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基于VGG19Net-CBAM和双重匹配机制的牛唇纹身份识别研究
1
作者 蒲朝燚 王月明 +2 位作者 李泽昊 李琦 陈波 《黑龙江畜牧兽医》 北大核心 2026年第1期85-93,共9页
为了解决畜牧保险行业中牛个体身份精确识别的问题,本研究提出了一种基于VGG19Net-CBAM模型和双重匹配算法的牛唇纹身份识别方法。首先,使用YOLOv8牛唇纹目标检测模型提取图片中的牛唇纹目标图像;其次,构建嵌入CBAM注意力机制模块的VGG1... 为了解决畜牧保险行业中牛个体身份精确识别的问题,本研究提出了一种基于VGG19Net-CBAM模型和双重匹配算法的牛唇纹身份识别方法。首先,使用YOLOv8牛唇纹目标检测模型提取图片中的牛唇纹目标图像;其次,构建嵌入CBAM注意力机制模块的VGG19Net卷积网络模型,并结合Triplet Loss与Softmax损失函数进行联合训练后,从牛唇纹目标图像中提取可用于身份识别的牛唇纹特征向量;最后,采用结合多数投票和决策机制的双重身份匹配算法,将提取到的特征向量与数据库中预先录入的牛唇纹特征向量进行匹配,从而实现牛只身份的精确识别。结果表明:YOLOv8牛唇纹目标检测模型输入分辨率为640像素×640像素时,牛唇纹目标检测精确率为99.9%,平均精确率(m AP) 50为99.5%、m AP50-95为81.2%,召回率为100%。使用3×3标准卷积核构建嵌入CBAM注意力机制模块的VGG19Net卷积神经网络的牛只身份识别精确率为99.6%。在身份匹配过程中使用K值为15的双重匹配算法进行身份识别时,识别精确率为99.8%,召回率为93.4%,调和均值为96.5%。说明该方法可为畜牧保险业务中的牛只身份精准识别提供新的解决方案。 展开更多
关键词 牛唇纹 身份识别 畜牧保险 YOLOv8 vgg19Net 注意力机制
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基于VGG16-SE模型的隧道衬砌表观病害识别研究
2
作者 任鹏远 苏晓军 +1 位作者 罗兴林 柯政希 《北京工业职业技术学院学报》 2026年第1期36-40,共5页
随着中国隧道工程规模不断扩大,衬砌表观病害对隧道安全运营构成严重威胁。传统检测方法在复杂环境下存在局限性,而深度学习技术为病害识别提供了新途径。采用VGG模型,针对裂缝、剥落和渗水3类常见隧道衬砌病害,构建了包含2 700张图像... 随着中国隧道工程规模不断扩大,衬砌表观病害对隧道安全运营构成严重威胁。传统检测方法在复杂环境下存在局限性,而深度学习技术为病害识别提供了新途径。采用VGG模型,针对裂缝、剥落和渗水3类常见隧道衬砌病害,构建了包含2 700张图像的数据集。对比分析了VGG16模型和引入注意力机制的VGG16-SE模型,实验结果表明:经过100轮训练后,VGG16-SE模型准确率达到92.4%,损失值6.5%;与VGG16模型相比,准确率提升11.6%,损失值降低53.9%。VGG16-SE模型能更有效地识别隧道衬砌表观病害,为混凝土结构病害的智能检测提供参考。 展开更多
关键词 隧道工程 深度学习技术 病害识别 vgg模型
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基于像素距离和VGG16网络的脚手架安全间距检测
3
作者 郭爽 《机械工程与自动化》 2026年第1期157-160,共4页
脚手架应用过程中,纵横间距不一致,导致重合交点处安全间距的风险值较高,存在难以确认横杆间距和立杆间距的问题。针对这一问题,提出基于像素距离和VGG16网络的脚手架安全间距检测方法。应用VGG16网络进行脚手架骨架的提取,并通过引入SE... 脚手架应用过程中,纵横间距不一致,导致重合交点处安全间距的风险值较高,存在难以确认横杆间距和立杆间距的问题。针对这一问题,提出基于像素距离和VGG16网络的脚手架安全间距检测方法。应用VGG16网络进行脚手架骨架的提取,并通过引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力模块提高特征提取能力,将提取的骨架图根据双阈值自适应二值化方法进行处理,以减少干扰并保留关键信息,通过计算像素点的4邻域之和标记潜在脚手架交点,并删除重合交点,在处理后的脚手架交点集合中,计算相邻交点之间的欧式距离,分析重合交点处安全间距的风险,并通过标靶法将像素距离转换为实际距离,以判断脚手架的各间距是否符合安全标准,实现了脚手架安全间距检测。实验结果表明:该方法能够提取出清晰、连续的脚手架骨架图,检测得到的横杆间距和立杆间距与实际间距的差值均在±5mm以内。 展开更多
