基于DenseNet的无人机光学图像树种分类研究

利用无人机航拍获得光学影像数据,结合深度学习理论,建立树种识别模型,以期为大规模树种识别提供一种新的方式。首先以福建安溪县为例,采用无人机获取20 m及40 m高度的航拍影像。其次,以树种为对象,对航拍影像进行分割,获得12种树种影像。最后,结合深度学习理论,采用DenseNet卷积神经网络建立树种识别模型,探讨不同航拍高度以及不同网络深度对树种识别的影响。结果表明:不同航拍高度的树种识别模型,其分类精度均达80%以上,最高精度为87.54%。从航拍影像解析度分析,随着航拍影像解析度的下降,模型识别精度呈现下降趋势,以20 m航拍影像数据建构的树种识别模型,其分类精度高于40 m模型;从模型网络深度分析,随着模型网络层数的增加,模型分类精度出现下降现象,DenseNet121模型分类精度高于DenseNet169模型分类精度。综上所述,基于无人机航拍影像,结合深度卷积神经网络,提出了新的树种识别方式,并以安溪县森林树种识别为例证明了该分类框架的有效性。     

基于DenseNet的无人机光学图像树种分类研究

利用无人机航拍获得光学影像数据，结合深度学习理论，建立树种识别模型，以期为大规模树种识别提供一种新的方式。首先以福建安溪县为例，采用无人机获取20 m及40 m高度的航拍影像。其次，以树种为对象，对航拍影像进行分割，获得12种树种影像。最后，结合深度学习理论，采用DenseNet卷积神经网络建立树种识别模型，探讨不同航拍高度以及不同网络深度对树种识别的影响。结果表明:不同航拍高度的树种识别模型，其分类精度均达80%以上，最高精度为87.54%。从航拍影像解析度分析，随着航拍影像解析度的下降，模型识别精度呈现下降趋势，以20 m航拍影像数据建构的树种识别模型，其分类精度高于40 m模型；从模型网络深度分析，随着模型网络层数的增加，模型分类精度出现下降现象，DenseNet121模型分类精度高于DenseNet169模型分类精度。综上所述，基于无人机航拍影像，结合深度卷积神经网络，提出了新的树种识别方式，并以安溪县森林树种识别为例证明了该分类框架的有效性。     

改进的城市树种识别模型

城市树种分布对于城市园林绿化的建设至关重要.利用深度学习技术和遥感图像是识别树种的可靠方法.本文应用卷积神经网络建立城市树种识别模型.模型提供了语义分割和距离映射变换两种网络输出,并分别为这两种输出设计了后处理方法.通过用该模型对5个树种进行分类,取得了74.66％的均交并比.实验结果表明应用卷积神经网络和航拍图像识别...     

结合VGGNet与Mask R-CNN的高分辨率遥感影像建设用地检测

针对当前多数深度学习模型只能对高分辨率遥感影像裁剪图片进行土地利用类型判别的问题,结合VGGNet与Mask R-CNN开展了智能化建设用地目标检测研究。在建立研究区4类土地利用类型遥感影像数据集的基础上,对比了VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度,选取分类效果最优的神经网络模型VGGNet与Mask R-CNN实现建设用地目标检测智能化。结果表明:(1)VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度分别为:97.44%、93.75%和95.13%,且VGG16模型迭代次数最少,训练时间相对较少;(2)Mask R-CNN阈值设置对目标检测精度有重要的影响,当阈值设定为0.3时,VGG16结合Mask R-CNN的联合模型对建设用地检测的标定框精度最高。同时联合模型比单一使用Mask R-CNN模型对建设用地检测有更高的准确率,并且表现出了更强的适应性和鲁棒性。     

