基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位

针对公共场合人群异常行为检测准确率不高和训练样本缺乏的问题,提出一种基于深度时空卷积神经网络的人群异常行为检测和定位的方法。首先针对监控视频中人群行为的特点,综合利用静态图像的空间特征和前后帧的时间特征,将二维卷积扩展到三维空间,设计面向人群异常行为检测和定位的深度时空卷积神经网络;为了定位人群异常行为,将视频分成若干子区域,获取视频的子区域时空数据样本,然后将数据样本输入设计的深度时空卷积神经网络进行训练和分类,实现人群异常行为的检测与定位。同时,为了解决深度时空卷积神经网络训练时样本数量不足的问题,设计一种迁移学习的方法,利用样本数量多的数据集预训练网络,然后在待测试的数据集中进行微调和优化网络模型。实验结果表明,该方法在UCSD和subway公开数据集上的检测准确率分别达到了99%和93%以上。     

基于深度卷积神经网络的车型识别

传统的基于卷积神经网络的车型识别算法存在识别相似车型的准确率不高,以及在网络训练时只能使用图像的灰度图从而丢失了图像的颜色信息等缺陷。对此,提出一种基于深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)的提取图像特征的方法,运用深度卷积神经网络对背景较复杂的车型进行网络训练,以达到识别车型的目的。文中采用先进的深度学习框架Caffe,基于AlexNet结构提出了深度卷积神经网络的模型,分别对车型的图像进行训练,并与传统CNN算法进行比较。实验结果显示,DCNN网络模型的准确率达到了96.9%,比其他算法的准确率更高。     

深度学习在工业表面缺陷检测领域的应用研究

深度卷积神经网络在处理自然图片时取得了非常好的效果,但鲜有针对工业应用领域的细分研究。本文探讨了深度学习模型在工业产品表面缺陷检测领域的应用。以Cp工业产品缺陷检测为着眼点,在设计检测方案时应用深度学习模型并辅助图像处理等相关技术,通过实验分析得到最佳应用模型。创新点在于提出了数据集信息密度这一概念,通过在多个数据集上...     

基于改进CNN和加权SVDD算法的人体姿态估计

卷积神经网络是人体姿态估计中应用最成功的深度学习模型,但仍存在着提取图像特征时不同图像区域和提取出的不同抽象特征被平等对待的缺陷。为此,提出了一种基于改进卷积神经网络和加权支持向量数据描述算法的关节外观模型,并用其设计了一种人体姿态估计算法。卷积神经网络卷积层中不同图像区域的卷积操作被赋以不同的权值系数以体现其不同作用;采用加权支持向量数据描述算法对每一种抽象特征都构造关节子外观模型,将所有关节子外观模型按不同权值进行线性组合建立了新的关节外观模型,权值的不同体现了不同抽象特征的不同作用。仿真实验表明,与现有基于卷积神经网络的人体姿态估计算法相比,所设计的人体姿态估计算法具有更高的估计准确度。     

基于深度学习的磁芯表面缺陷检测研究

在产品表面缺陷智能检测过程中,存在缺陷样本收集困难、样本不平衡、目标尺寸小和难以定位等问题。针对磁芯表面缺陷检测中存在的问题进行了研究,提出了一种基于深度学习的图像增强和检测方法,首先利用结合高斯混合模型的深度卷积生成对抗网络生成磁芯缺陷图像,然后结合泊松融合方法产生增强的数据集,最后基于YOLO-v3网络,实现了磁芯表面缺陷的智能检测。实验表明,该方法能够生成质量更高、缺陷更明显的图像,检测准确度提升了5.6%。     

基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法

针对现有深度学习光流计算方法的运动边缘模糊问题,提出了一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算方法.首先,构造基于多尺度变形卷积的特征提取模型,显著提高图像边缘区域特征提取的准确性;然后,将多尺度变形卷积特征提取模型与特征金字塔光流计算网络耦合,提出一种基于多尺度变形卷积的特征金字塔光流计算模型;最后,设计一种结合图像与运动边缘约束的混合损失函数,通过指导模型学习更加精准的边缘信息,克服了光流计算运动边缘模糊问题.分别采用MPI-Sintel和KITTI2015测试图像集对该方法与代表性的深度学习光流计算方法进行综合对比分析.实验结果表明,该方法具有更高的光流计算精度,有效解决了光流计算的边缘模糊问题.     

