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基于无人机光谱分析的农田检测系统应用研究 预览
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作者 邓文雯 《农机化研究》 北大核心 2020年第7期119-124,共6页
为充分优化当前农田管理的现代化水平、提升农田检测管理的智能化步伐,对无人机农田检测系统进行系统设计研究。以光谱分析和计算机遥感技术为指导,明确无人机飞行进行农田检测的基本原理及核心要素,建立了基于无人机光谱分析的农田信... 为充分优化当前农田管理的现代化水平、提升农田检测管理的智能化步伐,对无人机农田检测系统进行系统设计研究。以光谱分析和计算机遥感技术为指导,明确无人机飞行进行农田检测的基本原理及核心要素,建立了基于无人机光谱分析的农田信息系统检测理论模型,并进行了软件系统设计和硬件采集检测装置配备。同时,在光谱分析常见作物所属波段性能数据库的基础上,进行检测系统应用试验,结果表明:以作物光谱原值相关性0.80为标准,选择光谱系列变换数值作为该系统对多光谱反应敏感程度的衡量指标,依次排序为原值R最大,1/R次之,1/lgR居中, lgR和1/lgR反应最为迟钝,对各作物对光感应强度理解提供一定参照;该检测系统对于不同作物信息的检测,可保证整体识别准确率达94%以上,对农田检测系统的改善有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 检测管理 光谱分析 理论模型 数据库 识别准确率 农田
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排球运动规划在采摘机器人识别定位中的应用 预览
2
作者 马洪涛 《农机化研究》 北大核心 2020年第6期191-196,共6页
为对采摘机器人的识别与定位功能进行优化,将排球机器人的运动规划原理与采摘机器人的控制要求相结合进行应用探讨。通过搭建采摘机器人对果实的识别定位理论模型,运用核心图像识别与处理算法,硬件配置动作执行协调及软件系统后台指令控... 为对采摘机器人的识别与定位功能进行优化,将排球机器人的运动规划原理与采摘机器人的控制要求相结合进行应用探讨。通过搭建采摘机器人对果实的识别定位理论模型,运用核心图像识别与处理算法,硬件配置动作执行协调及软件系统后台指令控制,实现多功能性传感装置信息数据的合理性采集与传输,达到实时定位目标。进行了采摘机器人的识别与定位试验,结果表明:在排球机器人运动规划与控制机理下,通过目标与定位图像的有效抓取,采摘定位时间可控制在0.6s左右,综合定位准确率保持在93.8%以上,最高定位准确率可达95.7%,满足采摘机器人作业需求,验证了设计理念的可行性,可为类似农业设备定位开发提供思路。 展开更多
关键词 采摘机器人 图像识别 运动规划 定位准确率
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基于改进随机森林算法的智能环境活动识别 预览
3
作者 薛铭龙 李一博 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期149-154,共6页
为使智能家居系统从传感器网络返回的数据中自动识别用户行为并生成个性化服务策略,提出一种引入惩罚项的随机森林算法。对每次迭代过程中使用的属性集设置不同的惩罚项因子,生成尽可能不同的决策树,从而兼顾集成算法的多样性与分类精... 为使智能家居系统从传感器网络返回的数据中自动识别用户行为并生成个性化服务策略,提出一种引入惩罚项的随机森林算法。对每次迭代过程中使用的属性集设置不同的惩罚项因子,生成尽可能不同的决策树,从而兼顾集成算法的多样性与分类精度。在UCI、CASAS数据集上的实验结果表明,与传统集成分类算法Bagging、Adaboost相比,该算法具有更高的分类精度与噪声鲁棒性。 展开更多
关键词 自动识别 集成学习 惩罚项因子 分类精度 噪声鲁棒性
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一种轻量化手写数字的识别算法 预览
