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基于动态深度可分离卷积神经网络的管道泄漏孔径识别 被引量：1
1
作者 王秀芳 刘源 李月明 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期183-189,共7页
针对传统模型为提高管道泄漏检测的精度而导致的模型结构复杂度、参数量和计算量大的问题,提出一种基于动态深度可分离卷积神经网络的管道泄漏孔径识别方法;动态卷积层将提取到的泄漏信号特征经过通道注意力权值计算和动态权值融合,通... 针对传统模型为提高管道泄漏检测的精度而导致的模型结构复杂度、参数量和计算量大的问题,提出一种基于动态深度可分离卷积神经网络的管道泄漏孔径识别方法;动态卷积层将提取到的泄漏信号特征经过通道注意力权值计算和动态权值融合,通过动态深度可分离卷积层获得更强的特征表达能力,利用全局平均池化层降低网络模型参数,通过全连接层识别管道泄漏孔径。结果表明:新方法具有较高的识别精度,克服了传统模型资源开销大、功耗高的问题,降低了模型的训练时间,提升了管道泄漏孔径的识别速度,可用于工业中的管道泄漏程度监测。 展开更多
关键词 泄漏孔径识别 动态深度可分离卷积 轻量化网络 动态卷积
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基于深度可分离卷积神经网络的水声目标分类研究及FPGA实现 被引量：4
2
作者 张天帅 刘金涛 王良 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期152-165,共14页
针对传统声纳处理器算力受限,能效比低,难以支撑水声目标识别实时推理的问题,本文基于异构SoC平台设计了面向被动声纳水下目标实时计算处理系统。该系统具有较低资源开销和较小分类精度损失等优点,是一种低时延、高能效比的硬件加速器... 针对传统声纳处理器算力受限,能效比低,难以支撑水声目标识别实时推理的问题,本文基于异构SoC平台设计了面向被动声纳水下目标实时计算处理系统。该系统具有较低资源开销和较小分类精度损失等优点,是一种低时延、高能效比的硬件加速器解决方案。本文以MobileNetV1网络模型为基础并对其进行结构优化,在现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)上通过并行流水线的加速结构实现它的前向推理过程,并对其权值参数进行二值化的处理,以达到减少存储量和计算量的同时加快其推理速度的目的。同时,根据在输入通道维度以及输出图像高度上分块并行的优化思想,设计了深度可分离卷积的流水优化策略,采用并行流水的结构极大减少了前向推理的时间。实验表明,在利用出海实际采集得到的水声数据集上,本文实现的系统识别精度为88.5%,在的分辨率的图像上,时间延迟达到4.23 ms。对比CPU速度提升了70.68倍,是GPU速度的68%。能效比分别为CPU的0.08%,GPU的2.12%。本文为神经网络在硬件资源有限以及功耗存在限制的轻量型移动端或者边缘设备上的应用与部署,以及对促进融合水下勘探网络的建设和水下信息的快速获取提供了设计思路。 展开更多
关键词 水声目标分类 深度可分离卷积 定点量化 FPGA
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基于RISC-Ⅴ的深度可分离卷积神经网络加速器 被引量：1
3
作者 曹希彧 陈鑫 魏同权 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2536-2551,共16页
人工智能时代,RISC-Ⅴ作为一种新兴的开源精简指令集架构,因其低功耗、模块化、开放性和灵活性等优势,使之成为一种能够适应不断发展的深度学习模型和算法的新平台.但是在硬件资源及功耗受限环境下,基础的RISC-Ⅴ处理器架构无法满足卷... 人工智能时代,RISC-Ⅴ作为一种新兴的开源精简指令集架构,因其低功耗、模块化、开放性和灵活性等优势,使之成为一种能够适应不断发展的深度学习模型和算法的新平台.但是在硬件资源及功耗受限环境下,基础的RISC-Ⅴ处理器架构无法满足卷积神经网络对高性能计算的需求.为了解决这一问题,本文设计了一个基于RISC-Ⅴ的轻量化深度可分离卷积神经网络加速器,旨在弥补RISC-Ⅴ处理器的卷积计算能力的不足.该加速器支持深度可分离卷积中的两个关键算子,即深度卷积和点卷积,并能够通过共享硬件结构提高资源利用效率.深度卷积计算流水线采用了高效的Winograd卷积算法,并使用2×2数据块组合拼接成4×4数据片的方式来减少传输数据冗余.同时,通过拓展RISC-Ⅴ处理器端指令,使得加速器能够实现更灵活的配置和调用.实验结果表明,相较于基础的RISC-Ⅴ处理器,调用加速器后的点卷积和深度卷积计算取得了显著的加速效果,其中点卷积加速了104.40倍,深度卷积加速了123.63倍.与此同时,加速器的性能功耗比达到了8.7GOPS/W.本文的RISC-Ⅴ处理器结合加速器为资源受限环境下卷积神经网络的部署提供了一个高效可行的选择. 展开更多