深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述

随着大数据时代的到来,含更多 隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的 成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状 和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。     

一种高精度微孔板浑浊度识别网络

提出一种基于卷积神经网络的高精度微孔板浑浊度分类算法。该算法主要将传统图像处理技术与卷积神经网络技术相结合,通过传统图像处理算法将圆孔从自然拍摄的微孔板图像中切割下来,并将切割下来的圆孔图像制作成圆孔数据集,用于网络模型的训练、评估和测试。同时,通过深度学习技术,设计并训练多个基于深度可分离卷积核的卷积神经网络模型,然后筛选出评估准确率最高的浑浊度分类模型,应用于圆孔识别系统,从而可提高研究人员的工作效率。     

基于深度特征提取和DCT变换的图像复制粘贴篡改检测

针对图像复制粘贴篡改检测中算法时间复杂度过高和定位区域不完整的问题,提出一种基于深度特征提取和离散余弦变换的图像复制粘贴篡改检测算法。首先,融合图像颜色和纹理信息获得四通道图像,计算自适应特征提取阈值,并通过基于全卷积神经网络的特征检测器提取图像深度特征;其次,通过离散余弦变换提取块特征进行初步匹配,再利用点特征向量消除误匹配;最后,通过卷积运算精确定位篡改区域。通过在公共数据集上进行验证,充分展示了该算法在检测效率和定位区域完整性方面的优势。     

基于深度特征融合生成的密集人群计数网络

为了进一步提高密集人群计数任务的计数精度,提出一种利用深度语义特征逐步降维重建的密集人群计数网络。前端采用深度卷积网络得到基本的深度语义特征;后端采用基于空洞卷积的多尺度特征融合块来丰富深度语义特征。通过语义重建块与上采样相结合,在进行多次降维重建以后生成与原始图像相同分辨率的人群密度图,并由此得到人群数量。将该模型在公开的数据集ShanghaiTech、UCF_CC_50、UCF-QNRF上与历年的主要方法进行对比,该方法无论是在人群计数精度还是密度图质量上都体现出了明显的优势,同时在多个数据上的验证实验表明模型具有较好的鲁棒性。     

基于卷积去噪自编码器的芯片表面弱缺陷检测方法

芯片表面缺陷会影响芯片的外观和性能,因此表面缺陷检测是芯片生产过程中的重要环节。具有缺陷与背景对比度低、缺陷较小等特点的弱缺陷给传统检测方法带来了挑战。因为近年来深度学习在机器视觉领域展现出了强大的能力,所以文中采用基于深度学习的方法来研究芯片表面弱缺陷的检测问题。该方法将芯片表面缺陷看作噪音,首先应用卷积去噪自编码器(Convolutional Denoising Auto-encoders,CDAE)重构无缺陷图像,然后用重构的无缺陷图像减去输入图像,获得包含缺陷信息的残差图。因为残差图中已经消除了背景的影响,所以最后可以基于残差图较容易地进行缺陷检测。由于基于CDAE重构芯片背景的无缺陷图像时存在随机噪音,导致弱缺陷可能会湮没在重构噪音中,为此,文中提出了重叠分块策略抑制重构噪音,以便更好地检测弱缺陷。因为CDAE是无监督学习网络,所以训练时无需进行大量的人工数据标注,这进一步增强了该方法的可应用性。通过对真实芯片表面数据进行测试,验证了所提方法在芯片表面检测上的有效性。     

基于深度学习语义分割的导光板缺陷检测方法

当前导光板表面缺陷仍主要由人工肉眼观察进行检测, 仅有少数生产厂家利用传统的图像处理方法进行检测. 由于导光板缺陷在高分辨率工业相机拍摄的图像成像下仍极其微小, 且不同缺陷的特征各异, 以及整张导光板自身的导光点分布密集、不均匀等纹理特点, 导致传统的图像处理检测方法需要经验丰富的视觉工程师进行大量的特征提取算法编程工作和昂贵的代码维护成本, 准确率低且稳定性差, 为此提出一种基于深度学习语义分割的缺陷检测方法. 该方法通过训练神经网络的方式来自主学习提取导光板缺陷特征从而避免繁杂的特征提取算法编程工作. 首先, 对搜集的导光板缺陷进行缺陷标记, 制作样本集; 其次, 利用迁移学习将预先训练好的金字塔场景解析网络(PSPNet)对标记样本进行再训练; 进而, 利用训练好的模型实现对导光板缺陷的检测; 由于单独的深度学习语义分割缺陷检测方法通常无法满足工业实际应用需求, 最后还需结合简单的机器视觉方法, 对深度学习语义分割方法检出的所有疑似缺陷区域进行二次判断筛选. 实验结果表明, 该方法针对亮点、暗点和划痕3种缺陷的检出率高达96%, 基本可以满足工业检测要求.     

基于STMR-CNN的热轧带钢表面缺陷检测

为了提高工业热轧带钢表面缺陷检测的检测精度,将深度学习研究领域的前沿技术应用于带钢表面缺陷检测.提出了一种以Swin Transformer作为骨干特征提取网络,级联多阈值结构作为输出层的热轧带钢表面缺陷检测算法.将Transformer结构应用于带钢表面缺陷检测领域,与单纯基于卷积网络的深度学习目标检测算法相比,能够达到更加精确的检测效果.首先,使用Swin Transformer作为骨干特征提取网络代替常规的残差网络结构,增强特征网络对隐含在图像中的深层语义信息的摄取能力.其次设计多级联检测结构,设置逐级的IoU阈值,实现检测精度与阈值提升的权衡.最后使用柔性非极大值抑制(Soft-NMS)、FP16混合精度训练和SGD优化器等训练策略加速模型收敛和提升模型性能.实验结果表明:本文算法在工业热轧带钢数据集(NEU-DET)上相较于YOLOv3、YOLOF、DeformDetr、SSD512和SSDLit等深度学习算法都有更好的检测效果,在裂纹(crazing, Cr)、夹杂(inclusion, In)、斑块(patches, Pa)、麻点(pitted surface, PS)、...     

