基于机器视觉与深度学习的烟丝分类技术研究
这是一篇关于烟丝,分类识别,机器视觉,深度学习,知识蒸馏的论文, 主要内容为梗丝、膨胀叶丝、叶丝和再造烟丝的掺配比例是影响烟支口感、物理指标的重要因素,4种烟丝的类型识别是作为烟丝组分测定的重要前期工作。因此,实现高精度、高效识别烟丝类型对探究配方设计、检验烟草制品质量具有重要意义。在烟草制品的生产流程中,目前使用近红外光谱法、物理化学法实现不同种类烟丝的区分,存在设备成本高,实效性差等问题。随着工业相机分辨率、帧率的快速提升以及大数据、人工智能的发展和广泛应用,使用机器视觉与深度学习相结合的方法对实现烟丝的快速、准确分类与识别具有重要研究意义与应用价值。本文以烟丝为研究对象,提出基于机器视觉与改进卷积神经网络模型的烟丝分类识别方法。主要研究内容有:(1)构建烟丝图像数据集。根据烟丝样本特点,结合分类识别需求与应用场景对视觉系统硬件模块进行选型,搭建烟丝图像采集平台采集烟丝图像。提出基于HSV颜色空间的烟丝图像分割方法,建立4类共4118张样本的烟丝数据集,为研究烟丝分类识别模型与算法优化提供了数据基础。(2)提出基于改进VGG16的烟丝类型识别方法。针对使用VGG16网络存在过拟合现象,提出Light-VGG模型,通过减少VGG16中卷积核个数,增加残差模块,使用全局池化替代全连接层,模型的参数量与训练时间大幅减少,分类精度大幅提高,在自建烟丝数据集中准确率为95.51%。以精确率、召回率、F1分数作为模型评价指标,与基准卷积神经网络模型Alex Net、VGG13、Goog Le Net在烟丝具体类别上的分类性能进行对比分析。(3)提出基于改进Mobile NetV2和知识蒸馏的烟丝类型识别方法。针对传统分类模型复杂且准确率不高的问题,提出I-Mobile NetV2-kd模型。通过在Mobile NetV2中添加基于深度可分离卷积改进的多尺度特征融合模块,对主干网络进行调整,得到I-Mobile NetV2并作为学生网络,同时使用知识蒸馏方法,将经过迁移学习后的Res Net50-TL作为教师网络。I-Mobile NetV2-kd模型的分类精度得到了有效提高,在自建烟丝数据集中准确率为95.86%。且单张图像预测时间仅为62ms。(4)完成烟丝分类识别系统的设计与实现。使用Pycharm IDE与Py Qt5软件工具开发了嵌有本文所提的模型方法的烟丝分类识别系统,包含图像采集、图像预处理、模型训练和烟丝识别等功能,完成了人机交互界面与后台逻辑代码设计,并通过实验验证了系统的有效性和实用性。
基于CaffeNet模型的女裤廓形识别与相似匹配
这是一篇关于女裤廓形,CaffeNet模型,分类识别,感知哈希,相似匹配的论文, 主要内容为随着图像信息的爆炸式增长和服装品类的多元化,服装款式分类识别与相似匹配逐步成为近年来计算机视觉领域的研究热点之一。在服装款式的分类识别研究中,相同款式的服装由于外部廓形的相似性加大了分类识别的难度,取得的结果往往尚不理想;大多数相似匹配算法使用低层视觉特征度量图像之间的相似性,需要人为设置手工特征,如何提高相同款式服装的分类识别率并且跨越语义鸿沟匹配到款式相似的服装图像是关键问题。而廓形是服装的基本特征,为此,本课题以女裤款式为例,在女裤廓形的分类识别基础上进行相似匹配,并搭建了一个女裤廓形相似匹配的可视化界面。