4
作者 解修亮 徐晓光 丁理 《钦州学院学报》 2019年第7期46-53,共8页
在手写阿拉伯数字识别系统中,传统手写数字识别算法准确率不高。基于LeNet-5卷积神经网络算法,提出一种轻量化的卷积神经网络算法。利用全局平均池化算法代替原有的全连接层降低算法训练参数的规模;利用RELU函数代替tanh函数作为激活函... 在手写阿拉伯数字识别系统中,传统手写数字识别算法准确率不高。基于LeNet-5卷积神经网络算法,提出一种轻量化的卷积神经网络算法。利用全局平均池化算法代替原有的全连接层降低算法训练参数的规模;利用RELU函数代替tanh函数作为激活函数、增加BN层等方法来加速网络模型的收敛速度。利用MNIST手写数据集设计了验证实验,实验表明,改进后的算法不但训练参数规模只有LeNet-5训练参数规模的1/3,而且相较于LeNet-5改进后的算法准确率上升了约0.4%。由此证明该算法具备较高的应用及推广价值。 展开更多
关键词 数字识别 卷积神经网络 参数规模 准确率
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基于深度学习的子弹缺陷检测方法 预览
5
作者 利照坚 江秀娟 +1 位作者 朱铮涛 袁浩期 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第9期102-106,110共6页
针对子弹的表面缺陷检测使用常规的图像处理效果并不理想,文章提出使用改进的卷积神经网络和FasterRCNN网络相结合的方法,首先采集子弹不同类型的缺陷图像作为数据集,然后使用改进后的VGG16和ResNet50两种卷积神经网络分别处理数据集图... 针对子弹的表面缺陷检测使用常规的图像处理效果并不理想,文章提出使用改进的卷积神经网络和FasterRCNN网络相结合的方法,首先采集子弹不同类型的缺陷图像作为数据集,然后使用改进后的VGG16和ResNet50两种卷积神经网络分别处理数据集图像,再经过RPN网络和FastRCNN网络的训练,对图像进行分类与缺陷特征提取,获取比较准确的缺陷区域的框图。实验结果表明,使用改进后的卷积神经网络与FasterRCNN网络相结合的方法可以提高子弹缺陷检测的准确率、召回率和mAP,准确率、召回率和mAP均可达到90%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 目标识别 子弹检测 准确率 召回率
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用于分段式光缆智能诊断的模式识别技术
6
作者 巫健 竹瑞博 《激光杂志》 北大核心 2019年第11期178-181,共4页
传统分段式光缆诊断技术存在诊断正确率低、运行时间长等缺陷,为了解决当前分段式光缆智能诊断技术存在的难题,设计基于模式识别技术的分段式光缆智能诊断方法。首先对当前分段式光缆智能诊断技术的研究现状进行分析,找到影响分段式光... 传统分段式光缆诊断技术存在诊断正确率低、运行时间长等缺陷,为了解决当前分段式光缆智能诊断技术存在的难题,设计基于模式识别技术的分段式光缆智能诊断方法。首先对当前分段式光缆智能诊断技术的研究现状进行分析,找到影响分段式光缆智能诊断正确率的原因,然后采集分段式光缆智能诊断的历史数据,并采用模式识别技术建立分段式光缆智能诊断模型,并对分段式光缆智能诊断模型参数进行优化,最后进行了分段式光缆智能诊断仿真实验,结果表明,本文技术可以准确、快速实现分段式光缆智能诊断,克服了当前分段式光缆智能诊断技术存在的正确率低、误差大的不足,并且减少了分段式光缆智能诊断时间,比其它分段式光缆智能诊断技术具有更快的运行速度,可以应用于实际的分段光缆管理中。 展开更多
关键词 分段式光缆 智能诊断 模式识别 诊断正确率
舰船网络入侵行为的检测与识别研究 预览
7
作者 宋胜女 王明哲 韩立 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第12期157-159,共3页
