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基于轻量化卷积神经网络的人脸识别技术研究

基于轻量化卷积神经网络的人脸识别技术研究

作者：屈东东西安建筑科技大学

学位级别：硕士

人脸识别是生物特征识别技术中最为典型的应用方向。目前基于深度学习的人脸识别算法精度高、响应快,但是模型参数量和计算量巨大,对硬件配置要求高,需要耗费巨大的计算资源,计算成本昂贵。为了降低模型计算成本,近年来相继出现了专门... 详细信息

人脸识别是生物特征识别技术中最为典型的应用方向。目前基于深度学习的人脸识别算法精度高、响应快,但是模型参数量和计算量巨大,对硬件配置要求高,需要耗费巨大的计算资源,计算成本昂贵。为了降低模型计算成本,近年来相继出现了专门针对移动端的轻量化网络,如Shufflenet、ECAnet、Xception、Squeeze Net、Mobilenet系列网络等。这些轻量化网络的提出加快了人脸识别算法的前向推理速度,使得计算成本进一步降低,但在嵌入式终端仍然存在准确率低的问题。本文所提算法基于MobileNet v2主体结构,进一步提高了人脸识别算法在嵌入式平台的实时性和准确率。该算法专门针对人脸识别任务,可以高效利用网络参数、保证识别精度。该算法主要从以下四个方面进行设计并验证:(1)MobileNet v2中的倒置残差瓶颈结构应用于人脸识别任务时,存在较多的信息冗余。为了高效利用网络参数,调整倒置残差瓶颈结构的通道扩展因子降低参数量,并且保证算法的识别精度。(2)MobileNet v2中存在通用的全局平均池化操作,这对提取人脸特征存在明显的局限性。如果使用加权性质的全局深度卷积来提取人脸特征,可以进一步增强算法对人脸识别任务的适应性。(3)算法中嵌入注意力机制可以提高模型的识别准确率。将ECA通道注意力模块嵌入倒置残差结构,对重要的人脸通道特征给予更多关注,抑制或者忽略不重要的通道特征。(4)不同卷积核代表不同大小的感受野,人脸特征提取同样不能只关注小范围内的特征信息。本文在倒置残差结构中融合多尺度卷积核提取人脸不同尺度的特征信息。本文使用预训练加微调的训练方法,在小规模训练集CASIA-Web Face,公开测试集LFW、Age DB和自制测试集上进行训练和测试实验。识别精度分别达到了99.25%、93.35%、96.16%,均高于改进前的MobileNet v2和其他轻量化网络,模型参数量为0.77M,尺寸大小仅3.38MB,是目前基于深度卷积网络中的最小模型。在嵌入式平台Jetson nano上进行实际推理速度性能测试,取得57.22ms的最佳表现,实现了人脸识别精度和速度的平衡,在保证模型精度的同时达到实时运行的效果,为开发嵌入式人脸识别装置奠定了基础。

关键词：人脸识别深度学习轻量化网络 Mobilenet v2 嵌入式设备

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改进的轻量化人脸识别算法

智能系统学报 2023年第3期18卷 544-551页

作者：屈东东贺利乐何林西安建筑科技大学机电工程学院陕西西安710055 西安建筑科技大学理学院陕西西安710055

嵌入式平台计算资源有限,无法实时运行计算量和参数量巨大的深度学习模型。基于mobilenet v2提出一种改进的轻量化人脸识别算法L-mobilenet v2,首先对原有网络结构进行优化,然后以三元损失函数为主,将传统分类任务中的softmax损失改为Am... 详细信息

嵌入式平台计算资源有限,无法实时运行计算量和参数量巨大的深度学习模型。基于mobilenet v2提出一种改进的轻量化人脸识别算法L-mobilenet v2,首先对原有网络结构进行优化,然后以三元损失函数为主,将传统分类任务中的softmax损失改为Am-softmax作为辅助损失函数,使用10575个人的49万张图片进行联合训练。相比于改进前的模型及训练方法,新模型在LFW测试集和自制数据集的识别准确率达到98.56%和95%,将模型参数量缩减72.3%的同时将识别准确率提高了1.56%和7.1%,在嵌入式平台Jetson nano上的平均识别帧率提升了36.3%。该模型可以在计算资源受限的移动端实时运行。

关键词：嵌入式平台深度学习人脸识别轻量化网络 mobilenet v2模型 softmax损失 Am-softmax损失 Jetson nano平台

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一种卷积神经网络集成的多样性度量方法

智能系统学报 2021年第6期16卷 1030-1038页

作者：汤礼颖贺利乐何林屈东东西安建筑科技大学机电工程学院陕西西安710055 西安建筑科技大学理学院陕西西安710055

分类器模型之间的多样性是分类器集成的一个重要性能指标。目前大多数多样性度量方法都是基于基分类器模型的0/1输出结果(即Oracle输出)进行计算,针对卷积神经网络的概率向量输出结果,仍需要将其转化为Oracle输出方式进行度量,这种方式... 详细信息