关键词 像素距离 vgg16网络 SE注意力模块 双阈值二值化 脚手架安全间距 欧式距离
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基于改进VGG16网络的失能老人表情识别研究 被引量：2
4
作者 何巍 李苏 《四川师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期383-391,共9页
为能更好地关注失能老人的情绪状态,采用VGG16作为表情识别的基础模型,并在此基础上进行优化改进.首先,在特征层上将激活函数改用SiLU函数,并添加批归一化层;然后,在分类层上采用自适应平均池化处理图像,同时利用卷积层实现全连接效果,... 为能更好地关注失能老人的情绪状态,采用VGG16作为表情识别的基础模型,并在此基础上进行优化改进.首先,在特征层上将激活函数改用SiLU函数,并添加批归一化层;然后,在分类层上采用自适应平均池化处理图像,同时利用卷积层实现全连接效果,避免参数过多和过拟合问题;最后,通过SENet通道注意力机制迭代式地融合相同通道数的卷积层,实现浅层与深层特征的交互,丰富人脸表情特征提取.实验结果表明,在FER2013和CK+数据集上的识别准确率分别达到72.50%和98.70%,与基础方法对比分别提高8.20%和3.90%,实验表明改进的方法能够提高表情识别率,具有一定的先进性. 展开更多
关键词 vgg16 表情识别 自适应平均化 通道注意力机制
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基于VGG16框架的无人机自适应深度感知火灾检测国内外现状研究
5
作者 方月娥 《张江科技评论》 2025年第10期31-33,共3页
当前,火灾预警主要依赖视频检测和近远程设备。视频检测中的深度学习算法效率较高,但近远程设备存在室外施工困难、成本高昂的问题,传统深度视频检测则面临小目标火点精度不足、误报漏报率高的瓶颈。鉴于深度学习在大范围火点检测中的... 当前,火灾预警主要依赖视频检测和近远程设备。视频检测中的深度学习算法效率较高,但近远程设备存在室外施工困难、成本高昂的问题,传统深度视频检测则面临小目标火点精度不足、误报漏报率高的瓶颈。鉴于深度学习在大范围火点检测中的高精度表现,将自适应深度感知火灾检测算法应用于无人机具有较大潜力。该算法通过自适应动态颜色空间模型初检疑似火区,在VGG16中加入感知网络以增强适配性、减少冗余,并结合深度可分离技术降低计算量,从而提升速度。 展开更多
关键词 无人机 vgg16 自适应 深度感知
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基于改进VGG19网络和迁移学习的白术病害识别研究
6
作者 赵强 吴政泽 《无线互联科技》 2025年第22期89-92,共4页
文章针对白术叶片病害诊断中存在的人为误诊率高、实验室诊断条件苛刻等问题,采用迁移学习方法改进、微调VGG19网络模型。构建好的新模型白术病害识别率平均达96.8%,与GoogleNet、ResNet50和DenseNet模型相比较,精确率、召回率和F1值也... 文章针对白术叶片病害诊断中存在的人为误诊率高、实验室诊断条件苛刻等问题,采用迁移学习方法改进、微调VGG19网络模型。构建好的新模型白术病害识别率平均达96.8%,与GoogleNet、ResNet50和DenseNet模型相比较,精确率、召回率和F1值也有了大幅提高,对白术病害识别诊断具有重要意义。 展开更多
关键词 白术病害识别 vgg19模型 迁移学习 卷积神经网络