首先,根据女裤整体的外观廓形差异和电商平台商家对女裤版型的分类,本课题收集了 1525张不同廓形的女裤图像,创建了一个包括吊裆裤、直筒裤、喇叭裤、阔腿裤和小脚裤的女裤廓形样本库;其次,将卷积神经网络CaffeNet模型应用于女裤廓形的分类识别研究中,利用反向传播算法逐层更新网络的权值参数,结合预训练实验得到适用于女裤廓形分类识别的网络模型结构,包括5个卷积层、3个降采样层、3个全连接层和1个Softmax层,通过相互交替的卷积和降采样操作提取女裤廓形特征;再次,利用中值滤波对女裤图像进行预处理消除图像的噪声,通过修改网络的超参数文件微调CaffeNet模型,采用梯度下降法最小化损失函数,利用改进后的模型对不同廓形女裤进行分类识别,分类识别率达到95%以上;然后,基于离散余弦变换提取女裤图像的感知哈希特征保留女裤图像的低频信息获得整体框架,将女裤图像特征向量进行量化编码转换为二进制形式最终映射成感知哈希序列,通过计算序列间的汉明距离来度量感知哈希序列值的相似度;最后,结合Java语言搭建了一个女裤廓形相似匹配的可视化界面,前端读取女裤图像数据,后端自动提取输入的查询女裤图像与对应廓形样本库的女裤图像的感知哈希指纹,通过比对感知哈希二值序列将相似廓形女裤图像返回前端实现相似匹配。综上,本课题针对女裤廓形的分类识别研究,改进了 CaffeNet模型提出了适用于女裤廓形分类识别的方法,为服装商品的可视化分类识别提供有效途径;搭建了女裤廓形相似匹配的可视化界面实现以图搜图,可适应图像数据快速增长的需求,减少人为的工作量。
基于机器视觉与深度学习的烟丝分类技术研究
这是一篇关于烟丝,分类识别,机器视觉,深度学习,知识蒸馏的论文, 主要内容为梗丝、膨胀叶丝、叶丝和再造烟丝的掺配比例是影响烟支口感、物理指标的重要因素,4种烟丝的类型识别是作为烟丝组分测定的重要前期工作。因此,实现高精度、高效识别烟丝类型对探究配方设计、检验烟草制品质量具有重要意义。在烟草制品的生产流程中,目前使用近红外光谱法、物理化学法实现不同种类烟丝的区分,存在设备成本高,实效性差等问题。随着工业相机分辨率、帧率的快速提升以及大数据、人工智能的发展和广泛应用,使用机器视觉与深度学习相结合的方法对实现烟丝的快速、准确分类与识别具有重要研究意义与应用价值。本文以烟丝为研究对象,提出基于机器视觉与改进卷积神经网络模型的烟丝分类识别方法。主要研究内容有:(1)构建烟丝图像数据集。根据烟丝样本特点,结合分类识别需求与应用场景对视觉系统硬件模块进行选型,搭建烟丝图像采集平台采集烟丝图像。提出基于HSV颜色空间的烟丝图像分割方法,建立4类共4118张样本的烟丝数据集,为研究烟丝分类识别模型与算法优化提供了数据基础。(2)提出基于改进VGG16的烟丝类型识别方法。针对使用VGG16网络存在过拟合现象,提出Light-VGG模型,通过减少VGG16中卷积核个数,增加残差模块,使用全局池化替代全连接层,模型的参数量与训练时间大幅减少,分类精度大幅提高,在自建烟丝数据集中准确率为95.51%。以精确率、召回率、F1分数作为模型评价指标,与基准卷积神经网络模型Alex Net、VGG13、Goog Le Net在烟丝具体类别上的分类性能进行对比分析。(3)提出基于改进Mobile NetV2和知识蒸馏的烟丝类型识别方法。针对传统分类模型复杂且准确率不高的问题,提出I-Mobile NetV2-kd模型。通过在Mobile NetV2中添加基于深度可分离卷积改进的多尺度特征融合模块,对主干网络进行调整,得到I-Mobile NetV2并作为学生网络,同时使用知识蒸馏方法,将经过迁移学习后的Res Net50-TL作为教师网络。I-Mobile NetV2-kd模型的分类精度得到了有效提高,在自建烟丝数据集中准确率为95.86%。且单张图像预测时间仅为62ms。(4)完成烟丝分类识别系统的设计与实现。使用Pycharm IDE与Py Qt5软件工具开发了嵌有本文所提的模型方法的烟丝分类识别系统,包含图像采集、图像预处理、模型训练和烟丝识别等功能,完成了人机交互界面与后台逻辑代码设计,并通过实验验证了系统的有效性和实用性。
