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改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实被引量：84: 1; 作者闫建伟赵源 +5 位作者张乐伟苏小东刘红芸张富贵樊卫国何林《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第18期143-150,共8页; 为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经... 展开更多; 关键词卷积神经网络 fasterrcnn 机器视觉深度学习刺梨果实目标识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合图像识别和VFH+的无人艇局部路径规划方法被引量：7: 2; 作者洪晓斌魏新勇 +2 位作者黄烨笙刘艳霞肖国权《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期24-33,共10页; 针对水面无人艇在复杂海况下的局部避障问题,文中引入深度学习方法来处理视觉信息,提出了结合VFH+算法的水面无人艇的局部路径规划方法.首先利用对称的编码器-解码器结构的图像语义分割模型和FasterRCNN网络模型进行水面边界线检测及水... 展开更多; 关键词无人艇图像分割 fasterrcnn模型 VFH+算法路径规划; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的铝材表面缺陷检测系统设计被引量：13: 3; 作者朱安康王娆芬张振宇《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第8期96-99,103,共5页; 针对目前铝型材表面瑕疵检测系统检测效果差的问题,提出了一种基于深度学习的铝材表面缺陷检测系统。首先,适当改变主干网络的深度和通道数以提高模型鲁棒性,同时对改进后模型的超参数进行调整;然后增加使用可变形卷积,提高网络对不规... 展开更多; 关键词深度学习 fasterrcnn 可变形卷积缺陷检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于烟雾病检测的Faster RCNN改进算法被引量：4: 4; 作者徐佳薇武杰 +1 位作者雷宇顾宇翔《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第6期1391-1400,共10页; 为了预防烟雾病引发的并发症威胁患者生命,需要对烟雾病进行及时有效的诊断。本文提出了一种改进的Faster RCNN算法用于烟雾病检测。首先,提取颈内动脉数字减影血管造影(Digital subtraction angiography,DSA)图像,并进行数据增强,训练... 展开更多; 关键词烟雾病检测数字减影血管造影深度学习 fasterrcnn 特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实被引量：84: 1; 作者闫建伟赵源张乐伟苏小东刘红芸张富贵樊卫国何林; 机构贵州大学机械工程学院国家林业和草原局刺梨工程技术研究中心贵州省山地农业智能装备工程研究中心六盘水师范学院; 出处《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第18期143-150,共8页; 基金贵州大学培育项目(黔科合平台人才[2017]5788) 贵州省普通高等学校工程研究中心建设项目(黔教合KY字[2017]015) 贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2019]5616号); 文摘为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经网络中的感兴趣区域池化(ROI pooling)改进为感兴趣区域校准(ROIalign)的区域特征聚集方式,使得检测结果中的目标矩形框更加精确。通过比较FasterRCNN框架下的VGG16、VGG_CNN_M1024以及ZF3种网络模型训练的精度-召回率,最终选择VGG16网络模型,该网络模型对11类刺梨果实的识别精度分别为94.00%、90.85%、83.74%、98.55%、96.42%、98.43%、89.18%、90.61%、100.00%、88.47%和90.91%,平均识别精度为92.01%。通过对300幅自然环境下随机拍摄的未参与识别模型训练的刺梨果实图像进行检测,并选择以召回率、准确率以及F1值作为识别模型性能评价的3个指标。检测结果表明:改进算法训练出来的识别模型对刺梨果实的11种形态的召回率最低为81.40%,最高达96.93%;准确率最低为85.63%,最高达95.53%;F1值最低为87.50%,最高达94.99%。检测的平均速度能够达到0.2s/幅。该文算法对自然条件下刺梨果实的识别具有较高的正确率和实时性。; 关键词卷积神经网络 fasterrcnn 机器视觉深度学习刺梨果实目标识别; Keywords convolutional neural network Faster RCNN machine vision deep learning Rosa roxbunghii target recognition; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合图像识别和VFH+的无人艇局部路径规划方法被引量：7: 2; 作者洪晓斌魏新勇黄烨笙刘艳霞肖国权; 机构华南理工大学机械与汽车工程学院华南理工大学软件学院; 出处《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期24-33,共10页; 基金广东省科技计划项目(2018B010109005) 广州市科技计划项目(201802020021,201802020009)~~; 文摘针对水面无人艇在复杂海况下的局部避障问题,文中引入深度学习方法来处理视觉信息,提出了结合VFH+算法的水面无人艇的局部路径规划方法.