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基于区域全卷积网络的变电站识别监控技术
1
作者 张亚平 王楚源 程泓博 《沈阳工业大学学报》 北大核心 2025年第4期439-447,共9页
【目的】变电站作为电力传输和分配的核心枢纽,其安全稳定运行是保障电力系统高效、可靠供电的关键。然而,传统的变电站监控方式存在自动监控能力有限、目标监测精度欠佳等问题,难以满足当下电力系统日益增长的安全需求。本研究致力于... 【目的】变电站作为电力传输和分配的核心枢纽,其安全稳定运行是保障电力系统高效、可靠供电的关键。然而,传统的变电站监控方式存在自动监控能力有限、目标监测精度欠佳等问题,难以满足当下电力系统日益增长的安全需求。本研究致力于开发一种基于区域全卷积网络(R-FCN)的变电站目标识别与安全监控技术,旨在攻克传统监控方式的短板,大幅提升变电站安全保障的整体水平,为电力系统的稳健运行筑牢根基。【方法】方法融合了区域提取和全卷积网络的独特优势,构建起一套高效智能的监控体系。在数据采集环节,部署高清视频监控摄像头,从多个角度全方位、不间断地实时捕捉变电站内的图像数据,为后续的深度分析提供海量且精准的原始素材。针对采集到的图像,运用先进的R-FCN模型进行目标检测。R-FCN凭借其全卷积特性在处理不同尺寸的图像时能够巧妙地维持特征图的高分辨率,避免了传统方法在降采样过程中容易出现的信息丢失问题,极大地提高了目标监测的精度。同时,精心设计并引入区域提取模块,该模块犹如智能导航系统,能够在错综复杂的变电站背景中,精准定位各类关键设施,确保对设备的运行状态进行实时、精准的监测。对于异常行为,如人员未经授权闯入危险区域、设备突发冒烟起火等,也能及时察觉,为后续的应急处置争取宝贵时间。【结果】通过大量的模拟实验以及在实际变电站监控场景中的测试验证,本系统展现出了卓越的性能表现。在与传统目标监测方法的对比实验中,本系统的目标监测准确率相较于传统方法有了显著提升,有效提高了监控的可靠性,避免了不必要的人力、物力。【结论】基于R-FCN的变电站目标识别与安全监控技术,兼具高效的实时处理能力和精准的目标定位能力。在面对海量监控数据时,能够迅速做出响应,快速准确地识别各类目标和异常情况,为电力系统的安全稳定运行提供了强有力的技术支撑,对提升变电站整体监控水平、保障电力系统的可靠供电具有深远意义。 展开更多
关键词 视频监控 目标检测 烟雾检测 区域全卷积网络 变电站 安全监控 异常行为监测 智能监控体系
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基于全卷积网络的复杂背景红外弱小目标检测研究 被引量：2
2
作者 关晓丹 郑东平 肖成 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第4期254-258,共5页
针对复杂背景红外弱小目标检测过程中存在的检测误差率高,检测时间过长等问题,提出基于全卷积网络的复杂背景红外弱小目标检测方法。分析复杂背景红外弱小目标检测的研究进展,找出不同方法的缺陷,采集红外图像,提取目标检测特征,并采用... 针对复杂背景红外弱小目标检测过程中存在的检测误差率高,检测时间过长等问题,提出基于全卷积网络的复杂背景红外弱小目标检测方法。分析复杂背景红外弱小目标检测的研究进展,找出不同方法的缺陷,采集红外图像,提取目标检测特征,并采用全卷积网络设计弱小目标检测的分类器,实现复杂背景红外弱小目标检测。实验结果表明,该方法的复杂背景红外弱小目标检测精度超过97%,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 全卷积网络 红外弱小目标 检测精度 提取特征
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基于箱线图与全卷积网络的动态场景烟雾检测 被引量：5
3
作者 王文标 郝友维 时启衡 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2213-2219,共7页