关键词 神经网络 深度可分离卷积 RISC-Ⅴ Winograd快速卷积 硬件加速
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基于深度可分离卷积神经网络的轴承故障诊断模型 被引量：4
4
作者 金钰森 丁飞 +2 位作者 陈竺 郑雁鹏 黄伟韬 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第1期193-202,共10页
在现实工业环境中需要对设备故障做出快速准确的诊断,低时延和高准确度的要求使得传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在故障诊断过程中受到严重制约。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积神经网络(Separable Con... 在现实工业环境中需要对设备故障做出快速准确的诊断,低时延和高准确度的要求使得传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)在故障诊断过程中受到严重制约。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积神经网络(Separable Convolutional Neural Network, SCNN)的轴承故障诊断模型,构建能够处理连续振动信号的主干CNN,通过对主干CNN中的卷积层进行可分离处理来构建SCNN,实现卷积过程的通道和区域的分离,减少卷积计算过程中所需的参数,从而降低计算时延;为SCNN引入残差层,通过残差连接来保证卷积迭代计算的准确率,避免网络层数过多而造成过拟合。为了对比所构建模型的有效性,将传统的VGG16和ResNet50网络进行一维重构来进行验证,并对分类处理后的CWRU故障轴承数据进行分析。结果显示该模型在保证识别准确率的同时有效地提高了故障诊断的效率。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 残差神经网络 可分离卷积神经网络
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深度可分离卷积神经网络miniXception对矿工情绪特征的识别 被引量：2
5
作者 王征 张科 +1 位作者 张赫林 潘红光 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2022年第3期562-571,共10页
为准确了解煤矿井下矿工情绪状况,以陕西省某煤矿为研究区,选取并建立矿工表情图像数据集。基于深度可分离卷积神经网络miniXception搭建矿工表情识别模型,对其残差连接进行改进,加入多次标准卷积与轻量化上下采样模块,并提出Exp-FReLU... 为准确了解煤矿井下矿工情绪状况,以陕西省某煤矿为研究区,选取并建立矿工表情图像数据集。基于深度可分离卷积神经网络miniXception搭建矿工表情识别模型,对其残差连接进行改进,加入多次标准卷积与轻量化上下采样模块,并提出Exp-FReLU作为网络主分支的激活函数。通过MMA面部表情公共数据集及文中自制数据集对网络进行训练,输出每类表情的识别率并将识别率最高的分类结果视作预测结果。实验分析了训练时间、精确度、召回率、F1分数以及分类准确度混淆矩阵,发现改进miniXception网络对生气、厌恶、恐惧、高兴、沮丧、惊讶以及中性7种表情的识别率分别为86%,76%,67%,97%,63%,88%以及72%;经过100次迭代,模型总体准确率达到0.833,损失值最低降至0.086。研究表明,改进miniXception网络在矿工面部表情的识别问题上具有可行性,能够满足实际应用需要。 展开更多
关键词 深度学习 矿工面部表情识别 表情特征提取 深度可分离卷积 miniXception
