基于SA改进VGG16算法的YB55包装机喷码图像识别

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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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基于改进VGG16网络模型的人脸疲劳检测方法

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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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基于改进VGG16的无人机钢轨缺陷识别算法研究

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作者 王志飞 李樊 +2 位作者 杨博璇 刘天阳 魏奇 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第11期84-93,共10页

随着低空经济的快速发展,无人机巡检技术在铁路基础设施维护领域的应用需求显著提升。为解决传统人工巡检效率低、成本高,以及现有深度学习模型在无人机搭载设备上计算资源受限、查准率低的问题,研究提出一种改进的VGG16网络模型,用于... 随着低空经济的快速发展,无人机巡检技术在铁路基础设施维护领域的应用需求显著提升。为解决传统人工巡检效率低、成本高,以及现有深度学习模型在无人机搭载设备上计算资源受限、查准率低的问题,研究提出一种改进的VGG16网络模型,用于无人机巡检场景下的钢轨缺陷识别。首先,将传统VGG16部分标准卷积层替换为深度可分离卷积层,削减参数量,同时保持特征提取能力。其次,在高层特征提取阶段引入CBAM注意力模块,使得模型聚焦钢轨缺陷关键特征。最后,进一步引入全局平均池化(GAP)对特征进行降维,并使用随机森林分类器进行分类任务,有效提高了分类精度并实现了模型轻量化。实验结果表明:在同一数据集上,提出的算法与原模型VGG16相比,查准率高出24.9%,检出率提高25%,模型尺寸减少88.83%。与网络模型Inceptionv3和ResNet34比较,检出率分别高出17.5%和19.5%。 展开更多

关键词 钢轨缺陷 vgg16算法 深度可分离卷积 随机森林 注意力机制

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基于VGG16-SVM-SSA的产品表面质量检测方法 被引量：4

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作者 钟武昌 战洪飞 +3 位作者 林颖俊 叶晨 余军合 王瑞 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第12期4435-4445,共11页

针对传统视觉检测方法容易出现漏检、错检、识别效率低等问题,提出一种基于深度学习的产品表面质量检测方法,加速产线检测效率和提高质量控制智能化水平。首先,从产品表面质量检测基本流程出发,进行产品表面质量问题建模。在此基础上,... 针对传统视觉检测方法容易出现漏检、错检、识别效率低等问题,提出一种基于深度学习的产品表面质量检测方法,加速产线检测效率和提高质量控制智能化水平。首先,从产品表面质量检测基本流程出发,进行产品表面质量问题建模。在此基础上,构建改进的VGG16网络模型进行图像识别,该模型采用支持向量机(SVM)代替VGG16网络模型中的softmax分类器,并引用麻雀搜索算法(SSA)进一步优化SVM超参数,从而增强模型分类精度。同时搭建图像缺陷特征知识库,完善标准产品表面缺陷数据体系。最后,设计开发了基于深度学习的工业云平台质量检测系统,实现产线、设备、人员之间的高效交互联通,以及产品表面质量数据的实时采集、传输、智能检测和数据管理,采用铸造叶轮案例验证了所提模型和方法的可行性。 展开更多

关键词 质量检测 vgg16网络模型 支持向量机 麻雀搜索算法 工业云平台

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基于改进VGG16网络的半监督石刻表层裂缝识别

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作者 张英浩 冯晅 +7 位作者 赵鹏飞 董泽君 周皓秋 张明贺 安娅菲 杨佳润 王宇恒 王刘磊 《世界地质》 CAS 2024年第3期444-451,共8页

针对如何快速准确地检测石刻表层裂缝问题,笔者建立一种改进的VGG16网络模型,将原本的3层全连接层改为2层全连接层,增加dropout正则化,并结合使用半监督学习算法,将深度学习应用于石刻表层裂缝的智能识别研究。为了检验改进后模型的性... 针对如何快速准确地检测石刻表层裂缝问题,笔者建立一种改进的VGG16网络模型,将原本的3层全连接层改为2层全连接层,增加dropout正则化,并结合使用半监督学习算法,将深度学习应用于石刻表层裂缝的智能识别研究。为了检验改进后模型的性能与准确性,选用Unet、ResNet以及原模型进行比较,使用精确率、召回率和训练时间等对模型进行综合评估。改进后的VGG16网络模型精度达到93.6%,且训练时间较原模型减少了18%,具有轻量化运算的优点,模型可以满足基本的表层裂缝识别需求,且具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 石刻 表层裂缝识别 半监督算法 改进vgg16网络

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基于改进的VGG16模型的副热带高压相似识别及应用评估 被引量：4

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作者 周必高 鲁小琴 +4 位作者 郑峰 黄克慧 洪水洁 谢海华 赵兵科 《气象》 CSCD 北大核心 2022年第12期1608-1616,共9页