首先利用对称的编码器-解码器结构的图像语义分割模型和FasterRCNN网络模型进行水面边界线检测及水面障碍物识别,构建水面无人艇环境模型;然后采用基于VFH+的局部路径规划方法,通过逐步构建主直方图、二元直方图和掩模直方图压缩环境数据,引入合理的代价函数来获取实现水面无人艇的有效避障方向规划.在MODD图像数据集上的仿真实验以及实船避障实验结果表明,该方法能有效地提取水面图像信息,并得到合理的局部路径规划策略,在10kn航速下的避障轨迹平滑,可满足水面无人艇的自主避障需求.; 关键词无人艇图像分割 fasterrcnn模型 VFH+算法路径规划; Keywords unmanned surface vehicle image segmentation faster RCNN model VFH+ algorithm path planning; 分类号 TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的铝材表面缺陷检测系统设计被引量：13: 3; 作者朱安康王娆芬张振宇; 机构上海工程技术大学电子电气工程学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第8期96-99,103,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(71701124) 国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61803255) 上海市自然科学基金资助项目(18ZR1416700)。; 文摘针对目前铝型材表面瑕疵检测系统检测效果差的问题,提出了一种基于深度学习的铝材表面缺陷检测系统。首先,适当改变主干网络的深度和通道数以提高模型鲁棒性,同时对改进后模型的超参数进行调整;然后增加使用可变形卷积,提高网络对不规则目标缺陷的检测能力。实验结果表明:对缺陷检测的平均准确率(mAP)较改进前提高6.5%,对角位漏底、起坑、漏底缺陷的检测精度分别提升25.7%,35.4%,33.5%。改进后系统模型的mAP较当前一系列性能优异的目标检测算法有显著提高。; 关键词深度学习 fasterrcnn 可变形卷积缺陷检测; Keywords deep learning fasterrcnn deformable convolution defect detection; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于烟雾病检测的Faster RCNN改进算法被引量：4: 4; 作者徐佳薇武杰雷宇顾宇翔; 机构上海理工大学健康科学与工程学院复旦大学附属华山医院神经外科; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第6期1391-1400,共10页; 基金国家自然科学基金(61605114)。; 文摘为了预防烟雾病引发的并发症威胁患者生命,需要对烟雾病进行及时有效的诊断。本文提出了一种改进的Faster RCNN算法用于烟雾病检测。首先,提取颈内动脉数字减影血管造影(Digital subtraction angiography,DSA)图像,并进行数据增强,训练集、验证集和测试集之比为6∶2∶2。使用ResNet101网络作为特征提取网络,避免血管特征在卷积和池化过程中产生模糊或丢失;结合区域生成网络(Region proposal network,RPN),定位烟雾病病灶的位置;再将Faster RCNN模型中的ROI Pooling替换为ROI Align进行特征映射,避免由量化带来的误差影响。本文采用平均精度(Average precision,AP)作为算法检测性能的评估指标,所用方法对正常样本和烟雾病样本检测的AP分别为99.23%和89.39%。实验结果表明,该方法可以实现烟雾病的快速有效检测,可在复杂的血管网中准确检测烟雾病病灶的位置,为烟雾病辅助诊断提供一定的技术支持。; 关键词烟雾病检测数字减影血管造影深度学习 fasterrcnn 特征提取; Keywords detection of moyamoya disease digital subtraction angiography(DSA) deep learning Faster RCNN feature extraction; 分类号 TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] R743 [医药卫生—神经病学与精神病学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实	闫建伟赵源张乐伟苏小东刘红芸张富贵樊卫国何林	《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	84	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合图像识别和VFH+的无人艇局部路径规划方法	洪晓斌魏新勇黄烨笙刘艳霞肖国权	《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于深度学习的铝材表面缺陷检测系统设计	朱安康王娆芬张振宇	《传感器与微系统》 CSCD 北大核心	2022	13	在线阅读下载PDF 职称材料
4	用于烟雾病检测的Faster RCNN改进算法	徐佳薇武杰雷宇顾宇翔	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料