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基于深度可分离卷积神经网络的农作物病害识别方法 被引量：11
6
作者 蔡汉明 随玉腾 +1 位作者 张镇 曾祥永 《安徽农业科学》 CAS 2019年第11期244-246,252,共4页
为了满足现代化、机械化农业生产的目标,降低模型的计算量,使农作物病害分类模型更适用于资源受限制的设备,提出了一种以深度可分离卷积为主的神经网络模型。利用深度可分离卷积和卷积相结合的方法取代标准卷积,计算量可降低至标准卷积... 为了满足现代化、机械化农业生产的目标,降低模型的计算量,使农作物病害分类模型更适用于资源受限制的设备,提出了一种以深度可分离卷积为主的神经网络模型。利用深度可分离卷积和卷积相结合的方法取代标准卷积,计算量可降低至标准卷积的12%左右,并且大大减少网络模型的参数量。通过进一步减少通道数、改变网络输入图片大小的等方式,获得12种参数量和计算量不同的模型。结果显示,对含有复杂背景和光照不均匀的10类农作物的27种病害样本图片进行分类,该研究提出的模型准确率为98.26%,且参数量仅904K。 展开更多
关键词 深度可分离卷积 病害识别 图像处理 深度学习
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基于深度可分离卷积神经网络轴承剩余寿命预测 被引量：6
7
作者 徐海铭 夏乔阳 +1 位作者 李勇 章兰珠 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期763-771,共9页
为进行轴承剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测,采用小波-谱峭度分析方法,首先对轴承振动序列信号进行小波包分解,并以谱峭度作为指标,确定故障特征频带并进行信号重构,然后,根据其频谱特征判断轴承是否发生故障,最终确定轴承振... 为进行轴承剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测,采用小波-谱峭度分析方法,首先对轴承振动序列信号进行小波包分解,并以谱峭度作为指标,确定故障特征频带并进行信号重构,然后,根据其频谱特征判断轴承是否发生故障,最终确定轴承振动序列信号的初始故障点(Incipient Fault Point,IFP)。在此基础上,将引入注意力(Attention)机制的一维深度可分离卷积神经网络用于轴承初始故障点之后振动信号特征的提取,相比传统卷积神经网络,深度可分离卷积层可减少网络训练参数个数,加快网络训练速度。实验结果表明,注意力机制的引入使网络能够聚焦信号中关键的特征,为重要特征赋予较大权重,避免人工处理特征的不足,利于有效特征提取,最终预测结果好于SVR、CNN、RNN等常用数据驱动方法。 展开更多
关键词 深度可分离卷积 注意力机制 神经网络 初始故障点 剩余寿命预测
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ISW32离心泵深度一维卷积神经网络故障诊断 被引量：1
8
作者 贺婷婷 张晓婷 +1 位作者 李强 颜洁 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期213-216,共4页
传统卷积神经网络进行故障诊断过程费时费力,且人工提取特征未必完善。通过搭建离心泵故障诊断实验系统获得采样本,输入到深度一维卷积神经网络中进行故障诊断。通过提高1DCNN深度,为1DCNN模型设置了更多卷积层,最终实现D-1DCNN模型达... 传统卷积神经网络进行故障诊断过程费时费力,且人工提取特征未必完善。通过搭建离心泵故障诊断实验系统获得采样本,输入到深度一维卷积神经网络中进行故障诊断。通过提高1DCNN深度,为1DCNN模型设置了更多卷积层,最终实现D-1DCNN模型达到更强的特征提取能力。通过参数设置对深度一维卷积神经网络进行调节,确定最优的参数范围:学习率为0.01,卷积核选取为(1×3),批处理量为50,采取最大池化条件,以Adam优化器优化实验参数。实验测试研究结果表明:深度一维卷积神经网络在离心泵故障诊断实现了99.97%准确率,可以满足智能故障诊断的要求。该研究对提高ISW32离心泵的故障诊断能量具有很好的实际应用价值。 展开更多
关键词 离心泵 故障诊断 深度一维卷积神经网络 准确率 实验 采样
