基于改进卷积神经网络的新能源并网短路电流预测技术

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作者 于琳琳 蒋小亮 +2 位作者 贾鹏 孟高军 丁咚 《可再生能源》 北大核心 2025年第3期408-415,共8页

随着新能源的大规模并网,大电网短路电流特征更加复杂、难以预测。基于此,文章提出了一种基于改进卷积神经网络的新能源并网短路电流预测技术。首先,分析短路电流特点,对短路电流进行变分模态分解,得到本征模态函数;其次,对卷积神经网... 随着新能源的大规模并网,大电网短路电流特征更加复杂、难以预测。基于此,文章提出了一种基于改进卷积神经网络的新能源并网短路电流预测技术。首先,分析短路电流特点,对短路电流进行变分模态分解,得到本征模态函数;其次,对卷积神经网络进行改进,利用多尺度特征提取将电流故障数据特征最大化,引入注意力机制提取重要信息,卷积过程中使用跳跃连接的方式防止前向传递时信息丢失,有利于提高预测的准确性,构建基于改进卷积神经网络的短路电流预测模型;最后,经过PSCAD/EMTDC电网模型进行验证。结果表明,所提方法对短路电流峰值预测有着较高的精度,与常见的极限学习机、支持向量机相比,平均相对误差分别降低了0.61%,1.09%,验证了文章所提方法的有效性。 展开更多

关键词 新能源 改进卷积神经网络 短路电流预测 变分模态分解 注意力机制

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基于改进卷积神经网络的机器人避障路径规划

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作者 王思越 宋骊颖 刘俊森 《电子设计工程》 2025年第1期27-30,35,共5页

由于机器人在运动过程中,无法及时更新机器人位置方向和坐标,使得目标不是全局最小点,导致机器人无法有效避障。为此,提出了基于改进卷积神经网络的机器人避障路径规划方法。使用基于改进卷积神经网络的双线性内插方法,计算目标点坐标... 由于机器人在运动过程中,无法及时更新机器人位置方向和坐标,使得目标不是全局最小点,导致机器人无法有效避障。为此,提出了基于改进卷积神经网络的机器人避障路径规划方法。使用基于改进卷积神经网络的双线性内插方法,计算目标点坐标。通过动态窗口法评估函数,计算扩展距离。构建极大值损失函数,通过递减学习,使类别内的特征聚合度和类别间差异性达到最大。通过机器人在环境中的运动来估计机器人位置,计算机器人的平移速度、角速度,并更新机器人位置方向和坐标。构建改进后排斥函数,计算神经元中心点到目标神经元中心点的距离,规划避障路径。实验结果表明,该方法能够避过全部障碍物,且规划的起始点和目标点之间距离与实际距离一致。 展开更多

关键词 改进卷积神经网络 机器人避障 路径规划 全局最小点

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基于改进卷积神经网络的仓储运营供需精准化匹配方法

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作者 黄林泽 高子弋 +2 位作者 梁远星 庄骞 梁籍云 《长江信息通信》 2025年第1期79-81,共3页

传统的供需匹配方法往往依赖于人工经验和简单的统计分析,难以满足现代仓储运营对实时性、准确性和智能化的需求。因此,研究基于改进卷积神经网络的仓储运营供需精准化匹配方法具有重要的理论意义和实践价值。首先,建立仓储运营指标体系... 传统的供需匹配方法往往依赖于人工经验和简单的统计分析,难以满足现代仓储运营对实时性、准确性和智能化的需求。因此,研究基于改进卷积神经网络的仓储运营供需精准化匹配方法具有重要的理论意义和实践价值。首先,建立仓储运营指标体系,根据自身需求和业务特点,选择适合的指标进行组合和优化,形成符合自身实际的仓储运营指标体系,其次,构建改进卷积神经网络供需匹配模型,通过对供需进行匹配,能显著简化精准化匹配流程,最后,通过以上步骤,可以实现对仓储运营中供需的精准化匹配,提高仓储运营效率,降低运营成本。实验结果表明:与传统方法进行比较,本文方法不仅降低了企业运营成本,还有助于提高了供需匹配的精度和效率,提升整体竞争力。 展开更多

关键词 供需匹配 仓储运营 精准化匹配 改进卷积神经网络

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基于改进卷积神经网络的频谱自适应通信传输 被引量：1

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作者 张吉莹 石荣 +2 位作者 李屹宽 胡柱 谢佳霖 《中国电子科学研究院学报》 2024年第5期432-441,共10页