入侵行为检测是保证舰船网络安全的核心技术,当前入侵行为检测与识别存在检测误差大,识别准确性差等严重不足,为此设计基于核主成分分析和聚类分析算法的舰船网络入侵行为的检测与识别方法。首先对舰船网络入侵行为的检测的原理进行分析... 入侵行为检测是保证舰船网络安全的核心技术,当前入侵行为检测与识别存在检测误差大,识别准确性差等严重不足,为此设计基于核主成分分析和聚类分析算法的舰船网络入侵行为的检测与识别方法。首先对舰船网络入侵行为的检测的原理进行分析,并收集大量的舰船网络入侵行为检测特征。然后采用核主成分分析对舰船网络入侵行为检测特征进行选择,并通过聚类分析算法建立训练样本。最后建立舰船网络入侵行为检测与识别模型。利用标准舰船网络入侵数据集的仿真测试结果表明,本文方法不仅可以大幅度减少舰船网络入侵行为特征数量,降低舰船网络入侵行为检测的复杂度,舰船网络入侵行为检测的实时性增强,而且能够获得更高正确率的舰船网络入侵行为检测结果。 展开更多
关键词 舰船通信网络 异常入侵行为 检测技术 识别正确率
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多端高压架空线和电缆混合线路故障定位及诊断系统的设计 预览
8
作者 简学军 傅兴强 王秋影 《电子设计工程》 2019年第14期30-34,共5页
为了解决配电网线路数量巨大、线路结构复杂,故障几率高的问题,利用高压脉冲并基于神经网络来研究配电网多端故障定位系统。文中在待测电缆上输入高压脉冲获得暂态行波特征,分析获得的暂态行波特征实现对架空线和电缆故障的定位,最后利... 为了解决配电网线路数量巨大、线路结构复杂,故障几率高的问题,利用高压脉冲并基于神经网络来研究配电网多端故障定位系统。文中在待测电缆上输入高压脉冲获得暂态行波特征,分析获得的暂态行波特征实现对架空线和电缆故障的定位,最后利用神经网络进一步分析确定故障的种类,以此进行故障维护和预防的决策制定。针对故障定位测距,采用BP神经网络算法能够有较高的识别精度,误差最大不超过0.4km。针对故障诊断,从上表可以看出测试误差小于0.58,该神经网络能够明显区分三种故障。 展开更多
关键词 架空线电缆 故障定位 神经网络 识别精度
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正则化方法在比值类位场边缘识别方法中的研究 预览
9
作者 何涛 王万银 +2 位作者 黄金明 张明华 杨敏 《物探与化探》 CAS 北大核心 2019年第2期308-319,共12页
位场边缘识别方法有很多种,其中归一化标准差法(NSTD)、倾斜角法(Ta)和Theta Map(cosθ)等方法属于比值类方法。比值类方法在计算过程中会出现分母接近于0或者等于0这种情况,致使计算结果不稳定,并产生错误的边缘识别结果。为此,对比值... 位场边缘识别方法有很多种,其中归一化标准差法(NSTD)、倾斜角法(Ta)和Theta Map(cosθ)等方法属于比值类方法。比值类方法在计算过程中会出现分母接近于0或者等于0这种情况,致使计算结果不稳定,并产生错误的边缘识别结果。为此,对比值类边缘识别方法计算公式中的分母加一个大于零的正则化因子,不但解决了比值类方法的数值计算稳定性问题,而且提高了部分比值类边缘识别方法识别结果的精度。通过理论模型和实际资料检验了新方法的稳定性、精度以及有效性。正则化因子的引入同样可以改善以比值类方法为基础构建的二阶导数类边缘识别方法的识别效果,如倾斜角总水平导数(Ta-THDR)的识别效果。正则化这一思想不但可以解决比值类位场边缘识别方法的数值计算问题,而且可以解决比值类方法的数值计算问题。 展开更多
关键词 边缘识别 比值类方法 正则化方法 稳定性 精度
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基于安全帽佩戴检测的矿山人员违规行为研究 预览
10
作者 仝泽友 冯仕民 +1 位作者 侯晓晴 丁恩杰 《电子科技》 2019年第9期26-31,共6页
