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为了弥补经典LeNet-5卷积神经网络模型在交通标志识别中易发生过拟合的不足,克服其识别准确率与训练效率较低的缺点,采用GTSRB德国交通标志数据集,并对数据集进行扩充,使训练集数量达到6 312 649张,同时对经典LeNet-5卷积神经网络模型在激活函数、池化策略、随机丢弃及网络结构等方面进行改进,使用基于交叉熵的梯度下降算法对模型的误差反向传播过程进行优化。实验结果表明,改进后的模型较改进前在识别准确率与训练效率上都有所提高,识别准确率最高可达97.04%。因此,基于交叉熵的卷积神经网络不仅能够提高模型的交通标志识别准确率,有效防止过拟合,还能够提升网络训练效率。 相似文献
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为实现AI动物自动化识别并提高识别精度,提出以CNN为基础的动物识别方法。首先对全景图像进行预处理,包括对图像进行随机裁剪、翻转以及调整各种属性等;然后通过加入L2正则化和dropout方法进行优化,对CNN进行自动分类识别。实验结果表明,该方法能有效优化CNN对于小数据集存在的过拟合现象,将动物识别准确率提升8%以上,同时增大数据集将动物识别准确率提升4%左右。 相似文献
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针对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在人脸图像识别中面对训练规模较大的图像集数据时收敛速度慢、效率低以及在复杂情况下识别率不高的问题,提出一种优化改进的CNN图像识别方法。该方法首先利用不含标签的图像训练一个稀疏自动编码器,得到符合数据集特性、有较好初始值的滤波器集合,然后对CNN的卷积核初始化赋值,从而大大提高其整体上使用BP算法进行训练的收敛速度,其次使用多类别SVM分类器(Multiclass Support Vector Machine)代替传统的Softmax分类器,对目标图像进行识别,在ORL和FERET等人脸图像库上的实验结果显示,所提算法与采用传统PCA+SVM算法及传统CNN算法相比,在人脸图像识别中有更好的识别效果。 相似文献
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将卷积神经网络(CNN)引入到海洋平台损伤识别应用中,开发了基于一维CNN的导管架式海洋平台损伤识别实验系统。构建一维CNN结构损伤识别模型,基于振动台规则波激励获取导管架式海洋平台模型的应变响应实测数据,将实测数据分为训练集和测试集,进行CNN网络的训练和测试。在此过程中,考虑了完好工况、单损伤、多损伤等不同损伤位置共7个模拟工况。实验结果表明,一维CNN可以有效地识别海洋平台结构损伤位置,开发的实验系统可进一步扩展其功能。 相似文献
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交通标志的自动识别对汽车的安全行驶具有重要意义。针对现有交通标志识别算法存在识别精度低、速度慢的问题,该文提出了一种基于改进YOLOv5s的交通标志识别算法。引入MobileNetv3主干网络,将RFB模块与ECA-Net模块相结合,在不提高网络计算量的情况下,确保更大范围内聚焦有效特征;在特征融合中采用AFF模块,将注意力从同层融合扩展到跨层区域;采用Matrix NMS筛选候选框,以提升模型检测速度。在中国交通标志数据集CCTSDB上的验证结果表明,该算法识别精度为96%,速度为48帧/s,在多种环境下对目标的识别能力得到增强,可以满足交通标志实时识别的需要。 相似文献
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针对唇语识别过程中唇部特征提取和时序关系存在的问题,提出一种卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）相结合的深度学习模型。利用CNN学习唇部特征,并将学习到的唇部特征送入Bi-LSTM进行时序编码,通过Softmax进行分类。建立NUMBER DATASET和PHRACE DATASET两个大型汉语数据集以解决汉语唇语数据缺失问题。将该模型与传统的唇语识别方法在两个数据集上进行实验对比,发现在NUMBER DATASET上识别准确率为81.3%,比传统方法提高了8.1%,在PHRACE DATASET上识别准确率为83.5%,比传统方法提高了9%。实验结果表明该模型能有效提高唇语识别的准确率。 相似文献