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基于改进轻量级深度卷积神经网络的果树叶片分类及病害识别模型设计 被引量：3
9
作者 买买提·沙吾提 李荣鹏 +2 位作者 蔡和兵 赵明 梁嘉曦 《森林工程》 北大核心 2025年第2期277-287,共11页
新疆是中国重要的林果产业基地,特色林果业是区域经济发展的重要组成部分。为预防果树病害制约林果业发展,设计一款归一化注意力(normalization-based attention module,NAM)轻量级深度卷积神经网络(MobileNet-V2)果树叶片分类及病害识... 新疆是中国重要的林果产业基地,特色林果业是区域经济发展的重要组成部分。为预防果树病害制约林果业发展,设计一款归一化注意力(normalization-based attention module,NAM)轻量级深度卷积神经网络(MobileNet-V2)果树叶片分类及病害识别模型。其中融入轻量型的归一化注意力机制,提高模型对特征信息的敏感度,使模型关注显著性特征。同时,将L1正则化(L1 regularization或losso)添加到损失函数中,对权重进行稀疏性惩罚,抑制非显著性权重。试验结果表明,在叶片分类中,模型对自构建植物叶片病害识别数据集(Plant Village)、混合数据集的分类结果均表现良好,准确率分别达到97.05%、98.73%、94.91%,具有较好的泛化能力。在病害识别中,MobileNet-V2 NAM模型实现94.55%的识别准确率,高于深度卷积神经网络(AlexNet)、视觉几何群网络(VGG16)经典卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型,且模型参数量只有3.56 M。MobileNet-V2 NAM在具有良好准确率同时保持了较低的模型参数量,为深度学习模型嵌入到移动设备提供技术支持。 展开更多
关键词 新疆 果树分类 病害识别 归一化注意力轻量级深度卷积神经网络(MobileNet-V2 NAM) 归一化注意力机制
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融合卷积深度置信网络与可拓神经网络的齿轮故障诊断方法
10
作者 王体春 夏天 费叶琦 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第6期2178-2193,共16页
针对齿轮传感器在单通道状态监测中的信息量和可信度不足、噪声干扰及变工况下数据分布差异等问题,提出一种融合增强卷积深度置信网络与自适应加权可拓网络的齿轮箱故障诊断方法。采用压缩感知算法重构收集到的多通道振动数据;通过引入... 针对齿轮传感器在单通道状态监测中的信息量和可信度不足、噪声干扰及变工况下数据分布差异等问题,提出一种融合增强卷积深度置信网络与自适应加权可拓网络的齿轮箱故障诊断方法。采用压缩感知算法重构收集到的多通道振动数据;通过引入软池化层优化的膨胀卷积深度置信网络进行特征提取,并采用注意力机制技术加权融合多通道特征;利用侧距优化的加权可拓神经网络完成齿轮故障分类。最后,通过公开数据集进行验证和对比分析表明,该模型相比卷积神经网络模型、深度置信网络模型、高斯卷积深度置信网络模型等具有更高的识别精度,在噪声干扰和变工况条件下具有良好的故障诊断性能。 展开更多
关键词 深度学习 卷积深度置信网络 可拓神经网络 故障诊断
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基于卷积神经网络的图像分类深度学习模型综述 被引量：6
11
作者 刘鸿达 孙旭辉 +2 位作者 李沂滨 韩琳 张宇 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第11期1-21,共21页
使用神经网络模型进行图像分类任务一直是非常重要的研究方向,随着深度学习技术的发展,对神经网络模型的要求也越来越高。在识别率高的同时,对模型的参数量、训练时间也都有较高的要求。卷积神经网络一直是深度学习中针对图像处理的主... 使用神经网络模型进行图像分类任务一直是非常重要的研究方向,随着深度学习技术的发展,对神经网络模型的要求也越来越高。在识别率高的同时,对模型的参数量、训练时间也都有较高的要求。卷积神经网络一直是深度学习中针对图像处理的主流方法,主要介绍基于卷积神经网络的分类模型的发展历程,分析其不同阶段各个模型的搭建思路;介绍Transformer与卷积神经网络结合的相关模型以及各模型在其他领域的应用情况。最后,对卷积神经网络的发展进行了探讨。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度学习 图像分类 TRANSFORMER