烟雾具有透光性强、纹理模糊等特征,且易与云、雾等目标混淆,导致基于视频的单阶段烟雾检测网络识别准确率低且受环境干扰明显,难以满足实际现场的使用需求。针对上述问题,提出一种基于箱线图背景建模(Box Plot Background, BPB)与全卷... 烟雾具有透光性强、纹理模糊等特征,且易与云、雾等目标混淆,导致基于视频的单阶段烟雾检测网络识别准确率低且受环境干扰明显,难以满足实际现场的使用需求。针对上述问题,提出一种基于箱线图背景建模(Box Plot Background, BPB)与全卷积分类网络(Full Convulsion DNCNN,FCDN)的二阶段烟雾检测算法:一阶段使用箱线图统计方法剔除背景队列中的移动干扰目标,利用背景队列中的最大值与最小值建立能适应动态场景的背景模型,以减少一阶段动态背景误报和背景模型被污染带来的烟雾区域遗漏;二阶段使用卷积层替换全连接层,解决输入图像尺寸和形状的限制问题,提升火灾初期细长形烟雾的检出效率。试验显示,该算法在动态场景下的漏检率与误检率均明显降低,并显著提升了烟雾检测速度。 展开更多
关键词 安全工程 烟雾检测 动态场景 箱线图 背景建模 全卷积网络
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基于深度学习的全卷积网络图像裂纹检测 被引量：66
4
作者 王森 伍星 +1 位作者 张印辉 陈庆 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期859-867,共9页
为实现复杂背景下裂纹目标的有效检测及降低错误标记,将全卷积网络(FCN)引入图像裂纹检测中,并针对裂纹检测实验中FCN模型存在丢失局部信息和丧失部分精细化区分能力的问题,构建一种Crack FCN模型.首先在增大分辨率的同时,取消全连接层... 为实现复杂背景下裂纹目标的有效检测及降低错误标记,将全卷积网络(FCN)引入图像裂纹检测中,并针对裂纹检测实验中FCN模型存在丢失局部信息和丧失部分精细化区分能力的问题,构建一种Crack FCN模型.首先在增大分辨率的同时,取消全连接层中的Dropout技术,以增大裂纹信息的选择;其次通过加深FCN的网络深度,使整个网络实现递进式特征传递;最后在网络之后添加更高尺度的反卷积层来扩充局部精细细节.在2 156幅自制的裂纹图像数据集上对文中模型、FCN-8s模型以及其他检测方法进行实验的结果表明,Crack FCN网络模型在提高检测精度的同时可以有效地降低错误标记. 展开更多
关键词 深度学习 裂纹检测 全卷积网络 网络模型
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基于RGB-D的肉牛图像全卷积网络语义分割优化 被引量：10
5
作者 邓寒冰 周云成 +2 位作者 许童羽 苗腾 徐静 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第18期151-160,共10页
基于卷积神经网络的深度学习模型已越来越多的应用于检测肉牛行为。利用卷积操作实现肉牛图像的像素级分割有助于实现远距离、无接触、自动化的检测肉牛行为,为肉牛异常行为早期发现提供必要手段。为了提高复杂背景下肉牛图像语义分割精... 基于卷积神经网络的深度学习模型已越来越多的应用于检测肉牛行为。利用卷积操作实现肉牛图像的像素级分割有助于实现远距离、无接触、自动化的检测肉牛行为,为肉牛异常行为早期发现提供必要手段。为了提高复杂背景下肉牛图像语义分割精度,降低上采样过程中的语义分割误差,该文提出基于RGB-D的肉牛图像全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)的语义分割优化方法,用深度密度值来量化深度图像中不同像素点是否属于相同类型的概率,并根据深度图像与彩色图像在内容上的互补关系,优化和提升FCN对肉牛图像的语义分割(像素密集预测)精度。通过试验验证,该方法与全卷积网络的最优分割结果相比,可以将统计像素准确率平均提高2.5%,类别平均准确率平均提升2.3%,平均区域重合度平均提升3.4%,频率加权区域重合度平均提升2.7%。试验证明,该方法可以提升全卷积网络模型在复杂背景下肉牛图像语义分割精度。 展开更多
关键词 图像处理 模型 动物 语义分割 RGB-D 全卷积网络 多模态 肉牛图像
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基于全卷积网络的土壤断层扫描图像中孔隙分割 被引量：15
6
作者 韩巧玲 赵玥 +2 位作者 赵燕东 刘克雄 庞曼 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期128-133,共6页