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针对自动驾驶领域对交通标志识别的需求,设计了一种基于迁移学习的交通标志识别系统。该系统采用了预训练的MobileNetV3(去掉输出层)作为特征提取网络,然后添加两个自定义的全连接层以实现信号的分类和输出。由于采用迁移学习方法,深度学习网络中需训练的模型参数大幅减少,训练所需时间大为缩短。该系统使用经典的中国交通标志数据库(CTSDB)中的数据作为交通标志的训练数据和测试数据,训练结果表明,损耗低至0.024 3,准确率高达99.88%;测试结果表明,可以对58类交通标志进行识别,准确率为55.3%。 相似文献
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研究了用于交通标志识别的小波神经网络模型,并描述了相应的算法,给出实验结果。实验结果表明,采用不变矩提取道路交通标志的特征,再利用训练速度快、优化性能好的小波神经网络作为分类器对交通标志识别具有很好的分类能力,对实现交通标志的精度识别提供了有力的支持。与传统的BP神经网络识别方法相比,小波神经网络的训练速度更快和识别率更高,能够满足在车辆自主导航系统中对交通标志识别的要求。 相似文献
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实时精确的交通标志检测是自动驾驶和智能交通的关键技术。针对现有智能检测算法检测复杂真实道路场景下的交通标志速度慢、无法较好地适用于嵌入式终端设备的问题,提出了一种基于轻量化SSD的交通标识检测算法。该算法采用MobileNetV3＿large网络替代VGG16网络,可减少模型参数,提高检测实时性;利用添加SE模块的逆残差结构B-neck替换对应的标准卷积增强低层特征层的语义信息;设计改进RFB网络提升小交通标志的检测能力,重新设置预设先验框的尺寸,提升模型对特定数据集的检测能力。实验结果表明,改进SSD算法在中国交通标志检测数据集上的mAP值可达89.04%,比MobileNet-SSD算法提高了5.26%;帧率可达60 frames/s,比SSD算法提高了23 frames/s。所提算法具有较高的实时性和检测精度,对复杂交通环境具有更好的鲁棒性。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2019,(11):22-26
在手写数字识别数据集(MNIST)情景下,为了提高卷积神经网络的识别正确率,提出了一种改进的基于卷积神经网络(CNN)的多尺度特征识别算法.首先,利用卷积操作和池化操作提取图像中的全局特征及局部特征,通过二次卷积与特征融合获得数字图像的多尺度特征.然后,将多尺度特征送入全连接网络和Soft Max分类器,实现手写数字图像识别.最后,通过对不同网络结构的CNN算法进行评估表明,本文提出的算法可以有效提高网络精度,具有较好的泛化能力. 相似文献
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基于支持向量机(SVM)的网络入侵,因SVM参数设置不当导致分类准确率偏低的问题,提出改进二进制鲸鱼算法优化支持向量机(IBWOA-SVM)的网络入侵检测。通过对鲸鱼优化算法中收敛因子的改进和更新机制融入粒子群策略的方式,改善其容易陷入局部最优且收敛精度慢的缺点。对初始化参数群采用改进二进制鲸鱼优化算法的更新机制不断地进行更新迭代,迫使鲸鱼搜索代理获取较优的参数值来建立性能较优的分类模型,进而提高网络入侵检测的分类性能。采用多个UCI数据集并与其他的参数优化方法进行对比,最后使用网络入侵检测KDD CUP 99数据集进行验证。结果表明,与遗传算法、粒子群算法和鲸鱼优化算法在SVM参数优化上的性能相比,IBWOA-SVM方法的分类准确率和适应度值在各数据集上都有所提高,从而有利于改善网络入侵检测参数优化中的分类性能。 相似文献
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三维模型相似性分析是计算机视觉中的重点问题,如何构建其形状特征和对比函数是难点。随着深度学习出现,通过神经网络自动提取模型特征成为研究热点。构建了双层CNN网络,首先利用热核特征函数分别构建带有颜色的刚性和非刚性训练集与测试集,其次将数据集通过双层CNN网络进行模型训练,第一层实现类别初步判定,第二层实现同一模型刚性与非刚性形变区分。为了提高分类准确度,对初步分类错误的模型引入阈值判定,将其直接排除。通过实验分析,双层CNN网络刚性与非刚性的判别准确率达到99%。实验证明,该方法在模型相似性分析上是鲁棒的,且提取的特征不受人工干扰。 相似文献