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基于车载成像与深度卷积神经网络的地表残膜识别方法 被引量：1
12
作者 吕继东 翟志强 +3 位作者 孟庆建 苗璐鹏 陈悦 张若宇 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期26-37,70,共13页
针对残膜回收机实际作业过程中存在多种相似非目标场景干扰,目标场景图像背景复杂且地表残膜尺寸小、破碎度大、无固定轮廓导致残膜覆盖率难以准确评估的问题,提出基于车载成像和深度卷积神经网络的地表残膜识别方法。构建了一种基于多... 针对残膜回收机实际作业过程中存在多种相似非目标场景干扰,目标场景图像背景复杂且地表残膜尺寸小、破碎度大、无固定轮廓导致残膜覆盖率难以准确评估的问题,提出基于车载成像和深度卷积神经网络的地表残膜识别方法。构建了一种基于多重特征增强的SE-DenseNet-DC分类模型,在DenseNet121模型每个稠密块的非线性组合函数前后引入通道注意力机制增强有效特征信息通道的权重,然后引入多尺度串联空洞卷积替换原始模型第1层卷积提升感受野并保持细节敏感度,实现目标场景图像的有效提取;构建了一种基于细节信息增强和多尺度特征融合的CDC-TransUnet分割模型,在TransUnet模型的编码器部分引入CBAM模块提取更加细微和精确的全局特征,在跳跃连接部分引入DAB模块融合多尺度语义信息并弥补编码和解码阶段特征之间的语义差距,然后在解码器部分引入CCAF模块减少上采样丢失的细节信息,实现目标场景图像复杂背景中地表残膜的精准分割。试验结果表明,SE-DenseNet-DC分类模型对目标场景图像的分类准确率、查准率、查全率和F1值分别达到96.26%、91.54%、94.49%和92.83%,CDC-TransUnet分割模型对目标场景图像中地表残膜分割平均交并比(MIOU)达到77.17%,模型预测残膜覆盖率与人工标注残膜覆盖率决定系数(R^(2))为0.92,均方根误差(RMSE)为0.23%,平均相对误差为2.95%,单幅图像评估时间平均为0.54 s。本文方法在残膜回收机回收后地表残膜覆盖率监测评估中具有较高的准确率和较快的推理速度,为残膜回收机回收质量实时准确评估提供技术支撑。 展开更多
关键词 棉田 残膜回收 车载成像 深度卷积神经网络 识别
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融合深度强化学习的卷积神经网络联合压缩方法
13
作者 马祖鑫 崔允贺 +4 位作者 秦永彬 申国伟 郭春 陈意 钱清 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第6期210-219,共10页
随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果... 随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果,影响压缩后的模型性能。针对以上问题,提出一种基于深度强化学习的神经网络联合压缩方法——CoTrim。CoTrim同时执行通道剪枝与权值量化,利用深度强化学习算法搜索出全局最优的剪枝与量化策略,以平衡剪枝与量化对网络性能的影响。在CIFAR-10数据集上对VGG和ResNet进行实验,实验表明,对于常见的单分支卷积和残差卷积结构,CoTrim能够在精度损失仅为2.49个百分点的情况下,将VGG16的模型大小压缩至原来的1.41%。在复杂数据集Imagenet-1K上对紧凑网络MobileNet和密集连接网络DenseNet进行实验,实验表明,对于深度可分离卷积结构以及密集连接结构,CoTrim依旧能保证精度损失在可接受范围内将模型压缩为原始大小的1/5~1/8。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度强化学习 模型压缩 通道剪枝 权值量化 边缘智能
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基于深度卷积神经网络的雷达伺服转台消隙策略
14
作者 鲍子威 吴影生 房景仕 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第1期101-108,118,共9页