DenseNet-GRU:直肠癌CT影像分类的深度神经网络模型

DenseNet是一种广泛用于影像分类的卷积神经网络,但它不具备记忆功能,无法反映卷积操作后不同特征映射之间的关联关系。若将其直接应用于判断直肠癌是否发生淋巴结转移,则无法比较直肠癌CT影像特征在深度神经网络映射过程中的变化。基于此,提出了一种新颖的深度神经网络模型DenseNet-GRU(gated recurrent unit),其核心是利用GRU获取DenseNet提取的不同影像特征之间的关联关系,进而获得不同图像之间相同像素区域的特征变化情况,最终判断直肠癌患者的淋巴结是否存在转移。以包含107个患者DCM格式的腹部横断位动脉期和门脉期两种增强CT影像为实验数据集,采用数据增强和阈值分割方法对数据进行预处理,DenseNet-GRU模型在F-score上的分类精度达到了65%以上,对临床辅助诊断具有重要的现实意义。     

融合STN和DenseNet的深度学习网络及其应用

图像识别是计算机视觉的重要分支之一，具有重要的理论和实践意义。近年来，以深度卷积神经网络为代表的图像分类方法被成功地应用到各个领域。针对神经网络对输入数据敏感、训练时间长等问题，结合空间映射网络（Spatial Transform Network，STN）和密集神经网络（Dense Neural Network，DenseNet）两者的特性，提出一种新型网络结构ST-DenseNet。该网络能够对输入图片作不变性归一化处理，解决数据敏感问题的同时提高图像识别效果。在树种叶片公开数据集Leafsnap上实现了90.43%的识别准确率、87.75%的召回率和89.07%的F-Measure的实验结果，模型ST-DenseNet明显优于其他网络模型。     

基于改进全卷积神经网络的航拍图像语义分类方法

现有的卷积神经网络方法难以对图像的每个像素进行语义识别,较难从像素层面分解出图像的不同类别。为此,提出一种端到端的全卷积深度网络,以实现高分辨航拍图像像素级的语义分割及识别。通过全卷积神经网络对图像强度信息和地理信息系统信息分别采用独立通道进行处理,在全卷积神经网络的最终层合并2个通道,并对每个像素进行全连接像素级标注,利用条件随机场作为后期处理方法平滑相似区域,同时保留图像中的边缘信息。实验结果表明,与传统视觉语义分类算法相比,该算法在航拍图像像素级分类上的准确率更高,识别效果更好。     

基于并联卷积神经网络的无人机遥感影像建筑区域测量

无人机遥感影像覆盖范围广,难以区分建筑区域与背景区域,导致无人机遥感影像建筑区域测量结果可靠性下降;以解决这一问题作为研究目标,提出了一种基于并联卷积神经网络的无人机遥感影像建筑区域测量方法;获取无人机遥感影像,通过静态输出、图像融合、去雾等环节完成遥感影像预处理;构建并联卷积神经网络,通过网络训练传播提取预处理后无人机遥感影像建筑区域边缘特征,经过特征匹配实现无人机遥感影像中建筑区域识别,结合面积计算结果得到建筑区域的测量结果;经过精度性能测试实验得出结论,在有雾和无雾环境下所提方法与传统区域测量方法相比的建筑区域测量误差分别降低了0.505 km²和0.305 km²,说明该方法的测量结果可靠性更高,可以广泛应用在无人机遥感影像建筑区域测量领域。     

面向遥感影像场景的深度卷积神经网络递归识别模型

在遥感影像场景识别过程中,针对利用卷积神经网络进行固定格网影像场景识别时存在类间可分性不高和局部细节粗糙等问题,提出一种深度卷积神经网络递归识别模型(DCNN-RR)。该模型首先构建卷积层、采样层交替的多层卷积神经网络进行遥感影像多分辨率场景训练。然后,根据格网影像softmax概率计算场景类间混淆指数(Confusion Index,CI),四分格网递归进行卷积神经网络识别,并采用多重窗口滑动递归微调直至CI达到峰值来精准定位场景目标。通过高分辨遥感影像实验表明该模型可适应不同尺度地物的变化,相比固定格网影像显著提高了场景识别精度,局部细节也更为精细。     

