基于机器学习的计算机网络图像识别系统分析及建议

图像识别是指利用计算机对图像进行处理和分析,从中提取出有用的信息或特征的技术。随着人工智能技术的快速发展,图像识别技术也得到了长足的进步,并在医疗、安防、自动驾驶等多个领域展现出了广泛的应用前景。特别是基于机器学习的图像识别技术,已经成为当前研究的热点之一。

内河水沙冲蚀条件下港口钢构件涂层损伤劣化的图像识别方法

为探究内河港口码头钢构件在水沙冲蚀条件下防腐涂层的损伤劣化规律,通过自制的水沙加速冲蚀磨损装置开展不同冲蚀条件下涂层材料损伤劣化的试验研究,基于图像识别技术对冲蚀损伤后的涂层表面形貌进行数字化和二值化特征提取,设定区分像素孔隙的灰度阈值,用以定量分析涂层表面破坏形式和损伤劣化面积。结果表明:当来流角度呈45°时,涂层损伤劣化最严重且表面凹坑比和划痕比大致相同,涂层损伤劣化面积随来流速度的增大呈指数扩大趋势;当含沙量低于45 kg/m^(3)时,含沙量的增大对涂层损伤劣化有促进作用,但当超过45 kg/m^(3)后反而降低了涂层损伤劣化速率,实现了在无损情况下对内河水沙冲蚀条件下钢构件涂层的损伤劣化规律分析。

基于卷积神经网络在图像识别中的应用研究

文章主要介绍了卷积神经网络的深度学习模型,其在图像处理方面表现突出并且具有端到端的学习能力,因此,近年来CNN在图像识别领域一直很热门。文章总结和探讨了基于卷积神经网络的图像识别研究,包括介绍了该模型的基本结构和工作原理,比较了常用卷积神经网络模型的优缺点,还探讨了卷积神经网络在人脸识别、医学图像识别、交通识别、字符识别等领域的应用,最后,文章对神经卷积网络在图像识别方面需要解决的问题以及未来的发展方向进行了讨论,以期为图像识别技术的进一步研究提供相应的参考。

基于图像识别仿生木纹的三维打印路径规划方法

针对传统三维打印采用的诸如网格、三角等均匀同构介观结构填充存在结构效率低、与承载零件应力场不协调等问题,受自然生长的木纹可提高木材整体性能的启发,提出基于图像识别仿生木纹的三维打印路径规划方法,旨在借鉴木材的纤维排布以改善零件的机械性能。通过木材铣削分层,依次提取各层图像木纹并生成对应打印路径,并逐层打印出仿生木纹试件。拉伸试验结果表明:相比同质量的网格填充、三角填充、直线填充三种传统均匀同构填充试件,基于仿生木纹的非均匀异构打印试件最大拉伸载荷分别提高了115.03%、72.89%、64.39%,证明了基于仿生木纹的非均匀介观填充结构能够显著提高打印件拉伸强度。

改进注意力模型的食品图像识别方法

随着人们对健康饮食需求的日益增加,各种饮食评估辅助软件应运而生,食品图像识别问题受到越来越多的关注。食品图像识别属于细粒度图像识别问题,较其他图像识别难度更大。目前主流的食品图像数据集,如ISIA Food-500、ETH Food-101、Vireo Food-172等所包含的图像数量偏少,难以很好地训练图像识别系统,进一步增大了图像识别难度。提出一种基于注意力机制的图像识别方法,该方法在自注意力的基础上引入局部注意力的概念,用于描绘图像细粒度特征,提高图像识别的准确率。此外,还提出一种图像自监督预训练算法,缓解食品图像训练样本不足的问题。实验结果表明,所提方法在ISIA Food-500数据集的Top-1和Top-5准确率分别达到65.58%和90.03%,性能优于现有的其他算法。

基于改进Res-UNet网络的织物瑕疵图像识别方法

复杂花色织物的纹理和色彩常常是非规则的,导致织物表面瑕疵识别难度较高。针对上述问题,研究一种基于改进Res-UNet网络的织物表面瑕疵图像识别方法。采集织物图像并对其实施灰度化、去噪以及直方图均衡化处理,利用蝙蝠算法求取最佳提取网络层数,通过增加特征提取网络层数改进Res-UNet网络,利用改进后的Res-UNet网络识别织物表面瑕疵,并且采用迁移学习算法进一步优化识别模型的参数,实现织物表面瑕疵准确识别。结果表明:本文方法应用下,无论是素色样本,还是花色样本,其识别系数均达到0.9以上,相比基于标签嵌入方法的织物瑕疵识别方法和双路高分辨率转换网络的布匹瑕疵检测方法,本文方法对复杂花色样本的轮廓系数识别更高,适用性更好,识别能力更强。

