基于多阶段特征提取的鱼类识别研究

鱼类自动识别在海洋生态学、水产养殖等领域应用广泛。受光照变化、目标相似、遮挡及类别分布不均衡等因素影响,鱼类精准自动识别极具挑战性。提出了一种基于多阶段特征提取网络(Multi-stage Feature Extraction Network,MF-Net)模型进行鱼类识别。该模型首先对图片作弱增强预处理,以提高模型的计算效率;然后采用多阶段卷积特征提取策略,提升模型对鱼类细粒度特征的提取能力;最后通过标签平滑损失计算以缓解数据的不平衡性。为验证模型的性能,构建了一个500类、含32768张图片的鱼类数据集,所建模型在该数据集上的准确率达到86.8%,优于现有的主流目标识别方法。利用公开的蝴蝶数据集对该模型进行泛化性能验证,多组消融实验进一步验证了所提算法的有效性。

模型水轮机初生空化的特征谱提取识别方法

目前水轮机模型初生空化识别方法仍采用人工识别法,这种方法获得结果的周期较长、主观性强、准确度及效率都较低。针对于此,对水轮机模型初生空化识别方法进行了研究与优化创新,提出了一种基于炮声谱与特殊脉动谱特征提取的水轮机空化智能识别方法,即多态泡音智能识别方法 PSVFR。该方法依据自主开发的水轮机空化噪声多态算法MTCSPC,对数据进行处理,通过采集初生空化音态特征向量,建立矩阵模型,与样本数据库中的定性矩阵进行特征比对、计算、判断,以帮助机器完成对模型水轮机空化噪声的学习和识别。与现有技术相比,该方法能够提高机器对水轮机初生空化现象的识别准确度和识别效率,识别效率可达80%。

集群无人机区域导航的定位信号特征提取模型

在构建无人机区域导航定位信号特征提取模型时,如果没有及时获取定位信号,将会导致模型的构建时间长,精准度低、识别率差,因此,提出基于GM-CBMeMBer算法的集群无人机区域导航的定位信号特征提取模型构建方法。该方法先利用GM-CBMeMBer算法对集群无人机区域导航时的随机噪声及滤波进行改善,计算出无人机导航时的衰减因子和新息协方差,再将计算后的滤波进行高斯项剪枝合并以此获取定位信号。最后将定位信号进行特征的提取压缩,构建定位信号的特征提取模型。测试结果表明,所提方法的模型构建时间短、提取特征的精准度好、识别率高。

基于小波包Shannon熵的PHM系统故障特征提取

针对同步发电机故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统故障特征提取困难,信号容易受到噪声干扰,诊断结果可靠性低的缺点,本文以故障率较高的轴承故障为例,提出以小波包熵值作为故障特征,提取轴承典型故障的振动信号。通过小波包分析,计算出不同故障、不同故障程度的小波包Shannon熵值。与正常轴承对比进行故障程度预测及故障定位。仿真结果表明小波包Shannon熵值能够清楚地反映出轴承故障程度及故障位置,该方法简单可靠,进行故障预测及诊断效果显著,克服了传统故障特征提取方法的不足。

基于形状分布式模型检索的农机装备快速设计方法

为促进农机装备设计重用,提出一种基于形状分布式模型检索的农机装备快速设计方法。首先,对三维模型进行归一化处理,并依次计算模型表面各三角网格面积,根据网格面积将每个模型的三角网格分为Max、Mid、Min 3类,采用Sobol准随机序列对分类后网格交叉组合取点,以采样点数3为基本采样单位对三维模型进行组合式特征点采样;然后,对提取的距离D2、面积D3、曲率C1、角度A3形状特征进行融合,分别计算4种特征值变异系数,以变异系数所占比例作为各形状特征权重,将加权后的不同特征变量值拼接成具有多特征的形状分布直方图,采用χ^2距离度量直方图间的相似性;最后,以VS2010与Matlab 2016b为开发环境,以Open Cascade为几何造型平台,使用自行构建的农机装备关键零部件模型库进行实验。结果表明,在农机三维模型库中,特征查准率由大到小依次为距离D2、曲率C1、角度A3、面积D3特征,本文提出的自适应加权融合特征(AWSD)算法在查全率0~0.5区间内显著优于D2检索算法,在0.5~1.0区间内检索效果与D2特征近似;AWSD算法检索效率符合基本要求,综合检索精度较D2形状分布算法提高了8.5%;拖拉机轮毂与收获机摘穗板检索实例表明,AWSD算法在检索主观满意度方面优于距离D2与曲率C1算法。