针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图... 针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图像为研究对象,通过卷积和池化运算输出不同尺度的孔隙特征图;将孔隙的深层特征和浅层特征相融合,采用上采样算子对融合特征进行插值操作,从而输出孔隙的二值图。与大津法、分水岭法、区域生长法和模糊C均值聚类法(Fuzzy C-means,FCM)4种常用孔隙分割方法的对比结果表明,FCN法在低,中,高3种孔隙密度的土壤图像中优于其他4种方法。FCN法的平均分割正确率为98.1%,比4种常用方法分别高25.6%,48.3%,55.7%和9.5%;FCN法的平均过分割率和欠分割率分别为2.2%和1.3%,仅为次优方法(FCM法)的33.8%和23.6%。通过融合土壤孔隙结构的多重特征,FCN法能够实现土壤孔隙整体和局部信息的精准判断,为土壤学的研究提供了一种更加智能化的技术手段。 展开更多
关键词 土壤 图像分割 全卷积网络 土壤孔隙 深度学习
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基于全卷积网络和条件随机场的宫颈癌细胞学图像的细胞核分割 被引量：9
7
作者 刘一鸣 张鹏程 +1 位作者 刘祎 桂志国 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第11期3348-3354,共7页
针对宫颈癌细胞学筛查中由于宫颈细胞核形状复杂多样等因素而导致分割不够精确的问题,提出了一种结合了全卷积网络(FCN)和全连接条件随机场(CRF)的细胞核分割方法。首先,根据Herlev数据集的特点搭建微型全卷积网络(T-FCN),利用细胞核区... 针对宫颈癌细胞学筛查中由于宫颈细胞核形状复杂多样等因素而导致分割不够精确的问题,提出了一种结合了全卷积网络(FCN)和全连接条件随机场(CRF)的细胞核分割方法。首先,根据Herlev数据集的特点搭建微型全卷积网络(T-FCN),利用细胞核区域像素级别的类别先验信息,自主学习多层次特征来获取细胞核的粗分割结果;然后,通过最小化包含有整幅细胞图像中所有像素类别、像素色彩值与位置等信息的全连接CRF的能量函数来剔除粗分割结果中微小的误分割,并细化分割边缘。在Herlev数据集上的实验结果显示,提出的方法在查准率(Precision)、查全率(Recall)与Zijdenbos相似性指数(ZSI)上均有高于0.9的表现,表明得到的细胞核分割结果与其真实轮廓高度匹配,分割精确。相较于传统方法中对异常细胞核的分割精度较正常细胞核低的情况,提出的方法在异常细胞核的分割指标上普遍优于正常细胞核。 展开更多
关键词 全卷积网络 密集条件随机场 细胞核分割 巴氏涂片
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基于新型深度全卷积网络的肝脏CT影像三维区域自动分割 被引量：9
8
作者 孙明建 徐军 +1 位作者 马伟 张玉东 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期385-393,共9页
肝脏分割对于肝肿瘤肝段切除及肝移植体积测量具有重要的临床价值。由于在CT影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性很高,因此对肝脏区域的三维自动分割是一项具有挑战性的难题。为解决精准肝脏分割的问题,提出一种新型的深度全卷积网络结... 肝脏分割对于肝肿瘤肝段切除及肝移植体积测量具有重要的临床价值。由于在CT影像中肝脏与邻近脏器的灰度值相似性很高,因此对肝脏区域的三维自动分割是一项具有挑战性的难题。为解决精准肝脏分割的问题,提出一种新型的深度全卷积网络结构3DUnet-C2。该结构充分利用肝脏CT图像的三维空间信息,并有效结合肝脏区域的浅层特征和深层特征。特别地,还提出一种新的3DUnet-C2网络训练策略,通过选取清晰图像,并从图像中截取肝脏区域作为样本进行训练的方式,得到初步3DUnet-C2模型权重,并使用该权重来初始化3DUnet-C2的网络参数,从而使网络达到收敛。最后,针对3DUnet-C2网络分割肝脏边界不精准的问题,在原有3DUnet-C2网络模型的基础上,运用三维条件随机场构建3DUnet-C2-CRF模型来优化肝脏分割边界。为了验证所提出三维分割模型的性能,从ISBI2017 Liver Tumor Segmentation Challenge的数据集中选取100张CT图像用于训练、验证和测试,3DUnet-C2-CRF模型在随机选取的20张测试集上的分割准确率的Dice系数为96.9%,高于3DUnet和Vnet模型的Dice系数。实验结果表明,3DUnet-C2-CRF模型具有更好的特征表达能力以及更强的泛化性能,从而可提升模型的分割准确率。 展开更多
关键词 肝脏分割 深度全卷积网络 条件随机场