基于改进的Transformer细粒度图像识别算法研究

针对细粒度图像识别存在类间差异小、难以区分等问题,本文通过提升网络对图像细节特征的表达能力,来改善这一问题。为此,设计了一种基于改进的Transformer细粒度识别算法。首先,可变形卷积令牌嵌入通过自适应调整采样点的位置,来改变卷积操作范围及其卷积核的形状,从而增强网络模型对空间信息的感知能力,以获取更为精准的空间信息;其次,高效相关通道注意力机制通过对通道的自动选择,将通道注意力的计算从通道相邻转换成语义相似,来捕获语义相似的通道信息。而精准的空间信息和语义相似的通道信息将有效提升网络模型局部特征感知能力。实验结果表明,与基线算法相比,本文方法在CUB-200-2011、StanfordCars和StanfordDogs三个数据集上的识别结果分别提升了1.5%、2.4%、1.5%。结果表明,本文提出的方法通过提升细粒度图像细节特征的表达能力,从而有效提高了细粒度图像识别的有效性。

基于迁移学习图像识别的桥梁监测数据异常检测方法

为了改善桥梁结构健康监测数据多模式异常检测难以全覆盖的问题,提出了基于迁移学习图像识别技术的数据异常检测方法。首先,绘制结构应变和温度数据时程图,统计分析数据日周期变化规律,并标记异常类型作为训练集;通过图像仿射变换实现数据增强,减少网络对不平衡数据集的过拟合。其次,以AlexNet预训练网络为基础,选择迁移学习策略,建立多个对比模型用于分析不同优化算法、初始学习率、Dropout取值和结构轻量化对网络识别结果的影响;以模型分类准确率、训练速率和内存需求作为评价指标,获得性能优越的监测数据异常检测深度网络模型,模型对试验数据的异常分类准确率可达95.5%,体量可缩减94.7%。最后,基于优化模型编译数据异常检测模块,并以某斜拉桥一个月的监测数据为例进行验证,验证集准确率为98.0%。所提方法准确率高、计算速度快、内存需求小,方便应用于桥梁健康监测数据预处理平台。

基于图像识别技术的河流流量测验方法研究进展

河流流量监测对洪水灾害防治和河流管理具有重要意义,然而传统的接触式方法逐渐难以满足当下测流需求。视觉流量测验方法是一种利用视频图像识别表面流速和计算流量的非接触式流量测验方法,与传统的接触式方法相比具有高智能和低成本的优点,可以实现无人化和规模化推广应用,对现有水文监测技术提供有力支撑与补充。目前已发展出基于粒子图像识别、水流时空影像、概率和变分以及深度学习的多种图像测速算法,方法精度和适应性得到多场景验证,然而图像采集条件、复杂气象和水域环境以及参数的不确定性仍然制约着这项技术的发展。通过总结视觉测流实施过程存在的问题,并对现有方法提出改进需求,为进一步研究和应用提供借鉴。

基于人工智能的图像识别与分类技术分析

阐述深度学习原理以及关键图像处理步骤,探讨图像预处理、特征提取、分类器设计、分类决策与后处理等关键技术,通过一系列实验设计和结果分析,剖析不同技术在图像处理中的性能表现。

深度学习在医学档案图像识别与分析中的应用研究

医学档案图像在医疗实践中扮演着至关重要的角色,是医生进行诊断和治疗决策的重要依据。对医学档案图像识别与分析现状进行了一定论述,在此基础上,进一步探讨了深度学习在医学档案图像识别与分析中的具体应用,并结合深度学习的特点,分析了其在应用过程中存在的挑战,提出了具有针对性的解决方案,有助于促进深度学习在医学档案图像识别与分析中应用的不断深入,进而推动医疗水平的不断提高。