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基于改进VGG的轻量级香菇品质分类模型 被引量：2
7
作者 孙岩 朱凤武 +2 位作者 张宇清 张伟健 吴铖轩 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期120-125,共6页
为实现对香菇品质的快速、准确分类,依据大棚种植环境下香菇图像的特性,对VGG16深度卷积网络进行轻量化改进,提出一种香菇品质分类检测模型。首先,对VGG16网络进行轻量化处理,利用均和池化层代替全连接层对特征图进行下采样;然后,在特... 为实现对香菇品质的快速、准确分类,依据大棚种植环境下香菇图像的特性,对VGG16深度卷积网络进行轻量化改进,提出一种香菇品质分类检测模型。首先,对VGG16网络进行轻量化处理,利用均和池化层代替全连接层对特征图进行下采样;然后,在特征提取网络中引入空洞融合分离卷积和通道注意力SE模块提升模型的识别精度;之后,利用数据增强方法将数据集扩充;最后,使用迁移学习训练得到香菇品质分类检测模型。在相同的试验条件下,与VGG16、GoogLeNet、VGG19、ResNet50、MobileNetv1五种深度卷积网络模型相比较。结果表明:该模型的综合性能最好,改进后的VGG16网络的识别准确率为95.5%;模型大小约为原始VGG16模型体量的10.9%;训练时间为原始VGG16模型的55.1%。 展开更多
关键词 香菇 品质分类 vgg16 SE模块 均和池化 空洞融合分离卷积
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基于U-Net架构改进VGG19模型的人脸表情识别方法 被引量：2
8
作者 赵小虎 张景怡 +4 位作者 焦明之 谢礼逊 王兰飞 孙维青 张狄 《工程科学学报》 北大核心 2025年第6期1272-1284,共13页
针对传统面部识别技术中存在的诸多问题,如网络模型对关键通道特征的关注不足、参数量过大以及识别准确率不高等,本文提出了一种基于改进Visual Geometry Group 19(VGG19)模型的全新方案.该方案融合了U-Net网络架构的设计理念,并引入了... 针对传统面部识别技术中存在的诸多问题,如网络模型对关键通道特征的关注不足、参数量过大以及识别准确率不高等,本文提出了一种基于改进Visual Geometry Group 19(VGG19)模型的全新方案.该方案融合了U-Net网络架构的设计理念,并引入了改进的SE Attention模块,以期提高模型的收敛速度和对面部细节的关注程度.在保持VGG19深层特征提取能力的基础上,通过特定设计的卷积层和跳跃连接,实现了对特征的高效融合与优化.经过改进的VGG19模型,不仅能更好地提取面部特征,还能在保证准确率的前提下,降低模型参数,提高运算效率.为了验证改进模型的效果,利用FER2013数据集和CK+两个数据集对本文提出的模型进行了测试.实验结果显示,改进后的VGG19网络在表情识别的准确率上分别取得了1.58%和4.04%的提升.这一结果充分证明了本文提出的方法在解决传统面部识别问题方面的优越性,也为面部识别技术的进一步发展提供了新的思路. 展开更多
关键词 面部表情识别 深度学习 卷积神经网络 情感分类 vgg19
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基于VGG19-SK模型的机械密封启停状态识别 被引量：1
9
作者 刘伟 翟志兴 +1 位作者 张书尧 李双喜 《机电工程》 北大核心 2025年第1期23-32,50,共11页