针对矿山人员安全帽佩戴检测问题,文中提出了一种基于人脸的身份识别及安全帽佩戴检测的违规行为识别方法。首先在视频图像中检测人脸以识别身份,然后运用卷积神经网络方法检测人员是否佩戴安全帽,实验阶段将此方法与传统的图像处理方... 针对矿山人员安全帽佩戴检测问题,文中提出了一种基于人脸的身份识别及安全帽佩戴检测的违规行为识别方法。首先在视频图像中检测人脸以识别身份,然后运用卷积神经网络方法检测人员是否佩戴安全帽,实验阶段将此方法与传统的图像处理方法进行测试对比。实验结果显示,基于深度学习的安全帽检测方法的鲁棒性强于传统方法,在不同条件下识别率和运行效率均优于传统方法,深度学习方法的平均识别率高达97%,所需平均运行时间少于传统方法的1/7。 展开更多
关键词 安全帽检测 身份识别 违规行为 深度学习 准确率与速度 平均时间
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非言语情绪声音中的情绪信息识别 预览
11
作者 蒋重清 李亮 +1 位作者 张喜娥 李东 《辽宁师范大学学报:社会科学版》 2019年第3期84-91,共8页
非言语情绪声音是指非言语性的、突然的情绪性发声,如笑声、哭泣声等,其在情绪表达和情绪传递中发挥着重要的作用。能够准确识别非言语情绪声音中的情绪信息有着重要的理论和现实意义。当前针对非言语情绪声音的研究涉及材料的录制形式... 非言语情绪声音是指非言语性的、突然的情绪性发声,如笑声、哭泣声等,其在情绪表达和情绪传递中发挥着重要的作用。能够准确识别非言语情绪声音中的情绪信息有着重要的理论和现实意义。当前针对非言语情绪声音的研究涉及材料的录制形式、识别率、识别的影响因素和加工的脑机制等相关内容。主要有模仿(扮演)情绪发声、自发情绪发声和诱发情绪发声三种形式的声音材料。声音自身特征和听者因素均会对非言语情绪声音的识别产生影响。参与非言语情绪声音加工的脑区主要有杏仁核、边缘系统(包括海马、扣带回和脑岛等)、听觉皮层和额叶区等。今后的研究需要在声音材料的选取、声学参数的分析及机器识别等方面加以突破。 展开更多
关键词 非言语情绪声音 识别率 影响因素 脑机制 声学参数
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反义标识的认知实验研究 预览
12
作者 王海英 李亚宁 +1 位作者 周畅 王琳 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1056-1060,共5页
在现实生活中,经常存在两个形状相似、意义相反的两个标识.为了提高反义标识的识别效率,选取典型的反义标识,讨论影响此类标识识别的因素,并采用实验研究的方法,确定反义标识识别因素的显著性和重要程度.结果表明,影响因素分别为标识图... 在现实生活中,经常存在两个形状相似、意义相反的两个标识.为了提高反义标识的识别效率,选取典型的反义标识,讨论影响此类标识识别的因素,并采用实验研究的方法,确定反义标识识别因素的显著性和重要程度.结果表明,影响因素分别为标识图案的区别性、标识尺寸的大小和颜色的区分.其中通过增加反义标识图案区别性能够提高识别效率,但是显著性和图案区别方式相关;标识尺寸的大小对反义识别效率影响最为显著;合理区分反义标识的不同颜色,能显著提高识别效率. 展开更多
关键词 反义标识 识别效率 实验研究 认知 正确率
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基于机器视觉的药物自动识别技术 预览
13
作者 张广云 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第15期206-213,共8页
目的基于机器视觉技术对药物图像的识别进行研究,寻找药物识别过程中更优的算法及识别过程中适宜的外部条件。方法通过理论分析结合HALCON软件对药物识别的问题进行一系列实验,分析照明系统和图像处理算法对识别结果的影响。结果研究表... 目的基于机器视觉技术对药物图像的识别进行研究,寻找药物识别过程中更优的算法及识别过程中适宜的外部条件。方法通过理论分析结合HALCON软件对药物识别的问题进行一系列实验,分析照明系统和图像处理算法对识别结果的影响。结果研究表明,在成功识别的基础上,识别难度与工作环境有明显的关联,各种处理算法、目标阈值、系统复杂性均可以对识别结果产生明显的影响。结论改进的中值滤波算法与普通的中值滤波算法相比,处理结果得到明显的改善。通过调整外部光源以及背景参照,均对提高处理质量有明显的帮助,通过RGB与HSV阈值处理算法等相关算法的合理结合,系统的识别结果得到明显提高。研究结果可以为药物装配及相关的产业智能化提供重要参考。 展开更多