基于ConvNeXt的北京地区红外相机野生动物图像识别改进模型构建

【目的】针对红外相机拍摄的野生动物图像数据量大、无效图像占比多、图像背景复杂等问题,提出一种可对图像进行自动、高准确率识别的模型,为生物多样性研究和野生动物保护工作提供更高效的支持。【方法】收集整理近4年来北京园林绿化生态系统监测网络各站点红外相机拍摄的约5 TB图像数据,对其手工标注并进行数据增强后自建10类共4234张图像数据集。基于ConvNeXt卷积神经网络,结合北京地区野生动物图像数据集特点,设计BSGG-ConvNeXt模型,使用BlurPool、SENet、全局响应归一化层(GRN)、GCNet提升模型识别能力,并在自建数据集上探究训练策略对ConvNeXt网络识别准确率的影响,通过与其他经典模型比较,明确BSGG-ConvNeXt模型的优势。利用公开的红外野生动物Snapshot Serengeti(SS)数据集和Caltech Camera Traps(CCT)数据集,验证模型的泛化能力。【结果】以ConvNeXt的ConvNeXt-T网络尺寸模型为例,其在自建数据集中的准确率为74.13%,乘加累积操作数(MACs)为4.47×10^(9)。应用不同改进方案发现,使用BlurPool后准确率提升2.2%,MACs降至1.07×10^(9);使用SENet后准确率提升3.2%;使用GRN并删掉缩放层后准确率升至87.18%,参数数量增至27.88×10^(6);使用GCNet后在不增大计算量的情况下准确率升至75.44%,但参数数量增至28.25×10^(6)。将上述改进方案结合得到的BSGGConvNeXt应用于ConvNeXt-T模型获得BSGG-ConvNeXt-T模型,参数数量虽有少量增多,但MACs降为1.07×10^(9),模型准确率升至83.63%,高于原模型。使用预训练权重后的BSGG-ConvNeXt-T模型准确率可达94.07%,高于ResNet-50(76.39%)、ResNeXt-50(87.60%)、MobileViT(90.00%)、DenseNet(87.66%)、RegNet(69.90%)、ConvNeXtv2(91.93%)、SwinTransformer的(86.23%)和MobileOne(71.53%),将BSGG-ConvNeXt模型应用于4种不同网络尺寸的ConvNeXt模型后,在自建数据集中的表现均优于未改进模型。BSGG-ConvNeXt模型在SS数据集中的识别准确率达50.28%,在CCT数据集中的识别准确率达56.15%,均高于原模型的准确率。【结论】BSGG-ConvNeXt模型识别红外相机拍摄的野生动物图像准确率更高,在自建、公开的野生动物红外图像数据集上均有较好表现,且具有一定泛化能力。

基于自适应特征融合和注意力机制的变电设备红外图像识别

针对变电设备红外图像复杂背景下多目标、小目标及遮挡目标识别效果差的问题,该文提出一种基于中心点网络(CenterNet)的变电设备红外图像识别方法。通过将自适应特征融合模块(ASFF)和特征金字塔(FPN)相结合,构建ASFF+FPN结构的特征融合网络,增强了模型对多目标和小目标的跨尺度特征融合能力,排除背景信息;针对网络对遮挡目标特征捕捉能力差的问题,在特征融合网络中添加全局注意力机制,增强目标显著度;为实现模型轻量化,引入深度可分离卷积,减少参数量和推理时间;最后,通过引入分布焦点损失函数,克服了原损失函数对遮挡目标敏感性差的问题,提升了模型收敛速度和识别精度。在包含7种红外变电设备图像的自建数据集上进行测试。实验表明该算法与原始算法相比,识别精度提升了3.55%,达到了95.19%,模型参数量仅为32.52M,与4种主流目标识别算法对比,该算法在识别精度和算法复杂度上具有明显优势。

团体标准《图像识别法河流流量测验规范》(T/CHES 99-2023)贯标说明

本文旨在探讨团体标准《图像识别法河流流量测验规范》(T/CHES 99-2023)对现代水文监测的重要性,分析其引入的必要性,并详细阐述该标准的贯彻实施程序。通过对比传统河流流量测验方法,本文将展示图像识别技术在提高测量精度、效率及自动化水平方面的显著优势。同时,提出一套系统的贯标流程,总结实际贯标经验,指导水文监测部门有效采纳并应用此标准,促进图像识别法河流流量测验的科学化和现代化。