虽然无线通信应用十分广泛,但是无线通信环境越来越复杂,很容易受到各种电磁干扰和电磁攻击的影响,提高其抗干扰性能一直是无线通信关注的重点。针对这一问题,利用认知无线电的电磁频谱感知结果,提出了一种基于改进卷积神经网络的频谱... 虽然无线通信应用十分广泛,但是无线通信环境越来越复杂,很容易受到各种电磁干扰和电磁攻击的影响,提高其抗干扰性能一直是无线通信关注的重点。针对这一问题,利用认知无线电的电磁频谱感知结果,提出了一种基于改进卷积神经网络的频谱自适应通信传输方法。首先,利用传统的卷积神经网络和改进卷积神经网络对典型干扰类型进行识别,并根据识别结果估计对应的干扰参数,在此基础上结合频谱感知结果,遵循高效频谱利用效率原则自适应选取不受干扰影响的频谱来进行通信传输,以此达到抗干扰通信传输和提升频谱利用效率的双重目的。通过仿真验证了文中所提方法对干扰类型的识别正确率达到了98%以上,干扰参数估计的平均绝对百分比误差低于0.01,最后,利用软件无线电平台开展了实际的频谱自适应通信传输实验,在不同信干比下均能实现正常通信,实验结果表明其抗干扰通信效果显著。 展开更多

关键词 改进卷积神经网络 干扰识别 参数估计 自适应抗干扰传输 频谱利用效率

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基于改进卷积神经网络的可见光通信系统信道估计方法

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作者 赵小强 《长江信息通信》 2024年第2期7-9,共3页

为了提升可见光通信系统的通信质量,开展了基于改进卷积神经网络的可见光通信系统信道估计方法研究。首先,建立可见光通信系统信道模型,获取信道增益、LED限制带宽、频域响应的模等参数。其次,从可见光通信系统导频分布与导频间隔两个维... 为了提升可见光通信系统的通信质量,开展了基于改进卷积神经网络的可见光通信系统信道估计方法研究。首先,建立可见光通信系统信道模型,获取信道增益、LED限制带宽、频域响应的模等参数。其次,从可见光通信系统导频分布与导频间隔两个维度,设计系统导频结构,准确得出系统发送端想要传输的信道信息。利用改进卷积神经网络,开展可见光通信系统信道估计,求解信道估计结果。实验结果表明,该方法的信道估计误码率不存在大幅度波动,最高不超过0.5%,信道传输效果较好。 展开更多

关键词 改进卷积神经网络 可见光通信系统 方法 信道 误码率

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基于改进卷积神经网络的计算机网络通信错误数据修复方法

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作者 沈广东 《长江信息通信》 2024年第12期54-57,共4页

由于传统的CNN模型在处理一维信号数据时,往往存在性能不足的问题,难以有效地修复计算机网络通信中的错误数据。针对上述问题,提出基于改进卷积神经网络的计算机网络通信错误数据修复方法。首先,基于改进卷积神经网络提取计算机网络通... 由于传统的CNN模型在处理一维信号数据时,往往存在性能不足的问题,难以有效地修复计算机网络通信中的错误数据。针对上述问题,提出基于改进卷积神经网络的计算机网络通信错误数据修复方法。首先,基于改进卷积神经网络提取计算机网络通信错误数据特征,通过合理选择和提取特征,可以为后续的错误数据修复提供有力的支持。其次,通过构建改进卷积神经网络模型,在实际应用中,还需要根据具体任务和数据特点进行进一步的调整和优化。最后,将处理后的数据输入到改进后的卷积神经网络中进行训练,实现了通信错误数据的修复。实验结果表明,相比传统方法,基于改进卷积神经网络的计算机网络通信错误数据修复方法在修复精准度方面取得了显著的优势,证明了该方法在提升数据修复准确率和效率方面的有效性。因此,该方法为计算机网络通信中的错误数据修复问题提供了一种有效的解决方案,具有广泛的应用前景。 展开更多

关键词 网络通信 计算机网络 错误数据修复 改进卷积神经网络

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基于改进卷积神经网络的图像畸变快速校正算法

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作者 李云波 李晓峰 +1 位作者 李东 卫晋 《沈阳大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第4期298-305,共8页

