基于改进YOLOv5算法的纸袋缺陷检测

为了提高纸袋生产企业在制造过程中对纸袋手把或底部缺陷的检测精度,提出了一种基于改进YOLOv5算法的纸袋缺陷检测方法。改进算法为了提高网络定位能力,增强网络的特征学习表达能力,引入了坐标注意力机制,接着引入EIoU损失函数对原始损失函数进行改进,以此来改善原始网络损失函数纵横比的合理性,提升回归精度,最后引入一种具有类似跨阶段局部结构的简化空间金字塔池化结构,减少冗余信息处理,提升网络检测性能。实验结果表明,改进算法的平均精度平均值mAP@.5为87.3%,mAP@.5∶.95为56.8%,与YOLOv5算法相比mAP@.5提升了1.6%,mAP@.5∶.95提升了0.9%,在纸袋缺陷检测上有更优越的表现。     

应用GhostNet卷积特征的ECO目标跟踪算法改进

为了减少有效卷积算子(ECO)跟踪算法的特征提取网络参数量和计算量,采用了一种基于端侧神经网络(GhostNet)改进的ECO目标跟踪算法.首先,采用GhostNet网络作为主干特征提取网络提取图像浅层与深层的卷积特征,运用全局平均池化对卷积特征下采样增加特征对图像的表征能力;其次,将卷积特征与手工特征插值后,与当前滤...     

非负矩阵分解耦合视觉词典的图像检索算法

目的解决当前图像检索技术中,图像特征稀疏编码收敛速度慢,以及局部特征空间信息不足易导致检索误差较大等问题,提出一种基于l0稀疏约束非负矩阵分解耦合视觉词典优化的图像检索算法。方法首先,在非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)的基础上,对系数矩阵设置l0个约束来限制其稀疏性,从而定义一种l0稀疏约束的NMF方法。再通过一种自适应序列词典初始化方案,从训练样本获得词典的初始估计。然后,利用l0稀疏约束的NMF来增强视觉词典,对图像局部描述符进行稀疏编码,并利用最大池化操作来生成聚合特征向量,从而保留局部描述符的关键属性。最后根据得到的特征向量,引入Minkowski距离来衡量查询图像与数据库的相似性,输出检索图像。结果实验结果表明,与当前图像检索方案相比,所提算法具有更高的查准-查全率和收敛速度。结论所提算法返回的图像与查询图像相似度高,在包装商标检索等领域具有一定的参考价值。     

基于改进卷积神经网络的化纤丝饼表面缺陷识别

针对传统人工检测化纤丝饼表面缺陷方法的不足,提出改进的卷积神经网络对正常以及3种常见缺陷丝饼进行分类识别。首先对采集的丝饼图像进行分块处理,然后利用改进的卷积神经网络进行特征提取,采用全局最大池化层代替全连接层,增强了图像对空间变换的鲁棒性,减少了模型参数,并利用softmax分类器进行分类。最后在网络学习过程中提出主动学习方法,用少量标注样本对网络进行训练,选出对提升网络性能最具价值的样本进行标注并加入到训练样本中进行训练检测。结果表明,该方法可有效实现丝饼的缺陷识别,识别准确率达到97.1%,并有效减少了网络所需的标注样本数量,节省大量的标注成本,具有一定的通用性。     

基于多尺度整体嵌套池化语义的装甲目标检测

针对现有目标检测网络很难适应复杂战场环境下的超视距、遮挡、多视角变化等干扰的影响,提出了一种基于多金字塔池化模型的整体嵌套卷积网络,该网络通过引入空洞卷积思想,在保证卷积特征分辨率不变的基础上提高弱小目标的检测精度;同时,本文所提的模型也将通过多孔空间金字塔池化将多尺度上下文特征进行融合,然后在整体嵌套卷积基础上利用装...     

行人检测的深度稀疏自编码网络

针对传统卷积神经网络在行人检测中卷积速度慢、抗噪弱、冗余大的问题,提出了一种基于深度稀疏自编码网络的方法。首先在输入层后添加一层感兴趣层,在非相邻和相邻特征(nor-neighboring and neighboring features,NNNF)的基础上丰富图像的对称性特征,融合LUV空间、梯度方向等多通道的跨通道特征,并在非相邻特征设计的区域处理中采用一种改进的随机池化方法来消除行人形变的影响,得到表示行人信息的主要特征。然后利用四个自动编码器设计四层隐含层深度网络,以交叉熵为损失函数及改进的ReLU(rectified linear unit)函数为激活函数,以此结合稀疏表示的理论构建新的目标函数来学习网络,寻找数据的内在结构。最后用第四层隐含层输出的有效特征来训练分类器。在公共数据库上进行实验验证,结果表明,与现存的其他方法相比,该方法降低了平均漏检率,减少了运行时间,具有良好的鲁棒性。     

基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断过程中,难以提取细微故障特征的问题,文章提出一种基于改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在特征值提取过程中,采用了多尺度卷积核并联的方式,对滚动轴承振动信号提取了更多的故障特征细节;然后在特征值降维、去噪处理过程中,采用了leaky_relu激活函数,解决了部分神经元处于抑制状态的问题;最后在分类识别过程中,针对多层全连接计算复杂的问题,采用了全局平均池化代替部分全连接。通过滚动轴承不同损伤程度、不同故障位置的诊断实验,证明了所提方法能够提高故障识别率、降低训练时间、具有较好的可行性。     

一种改进卷积神经网络模型的焊缝缺陷识别方法

针对传统卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)应用于焊缝缺陷识别时,池化模型适应差及特征选择能力低、以及易导致过拟合问题,提出了一种基于改进卷积神经网络(Improved pooling model and feature selection of CNN,IPFCNN)的焊缝缺陷识别方法。结合焊缝缺陷图像本身的特点,对传统平均池化模型做出改进,提出一种综合考虑池化域与其所在区域特征图分布的池化模型;为增强模型特征选择能力,提出将随机森林与卷积神经网络相结合的强化特征选择方法。以某汽轮机制造过程中焊缝缺陷识别案例对所提方法进行了验证和说明,结果表明提出的池化模型在处理不同特征分布的池化域时具有动态自适应性,并通过提高特征选择能力,使得所提方法比传统CNN方法具有更高的缺陷识别率。