台风预报除常规方法外,查找历史相似作为预报和决策的参考依据是常用手段,但从海量历史台风中检索相似费时费力。提出了一种基于改进的视觉几何组模型VGG16的副热带高压(以下简称副高)相似检索方法,进行基于副高相似的历史相似台风查询... 台风预报除常规方法外,查找历史相似作为预报和决策的参考依据是常用手段,但从海量历史台风中检索相似费时费力。提出了一种基于改进的视觉几何组模型VGG16的副热带高压(以下简称副高)相似检索方法,进行基于副高相似的历史相似台风查询。通过对1979—2020年台风季19736个对应时次的副高图像提取、数据增强、模型学习和优化,并以学习感知图像块相似度(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)作为副高相似的度量指标,最终建立了改进的VGG16模型。试验结果表明,使用该模型可以找出较为相似的历史台风,模型检索得到的排名第一的历史相似台风与目标台风相似度高达92.55%,该方法可为台风预报业务人员提供了积极参考。同时,该模型相较于传统的人工识别,识别时间较短、检索效率高,可在业务及科研中推广应用。 展开更多

关键词 台风 副热带高压 vgg16模型 LPIPS (learned perceptual IMAGE PATCH similarity) 几何图像算法

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基于声振信号和迁移学习的岩性随钻智能反演方法 被引量：1

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作者 徐世毅 王胜 +3 位作者 赖昆 柏君 张拯 张洁 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7524-7537,共14页

随着智能化程度的提高,钻井行业对于实时识别随钻岩性的需求越来越迫切。基于钻孔过程中的钻进碎岩声音信号和振动信号(声振信号),提出了一种随钻岩性智能反演方法。首先,通过室内微钻实验钻进7种不同类型的岩石以获取原始信号样本,在... 随着智能化程度的提高,钻井行业对于实时识别随钻岩性的需求越来越迫切。基于钻孔过程中的钻进碎岩声音信号和振动信号(声振信号),提出了一种随钻岩性智能反演方法。首先,通过室内微钻实验钻进7种不同类型的岩石以获取原始信号样本,在采集过程中改变钻进参数(钻速、转速、钻头尺寸)并获得相应信号数据。针对采集的声振信号特征,通过短时傅里叶变换获得具有信号特征的时频图像。在此基础上,构建改进VGG16卷积神经网络模型以实现岩性智能识别,并通过超参数优选实现对模型的训练、评估和调优。之后引入迁移学习训练策略,分别以不同钻进参数作为数据标签,依据参数取值划分源域和目标域,以实现对小样本目标领域的快速识别。实验结果表明:随着钻进参数的改变,模型的迁移学习结果存在差异;基于声振信号训练得到的岩性反演模型预测精度高、泛化能力强,声音信号测试集准确率可达99%,振动信号测试集准确率可达100%;在机械钻速变化下,声振信号受到的影响最小,作为数据标签进行岩性反演时能取得更为卓越的效果,且小钻速作为目标域时岩性反演准确率最高。在岩性反演的过程中,不同的信号类型适用于不同的岩石。其中声音信号对粗黄砂岩的适用性最高、振动信号更适用于花岗岩。研究成果对于提升工作面钻进智能化程度具有一定借鉴价值。 展开更多

关键词 声振信号 迁移学习 岩性随钻智能反演 改进vgg16算法 小样本目标检测

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基于深度学习的毫米波雷达手势识别实验教学设计 被引量：5

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作者 龚树凤 方一鸣 +2 位作者 施汉银 闫鑫悦 吴哲夫 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2023年第4期168-176,共9页

为了实现基于雷达传感器的人机交互,设计了一个基于深度学习的毫米波雷达手势识别实验。首先,该实验基于77 GHz的FMCW雷达,采集人体手部动作回波数据,并对回波数据进行帧差预处理,再利用多维FFT算法构建距离-速度-角度联合的多维特征融... 为了实现基于雷达传感器的人机交互,设计了一个基于深度学习的毫米波雷达手势识别实验。首先,该实验基于77 GHz的FMCW雷达,采集人体手部动作回波数据,并对回波数据进行帧差预处理,再利用多维FFT算法构建距离-速度-角度联合的多维特征融合数据谱图。然后,调用MATLAB中的深度学习工具箱,基于典型的VGG16网络,搭建了适用于多维特征数据提取和动作识别的3D-VGG16-NET网络。实验结果显示,该网络算法对手势的平均识别准确率达到99.38%。 展开更多

关键词 毫米波雷达 手势识别 深度学习 FFT算法 vgg16

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自然环境下多类水果采摘目标识别的通用改进SSD模型 被引量：97

9

作者 彭红星 黄博 +4 位作者 邵园园 李泽森 张朝武 陈燕 熊俊涛 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第16期155-162,共8页

为解决当前自然环境下水果识别率不高、泛化性不强等问题,该文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑4种水果为研究对象,提出了一种改进的SSD(single shot multi-boxdetector)深度学习水果检测模型:将经典SSD深度学习模型中的VGG16输入模型替换为R... 为解决当前自然环境下水果识别率不高、泛化性不强等问题,该文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑4种水果为研究对象,提出了一种改进的SSD(single shot multi-boxdetector)深度学习水果检测模型:将经典SSD深度学习模型中的VGG16输入模型替换为Res Net-101模型,并运用迁移学习方法和随机梯度下降算法优化SSD深度学习模型。该文基于Caffe深度学习框架,对自然环境下采集的水果图像进行不同网络模型、不同数据集大小和不同遮挡比例等多组水果识别检测效果对比试验。试验表明:改进的SSD深度学习水果检测模型对4种水果在各种环境下的平均检测精度达到88.4%,高于经典SSD深度学习模型中的86.38%,经过数据增强后平均检测精度可提升至89.53%,在遮挡面积低于50%的情况下F1值能达到96.12%,有较好的泛化性和鲁棒性,可以很好地实现自然环境下多类水果的精准检测,可为农业自动化采摘中的水果识别检测问题提供新的方案。 展开更多

