识别精度

摘要： 针对当前的入侵检测方法普遍存在准确率与泛化性较低的问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和权重缩减门控循环单元(Weight Reduction Gated Recurrent Unit,WRGRU)的网络入侵检测模型(CNN-WRGRU)。该模型首先利用CNN进行入侵检测数据集的特征提取,其次利用WRGRU来学习数据特征之间的依赖关系,保留了特征之间的长期相关性,有效地防止了过拟合现象的出现,提高了模型的识别准确率及泛化性。在实验中,将CNN-WRGRU与传统方法在公开数据集上进行了检测性能比较,结果证明CNNWRGRU模型具有更好的识别效果,有效地提高了入侵检测的识别精度。

摘要： 针对路面湿滑状态识别存在场景复杂多变、传统机器学习识别率低以及泛化能力差的问题,文中提出一种基于残差神经网络(ResNet-18)的路面湿滑状态识别算法。首先设计一种基于二维伽马函数的自适应校正算法,对光照不均匀的照片数据进行校正处理;然后在残差网络的残差块的特征连接层引入注意力机制,加强显著性特征的学习权重;再根据路面特征的相近性,在残差网络全连接层加入损失函数,损失函数由Softmax Loss与Center Loss融合得到,Softmax Loss实现提取特征的可区分,Center Loss加大所提取特征的差异化,从而提高路面识别精度。实验结果表明:所提算法在训练集的识别率为98.6%,验证集的识别率为96.7%,说明该算法能够对复杂场景下的路面湿滑状态进行识别,且具有较高的识别率和较强的泛化性能。

摘要： 车载激光雷达:未来高景气赛道无人驾驶的关键实现技术之一就是激光雷达,其识别精度和速度均优于传统实现方式。激光雷达需求将会随着全球无人驾驶市场以及ADAS渗透率的提高在未来数年内进入到快速增长期。据国金证券,行业预测已确认搭载的前装量产车型产量将于2023年突破30万台,2024年全球激光雷达前装量产市场出货量将超百万个。

摘要： 针对传统的图像识别算法在压印字符识别领域存在识别精度低、速度较慢的问题,提出了一种基于LeNet-5压印字符识别方法。与传统的LeNet-5不同,在文中网络各卷积层中采用小尺寸卷积核,以提取更多的特征并加快模型的训练速度;使用InceptionV2卷积模块取代C5全连接层,可加深网络宽度,从而提高网络的识别精度;放弃全连接层F6,改用全局平均池化层,并且选用性能优越的Relu函数作为激活函数,以便减少训练参数,提高网络的训练速度。通过实验发现,文中模型的识别精度达到98.57%,与传统LeNet-5模型以及BP神经网络相比识别精度分别提高3%和4%,证明文中模型在压印字符的识别上拥有更大的优势。

摘要： 将卷积神经网络应用在高光谱图像分类中,提出了一种基于训练集损失的训练策略.这种策略选取固定训练周期后半段训练集损失最小时的权重作为最终使用的权重,模型在固定周期下训练完毕,输出的模型为训练集损失最小时的模型.为了评估提出训练策略的有效性,在Indian Pines、Pavia University、Salina Valley数据集上使用了SSRN、FDSSC、DBMA、DBDA模型,对比于广泛使用的早停训练策略进行了实验,识别精度及其稳定性普遍获得了提高,使用的有标记样本仅为早停训练策略的一半.

摘要： 传统的时空图卷积网络(spatio-temporal graph convolutional network, ST-GCN)模型存在诸多缺陷,如空间图构造受预定义影响、忽略非相邻节点间信息的有效利用以及计算成本过高等.针对上述问题,基于ST-GCN模型提出一种采用节点全局图遍历的自适应人体行为识别方法.通过建立节点关联函数找出初始节点,再遍历拓扑状态库找出变化较大的前条链路筛选关键连接特征;建立当前节点与相邻和非相邻节点间的有效关联,在卷积过程中增加位运算操作用于舍弃关联度较小的关节点,以期在减少计算量的同时通过直接捕捉人体节点间的位置和距离信息调整运动关联度,增强算法的自适应性.实验结果表明,该算法较原始ST-GCN模型的识别精度高2%,且计算成本低,每秒浮点运算次数下降2.9×10^(9).