抑郁语料采集与管理系统的研究
这是一篇关于抑郁,语音,语料采集,语料管理,分类识别的论文, 主要内容为社会的高速发展不仅给人们带来各项红利,而且也会给人们带来越来越大的压力,我们每个人几乎都会遭遇各类消极事件,这样就会很容易造成不同程度的抑郁状况。抑郁具有复发率高、终身患病率高等特点,给社会、家庭及个人带来了极大危害。目前,抑郁检测主要采用主观量表为主,这种检测存在方法单一、主观性强等问题,而且需要医生较成熟的临床经验。基于此,为了客观识别抑郁早期特征,研究者已尝试基于非侵入式人工智能的方法对抑郁进行辅助识别。已有研究表明,语音是一种常见易得的行为线索,患有抑郁的个体其语音声学特征和抑郁症状存在显著相关,基于语音信号的抑郁辅诊识别已成为研究热点。然而,任何基于语音信号的建模识别研究都需要大量且优质的语料,语料的采集和管理是其研究的基础,基于语音信号的抑郁识别方法和技术研究也不例外。针对上述问题,本研究采用Java语言,利用Spring MVC开发框架,以及成熟的My SQL数据库,设计与实现了基于Android和B/S的抑郁语料采集和管理系统。使用手机App客户端进行语音数据等信息的收集,同时将采集到的数据上传至后端服务器,管理人员在Web端对语料进行管理与维护。本文的主要工作体现在以下几个方面:1.描述系统关键技术和需求分析。本文介绍了开发使用到的Android、B/S等相关技术,提出了采用Java语言,利用Spring MVC开发框架以及成熟的My SQL数据库的设计思路,设计与实现基于Android和B/S的抑郁语料采集和管理系统的基本方案,并对功能需求分析进行了简要论述。2.明确系统功能的设计与实现。通过需求分析,针对抑郁语料采集个体特点,明确了系统需要的功能。重点开发了App端语音数据采集、身份信息的采集、抑郁量表量的评测,最终将采集到的信息上传。Web端负责语音数据的基本管理与维护、系统用户的权限设置、文本语料的管理、以及评测量表的管理等几部分内容,并且通过E-R图和数据库结构描述了业务数据模型。3.对系统功能、兼容及并发性能等各方面测试和验证,并进一步完善系统。面向系统设计等要求,通过对系统功能、性能及兼容性等方面的测试,验证了该系统符合设计需求。同时,基于对已收集到的语音数据展开了初步的分类识别实验。实验结果表明,该系统不仅能够满足抑郁语料采集与管理的设计需求,而且能够支撑抑郁辅诊识别的实际研究需求。本文实现了一个初具规模的抑郁语料采集与管理系统。该系统实现了Android手机App端数据采集、上传,包括被采集个体抑郁自评得分、语音及身份数据等信息,和Web应用系统对语音数据的基本管理和维护,以及管理身份权限设置,量表的修改与切换等功能。本文所研究的系统基本满足日常抑郁语料数据的采集与管理要求,尤其是在疫情期间,可以为基于语音信号的抑郁建模识别研究补充一定的语料数据,具有一定的实际价值。
基于机器视觉与深度学习的烟丝分类技术研究