针对传统图像畸变校正方法存在的网络损失函数较高、观测拟合度较低、畸变图像像素点定位准确度较低等问题,提出了基于改进卷积神经网络的图像畸变快速校正算法。首先,转化图像像素点坐标系与笛卡尔坐标系,根据图像中心点计算畸变图像... 针对传统图像畸变校正方法存在的网络损失函数较高、观测拟合度较低、畸变图像像素点定位准确度较低等问题,提出了基于改进卷积神经网络的图像畸变快速校正算法。首先,转化图像像素点坐标系与笛卡尔坐标系,根据图像中心点计算畸变图像像素点坐标值;其次,利用改进卷积神经网络校正畸变图像像素点,即通过网络权值修正量获取神经元连接权与修正结果之间的关系式,得到像素点偏移坐标以及偏移距离;最后,通过激活函数中偏置的求和信息,分析改进卷积神经网络中的线性函数与非线性函数的关系式,利用不同函数指令实现图像畸变快速校正。实验结果表明,该方法的网络损失值约为0.0092,观测拟合度为0.96,畸变图像像素点定位准确度平均值为97.7%,校正效果较好。 展开更多

关键词 改进卷积神经网络 图像畸变 图像校正 损失函数 像素点

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基于改进卷积神经网络的无人机异常飞行检测

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作者 宋煜 黄祥 +1 位作者 张欣 王海楠 《信息技术》 2023年第4期51-57,62,共8页

在无人机异常飞行姿态检测过程中,受到姿态识别模型的影响,导致算法的时间复杂度较高。因此,提出了基于改进卷积神经网络的轻小型无人机异常飞行姿态检测算法。通过无人机姿态坐标的转换,获取图像采集位置。针对采集图像进行处理和分割... 在无人机异常飞行姿态检测过程中,受到姿态识别模型的影响,导致算法的时间复杂度较高。因此,提出了基于改进卷积神经网络的轻小型无人机异常飞行姿态检测算法。通过无人机姿态坐标的转换,获取图像采集位置。针对采集图像进行处理和分割,提高了图像特征采集精度。基于改进卷积神经网络构建识别模型,完成飞行姿态快速识别。最后,运用高斯混合模型聚类方法建立异常姿态判别规则,实现无人机异常飞行姿态检测。实验结果证明,比较两种对比方法,文中设计的检测算法分时间复杂度降低了48.27%和67.81%。 展开更多

关键词 改进卷积神经网络 飞行姿态 图像分割 无人机监管模块

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改进卷积神经网络的舰船物联网安全风险估计

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作者 彭芬 《舰船科学技术》 北大核心 2021年第14期205-207,共3页

现有方法在舰船物联网威胁识别率与缺陷识别率上表现不佳,因此提出一种改进卷积神经网络的舰船物联网安全风险估计方法。对舰船物联网安全风险数据进行分类也就是分类安全风险指标。对于动态类安全风险数据,需要对其进行数据补充。运行... 现有方法在舰船物联网威胁识别率与缺陷识别率上表现不佳,因此提出一种改进卷积神经网络的舰船物联网安全风险估计方法。对舰船物联网安全风险数据进行分类也就是分类安全风险指标。对于动态类安全风险数据,需要对其进行数据补充。运行类安全风险数据的预处理需要进行数据清理。基础类安全风险数据的预处理需要进行数据变换与数据归一化处理。基于改进卷积神经网络提取舰船物联网安全风险数据特征,使用的改进卷积神经网络为SSD神经网络。基于灰色层次分析、Borda序列、风险矩阵构建舰船物联网安全风险估计模型。对设计方法进行实践应用,测试其舰船物联网威胁识别率与缺陷识别率,结果表明该方法取得了识别率数据上的突破,能够保障舰船物联网的安全。 展开更多

关键词 改进卷积神经网络 回归分析 舰船物联网 数据变换 安全风险估计

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改进卷积神经网络的船舶纹理图形分割方法 被引量：1

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作者 朱素杰 《舰船科学技术》 北大核心 2023年第8期177-180,共4页

船舶从生产到投入使用,在作业中难免会因为焊接节点的设计问题、货物装卸的操作不规范以及诸如线性尺度较大、吃水较多而受风、流等外部环境的影响而对船体结构造成腐蚀,最终导致船体外部出现裂纹,给船舶的航行带来安全隐患。因此加强... 船舶从生产到投入使用,在作业中难免会因为焊接节点的设计问题、货物装卸的操作不规范以及诸如线性尺度较大、吃水较多而受风、流等外部环境的影响而对船体结构造成腐蚀,最终导致船体外部出现裂纹,给船舶的航行带来安全隐患。因此加强关于船舶裂纹的排查,是保证船舶安全行驶的关键。本文从改进卷积神经网络入手,以工程船为例,通过对其船舶纹理进行图形分割研究,提升智能检测的精准度,从而为运维检修带来一定的帮助,并为海上作业的安全性检测提供理论支持。 展开更多

