基于YOLOv4神经网络的小龙虾质量检测方法

设计了一种采用YOLOv4深度学习算法的小龙虾质量检测模型,该算法在网络架构、数据处理、特征提取等方面进行了优化。自主拍摄小龙虾图片并进行数据扩充,使用LableImage平台进行数据标注,在Darknet框架下进行网络模型训练,通过对比,模型最终性能均高于其他常见目标检测模型,其检测准确率达97.8%,平均检测时间为37 ms,表明该方法能够有效检测生产过程中的小龙虾质量。

基于改进YOLOv8卷积神经网络的稻田苗期杂草检测方法

针对田间自然环境拍摄下稻田背景复杂,苗期杂草图像尺寸过小、识别定位不准确等问题,提出了一种改进YOLOv8卷积神经网络的苗期杂草检测方法。参照PASCAL VOC数据集格式,构建了一套专用的数据集。首先,在网络卷积过程中加入DenseNet(密集连接网络)更好地对杂草特征进行提取,优化梯度消失问题。然后,添加CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制改善模型对小尺寸的敏感度。最后,使用WIOU(Weighted intersection over union)损失函数来优化原网络中的损失函数,提升模型对检测目标的定位能力。在试验中,将改进的算法与Faster R-CNN、SSD(Single shot multiBox detector)以及原始YOLOv8等算法进行了性能对比。结果显示,改进算法明显优于其他算法,在测试集上的平均精度均值和检测速度分别达97.0%和100.3帧/s。这种高精度和快速的检测能力满足了精准农业中对快速、精准检测的需求。该算法为机械设备快速识别苗期杂草、精准喷洒农药提供了重要的理论和技术支持。

基于改进YOLOv8卷积神经网络的蟹味菇检测方法

针对蟹味菇生产过程中更好地预估产量,对生长状态做到实时检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv8卷积神经网络的蟹味菇识别检测方法。该方法参照PASCAL VOC数据集格式,构建了蟹味菇目标检测数据集,采用添加CBAM注意力机制对原算法进行改进,并且与Faster R-CNN、SSD(single shot multibox detector)、原始YOLOv8等算法进行模型性能的试验对比。试验结果表明,改进的算法明显优于其他算法,其在测试集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)和检测速度分别达到95%和91帧/s。此检测精度与检测时间满足蟹味菇的实时识别检测任务,为预估蟹味菇产量,提高生产管理水平提供了理论技术支持。

基于改进YOLOv5卷积神经网络的SAR图像目标识别

提出一种改进YOLOv5网络,并将其用于SAR图像目标识别。为了优化网络性能,文中进行了三个方面的改进:使用宽度比和高度比作为标注框之间的距离度量,并采用k-means聚类方法生成先验锚点框,作为预测框优化时的框尺寸初始值;改进框回归损失函数,引入Scylla交并比来代替竞争性交并比,以提高对密集分布目标的定位精度;改进置信度损失函数,使用焦点损失来替代二元交叉熵,以提高在复杂背景下的目标识别精度。基于MSAR数据集,选择了YOLOv3、常规YOLOv5作为对比网络,进行了大量的SAR图像目标识别实验。实验结果表明,相比两种对比网络,改进YOLOv5网络对各种目标均具有更高的识别准确率、召回率和F1值,以及更高的综合指标平均精度值和平均精度均值。

基于神经网络的高寒地区CF_(4)和SF_(6)/CF_(4)检测

高寒地区须携带多台仪器以满足3种不同量级SF_(6)气体中CF_(4)气体浓度的检测需求,现场运维效率低且仪器购置成本高。为此,首先设计了一种基于热释电检测技术的SF_(6)气体中CF_(4)气体浓度检测仪器,可自动选择不同的放大电阻以实现多量程切换。然后提出了BP和PSO-BP2种神经网络温度-压力协同补偿模型,并通过搭建高效模拟实验平台为模型预测提供数据支撑,预测结果表明,PSO-BP神经网络优于BP神经网络。最后将PSO-BP神经网络温度-压力协同补偿模型内置于多量程检测仪器CF_(4)气体浓度检测仪器。模拟实验结果表明,该检测仪器在不同温度和压力下,小量程和大量程检测误差和重复性分别不超过±2%和1.6%,混合比量程下误差和重复性分别不超过±0.5%和0.2%,对高寒地区电网运维检修具有重要作用。

基于神经网络的螺丝表面缺陷检测

针对螺丝零件通常存在的缺陷检测问题,提出了一种基于神经网络螺丝表面缺陷检测方法。将SimAM注意力机制引入YOLOv7网络模型,用GIoU损失函数替换CIoU损失函数提高模型检测精度,在目标框位置预测过程中,引入Soft-NMS优化候选框选择方法,有效提升候选框位置选择的精度。实验结果表明,改进后的网络模型平均精度均值(mAP)达到98.9%,对小目标缺陷检测精度更高,误检漏检情况更少,可以有效满足螺丝表面缺陷检测要求。

