改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法

1

作者 王宪彬 武婉婉 +2 位作者 包文龙 董晟 王云龙 《交通科技与经济》 2025年第3期61-67,共7页

针对复杂天气条件下冰雪路面识别准确率较低的问题,提出一种改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法。该方法的核心在于将SE通道注意力机制与ResNet50网络进行深度融合,为优化这一融合策略探索4种不同的迁移学习策略,包括调整模型... 针对复杂天气条件下冰雪路面识别准确率较低的问题,提出一种改进SE-ResNet50网络结构的冰雪路面检测方法。该方法的核心在于将SE通道注意力机制与ResNet50网络进行深度融合,为优化这一融合策略探索4种不同的迁移学习策略,包括调整模型最后全连接层、全阶段SE增强、仅在模型末尾阶段SE增强以及在每个残差块内部集成SE模块。经过训练与优化,确定SE-ResNet50的分类模型,该模型在路面状态分类任务中达到98.70%的高识别精确度。计算数据集上多种评估指标,利用混淆矩阵深入分析路面状态识别中易产生误判的类别。在数据集上进行训练和测试后,结果表明,SE-ResNet50模型取得了最佳的识别效果比第二名ResNet50的95.33%高出3.37个百分点,推理速度相较于AlexNet、VGG16和ResNet50分别提高了26.58%、32.97%、16.07%。 展开更多

关键词 交通运输 冰雪路面识别 resnet50模型 残差神经网络 SE模块 通道注意力

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基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断模型 被引量：2

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作者 许家瑞 陈焰 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1458-1468,共11页

在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振... 在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振动信号进行了阈值化去噪处理,消除了背景噪声;然后,使用同步压缩小波变换算法,对去噪后的振动信号进行了时频分析和时频变换,将一维去噪信号转变为二维时频图,用于构建故障诊断模型的训练样本;接着,对预训练ResNet50模型进行了微调,实现了迁移学习(TL)目的,并对迁移学习模型进行了轻量化改进,同时在模型内部嵌入了多头注意力机制,用于改善模型对不同特征权重的分配;最后,使用2组齿轮副数据和2组轴承数据,对基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法在无负荷工况下的单齿轮副故障诊断中,模型分类精度高达99.45%,模型训练时间为644 s;在齿轮副和轴承多重故障诊断中,模型分类精度为99.59%,模型训练时间为643 s;在有负荷工况的轴承和齿轮副多重故障诊断中,模型分类精度为98.12%,模型训练时间为646 s。这表明基于SWT和ResNet50-TL-S模型的齿轮箱故障诊断方法具备较高的齿轮箱故障诊断精度和较短的模型训练时间。 展开更多

关键词 机械传动 小波阈值去噪 同步压缩小波变换 resnet50模型 轻量化改进 多头注意力机制 迁移学习模型

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融合注意力模块和ResNet50模型的驴脸识别方法

3

作者 潘雨龙 沈延锋 +3 位作者 王广超 张亚群 徐宗鹏 于家峰 《黑龙江畜牧兽医》 北大核心 2025年第4期125-130,共6页

为了解决在驴规模化养殖过程中驴只个体识别时传统的耳标和无线射频识别(radio frequency identification,RFID)技术存在的易脱标、应激反应等问题,本研究将注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和ResNet50模型相融合... 为了解决在驴规模化养殖过程中驴只个体识别时传统的耳标和无线射频识别(radio frequency identification,RFID)技术存在的易脱标、应激反应等问题,本研究将注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和ResNet50模型相融合,建立一种驴脸识别方法。首先随机选取23头驴(品种包括乌头驴和三粉驴)进行视频拍摄,提取每张图像的驴脸区域后通过数据增强方式构建了一个包含23000张图像的驴脸数据集;然后通过精简ResNet50模型并在分类网络之前引入CBAM,构建了CBAM-ResNet50模型;最后以混淆矩阵为模型识别性能的评价指标,计算准确率、召回率和参数量,并与ResNet50模型和Swin Transformer(以下简称Swin)-T模型进行比较,评估CBAM-ResNet50模型的识别性能。结果表明:CBAM-ResNet50模型的准确率和召回率最高,分别为94.05%和93.09%;参数量最低,仅为7.05×10^(6)。与ResNet50模型比较,CBAM-ResNet50模型的准确率和召回率分别提升了0.86,0.39百分点,参数量降低了72.42%;与Swin-T模型比较,CBAM-ResNet50模型的优势更为明显,准确率和召回率分别提升了22.97,22.22百分点,参数量降低了75.06%。说明相对于其他两种模型,CBAM-ResNet50模型对于驴脸识别具有更优的效果。 展开更多