关键词 机器视觉 图像识别 HALCON 准确度
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基于卷积神经网络的车辆型号识别研究 预览 被引量:1
14
作者 郜雨桐 宁慧 +2 位作者 王巍 赵梓成 孙煜彤 《应用科技》 CAS 2018年第6期53-58,62共7页
为了解决交通系统中车辆型号识别率还不够高的情况,通过可视化手段优化了特征提取的步骤,同时设计了车辆识别的分类器模型和一系列训练策略。运用选择性搜索方法对样本进行分析,由此得出候选区域,之后利用融合算法和边框回归算法得出真... 为了解决交通系统中车辆型号识别率还不够高的情况,通过可视化手段优化了特征提取的步骤,同时设计了车辆识别的分类器模型和一系列训练策略。运用选择性搜索方法对样本进行分析,由此得出候选区域,之后利用融合算法和边框回归算法得出真实车辆所在区域的候选窗口。在车辆候选窗口被标出后,利用卷积神经网络对候选窗口的特征进行提取,送入到神经网络中进行分类,最终得出车辆的具体型号。通过实验表明,提出的基于卷积神经网络的图像识别算法与传统的卷积神经网络以及SVM比较,在车辆识别上都有更好的识别率。 展开更多
关键词 图像识别 车辆识别 卷积神经网络 选择性搜索 特征提取 候选窗口 识别时间 识别准确率
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基于k-邻近算法的手写识别系统的研究与实现 预览 被引量:4
15
作者 辛英 《电子设计工程》 2018年第7期27-30,共4页
针对计算机对手写输入字符的识别需求,本文基于k邻近算法构建了手写识别系统,并采取平滑、归一化等方法进行数据预处理,提取结构与统计特征,达到提高手写字符识别精度与准确率的目的。计算机测试后表明,本算法对手写字符识别的精度可以... 针对计算机对手写输入字符的识别需求,本文基于k邻近算法构建了手写识别系统,并采取平滑、归一化等方法进行数据预处理,提取结构与统计特征,达到提高手写字符识别精度与准确率的目的。计算机测试后表明,本算法对手写字符识别的精度可以达到95%以上。 展开更多
关键词 模式识别 手写识别 k-邻近 识别精度
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Improved Anchored Neighborhood Regression Enhancement for Face Recognition
16
作者 王云飞 丁辉 +2 位作者 尚媛园 邵珠宏 付小雁 《上海交通大学学报:英文版》 EI 2018年第5期600-606,共7页
关键词 ENHANCEMENT anchored NEIGHBORHOOD regression (ANR) recognition ACCURACY FEATURE evaluationoperator
基于改进CNN的增强现实变压器图像识别技术 预览 被引量:2
17
作者 李军锋 何双伯 +3 位作者 冯伟夏 熊山 薛江 周青云 《现代电子技术》 北大核心 2018年第7期29-32,共4页
研究了增强现实变压器图像识别技术,为解决增强现实中变压器图像识别问题,首先在介绍深度学习的经典模型之一,即卷积神经网络CNN的基础上,提出基于两个并行结构的改进卷积神经网络模型(改进CNN),利用改进CNN模型对增强现实摄像头扫描得... 研究了增强现实变压器图像识别技术,为解决增强现实中变压器图像识别问题,首先在介绍深度学习的经典模型之一,即卷积神经网络CNN的基础上,提出基于两个并行结构的改进卷积神经网络模型(改进CNN),利用改进CNN模型对增强现实摄像头扫描得到的图像进行分类,实现变压器图形化识别。与普通卷积神经网络、SIFT图像识别算法等对比,改进CNN具有更低的错误率,并对变压器图像识别的准确率更高,通过仿真实验验证了此方法的准确性。 展开更多