摘要： 目的:为解决马铃薯病害识别效率低和识别效果差等问题,构建一种基于卷积神经网络的马铃薯病害识别模型,以期获得更好的识别性能。方法:以卷积神经网络为基础,通过融入抑制神经元、批归一化等方法优化网络结构,提高网络的泛化能力,抑制过拟合等;选取马铃薯两种病害和健康图像作为研究对象,对图像进行增强、归一化等处理,以8∶2的比例构建训练集和测试集对模型进行训练和测试。结果:该模型在精确率、召回率和调和均值评价指标上均优于对比模型,其收敛速度快,泛化能力强且鲁棒性好,与对比的模型相比具有更好的识别效果。结论:该方法为马铃薯病害的高效识别提供了新的途径。

摘要： 遥感与深度学习为及时掌握露天煤矿区土地利用情况提供了高效率的技术手段。基于国产高分二号(GF-2)卫星高分辨率遥感影像,利用深度学习DeepLabv3+模型实现露天煤矿区土地利用识别,并与U-Net、FCN、随机森林、支持向量机、最大似然法等方法进行对比。首先,制作高分辨率影像样本数据,通过敏感性测试确定适合研究区露天煤矿场景的样本最佳裁剪尺寸和方式;然后,训练深度神经网络DeepLabv3+模型,进行土地利用识别实验;最后,比较不同方法的识别结果。结果表明:研究区露天煤矿场景下的样本最佳裁剪尺寸为512像素×512像素,最佳裁剪方式为随机裁剪。采用的DeepLabv3+模型对露天煤矿区土地利用识别的总体精度、Kappa系数分别为80.10%、0.73,均优于U-Net、FCN、随机森林、支持向量机、最大似然法等方法的识别精度。DeepLabv3+模型的识别速度与上述5种方法保持在同一数量级,验证了DeepLabv3+模型和GF-2卫星影像在露天煤矿区土地利用识别中的可行性,对露天煤矿区生态环境监测与修复规划具有重要意义。

摘要： 本文通过对煤矿皮带机常见故障类型进行分析,结合故障的主要表现特征,提出了一套煤矿皮带输送机自动检测系统,实现对煤矿井下皮带机的实时在线检测,大大提高了检测效率,减少了人力投入。通过现场应用表明:设计的煤矿皮带机自动检测系统检测识别精度达到98.3%,代替传统人工检测8-10人,漏检率<0.7%,大大节省了企业的劳动力成本,有效保证煤矿皮带输送机的安全稳定运行,给企业带来巨大的经济效益。

摘要： 建立快速、高效的传感器故障诊断技术能最大程度保障采集数据的可靠性,现有诊断技术多基于神经网络方法,虽然该法故障诊断误差小,但需要提取大量训练样本且模型构建复杂、计算时间长,增加了在桥梁监测中大规模推广应用难度大。因此利用统计数据方法对常见故障下关联传感器互相关系数进行研究,提出了基于互相关分析方法的传感器故诊断理论和算法,可快速诊断传感器故障及常见故障识别,并分析了不同故障下的精度。结果表明:基于互相关分析方法在传感器故障诊断方面有很好的精度,可完全识别常值故障、信噪比小于22.5的精度下降故障、大于6με的固定偏差故障和漂移速率大于0.03με/10 min的漂移故障。在故障定位分析时,随着传感器误差的增加,故障定位误差越小。

摘要： 颤振导数识别是桥梁颤振分析的基本途径,基于风洞试验采集信号的识别方法广泛应用于解决实际的工程问题.然而,受试验环境、测试系统以及试验方法的影响,试验采集信号不可避免地受到噪声信号的污染,往往使采集信号与真实信号之间存在较大偏差,进而影响了颤振导数的识别精度.因此,在颤振导数识别之前有必要对采集信号进行预处理以提高其信噪比.本文尝试通过高斯滤波的方法对试验采集信号进行预处理以期提高其信噪比从而提高颤振导数识别精度.

摘要： 城市污染水体整治对城市良好水环境具有重大意义.本文基于污染水体形成机理,构建污染水体遥感识别模型,实现了城市污染水体快速、高效、大范围的提取.本文以银川市为研究区,开展银川市污染水体遥感识别,并进行实地验证.验证结果表明污染水体遥感识别精度可迭62.96％,共确定银川市污染水体12条,为银川市污染水体整治工作提供参考.此外,本文还分析了影响识别精度的原因,以提高后续污染水体遥感识别精度.由于遥感识别污染水体尚属首次,因此识别精度一般.在之后研究工作中,将会继续研究加入其他指标,以提高精度.