关键词 驴脸识别 注意力模块 resnet50模型 Swin Transformer模型 智慧养殖

原文传递

融合ResNet50和注意力机制的路面状态识别算法

4

作者 蔡明江 成英 甘海云 《天津职业技术师范大学学报》 2025年第2期39-47,共9页

针对传统深度学习路面识别方法存在的特征提取复杂、识别准确率低等问题,提出一种融合ResNet50和注意力机制的路面状态识别模型HSA-ResNet50。该模型通过在第2和第3残差模块中引入SimAM注意力机制,加强模型对局部细节特征的提取能力,保... 针对传统深度学习路面识别方法存在的特征提取复杂、识别准确率低等问题,提出一种融合ResNet50和注意力机制的路面状态识别模型HSA-ResNet50。该模型通过在第2和第3残差模块中引入SimAM注意力机制,加强模型对局部细节特征的提取能力,保持模型结构的高效性;在第4残差模块中引入融合GC注意力机制与空洞深度可分离卷积的混合注意力模块,提升模型对全局特征和多尺度信息的捕获能力。此外,将主干网络中的ReLU替换为LeakyReLU激活函数,增强模型的鲁棒性。实验结果表明:HSA-ResNet50在验证集上的识别准确率为96.85%,较ResNet50提高3.12%。相较于其他主流模型,HSA-ResNet50显著降低了在不同路面间的混淆识别问题,在识别性能与分类精度上优势明显,有效提升了路面识别的准确性与可靠性。 展开更多

关键词 路面状态识别 注意力机制 LeakyReLU激活函数 HSA-resnet50模型

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基于ResNet50-CBAM模型的滚动轴承故障诊断研究 被引量：1

5

作者 王鹏 邢高举 牛浩平 《科技创新与应用》 2025年第19期1-4,共4页

针对传统滚动轴承故障信号特征提取存在缺陷的问题,提出一种注意力机制(CBAM)与残差网络(ResNet50)相结合的滚动轴承故障诊断方法。将凯斯西储大学数据集中的故障信号进行随机局部重叠式采样,使用ICEEMDAN和Hilbert将轴承故障信号转换... 针对传统滚动轴承故障信号特征提取存在缺陷的问题,提出一种注意力机制(CBAM)与残差网络(ResNet50)相结合的滚动轴承故障诊断方法。将凯斯西储大学数据集中的故障信号进行随机局部重叠式采样,使用ICEEMDAN和Hilbert将轴承故障信号转换为二维时频域图像,再将时频域图像输入到ResNet50-CBAM网络模型中,训练和测试模型的准确率。在网络模型中加入卷积神经网络、迁移学习,解决数据获取困难和训练时间久的问题。经过实验证明,ResNet50-CBAM的故障特征提取能力强,与其他网络模型进行对比,准确率要高出8%~15%。最后,在某随动系统实验模拟平台上采集滚动轴承信号,使用改进后的网络模型进行诊断,结果证明该诊断方法在滚动轴承故障诊断中具有较高的准确率。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 resnet50-CBAM 网络模型 数据

