特征提取网络获得的特征图语义信息, 增强提取网络对目标的检测能力; 通过使用CIoU_loss优化损失函数, 提高模型边界框的定位精度. 测试实验结果表明, 改进后的网络识别准确率提升了2.01%, 达到95.45%, 证明了改进方法的可行性.     

基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别

针对人脸表情识别的泛化能力不足、稳定性差以及速度慢难以满足实时性要求的问题,提出了一种基于多尺度核特征卷积神经网络的实时人脸表情识别方法。首先,提出改进的MobileNet结合单发多盒检测器（MSSD）轻量化人脸检测网络,并利用核相关滤波（KCF）模型对检测到的人脸坐标信息进行跟踪来提高检测速度和稳定性;然后,使用三种不同尺度卷积核的线性瓶颈层构成三条支路,用通道合并的特征融合方式形成多尺度核卷积单元,利用其多样性特征来提高表情识别的精度;最后,为了提升模型泛化能力和防止过拟合,采用不同的线性变换方式进行数据增强来扩充数据集,并将FER-2013人脸表情数据集上训练得到的模型迁移到小样本CK+数据集上进行再训练。实验结果表明,所提方法在FER-2013数据集上的识别率达到73.0%,较Kaggle表情识别挑战赛冠军提高了1.8%,在CK+数据集上的识别率高达99.5%。对于640×480的视频,人脸检测速度达到每秒158帧,是主流人脸检测网络多任务级联卷积神经网络（MTCNN）的6.3倍,同时人脸检测和表情识别整体速度达到每秒78帧。因此所提方法能够实现快速精确的人脸表情识别。     

基于尺度相关-双向长短期记忆网络模型的说话人识别

说话人识别通过语音对说话人进行身份认证,然而大部分语音在时域与频域具有分布多样性,目前说话人识别中的卷积神经网络深度学习模型普遍使用单一的卷积核进行特征提取,无法提取尺度相关特征及时频域特征。针对这一问题,提出一种尺度相关卷积神经网络-双向长短期记忆(SCCNN-BiLSTM)网络模型用于说话人识别。通过尺度相关卷积神经网络在每一层特征抽象过程中调整感受野大小,捕获由尺度相关块组成的尺度特征信息,同时引入双向长短期记忆网络保留与学习语音数据的多尺度特征信息,并在最大程度上提取时频域特征的上下文信息。实验结果表明,SCCNN-BiLSTM网络模型在LibriSpeech和AISHELL-1数据集上迭代50 000次时的等错率为7.21%和6.55%,相比于ResCNN基线网络模型提升了25.3%和41.0%。     

基于改进CNN-LSTM的网络入侵检测模型研究

针对网络入侵检测模型特征提取算法复杂、训练参数过多、检测结果不理想等问题,提出一种改进卷积神经网络与长短期记忆网络结合的网络入侵检测方法(GCNN-LSTM)。首先,使用卷积神经网络对流量数据做特征选择,并选择全局池化层代替其中的全连接层;其次,结合长短期记忆网络强大的时间序列学习能力对改进卷积神经网络选择后的特征进行学习分类,以期在网络异常数据检测方面获得更好的效率和准确率。实验结果表明,提出的模型在UNSW-NB15数据集上有着较好的检测效果。在同等条件下,使用传统卷积神经网络的模型准确率为84.97%,训练时间为76.3 s;本模型准确率达到了88.96%,训练时间为61.1 s。     

