【摘 要】
:
深度学习在图像识别领域已取得了巨大成功,但在场景图像识别领域进展较慢。原因在于,相比以对象为中心的图像识别,场景图像包含的语义信息更丰富,既包括对象信息也包括全局信息。在深度神经网络VGG16模型基础上,通过融合场景图像的微观特征和宏观特征,以提高场景图像的识别准确率。同时构建了电力行业的场景图像数据集electric-5。实验显示,修改后的模型在scene-15和electric-5数据集上to
【机 构】
:
国网山东省电力公司枣庄供电公司,山东亿云信息技术有限公司
论文部分内容阅读
深度学习在图像识别领域已取得了巨大成功,但在场景图像识别领域进展较慢。原因在于,相比以对象为中心的图像识别,场景图像包含的语义信息更丰富,既包括对象信息也包括全局信息。在深度神经网络VGG16模型基础上,通过融合场景图像的微观特征和宏观特征,以提高场景图像的识别准确率。同时构建了电力行业的场景图像数据集electric-5。实验显示,修改后的模型在scene-15和electric-5数据集上top-1准确率分别达到了92.05%和80.45%,相比VGG16分别提高了2.45和6.78个百分点。
其他文献
对于财会人员来说,注意塑造自我、提高自我、把握自我,乃至做到能自我约束,是提升职业质量、实现人生价值的一条重要途径。
1病例介绍产妇,19岁,未婚,主诉停经38+周,头晕3天,于2002年5月12日入院,入院检查:BP 19/13 Kpa,身高149 cm,宫高30cm、胎方位ROA,先露头浮,无宫缩,胎心140次/分.给予硫酸镁10
在软土地区修建高速公路,如果不根据实际情况修建并处理路基,往往会发生路基失稳或过量沉陷问题,导致公路路面破坏甚至不能正常使用。结合邢衡高速公路勘察设计,针对不同工程部位
根据黑河干流金塔鼎新段河道主流不稳,河岸结构松散,受水流冲刷破坏严重,开展对该河段整治工作。通过对河道的调研分析,提出采用铅丝笼为主的柔性护岸。实践证明,方案实施后
脑血管疾病是我国中老年人的常见病、多发病,其病程长,病死率、复发率与致残率高,是目前世界多数国家的三大致死疾病之一,幸存者中的 3/4不同程度丧失劳动能力,重度致残者占
道路遗撒物已经成为交通安全的极大隐患,基于视频视觉的交通道路遗撒物检测越来越广泛地应用到交通监控中并逐渐成为研究热点。但由于道路环境的复杂性,从视频图像中自动识别与提取遗撒物是研究的难点问题。对此,提出一种长短效双背景模型下的交通遗撒物识别新方法,该方法建立了长短效双背景模型以分割检测遗撒物,消除了噪声干扰,通过提出的自适应阈值方法进行背景差分并二值化,得到精确的遗撒物目标几何特征。实测场景利用提
为提高公交专用车道识别的实时性和鲁棒性,结合深度学习技术和图像处理,设计并实现了一种基于全卷积神经网络的公交专用道识别算法。该方法将道路图像输入全卷积网络模型,经过模型的不断训练与优化,最后通过反卷积层输出标记的当前车道区域。与识别车道标线相比,识别车道区域能够有效降低环境因素的影响,例如当地面有其他线条干扰,或在没有车道标线或者标线不明显时,还可以根据周边景物辅助判断车道区域。与传统的车道线识别
车辆标志作为车辆信息中的关键因素,能够很好地辅助完成对车辆的信息识别。随着深度学习算法的兴起,目标检测任务有了更好的完成方式,同时也达到了更好的检测效果,但是绝大部分算法无法保持检测速度与准确度之间的平衡。UpYOLO以YOLOv2算法为基础,通过扩充车标数据集、重聚候选框尺寸、多轮网络预训练和优化候选框筛选策略等方法对深度神经网络进行改进。通过三组对比实验验证UpYOLO算法的效果,实验结果表明
朱家山岩组、乔子沟岩片位于南秦岭勉略构造带横现河以北,是勉略构造带中强烈韧性变形的沉积岩系,是勉略构造混杂岩带的基质岩系,研究其形成时代、沉积物源,对于深入了解勉略
目前鸟类识别和管理主要依靠人工与经验积累,效率不高。为此,基于最新的人工智能技术和云南野生鸟类数据集,提出以云南省野生鸟类信息化数据库为核心,云南省野生鸟类信息管理子系统、云南省野生鸟类图像分类网络为平台构建云南野生鸟类图像自动识别系统。该系统直接面向社会服务,作用于鸟类的原始数据,从而避免人工提取特征的困难和问题。该系统不仅能够准确识别鸟类种类,还能给出鸟类所属的概率和该鸟类种类对应的目、科、属