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基于改进ResNet50模型的体育图像分类

6

作者 王立宁 蔡旭东 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第6期1655-1662,共8页

针对体育图像分类任务中图像内容复杂、动作姿态多变以及背景干扰较大等问题,提出一种基于改进ResNet50模型的体育图像分类算法.首先,在残差结构内部嵌入挤压和激励模块,以自适应增强关键通道特征,提升特征表达能力;其次,在此基础上引... 针对体育图像分类任务中图像内容复杂、动作姿态多变以及背景干扰较大等问题,提出一种基于改进ResNet50模型的体育图像分类算法.首先,在残差结构内部嵌入挤压和激励模块,以自适应增强关键通道特征,提升特征表达能力;其次,在此基础上引入特征金字塔网络,实现多尺度特征的有效融合,增强模型对不同尺寸目标的感知能力;最后,通过全局平均池化与全连接层完成分类预测.实验结果表明,该方法的分类准确率较传统ResNet50模型约提高5%,充分体现了其在应对复杂动作与多变背景时的稳健性和优越性.实验结果不仅验证了该方法的有效性和可行性,且为体育视频分析、智能运动训练等相关领域的应用提供了更可靠的技术支撑与实践参考. 展开更多

关键词 深度残差网络 体育图像分类 resnet50模型 注意力机制 多尺度特征融合

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ResNet50卷积神经网络在肺部感染图像识别中的应用与优化研究

7

作者 闫梦婷 《信息与电脑》 2025年第23期48-50,共3页

人工智能(Artificial Intelligence,AI)在医学图像识别领域的应用日益受到关注。肺部感染是威胁人类健康的主要疾病类型之一,其诊断通常依靠医学影像检查。为提高肺部感染的诊断效率与准确度,文章以ResNet50神经网络为基础,通过调整网... 人工智能(Artificial Intelligence,AI)在医学图像识别领域的应用日益受到关注。肺部感染是威胁人类健康的主要疾病类型之一,其诊断通常依靠医学影像检查。为提高肺部感染的诊断效率与准确度,文章以ResNet50神经网络为基础,通过调整网络参数,优化网络结构及训练策略,实现对肺部X光图像的准确识别与分类。实验结果表明,优化后的ResNet50模型性能更优,在分类准确率、收敛速度等关键指标上均有提升,可高效辅助医学工作者进行肺部感染的分类与诊断。 展开更多

关键词 卷积神经网络 resnet50 肺部感染 图像识别 模型优化

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基于改进ResNet50模型的大宗淡水鱼种类识别方法 被引量：31

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作者 万鹏 赵竣威 +5 位作者 朱明 谭鹤群 邓志勇 黄毓毅 吴文锦 丁安子 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期159-168,共10页

针对传统鱼类识别方法存在特征提取复杂、算法可移植性差等不足,该研究提出了一种基于改进ResNet50模型的淡水鱼种类识别方法。研究以鳙鱼、鳊鱼、鲤鱼、鲫鱼、草鱼、白鲢6种大宗淡水鱼为对象,通过搭建淡水鱼图像采集系统获取具有单一... 针对传统鱼类识别方法存在特征提取复杂、算法可移植性差等不足,该研究提出了一种基于改进ResNet50模型的淡水鱼种类识别方法。研究以鳙鱼、鳊鱼、鲤鱼、鲫鱼、草鱼、白鲢6种大宗淡水鱼为对象,通过搭建淡水鱼图像采集系统获取具有单一背景的淡水鱼图像,同时通过互联网搜索具有干扰背景的淡水鱼图像,共同构建淡水鱼图像数据集;再对淡水鱼图像进行预处理,以增加样本多样性;构建改进ResNet50模型,增加全连接层Fc1以及Dropout,引入迁移学习机制训练模型,同时选择CELU作为激活函数提高神经网络表达能力,通过Adam优化算法更新梯度,并嵌入余弦退火方法衰减学习率。为验证改进ResNet50模型的准确率等性能,对6种淡水鱼进行种类识别,结果表明:在单次验证方法下,选用包含单一背景图像和干扰背景图像构成的淡水鱼图像数据集训练模型,识别准确率为96.94%,比经典模型提高1.22%,单张淡水鱼图像样本的平均检测时间为0.2345 s;在四折交叉验证下,选用具有单一背景的图像数据集,模型的识别准确率为100%,选用包含单一背景图像和干扰背景图像的淡水鱼图像数据集,模型的识别准确率为96.20%,说明模型具有较好的泛化性能和鲁棒性。针对混淆矩阵的可视化结果表明:改进的ResNet50模型具有通用的结构和训练方式,对不同背景下的淡水鱼进行种类识别具有较高的准确率,可为淡水鱼种类识别提供技术借鉴。 展开更多