摘要： 利用重磁异常进行目标体边界探测是地质地球物理综合解释的一项重要工作.随着重磁数据处理方法理论的不断发展,如何利用位场资料快速准确的推断场源的边界、深度等地下地质信息越来越受到重视.准确的圈定目标地质体的边界对划分大地构造单元、进行构造分区、确定断裂构造带的位置、区分不同岩性与地层的分布及进行物性填图等问题有重要的意义.本项研究在结合前人研究分析的基础上，详细总结了传统方法（导数、解析信号振幅等）以及新算法（Tilt梯度、Theta map、归一化标准差、各向异性标准化方差等）的基本原理，着重研究了各种方法的物理意义，详细阐述了各种方法的区别与联系。研究发现这些边界识别方法都是基于重磁场的导数或者高阶导数信息来推断边界，导数的阶次高，相应的边界识别精度较高。由于高阶导数计算不稳定，通常采用一阶和二阶导数进行计算。基于此，将重磁源边界识别方法系统的分为一阶导数类方法和二阶导数类方法。实际资料处理表明，当异常体埋藏较深时，边界识别的结果往往较实际边界更大，相对误差可能达到100%甚至更大。为了实现高精度重磁源边界识别，本文提出了在向下延拓场的基础上进行边界识别，可以有效的提高边界识别的精度。在青海某矿区实际资料的处理结果表明，基于向下延拓场的边界识别方法可以得到更加精细的场源边界。综上所述，通过理论研究与实践资料的处理，指出尤其对于大深度异常体勘探，当前国内外已有的重磁源边界识别方法难以实现高精度边界探测，必须结合位场资料其他处理方法，或者研究新的识别算法，灵活综合应用，才能获得高精度的场源边界探测结果，为地质勘查提供更加精细的地球物理依据。

摘要： 针对南海深水勘探中非气藏“亮点”和非“亮点”气藏识别预测难题,通过调研和实际地震数据论述了叠前弹性预测是解决非气藏“亮点”和非“亮点”气藏识别预测难题的有效方法,并且结合实例给出了提高非气藏“亮点”和非“亮点”气藏弹性预测精度的两种措施或方法:1.更适合于储层预测和烃类检测的叠前保幅处理(包括适当保护低频)和预处理;2.采用稳健抗噪的全道集直接求解(反演)算法,提高(关键)弹性参数的求解精度.

摘要： 受郯庐断裂西支作用,渤海西部沙垒田凸起东段发育大型雁列断裂带,断裂带之间继承发育大型低幅背斜,曹妃甸油田群便夹持于各断层组之间.在油田的浅层滚动勘探中不同程度出现了速度异常问题,主要表现为时间剖面和深度剖面上的地层不符合甚至矛盾的现象.通过叠加速度场指示速度异常带,对正常压实带提取速度样点,进而探索提高构建正常压实下的叠加速度场精度的方法,编程实现速度场运算以准确识别速度异常的技术方法,从而更准确的把握研究区速度异常的空间变化趋势.实际应用结果表明,识别的速度异常带较准确的符合实际钻探的结果,实现了对低幅构造形态的精细刻画,并且对油田周边和其他低幅构造的勘探有一定的指导.

摘要： 受郯庐断裂西支作用,渤海西部沙垒田凸起东段发育大型雁列断裂带,断裂带之间继承发育大型低幅背斜,曹妃甸油田群便夹持于各断层组之间.在油田的浅层滚动勘探中不同程度出现了速度异常问题,主要表现为时间剖面和深度剖面上的地层不符合甚至矛盾的现象.通过叠加速度场指示速度异常带,对正常压实带提取速度样点,进而探索提高构建正常压实下的叠加速度场精度的方法,编程实现速度场运算以准确识别速度异常的技术方法,从而更准确的把握研究区速度异常的空间变化趋势.实际应用结果表明,识别的速度异常带较准确的符合实际钻探的结果,实现了对低幅构造形态的精细刻画,并且对油田周边和其他低幅构造的勘探有一定的指导.

摘要： 受郯庐断裂西支作用,渤海西部沙垒田凸起东段发育大型雁列断裂带,断裂带之间继承发育大型低幅背斜,曹妃甸油田群便夹持于各断层组之间.在油田的浅层滚动勘探中不同程度出现了速度异常问题,主要表现为时间剖面和深度剖面上的地层不符合甚至矛盾的现象.通过叠加速度场指示速度异常带,对正常压实带提取速度样点,进而探索提高构建正常压实下的叠加速度场精度的方法,编程实现速度场运算以准确识别速度异常的技术方法,从而更准确的把握研究区速度异常的空间变化趋势.实际应用结果表明,识别的速度异常带较准确的符合实际钻探的结果,实现了对低幅构造形态的精细刻画,并且对油田周边和其他低幅构造的勘探有一定的指导.