机械密封在机械设备的的启停过程中,时常会发生失效。针对这一问题,提出了一种新的深度学习模型VGG19-SK,并将其应用于机械密封的启停状态识别中。首先,在机械密封启停过程中,利用密封声发射信号试验台获取了试验数据,这些数据为训练深... 机械密封在机械设备的的启停过程中,时常会发生失效。针对这一问题,提出了一种新的深度学习模型VGG19-SK,并将其应用于机械密封的启停状态识别中。首先,在机械密封启停过程中,利用密封声发射信号试验台获取了试验数据,这些数据为训练深度学习模型提供了基础;然后,在传统VGG19基础之上进行了改进,增加了SK卷积层、全局平均池化层和批归一化(BN)层,这些改进显著减少了模型的参数数量,降低了对硬件设备的要求,同时提升了模型的性能;最后,在模型训练过程中,对VGG19-SK模型进行了细致的调优,采用准确率曲线、损失值曲线以及混淆矩阵等指标,与其他模型进行了对比,验证了VGG19-SK模型的有效性,突出了VGG19-SK模型的优越性。研究结果表明:在机械密封启停阶段8种分类识别中,VGG19-SK取得了86.67%的准确率,比传统VGG19提升了约2.19%;同时,模型的训练参数减少了83.74%,模型总体大小缩减了约80%。该VGG19-SK机械密封状态识别模型在兼顾准确率的同时,保证了硬件资源受限状况下的运行能力,为进一步开发基于深度神经网络模型的机械密封状态故障诊断系统奠定了基础。 展开更多
关键词 机械密封 深度学习模型 声发射信号 SK卷积层 全局平均池化层 批归一化层 vgg19-SK模型
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基于SA改进VGG16算法的YB55包装机喷码图像识别
10
作者 张维琛 金姝彬 +3 位作者 吉鹏 王伟 刘昊喆 付志强 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第2期38-46,共9页
为解决YB55包装机喷码过程中字符图像识别精度低问题,本研究采用全局阈值法,对喷码字符图像进行二值化处理。基于最小割算法,对二值化图像进行单一字符提取。利用VGG16算法,进行喷码字符库训练和喷码字符图像识别。通过对比Transformer... 为解决YB55包装机喷码过程中字符图像识别精度低问题,本研究采用全局阈值法,对喷码字符图像进行二值化处理。基于最小割算法,对二值化图像进行单一字符提取。利用VGG16算法,进行喷码字符库训练和喷码字符图像识别。通过对比Transformer算法、RCNN算法以及YOLOv4算法,对VGG16算法的准确性进行评价。利用模拟退火(SA)-VGG16算法,对VGG16算法识别错误的字符进行二次识别。结果表明,基于全阈值和最小割算法,可获得完整的单一喷码字符图像;当VGG16算法迭代27次时,训练模型的准确度可达0.987;利用VGG16算法,对不同喷码字符图像中字符的识别精度均大于0.95;相较于其他三种算法,VGG16算法准确率分别提升了7.87%、5.11%和4.44%,说明该算法可更精准预测喷码字符;该算法还可修正错误的识别,识别精度可达到0.84以上。本研究可为日后喷码设备智能化提供理论基础。 展开更多
关键词 全阈值法 最小割算法 vgg16算法 喷码字符识别
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融合VGG16和关键点信息的手语识别研究 被引量：1
11
作者 佟婷 王书芹 +3 位作者 潘佳雯 李建宇 任涛 韩嘉俊 《软件工程》 2025年第8期22-25,47,共5页
手语识别在帮助听障人士与健听人建立有效的沟通中发挥着重要作用。随着人工智能技术的快速发展,越来越多的深度学习方法被应用于手语识别领域。因此,提出了一种基于预训练VGG16模型和手部关键点信息的手语识别模型:Full-VGG16。该模型... 手语识别在帮助听障人士与健听人建立有效的沟通中发挥着重要作用。随着人工智能技术的快速发展,越来越多的深度学习方法被应用于手语识别领域。因此,提出了一种基于预训练VGG16模型和手部关键点信息的手语识别模型:Full-VGG16。该模型通过VGG16提取图像特征,并融合通过mediaPipe抽取的关键点特征来进行手语识别。实验结果表明,Full-VGG16模型在手语识别任务中表现优异,准确率达到99.52%。通过消融实验,验证了图像特征和关键点特征的有效性,显示出多模态融合方法的优势。 展开更多
关键词 手语识别 vgg16 手部关键点 MediaPipe
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锐化处理和优化器对VGG16在印文种类鉴别中影响的研究 被引量：1