精密雷达伺服转台传动机构会随着装备不断运行使用逐渐磨损,表现为齿隙随着机构的磨损逐渐增大。传统双电机消隙控制策略能够消除齿隙,但该策略需要基于控制经验及装备初始传动机构齿隙一次性配置完成,这会导致随着机构磨损消隙效果逐... 精密雷达伺服转台传动机构会随着装备不断运行使用逐渐磨损,表现为齿隙随着机构的磨损逐渐增大。传统双电机消隙控制策略能够消除齿隙,但该策略需要基于控制经验及装备初始传动机构齿隙一次性配置完成,这会导致随着机构磨损消隙效果逐渐变差,影响雷达跟踪精度。针对此缺陷,本文提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的精密雷达伺服转台消隙策略,通过采集位置闭环传动轴振动数据,利用连续小波变换(CWT)得到时频图,作为DCNN训练输入,训练后得到识别模型,最后根据模型识别出伺服转台传动机构磨损程度来调整双电机消隙控制的偏置电流和拐点电流,通过对比实验验证了调整后消隙效果优于传统消隙方式,极大提高装备运行的可靠性,降低雷达伺服转台的维护成本。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 精密雷达伺服转台 双电机消隙 可靠性
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基于差分进化和深度卷积神经网络的遥感图像融合方法
15
作者 朱澳临 陈应霞 《现代电子技术》 北大核心 2025年第19期9-16,共8页
针对遥感图像融合中存在特征信息提取不足、重要参数需要手工设置的问题,文中提出一种基于差分进化和深度卷积神经网络(CNN)的遥感图像融合方法——DETNet。首先,DETNet设计了一种具有双分支、双层和双向的网络结构,以分层和双向的方式... 针对遥感图像融合中存在特征信息提取不足、重要参数需要手工设置的问题,文中提出一种基于差分进化和深度卷积神经网络(CNN)的遥感图像融合方法——DETNet。首先,DETNet设计了一种具有双分支、双层和双向的网络结构,以分层和双向的方式将全色(PAN)图像的潜在多尺度空间细节注入到多光谱(MS)图像中。在三双结构中,采用了基于层次域的多级损失函数对多层结果进行约束。然后,基于多分辨率分析(MRA)法设计了嵌入DETNet中的CNN模块(MRAB),同时在模块中引入空间注意力机制,使网络更关注输入图像中的空间特征。接着,考虑到需要在不同尺度上注入不同对象,采用了多尺度卷积特征提取块(MSCB)对网络进行深化和扩展,以提高网络的非线性拟合能力。最后,依据多级损失函数确立目标函数,通过组合差分进化(CoDE)算法优化目标函数,避免陷入局部最优,从而保证融合质量。实验结果表明,采用DETNet方法得到的融合图像在空间细节信息和光谱细节方面均优于其他方法。 展开更多
关键词 遥感图像融合 组合差分进化优化 深度卷积神经网络 全色图像 多光谱图像 多尺度卷积特征提取块 目标函数
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基于多种深度卷积神经网络模型的汉族青少年儿童肘关节X线骨龄推断 被引量：1
16
作者 李丹阳 周慧明 +4 位作者 万雷 刘太昂 李远喆 汪茂文 王亚辉 《法医学杂志》 北大核心 2025年第1期48-58,共11页
目的探讨适用于我国汉族青少年儿童肘关节X线图像的深度学习骨龄自动推断模型,并评估其性能。方法采集我国华东、华南、华中、西北地区6.00~<16.00周岁汉族青少年儿童肘关节正位X线图像943例(男性517例,女性426例),采用3种实验方案(... 目的探讨适用于我国汉族青少年儿童肘关节X线图像的深度学习骨龄自动推断模型,并评估其性能。方法采集我国华东、华南、华中、西北地区6.00~<16.00周岁汉族青少年儿童肘关节正位X线图像943例(男性517例,女性426例),采用3种实验方案(方案一:将预处理后的上述图像直接输入回归模型;方案二:以“肘关节重点骨骼标注”作为标签训练分割网络,将分割后的图像输入回归模型;方案三:以“肘关节全部骨骼标注”作为标签训练分割网络,将分割后的图像输入回归模型)进行肘关节X线骨龄预测。针对分割任务,从U-Net、UNet++和TransUNet中遴选出最优网络模型作为分割网络;针对回归任务,选择VGG16、VGG19、InceptionV2、InceptionV3、ResNet34、ResNet50、ResNet101和DenseNet121模型进行骨龄预测。