这是一篇关于烟丝,分类识别,机器视觉,深度学习,知识蒸馏的论文, 主要内容为梗丝、膨胀叶丝、叶丝和再造烟丝的掺配比例是影响烟支口感、物理指标的重要因素,4种烟丝的类型识别是作为烟丝组分测定的重要前期工作。因此,实现高精度、高效识别烟丝类型对探究配方设计、检验烟草制品质量具有重要意义。在烟草制品的生产流程中,目前使用近红外光谱法、物理化学法实现不同种类烟丝的区分,存在设备成本高,实效性差等问题。随着工业相机分辨率、帧率的快速提升以及大数据、人工智能的发展和广泛应用,使用机器视觉与深度学习相结合的方法对实现烟丝的快速、准确分类与识别具有重要研究意义与应用价值。本文以烟丝为研究对象,提出基于机器视觉与改进卷积神经网络模型的烟丝分类识别方法。主要研究内容有:(1)构建烟丝图像数据集。根据烟丝样本特点,结合分类识别需求与应用场景对视觉系统硬件模块进行选型,搭建烟丝图像采集平台采集烟丝图像。提出基于HSV颜色空间的烟丝图像分割方法,建立4类共4118张样本的烟丝数据集,为研究烟丝分类识别模型与算法优化提供了数据基础。(2)提出基于改进VGG16的烟丝类型识别方法。针对使用VGG16网络存在过拟合现象,提出Light-VGG模型,通过减少VGG16中卷积核个数,增加残差模块,使用全局池化替代全连接层,模型的参数量与训练时间大幅减少,分类精度大幅提高,在自建烟丝数据集中准确率为95.51%。以精确率、召回率、F1分数作为模型评价指标,与基准卷积神经网络模型Alex Net、VGG13、Goog Le Net在烟丝具体类别上的分类性能进行对比分析。(3)提出基于改进Mobile NetV2和知识蒸馏的烟丝类型识别方法。针对传统分类模型复杂且准确率不高的问题,提出I-Mobile NetV2-kd模型。通过在Mobile NetV2中添加基于深度可分离卷积改进的多尺度特征融合模块,对主干网络进行调整,得到I-Mobile NetV2并作为学生网络,同时使用知识蒸馏方法,将经过迁移学习后的Res Net50-TL作为教师网络。I-Mobile NetV2-kd模型的分类精度得到了有效提高,在自建烟丝数据集中准确率为95.86%。且单张图像预测时间仅为62ms。(4)完成烟丝分类识别系统的设计与实现。使用Pycharm IDE与Py Qt5软件工具开发了嵌有本文所提的模型方法的烟丝分类识别系统,包含图像采集、图像预处理、模型训练和烟丝识别等功能,完成了人机交互界面与后台逻辑代码设计,并通过实验验证了系统的有效性和实用性。
基于机器视觉与深度学习的烟丝分类技术研究
这是一篇关于烟丝,分类识别,机器视觉,深度学习,知识蒸馏的论文, 主要内容为梗丝、膨胀叶丝、叶丝和再造烟丝的掺配比例是影响烟支口感、物理指标的重要因素,4种烟丝的类型识别是作为烟丝组分测定的重要前期工作。因此,实现高精度、高效识别烟丝类型对探究配方设计、检验烟草制品质量具有重要意义。在烟草制品的生产流程中,目前使用近红外光谱法、物理化学法实现不同种类烟丝的区分,存在设备成本高,实效性差等问题。随着工业相机分辨率、帧率的快速提升以及大数据、人工智能的发展和广泛应用,使用机器视觉与深度学习相结合的方法对实现烟丝的快速、准确分类与识别具有重要研究意义与应用价值。本文以烟丝为研究对象,提出基于机器视觉与改进卷积神经网络模型的烟丝分类识别方法。主要研究内容有:(1)构建烟丝图像数据集。根据烟丝样本特点,结合分类识别需求与应用场景对视觉系统硬件模块进行选型,搭建烟丝图像采集平台采集烟丝图像。提出基于HSV颜色空间的烟丝图像分割方法,建立4类共4118张样本的烟丝数据集,为研究烟丝分类识别模型与算法优化提供了数据基础。(2)提出基于改进VGG16的烟丝类型识别方法。针对使用VGG16网络存在过拟合现象,提出Light-VGG模型,通过减少VGG16中卷积核个数,增加残差模块,使用全局池化替代全连接层,模型的参数量与训练时间大幅减少,分类精度大幅提高,在自建烟丝数据集中准确率为95.51%。以精确率、召回率、F1分数作为模型评价指标,与基准卷积神经网络模型Alex Net、VGG13、Goog Le Net在烟丝具体类别上的分类性能进行对比分析。