12
作者 张询 于彬 《中国人民公安大学学报(自然科学版)》 2025年第1期7-16,共10页
探讨了图像锐化处理和优化器选择对VGG16模型在印章印文种类鉴别任务中的影响。结合OpenCV进行图像预处理和锐化处理,评估了SGD与Adam优化器的性能表现。实验结果表明,图像锐化显著提升了模型的特征提取能力和分类精度,而SGD优化器在验... 探讨了图像锐化处理和优化器选择对VGG16模型在印章印文种类鉴别任务中的影响。结合OpenCV进行图像预处理和锐化处理,评估了SGD与Adam优化器的性能表现。实验结果表明,图像锐化显著提升了模型的特征提取能力和分类精度,而SGD优化器在验证集和测试集上的准确率均超过95%,且在收敛速度和稳定性方面优于Adam。因此,适当的图像锐化处理和优化器选择能够有效提高VGG16模型的分类性能,未来可通过扩展数据集和优化算法进一步提升印章印文识别的效率和鲁棒性。 展开更多
关键词 印章印文检验 卷积神经网络 OPENCV vgg16模型 图像锐化 优化器
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基于改进VGG-16的烟叶成熟度识别 被引量：1
13
作者 肖孟宇 马云明 +5 位作者 肖亦雄 陆峰 唐忠海 李跑 范伟 肖航 《智能化农业装备学报(中英文)》 2025年第2期79-87,共9页
为提高采收时不同部位烟叶成熟度识别准确率,本研究系统收集上、中、下部3个部位烟叶的欠熟、适熟、过熟图像,提出一种基于深度学习的改进VGG-16的烟叶成熟度识别方法。该方法使用迁移学习预训练VGG-16模型作为基础模型,并对其进行微调... 为提高采收时不同部位烟叶成熟度识别准确率,本研究系统收集上、中、下部3个部位烟叶的欠熟、适熟、过熟图像,提出一种基于深度学习的改进VGG-16的烟叶成熟度识别方法。该方法使用迁移学习预训练VGG-16模型作为基础模型,并对其进行微调、卷积层特征融合,以提升模型在烟叶成熟度识别任务上的性能,冻结卷积层及后续层的微调、添加BN层和使用Adam优化器,进一步提高了训练效率、避免过拟合现象产生并增强模型的稳健性和精确度。试验结果表明,改进后的VGG-16模型在烟叶成熟度识别任务中具有高准确度的优势,其测试集识别准确率达到99.7%,优于经典机器学习BP神经网络、支持向量机、原始VGG-16和VGG-19、AlexNet、ResNet50等方法结果。其参数量为14721353、模型大小为58.9 M、单张图像识别时间为0.0249 s,表现出计算和存储资源需求低,识别速度快的高效优势。进一步通过Score-CAM算法对不同成熟度烟叶图像识别结果进行可视化分析,揭示了烟叶主脉中部区域为不同成熟度烟叶核心差异区域,为识别模型提供关键信息,进而可为明确不同部位烟叶成熟过程中化学物质转化规律提供信息。本研究提出的改进VGG-16深度学习模型在不同部位烟叶成熟度识别上具有高准确率和高效率的优势,有望为烟草采收生产提供精准有效的决策支持。未来可进一步探讨不同的特征融合策略和网络结构,以提高不同产地及不同年份间烟叶成熟度识别的泛化能力和稳健性。 展开更多
关键词 烟叶成熟度 深度学习 改进vgg-16 迁移学习 图像分类
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基于改进VGG16网络模型的人脸疲劳检测方法
14
作者 黄尚安 阮太元 +2 位作者 周昊 蔡雄友 韩冰 《科学技术创新》 2025年第16期105-109,共5页
疲劳驾驶是道路交通安全中的重要隐患,人脸疲劳检测是帮助解决疲劳驾驶的重要方法。当前人脸疲劳检测众多方法存在模型训练复杂、精度低、耗时慢等问题,针对人脸疲劳面部特征的相关特点,提出在原VGG16网络模型基础上,重构模型相关网络层... 疲劳驾驶是道路交通安全中的重要隐患,人脸疲劳检测是帮助解决疲劳驾驶的重要方法。当前人脸疲劳检测众多方法存在模型训练复杂、精度低、耗时慢等问题,针对人脸疲劳面部特征的相关特点,提出在原VGG16网络模型基础上,重构模型相关网络层,并结合Lanczos插值算法增加“人脸疲劳检测感受野增强模块”,使用Focal Loss损失函数,深度提取人脸面部细节特征,再利用MeanShift聚类算法沿着密度梯度上升的特点,完成人脸疲劳检测,在公共数据集上的精度达到了94.3%。 展开更多