DY-YOLOv5：基于多重注意力机制的航拍图像目标检测

针对无人机航拍图像中目标小、尺度不一和背景复杂等导致检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的无人机航拍图像目标检测算法DY-YOLOv5。该算法在检测头部分利用具有多重注意力机制的目标检测头方法Dynamic Head,提升检测头在复杂背景下的检测表现。在原模型neck部分增加一次上采样和Concat操作,并执行一个包含极小、小、中目标的多尺度特征检测,提升模型对中、小目标的特征提取能力。引入密集卷积网络DenseNet,将其与YOLOv5s主干网络的C3模块进行融合,提出C3＿DenseNet模块,以加强特征传递并预防模型过拟合。在VisDrone2019数据集上应用DY-YOLOv5算法,平均精度均值（mAP）达到了43.9%,较原YOLOv5算法提升了11.4个百分点。召回率（Recall）为41.7%,较原算法提升了9.0个百分点。实验结果证明,改进算法显著提高了无人机航拍图像目标检测的精度。     

基于卷积神经网络的苹果栽培品种识别

针对苹果栽培品种识别分类问题,提供一个包含多个苹果果树品种的叶片图像原始数据集,并且研究构建一种新的深度卷积神经网络分类模型,对其分类准确性、泛化性能和稳定性进行对比验证,以期对苹果栽培品种简便、快速、准确的识别分类提供理论依据和技术支持。以甘肃省平凉市静宁县果树果品研究所苹果良种苗木繁育基地作为实验基地,在其中选取14个苹果果树品种。每个品种选取10棵左右树龄、树势、长势都存在差异的果树,采摘100片左右成熟的、无机械损伤的叶片,然后拍摄叶片图像建立数据集,进而利用卷积神经网络训练识别分类模型。本文针对苹果栽培品种识别分类,提供一个包含14个苹果果树品种共计14394张叶片图像的原始数据集,并且设计实现基于卷积神经网络的识别分类模型。实验结果表明,该识别分类模型有较高的准确率,训练集训练精度可以达到99.88%,验证集验证精度为94.36%,独立测试集的测试精度为90.49%。本文的研究结果可以为现代苹果田间种植及科研试验等实际场景提供力所能及的帮助,为深度卷积神经网络技术在植物品种识别分类实际应用场景提供参考,丰富深度学习在农业上的应用。     

基于预训练模型与无人机可见光影像的树种识别

提高图像质量与利用新的图像分类方法是提高遥感图像树种识别精度两个突破口. 本文基于VGG16的预训练模型与无人机可见光影像进行杉木、马尾松2个树种识别研究. 利用大疆精灵4RTK无人机, 搭载FC6310R相机, 采集南平市和三明市的杉木和马尾松人工纯林彩色图像. 通过图像预处理、标注、裁剪和增强等环节构建UAVTree2k和UAVTree20k两个数据集. 基于UAVTree2k数据集和VGG16模型在ImageNet数据集的预训练模型, 重新训练3个全连接层和Sigmoid层, 研究探讨不同迭代次数、不同批次大小、不同训练集和测试集划分比例对识别精度的影像. 研究结果表明, 当迭代次数为40、批次大小为16、训练集和测试集为6:4时, 模型识别效果最好, 测试精度达到98.63%; 小样本下, 基于VGG16的预训练模型具有良好的特征学习能力.     

基于小样本学习的SAR图像识别

深度学习已成为图像识别领域的一个研究热点。与传统图像识别方法不同,深度学习从大量数据中自动学习特征,并且具有强大的自学习能力和高效的特征表达能力。但在小样本条件下,传统的深度学习方法如卷积神经网络难以学习到有效的特征,造成图像识别的准确率较低。因此,提出一种新的小样本条件下的图像识别算法用于解决SAR图像的分类识别。该算法以卷积神经网络为基础,结合自编码器,形成深度卷积自编码网络结构。首先对图像进行预处理,使用2D Gabor滤波增强图像,在此基础上对模型进行训练,最后构建图像分类模型。该算法设计的网络结构能自动学习并提取小样本图像中的有效特征,进而提高识别准确率。在MSTAR数据集的10类目标分类中,选择训练集数据中10%的样本作为新的训练数据,其余数据为验证数据,并且,测试数据在卷积神经网络中的识别准确率为76.38%,而在提出的卷积自编码结构中的识别准确率达到了88.09%。实验结果表明,提出的算法在小样本图像识别中比卷积神经网络模型更加有效。     

