基于卷积神经网络的图像数据增强优化策略研究

论文基于卷积神经网络模型,提出一种改进的自动化图像数据增强策略。针对原有策略搜索空间的离散化及模型训练过程中超参数优化不稳定的问题,通过降低搜索空间策略的复杂度、优化子网络模型的训练过程、选取更有效率的增强随机搜索算法实现超参数优化等方法对原有策略进行改进。并针对不同类型的数据集进行了验证,实验结果表明,论文提出的数据增强策略在CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet数据集上提升了图像分类的准确性,取得了先进的实验效果。

雨滴实地拍摄基准图像数据集及评估

在雨天透过玻璃窗拍摄时,附着在玻璃表面的雨滴通常会出现在图像中,这不仅降低了图像的可见度,还会使许多计算视觉算法无法正常工作。图像雨滴去除研究,是指从这类雨天图像中去除雨滴的具体科研研究。该研究领域面临着很大的挑战,主要原因是自然界中的雨滴形态多种多样、各不相同,不同透明度的雨滴也会影响背景图像的成像质量,从而增加了识别并去除雨滴的困难度,对去雨滴算法的性能提升造成了负面影响。为了方便研究者全面了解该领域,将从以下两个方面详尽介绍单幅图像去雨滴研究:单幅图像去雨滴算法和单幅图像联合去雨算法;同时也对该领域的所有算法进行了总结与评估。在基于深度学习的方法中,算法的性能往往受限于数据集的质量,但现有的雨滴数据集中均存在雨滴图像质量不高、图像数量不足等常见情况。为此,建立了雨滴实地拍摄基准图像数据集(HEMC),在拍摄过程中,尽量避免相机抖动、窗户反射和其他外界条件的干扰,从而提高了数据集中训练集的图像质量和测试集的精准度,进而间接提升了算法性能。同时,利用主观视觉效果以及客观指标对数据集进行了多方面的评估,实验结果展现了HEMC数据集中图像的多样性以及客观指标的稳定性。此外,通过对雨滴数据集间的交叉验证,证实了HEMC数据集在已有去雨滴算法中的通用性与稳定性。

反向目标干扰的图像数据增强

混合样本数据增强方法只注重模型对于图像所属类别的正向表达,而忽略图像是否属于某一类别的反向判定.为了解决描述图像类别方式单一而影响模型性能的问题,提出一种反向目标干扰的图像数据增强方法.该方法增加图像背景及目标的多样性,防止网络模型过拟合.其次采用反向学习机制,让网络模型在正确辨别原图像所属类别的同时,对填充图像不属于该类别的属性进行充分学习,从而增强网络模型对原图像所属类别辨识的置信度.最后,为验证该方法的有效性,使用不同的网络模型在CIFAR-10、CIFAR-100等5个数据集上进行大量实验.实验结果表明,本文方法与其他先进的数据增强方法相比较,可以显著提高模型在复杂背景下的学习效果和泛化能力.

图像数据处理模型训练系统设计与实现

结合复杂图像数据处理及模型训练应用场景需求,开展图像数据处理系统模块化设计与搭建工作,将图像处理功能单元及模型库进行封装处理,同时搭建训练及接口并通过构建API进行功能和处理模型的调度,并实现功能单元和模型快速组合与应用,以此解决图像数据处理耗时长、处理工作量大以及图像数据的模型训练不及时等问题,为机器视觉技术在产品外观缺陷识别、缺陷目标特征定位及检测等应用方面提供理论支撑和技术参考。

未爆子弹药图像数据集构建方法及其关键技术研究

随着计算机技术和机器视觉技术的迅速发展与应用,探索基于“人工智能+”模型的未爆子弹药搜寻技术受到了广泛关注。但是,由于未爆子弹药具有一定的危险性和受军事应用的特殊性影响,数据集构建是目前亟待解决的瓶颈问题。本文由此出发,分别论述了真实实物图像数据集和利用实物图片进行三维重建数据集的构建方法及流程,重点分析了两种数据集构建过程中的相关关键技术及其优缺点,并给出了一种利用多目相机采集目标图像和地理坐标信息,然后利用深度学习算法进行目标特征提取、生成三维点云和融合三维图像。试验结果表明,采用该方法构建的三维数据集可以有效解决未爆子弹药现有数据集数据量不足的问题,最后展望了数据集构建方法的未来发展方向。

基于IAWF算法和图像数据的煤矿井下供水管道泄漏点定位

针对利用传感器采集的管道泄漏信号存在大量异常值,难以准确挖掘其中的泄漏特征值,进而无法准确定位泄漏点的问题,提出了基于IAWF算法和图像数据的煤矿井下供水管道泄漏点定位。根据管道泄漏信号的特点,利用IAWF算法对采集的监测值进行加权融合,采用支持度矩阵计算目标传感器被其他传感器支持的支持度,并将具有最高支持度的传感器测量的数据替代数据集中的异常值,由此提取管道泄漏信号的特征,引入图像数据获取管道图像的显著图,进而确定管道泄漏的范围,基于此,利用压力梯度方法根据管道压力与流量的变化,求取泄漏点与管道入口端的距离,以此确定泄漏点位置。实验结果表明,利用所提方法对管道进行泄漏点定位,得到的定位距离与实际距离一致,定位精度较高。