关键词 图像识别 水产养殖 淡水鱼 种类识别 深度学习 改进resnet50模型 超参数优化 可视化

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基于RAdam算法优化ResNet50模型膏体图像识别方法研究 被引量：15

9

作者 杨莹 吴爱祥 +1 位作者 王先成 王国立 《中国矿业》 2023年第7期79-86,共8页

膏体图像识别是监测膏体质量的一种有效方法,据此提出了一种基于RAdam算法优化ResNet50模型膏体图像识别方法,可实现膏体状态的高精度识别。通过收集尾砂悬液在浆体、膏体、滤饼等3种状态下的图像,经过图像预处理和数据集划分,结合迁移... 膏体图像识别是监测膏体质量的一种有效方法,据此提出了一种基于RAdam算法优化ResNet50模型膏体图像识别方法,可实现膏体状态的高精度识别。通过收集尾砂悬液在浆体、膏体、滤饼等3种状态下的图像,经过图像预处理和数据集划分,结合迁移学习的方法,对卷积神经网络的AlexNet模型、VGG16模型、VGG19模型和ResNet50模型进行预训练,对比4种模型的识别准确率和损失值,确定最佳模型;采用Adam算法和RAdam算法对模型进行优化,对比两种优化器的识别结果;利用优化模型对矿山现场图像进行识别,验证模型精度。研究结果表明:4种经典卷积神经网络模型在膏体图像识别中均有较好表现,ResNet50模型性能最佳。基于RAdam算法优化ResNet50模型收敛速度更快,识别精度更高。基于RAdam算法优化ResNet50模型膏体图像识别精度可达99.24%,可实现膏体图像的高精度识别。 展开更多

关键词 卷积神经网络 图像识别 RAdam算法 resnet50模型 膏体

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基于迁移学习和改进ResNet50网络的织物疵点检测算法 被引量：19

10

作者 罗维平 徐洋 +3 位作者 陈永恒 周博 马双宝 吴雨川 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2021年第2期71-78,共8页

针对目前工业现场织物疵点检测准确率低、速度慢和疵点识别种类少的问题,提出一种改进ResNet50网络的织物疵点检测算法。首先对数据集进行预处理,对数据样本切割增强生成模型训练集,包括无疵点和8类常见疵点类别;然后改进ResNet50网络结... 针对目前工业现场织物疵点检测准确率低、速度慢和疵点识别种类少的问题,提出一种改进ResNet50网络的织物疵点检测算法。首先对数据集进行预处理,对数据样本切割增强生成模型训练集,包括无疵点和8类常见疵点类别;然后改进ResNet50网络结构,提取在大型数据集ImageNet上预训练好的权重参数迁移学习;最后反复调整超参数训练得到的疵点检测识别模型。通过多组对比实验结果表明,改进模型对正常织物和8类常见疵点识别准确率达到96.32%,比标准模型精度提升4.2%,速度提升1倍。在不同织物疵点数据集中测试,综合性能最好,泛化能力强,鲁棒性好,可以满足工业生产现场织物疵点检测需求。 展开更多

关键词 疵点检测 迁移学习 特征提取 resnet50 预训练模型

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ResNet50模型在肺炎识别分类中的应用 被引量：2

11

作者 彭航 邓锡泽 +1 位作者 牛玉霞 刘洋 《福建电脑》 2024年第4期9-13,共5页

为了提高医学图像中肺炎的识别和分类效率,本文使用ResNet50模型对COVID图像、Lung_Opacity图像、Normal图像和Pneumonia图像进行识别分类。通过比较ResNet50与AlexNet和GoogLeNet对肺炎图像分类的准确率、F1值、召回率、精确率、特异... 为了提高医学图像中肺炎的识别和分类效率,本文使用ResNet50模型对COVID图像、Lung_Opacity图像、Normal图像和Pneumonia图像进行识别分类。通过比较ResNet50与AlexNet和GoogLeNet对肺炎图像分类的准确率、F1值、召回率、精确率、特异性评价指标的差别,表明了ResNet50较其他模型具有更好的图像识别和分类性能。 展开更多