基于无人机巡检与深度学习的河道整治施工进度图像识别

长线性小流域治理工程中的河道衬砌、生态护岸等距离长、范围广、布置分散,且工区交通不便,人工巡检费时费力,难以及时掌握工程的整体施工进度形象面貌。提出了基于无人机巡检与深度学习的河道整治施工进度智能图像识别方法,通过定位施工节点(施工区域起点和终点)的位置计算施工进度。首先,建立了施工区域目标检测模型,针对无人机航拍影像进行河道衬砌护岸施工区域的识别以及施工节点的定位;然后,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对不同视频帧中的施工节点进行匹配,并基于单目视觉的运动视差法,计算施工节点的实际工区坐标;最后,计算当前衬砌护岸施工进度,并分析进度偏差。结果表明:该方法得到的施工节点定位平均误差为1.026 m,平均相对误差为0.74%,该方法能够较为准确地从航拍图像中识别得到当前衬砌护岸的施工进程,从而实现长线性工区快速巡检,及时掌控现场施工进度,提高工程管理的智能化水平。

结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法

针对实际工程环境中采集的蓝藻图像数量不均衡、复杂光照条件影响、蓝藻图像局部区域特征捕捉不全面等问题,提出一种结合双线性网络和注意力的蓝藻图像识别方法。首先构建蓝藻图像数据集,并使用图像增强算法对数据集进行优化,再使用双线性网络充分提取蓝藻图像特征信息,同时结合卷积块注意力机制,聚焦重要的局部特征,忽视无用信息,进一步提升对无蓝藻、颗粒状蓝藻、带状蓝藻和片状蓝藻等4类不同形态蓝藻图像的分类效果。在构建的Algea-ultimate蓝藻数据集上进行实验,结果表明:相比识别效果最好的经典网络模型ResNet18,所提方法在识别准确率上提升7.29%,识别精度有明显提升。识别方法可用于太湖流域水质监测和预警平台中,提供蓝藻图像自动识别功能,为实时监测水体蓝藻形态提供智能化解决方案。

以改进机器视觉算法构建纸张图像识别模型

为保障纸张生产加工质量,精准获取与识别纸张缺陷,以改进机器视觉算法构建了纸张图像识别模型。首先以由线阵CCD相机与双光源等构成的图像采集装备采集纸张缺陷图像,其次以改进机器视觉方法对纸张缺陷图像进行预处理分析,然后将预处理后图案以可变形卷积神经网络输入进行训练,以此检测识别纸张所存在的缺陷类型。实验测试结果表明,基于改进机器视觉算法的纸张图像识别模型可高效且精准识别缺陷,准确率高达98.4%,拥有较高识别度,可广泛推广以投入实际运用。

基于改进EfficientNet的水下图像识别

针对水下图像存在细节模糊、多尺度以及识别模型计算资源大等问题,提出一种改进EfficientNet的图像识别模型。该模型通过迁移学习在公开数据集上训练得到初始模型参数,提出自适应参数化修正线性单元激活函数(Adaptively Parametric ReLU,APRelu)和基于选择性内核网络的注意力(Selective Kernel Network,SK)模块加强处理图像的细节特征和多尺度问题。通过保留所有MBConv6模块中的第一个Layer,并在最后一个MBConv6模块后嵌入BN和APRelu模块,加快其收敛速度并去除冗余特征。使用数据增强、十折交叉验证、快照集成等策略提高模型性能。实验对比表明,该模型在测试集上的准确率达到了97.32%,相对于改进前提高了3.75%,具有较高的识别性能。

计算机图像识别技术在建筑工程改造中的应用

随着社会的发展与进步,建筑改造需求逐渐提高。然而,传统建筑工程改造所用方法在新时代新速度的对比下效率日益低下。为解决此问题,建筑工程改造中需引入计算机图像识别技术,将该技术与建筑工程改造面临的实际问题相结合,以达到预期效果。计算机图像识别技术主要利用计算机对原始图像进行整体分析,以识别各种不同模式的目标对象的技术,在医学、美术、互联网、工程建造等多个领域均发挥着重要作用。该技术以计算机技术为基础.

基于卷积神经网络的铁道工程勘探地质岩芯图像识别系统的开发和实践

在铁道工程地质勘探中,钻探是最常用且有效的一种勘探手段,其成果是进行工程地质评价和设计、施工的基础。通过搭建卷积神经网络模型,实现对勘探现场岩芯原始图像的岩芯类型识别。开发移动端App图像识别系统对岩芯图像进行获取,通过调用服务器端可自主学习的识别模型进行岩芯类型鉴别,并将结果反馈给勘探现场数据采集人员。该系统在多个轨道交通项目勘探工作中进行了测试,准确率可达90%以上。这项工作有效推动了轨道交通勘探业务的数字化、标准化建设,可显著提升勘探项目生产工作效率。