基于CNN的金属疲劳裂纹超声红外热像检测与识别方法研究

传统超声红外热像检测与识别金属疲劳裂纹主要是通过图像处理算法提取红外热图像的相关热特征,并与裂纹特征进行匹配,其过程过于繁琐,识别率较低且需要人工筛选有效特征。结合主动红外热成像技术以及卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）在金属结构无损检测与缺陷自动识别中的优势,提出了一种基于CNN的金属疲劳裂纹超声红外热像检测与识别方法。通过超声红外热成像装置对实验对象（文中为金属平板试件）进行检测,获取红外热图像并制作图像数据集。运用设计的卷积神经网络对不同尺寸裂纹的超声红外热图像进行特征提取与识别分类。此外,对所提出的方法与两种常见图像分类网络模型以及支持向量机的分类结果进行对比。实验结果表明,设计的卷积神经网络在该数据集上识别分类准确率为100%,优于其他网络模型和支持向量机的识别分类,可以有效检测与识别金属疲劳裂纹。     

基于深度卷积神经网络的图像分类识别方法

图像分类是通过图片所给的特征信息将不同的事物进行识别的一种图像处理技术。随着科学技术的快速发展以及人们对生活质量越来越高的需求,图像的自动分类技术已经运用到各个发展领域当中。当我们在图像上进行分类操作时,传统的图像分类方法由于不能准确掌握识别对象之间的内在联系,同时传统方法也因数据的特征性维度太高而导致识别对象的特征表达受到限制,所以取得的实验结果并不理想。针对以上内容文章提出了一种基于卷积神经网络的图像检测方法,该实验的算法主要借鉴了深度学习及卷积神经网络。与以往的传统图像分类方法不同,深度卷积神经网络模型可以同时进行特征学习和图像分类。通过对实验的各个部分结构进行改进和对卷积神经网络模型进行优化,从而防止过拟合现象,继而提高图像检测的准确度,在CIFAR-10数据库上进行的实验表明,该方法改进后的深度学习模型在图像检测方面取得了有效的结果。     

基于卷积神经网络的图像分类算法综述

随着大数据的到来以及计算能力的提高,深度学习(Deep Learning, DL)席卷全球。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对图像分类精度和速度上的要求,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的图像分类方法冲破了传统图像分类方法的瓶颈,成为目前图像分类的主流算法,如何有效利用卷积神经网络来进行图像分类成为国内外计算机视觉领域研究的热点。本文在对卷积神经网络进行系统的研究并且深入研究卷积神经网络在图像处理中的应用后,给出了基于卷积神经网络的图像分类所采用的主流结构模型、优缺点、时间/空间复杂度、模型训练过程中可能遇到的问题和相应的解决方案,与此同时也对基于深度学习的图像分类拓展模型的生成式对抗网络和胶囊网络进行介绍;然后通过仿真实验验证了在图像分类精度上,基于卷积神经网络的图像分类方法优于传统图像分类方法,同时综合比较了目前较为流行的卷积神经网络模型之间的性能差异并进一步验证了各种模型的优缺点;最后对于过拟合问题、数据集构建方法、生成式对抗网络及胶囊网络性能进行相关实验及分析。      

基于特征重要性的高光谱图像分类

为了减少高光谱图像中的冗余以及进一步挖掘潜在的分类信息,本文提出了一种基于特征重要性的卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）分类模型。首先,利用贝叶斯优化训练得到的随机森林模型（random forest,RF）对高光谱遥感图像进行特征重要性评估;其次,依据评估结果选择合适数目的高光谱图像波段,以作为新的训练样本;最后,利用三维卷积神经网络对所得样本进行特征提取并分类。基于两个实测的高光谱遥感图像数据,实验结果均表明:相比原始光谱信息直接采用支持向量机（support vector machine,SVM）和卷积神经网络的分类效果,本文所提基于特征重要性的高光谱分类模型能够在降维的同时有效提高高光谱图像的分类精度。     

基于Gist特征与CNN的场景分类方法

针对大多数场景分类方法只能学习浅层特征,忽略图像之间的相关结构信息,提出一种基于Gist特征与卷积神经网络结合的场景图像分类方法.其中Gist特征用于提取场景图像的全局特征,并将其作为深度学习模型的输入,通过逐层训练卷积神经网络,提取更高层次的特征,并用训练好的卷积神经网络进行分类.实验在O&T室外场景图像数据集和MNIST手写体数据集上考察了batchsize、卷积核对分类结果的影响,并与DBN,NN,SVM和CART作为分类器的分类结果进行比较,充分说明了本文方法的有效性.     