基于轻量级网络的实时人脸识别算法研究

为了在嵌入式和移动设备上实现高精度的实时人脸识别,对常见的网络在人脸识别方面的优缺点进行了分析,提出了一种高效的深度卷积神经网络模型Lightfacenet。在网络中结合深度可分离卷积、逐点卷积、瓶颈结构和挤压与激励结构提出了轻量化神经网络单元,使网络在保证有一定准确率的情况下有效地解决深层的神经网络带来的参数冗余和计算量大的问题,再通过改进的非线性激活函数进一步提高网络的准确性。该神经网络在保留卷积神经网络部分优点的同时也很好地平衡了网络的缺点。在同样的实验环境下,Lightfacenet网络既实现了非常高的识别精度,也在模型推理速度上达到实时的效果。在使用MS-Celeb-1M数据集训练后,该模型在LFW数据集上达到了99.50%的准确率,其效果已经可以与现在的大型卷积神经网络媲美。对于面部识别,Lightfacenet比目前最先进的移动卷积神经网络在保证准确率的情况下提高了效率。     

基于YOLOv4的车辆与行人检测网络设计

针对YOLOv4网络模型参数量大，难以在资源有限的设备平台上运行的问题，提出一种对YOLOv4轻量化的车辆和行人检测网络。以MobileNetV1为主干网络，将PANet和YOLO Head结构中的标准卷积替换成深度可分离卷积，减少模型参数量；同时利用跨深度卷积结合不同膨胀率的空洞卷积构建特征增强模块，改善不同预测层对车辆和行人尺度变化的适应能力，提高网络的检测精度。实验结果表明，上述网络模型大小为45.28MB,检测速度为44FPS,相比YOLOv4模型大小减少81.44%,检测速度提升91.30%,在PASCAL VOC2007测试集上，检测精度达到86.32%,相比MobileNetV1-YOLOv4原网络提高1.29%的精确度，能够满足实时高效的检测要求。     

基于卷积神经网络的左心室超声图像特征点定位

针对传统级联卷积神经网络（CNN）在左心室超声图像中定位准确度较低的问题，提出一种融合更快速区域卷积神经网络（Faster-RCNN）模型提取区域的级联卷积神经网络，实现对超声图像中左心室心内膜和心外膜轮廓特征点的定位。首先，采用两级级联的方式改进传统级联卷积神经网络的网络结构，第一级网络利用一个改进的卷积网络粗略定位左心室心内膜和心外膜联合的特征点，第二级网络使用四个改进的卷积网络分别对心内膜特征点和心外膜特征点进行位置微调，之后定位输出左心室心内膜和心外膜联合的轮廓特征点位置；然后，将改进的级联卷积神经网络与目标区域提取融合，即利用Faster-RCNN模型提取包含左心室的目标区域并将目标区域送入改进的级联卷积神经网络；最后，由粗到细对左心室轮廓特征点进行定位。实验结果表明，与传统级联卷积神经网络相比，所提方法在左心室超声图像上的定位效果更好，更逼近真实值，在均方根误差的评价标准下，特征点定位准确度提升了32.6个百分点。     

一种基于深度CNN的入侵检测算法

入侵检测是检测和预防可能对基于网络的计算机系统进行攻击和入侵作出反应的技术。提出一种基于深度卷积神经网络的入侵检测的算法,在卷积神经网络基础上引入Inception模型和残差网络,采用深度学习技术,如Relu、Dropout、Softmax。提高模型的收敛速度,使得训练的模型的泛化能力更强,增加网络的宽度和深度,提升网络对尺度的适应性。使用KDD Cup 99数据对该算法进行验证,实验表明,该网络模型与GoogleNet和Lenet-5相比具有更高的准确率和检测率,准确率能够达到94.37%,误报率仅2.14%,提高了入侵检测识别的分类准确性。     

基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别

针对军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用场景,建立了一套实时目标检测识别框架,将深度卷积神经网络应用到大尺寸图像中的航空器目标检测与识别任务中。首先,将目标检测的任务看成空间上独立的bounding-box的回归问题,用一个24层卷积神经网络模型来完成bounding-box的预测;然后,利用图像分类网络来完成目标切片的分类任务。大尺寸图像上的传统目标检测识别算法通常在时间效率上很难突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.1%的工作点上达到了79.2%的精确率,分类网络的实时性达到平均每张0.972 s,Top-1错误率为13%。所提框架在军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用问题上提出了新的解决思路,同时保证了实时性和算法精度。