分类器模型之间的多样性是分类器集成的一个重要性能指标。目前大多数多样性度量方法都是基于基分类器模型的0/1输出结果(即Oracle输出)进行计算,针对卷积神经网络的概率向量输出结果,仍需要将其转化为Oracle输出方式进行度量,这种方式未能充分利用卷积神经网络输出的概率向量所包含的丰富信息。针对此问题,利用多分类卷积神经网络模型的输出特性,提出了一种基于卷积神经网络的概率向量输出方式的集成多样性度量方法,建立多个不同结构的卷积神经网络基模型并在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上进行实验。实验结果表明,与双错度量、不一致性度量和Q统计多样性度量方法相比,所提出的方法能够更好地体现模型之间的多样性,为模型选择集成提供更好的指导。

关键词：卷积神经网络集成学习多样性度量机器学习分类器集成概率向量输出 Oracle输出基模型

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群养奶牛体温实时监测系统设计与实现

农业机械学报 2016年第S1期47卷 408-412页

作者：屈东东刘素梅吴金杰李阳王传忠农业部农业物联网技术集成与应用重点实验室合肥230036 安徽农业大学工学院合肥230036

将无线连接Wi Fi技术应用于群养奶牛体温实时监测系统,实现了奶牛体温的智能化监测,使奶牛的管理和监控更科学方便。利用DS18B20型数字温度传感器测量奶牛耳道边沿温度,外部通过单线接口与ESP-WROOM模组进行双向通信。ESP-WROOM模组在... 详细信息

将无线连接Wi Fi技术应用于群养奶牛体温实时监测系统,实现了奶牛体温的智能化监测,使奶牛的管理和监控更科学方便。利用DS18B20型数字温度传感器测量奶牛耳道边沿温度,外部通过单线接口与ESP-WROOM模组进行双向通信。ESP-WROOM模组在初次上电时,必须通过Smart Config通信协议获得要接入的AP(Access point)参数并将参数写入程序存储器中,使之与AP建立连接。模组连接成功后,温度传感器采集奶牛体温并传输给微处理器,微处理器接到数据后打包相应参数通过TCP协议发送给数据服务器,My SQL数据库分类储存每头奶牛的数据。使用Java语言编写人机交互界面可以查看相应数据库,实现了奶牛体温变化的实时显示、温度补偿以及历史数据查询等功能。在群养奶牛中同时接收数量众多的体温数据时,可能出现数据并发现象,利用异步通信框架,解决了数据并发问题。采用序时平均数算法更精确地描绘出奶牛体温变化曲线,并且解决了个别数据异常导致曲线波动较大的问题。试验结果表明,系统最佳传输距离在80 m左右时,网络丢包率为4.42%。该系统模块体积小、性能可靠、功耗低,能够快速完成温度监测,并且在30~50℃温度范围内测试精度能够达到±0.2℃。

关键词：奶牛体温监测无线传输物联网

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煤矿检测机器人机械手动力学及静力学分析

机械传动 2017年第6期41卷 85-89页

作者：李阳刘素梅屈东东时明明安徽农业大学工学院安徽合肥230036 中国科学院等离子物理研究所安徽合肥230031

针对煤矿无人区域的实际情况,设计并研制了一种四轮驱动式小空间检测机器人系统,用以井下环境信息和样品的采集。机器人结构主要由机器人本体、移动机构、控制器和机械臂机构等组成。主要介绍机器人的系统组成,并对5自由度机械手进行动... 详细信息

针对煤矿无人区域的实际情况,设计并研制了一种四轮驱动式小空间检测机器人系统,用以井下环境信息和样品的采集。机器人结构主要由机器人本体、移动机构、控制器和机械臂机构等组成。主要介绍机器人的系统组成,并对5自由度机械手进行动力学和静力学分析,验证其结构设计的合理性和实际工作中的承载性能。分析结果表明,机械手各关节力矩的变化稳定且均未超过电机所能提供的极限值;小臂最大变形0.012 397 mm,最大应力15.802 9 MPa均对系统结构影响很小,从而说明5自由度机械手选型准确,结构设计合理,能够满足煤矿实际工作需求。