关键词 图像识别 模型 算法 水果检测 深度学习 SSD vgg16 ResNet-101

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考虑多状态特征的非侵入式负荷识别方法 被引量：4

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作者 王磊 马佳琪 +3 位作者 韩肖清 薛邵锴 杨蕊麟 白桦 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期4720-4728,I0075,共10页

针对传统负荷识别存在无法准确区分含有多种运行状态的负荷识别问题,该文提出一种考虑负荷多状态特征的非侵入式负荷识别方法(non-intrusive load monitoring,NILM)。首先,利用VGG16卷积神经网络(visual geometry group 16neural networ... 针对传统负荷识别存在无法准确区分含有多种运行状态的负荷识别问题,该文提出一种考虑负荷多状态特征的非侵入式负荷识别方法(non-intrusive load monitoring,NILM)。首先,利用VGG16卷积神经网络(visual geometry group 16neural network,VGG16)对负荷的U-I轨迹进行初步分类。然后,采用最大相关最小冗余特征选择(max-relevance and min-redundancy,mRMR)算法,从未成功分类的负荷的各个工作状态中筛选出最优特征组合作为输入,通过支持向量机(support vector machines,SVM)算法进行二阶段识别,达到快速精细化识别多状态易混淆电器的分类效果。最后,利用Plaid数据集,对分别考虑单个状态和多个状态特征的识别效果进行对比分析。结果表明,文中所提方法可以有效区分易混淆的多状态电器,提高了识别准确性。 展开更多

关键词 非侵入式负荷识别 多状态电器 U-I轨迹特征 vgg16神经网络 SVM分类算法

原文传递

基于树莓派的目标识别检测研究 被引量：3

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作者 尤泳茹 陈梦凡 +3 位作者 陈俊霞 杜蓝艺 朱炫羽 田丽鸿 《现代信息科技》 2023年第21期94-98,共5页

为了让复杂的深度学习模型能够在计算资源有限的嵌入式终端设备上实时运行,需要对深度学习模型进行压缩和改进。为此提出一种可应用于树莓派嵌入式设备的轻量级目标检测算法SSD,用MobileNet替代经典的SSD目标检测算法中的VGG主干网络,... 为了让复杂的深度学习模型能够在计算资源有限的嵌入式终端设备上实时运行,需要对深度学习模型进行压缩和改进。为此提出一种可应用于树莓派嵌入式设备的轻量级目标检测算法SSD,用MobileNet替代经典的SSD目标检测算法中的VGG主干网络,减少了主干网络的特征参数数量。同时利用TFLite工具对模型进行压缩处理,实现了可部署于树莓派上的目标检测模型。通过在VOC2007数据集上与VGG主干网络做比对发现,MobileNet在嵌入式终端设备上实时检测的帧率提高了14帧/秒,平均精度(mAP)达到了75.81%。 展开更多

关键词 目标检测 树莓派 MobileNet SSD算法 vgg16

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一种信息融合的驾驶员疲劳检测系统设计与实现 被引量：2

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作者 孙岩 董恒 +1 位作者 梁西博 周立新 《电子设计工程》 2024年第11期71-75,81,共6页

疲劳驾驶是交通事故发生的主要原因之一,为减少事故发生概率,以树莓派作为服务器,搭建网站式检测系统,置于驾驶舱采集图像流后多线程处理,线程一采用Dlib(图像处理开源库)人脸关键点检测器,通过实时计算驾驶员眼部的纵横比和嘴部长宽,... 疲劳驾驶是交通事故发生的主要原因之一,为减少事故发生概率,以树莓派作为服务器,搭建网站式检测系统,置于驾驶舱采集图像流后多线程处理,线程一采用Dlib(图像处理开源库)人脸关键点检测器,通过实时计算驾驶员眼部的纵横比和嘴部长宽,与设定阈值进行比较,得出眨眼和打哈欠的统计次数和频率,得出疲劳状态;线程二通过混合域CBMA注意力模块改进传统VGG16网络,优化了模型算法,实现疲劳状态自动判别;线程三采用头部姿态检测(HPE)算法,计算驾驶员头部姿态的欧拉角,统计点头次数和频率,得出疲劳状态;各线程处理结果,送至融合算法,综合判别驾驶员状态,若为困倦状态,语音提醒和向绑定邮箱发送抓拍图像及结果。远端用户可通过http网页实时查看驾驶员视频图像,同时接收服务器推送邮件。通过多次实验,验证了系统的有效性和判定结果准确性。 展开更多

关键词 疲劳驾驶 树莓派 Dlib vgg16 HPE算法 视频图像

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