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增强区域全卷积网络下的炸点检测方法研究 被引量：5
9
作者 刘峰 赵广伟 王向军 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期412-420,共9页
野外大视场环境下的炸点检测常采用图像帧间差分的方法,但由于弹体落地后炸点分布的情况复杂,对密集炸点的检测成为了难点问题.针对该问题,将炸点图像经过整理、分类,构建了炸点检测的专用数据集.在此基础上,对R-FCN模型的特征提取网络... 野外大视场环境下的炸点检测常采用图像帧间差分的方法,但由于弹体落地后炸点分布的情况复杂,对密集炸点的检测成为了难点问题.针对该问题,将炸点图像经过整理、分类,构建了炸点检测的专用数据集.在此基础上,对R-FCN模型的特征提取网络、区域推荐网络、位置敏感池化层和分类回归层进行了分析与改进,提出了增强区域全卷积网络用于单帧目标检测,并针对现在盲目多次尝试取最优训练结果的训练方法,提出了一种基于剪枝的网络模型训练方法.在野外大视场炸点图像专用数据集上进行了对照实验,最终平均检测率为83.73%,检测率明显提高.在Pascal VOC数据集上与其他常用算法进行了对比实验,结果表明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 炸点检测 增强区域全卷积网络 JSP&P训练方法
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基于全卷积网络的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报模型 被引量：13
10
作者 袁红春 陈冠奇 +1 位作者 张天蛟 宋利明 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期423-429,共7页
长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)为南太平洋延绳钓的主要目标鱼种之一,精确预报其渔场对于提高捕捞效率和优化渔业资源管理具有重要意义。本研究依据2000-2015年南太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓数据、渔场时空数据以及海表温度、叶绿素a浓度... 长鳍金枪鱼(Thunnus alalunga)为南太平洋延绳钓的主要目标鱼种之一,精确预报其渔场对于提高捕捞效率和优化渔业资源管理具有重要意义。本研究依据2000-2015年南太平洋长鳍金枪鱼的延绳钓数据、渔场时空数据以及海表温度、叶绿素a浓度和海面高度3种环境因子,采用全卷积网络构建了一种以月为单位、空间分辨率为5°×5°的渔场预报模型。本研究提出三维独热编码技术将各月环境数据映射到三维矩阵的不同层上,并设计2种卷积结构和3种全卷积网络模型,利用2015年数据对研究模型进行验证,最佳模型总精准率达到72.0%。结果表明,全卷积网络在一定程度上解决了传统渔场预报方法在处理高维复杂海洋数据时准确率偏低的问题,为渔场预报提供了一种新方法。 展开更多
关键词 全卷积网络 三维独热编码 渔场预报 长鳍金枪鱼
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基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割 被引量：4
11
作者 齐林 吕旭阳 +1 位作者 杨本强 徐礼胜 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1577-1581,1592,共6页
为了避免过拟合现象,提出了基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割方法.该方法在已用自然图像训练好的VGGNet模型的基础上对参数进行微调;其次,利用了心室内膜位于MRI图像中心处的先验信息作为选取准则来优化分割结果.将该方法对2009 ... 为了避免过拟合现象,提出了基于全卷积网络迁移学习的左心室内膜分割方法.该方法在已用自然图像训练好的VGGNet模型的基础上对参数进行微调;其次,利用了心室内膜位于MRI图像中心处的先验信息作为选取准则来优化分割结果.将该方法对2009 MICCAI数据集的45个病例进行测试,其DICE指数、APD距离和GC率分别为0. 91,1. 73 mm和97. 81%.测试结果表明该方法对于心脏M RI图像的左心室内膜的分割结果较好,当引入一定的先验信息后可以优化测试结果. 展开更多
