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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张利欣 孙涵 曾慧 刘红敏
为提高金相组织图像分析的自动化水平，准确获取反映材料性能的晶粒度等关键信息，提出一种基于多任务学习的晶界分割方法。该方法设计了一种关系预测辅助任务，通过关注晶粒内部信息，从而提升晶界提取的精度；同时采用对比学习训练特征提取器，使模型对晶界拓扑结构具有更强的针对性。在Pyside2框架下实现了基于关系预测任务学习的金相组织图像识别系统的构建。通过实验验证，本系统不仅可帮助实验室技术人员完成晶粒度等微观组织信息智能检测，且在软件的适用性、检测效率和准确性上都有大幅提升。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王卫东 宋爽 田志刚 赵轩 李慧萱
传统设备监测方法缺乏智能化和实时性，在矿物加工实验室等特殊场合，对设备的状态进行实时监测尤为重要。该文基于图像识别技术构建了一套面向矿物加工实验室的设备状态监测系统，系统可实时监测实验室设备运行状态，能有效识别异常情况并远程报警，协助实验室负责人管理实验室设备。该系统在测试中运行良好，能够满足实验室日常管理的需求，提升了高校管理人员对实验设备的管理效率，为我国高校实验室智能化建设提供参考。
[期刊] 物流技术
[作者]
钟泽伟 李祺 黄定航 曾颖瑄 周欢欢 邓超
就取件公共区域人流量预测进行了探究,利用S5PV210处理器、Basler acA1920-155uc工业相机和BQ24032芯片等硬件设施针对图像采集模块进行优化。采用数据挖掘的方式,运用YOLO v3算法实现对取件点人流量数据的图像识别统计,并在此基础上获取取件人群的行为特征。实验结果表明,在1 000张测试集图片样本中能得到92%以上的准确率,可以识别出快递取件点的人流量情况,验证了基于YOLO v3的取件点人流量预测方法的有效性。根据得出的统计数据,为取件人提供了实用的取件引导方案,也为智慧物流的扩展提供了一条可行思路。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
岑冠军 房少梅 杨德贵 张胜祥 张连宽
设计了识别田间黄色害虫诱捕板图像上黄曲条跳甲的综合实验项目。对原始图像在HSV颜色空间下采用OTSU算法去除背景后,通过设定连通域面积阈值初筛出候选目标,构建椭圆模型拟合候选目标的轮廓,提取椭圆区域的形态学、颜色与纹理等特征,根据特征应用浅层神经网络对候选目标进行识别。上述算法采用并行计算的MATLAB程序实现,具有良好的准确性、稳健性和泛化能力。该实验设计涵盖了农业害虫监测、图像处理、解析几何、机器学习和并行计算等知识,具有综合性、应用性、交叉性和探索性。将其用于数学建模课程的教学,有助于提高学生的创新和实践能力。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
何胜美 李仲来 何中虎
基于数字图像分析,利用小麦籽粒的20个形态特征和12个颜色特征对来自中国4个地点7个春小麦品种共28个样本进行分类和识别。对于不同品种和地区的样本,分别利用逐步判别分析,选取显著性较大的特征参量,建立各地区和品种的贝叶斯分类器模型。结果表明,对各地区品种识别的正确回判率和测试集的正确识别率均达到100%。将各样本按品种合并,再对合并后的样本进行品种识别,除了新克旱9号的回判率为98.3%外,其它品种的回判率均为100%。测试集中,龙麦26和青春566正确识别率分别为97.5%和95.0%,其它品种均为100%。品种来源地识别也能达到较高的水平,甘肃、宁夏、新疆和黑龙江的正确识别率分别为88.6...
关键词：
普通小麦 品种 图像处理 模式识别
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
朱振宇 吴淑群 顾亚楠 张潮海
结合高电压技术与图像识别技术,开发了基于STM32F104微控制器的高压放电图像识别系统,该系统能够对高压放电区域内的图像进行图像获取和传输,并在微控制器内对图像进行预处理、灰度化和特征提取。通过比较高压放电前后图像中灰度化放电像素的点数差异,能够较为准确、快速地识别球板电极间隙内的放电状态,识别准确率达92%以上。此外,基于此系统设计了"高电压技术"课程的电力设备放电检测教学环节,取得了较好的教学实践效果。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
傅志中 赵宇飞 徐进
图像增强旨在改善和提高图像的显示质量,通过梯度进行增强是一种十分有效的方法。图形计算单元(GPU)因为其较高并行性和其特殊的结构特性,正被广泛地应用在算法加速和科学计算领域。为了提高学生对图像增强原理的理解,以及使学生掌握利用GPU进行算法实现的原理与过程,设计了基于GPU的图像增强实验。
[期刊] 银行家
[作者]
孙庆凯
1956年夏,在美国达特茅斯大学召开的一场学术会议开启了全球人工智能研究,此次会议确立了人工智能的研究体系和总体框架。同年,卡乃尔大学的教授模拟人的大脑创建了一个最初级的模型,并且用监督学习的方法对其进行训练,这被认为是最早的人工智能。20世纪60年代以后,人工智能的研究经过了几个风口,
关键词：
图像识别 人工智能领域 机器学习
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
刘宝 张晨
