基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断模型 被引量：1

1

作者 许家瑞 陈焰 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1458-1468,共11页

在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振... 在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振动信号进行了阈值化去噪处理,消除了背景噪声;然后,使用同步压缩小波变换算法,对去噪后的振动信号进行了时频分析和时频变换,将一维去噪信号转变为二维时频图,用于构建故障诊断模型的训练样本;接着,对预训练ResNet50模型进行了微调,实现了迁移学习(TL)目的,并对迁移学习模型进行了轻量化改进,同时在模型内部嵌入了多头注意力机制,用于改善模型对不同特征权重的分配;最后,使用2组齿轮副数据和2组轴承数据,对基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法在无负荷工况下的单齿轮副故障诊断中,模型分类精度高达99.45%,模型训练时间为644 s;在齿轮副和轴承多重故障诊断中,模型分类精度为99.59%,模型训练时间为643 s;在有负荷工况的轴承和齿轮副多重故障诊断中,模型分类精度为98.12%,模型训练时间为646 s。这表明基于SWT和ResNet50-TL-S模型的齿轮箱故障诊断方法具备较高的齿轮箱故障诊断精度和较短的模型训练时间。 展开更多

关键词 机械传动 小波阈值去噪 同步压缩小波变换 resnet50模型 轻量化改进 多头注意力机制 迁移学习模型

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基于改进ResNet50模型的大宗淡水鱼种类识别方法 被引量：30

2

作者 万鹏 赵竣威 +5 位作者 朱明 谭鹤群 邓志勇 黄毓毅 吴文锦 丁安子 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期159-168,共10页

针对传统鱼类识别方法存在特征提取复杂、算法可移植性差等不足,该研究提出了一种基于改进ResNet50模型的淡水鱼种类识别方法。研究以鳙鱼、鳊鱼、鲤鱼、鲫鱼、草鱼、白鲢6种大宗淡水鱼为对象,通过搭建淡水鱼图像采集系统获取具有单一... 针对传统鱼类识别方法存在特征提取复杂、算法可移植性差等不足,该研究提出了一种基于改进ResNet50模型的淡水鱼种类识别方法。研究以鳙鱼、鳊鱼、鲤鱼、鲫鱼、草鱼、白鲢6种大宗淡水鱼为对象,通过搭建淡水鱼图像采集系统获取具有单一背景的淡水鱼图像,同时通过互联网搜索具有干扰背景的淡水鱼图像,共同构建淡水鱼图像数据集;再对淡水鱼图像进行预处理,以增加样本多样性;构建改进ResNet50模型,增加全连接层Fc1以及Dropout,引入迁移学习机制训练模型,同时选择CELU作为激活函数提高神经网络表达能力,通过Adam优化算法更新梯度,并嵌入余弦退火方法衰减学习率。为验证改进ResNet50模型的准确率等性能,对6种淡水鱼进行种类识别,结果表明:在单次验证方法下,选用包含单一背景图像和干扰背景图像构成的淡水鱼图像数据集训练模型,识别准确率为96.94%,比经典模型提高1.22%,单张淡水鱼图像样本的平均检测时间为0.2345 s;在四折交叉验证下,选用具有单一背景的图像数据集,模型的识别准确率为100%,选用包含单一背景图像和干扰背景图像的淡水鱼图像数据集,模型的识别准确率为96.20%,说明模型具有较好的泛化性能和鲁棒性。针对混淆矩阵的可视化结果表明:改进的ResNet50模型具有通用的结构和训练方式,对不同背景下的淡水鱼进行种类识别具有较高的准确率,可为淡水鱼种类识别提供技术借鉴。 展开更多

关键词 图像识别 水产养殖 淡水鱼 种类识别 深度学习 改进resnet50模型 超参数优化 可视化

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基于深度学习和光学相干层析成像技术的珍珠光泽度分级技术研究 被引量：1

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作者 曹凯 周扬 蔡成岗 《现代电子技术》 北大核心 2025年第11期69-76,共8页