关键词：检测机器人机械手动力学分析静力学分析

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基于双目视觉的载煤火车厢动态识别与定位

Journal of Measurement Science and Instrumentation 2023年第2期14卷 148-155页

作者：同志学陈佳杰康智强屈东东西安建筑科技大学机电工程学院陕西西安710055

载煤火车厢定位是煤炭采样机器人实现自主采样的关键技术之一。针对载煤火车厢的动态识别与定位问题,本文提出了一种双目立体视觉与改进YOLOv4-tiny结合的快速定位方法。该方法将双目相机左视图RGB图像作为改进YOLOv4-tiny的输入,得到... 详细信息

载煤火车厢定位是煤炭采样机器人实现自主采样的关键技术之一。针对载煤火车厢的动态识别与定位问题,本文提出了一种双目立体视觉与改进YOLOv4-tiny结合的快速定位方法。该方法将双目相机左视图RGB图像作为改进YOLOv4-tiny的输入,得到载煤车厢在图像中的位置信息,再结合双目定位原理计算出其空间位置。改进后的算法主要对YOLOv4-tiny进行轻量化设计,采用了新的激活函数,并利用K-mans聚类算法重新生成样本先验锚框。与原网络相比,模型大小减少了62.5%,准确率提高了0.92%,召回率提高了0.89%,检测速度提高了20%。载煤火车厢在10 m以内的平均定位误差为4.1%,最大误差为8.3%。改进后的模型具有鲁棒性强、识别速度快、轻量化等优点,能够实现载煤火车厢的动态识别及定位,为煤炭采样机器人的自主采样提供了保证。

关键词：载煤火车厢定位深度学习双目视觉目标检测 YOLOv4-tiny

基于AMESim的大型自调平平台液压系统的仿真分析

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机床与液压 2016年第11期44卷 145-148页

作者：余莹莹刘素梅孔晓玲姚金健屈东东安徽农业大学工学院安徽合肥230036 中国科学院等离子物理研究所安徽合肥230031

以大型平台自调平为研究对象,给出了平台自调平的调平方法和策略,通过液压调平系统来实现调平,在AMESim环境下对其调平液压系统进行建模和仿真,利用千斤顶液压系统的流量、位移等曲线分析了平台自调平的动态过程。仿真结果证明:所建模... 详细信息

以大型平台自调平为研究对象,给出了平台自调平的调平方法和策略,通过液压调平系统来实现调平,在AMESim环境下对其调平液压系统进行建模和仿真,利用千斤顶液压系统的流量、位移等曲线分析了平台自调平的动态过程。仿真结果证明:所建模型及复杂工况下该调平方法的合理性,为类似自调平液压系统的分析与设计提供了参考。

关键词：平台调平液压系统 AMESim 仿真

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利用超声横波上扩散角检测瓷绝缘柱表面缺陷

无损检测 2016年第4期38卷 19-21页

作者：高延忠宋绍河党虎屈东东西安热工研究院有限公司西安710054 北京中唐电工程咨询有限公司北京100040

利用超声横波在瓷绝缘柱中折射角为75°~84°的上扩散角检测瓷绝缘柱表面缺陷,克服了常规用爬波探头灵敏度低的弊端;对超声波探头角度、尺寸、接线柱位置以及瓷绝缘柱试块进行了相应设计,为瓷绝缘柱的检测提供了检测方法和判伤依据。

关键词：超声横波上扩散角表面缺陷

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北京市不同流域典型降雨时空格局分析与应用

中国防汛抗旱 2024年第7期34卷 42-49页

作者：石树兰屈东东高强刘媛媛刘业森李庭逸白赟豪北京市水文总站北京100089 中国水利水电科学研究院北京100038

随着城市建设的发展,降水频率和空间分布不断变化,传统的基于单站或代表站推求的设计雨型难以体现降雨过程的时空综合特征,不能满足精确识别降雨时空分布的要求。以20年(1999—2018年)的雨量监测数据为基础,以北京市山丘区及平原区不同... 详细信息

随着城市建设的发展,降水频率和空间分布不断变化,传统的基于单站或代表站推求的设计雨型难以体现降雨过程的时空综合特征,不能满足精确识别降雨时空分布的要求。以20年(1999—2018年)的雨量监测数据为基础,以北京市山丘区及平原区不同流域为研究范围,利用机器学习方法提取各流域范围内的典型降雨特征,并对不同流域的降雨特征进行分析。总体来说,平原区降雨时空分布特征复杂,和山丘区降雨相比,平原区各历时降雨时空分布特征区别较大,降雨特征和下垫面地形相关。研究成果整合应用于北京市暴雨设计成果查询系统,可为北京市城市水资源合理配置规划和精细化管理及防洪规划提供基础技术支持。

关键词：北京市山丘区平原区机器学习降雨时空格局