为锻炼学生在实验教学中的创新能力,提出一种依托SIMATIC PCS7系统和SMPT-1000实验装置的预测控制实验系统。在介绍SIMATIC PCS7系统的基础上,以OPC通信协议为桥梁,实现了预测控制算法在SMPT-1000实验过程中的应用,提高了学生对高级过程控制算法的认知和理解,培养了学生的创新思维和创新能力,对高校实验教学的发展有着极其重要的推动作用。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李冠林 马占鸿 王海光
为了解决生产中小麦条锈病和叶锈病症状难以区分的问题,提高识别率和精度,提出了一种基于支持向量机和多特征参数的小麦条锈病和叶锈病图像分类识别方法。利用图像裁剪方法获取典型症状的子图像,采用中值滤波算法对图像进行去噪,利用K_means硬聚类算法实现病斑分割,提取病斑区域的形状、颜色和纹理特征空间的50个特征参数,设计支持向量机分类器进行分类识别。根据优选的26个特征参数,利用以径向基函数作为核函数的支持向量机对这2种小麦锈病图像进行识别。结果表明:训练样本识别率均为96.67%,测试样本识别率均为100%;与其他核函数相比,径向基核函数最适合于这2种小麦锈病的识别。所提出的基于支持向量机的方法可...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
秦丰 刘东霞 孙炳达 阮柳 马占鸿 王海光
为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1张子图像,然后利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法进行病斑图像分割,得到4种病害的典型病斑图像(每张典型病斑图像中仅含有1个病斑)共1 651张。基于卷积神经网络提取病斑图像特征,建立病害识别支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果表明:
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘嘉政 王雪峰 王甜
【目的】针对在树皮图像识别时,现有的算法和识别过程过于复杂的问题,提出了基于深度学习的方法来对不同树种的树皮图像进行识别。【方法】本文以5种常见树种的树皮纹理图像为例,采用基于卷积神经网络的深度学习方法,将原始图像直接作为输入,通过卷积和池化层对图像的低级、高级特征进行自动提取,解决了手动提取纹理特征的困难和问题;在此基础上,对CNN模型结构进行改进,采用带Maxout的ELU激励函数来代替ReLU函数,解决模型的偏移和零梯度问题;对损失函数进行改进,通过添加规范项来优化结构参数,并使用分段常数衰减法对学习率进行动态调控;最后采用softmax分类器对图像类别进行输出。【结果】对5个树种的树皮图像共计10 000张图像进行实验,其中每类选取200张图像作为测试集。最终训练准确率达到93.80%,测试集识别准确率为97.70%。另外,为验证本文方法的可行性,与传统人工特征提取法,提取HOG特征、Gabor特征和灰度共生矩阵统计法,训练SVM分类器。通过实验比较,本文方法识别准确率最高。【结论】本文提出的基于深度学习的树皮纹理图像识别方法是可行的,提高了识别效率和精度,为树种的智能化识别提供新的参考。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘琼 李宗贤 孙富春 田永鸿 曾炜
针对基于卷积神经网络的图像识别采用随机初始化网络权值的方法易收敛到局部最优值的问题,该文提出了一种结合无监督和有监督学习的网络权值预训练算法。融合零成分分析白化与深度信念网络预学习得到的特征,对卷积神经网络权值进行初始化;通过卷积、池化等操作,对训练样本进行特征提取并使用全连接网络对特征进行分类;计算分类损失函数并优化网络参数。在公开图像数据库中进行了大量实验,与公开最佳算法比较,该算法在MNIST中的识别错误率降低了0.1%,在Caltech101中的分类准确率提升了0.56%,验证了该算法优于现有算法。
关键词：
深度信念网络 图像识别 卷积神经网络
[期刊] 中国农业科学
[作者]
赵玉霞 王克如 白中英 李少昆 谢瑞芝 高世菊
【目的】探讨利用图像技术实现玉米叶部病害自动识别的方法。【方法】根据玉米叶部病害特点,综合应用阈值法、区域标记方法与Freeman链码法,对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征,最后根据二叉检索法推断病害。【结果】研究提取了五种玉米叶部主要病斑的识别特征,确定了诊断流程,并开发了识别系统。经检验,该系统对玉米叶部的锈病斑、弯孢菌病斑、灰斑、褐斑、小斑等五种主要病害的诊断准确率达80%以上。【结论】研究结果表明,用图像技术进行玉米叶部病害诊断是可行的,本研究开发的诊断系统为玉米病害自动识别与诊断奠定了基础。
[期刊] 银行家
[作者]
吴永飞 王彦博 张月 徐奇
<正>随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的发展，金融领域的传统业务模式已逐步进化为智慧金融。商业银行在基于物联网和图像识别算法模型进行信贷业务风险管理的同时，对图像识别算法模型的运行效率和资源消耗也提出了更高的要求。本文创新地在图像识别模型推理测试环节，将图像数据样本逐一检测（One-by-one Testing）改进为群组检测（Group Testing），通过对测试图像数据进行合并组合，达成快速对多张图像进行一次性识别检测的目标，大大缩减了计算时间、有效提高了计算效率，并显著降低了人工智能模型的计算资源消耗、节省了计算成本，积极助力人工智能绿色低碳发展。
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