珍珠的光泽度是对珍珠评价和分类的一个重要标准。目前对珍珠光泽度分类的方法包括人工分类和传统图像处理分类,前者分类速度慢、效率低,后者分类过程易受环境干扰且准确率低。针对以上问题,文中提出一种基于深度学习和光学相干层析成... 珍珠的光泽度是对珍珠评价和分类的一个重要标准。目前对珍珠光泽度分类的方法包括人工分类和传统图像处理分类,前者分类速度慢、效率低,后者分类过程易受环境干扰且准确率低。针对以上问题,文中提出一种基于深度学习和光学相干层析成像技术(OCT)结合的珍珠光泽度分级方法。在完成OCT珍珠图像采集后,利用卷积神经网络模型(CNN)对采集到的珍珠OCT图像数据集进行训练,并使用训练完毕的网络实施预测。所提方法在训练时不需要对图像做过多的预处理,提高了珍珠分级过程中的时间效率。通过对多个网络的对比实验表明:采用ResNet50模型对珍珠光泽度分类的方法准确率较高,分类的平均准确率达到96.9%;对比VggNet16、AlexNet和ResNet18三个经典的卷积神经网络具有显著优势,实现了珍珠光泽度的快速分级,具有实际应用价值。 展开更多

关键词 光学相干层析成像技术 深度卷积神经网络 珍珠光泽度分类 resnet50模型 光学特征融合 BatchNorm

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基于RAdam算法优化ResNet50模型膏体图像识别方法研究 被引量：15

4

作者 杨莹 吴爱祥 +1 位作者 王先成 王国立 《中国矿业》 2023年第7期79-86,共8页

膏体图像识别是监测膏体质量的一种有效方法,据此提出了一种基于RAdam算法优化ResNet50模型膏体图像识别方法,可实现膏体状态的高精度识别。通过收集尾砂悬液在浆体、膏体、滤饼等3种状态下的图像,经过图像预处理和数据集划分,结合迁移... 膏体图像识别是监测膏体质量的一种有效方法,据此提出了一种基于RAdam算法优化ResNet50模型膏体图像识别方法,可实现膏体状态的高精度识别。通过收集尾砂悬液在浆体、膏体、滤饼等3种状态下的图像,经过图像预处理和数据集划分,结合迁移学习的方法,对卷积神经网络的AlexNet模型、VGG16模型、VGG19模型和ResNet50模型进行预训练,对比4种模型的识别准确率和损失值,确定最佳模型;采用Adam算法和RAdam算法对模型进行优化,对比两种优化器的识别结果;利用优化模型对矿山现场图像进行识别,验证模型精度。研究结果表明:4种经典卷积神经网络模型在膏体图像识别中均有较好表现,ResNet50模型性能最佳。基于RAdam算法优化ResNet50模型收敛速度更快,识别精度更高。基于RAdam算法优化ResNet50模型膏体图像识别精度可达99.24%,可实现膏体图像的高精度识别。 展开更多

关键词 卷积神经网络 图像识别 RAdam算法 resnet50模型 膏体

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基于迁移学习和改进ResNet50网络的织物疵点检测算法 被引量：19

5

作者 罗维平 徐洋 +3 位作者 陈永恒 周博 马双宝 吴雨川 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2021年第2期71-78,共8页

针对目前工业现场织物疵点检测准确率低、速度慢和疵点识别种类少的问题,提出一种改进ResNet50网络的织物疵点检测算法。首先对数据集进行预处理,对数据样本切割增强生成模型训练集,包括无疵点和8类常见疵点类别;然后改进ResNet50网络结... 针对目前工业现场织物疵点检测准确率低、速度慢和疵点识别种类少的问题,提出一种改进ResNet50网络的织物疵点检测算法。首先对数据集进行预处理,对数据样本切割增强生成模型训练集,包括无疵点和8类常见疵点类别;然后改进ResNet50网络结构,提取在大型数据集ImageNet上预训练好的权重参数迁移学习;最后反复调整超参数训练得到的疵点检测识别模型。通过多组对比实验结果表明,改进模型对正常织物和8类常见疵点识别准确率达到96.32%,比标准模型精度提升4.2%,速度提升1倍。在不同织物疵点数据集中测试,综合性能最好,泛化能力强,鲁棒性好,可以满足工业生产现场织物疵点检测需求。 展开更多

关键词 疵点检测 迁移学习 特征提取 resnet50 预训练模型

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基于ResNet50改进模型的图像分类研究 被引量：16