关键词 改进卷积神经网络 船舶纹理 图形分割

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基于改进卷积神经网络的油井动液面监测系统故障诊断 被引量：4

11

作者 冯宁 张乃禄 《石油工业技术监督》 2021年第9期37-41,共5页

结合油井动液面监测系统的构成及故障特点,提出一种基于改进卷积神经网络的油井动液面监测系统故障诊断模型。该模型采用全局平均池化技术代替全连接层,采集油井动液面监测系统在各个故障下运行时的动液面波形图作为模型输入,在Matlab... 结合油井动液面监测系统的构成及故障特点,提出一种基于改进卷积神经网络的油井动液面监测系统故障诊断模型。该模型采用全局平均池化技术代替全连接层,采集油井动液面监测系统在各个故障下运行时的动液面波形图作为模型输入,在Matlab平台进行仿真模拟。通过实验仿真分析及应用,与传统卷积神经网络进行对比可知,改进卷积神经网络在训练集准确率及训练时间均优于传统卷积神经网络,且模型故障诊断结果与现场故障类型一致。 展开更多

关键词 改进卷积神经网络 动液面监测系统 故障诊断

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基于改进全卷积神经网络的体育运动员动作识别方法 被引量：1

12

作者 郝俊峰 《数字通信世界》 2024年第7期55-57,共3页

传统的体育运动员动作识别方法,直接对运动员动作识别结果进行输出未对运动区域进行提取,识别精度低。该文提出基于改进全卷积神经网络的体育运动员动作识别方法,使用摄像机对体育运动员动作图像进行采集,并对图像进行基于改进全卷积神... 传统的体育运动员动作识别方法,直接对运动员动作识别结果进行输出未对运动区域进行提取,识别精度低。该文提出基于改进全卷积神经网络的体育运动员动作识别方法,使用摄像机对体育运动员动作图像进行采集,并对图像进行基于改进全卷积神经网络的运动区域提取,体育运动员动作识别流程,输入动作图像并对结果进行输出,实现基于改进全卷积神经网络的体育运动员动作识别。实验结果表明该研究方法识别精度高,具有一定优势。 展开更多

关键词 改进全卷积神经网络 体育运动 动作识别 识别方法

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基于改进U-Net卷积神经网络的数字图像智能分类方法

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作者 梅光 《长江信息通信》 2024年第10期57-59,共3页

环境噪声和干扰可能会对数字图像智能分类方法的性能产生负面影响,导致分类速度慢。为此,研究基于改进U-Net卷积神经网络的数字图像智能分类方法。通过去噪、增强和标准化处理,提高数字图像的质量;利用改进U-Net卷积神经网络提高预处理... 环境噪声和干扰可能会对数字图像智能分类方法的性能产生负面影响,导致分类速度慢。为此,研究基于改进U-Net卷积神经网络的数字图像智能分类方法。通过去噪、增强和标准化处理,提高数字图像的质量;利用改进U-Net卷积神经网络提高预处理后的图像的维度,使网络能够学习到更丰富的图像信息;采用分割算法将图像划分为多个区域,通过关键点精确定位技术,准确识别出图像中的关键特征点;对比待分类图像与已知类别的图像相似度,实现智能分类。实验结果表明:与传统的分类方法相比,新方法在分类速度更快,实际应用价值更高。 展开更多

关键词 改进U-Net卷积神经网络 数字图像 智能分类 图像分类

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基于改进的一维卷积神经网络的高分辨距离像识别方法 被引量：3

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作者 陆金文 殷红成 +2 位作者 盛晶 袁莉 董纯柱 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第8期19-22,27,共5页

为了提高宽带雷达高分辨距离像目标识别性能,提出一种改进的一维卷积神经网络模型。考虑实际目标样本不足和信噪比低的问题,引入全局平均池化对整个网络模型做正则化,防止过拟合。针对真假目标形状和尺寸相似的情况,分析了该模型对不同... 为了提高宽带雷达高分辨距离像目标识别性能,提出一种改进的一维卷积神经网络模型。考虑实际目标样本不足和信噪比低的问题,引入全局平均池化对整个网络模型做正则化,防止过拟合。针对真假目标形状和尺寸相似的情况,分析了该模型对不同形状和尺寸目标的识别效果。实验结果表明,在训练样本数量较少和噪声干扰条件下,该模型可以有效地实现目标类型和尺寸识别。所提模型有助于解决实际真假目标形状和尺寸相似、样本不足以及信噪比低等情况下的雷达高分辨距离像自动目标识别问题。 展开更多

