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基于LeNet-5模型的太阳能电池板缺陷识别分类
被引量：
15
1
作者
吴涛
赖菲
《热力发电》
CAS
北大核心
2019年第3期120-125,共6页
太阳能电池板是光伏发电组件的核心部件,其质量的优劣直接关系安全发电和发电效率。因此,对太阳能电池板进行缺陷检测具有重要的实际价值。考虑到人工检测的低效性和高成本,本文提出利用在深度学习领域图像分类性能良好的卷积神经网络...
太阳能电池板是光伏发电组件的核心部件,其质量的优劣直接关系安全发电和发电效率。因此,对太阳能电池板进行缺陷检测具有重要的实际价值。考虑到人工检测的低效性和高成本,本文提出利用在深度学习领域图像分类性能良好的卷积神经网络对太阳能电池板图像进行自动识别分类。利用Tensorflow平台Tensorboard的可视化性能,对经典卷积神经网络Le Net-5模型进行结构改善和超参数的调整,并将改进LeNet-5模型与经典LeNet-5模型和支持向量机的分类结果互相对比,结果表明改进LeNet-5模型的分类效果最优。
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关键词
太阳能电池板
LeNet-5模型
图像分类
卷积神经网络
超参数
tensorboard
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职称材料
卷积神经网络在卫星遥感海冰图像分类中的应用探究——以渤海海冰为例
被引量：
9
2
作者
崔艳荣
邹斌
+2 位作者
韩震
石立坚
刘森
《海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期100-109,共10页
本文以TensorFlow为框架搭建卷积神经网络,基于迁移学习的思想,以经典的手写数字识别作为引入,对不同代价函数和激活函数组合对卷积神经网络模型分类结果影响进行了评价分析。以HJ-1A/B渤海海冰图像为实验数据源,分析了不同函数组合对...
本文以TensorFlow为框架搭建卷积神经网络,基于迁移学习的思想,以经典的手写数字识别作为引入,对不同代价函数和激活函数组合对卷积神经网络模型分类结果影响进行了评价分析。以HJ-1A/B渤海海冰图像为实验数据源,分析了不同函数组合对遥感海冰图像分类的影响,优选出交叉熵代价函数与ReLU激活函数为最佳的组合,证明了卷积神经网络在遥感海冰分类中的应用可行性。对渤海海冰图像分类结果进行验证,其中带标签样本验证精度为98.4%。使用该模型对无标签的测试样本进行识别,讨论了样本的窗口尺寸对海冰分类结果的影响,发现在400×400小范围分类实验中最佳窗口尺寸为2×2;最后对整个渤海海域进行识别验证,效果较好。
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关键词
卷积神经网络
海冰分类
代价函数
激活函数
tensorboard
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职称材料
基于YOLOv5网络模型的人员口罩佩戴实时检测
被引量：
110
3
作者
谈世磊
别雄波
+1 位作者
卢功林
谈小虎
《激光杂志》
CAS
北大核心
2021年第2期147-150,共4页
近年来,随着硬件算力的提升和人工智能算法的创新发展,使得深度学习算法在目标检测方面有着广泛的应用。针对现有人工方式查看人员口罩佩戴情况的不足,提出了一种基于深度学习YOLOv5算法实现对口罩佩戴情况的实时检测。算法首先将数据...