6

作者 辜瑞帆 李祥 任维民 《现代电子技术》 2023年第4期107-112,共6页

针对深度学习中残差网络ResNet50存在的信息丢失、特征提取不充分、网络过拟合和训练困难等问题,文中提出一种基于改进ResNet50的图像分类算法。针对残差网络ResNet50在提取特征时存在丢失输入特征映射情况,造成信息丢失的问题,对主干... 针对深度学习中残差网络ResNet50存在的信息丢失、特征提取不充分、网络过拟合和训练困难等问题,文中提出一种基于改进ResNet50的图像分类算法。针对残差网络ResNet50在提取特征时存在丢失输入特征映射情况,造成信息丢失的问题,对主干网络中Stage4的下采样块添加平均池化层,进一步提高网络特征提取能力;针对ResNet50训练过程中存在网络过拟合以及泛化能力差的问题,使用标签平滑方法对交叉熵损失函数进行修改,有效缓解网络损失值震荡幅度;针对ResNet50计算量大、训练困难的问题,使用混合精度和余弦退火衰减方法对模型进行训练,在加快网络收敛速度的同时提高模型的分类精度。实验结果表明,与原ResNet50网络相比,文中算法在ImageNet-1k数据集上Top1和Top5的精度分别提升3.2%和1.6%,能够更好地应用于图像分类任务。 展开更多

关键词 图像分类 改进resnet50 分类训练 网络特征提取 函数修改 模型训练

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基于深度卷积神经网络的汽车图像分类算法与加速研究 被引量：5

7

作者 黄佳美 张伟彬 熊官送 《现代电子技术》 北大核心 2024年第7期140-144,共5页

在非法占用公交车道违规车辆等领域的边缘计算与识别中,针对基于深度卷积神经网络的图像物体分类算法模型算力需求大与边缘设备部署后有限资源的突出矛盾,如何设计边缘计算设备的加速单元以保证分类算法的精度与实时性具有重要意义。针... 在非法占用公交车道违规车辆等领域的边缘计算与识别中,针对基于深度卷积神经网络的图像物体分类算法模型算力需求大与边缘设备部署后有限资源的突出矛盾,如何设计边缘计算设备的加速单元以保证分类算法的精度与实时性具有重要意义。针对上述问题,提出一种基于深度卷积神经网络的公交分类算法,该方法在现场可编程逻辑门阵列上实现了公交车图像分类算法的加速。通过基于迁移学习方法对ResNet50预训练模型进行微调,采用嵌入式端的推理加速实现对模型的推理,并对FPGA加速方案进行推理部署实现。结果表明,该算法具有硬件配置灵活、信息处理加速快的优点,这为实现神经网络在嵌入式平台的高效、高速应用提供了有效解决方案。 展开更多

关键词 图像分类 边缘计算 卷积神经网络 迁移学习 resnet50模型 加速推理

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基于深度学习与高光谱成像的蓝莓果蝇虫害无损检测 被引量：7

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作者 田有文 吴伟 +2 位作者 林磊 姜凤利 张芳 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期393-401,共9页

针对蓝莓果蝇虫害分类识别存在效率低、准确度差等问题,采用深度学习方法对采集的蓝莓高光谱图像进行数据处理与分析,以实现蓝莓果蝇虫害的无损检测。首先蓝莓高光谱图像采用PCA进行降维,优选数据集PC2与PC3并进行拼接得到最佳数据集PC... 针对蓝莓果蝇虫害分类识别存在效率低、准确度差等问题,采用深度学习方法对采集的蓝莓高光谱图像进行数据处理与分析,以实现蓝莓果蝇虫害的无损检测。首先蓝莓高光谱图像采用PCA进行降维,优选数据集PC2与PC3并进行拼接得到最佳数据集PC23,对数据集中图像进行旋转90°、旋转180°、模糊、高亮、低亮、镜像和高斯噪声共7种增强操作,使各数据集容量扩增为原始容量的18倍。然后采用VGG16、InceptionV3与ResNet50深度学习模型对蓝莓果蝇虫害图像进行检测,均取得了较高的识别准确率。其中ResNet50模型效率最高,且ResNet50模型的准确率最高,达到92.92%,损失率最低,仅有3.08%,因此ResNet50模型在蓝莓果蝇虫害无损检测方面整体识别效果最佳。为了进一步提高蓝莓果蝇虫害无损检测性能,从ECA注意力模块、Focal Loss损失函数与Mish激活函数3方面对ResNet50模型进行了改进,构建了改进的im-ResNet50模型。得出im-ResNet50模型识别准确率达95.69%,损失率为1.52%。试验结果表明,im-ResNet50模型有效提升了蓝莓果蝇虫害识别能力。采用Grad-CAM分析了im-ResNet50模型可解释性,能够快速、准确地无损检测蓝莓果蝇虫害。 展开更多

关键词 蓝莓果蝇虫害 无损检测 im-resnet50模型 高光谱成像

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基于RAdam卷积神经网络的水稻生育期图像识别 被引量：37

