岩石薄片的岩性识别是地质分析中不可或缺的一环,其精准度直接影响后续地层岩石种类、性质和矿物成分等信息的确定,对于地质勘探和矿产开采具有重要意义。为了快速准确地识别岩性,本文提出了一种改进的MobileNetV2轻量化模型,通过选取5...岩石薄片的岩性识别是地质分析中不可或缺的一环,其精准度直接影响后续地层岩石种类、性质和矿物成分等信息的确定,对于地质勘探和矿产开采具有重要意义。为了快速准确地识别岩性,本文提出了一种改进的MobileNetV2轻量化模型,通过选取5种岩石类型共3 700张岩石薄片图像进行岩性识别。在MobileNetV2的倒残差结构中嵌入坐标注意力机制,融合图像中多种矿物的全局特征信息。此外,改进MobileNetV2中的分类器,降低模型的参数量和计算复杂度,从而提高模型的运算速度和效率,并采用带泄露线性整流函数(leaky rectified linear unit, Leaky ReLU)作为激活函数,避免网络训练中的梯度消失问题。实验结果表明,本文提出的改进后的MobileNetV2模型大小仅为2.30 MB,在测试集上的精确率、召回率、F_(1)值分别为91.24%、90.18%、90.70%,具有较高的准确性,相比于SqueezeNet、ShuffleNetV2等同类型的轻量化网络,分类效果最好。展开更多
在无人机的个体识别中,针对现有的识别方法存在分类准确率低、实时性差、网络模型参数量大以及难以应用于资源受限的设备等问题,提出基于轻量级残差网络(scale down resnet,SDRNet)的无人机个体识别方法。首先,通过短时傅里叶变换(short...在无人机的个体识别中,针对现有的识别方法存在分类准确率低、实时性差、网络模型参数量大以及难以应用于资源受限的设备等问题,提出基于轻量级残差网络(scale down resnet,SDRNet)的无人机个体识别方法。首先,通过短时傅里叶变换(short time fourier transform,STFT)把一维时域信号转为二维时频图像,并对图像进行灰度处理。其次,网络基于MobileNetv2,结合无人机个体信号的时频图像特征,通过缩减网络层数以降低模型深度,通过减少输出通道数以降低模型维度;借鉴ResNet残差结构的设计思想,通过增加卷积层的残差连接以实现更多不同深度网络的集成,设计出轻量级残差网络SDRNet模型。最后,利用STFT时频灰度图作为样本对SDRNet模型进行训练,实现对无人机个体的识别。仿真实验采用公开的6架悬停无人机的信号、在AWGN高斯白噪声信道环境下进行。实验结果表明,所提方法在信噪比SNR=10 dB的环境下对无人机个体信号的平均识别率为94.00%,分别高于MobileNetv2、GoogleNet模型的0.17%、5.17%,低于ResNet模型2.50%;所设计的SDRNet模型的可学习参数量、模型规模、乘加计算量约为基础轻量级MobileNetv2模型的19.5%、19.6%、35.9%。相较于基于MobileNetv2、GoogleNet、ResNet等神经网络模型方法相比,所提方法在保持较高识别准确率的同时,具有更快的识别速度和更小的内存开销。展开更多
文摘岩石薄片的岩性识别是地质分析中不可或缺的一环,其精准度直接影响后续地层岩石种类、性质和矿物成分等信息的确定,对于地质勘探和矿产开采具有重要意义。为了快速准确地识别岩性,本文提出了一种改进的MobileNetV2轻量化模型,通过选取5种岩石类型共3 700张岩石薄片图像进行岩性识别。在MobileNetV2的倒残差结构中嵌入坐标注意力机制,融合图像中多种矿物的全局特征信息。此外,改进MobileNetV2中的分类器,降低模型的参数量和计算复杂度,从而提高模型的运算速度和效率,并采用带泄露线性整流函数(leaky rectified linear unit, Leaky ReLU)作为激活函数,避免网络训练中的梯度消失问题。实验结果表明,本文提出的改进后的MobileNetV2模型大小仅为2.30 MB,在测试集上的精确率、召回率、F_(1)值分别为91.24%、90.18%、90.70%,具有较高的准确性,相比于SqueezeNet、ShuffleNetV2等同类型的轻量化网络,分类效果最好。
文摘在无人机的个体识别中,针对现有的识别方法存在分类准确率低、实时性差、网络模型参数量大以及难以应用于资源受限的设备等问题,提出基于轻量级残差网络(scale down resnet,SDRNet)的无人机个体识别方法。首先,通过短时傅里叶变换(short time fourier transform,STFT)把一维时域信号转为二维时频图像,并对图像进行灰度处理。其次,网络基于MobileNetv2,结合无人机个体信号的时频图像特征,通过缩减网络层数以降低模型深度,通过减少输出通道数以降低模型维度;借鉴ResNet残差结构的设计思想,通过增加卷积层的残差连接以实现更多不同深度网络的集成,设计出轻量级残差网络SDRNet模型。最后,利用STFT时频灰度图作为样本对SDRNet模型进行训练,实现对无人机个体的识别。仿真实验采用公开的6架悬停无人机的信号、在AWGN高斯白噪声信道环境下进行。实验结果表明,所提方法在信噪比SNR=10 dB的环境下对无人机个体信号的平均识别率为94.00%,分别高于MobileNetv2、GoogleNet模型的0.17%、5.17%,低于ResNet模型2.50%;所设计的SDRNet模型的可学习参数量、模型规模、乘加计算量约为基础轻量级MobileNetv2模型的19.5%、19.6%、35.9%。相较于基于MobileNetv2、GoogleNet、ResNet等神经网络模型方法相比,所提方法在保持较高识别准确率的同时,具有更快的识别速度和更小的内存开销。