摘要： 受郯庐断裂西支作用,渤海西部沙垒田凸起东段发育大型雁列断裂带,断裂带之间继承发育大型低幅背斜,曹妃甸油田群便夹持于各断层组之间.在油田的浅层滚动勘探中不同程度出现了速度异常问题,主要表现为时间剖面和深度剖面上的地层不符合甚至矛盾的现象.通过叠加速度场指示速度异常带,对正常压实带提取速度样点,进而探索提高构建正常压实下的叠加速度场精度的方法,编程实现速度场运算以准确识别速度异常的技术方法,从而更准确的把握研究区速度异常的空间变化趋势.实际应用结果表明,识别的速度异常带较准确的符合实际钻探的结果,实现了对低幅构造形态的精细刻画,并且对油田周边和其他低幅构造的勘探有一定的指导.

摘要： 本文以某1700t大阻尼振动台基础为试验对象,研究大阻尼、大型基础的模态测试技术及模态分析方法,提高识别大型结构模态参数的精度.通过本文研究指出影响此类结构模态试验及分析结果的关键因素,为今后大型构件的阻尼参数识别研究提供参考.

摘要： 本文以某1700t大阻尼振动台基础为试验对象,研究大阻尼、大型基础的模态测试技术及模态分析方法,提高识别大型结构模态参数的精度.通过本文研究指出影响此类结构模态试验及分析结果的关键因素,为今后大型构件的阻尼参数识别研究提供参考.

摘要： 本发明提供一种基于人脸识别技术和RFID技术的高精度识别系统，包括超高频RFID子系统、人脸识别子系统、管理服务器；管理服务器包括处理单元和存储单元，存储单元内存储有一现场会员信息数据库；超高频RFID子系统用于实时读取指定场所内的RFID卡编号信息；处理单元将与该RFID卡编号信息对应的注册用户的人脸信息发送至现场人员信息数据库中；人脸识别子系统用以实时获取进出通道处的用户脸部图像；处理单元将接收到的用户脸部图像与现场人员信息数据库中的注册用户的人脸信息进行比对，以判断该用户是否为注册用户。本发明能够利用RFID技术生成小样本的人脸信息数据库，用于现场人员的人脸识别比对，提高现场人员的人脸识别比对效率和准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于高精度定位及车道线识别的高精度地图自动生成方法，包括：使每次获取的高精度定位数据与车道线数据同步；利用同步后的数据建立地图帧，并存入地图帧数据库；将新获取的车道线数据与已建立的所有的地图帧进行匹配，匹配失败，则建立新的地图帧；若匹配成功，则对已建立的地图帧进行信息更新；对已建立的地图帧中已有的所有帧做帧间平滑处理，以得平滑处理后的三次曲线；通过将三次曲线拼接，以生成高精度地图。本发明以生成基于高精度定位精确到车道线的，并能自动拼接车道线的高精度地图，降低了生成高精度地图的复杂性，并避免了传统高精度地图制作需要的大量的人力消耗以及错误率高的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于3D高精度视觉识别的齿轮精度检测系统，包括，啮合齿轮，其设置在支撑柱上，用以与待检测齿轮啮合；相机，其设置在支架上，用以拍摄所述待检测齿轮各个齿面的图像信息；中控单元，用以接收所述相机拍摄的图像信息并进行分析；所述中控单元根据所述图形信息对齿轮的精度进行检测时，在待检测齿轮运转预设圈数后，所述相机对所述待检测齿轮进行拍摄，所述中控单元通过分析图像中所述待检测齿轮所到位置、接触点位置和接触面积的信息，将预设信息与所述待检测齿轮的实际信息进行比较，确定齿轮的精度合格情况。

摘要： 本发明提供一种基于人脸识别技术和RFID技术的高精度识别系统，包括超高频RFID子系统、人脸识别子系统、管理服务器；管理服务器包括处理单元和存储单元，存储单元内存储有一现场会员信息数据库；超高频RFID子系统用于实时读取指定场所内的RFID卡编号信息；处理单元将与该RFID卡编号信息对应的注册用户的人脸信息发送至现场人员信息数据库中；人脸识别子系统用以实时获取进出通道处的用户脸部图像；处理单元将接收到的用户脸部图像与现场人员信息数据库中的注册用户的人脸信息进行比对，以判断该用户是否为注册用户。本发明能够利用RFID技术生成小样本的人脸信息数据库，用于现场人员的人脸识别比对，提高现场人员的人脸识别比对效率和准确率。