9

作者 徐建鹏 王杰 +1 位作者 徐祥 琚书存 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期143-150,共8页

为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特... 为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。 展开更多

关键词 图像识别 神经网络 模型 水稻 RAdam resnet50 生育期

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基于改进ResNet50模型的体育图像分类

10

作者 王立宁 蔡旭东 《吉林大学学报(理学版)》 2025年第6期1655-1662,共8页

针对体育图像分类任务中图像内容复杂、动作姿态多变以及背景干扰较大等问题,提出一种基于改进ResNet50模型的体育图像分类算法.首先,在残差结构内部嵌入挤压和激励模块,以自适应增强关键通道特征,提升特征表达能力;其次,在此基础上引... 针对体育图像分类任务中图像内容复杂、动作姿态多变以及背景干扰较大等问题,提出一种基于改进ResNet50模型的体育图像分类算法.首先,在残差结构内部嵌入挤压和激励模块,以自适应增强关键通道特征,提升特征表达能力;其次,在此基础上引入特征金字塔网络,实现多尺度特征的有效融合,增强模型对不同尺寸目标的感知能力;最后,通过全局平均池化与全连接层完成分类预测.实验结果表明,该方法的分类准确率较传统ResNet50模型约提高5%,充分体现了其在应对复杂动作与多变背景时的稳健性和优越性.实验结果不仅验证了该方法的有效性和可行性,且为体育视频分析、智能运动训练等相关领域的应用提供了更可靠的技术支撑与实践参考. 展开更多

关键词 深度残差网络 体育图像分类 resnet50模型 注意力机制 多尺度特征融合

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体育器材数据集的构建及分类方法研究 被引量：2

11

作者 石瑞 艾山·吾买尔 +2 位作者 早克热·卡德尔 王中玉 杰恩斯艾力·努尔达艾勒 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第4期54-63,共10页

针对现有公开体育器材数据集较少且种类有限的缺点,构建了一个新的数据集SED(Sports Equipment Dataset),该数据集具有分布均衡、多样性高、背景丰富等优点.对于多类别小规模数据集,单一模型预测效果不能达到预期的准确率,因此在构建SE... 针对现有公开体育器材数据集较少且种类有限的缺点,构建了一个新的数据集SED(Sports Equipment Dataset),该数据集具有分布均衡、多样性高、背景丰富等优点.对于多类别小规模数据集,单一模型预测效果不能达到预期的准确率,因此在构建SED数据集基础上,提出了一种模型融合与迁移学习相结合的方法.选取ResNet50和InceptionV3作为特征提取器,将2个模型提取的特征融合输入到全连接层再实现分类.同时利用迁移学习的方法优化模型参数,进一步提高模型精度.实验结果表明,在涉及69类体育器材图片分类任务中,准确率达到85%,对体育器材图片分类具有较好的效果. 展开更多

关键词 体育器材 resnet50 InceptionV3 迁移学习 模型融合

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基于改进Faster R-CNN模型的草莓果实识别算法 被引量：4

12

作者 李佳俊 朱子峰 +5 位作者 刘洪鑫 苏昱荣 温传闻 张原升 张慧敏 邓立苗 《湖北农业科学》 2023年第11期183-190,共8页

针对Faster R-CNN模型对自然状态下草莓(Fragaria ananassa Duch.)识别准确率不高的问题,以地垄种植草莓的实拍图片为数据源,采用改进RPN结构和更换主干特征提取网络的方法对Faster RCNN模型进行了改进。结果表明,改进Faster R-CNN模型... 针对Faster R-CNN模型对自然状态下草莓(Fragaria ananassa Duch.)识别准确率不高的问题,以地垄种植草莓的实拍图片为数据源,采用改进RPN结构和更换主干特征提取网络的方法对Faster RCNN模型进行了改进。结果表明,改进Faster R-CNN模型识别成熟草莓平均精度(AP)为0.893 0,识别未成熟草莓平均精度(AP)为0.820 7,草莓识别准确率达到较高水平,解决了未成熟草莓识别困难的问题。同时,为了检验模型的自动计数性能,依据模型的识别结果建立了自动计数与人工计数的线性回归,成熟草莓、未成熟草莓的相关系数分别为0.973 7、0.944 7,自动计数与人工计数拥有较高的相关性,表明改进Faster R-CNN模型具有较高的识别性能与计数能力。 展开更多

关键词 草莓(Fragaria ananassa Duch.) 识别 Faster R-CNN模型 resnet50

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