(3)提出基于改进Mobile NetV2和知识蒸馏的烟丝类型识别方法。针对传统分类模型复杂且准确率不高的问题,提出I-Mobile NetV2-kd模型。通过在Mobile NetV2中添加基于深度可分离卷积改进的多尺度特征融合模块,对主干网络进行调整,得到I-Mobile NetV2并作为学生网络,同时使用知识蒸馏方法,将经过迁移学习后的Res Net50-TL作为教师网络。I-Mobile NetV2-kd模型的分类精度得到了有效提高,在自建烟丝数据集中准确率为95.86%。且单张图像预测时间仅为62ms。(4)完成烟丝分类识别系统的设计与实现。使用Pycharm IDE与Py Qt5软件工具开发了嵌有本文所提的模型方法的烟丝分类识别系统,包含图像采集、图像预处理、模型训练和烟丝识别等功能,完成了人机交互界面与后台逻辑代码设计,并通过实验验证了系统的有效性和实用性。
基于机器视觉与深度学习的烟丝分类技术研究
这是一篇关于烟丝,分类识别,机器视觉,深度学习,知识蒸馏的论文, 主要内容为梗丝、膨胀叶丝、叶丝和再造烟丝的掺配比例是影响烟支口感、物理指标的重要因素,4种烟丝的类型识别是作为烟丝组分测定的重要前期工作。因此,实现高精度、高效识别烟丝类型对探究配方设计、检验烟草制品质量具有重要意义。在烟草制品的生产流程中,目前使用近红外光谱法、物理化学法实现不同种类烟丝的区分,存在设备成本高,实效性差等问题。随着工业相机分辨率、帧率的快速提升以及大数据、人工智能的发展和广泛应用,使用机器视觉与深度学习相结合的方法对实现烟丝的快速、准确分类与识别具有重要研究意义与应用价值。本文以烟丝为研究对象,提出基于机器视觉与改进卷积神经网络模型的烟丝分类识别方法。主要研究内容有:(1)构建烟丝图像数据集。根据烟丝样本特点,结合分类识别需求与应用场景对视觉系统硬件模块进行选型,搭建烟丝图像采集平台采集烟丝图像。提出基于HSV颜色空间的烟丝图像分割方法,建立4类共4118张样本的烟丝数据集,为研究烟丝分类识别模型与算法优化提供了数据基础。(2)提出基于改进VGG16的烟丝类型识别方法。针对使用VGG16网络存在过拟合现象,提出Light-VGG模型,通过减少VGG16中卷积核个数,增加残差模块,使用全局池化替代全连接层,模型的参数量与训练时间大幅减少,分类精度大幅提高,在自建烟丝数据集中准确率为95.51%。以精确率、召回率、F1分数作为模型评价指标,与基准卷积神经网络模型Alex Net、VGG13、Goog Le Net在烟丝具体类别上的分类性能进行对比分析。(3)提出基于改进Mobile NetV2和知识蒸馏的烟丝类型识别方法。针对传统分类模型复杂且准确率不高的问题,提出I-Mobile NetV2-kd模型。通过在Mobile NetV2中添加基于深度可分离卷积改进的多尺度特征融合模块,对主干网络进行调整,得到I-Mobile NetV2并作为学生网络,同时使用知识蒸馏方法,将经过迁移学习后的Res Net50-TL作为教师网络。I-Mobile NetV2-kd模型的分类精度得到了有效提高,在自建烟丝数据集中准确率为95.86%。且单张图像预测时间仅为62ms。(4)完成烟丝分类识别系统的设计与实现。使用Pycharm IDE与Py Qt5软件工具开发了嵌有本文所提的模型方法的烟丝分类识别系统,包含图像采集、图像预处理、模型训练和烟丝识别等功能,完成了人机交互界面与后台逻辑代码设计,并通过实验验证了系统的有效性和实用性。
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