近年来,随着硬件算力的提升和人工智能算法的创新发展,使得深度学习算法在目标检测方面有着广泛的应用。针对现有人工方式查看人员口罩佩戴情况的不足,提出了一种基于深度学习YOLOv5算法实现对口罩佩戴情况的实时检测。算法首先将数据集进行归一化处理,再将数据接入YOLOv5网络进行迭代训练,并将最优权重数据保存用作测试集测试,算法通过tensorboard可视化显示训练和测试结果。实验结果表明,所提算法检测的准确性高,实时性强,满足实际使用需求。
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关键词
YOLOv5
口罩检测
最优权重
tensorboard
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职称材料
题名
基于LeNet-5模型的太阳能电池板缺陷识别分类
被引量：
15
1
作者
吴涛
赖菲
机构
西安热工研究院有限公司
出处
《热力发电》
CAS
北大核心
2019年第3期120-125,共6页
文摘
太阳能电池板是光伏发电组件的核心部件,其质量的优劣直接关系安全发电和发电效率。因此,对太阳能电池板进行缺陷检测具有重要的实际价值。考虑到人工检测的低效性和高成本,本文提出利用在深度学习领域图像分类性能良好的卷积神经网络对太阳能电池板图像进行自动识别分类。利用Tensorflow平台Tensorboard的可视化性能,对经典卷积神经网络Le Net-5模型进行结构改善和超参数的调整,并将改进LeNet-5模型与经典LeNet-5模型和支持向量机的分类结果互相对比,结果表明改进LeNet-5模型的分类效果最优。
关键词
太阳能电池板
LeNet-5模型
图像分类
卷积神经网络
超参数
tensorboard
Keywords
solar panel
LeNet-5 model
image classification
convolutional neural network
hyper parameter,
tensorboard
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
卷积神经网络在卫星遥感海冰图像分类中的应用探究——以渤海海冰为例
被引量：
9
2
作者
崔艳荣
邹斌
韩震
石立坚
刘森
机构
上海海洋大学海洋科学学院
国家卫星海洋应用中心
国家海洋局空间海洋遥感与应用研究重点实验室
出处
《海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期100-109,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFC1407200,2018YFC1407206)
近海海洋环境遥感监测预警服务支撑项目。
文摘
本文以TensorFlow为框架搭建卷积神经网络,基于迁移学习的思想,以经典的手写数字识别作为引入,对不同代价函数和激活函数组合对卷积神经网络模型分类结果影响进行了评价分析。以HJ-1A/B渤海海冰图像为实验数据源,分析了不同函数组合对遥感海冰图像分类的影响,优选出交叉熵代价函数与ReLU激活函数为最佳的组合,证明了卷积神经网络在遥感海冰分类中的应用可行性。对渤海海冰图像分类结果进行验证,其中带标签样本验证精度为98.4%。使用该模型对无标签的测试样本进行识别,讨论了样本的窗口尺寸对海冰分类结果的影响,发现在400×400小范围分类实验中最佳窗口尺寸为2×2;最后对整个渤海海域进行识别验证,效果较好。
关键词
卷积神经网络
海冰分类
代价函数
激活函数
tensorboard
Keywords
CNN
sea ice classification
cost function
activation function
tensorboard
分类号
P731.15 [天文地球—海洋科学]
P715.7 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
基于YOLOv5网络模型的人员口罩佩戴实时检测
被引量：
110
3
作者
谈世磊
别雄波
卢功林
谈小虎
机构
重庆大学自动化学院
重庆科技发展战略研究院有限责任公司
太原科技大学应用科学学院
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2021年第2期147-150,共4页
基金
国家自然科学基金重点项目(No.61933012)。
文摘
近年来,随着硬件算力的提升和人工智能算法的创新发展,使得深度学习算法在目标检测方面有着广泛的应用。针对现有人工方式查看人员口罩佩戴情况的不足,提出了一种基于深度学习YOLOv5算法实现对口罩佩戴情况的实时检测。算法首先将数据集进行归一化处理,再将数据接入YOLOv5网络进行迭代训练,并将最优权重数据保存用作测试集测试,算法通过tensorboard可视化显示训练和测试结果。实验结果表明,所提算法检测的准确性高,实时性强,满足实际使用需求。
关键词
YOLOv5
口罩检测
最优权重
tensorboard
Keywords
YOLOv5
mask detection
optimal weight
tensorboard
分类号
TN249 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LeNet-5模型的太阳能电池板缺陷识别分类
吴涛
赖菲
《热力发电》
CAS
北大核心
2019
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
卷积神经网络在卫星遥感海冰图像分类中的应用探究——以渤海海冰为例
崔艳荣
邹斌
韩震
石立坚
刘森
《海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于YOLOv5网络模型的人员口罩佩戴实时检测
谈世磊
别雄波
卢功林
谈小虎
《激光杂志》
CAS
北大核心
2021
110
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职称材料
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