采用随机抽样的方法抽取80%样本(754例)作为训练集和验证集,用于模型拟合和超参数的调整;20%(189例)作为内部测试集,用于测试训练后模型性能。另采集104例同源6.00~<16.00周岁汉族青少年儿童肘关节正位X线图像作为外部测试集。通过比较模型预测年龄与真实生活年龄之间的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)、_(±0.7岁)的准确率(P_(±0.7岁))、_(±1.0岁)的准确率(P_(±1.0岁)),并绘制雷达图、散点图、热力图评估模型的性能。结果按照方案三的方法进行分割时,UNet++模型在学习率为0.0001时的分割损失为0.0004,准确率为93.8%,模型分割性能优异。在内部测试集中,DenseNet121模型采用该分割方法的模型预测结果最优,MAE、P_(±0.7岁)、P_(±1.0岁)分别为0.83岁、70.03%、84.30%。在外部测试集中,DenseNet121模型采用方案三的结果最优,平均MAE为0.89岁、平均RMSE为1.00岁。结论对青少年儿童肘关节X线图像进行骨龄自动推断时,分割网络推荐使用UNet++模型,DenseNet121模型在采用方案三时的性能最优。使用分割网络,特别是以包括肱骨远端、桡骨近端、尺骨近端全部肘关节作为标注区域的分割网络能提高肘关节X线骨龄推断的准确性。 展开更多
关键词 法医人类学 年龄推断 X线图像 肘关节 深度卷积神经网络 分割网络 青少年 儿童
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基于注意力-残差双特征流卷积神经网络的深度图帧内编码单元快速划分算法
17
作者 贾克斌 吴岳珩 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第5期539-551,共13页
针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。... 针对三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图编码单元(coding unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的算法来实现快速深度图帧内编码。首先,提出一种具有3个分支的注意力-残差双特征流卷积神经网络(attention-residual bi-feature stream convolutional neural networks,ARBS-CNN)模型,其中基于残差模块(residual module,RM)和特征蒸馏(feature distill,FD)模块的2个分支用于提取全局图像特征,基于动态模块(dynamic module,DM)和卷积-卷积块注意力模块(convolutional-convolutional block attention module,Conv-CBAM)的分支用于提取局部图像特征;然后,将提取到的特征进行整合并输出,得到对深度图CU划分结构的预测;最后,将ARBS-CNN嵌入到3D-HEVC测试平台中,利用预测结果加速深度图帧内编码。与原始算法相比,提出的算法能在维持率失真性能几乎不受影响的条件下,平均减少74.2%的编码时间。实验结果表明,该算法能够在保持率失真性能的条件下,有效降低3D-HEVC的编码复杂度。 展开更多
关键词 三维高效视频编码(three-dimensional high efficiency video coding 3D-HEVC) 深度图 卷积神经网络(convolutional neural networks CNN) 编码单元(coding unit CU)划分 帧内编码 双特征流
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基于改进一维卷积神经网络模型的蛋清粉近红外光谱真实性检测 被引量：1
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作者 祝志慧 李沃霖 +4 位作者 韩雨彤 金永涛 叶文杰 王巧华 马美湖 《食品科学》 北大核心 2025年第6期245-253,共9页