关键词 左心室内膜分割 深度学习 全卷积网络 迁移学习 核磁共振成像
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特征增强全卷积网络下的船舶检测 被引量：7
12
作者 姚婷婷 张波 柳晓鸣 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期1028-1036,共9页
针对现有船舶检测算法受海面背景噪声和不同种类船舶尺度变化影响,存在较多误检和漏检现象的问题,提出一种特征增强全卷积网络下的船舶检测方法.首先引入多尺度特征增强机制,提高模型对船舶目标的特征描述力.在每个单尺度特征提取阶段,... 针对现有船舶检测算法受海面背景噪声和不同种类船舶尺度变化影响,存在较多误检和漏检现象的问题,提出一种特征增强全卷积网络下的船舶检测方法.首先引入多尺度特征增强机制,提高模型对船舶目标的特征描述力.在每个单尺度特征提取阶段,利用计算获得的统计信息抑制海浪、杂波等背景噪声对船舶特征描述的干扰.同时,在多尺度特征融合阶段,利用双阶段特征自适应融合策略提高网络对不同尺度大小船舶的感知力.进一步,在回归分析求解框架下,改进目标检测头部网络,在回归分支中通过注意力增强机制优化中心度计算,更好地抑制低质量目标检测框,在保证检测效率的同时提高检测性能.所提方法在大型海事监控数据集SeaShips上的均值平均精度达到91.6%,检测速度为9帧/s,实验结果表明所提方法具有良好的准确性和鲁棒性. 展开更多
关键词 图像处理 船舶检测 全卷积网络 特征增强 深度学习
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多尺度卷积与动态权重代价函数的全卷积网络工业烟尘目标分割 被引量：6
13
作者 刘辉 张俊鹏 李清荣 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期1898-1909,共12页
烟尘黑度是工业污染监测中的一项重要指标,针对用计算机图像识别技术在基于林格曼烟气黑度烟尘自动监测中如何将烟尘目标区域从背景中有效分割,以及工业烟尘具有形状不固定和云相似度高等特点,导致现有方法在复杂场景下分割烟尘的结果... 烟尘黑度是工业污染监测中的一项重要指标,针对用计算机图像识别技术在基于林格曼烟气黑度烟尘自动监测中如何将烟尘目标区域从背景中有效分割,以及工业烟尘具有形状不固定和云相似度高等特点,导致现有方法在复杂场景下分割烟尘的结果不准确,提出了一种改进全卷积网络模型.结合多尺度卷积操作,增强网络的特征提取能力;通过在交叉熵的基础上添加动态权重,增强对分类不准确点的训练,进一步提升分割的准确度.在实际工厂烟尘排放图像数据集上的实验结果表明,所提方法比原有模型在复杂场景下对烟尘的分割结果更准确,F1度量和交并比2项指标提升显著. 展开更多
关键词 工业烟尘 全卷积网络 多尺度卷积 代价函数
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基于双流全卷积网络的驾驶员姿态估计方法 被引量：5
14
作者 王彬 赵作鹏 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期161-168,共8页
针对现有姿态估计方法在驾驶室复杂环境条件下发生的非目标误检测和检测精度低的问题,提出了一种基于双流全卷积网络的驾驶员姿态估计方法.该方法通过建立2条独立的FCN(fully convolutional network)分支,分别对关键点坐标及关键点间的... 针对现有姿态估计方法在驾驶室复杂环境条件下发生的非目标误检测和检测精度低的问题,提出了一种基于双流全卷积网络的驾驶员姿态估计方法.该方法通过建立2条独立的FCN(fully convolutional network)分支,分别对关键点坐标及关键点间的连接信息进行预测,同时在2个分支中构建沙漏状的网络结构,增强了网络提取关键信息的能力.为了进一步提高模型的特征提取能力,将浅层与深层网络得到的特征图进行融合.为了验证所提方法的检测效果,采用COCO(common objects in context)数据集和DDS(driver′s driving situation)数据集进行验证.试验结果表明:该方法在COCO数据集和DDS数据集上的检测平均精度分别达到64.5%和78.4%,优于其他3种对比算法;该方法可以提高驾驶员人体姿态的检测精度,具有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 驾驶员 姿态估计 特征融合 全卷积网络 迁移学习