改进DenseNet的乳腺癌病理图像八分类研究

目前,在医学图像领域存在乳腺癌组织病理图像自动分类难以应用于临床诊断的现象,究其根源是当前没有大型公开的数据集或数据集数据不均衡。针对上述问题,提出一种结合密集卷积神经网络（dense convolutional network,DenseNet）、注意力机制（attention mecheanism）和焦点损失函数（Focal loss）的乳腺癌组织病理图像的多分类模型,即DAFLNet。DAFLNet在乳腺癌组织病理图像数据集BreaKHis上进行训练、验证与测试,最终实验结果显示,该模型对良恶性二分类的识别准确率达到99.1%,对乳腺亚型八分类的识别准确率达到95.5%。证明在数据不均衡的条件下,DAFLNet模型能够准确地对乳腺组织病理图像进行八分类。     

基于Faster R-CNN的输电线路缺陷识别模型研究

随着多旋翼无人机引入输电线路巡检作业后,对巡线人员通过图像判断线路上设备是否有缺陷提出了新的挑战。为了帮助巡线人员做出准确决策,提高发现缺陷的能力,基于深度卷积神经网络,搭建了适用于无人机图像识别的输电线路缺陷识别网络模型。首先详细描述了输电线路缺陷识别图像数据库的建立过程,然后通过分析对比三个预训练前端网络的性能及多个参数对网络模型识别准确率的影响,得到基于Faster R-CNN的输电线路缺陷最优识别网络模型。经过测试集验证,提出的缺陷识别网络模型的识别准确率达到了90%以上,单张图片耗时达到了毫秒级,在识别准确率和耗时上均明显优于其他识别网络模型,为实际巡线工作中的输电线路缺陷判别提供智能有效的决策依据,是机器学习在智能电网中应用的有益探索。     

深度迁移学习在古筝品质分级中的应用

深度学习和迁移学习的兴起为树种识别提供了新方向,然而其在同树种内不同品质间木材识别仍存在挑战。为改善古筝面板品质分级现状,设计了一种深度残差网络模型。首先将数据集进行划分并采用数据增强技术来扩充训练样本,然后将ImageNet上经过预训练的模型迁移到该问题上。为高效提取到板材图像特征,在预训练模型后新增深层特征提取部分,其融合了残差连接和深度可分离卷积,不仅可增强特征重利用率和缓解梯度消失,而且有利于提取到图像深层特征。最后为提升模型在训练过程中的鲁棒性,使用LeakyReLU函数代替ReLU函数避免神经元死亡问题。该方法在泡桐导管图像数据集上测试精度达到了92.8%,对比其他主流方法,该模型可节省古筝品质分级时间,提高识别精度。     

基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别的研究

针对中华传统刺绣工艺传承保护问题中的分类任务,传统的刺绣分类方法存在耗时长、精度低以及需要大量掌握专业知识的人力资源等问题;设计了一种基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法;构建刺绣图像分类识别数据集;采用局部二值模式LBP、Canny算子边缘提取以及Gabor滤波等方式提取纹理特征,将不同特征图与原图合并为四至六通道图像数据集送入网络进行消融试验,扩充了数据集宽度;为稳定训练过程,加速损失收敛速度,提出引入SPP (spatial pyramid pooling)结构优化模型;为提高分类识别精度使用Leaky ReLU激活函数优化ReLU函数;实验结果表明基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法可解决传统刺绣图像分类方法中存在的问题,改进后的刺绣图像分类模型与基准模型相比准确率提高了8.1%,高达97.39%。