引入近红外光谱检测技术,构建改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)蛋清粉真实性检测模型。该模型基于1D-CNN模型,无需对光谱数据进行预处理;同时在网络中加入有效通道注意力模块和一维全局平均... 引入近红外光谱检测技术,构建改进一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)蛋清粉真实性检测模型。该模型基于1D-CNN模型,无需对光谱数据进行预处理;同时在网络中加入有效通道注意力模块和一维全局平均池化层,提高模型提取光谱特征的能力,减少噪声干扰。结果表明,改进后的EG-1D-CNN模型可判别蛋清粉样本的真伪,对于掺假蛋清粉的检测率可达到97.80%,总准确率(AAR)为98.93%,最低检测限(LLRC)在淀粉、大豆分离蛋白、三聚氰胺、尿素和甘氨酸5种单掺杂物质上分别可达到1%、5%、0.1%、1%、5%,在多掺杂中可达到0.1%~1%,平均检测时间(AATS)可达到0.004 4 s。与传统1D-CNN网络结构及其他改进算法相比,改进后的EG-1D-CNN模型在蛋清粉真实性检测上具有更高精度,检测速度快,且模型占用空间小,更适合部署在嵌入式设备中。该研究可为后续开发针对蛋粉质量检测的便携式近红外光谱检测仪提供一定的理论基础。 展开更多
关键词 蛋清粉 近红外光谱 真实性检测 一维卷积神经网络 深度学习
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基于卷积神经网络的立体匹配算法研究 被引量：1
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作者 郭北涛 刘瀚齐 +1 位作者 刘琪 张丽秀 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期69-73,78,共6页
在基于深度学习的立体匹配问题中,模型的网络结构、参数设置对匹配精度和匹配效率起到决定性作用。针对现有模型参数量大,精度低的问题,设计一种基于卷积神经网络的视差回归模型。首先,提出了基于扩张卷积和空间池化金字塔的多尺度特征... 在基于深度学习的立体匹配问题中,模型的网络结构、参数设置对匹配精度和匹配效率起到决定性作用。针对现有模型参数量大,精度低的问题,设计一种基于卷积神经网络的视差回归模型。首先,提出了基于扩张卷积和空间池化金字塔的多尺度特征提取网络,提高弱纹理区域的匹配精度;其次,改进了代价体相似度计算步骤,在保证匹配精度的同时,降低模型的参数量;最后,通过采取视差梯度信息和视差回归损失函数相结合的策略,有效地解决了在视差不连续区域中存在的边界信息保留不完整的问题。使用Middlebury数据集对模型进行验证,实验结果表明,相较于现有的立体匹配算法,在精度和速度方面都有所提升。 展开更多
关键词 机器视觉 立体匹配 卷积神经网络 深度学习
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基于卷积神经网络和多标签分类的复杂结构损伤诊断 被引量：1
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作者 李书进 杨繁繁 张远进 《建筑科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期101-111,共11页
为研究复杂空间框架节点损伤识别问题,利用多标签分类的优势,构建了多标签单输出和多标签多输出两种卷积神经网络模型,用于框架结构节点损伤位置的判断和损伤程度诊断。针对复杂结构损伤位置判断时工况多、识别准确率不高等问题,提出了... 为研究复杂空间框架节点损伤识别问题,利用多标签分类的优势,构建了多标签单输出和多标签多输出两种卷积神经网络模型,用于框架结构节点损伤位置的判断和损伤程度诊断。针对复杂结构损伤位置判断时工况多、识别准确率不高等问题,提出了一种能对结构进行分层(或分区)处理并同时完成损伤诊断的多标签多输出卷积神经网络模型。分别构建了适用于多标签分类的浅层、深层和深层残差多输出卷积神经网络模型,并对其泛化性能进行了研究。结果表明:提出的模型具有较高的损伤诊断准确率和一定的抗噪能力,特别是经过分层(分区)处理后的多标签多输出网络模型更具高效性,有更快的收敛速度和更高的诊断准确率;利用多标签多输出残差卷积神经网络模型可以从训练工况中提取到足够多的损伤信息,在面对未经过学习的工况时也能较准确判断各节点的损伤等级。 展开更多
关键词 损伤诊断 卷积神经网络 多标签分类 框架结构 深度学习
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