基于YOLOv4卷积神经网络的钢材缺陷检测系统

为了提升钢材生产质量,设计了一种基于YOLOv4卷积神经网络的钢材缺陷检测系统。钢材缺陷目标检测系统硬件结构主要包括工控机服务器、电动控制模块、工业相机和网络通信装置,软件结构采用YOLOv4目标检测算法模型实现钢材缺陷识别、定位和筛选,产品缺陷主要包括:斑块、点蚀表面、内含物和划痕等缺陷。通过对钢材缺陷检测系统的测试验证表明,系统能根据缺陷特征准确快速地检测识别和定位缺陷目标,能满足企业生产中对钢材缺陷检测的实际需求,在智能制造领域具有一定的应用前景。

基于YOLOv4卷积神经网络的口罩佩戴检测方法

针对疫情防控期间火车站等密集场所人员的口罩佩戴监测问题,文章提出一种基于图片高低频成分融合与YOLOv4卷积神经网络的口罩佩戴检测方法.通过网络爬虫以及手动数据标注,经过Darknet深度学习框架训练,其模拟检测达到了较好的效果.试验结果表明,由自行构建的口罩佩戴检测数据集,训练后模型检测的精度值达到0.985,平均检测速度为35.2 ms.此检测速度以及检测精度满足大部分场合人员口罩佩戴的需求,为口罩佩戴检测的视觉识别提供了技术支持.

基于YOLOv4卷积神经网络的监控行人重识别方法

本文设计提出了一种YOLOv4卷积神经网络的监控行人重识别方法。该方法使用YOLOv4目标检测模型对行人进行检测,之后将所检测到的特征用应用于行人再识别系统中。通过实验表明,本文方法降低了计算瓶颈,保障了识别精度,在实际场景中效果极佳。

基于MobileNet与YOLOv3的轻量化卷积神经网络设计

针对当前基于卷积神经网络的目标检测算法在小型图像处理计算平台中兼容性较差、计算能力低下以及网络训练过程中占用内存过大的问题,提出了一种轻量化卷积神经网络(CNN)YOLO-Slim,并利用YOLOv3验证可行性。首先,通过网络基础构架的改变以及将标准卷积替换为深度可分离卷积实现了网络参数与计算量的大幅度降低;其次,依据网络层对平均精度均值(mAP)的影响程度剪枝网络层,实现网络的层间剪枝;然后,使用中位数的通道剪枝策略实现对网络的层内剪枝,最终,完成轻量化网络的设计。实验结果表明,在VOC2007测试数据集上所设计的YOLO-Slim较原始YOLOv3在模型大小方面减小了90%;mAP为76.42%,识别速度为16 ms。能够为微型图像计算平台提供快速精确的目标识别能力。

改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测

针对大型构件三维精密测量中构件结构复杂、测量环境变化等导致的合作目标检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测方法。首先,利用WGAN-GP生成对抗网络扩增合作目标图像样本数量;其次,采用卷积层密集连接代替YOLOv2基础网络的逐层连接增强图像特征信息流,引入空间金字塔池化汇聚图像局部区域特征,构建改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测方法;最后,采用增强的目标图像样本数据集训练改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测模型,实现多类型合作目标检测。实验结果表明:采用多类型合作目标图像数据集测试,多类型合作目标检测精度达到90.48%,目标检测速度为58.7 frame/s。该方法具有较高的检测精度和速度,鲁棒性好,满足大型构件三维精密测量中多类型合作目标检测的要求。

基于BP神经网络的V9-Cr4-Mo3高速钢冷轧辊磨损模型

利用自制轧辊模拟磨损试验机测试了6种不同碳含量的V9Cr4Mo3高速钢轧辊的磨损性能,利用BP神经网络建立了磨损量与碳含量和磨损时间的非线性关系模型.结果表明:良好训练的BP网络模型可以有效预测不同碳含量的V9Cr4Mo3高速钢轧辊的磨损性能.结果表明:碳含量约为2.58%时,高速钢基体组织主要为高硬度和高韧性的板条马氏体,可以有效抵御轧制过程中的疲劳和显微切削,耐磨性最佳;当碳含量过低时,高速钢基体为低硬度的铁素体,显微切削为轧辊的主要磨损机制,而碳含量过高时,其基体主要为韧性较差的片状马氏体,轧辊以疲劳磨损为主,二者均导致轧辊耐磨性下降.