关键词 肺炎 图像识别 残差网络模型 肺炎分类

暂未订购

基于ResNet50改进模型的图像分类研究 被引量：16

12

作者 辜瑞帆 李祥 任维民 《现代电子技术》 2023年第4期107-112,共6页

针对深度学习中残差网络ResNet50存在的信息丢失、特征提取不充分、网络过拟合和训练困难等问题,文中提出一种基于改进ResNet50的图像分类算法。针对残差网络ResNet50在提取特征时存在丢失输入特征映射情况,造成信息丢失的问题,对主干... 针对深度学习中残差网络ResNet50存在的信息丢失、特征提取不充分、网络过拟合和训练困难等问题,文中提出一种基于改进ResNet50的图像分类算法。针对残差网络ResNet50在提取特征时存在丢失输入特征映射情况,造成信息丢失的问题,对主干网络中Stage4的下采样块添加平均池化层,进一步提高网络特征提取能力;针对ResNet50训练过程中存在网络过拟合以及泛化能力差的问题,使用标签平滑方法对交叉熵损失函数进行修改,有效缓解网络损失值震荡幅度;针对ResNet50计算量大、训练困难的问题,使用混合精度和余弦退火衰减方法对模型进行训练,在加快网络收敛速度的同时提高模型的分类精度。实验结果表明,与原ResNet50网络相比,文中算法在ImageNet-1k数据集上Top1和Top5的精度分别提升3.2%和1.6%,能够更好地应用于图像分类任务。 展开更多

关键词 图像分类 改进resnet50 分类训练 网络特征提取 函数修改 模型训练

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基于ResNet50的水稻病虫害识别 被引量：3

13

作者 丁士宁 《现代信息科技》 2024年第16期127-130,135,共5页

为了准确识别水稻病虫害,收集8种水稻病虫害图像和健康水稻图像,构建水稻病虫害数据集。将残差网络ResNet50用于水稻病虫害识别,在原模型基础上引入了迁移学习和NonLocal注意力机制。实验结果表明,改进模型的准确率、精确率、召回率、F1... 为了准确识别水稻病虫害,收集8种水稻病虫害图像和健康水稻图像,构建水稻病虫害数据集。将残差网络ResNet50用于水稻病虫害识别,在原模型基础上引入了迁移学习和NonLocal注意力机制。实验结果表明,改进模型的准确率、精确率、召回率、F1-score分别达到99.12%、99.31%、99.27%、99.28%,相比于原模型分别提升了2.92%、2.91%、4.05%、3.60%。与模型DenseNet121、InceptionV3、ShuffleNetV2、MobileVit-small、ResNext50相比,改进模型的准确率、精确率、召回率、F1-score至少高出2%。实验验证了所提模型的有效性,该模型可以准确识别这几种水稻病虫害。 展开更多

关键词 水稻病虫害 resnet50模型 迁移学习 NonLocal注意力机制

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基于ResNet50微调网络模型的混凝土表面裂缝缺陷识别方法 被引量：1

14

作者 刘荣升 李追风 +2 位作者 冯庆贺 迟明路 李仁惠 《河南工学院学报》 CAS 2023年第4期27-31,共5页

为精准高效地识别混凝土表面裂缝缺陷,提出了一种基于ResNet50微调网络模型的混凝土表面裂缝缺陷识别方法。首先,在数据准备阶段,通过光照变换、裁剪和翻转来有效扩增数据集;其次,通过微调全连接层和微调卷积层来构建适用于混凝土表面... 为精准高效地识别混凝土表面裂缝缺陷,提出了一种基于ResNet50微调网络模型的混凝土表面裂缝缺陷识别方法。首先,在数据准备阶段,通过光照变换、裁剪和翻转来有效扩增数据集;其次,通过微调全连接层和微调卷积层来构建适用于混凝土表面裂缝缺陷识别的ResNet50微调网络模型;最后,通过ResNet50微调网络模型在混凝土表面裂缝缺陷图像数据集上进行了定性和定量的实验仿真。实验结果验证了所提出微调网络模型在混凝土表面裂缝缺陷任务上的实用性和有效性。 展开更多