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基于参考序列与全卷积网络的风速数据缺失与异常修复方法 被引量：9
15
作者 王守相 郭陆阳 +1 位作者 赵倩宇 杨爱超 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期129-136,共8页
针对风速缺失与异常数据修复问题,考虑到风速采样网络中的节点数据相关性,提出了一种基于参考序列与全卷积网络的风速数据缺失与异常修复方法。首先,构建了基于全卷积插值网络与全卷积门控网络的数据修复模型。然后,利用全卷积插值网络... 针对风速缺失与异常数据修复问题,考虑到风速采样网络中的节点数据相关性,提出了一种基于参考序列与全卷积网络的风速数据缺失与异常修复方法。首先,构建了基于全卷积插值网络与全卷积门控网络的数据修复模型。然后,利用全卷积插值网络计算无参考修复数据,利用全卷积门控网络计算无参考修复数据与参考数据的权重系数,并将两种数据带权重求和得到最终修复数据。最后,使用两个风电场数据验证了所提方法的效果。结果表明,与其他无参考修复方法相比,所提方法能够利用相近节点的参考风速数据,提高目标节点的风速时序数据修复精度。 展开更多
关键词 风电场 风速数据 数据修复 深度学习 全卷积网络
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基于全卷积网络的左心室射血分数自动检测 被引量：3
16
作者 徐礼胜 张书琪 +1 位作者 牛潇 徐阳 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1572-1576,共5页
提出了一种基于全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)的左心室射血分数自动估测的方法.利用全卷积网络对心脏磁共振图像中的左心室进行内轮廓分割,计算心脏左心室在一个心动周期中各时间点的容积,提取左心室舒张末期与收缩末... 提出了一种基于全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)的左心室射血分数自动估测的方法.利用全卷积网络对心脏磁共振图像中的左心室进行内轮廓分割,计算心脏左心室在一个心动周期中各时间点的容积,提取左心室舒张末期与收缩末期的容积,最后推导出左心室的射血分数.使用700组图片对全卷积网络进行训练以及440组图片进行测试,并将最后计算结果与美国国立卫生研究院和儿童国家医疗中心提供的射血分数(ejection fraction,EF)金标准进行了对比,计算准确率为89. 8%,结果处在合理的误差范围内. 展开更多
关键词 全卷积网络 射血分数 磁共振图像 左心室分割
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基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割 被引量：9
17
作者 杨国亮 洪志阳 +1 位作者 王志元 龚曼 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第11期3500-3505,共6页
针对皮肤病变图像在病变区域的形状、纹理、与周围未发生病变区域对比度相对较低等因素,提出一种基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割算法。采用全卷积网络提取皮肤病变图像的形状纹理等特征,引入Jaccard-Diceloss损失函数解决皮肤病... 针对皮肤病变图像在病变区域的形状、纹理、与周围未发生病变区域对比度相对较低等因素,提出一种基于改进全卷积网络的皮肤病变图像分割算法。采用全卷积网络提取皮肤病变图像的形状纹理等特征,引入Jaccard-Diceloss损失函数解决皮肤病变图像中病变与背景区别过大的问题,进一步提高整体的分割性能。对输入皮肤病变图像进行预处理,使用VGG16模型对改进全卷积网络进行微调训练及测试。通过实验得到各项皮肤病变图像分割结果的评估指标值,其结果表明,改进全卷积网络对于皮肤病变图像的分割效果最优,在其它医学图像分割问题上有极大的应用前景。 展开更多
关键词 皮肤病变图像 改进全卷积网络 全卷积网络 Jaccard-Diceloss损失函数 VGG16模型
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孪生压缩激励全卷积网络的目标跟踪方法 被引量：3
18