图像数据库装载外部数据全同态加密聚合系统设计

图像数据库连接外围设备后,容易产生数据泄密或丢失的情况。相关的加密系统受信息隔离效果的影响,导致其存在加密安全性较差,聚合时间过长的问题。为了解决上述问题,设计一种新的图像数据库装载外部数据全同态加密聚合系统。系统硬件由隔离放大器、加密单元和处理器组成。采用IDO-2917型巨磁阻隔离放大器完成信息隔离,利用USB模组和AES加密模组实现数据加密,采用FPGA型处理器进行数据寄存。通过数据滤波预处理、数据特征提取和数据加密聚合实现加密聚合流程。实验结果表明,图像数据库装载外部数据全同态加密聚合系统加密安全性可以达到99%,聚合时间低于2.5 s,具有极好的聚合能力。

基于CAN数据和图像数据融合算法的商用车能量智能优化系统

针对当前纯CAN数据和纯图像数据的不足,提出基于CAN数据和图像数据融合的算法,并根据该算法输出的8种工况和特征开发能量智能优化系统。仿真分析表明,该能量智能优化系统能有效地节约能量。

基于计划驱动的图像数据处理系统云计算弹性伸缩设计

图像数据处理系统资源构建在专有云上,针对系统任务负载非周期变化、任务计划强关联等特点,利用图像数据处理计划可预测业务负载的优点,设计了基于计划的任务量预测自定义指标,提出了基于计划驱动的弹性伸缩策略和系统设计。通过实验环境测试,实现了计算资源根据业务负载动态调整,进一步提高了资源利用率。同时增加了基于CPU负载的伸缩保底策略,提高了系统可靠性。

图像数据增强技术原理与发展综述

图像数据增强技术在计算机视觉和机器学习领域中扮演着重要的角色。传统的图像数据增强技术包括几何变换、像素级图像变换、图像滤波等方法,但这些方法的效果受到一定的限制。因此,基于深度学习的图像数据增强技术应运而生,涌现出自适应增强、生成对抗式网格(Generative Adversarial Networks, GAN)、弱监督等技术并逐渐成为改进数据集,实现数据的增加和质量的提升,解决深度学习模型过拟合和欠拟合问题的重要手段。文中综述了传统图像数据增强技术和基于深度学习的图像数据增强技术相关原理与应用,并探讨了他们的优缺点以及未来的发展方向。

图像数据标签标识系统设计研究

图像数据是机器视觉、机器学习等人工智能领域的重要数据源,而图像数据标签则是开展图像数据应用的重要一环,尤其伴随着深度学习等前沿技术兴起,图像数据的标签完整性及准确性对于图像数据应用起到至关重要的作用。以图像数据高效处理的需求为牵引,结合图像标签标识流程及方法,开展图像数据标签标识系统模块化设计与搭建工作,并将图像标识功能单元进行封装处理,同时开展系统交互接口,并实现图像数据标识功能单元的快速组合与应用,经过测试试验,较人工标注和其他方法而言,设计的系统具有效率高、标注方式齐全等优势。

基于图像数据集的蓝印花布蝴蝶纹样造型规律

为更好地运用蓝印花布纹样,以蝴蝶纹样为例,提出了一种基于图像数据集的纹样造型规律研究方法:分析蝴蝶纹样的审美价值和文化价值;使用YOLO v7算法识别、提取蝴蝶纹样,建立图像数据集;并从塑造角度、造型方法、轮廓与细节之间的关系等方面分析蓝印花布蝴蝶纹样的造型规律。研究可为蓝印花布纹样的继承和创新研究提供新思路。

面向计算机视觉的AI人工智能算法在图像数据库中的应用分析

计算机视觉的技术饰以一种模拟人类视觉系统,让机器系统有助于图像的理解和分析,图像处理的技术正因此日益受到关注和实践。人工智能(AI)算法,作为计算机视觉技术的新型发展趋势,其在图像数据库中的应用有着潜在的大量可能。本论文的焦点放在专注于计算机视觉的AI人工智能算法,针对其在图像数据库中的应用流程的实践和研究。经过选择,几种权威的AI算法,例如深度学习、神经网络等被用作为论文的研究工具,而这些被运用于以浅层特征和深层特征为基础的图像识别、图像分类以及图像检索等任务之中。研究结果显示,AI算法可以有效地提高图像的识别准确率,减少图像处理的时间消耗,并且能够整合和挖掘图像数据库中的高维数据和深层次信息,实现图像的高效管理与检索。本研究揭示了AI算法在计算机视觉图像处理领域的重要应用价值,期望通过深入研究,为未来的图像处理系统的智能化提供理论支撑和技术借鉴。

基于改进生成对抗网络的图像数据增强方法

为了提高机器学习模型的精确度,提出基于数据分布拟合、生成式对抗神经网络和图像超分辨率重建的图像数据增强方法.该方法将最大似然估计和采样算法生成的符合原始数据分布的二维噪声用于对抗训练,克服了在生成模型中传统图像噪声输入随意的问题;采用逐层训练方式生成高分辨率图像,改进高分辨率图像映射困难、参数冗余的缺点.以轴承滚子表面灰度图像数据增强为例,验证所提方法的有效性.研究结果表明,所提方法生成的图像质量更优,相比传统方法生成的图像峰值信噪比提高13.07%,结构相似性提高32.40%,弗雷歇初始距离降低37.58%,且数据增强后的模型平均精确度提升7.89%.