关键词 缺陷识别 微调网络模型 resnet50

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基于深度学习数据融合的测井数据精细表征 被引量：3

15

作者 孙正心 金衍 +1 位作者 孟翰 郭旭洋 《石油科学通报》 2025年第1期75-86,共12页

测井曲线记录钻井过程中地层的物理参数,在研究岩石特性、评估油气藏资源及揭示储层分布等方面具有重要意义。随着油气勘探的深入,隐蔽油气藏的复杂性不断增加,而传统测井数据分辨率较低的局限性,难以满足薄互层储层改造选点的需求,亟... 测井曲线记录钻井过程中地层的物理参数,在研究岩石特性、评估油气藏资源及揭示储层分布等方面具有重要意义。随着油气勘探的深入,隐蔽油气藏的复杂性不断增加,而传统测井数据分辨率较低的局限性,难以满足薄互层储层改造选点的需求,亟待开发高分辨率的测井数据精细解释方法。本研究提出了一种基于ResNet50回归算法的储层预测模型。该模型将能够捕捉复杂垂向地质细节的纵向连续光学薄片数据,与5种常规测井参数相结合,提升储层分析的精度。通过对某井区二叠系地层的5个井段数据进行验证,使用连续的570张地层图片样本与测井数据进行训练与预测,模型将测井数据分辨率从12.5 cm提升至6.25 cm,显著提高了测井数据的精度和分辨率。本研究使用3种公认的定量评估指标决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)对模型性能进行了全面评估。结果表明,该模型在声波时差(AC)、补偿中子(CNL)、电阻率(RT)和伽马(GR)参数的预测中表现较为准确,平均误差低于0.094,展示出模型在预测精度上的可靠性与优异性。然而,在密度(DEN)参数的预测中,模型在岩性变化较大或地质条件复杂的井段中受到了一定影响。 展开更多

关键词 数据融合 测井参数精细表征 resnet50 深度学习模型 储层精细化建模

原文传递

基于深度学习和光学相干层析成像技术的珍珠光泽度分级技术研究 被引量：1

16

作者 曹凯 周扬 蔡成岗 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期69-76,共8页

珍珠的光泽度是对珍珠评价和分类的一个重要标准。目前对珍珠光泽度分类的方法包括人工分类和传统图像处理分类,前者分类速度慢、效率低,后者分类过程易受环境干扰且准确率低。针对以上问题,文中提出一种基于深度学习和光学相干层析成... 珍珠的光泽度是对珍珠评价和分类的一个重要标准。目前对珍珠光泽度分类的方法包括人工分类和传统图像处理分类,前者分类速度慢、效率低,后者分类过程易受环境干扰且准确率低。针对以上问题,文中提出一种基于深度学习和光学相干层析成像技术(OCT)结合的珍珠光泽度分级方法。在完成OCT珍珠图像采集后,利用卷积神经网络模型(CNN)对采集到的珍珠OCT图像数据集进行训练,并使用训练完毕的网络实施预测。所提方法在训练时不需要对图像做过多的预处理,提高了珍珠分级过程中的时间效率。通过对多个网络的对比实验表明:采用ResNet50模型对珍珠光泽度分类的方法准确率较高,分类的平均准确率达到96.9%;对比VggNet16、AlexNet和ResNet18三个经典的卷积神经网络具有显著优势,实现了珍珠光泽度的快速分级,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 光学相干层析成像技术 深度卷积神经网络 珍珠光泽度分类 resnet50模型 光学特征融合 BatchNorm

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采煤机摇臂传动故障识别分析模型设计研究

17

作者 杨泽斌 《煤矿现代化》 2025年第3期6-11,共6页

目前在矿井生产过程中,采煤机摇臂故障率高,故障识别慢,给井下生产带来了一定的安全隐患,为了解决此问题,本文以传动系统故障高发的齿轮与轴承为研究对象,从故障的原理出发,构建采煤机摇臂故障识别模型,通过深度迁移学习,确定了卷积层... 目前在矿井生产过程中,采煤机摇臂故障率高,故障识别慢,给井下生产带来了一定的安全隐患,为了解决此问题,本文以传动系统故障高发的齿轮与轴承为研究对象,从故障的原理出发,构建采煤机摇臂故障识别模型,通过深度迁移学习,确定了卷积层网络的全局参数,测试模型的故障识别准确率达到95%,能够对采煤机安全运行以及矿井安全生产起到一定的保障作用。 展开更多

