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基于轻量级卷积神经网络的烟雾识别算法 总被引:1,自引:1,他引:0
由于烟雾图像场景模糊不清,背景复杂多变,难以捕获到有效特征,导致算法识别误报率和漏报率较高;此外,深度卷积神经网络结构复杂,参数繁多,难以缩短其计算时间至1 ms内,这成为实时火灾预警的一大难题. 为了解决上述问题,提出了一种基于4种Inception结构的轻量级卷积神经网络SInception (sequeeze-and-excitation inception)在此基础上加入SE Block (sequeeze-and-excitation block)用于对烟雾特征进行重新分配;同时,为了避免由于训练样本不足引起的过拟合,原始数据集上采用数据增强技术以及生成对抗网络生成更多训练样本,并在后续实验中采用了融合暗通道先验特征的策略. 实验结果表明:该网络在增强的数据集GAN-Aug-YUAN上将识别误报率降为0的同时将准确率提升至99.65%,且计算时间减少到0.26 ms. 相似文献
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针对不变矩对仿射形变目标描述的不足,为提高舰船型号的识别精度,提出一种基于小波和仿射不变矩特征融合的舰船型号识别方法.首先对二值舰船图像进行归一化处理,并分别提取归一化舰船图像的小波矩特征值和仿射不变矩特征值;然后通过计算样本特征均值与标准差的比值,选择出鲁棒性好、稳定性高的特征,通过归一化方法进行融合;最后构造五类舰船的样本集,采用支持向量机(SVM)作为分类器识别测试样本的型号,分析不同矩特征、样本集大小、SVM参数、本文方法对识别精度、稳定性的影响.实验结果表明,文中给出的算法提高了识别精度,并且在训练样本集较小时仍能获得88%以上的识别率. 相似文献
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针对早期轮轨滚动磨损变化过程难以通过无损手段进行表征的问题,提出了非线性超声技术对不同磨损程度的CL60车轮与U75V钢轨试样进行检测评估;建立了基于轮轨试样表面磨损特征的Murnaghan模型,并利用非线性超声有限元仿真,通过塑性变形层厚度变化情况模拟不同程度的摩擦损伤,分析了其相对非线性系数变化规律及其产生原因。试验结果表明:轮轨的早期磨损会导致材料表面产生塑性变形层,随着塑性变形的加剧,材料损伤将以微裂纹为主,车轮角加速度越大,轮轨间相对滑动作用时间越短,塑性变形层越薄,且CL60车轮较U75V钢轨磨损程度更为严重;CL60车轮试样在车轮角加速度分别为10、250、1 500 r·min-2时,对应的相对非线性系数分别为12.19、8.43、5.68,U75V钢轨试样在车轮角加速度分别为10、250、1 500 r·min-2时,对应的相对非线性系数分别为7.57、6.09、5.04,与CL60车轮试样相比,U75V钢轨试样的相对非线性系数变化缓慢。可知,相对非线性系数与塑性变形层厚度呈正相关,微裂纹产生的非线性效应比塑性变形层更强,相对非线性系数增幅更大,因此,可通过材料的相对非线性系数变化判断材料的磨损阶段。 相似文献
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