关键词 人脸疲劳检测 vgg16 Lanczos插值算法 Focal Loss损失函数 MeanShift聚类
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基于深度神经网络VGG19的固有无序蛋白质无序区间预测
15
作者 王煜民 赵加祥 徐朋昌 《南开大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期38-43,共6页
开发了一个基于VGG19的深度神经网络来对固有无序蛋白质进行预测.该深度神经网络通过使用来自数据集DM4229的4 229个蛋白质进行训练,训练后的神经网络在取自DIS1616数据集的166个蛋白质上进行测试,为方便比较,将该网络命名为DMvgg.另外... 开发了一个基于VGG19的深度神经网络来对固有无序蛋白质进行预测.该深度神经网络通过使用来自数据集DM4229的4 229个蛋白质进行训练,训练后的神经网络在取自DIS1616数据集的166个蛋白质上进行测试,为方便比较,将该网络命名为DMvgg.另外还在盲测试集R80和MXD494上对训练好的神经网络进行了测试,进一步验证模型的性能.仿真结果表明提出的深度神经网络模型可以有效预测固有无序蛋白质的无序区间,与其他的算法相比该模型更优. 展开更多
关键词 固有无序蛋白质 深度神经网络 vgg19
原文传递
基于VGG16与自注意力机制融合的极光千米波识别
16
作者 王鹤野 郭雪豆 +3 位作者 张赛 黄泱泱 刘天乐 赵舒雅 《空间科学学报》 北大核心 2025年第3期677-688,共12页
提出了一种能准确识别极光千米波(Auroral Kilometric Radiation,AKR)的方法,为进一步研究极光千米波在地球辐射带能量粒子剧烈变化过程中的作用提供支撑.首先采用VGG16卷积神经网络作为基础模型,从原始数据中提取出有助于识别AKR的局... 提出了一种能准确识别极光千米波(Auroral Kilometric Radiation,AKR)的方法,为进一步研究极光千米波在地球辐射带能量粒子剧烈变化过程中的作用提供支撑.首先采用VGG16卷积神经网络作为基础模型,从原始数据中提取出有助于识别AKR的局部特征.之后引入嵌入VGG16网络的定制化自注意力机制(Self-Attention Mechanism embedded in VGG network,SAM-V),该机制有助于捕捉功率谱图中不同时间点或频率上的信号可能存在的关联,减小其他杂波的影响,提高识别准确性.同时,采用线性学习率预热和动态衰减策略使模型更快地收敛并提高泛化能力.实验结果表明,改进后的模型平均识别准确率在93%左右,比原始VGG16平均提高约3.3%,并且召回率和精确度等指标均有所改善. 展开更多
关键词 vgg16卷积神经网络 自注意力机制 极光千米波 学习率策略
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基于VGG19网络和迁移学习的猕猴桃病害识别模型构建 被引量：2
17
作者 王学健 彭顺正 《农技服务》 2025年第7期52-55,共4页
病害是制约猕猴桃产业健康发展的关键因素之一。快速检测识别病害有助于减少猕猴桃损失及提高果品商品性。针对贵州猕猴桃叶片常见的褐斑病、炭疽病及花叶病,开展病害识别分类方法研究。通过猕猴桃病害样本图像数据,基于VGG19网络模型... 病害是制约猕猴桃产业健康发展的关键因素之一。快速检测识别病害有助于减少猕猴桃损失及提高果品商品性。针对贵州猕猴桃叶片常见的褐斑病、炭疽病及花叶病,开展病害识别分类方法研究。通过猕猴桃病害样本图像数据,基于VGG19网络模型及迁移学习方法构建了猕猴桃病害识别模型VGG19_KIWI。VGG19_KIWI模型的检测速率达46帧/秒,预测准确率达71.3%,预测精度达74.3%,召回率达71.3%。VGG19_KIWI模型具有一定的实用性,可为相关作物病害识别方法研究提供技术理论参考。 展开更多
关键词 猕猴桃 病害识别 vgg19网络 迁移学习