关键词 高分辨距离像 目标识别 改进的一维卷积神经网络 深度学习

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一种基于改进稠密卷积神经网络的表情识别方法 被引量：1

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作者 戴沁璇 罗晓曙 +1 位作者 蒙志明 黄苑琴 《现代电子技术》 2022年第9期29-34,共6页

人的表情包含大量信息,可用于显示人的很多情感状态,例如疲劳和疼痛的表情等。卷积神经网络(CNN)是一种识别人脸表情的有效方法,它可以同时执行特征提取和分类,并可以自动发现数据中的多个表情特点。针对卷积神经网络参数大以及传统表... 人的表情包含大量信息,可用于显示人的很多情感状态,例如疲劳和疼痛的表情等。卷积神经网络(CNN)是一种识别人脸表情的有效方法,它可以同时执行特征提取和分类,并可以自动发现数据中的多个表情特点。针对卷积神经网络参数大以及传统表情识别方法准确率不高的问题,提出一种基于改进的稠密卷积神经网络的面部表情识别模型。首先通过使用Gabor滤波器初始化第一层卷积层;然后采用一种对数线性函数(LLU)进行网络优化,该模型中的特征重用和参数压缩技术提高了网络的学习能力,大大减少了模型参数;最后基于此模型设计了一个表情识别系统,该系统能够准确地识别照片上的表情和在线识别人脸表情。实验结果表明,该模型可以显著提高三个表情数据集的准确率,并能很好地识别人脸表情。 展开更多

关键词 人脸表情识别 改进稠密卷积神经网络 卷积层初始化 GABOR滤波器 激活函数 表情识别系统

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不平衡数据下基于改进门控卷积网络的轴承故障诊断

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作者 郗昌盛 梁小夏 +3 位作者 田少宁 杨杰 冯国金 甄冬 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期153-160,共8页

深度学习在滚动轴承故障诊断中具有广泛的应用,然而,现实中的监测数据往往具有不平衡性,这就会对模型的诊断性能产生很大影响。因此,提出一种基于改进门控卷积神经网络(Improved Gated Convolutional Neural Network,IGCNN)的故障诊断方... 深度学习在滚动轴承故障诊断中具有广泛的应用,然而,现实中的监测数据往往具有不平衡性,这就会对模型的诊断性能产生很大影响。因此,提出一种基于改进门控卷积神经网络(Improved Gated Convolutional Neural Network,IGCNN)的故障诊断方法,用于数据不平衡条件下的故障诊断。首先,提出改进门控卷积层以增强特征提取能力,通过批量归一化技术提高模型的泛化能力。然后,使用标签分布感知边界(Label-distribution-aware Margin,LDAM)损失函数提高模型对少数类的敏感度,减小数据不平衡对模型的影响。将所提算法应用在两组故障轴承数据上,在数据不平衡率为20:1的情况下,所提算法仍然可达到92.71%和94.47%的故障识别率,而对比的其他主流深度学习模型在该情况下只有60%~72%的准确率,表明所提方法在数据集严重不平衡情况下具有很强的诊断能力和鲁棒性。 展开更多

关键词 故障诊断 数据不平衡 改进门控卷积神经网络 标签分布感知边界损失函数 滚动轴承

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基于改进迁移学习的光通信网络流量数据连续插值研究

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作者 孙家宝 邱伊健 秦坤 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期120-125,共6页

光通信网络流量数据具有大规模和高维度的特点,而数据量纲不一致,数据之间的差异会被放大,使得插值效果不理想,所以提出基于改进迁移学习的光通信网络流量数据连续插值方法。通过Box-Cox变换法对流量数据展开标准化处理,统一数据量级与... 光通信网络流量数据具有大规模和高维度的特点,而数据量纲不一致,数据之间的差异会被放大,使得插值效果不理想,所以提出基于改进迁移学习的光通信网络流量数据连续插值方法。通过Box-Cox变换法对流量数据展开标准化处理,统一数据量级与量纲。通过深度学习理论与VNet技术改进卷积神经网络,通过更新网络参数使连续插值结果与理想数据进行匹配,得到流量数据连续插值结果。实验表明,所提方法的信噪比始终高于27.83 dB,频率-波形分布图与理想数据的频率-波形分布图相似度最高,决定系数在0.8以上,能够获得高质量插值结果。 展开更多