关键词 增强现实 改进CNN 变压器 图像识别 识别准确度 卷积运算
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基于视觉传达的警示标志识别方法 预览 被引量:3
18
作者 黄有望 白新国 《现代电子技术》 北大核心 2018年第11期129-132,共4页
针对当前警示标志识别正确率低、识别速度慢等不足,提出基于视觉传达的警示标志识别方法。首先提取警示标志识别的一些特征,然后结合人的视觉传达感知设计一些规则,最后采用神经网络实现警示标志识别,并通过具体实验测试该方法的有效性... 针对当前警示标志识别正确率低、识别速度慢等不足,提出基于视觉传达的警示标志识别方法。首先提取警示标志识别的一些特征,然后结合人的视觉传达感知设计一些规则,最后采用神经网络实现警示标志识别,并通过具体实验测试该方法的有效性和优越性。测试结果表明,所提方法提高了警示标志识别的正确率,有效改善了警示标志识别的速度,而且警示标志识别效果明显优于当前其他警示标志识别方法。 展开更多
关键词 视觉传达 警示标志 识别方法 识别正确率 识别速度 神经网络
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基于数据增强的卷积神经网络图像识别研究 预览 被引量:4
19
作者 高友文 周本君 胡晓飞 《计算机技术与发展》 2018年第8期62-65,共4页
针对深度学习网络在处理图像分类的过程中数据集样本数较少和样本相似度较高的问题,在卷积神经网络模型AlexNet的基础上,提出了对数据集采用数据集扩增、背景分割和主成分分析等数据预处理方法。卷积神经网络模型的基本结构为5个卷积... 针对深度学习网络在处理图像分类的过程中数据集样本数较少和样本相似度较高的问题,在卷积神经网络模型AlexNet的基础上,提出了对数据集采用数据集扩增、背景分割和主成分分析等数据预处理方法。卷积神经网络模型的基本结构为5个卷积层,2个全连接层和dropout层。实验环境是ubuntu16.04系统,Caffe深度学习框架。实验首先对原始的公开数据集Leaves和苹果表面病变数据集进行分类识别测试,分别得到84%和78%的准确率。然后对数据增强后的数据集再进行测试,公开数据集leaves的准确率为86%,准确率提高了2%,苹果表面病变数据集的准确率为83%,准确率提高了5%。测试结果表明,通过数据增强处理后,公开数据集Leaves和苹果表面病变数据集在该网络上的识别准确率都有了一定的提升。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 数据增强 识别精度 图像识别
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基于改进的局部二值模式的微表情识别方法 预览
20
作者 董晓晨 赵志刚 +1 位作者 吕慧显 刘成士 《青岛大学学报:自然科学版》 CAS 2018年第3期32-36,共5页
为了从微表情中获得更显著的特征,从而识别出微表情所表达的情感,需要更全面的提取微表情图像纹理特征,解决图像时空变化的问题,避免出现冗余差分等现象,提出了一种基于局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)的微表情识别方法的改... 为了从微表情中获得更显著的特征,从而识别出微表情所表达的情感,需要更全面的提取微表情图像纹理特征,解决图像时空变化的问题,避免出现冗余差分等现象,提出了一种基于局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)的微表情识别方法的改进。该算法将微表情序列划分成三个正交平面,三个正交平面相交可以获得相交点,去除掉冗余的相交点,提供更紧凑和显著的表达,从而获得更小的计算复杂度。实验表明,该算法获得了较好的识别精度和计算复杂度。 展开更多
关键词 局部二值模式 微表情识别 三正交 识别精度 计算复杂度
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