基于模糊准则的小波特征选择

本文所提出的基于模糊准则的小波特征选择方法,从本质上来说是提取最优小波包分解中的小波系数作为特征。它利用模糊理论在模式识别中的固有优势,同时结合小波包变换的时域和频域的局部化优点,从高维数据中抽取出数目较少且鉴别能力强的特征,并使用基于最小二乘误差的线性鉴别函数实现分类。

基于数学技术和信息技术的数据融合方法

数学技术和信息技术的结合,为数据融合提供了一个新的思路。通过对数学技术和信息技术之间的关系进行分析,发现二者之间相辅相成、共同发展。在此基础上,构建了数据特征提取分类模型,同时实现对无监督数据和有监督数据的特征提取和分类;根据数据特征提取和分类结果,选取合适的数据融合算法;通过不断地分簇、选取簇首节点实现数据采集、传输与融合。在对比仿真实验中,对比所提方法与其他方法可以得出结论:无论数据样本和特征提取分类模型如何变化,所提方法都可取得最高的数据融合正确率。

基于注意力机制的改进双判别器图像修复算法

为解决基于生成式对抗网络的图像修复模型存在的修复结果效果差和内容、细节等特征信息还原不准确这一问题,提出一种融合通道、像素注意力机制的多损失生成对抗网络算法.首先,该算法利用通道注意力块获取高关联的通道特征图;然后,通过像素注意力块对高关联通道特征图上所有像素进行打分,从而获取与缺损区域关联性更高的图像未缺损区域信息;最后,通过引入Vgg16特征提取模型向生成器的优化函数中引入内容、风格损失项,以多损失融合的方式提高图像的修复效果.在目前广泛使用的CelebA数据集和SVHN数据集上验证模型的修复效果,本算法在主客观指标上均优于DCGAN算法、CE算法和DD算法.

网页分类技术研究综述

随着互联网的快速发展，网络上丰富的网页数据为各种应用研究提供了海量信息，网页分类是信息组织管理和信息检索的重要技术，随着最近几年的不断研究，网页分类技术又有了新发展，文章首先对网页预处理、特征选择与提取、网页表示模型、分类算法和评价指标等基础技术的研究动态进行了归纳和总结：其次，对近年来网页分类方法的新进展综述分析；最后，文章对研究中面临的主要挑战和发展趋势进行了讨论和展望。

光学符号识别

光学符号识别在电子设备上已经有广大的应用。本文对图像数据的分析,选取图像特征,图像字符识别进行了讨论,最后对模型进行评价和优化。针对问题二,首先利用去掉变化小的特征法,对字符在矩形区域的水平位置与竖直位置的数据做取值预处理,得到字符在矩形区域的水平位置与竖直位置的选取区间,从而确定判断识别字符的位相特征;然后再利用线性回归与正则化,以字符所在矩形区域的宽度与高度的数据,通过矩阵X和Y进行线性回归,得到压缩因子的有效自由度。

基于深度学习的牛脸识别系统设计

为了提高畜牧保险理赔行业中牛只身份识别准确率,试验建立了基于计算机视觉提取牛脸特征的牛只身份识别系统,即使用SOLOv2实例分割模型提取牛脸前景图像,结合FaceNet提取牛脸特征;基于Tornado Web和TF Serving框架进行实例分割模型和牛脸特征提取模型的部署,完成牛脸身份识别系统的搭建,并制作了手机APP,最后对添加SOLOv2牛脸身份识别模型的准确率和验证率进行了验证。结果表明:添加了SOLOv2模型的牛脸身份识别准确率达到了98.063%,验证率达到了92.451%,与未添加SOLOv2模型相比,准确率提高了0.270百分点,验证率提高了6.275百分点。说明添加SOLOv2实例分割模型能提升牛脸身份识别的准确率和验证率。