摘要： 本发明涉及一种基于3D高精度视觉识别的齿轮精度检测系统，包括，啮合齿轮，其设置在支撑柱上，用以与待检测齿轮啮合；相机，其设置在支架上，用以拍摄所述待检测齿轮各个齿面的图像信息；中控单元，用以接收所述相机拍摄的图像信息并进行分析；所述中控单元根据所述图形信息对齿轮的精度进行检测时，在待检测齿轮运转预设圈数后，所述相机对所述待检测齿轮进行拍摄，所述中控单元通过分析图像中所述待检测齿轮所到位置、接触点位置和接触面积的信息，将预设信息与所述待检测齿轮的实际信息进行比较，确定齿轮的精度合格情况。

摘要： 本发明公开了一种基于高精度定位及车道线识别的高精度地图自动生成方法，包括：使每次获取的高精度定位数据与车道线数据同步；利用同步后的数据建立地图帧，并存入地图帧数据库；将新获取的车道线数据与已建立的所有的地图帧进行匹配，匹配失败，则建立新的地图帧；若匹配成功，则对已建立的地图帧进行信息更新；对已建立的地图帧中已有的所有帧做帧间平滑处理，以得平滑处理后的三次曲线；通过将三次曲线拼接，以生成高精度地图。本发明以生成基于高精度定位精确到车道线的，并能自动拼接车道线的高精度地图，降低了生成高精度地图的复杂性，并避免了传统高精度地图制作需要的大量的人力消耗以及错误率高的问题。

摘要： 本发明提供了一种高精度人脸识别方法及人脸识别设备，其方法包括：步骤1：基于摄像头采集目标图像，并对所述目标图像进行读取，确定所述目标图像中的人脸范围，并对所述人脸范围进行圈定输出人脸面部图像；步骤2：确定人脸识别模型，并将所述人脸面部图像输入至所述人脸识别模型中进行人脸识别，并输出识别参数；步骤3：将所述识别参数在预设身份数据库中匹配，确定人脸的身份信息。通过摄像头采集目标图像，并对目标图像进行识别，从而对人脸进行确定，精准获取人脸面部图像，同时将人脸面部图像在人脸识别模型中进行识别，从而精准确定人脸的身份信息，该方法不仅提高了对人脸面部图像获取的准确度，更提高了人脸身份信息获取效率。

摘要： 本发明公开了一种用于人脸识别门禁的高精度人脸识别系统，具体涉及人脸识别技术领域，包括箱体，所述箱体内部设有多个安装柜，所述安装柜内壁后壁上固定设有电路板，所述电路板上固定设有面部识别模块，所述箱体内部设有隔离机构和导气机构，所述隔离机构包括多个隔板，两个相邻的所述隔板之间形成隔断舱。本发明通过驱动电机驱动中心圆筒转动，进而带动隔板在箱体内部逆时针缓慢匀速转动，使用的人员也随之在箱体内部走动，在走动的过程中进行识别，识别过程在移动中进行，这样一来避免了传统面部识别时需要停顿数秒的弊端，使得整个识别的过程更加连贯，减小了拥堵的情况。

摘要： 本申请涉及提高手势识别精度、识别方法、系统、装置以及存储介质，涉及汽车天窗手势识别技术领域，其基于多个感应模块，包括以下步骤:获取当前用户手势动作对应的信号特征参数，将信号特征参数与预设有效感应范围参数进行比较，得出并存储比较结果参数；建立比较结果信号参数与手势数据库的关联关系并判断用户是否有控制天窗的需求；若判断出用户有控制天窗的需求，根据用户初始手势动作，动态改变各感应模块的感应灵敏度与感应阈值。本申请具有手势识别精度高、感应模块干涉小的效果。

摘要： 本发明提供一种高精度可回收物智能识别系统及其识别方法，其中系统包括依次电性连接的图像采集单元、图像处理单元以及控制单元；所述图像采集单元包括顺着物料传送方向依次间隔设置的相机单元以及光谱单元，所述相机单元与所述光谱单元分别与所述图像处理单元电性连接。本发明采用相机单元与光谱单元相配合的设计，一方面能有效识别重叠物料，提高物料识别精度，另一方面有效规避物料在运输过程中产生的偏差，提高物料识别抓取精度。