超声红外热像技术中缺陷的自动识别

超声红外热像技术是一种新型无损检测技术,对金属试件疲劳裂纹、复合材料冲击损伤等缺陷具有良好的检测效果。传统缺陷识别主要依靠肉眼识别和专业经验,对缺陷类型、缺陷程度的判断很难定量把握;基于时间序列的缺陷识别算法速度慢、精度差、自动化程度低。本文以超声红外热像技术中裂纹的检测为例,通过对比分析热图像分割区域中裂纹区域与亮点区域的形状、灰度等分布特征,提取了用于裂纹信息识别的特征参量,开发了基于加权支持向量机的裂纹自动识别算法,为实现超声红外热像技术中缺陷的自动识别奠定了基础。试验验证了本文所提特征参量和自动识别算法的有效性。     

基于卷积神经网络的档案分类与识别技术

文中基于卷积神经网络,研究了档案分类与识别技术,旨在提高档案管理的效率和准确性。首先,介绍了卷积神经网络在图像分类任务中的应用,总结了现有研究的主要成果。然后,阐述了档案分类与识别的概念,详细介绍了卷积神经网络的基本原理和特点。接着,提出了基于卷积神经网络的档案分类与识别技术的基本流程,包括数据预处理、特征提取、分类归档等步骤。最后,详细讨论了数据采集、数据预处理、模型设计、模型训练、模型测试、结果分析等关键环节。     

基于多尺度近端特征拼接网络的高光谱图像分类方法

针对基于传统卷积神经网络模型的高光谱图像分类算法细节表现力不强及网络结构过于复杂的问题,设计了一种基于多尺度近端特征拼接网络的高光谱图像分类方法。通过引入多尺度滤波器和空洞卷积,在保持模型轻量化的同时可以获取更丰富的空间?光谱判别特征,并提出利用卷积神经网络近端特征间的相互联系进一步增强细节表现力。在3个基准高光谱图像数据集上的实验结果表明,所提方法优于其他分类模型。     

基于深度卷积神经网络和条件随机场模型的PolSAR图像地物分类方法

近年来,极化合成孔径雷达(PolSAR)图像地物分类得到了深入研究。传统的PolSAR图像地物分类方法采用的特征往往需要针对具体问题进行设计,特征表征性不强。因此,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)和条件随机场(CRF)模型的PolSAR图像地物分类方法。利用预训练好的实现图像分类任务的卷积神经网络模型(VGG-Net-16)提取表征能力更强的图像特征,再通过CRF模型对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的地物分类。实验结果表明,与3种利用传统经典特征的方法相比,该方法能够提取更有效的特征,取得了更高的总体分类精度和Kappa系数。      

深度学习与图像融合的行人检测算法研究

为解决智能辅助驾驶技术中可见光摄像机受光照和气候影响而导致行人目标识别困难的问题。通过研究图像融合技术,结合深度卷积神经网络,实现并改进了一种道路行人目标检测算法。方法是利用多源传感器图像融合技术,采用可见光相机与红外热成像相机融合的策略,以Faster RCNN算法为基础,从改进网络结构、特征融合、优化模型训练等方面展开研究,对复杂环境下的行人检测与定位跟踪展开研究,提出一种基于图像融合技术和改进的深度卷积神经网络的道路行人目标检测算法。实验结果表明,该算法对复杂气候环境下行人目标检测提高了检测效率和准确率,增加了智能辅助驾驶汽车的安全性。     

一种基于卷积神经网络的雷达目标分类方法

雷达作为对低空和地面目标探测及监视预警的主要手段,在安全领域应用广泛。针对现阶段实际应用中雷达目标分类技术中过于依赖人工提取特征的问题,提出了一种基于卷积神经网络的分类方法,对雷达回波数据进行二维傅里叶变换得到距离-多普勒图像,再以距离-多普勒图集作为数据集,训练神经网络,得到能够完成雷达目标识别的网络模型。结果表明,相较于传统方法,基于卷积神经网络的目标识别模型在省去人工工作的同时提高了目标识别精度。     

