共查询到20条相似文献，搜索用时 62 毫秒
1.
刘朋辉 《江西电力职业技术学院学报》2023,(3):12-14
为精准识别绝缘子缺陷,引进卷积神经网络,设计针对输电线路中绝缘子缺陷的检测方法。引进区域建议网络概念,在有效目标区域内检索关键信息,确定图像中绝缘子所在位置的候选区域,使用计算机辅助绘图工具,分割该区域中的信息,提取信息中的有效信息,完成输电线路绝缘子图像采集与预处理;引进卷积神经网络,在Image Net中训练预处理图像,建立损失度函数,识别绝缘子缺陷特征;引进Sobel算子,在检测空间内布置若干个3×3的水平模板,沿垂直方向移动水平模板,实现对绝缘子破损的检测与定位。设计对比实验,实验结果证明：该方法可以在精准识别绝缘子弧环破损故障的同时,提高绝缘子缺陷故障检测结果的准确率。 相似文献
2.
目的:针对识别输电线路金具的检测方法存在精度低、分类结果较差的问题,提出解决方案。方法:提出一种基于支持向量机(SVM)分类与改进HOG梯度方向直方图特征提取相结合的输电线路金具识别算法。对图像进行去噪预处理,提取特征信息,输入到SVM进行识别分类。将绝缘子规定为正样本,耐张线夹规定为负样本,选取500个样本进行试验。结果:准确率由未改进前的81%提升到96%。结论:所提出的算法可行、有效,为机器学习在输电线路金具识别中的应用提供一定的参考。 相似文献
3.
邓定胜 《实验室研究与探索》2021,(1):32-35,44
稀疏表示分类方法在图像遮蔽、弱光等情况下具有良好的应用及识别效果,但在测试样本少的环境下仍具有一定局限.将稀疏表示分类算法联合概率协同表示分类算法,以稀疏表示系数增强概率系统表示分类算法的表示系数,采用FERET、Multi-PIE与FRGC人脸数据库进行实验测试.结果显示,稀疏增强概率协同表示分类算法能够显著提升人脸... 相似文献
4.
5.
6.
7.
《怀化学院学报》2017,(5)
基于浅层BP网络的模式识别在诸多领域有着广泛的应用,但对于稀疏高维度的数据,在网络模型训练时计算量大、参数繁多、训练慢、准确率低.提出了一种基于稀疏自动编码器(Sparse auto-Encoder,SAE)和浅层BP网络相结合的人脸识别模型.在深度SAE模型中,通过设置隐藏节点数少于输入输出节点数方法,自动学习样本的多种特征表示,来实现数据的降维和去稀疏性,将该方法产生的特征表示作为输入新样本数据,用于BP网络模型进行图像识别.通过人脸识别实验表明,第一通过SAE模型得到的特征表示进行人脸识别是可行的;第二SAE模型获得的多种表示分别进行人脸识别,并非第j层表示比第i层表示(j>i)效果一定好;第三该方法比单纯浅层BP网络进行人脸识别在效果上有一定程度的改善和提高. 相似文献
8.
9.
《西安文理学院学报》2015,(4)
基于统计的传统无监督机器学习识别分类技术虽经持续改进对于高分遥感图像效果仍不佳,深度学习具备仿人类神经网络多层抽象能力和无监督自学习特点,具有从大量无标签高光谱遥感数据中自主学习和构建其特征的能力,再结合常用分类算法进行识别分类,比传统方法具有相对更高的准确率. 相似文献
10.
11.
为解决传统人工图像处理方法在农村公路路面病害检测中存在的效率低、结果不客观、大量数据无法及时处理等问题,考虑农村公路路段分布特征,集成ResNet50路面分类和改进的YOLOv5裂缝检测算法,提出了一种农村水泥路面裂缝智能检测方法.利用不同训练策略、不同网络深度进行对比,构建了基于ResNet50的路面高效分类模型,实现农村公路水泥和沥青路面的自动判别.创建了包含18 028张农村公路水泥路面裂缝图片的检测数据集,开展单阶段和两阶段目标检测算法对比试验研究,获得兼顾检测精度和效率的优选检测算法.在优选算法中融入自适应空间特征融合策略和优化回归损失函数,有效解决了图像中多尺度裂缝漏检问题,并进一步提高了整体检测精度.应用所提集成方法对农村公路水泥路面进行现场实测,结果表明路面类型分类准确率为98.4%,裂缝检测准确率为93.0%,表明所提方法能够准确高效地运用于农村公路水泥路面裂缝检测. 相似文献
12.