关键词 改进迁移学习 光通信网络 流量数据 连续插值 网络探针技术 Box-Cox变换 改进卷积神经网络

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基于改进SKNet-SVM的网络安全态势评估 被引量：4

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作者 赵冬梅 孙明伟 +1 位作者 宿梦月 吴亚星 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期334-349,共16页

为提高网络安全态势评估的准确率,增强稳定性与鲁棒性,提出一种基于改进选择性卷积核卷积神经网络和支持向量机的网络安全态势评估模型。首先,使用改进选择性卷积核代替传统卷积核进行特征提取,提高卷积神经网络感受野变化的自适应性,... 为提高网络安全态势评估的准确率,增强稳定性与鲁棒性,提出一种基于改进选择性卷积核卷积神经网络和支持向量机的网络安全态势评估模型。首先,使用改进选择性卷积核代替传统卷积核进行特征提取,提高卷积神经网络感受野变化的自适应性,增强特征之间关联性。然后,将提取的特征输入到支持向量机中进行分类,并使用网格优化算法对支持向量机中的参数进行全局寻优。最后,根据网络攻击影响指标计算网络安全态势值。实验表明,基于改进选择性卷积核卷积神经网络和支持向量机的态势评估模型与传统的卷积神经网络搭建的态势评估模型相比,准确率更高,并且具有更强的稳定性和鲁棒性。 展开更多

关键词 网络安全态势评估 网络安全态势感知 改进选择性卷积核卷积神经网络 支持向量机 网格优化算法

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基于改进ConvNeXt模型的压气机变几何系统T-step预测方法

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作者 旷典 詹于游 谭燕 《航空发动机》 北大核心 2023年第6期19-26,共8页

为了实时监控航空发动机压气机变几何系统的状态并获取警告信号,提出一种基于改进ConvNeXt模型的T步(T-step)预测方法。与仿真数据和特定试验条件下生成的数据集相比,T-step预测方法采用了飞机数据采集系统记录的实际飞行数据。证实了... 为了实时监控航空发动机压气机变几何系统的状态并获取警告信号,提出一种基于改进ConvNeXt模型的T步(T-step)预测方法。与仿真数据和特定试验条件下生成的数据集相比,T-step预测方法采用了飞机数据采集系统记录的实际飞行数据。证实了采用改进ConvNeXt模型预测压气机变几何系统参数的可行性,并在发动机过渡状态和稳态下分别进行了试验验证。结果表明:采用改进ConvNeXt模型的T步(T-step)预测方法能精准地预测压气机VSV角度和VBV开度的变化,最低可达2.132°和7.077°,预测误差在可接受范围内。该方法能识别和预测各类型航空发动机不同运行状态的变几何系统参数的角度,获得相对准确的结果。 展开更多

关键词 压气机变几何系统 改进卷积神经网络模型 预测方法 航空发动机

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面向多复杂场景环境的敞车车号辨识研究

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作者 薛峰 于国丞 +3 位作者 李世杰 凌烈鹏 张峰峰 陈峰炜 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1162-1169,共8页

针对现有敞车车号定位识别方法存在的环境适应性差、定位和识别精度低的问题,本文提出一种面向多种复杂环境下的敞车车号精准定位和识别的方法。搭建融合多尺度特征信息的敞车车号定位模型框架,在此基础上,融合多尺度金字塔特征进行深... 针对现有敞车车号定位识别方法存在的环境适应性差、定位和识别精度低的问题,本文提出一种面向多种复杂环境下的敞车车号精准定位和识别的方法。搭建融合多尺度特征信息的敞车车号定位模型框架,在此基础上,融合多尺度金字塔特征进行深度可分离卷积的敞车车号特征提取网络设计。提出基于改进卷积循环神经网络的车号定位识别模型,主要针对识别网络模型结构进行设计。通过不同环境下采集的敞车车厢图片对本文提出的方法进行验证。结果表明:本文提出的车号定位方法的准确率为0.94,车号识别的准确率为0.97。 展开更多

关键词 车号定位 深度可分离卷积 特征提取 改进卷积循环神经网络 特征金字塔 字符识别 铁路货运 深度学习

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