川中地区中三叠统雷口坡组碳酸盐岩显微图像数据集

雷口坡组碳酸盐岩在川中地区广泛发育,展示出了良好的勘探前景和较大的勘探潜力。川中地区碳酸盐岩储集层十分发育,各类孔隙发育、保存良好,表生溶蚀、埋藏溶蚀和白云石化作用等改善了储集物性,提高了储层的渗透率。孔隙类型包括粒内溶孔、粒间溶孔、铸模孔等,可见连通型溶蚀缝。顶部在岩溶作用下,形成良好的古风化壳储层。通过采集川中北部地区LG19井、LG173井、ZT1井、TN112井、Y105井和PL19井等钻遇的雷口坡组地层为研究对象,制作了岩石显微薄片数据集。川中地区雷口坡组以藻纹层白云岩、砂屑白云岩和角砾状白云岩为主。沉积相为碳酸盐岩蒸发-局限台地相沉积,亚相可分为潮坪、台内滩亚相,潮坪有云坪、膏云坪等微相,而台内滩又可细分为生屑滩、砂屑滩等。本图片数据集,可用于划分该地区雷口坡组沉积微相,研究微相对储层形成及分布的控制,判断出有利储集微相,为油气勘探开发提供有效指导。本数据集能进一步用于机器学习图像数据集制作,提供基础数据支撑。

一种适用于卷积结构的非图像数据预处理方法

卷积神经网络凭借局部相关和权值共享等优良特性而广泛应用于图像处理领域,成为最受欢迎的神经网络架构之一.然而,对于基因组、语音和金融等非图像形式的数据,传统的卷积网络可能无法完全适用.为了摆脱这一困境,科研人员不断尝试研发诸如循环神经网络以及注意力机制网络等可用于解析非图像数据的网络结构,拓展神经网络的应用范围.新型网络架构的研发无疑是困难且耗费巨大的,从另一个角度出发,提出一种适用于卷积网络结构的数据预处理方法.通过处理源数据,将其转换为特定的一维特征向量或二维图像矩阵,接着送入自定义卷积结构中观察其算法表现.实验采用UCI和Kaggle平台上的经典数据集进行测试并使用了SVM、决策树、随机森林等传统机器学习模型来对比该方法的可行性和有效性.

基于Selenium自动化图像数据的采集

随着计算机技术的发展,图像数据被广泛地应用在各种领域。因此,图像数据越来越受到人们重视。文章通过分析传统网络爬虫技术采集和数据存储,指出其受到各种因素限制,导致采集图像数据的效率低下,代码设计编写工作复杂,且容易造成存储资源的浪费。为了进一步提高网络爬虫效率,简化图像采集的实现过程以及节约磁盘的存储空间。文章以汽车之家为案例,使用一种基于Selenium+WebDriver方式完成对汽车图像数据自动化采集,并通过OpenCV算法将汽车图像数据进行大比例压缩,较大地节约磁盘的存储空间。

视频图像数据治理现代化初探

公共安全治理模式的转型升级,要求推进公共安全视频图像数据治理现代化,推动公共安全体系不断完善。视频图像数据治理成效显著,为治理现代化提供了良好根基。但通过视频图像数据治理现代化需求分析发现,当前视频图像数据治理现代化仍存在来自理念、技术、水平等的不足,分析其成因,将有助于明晰视频图像数据治理现代化设计思路,为视频图像数据治理现代化实践路径的探索提供方向。

图像数据SPSS分析不同模体对CT图像质控的影响

CT的日常质量控制是保证系统良好运行和图像质量稳定的重要手段,质量控制需要配备不同的模体。为探究CT图像质控中分别使用水模体和Catphan 700模体对结果的影响,指导质控中更合理使用模体,基于不同模体收集扫描图像的均匀性、噪声水平和CT值等参数数据,检测分析使用不同模体质控后CT的图像质量差异。

基于MapGIS的林业地理信息栅格图像数据矢量化方法

在林业工作中,进行制图、评价和决策分析时,矢量数据是必不可少的数据源,但有时获得矢量数据必须从纸质介质上获得。通过扫描纸质图件,获得软件可以识别、处理的栅格图像数据,使用MapGIS矢量化功能结合使用ArcGIS软件进行数据处理,可以方便、快捷和准确地获得矢量化数据。文章对这一过程进行了分析和论述。