作者 刘庆强 张福禄 +1 位作者 张瑶瑶 张晨雨 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第2期325-332,共8页
为提升目标跟踪的准确性并保证其实时性,提出一种基于改进孪生全卷积网络的新方法——孪生压缩激励全卷积网络(siamese squeeze and excitation fully convolutional networks,Siam-SEFC).Siam-SEFC通过添加具有少量参数的压缩激励网络... 为提升目标跟踪的准确性并保证其实时性,提出一种基于改进孪生全卷积网络的新方法——孪生压缩激励全卷积网络(siamese squeeze and excitation fully convolutional networks,Siam-SEFC).Siam-SEFC通过添加具有少量参数的压缩激励网络结构融合空间通道信息,为跟踪对象添加空间信息,并通过调整训练数据尺度进行尺度不定的数据增强,提取多尺度特征,有效提升目标跟踪的准确性.为提升多尺度训练速度,网络采用单一尺度预训练的权重进行初始化.与MDNet,SENet,DAT三种算法相比,Siam-SEFC在保证目标跟踪准确性的同时具有实时性;而与Siamese-FC相比,Siam-SEFC跟踪准确性提升了2.2%,参数量仅增加1.01%,且未损失实时性,验证了改进方案的有效性. 展开更多
关键词 目标跟踪 孪生全卷积网络 实时性 多尺度特征 数据增强
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基于改进全卷积网络的临产母猪体态识别
19
作者 王萍 侯岩松 +1 位作者 许海洋 张伟 《贵州农业科学》 CAS 2023年第6期120-127,共8页
【目的】优化临产母猪体态识别的方法,为客观反映母猪生理状态和有效预防母猪疾病提供参考。【方法】基于改进全卷积网络(FCN)的母猪体态识别算法,构建FCN训练模型,采用自适应学习率进行训练,识别临产母猪体态。【结果】模型训练前15轮... 【目的】优化临产母猪体态识别的方法,为客观反映母猪生理状态和有效预防母猪疾病提供参考。【方法】基于改进全卷积网络(FCN)的母猪体态识别算法,构建FCN训练模型,采用自适应学习率进行训练,识别临产母猪体态。【结果】模型训练前15轮模型loss和评价指标mae迅速下降,30轮时模型基本完全收敛,且模型在训练集和测试集上的准确率可达100%;模型微调后,loss和mae仍有小范围下降,但对模型最终预测结果的提升不明显。不同光照条件下该模型可有效识别定位母猪的不同体态,具有较强鲁棒性,模型平均识别准确率为97%,且能较好地捕捉样本特征,预测框IOU为92.56%,运行速度为0.2 s,基本可达实时检测要求。【结论】基于改进全卷积网络的临产母猪体态识别方法可在光照条件欠佳的猪舍环境中有效识别母猪体态,实现对临产母猪的实时监测。 展开更多
关键词 临产母猪 体态识别 注意力机制 全卷积网络 迁移学习
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基于全卷积网络的车道区域分割算法
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作者 魏民祥 滕德成 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2019年第3期334-341,共8页
为智能车辆的轻量化、实时性检测,提高车道识别的准确度、鲁棒性,提出了一种利用全卷积网络(FCN)实现车道区域分割的方法。采用一种对称结构的全卷积网络对车道区域作逐像素预测:利用卷积、池化提取车道特征,利用池化索引辅助上采样,用... 为智能车辆的轻量化、实时性检测,提高车道识别的准确度、鲁棒性,提出了一种利用全卷积网络(FCN)实现车道区域分割的方法。采用一种对称结构的全卷积网络对车道区域作逐像素预测:利用卷积、池化提取车道特征,利用池化索引辅助上采样,用卷积来恢复特征信息。在既定网络结构下,比较3×3、5×5和7×7尺寸的卷积核对模型性能的影响。基于FCN-32s和FCN-16s,分别设计混叠结构的FCN和无混叠结构的FCN与本网络作测试对比。结果表明:该算法对车道分割准确、鲁棒性强、实时处理能力优秀,分割效果优于传统FCN;在3种不同尺寸中,小尺寸(3×3)卷积核的实时处理速率最高,达53帧/s。因此,该算法适合自动驾驶道路感知任务。 展开更多
关键词 智能车辆 车道识别 实时检测 车道区域分割 深度学习 全卷积网络(FCN) 卷积核尺寸
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