基于轻量级卷积神经网络的实时缺陷检测方法研究

应用机器视觉实现磁片表面缺陷的自动检测可以提高生产效率、降低生产成本。深度卷积神经网络具有高精度的分类性能,尤其在图像识别方面有显著的优点。但是目前提出的深度神经网络模型,由于参数量和计算量的巨大,在工业生产流水线上不能满足实时检测的需求。针对这个问题,基于深度可分离卷积和通道混洗,提出了一种轻量级高效低延时的卷积神经网络架构MagnetNets。为了评估MagnetNets网络模型的性能,将MagnetNets网络模型与MobileNets、ShuffleNet、Xception、MobileNetV2在公开数据集ImageNet中做了对比实验。然后将MagnetNets网络模型应用在磁片缺陷检测系统中进行缺陷检测。实验结果表明,提出的网络架构显著地减少参数数量,具有良好的性能。同时在磁片缺陷检测系统中减少了延时,提高检测速度,缺陷检测识别率达到了97.3%。     

基于深度学习的椎间孔狭窄自动多分级研究

椎间孔狭窄症的术前定性分级诊断对临床医生治疗策略的制定和患者健康恢复至关重要,但目前该方面临床上仍然存在很多问题,并且缺乏相关的研究和行之有效的方法用于辅助临床医生诊断。因此,为提高计算机辅助椎间孔狭窄症诊断准确率以及医生工作效率,本文提出一种基于深度学习的椎间孔狭窄图像自动分级算法。从人体矢状切脊柱核磁共振图像中提取脊柱椎间孔图像,并做图像预处理;设计一种监督式深度卷积神经网络模型,用于实现脊柱椎间孔图像数据集的自动多分级;利用迁移学习方法,解决深度学习算法在小样本数据集上的过拟合问题。实验结果表明,本文算法在脊柱椎间孔图像数据集上的分类精确度可达到87.5%以上,且其具有良好的鲁棒性和泛化能力。     

基于深度学习的纹理布匹瑕疵检测方法

布匹瑕疵检测是纺织工业中产品质量评估的关键环节,实现快速、准确、高效的布匹瑕疵检测对于提升纺织工业的产能具有重要意义.在实际布匹生产过程中,布匹瑕疵在形状、大小及数量分布上存在不平衡问题,且纹理布匹复杂的纹理信息会掩盖瑕疵的特征,加大布匹瑕疵检测难度.本文提出基于深度卷积神经网络的分类不平衡纹理布匹瑕疵检测方法(Detecting defects in imbalanced texture fabric based on deep convolutional neural network, ITF-DCNN),首先建立一种基于通道叠加的ResNet50卷积神经网络模型(ResNet50+)对布匹瑕疵特征进行优化提取;其次提出一种冗余特征过滤的特征金字塔网络(Filter-feature pyramid network, F-FPN)对特征图中的背景特征进行过滤,增强其中瑕疵特征的语义信息;最后构造针对瑕疵数量进行加权的MFL (Multi focal loss)损失函数,减轻数据集不平衡对模型的影响,降低模型对于少数类瑕疵的不敏感性.通过实验对比,提出的方法能有效提升布匹瑕疵检测的准确...     

基于深度自编码器网络的压盖缺陷检测

口服液压盖过程,会出现压盖不良等情况,瓶盖可能会出现划痕、刮花、表面卷曲、压盖破损等缺陷,为保证食品药品安全必须在出厂前进行检测.在基于深度学习的口服液瓶压盖缺陷检测的研究过程中,使用传统卷积神经网络对口服液压盖缺陷数据集进行训练,需要进行人工标注,效率较低.为有效解决上述问题,设计出一种无监督学习的深度卷积去噪自编码...     

基于改进深度度量学习算法的表面缺陷检测

为了解决小批量、多品种工业产品的表面质量检测问题,提出一种基于改进深度度量学习的缺陷检测算法。该算法对VGG16网络模型做改进,更有利于原始图像的隐空间映射。针对产品表面缺陷检测的任务,提出条件三元组损失函数以加强神经网络的拟合能力。同时,在隐空间中进行缺陷判定时,抛弃原始度量学习中基于KNN算法的归类方法,提出基于高斯分布概率的归类模型。在检测新类型产品时,在已训练好的网络模型的基础上,使用新产品的图像数据作为输入对网络进行微调。利用该算法在纽扣缺陷数据集上经K-Fold交叉验证,在只需50个无缺陷样本和50个有缺陷样本的小样本情况下,该算法在不同的查询集上的检测准确率均在90%以上,最高可达99.89%,与传统深度度量学习算法相比,检测准确率提升10%以上。实验结果表明,改进深度度量学习算法可以很好地解决小批量、多品种工业产品的表面缺陷检测问题。