关键词 深度迁移学习 resnet50 CNN 故障识别模型 齿轮 轴承

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基于深度学习与高光谱成像的蓝莓果蝇虫害无损检测 被引量：7

18

作者 田有文 吴伟 +2 位作者 林磊 姜凤利 张芳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期393-401,共9页

针对蓝莓果蝇虫害分类识别存在效率低、准确度差等问题,采用深度学习方法对采集的蓝莓高光谱图像进行数据处理与分析,以实现蓝莓果蝇虫害的无损检测。首先蓝莓高光谱图像采用PCA进行降维,优选数据集PC2与PC3并进行拼接得到最佳数据集PC... 针对蓝莓果蝇虫害分类识别存在效率低、准确度差等问题,采用深度学习方法对采集的蓝莓高光谱图像进行数据处理与分析,以实现蓝莓果蝇虫害的无损检测。首先蓝莓高光谱图像采用PCA进行降维,优选数据集PC2与PC3并进行拼接得到最佳数据集PC23,对数据集中图像进行旋转90°、旋转180°、模糊、高亮、低亮、镜像和高斯噪声共7种增强操作,使各数据集容量扩增为原始容量的18倍。然后采用VGG16、InceptionV3与ResNet50深度学习模型对蓝莓果蝇虫害图像进行检测,均取得了较高的识别准确率。其中ResNet50模型效率最高,且ResNet50模型的准确率最高,达到92.92%,损失率最低,仅有3.08%,因此ResNet50模型在蓝莓果蝇虫害无损检测方面整体识别效果最佳。为了进一步提高蓝莓果蝇虫害无损检测性能,从ECA注意力模块、Focal Loss损失函数与Mish激活函数3方面对ResNet50模型进行了改进,构建了改进的im-ResNet50模型。得出im-ResNet50模型识别准确率达95.69%,损失率为1.52%。试验结果表明,im-ResNet50模型有效提升了蓝莓果蝇虫害识别能力。采用Grad-CAM分析了im-ResNet50模型可解释性,能够快速、准确地无损检测蓝莓果蝇虫害。 展开更多

关键词 蓝莓果蝇虫害 无损检测 im-resnet50模型 高光谱成像

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基于RAdam卷积神经网络的水稻生育期图像识别 被引量：37

19

作者 徐建鹏 王杰 +1 位作者 徐祥 琚书存 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期143-150,共8页

为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特... 为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。 展开更多

关键词 图像识别 神经网络 模型 水稻 RAdam resnet50 生育期

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结合注意力机制和特征融合的小目标检测方法 被引量：7

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作者 王伟 万晓刚 《西安工程大学学报》 CAS 2022年第6期115-123,共9页

图像中的小目标物体所占像素较少,存在特征难以提取,容易出现漏检的问题,在单次多框检测器(single shot multi-box detector, SSD)模型基础上,提出了一种结合注意力机制和特征融合的小目标检测方法。首先,采用ResNet50网络作为特征提取... 图像中的小目标物体所占像素较少,存在特征难以提取,容易出现漏检的问题,在单次多框检测器(single shot multi-box detector, SSD)模型基础上,提出了一种结合注意力机制和特征融合的小目标检测方法。首先,采用ResNet50网络作为特征提取骨干网络,解决原网络梯度相关性衰减导致特征提取能力不足的问题;然后,在低层特征提取层中加入注意力机制模块,通过抑制无关信息,提高网络对低层特征的学习能力;最后,将低层特征与高层语义信息进行级联融合,充分利用不同特征图之间的关联信息。实验结果表明:改进模型对小目标物体检测平均精度均值达到51.1%,比改进前提高了9.3%,有效提高了小目标物体的检测精度。 展开更多

关键词 小目标检测 注意力机制 特征融合 单次多框检测器(SSD)模型 resnet50网络

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