TC4钛合金神经网络本构模型及在有限元模拟中应用

利用Zwick/Roell Z100材料试验机,对TC4钛合金进行等温恒应变速率下的单向拉伸试验。基于获得的试验数据,采用BP神经网络技术建立了该合金的高温本构关系模型,并对其预测性能进行分析。基于ABAQUS/Explcit平台进行材料子程序二次开发,将神经网络本构模型嵌入到有限元计算中,实现了TC4钛合金高温变形的数值模拟。结果表明,神经网络本构模型预测精度很高,可以准确地描述TC4钛合金在热态下的动态力学性能。神经网络本构模型应用于有限元模拟可行且有效。

基于改进YOLOv3的轻量化神经网络算法研究

对于小样本数据集,YOLOv3神经网络框架在训练时存在特征利用率和特征传递效率低的问题,其网络性能得不到充分利用,为解决这些问题,该研究提出基于改进的YOLOv3轻量化神经网络模型,该网络模型将YOLOv3基础框架中的ResNet残差网络结构改为DenseNet的密集串联结构,并将多尺度输出结构删减到2个.在自制麻将子数据集上的实验表明,改进YOLOv3的神经网络的每秒计算帧数(FPS)对比改进前提升了119.03%,预测目标与实际对象交并比(IoU)在0.5以上的平均检测精确度(mAP-50)提升了2.45%.将改进模型推广至开源数据集Kaggle以及Caltech上,改进模型相比原模型的每秒计算帧数分别提升了124.39%、140.05%,预测目标与实际对象交并比在0.5以上的平均检测精度分别提升了12.5%、5.34%.

基于BP神经网络的TC4钛合金超塑性变形后组织及性能预测研究

分别用VisualFortran语言和MATLAB软件建立了TC4钛合金超塑性变形时变形参数与其力学性能和晶粒尺寸之间的BP神经网络模型,通过用较少的力学性能和晶粒尺寸的试验数据进行训练,进而对其性能进行预测。结果表明,BP神经网络用于材料超塑性变形后的力学性能及晶粒尺寸预测是可行的,其预测误差小于7%。

基于轻量级卷积神经网络的零件位姿识别算法

针对目前基于卷积神经网络(CNN)的识别检测算法存在参数量多、计算量大、内存占用大以及资源消耗过多的问题,基于YOLOv3网络结构的优势,提出了一种轻量级的识别检测网络EfficientNet-B0-YOLOv3。该网络不仅可以实现零件的位姿识别,而且可识别出零件的各个面,在具备高识别检测精度的同时,降低了网络的参数量和计算量,而且训练好的网络模型大小只有41.10 MB,可以降低资源消耗,在工业应用中,降低内存占用,更容易嵌入设备进行使用。

基于灰度共生矩阵和神经网络的Si_3N_4陶瓷推挤加工表面纹理分析

基于边缘破碎效应驱动裂纹软推挤加工是一项新颖的加工技术。通过采集Si3N4陶瓷的软推挤加工表面形貌,运用灰度共生矩阵(GLCM)分析了对比度、熵、相关性3个特征参数与加工表面纹理分布的内在关系。通过径向基网络和竞争层网络两类神经网络的分工协作,对不同加工参数下已加工表面的纹理特征进行预测和分类,其预测结果的相对误差能控制在5%之内。随着对比度和熵越大,相关性越小;分类等级越大,表面平整程度越差。通过系统实验探讨了各加工参数对纹理特征的影响,可靠地评估了加工质量的优劣。随着车刀进给速度或槽深的增大,加工表面质量变差;随着凸缘厚度的增大,加工表面质量先逐渐变差,但经过凸缘厚度2.5 mm分界点后却又有所改善。

有4个不动点的神经网络模型行波解的存在唯一性

研究一类神经元网络模型行波解的存在唯一性,分析了当模型的自治系统有四个不动点时行波解的存在性及其满足的边值条件。

基于BP神经网络的Ni-Si_3N_4复合镀层工艺-性能模型预测

在正交试验的基础上,运用BP神经网络优化脉冲电沉积工艺制备高颗粒含量的Ni-Si3N4复合镀层;并对NiSi3N4复合镀层的微观结构以及高温抗氧化性能进行了表征分析。结果表明,运用BP神经网络优化的最佳工艺条件:颗粒悬浮量为40 g/L,镀液温度为45℃,转速为300 r/min,占空比为60%;该模型所得预测值与试验值曲线吻合较好,其相对误差较小,最大误差不超过3%,相关系数为0.99932。采用该优化工艺制备的Ni-Si3N4复合镀层中Si3N4微粒弥散分布于Ni基质层内部,镀层与基体之间无孔隙、裂纹等缺陷,具有优异的高温抗氧化性能。

C^4ISR人机交互性能的LMBP神经网络评估

C4ISR系统人机交互性能的LMBP神经网络评估模型为输入层、隐层及输出层三层前向神经网络,采用变形牛顿法,使非线性函数的平方和函数最小化。将输入提交网络,计算其网络输出和误差、敏感度、及平方误差之和。通过构造学习样本、训练网络,用Matlab工具箱仿真实现其性能评估。