基于深度迁移学习的天气图像识别

当对天气图像等场景复杂和特征不明显的图像进行识别时,往往存在识别率不高和特征冗余等问题。基于此,本文提出了一种基于深度迁移学习的图像分类算法。该算法利用ImageNet数据集的模型参数构建ResNeXt、Xception以及SENet 3种网络模型提取图像特征,采用领域自适应的判别联合分布自适应算法来相似化特征向量,完成高质量的特征表示,并以其结果为准则融合模型特征,将融合特征经过多层感知机训练以实现高准确率识别的图像分类。实验结果表明,该算法的性能优于传统的单一网络模型,进一步提升了图像分类准确率的上限。

基于深度迁移学习的垃圾分类研究

针对垃圾分类人工检测环境差,易出错,难度大,效率低的问题,提出一种利用深度迁移学习对生活垃圾分类的方法。首先,构建垃圾分类的图像数据集,同时数据增强,其次,搭建深度卷积神经网络ResNeXt和MobileNetV2,微调网络迁移参数以适应垃圾分类任务,最后,在基于深度迁移学习的卷积神经网络下,探索了网络冻结层数和学习率对不同量级的网络结构造成的影响。结果表明,ResNeXt受到学习率的影响更强,MobileNetV2受到网络冻结层数的影响更多,两者的最佳网络冻结层分别是50层和80层,最佳学习率分别是0.0003和0.0001,有效提升模型准确率,实现了对多种常见垃圾的有效分类。

矿用重型卡车后轮盘式工作制动器维修装置设计研究

本文以MT4400型号的矿用重型卡车上的后轮盘式工作制动器装置设备作为研究对象,分析了设备维修装置工作原理以及基本结构模式,并以此为基础,重点探究了矿用重型卡车后轮盘式工作制动器维修设计方案。

浅析重型卡车转向系统常见故障诊断及维修

随着社会经济的不断发展,重型卡车的应用范围越来越广,重型卡车转向系统中存在的故障问题时有发生,对重型卡车的稳定运行造成一定的影响。本文将围绕重型卡车转向系统常见故障以及诊断方式进行阐述,针对重型卡车转向系统存在的故障进行维修,旨在保证重型卡车转向系统的安全运行。