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卷积神经网络(CNN)在脱机手写汉字识别领域取得了杰出的研究成果。采用更深层卷积神经网络可取得更高识别准确率,但是模型容量和计算复杂度也会增加,将模型部署到存储资源和计算力有限的移动设备上变得更加困难。为解决上述问题,提出一种基于深度可分离卷积的残差卷积神经网络。深度可分离卷积将标准卷积操作分离成特征提取和特征融合,逐深度卷积被用于特征提取,特征融合采用逐点卷积实现。使用深度可分离卷积改进残差网络,实现较深层的残差网络。模型使用联合的中心损失函数和softmax损失函数进行监督训练,可使模型学习具有判别性特征,提高了模型识别准确率。采用CASIA-HWDB数据集进行实验,结果表明该方法具有较低的模型容量和计算复杂度,能够达到96.50%的主流识别率。 相似文献
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基于迁移学习的遥感影像树种类型分类 总被引：1，自引：0，他引：1
《实验室研究与探索》2019,(9)
提出了基于迁移学习思想的卷积神经网络遥感影像树种类型分类算法。采用ImageNet上训练的Inception-v3模型对树种影像特征进行提取,使用AID标准数据集和自行采集的东北林业大学实验林场数据集训练一个新的全连接层和Softmax层,更改输出层的节点数量;引入Dropout函数改善过拟合现象;通过反向传播优化模型。实验结果显示,模型在两种数据集上总体分类精度分别达到了98. 8%和97. 2%,Kappa系数分别为0. 987和0. 984,表明实验算法不仅降低了卷积神经网络的参数数量,还提高了目标分类识别的准确性。与传统方法相比,实验算法无需进行复杂的预处理技术即可实现树种的自动特征提取,同时解决了只有依赖大规模样本才可达到较高分类精度问题,在树种类型分类上具有很高的应用价值。 相似文献
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目的:探究机器视觉技术在母猪行为识别中的应用,以及提高遮挡情况下的识别精度。方法:本研究基于YOLOv5s算法,针对母猪的站、坐、躺、爬、趴等5种行为,建立母猪行为识别模型。通过使用图像处理技术优化训练数据集,识别模型添加CBAM注意力模块,提高对被遮挡母猪行为的检测精度,最终实现复杂环境下母猪的行为识别,为判断母猪当前状态提供参考。结果:经过优化与反复训练,模型最终检测的精度值较高,达到97.58%,召回率为89.69%,单张图片识别时间约为0.047 s,精确度比未优化前提升了1.23%。结论:应用YOLOv5s可实现母猪的行为识别,且准确率较高,识别时间较短,识别结果与人工识别结果基本一致,符合猪场实际的养殖要求。 相似文献
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在情感分析领域,仅依靠文本等单一模态进行情感分析,限制了从多模态数据中提取多样化特征的能力,限制了情感分析结果的准确度和鲁棒性。为此,提出了融合音频分析网络和文本分析网络的多模态情感分析方法。其中,利用预训练卷积神经网络(CNN)和迁移学习技术进行基于Mel频谱图的音频情感分类,通过改进的XLNet模型执行歌词文本的特征提取和情感分类任务。CNN和XLNet输出包含概率权重和不同情感值的情感预测矩阵,最后使用堆叠集成方法合并不同模态的输出结果,完成多模态情感分类。在自建民族音乐数据集的消融实验证明,多模态方法具有良好的互补性,在情感识别任务中的性能显著优于单模态方法。公开数据集结果表明,所提方法的分类准确度达到83.75%,优于其他先进方法。 相似文献
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将卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）相结合,提出一种基于注意力机制的Att-CN-BiLSTM中文新闻文本分类模型.模型通过注意力机制有效融合了CNN层和BiLSTM层提取的新闻文本语义特征.在THUCnews新浪新闻数据集上与CNN、BiLSTM及其改进模型进行对比实验,模型分类准确率达到98.96%,精确率、召回率和F1值指标也都优于对比模型,实验结果表明Att-CN-BiLSTM模型可以有效提升中文新闻文本分类效果. 相似文献
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针对面部表情识别算法存在模型结构复杂、训练参数过多等问题，在对卷积神经网络各层分析的基础上，将迁移学习算法融入到面部表情识别模型中，从而对面部表情进行识别和分类.该文提出的算法首先通过数据增强的方法扩充面部表情图片的数量，然后将VGG16模型在ImageNet图像数据集上训练得到的权重参数，通过参数微调的方法，传递到面部表情识别模型中.最后采用全局平均池化层代替传统的全连接层，对表情图片通道信息进行求和运算实现降维，减少模型的网络参数.实验结果表明：提出的模型在KDEF数据集中取得了优异的识别效果，平均测试准确率达到96.23%. 相似文献