13.
目前一些相对成熟的手势识别算法,如基于模板匹配的方法、基于人工神经网络的方法以及基于隐马尔科夫模型的方法,都存在计算复杂的劣势,而基于深度学习的手势识别具有一定优势。通过深度学习提取多层网络简化的高价值易用特征,通过向量等表示,简化算法以实现良好的识别效果。通过摄像头采集室内复杂背景下的手势图像,在计算能力、存储能力强大的PC平台通过深度学习处理图像,提取特征,然后进行分类识别,能提高识别准确率。通过改进硬件或算法还可提高识别效率及安全性。 相似文献
14.
《实验室研究与探索》2018,(12)
选择移动状态下的小型飞行器作为应用场景,将图像获取与深度学习算法相结合。首先采用改进后MPF目标跟踪算法,获取目标的大致轮廓;其次chirpscaling算法将收集到的目标轮廓数据用于图像的生成;最后将得到的成像应用于fast-rcnn算法中,进行图像背景区域的提取。通过实验仿真,该方法可以对移动状态下的物体进行图像识别,图像获取更为全面,准确率高,提取效果较好。 相似文献
15.
16.
一般情况下,通过在血管中注入造影剂在X光下所显示的影像来检测血管会受背景噪声、血管形态模糊和目标混杂等影响,鉴于此,提出一种基于过完备字典的图像稀疏表示的血管检测方法。该方法先建立一个关于血管图像的背景图像的过完备字典,然后用SRC算法会得到一个系数矩阵,并利用系数矩阵与字典矩阵相乘,便能重构出一个底板图像。为了突出血管,只需将重构的底板图像与原图像做相减,这样得到的新图像就能去除噪声,使血管能在视网膜眼底图像中更清晰地显示出来。实验结果表明,该方法对于视网膜眼底图像处理效果良好,使视网膜眼底图像中的血管能更容易被检测到。 相似文献
17.
图像稀疏表示是指用很少的数据捕获感兴趣目标的重要信息的能力,通过基或字典中很少量元素的线性组合的形式来描述信号.图像稀疏表示研究已成为近年来图像表示研究的热点.本文系一文献综述,主要阐述了信号稀疏表示和图像稀疏表示的基本理论及其在压缩方面的应用,并且介绍了一种新的稀疏性正则化的泊松噪声图像去噪算法. 相似文献
18.
19.
单次脑电分类实验中,采用基于logistic回归的正则化方法来提高分类准确率.首先,提出一种新算法——局部保持投影稀疏logistic回归,将局部保持投影正则项加入到稀疏logistic回归中.该算法旨在保留原始特征空间邻域信息的同时保证结果的稀疏性.然后,利用边界优化法和逐分量迭代算法在训练集上求解权重向量,克服了牛顿-拉夫森法和迭代重加权最小二乘法的局限性.最后,在自步调手指运动数据集上采用十重交叉验证法得到80%的分类准确率,并与稀疏logistic回归的实验结果进行对比,说明局部保持投影正则项有效地保留了对脑电分类有用的信息. 相似文献
20.
为了满足近年来在服装电子商务高速发展背景下急剧增长的服装图像分类与定位需求,实现对服装图像的目标检测,提出基于Faster R-CNN的服装目标检测改进方法。借助残差神经网络的特征提取能力进行服装图像特征提取,采用RPN网络进行服装候选区域生成,经过RoI兴趣区域池化后接入分类层与回归层,调整网络结构,融合服装图像的HOG底层特征,从而针对性地实现对服装图像的目标检测。实验结果表明,该方法构建模型的平均准确率为0.902,运行速度为8.9帧/秒,具有一定的实用价值。 相似文献