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基于VGG16深度学习模型的中草药图像识别技术与应用 被引量：2
18
作者 朱思博 《大众标准化》 2025年第3期76-78,共3页
为了增强对中草药的准确识别,减少人工鉴别的主观性和效率问题,文章研究了基于VGG16架构的深度学习模型。该模型可自动辨识出枸杞、百合、金银花、党参和槐花5种中草药的图像。通过设计的卷积层和全连接层,文章提出的模型有效地提取了... 为了增强对中草药的准确识别,减少人工鉴别的主观性和效率问题,文章研究了基于VGG16架构的深度学习模型。该模型可自动辨识出枸杞、百合、金银花、党参和槐花5种中草药的图像。通过设计的卷积层和全连接层,文章提出的模型有效地提取了图像中的颜色和形状等关键特征,并用这些特征进行准确分类。训练过程中采用了Adam优化算法实现,在经过35轮训练后,模型得到优化,在验证集上的准确率达到了75.83%。此次研究不仅为中药材的智能识别提供了一种可行的技术方案,还在中药材的标准化、自动化识别等方面进行了探索。 展开更多
关键词 深度学习 中草药识别 vgg16架构 Adam优化算法 标准化
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基于VGG结合迁移学习算法的隧道围岩分级研究
19
作者 渠成堃 吴德兴 +1 位作者 李伟平 张传庆 《现代交通技术》 2025年第4期47-52,共6页
为提升隧道施工过程中围岩分级的准确性,以浙江省龙丽温高速公路景宁至文成段隧道围岩为研究对象,分析围岩分级、岩性分布特征等情况,通过缩放、剪切等数据处理方式扩充模型训练集中图像的数量。分析KNN(K-nearest neighbor, K最近邻)... 为提升隧道施工过程中围岩分级的准确性,以浙江省龙丽温高速公路景宁至文成段隧道围岩为研究对象,分析围岩分级、岩性分布特征等情况,通过缩放、剪切等数据处理方式扩充模型训练集中图像的数量。分析KNN(K-nearest neighbor, K最近邻)算法与VGG(visual geometry group,视觉几何组)结合迁移学习算法的模型结构,并基于两种算法分别构建直接预测岩体修正质量指标的回归模型与预测围岩等级的分类模型。结果表明,VGG结合迁移学习算法的围岩图像分类预测效果更优。研究方法及成果可为围岩分级与支护辅助设计提供参考。 展开更多
关键词 围岩分级 KNN算法 vgg算法 迁移学习
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基于VGG16-Laplacian算子优化的心理检测设备故障自动检索模型构建研究 被引量：1
20
作者 周传清 《自动化与仪器仪表》 2025年第9期245-249,共5页
为提高大学生心理检测设备故障自动检索精度,提出一种基于改进VGG16-Laplacian的心理检测设备故障自动检索方法。首先,在VGG16网络中引入类别注意力与上下文感知金字塔,提出改进VGG16网络;然后采用Laplacian对大学生心理检测设备故障图... 为提高大学生心理检测设备故障自动检索精度,提出一种基于改进VGG16-Laplacian的心理检测设备故障自动检索方法。首先,在VGG16网络中引入类别注意力与上下文感知金字塔,提出改进VGG16网络;然后采用Laplacian对大学生心理检测设备故障图像进行增强处理,采用改进VGG16网络提取大学生心理检测设备故障图像的特征向量;最后采用汉明距离,计算改进VGG16网络输出特征向量与离线特征库的相似度,输出前k个相似图像。结果表明,改进VGG16-Laplacian算子对大学生心理检测设备故障自动检索性能最好,查准率、查全率、平均精度均值分别为95.98%、96.31%、96.74%。由此得出,基于改进VGG16-Laplacian的心理检测设备故障自动检索方法,可提高大学生心理检测设备故障自动检索精度。 展开更多
关键词 vgg16网络 LAPLACIAN算子 心理检测设备 故障检索 自动检索
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