基于DnCNN的海面目标一维距离像识别方法

针对低信噪比条件下海面目标分类识别精度差的问题,该文提出了一种基于去噪卷积神经网络(Denoising convolutional neural network,DnCNN)的海面目标高分辨一维距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)识别方法。所提方法设计了一个海面目标分类识别模型,该模型通过其中的降噪模块提高信噪比。首先,分析了HRRP和二维图像的相似特性,将HRRP降噪转变为二维图像降噪。其次,利用深层次卷积层与批归一化层相结合的结构,提取图像深层次的噪声特征,最后采用残差学习技术,减轻深层次网络的学习负担的同时重构图像进行分类识别。实验结果表明,该模型可以有效提升低信噪比条件下的海面目标分类识别正确率,在不同信噪比条件下其识别性能均优于对比模型,具有良好的识别性能和鲁棒性。      

基于深度卷积特征的场景全局与局部表示方法

场景识别是计算机视觉研究中的一项基本任务.与图像分类不同,场景识别需要综合考虑场景的背景信息、局部场景特征以及物体特征等因素,导致经典卷积神经网络在场景识别上性能欠佳.为解决此问题,文中提出了一种基于深度卷积特征的场景全局与局部表示方法.此方法对场景图片的卷积特征进行变换从而为每张图片生成一个综合的特征表示.使用CAM...     

基于双分支卷积神经网络的红外与可见光图像局部融合算法

红外图像和可见光图像均存在一定的局限性,依靠单个种类图像无法满足工程实际需求,可通过引入图像融合技术,获取高质量的融合图像。为更好保障输出信息特征的多样性,本文引入一种双分支卷积神经网络实现红外与可见光图像局部融合;在双分支卷积神经网络基础上,同时从红外图像、可见光图像得到跨渠道信息、渠道内信息种特征,增加了融合图像的信息量。采用整数小波变换方法进行图像压缩。建立颜色空间模型时,合理调节t因子的数值,获得理想的融合图像。实验结果表明,与现有方法相比,本方法融合后图像边缘信息得到充分保留,图像细节得到增强,红外与可见光图像融合效果更好。     

基于GAN和CNN-ELM的监控图像智能修复及检测方法

针对目前石化危险品装车过程中海量监控视频图像人为处理效率低下、模糊图像识别率低等问题,提出一种基于生成式对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)与极限学习机(ELM)相结合的监控模糊图像智能修复及检测方法.首先,使用深度学习网络作为 目标检测框架,利用GAN网络中生成器与判别器间的零和博弈对模糊图像进行复原,得到清晰完整的作业图像;其次,利用CNN自适应学习图像特征的能力,对修复后的图像进行自主特征提取;最后,将提取的图像特征输入ELM分类器中进行目标识别与分类,判断作业过程是否存在违规行为.试验结果表明:所提方法图像修复速度快,视觉效果自然,且目标识别准确率高,具有很好的泛化能力.     

基于卷积特征和贝叶斯决策的双波段场景分类

针对可见光和近红外双波段场景分类存在图像标注样本少和特征融合质量低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)特征提取和朴素贝叶斯决策融合的双波段场景分类方法。首先,将基于预训练的CNN模型作为双波段图像的特征提取器,避免标注样本少导致的过拟合问题;然后,通过主成分分析降维和特征归一化方法,提高支持向量机的计算速度和每个波段的分类性能;最后,以双波段后验概率为朴素贝叶斯先验概率,构建了决策融合模型,实现场景融合分类。在公开数据集上的实验结果表明,相比单一波段分类和双波段特征级联融合分类方法,本方法的识别率有明显提升,可达到94.3%;比基于传统特征的最优方法高6.4个百分点,与基于CNN的方法识别率相近,且执行简单高效。     

一种使用边缘增强技术提高相似图片检索召回率的方法

针对大规模图像分类处理中图像旋转或背景变换导致的配准度较低问题,提出一种基于边缘增强的卷积神经网络图像分类方法。该方法通过VGG19网络模型提取图像特征,并使用余弦相似度进行图像分类判定,利用边缘增强突出图像主体的边缘特征,降低图像旋转或背景变换对VGG19网络分类性能带来的影响。实验证明,该方法可以有效地提高同一主体旋转图像和背景变换图像与原始图像的相似度,适用于各类图像的分类。