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基于快照集成卷积神经网络的苹果叶部病害程度识别

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农业机械学报 2022年第6期53卷 286-294页

作者：刘斌徐皓玮李承泽宋鸿利何东健张海曦西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室陕西杨凌712100 西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室陕西杨凌712100

针对苹果叶部病害程度识别准确率低的问题,构建了一种基于快照集成方法的苹果叶部病害程度识别模型。首先,通过多种数字图像处理技术对原始苹果叶部病害图像进行数据增强;然后,选取InceptionResNet V2作为基模型,引入CBAM模块提升网络... 详细信息

针对苹果叶部病害程度识别准确率低的问题,构建了一种基于快照集成方法的苹果叶部病害程度识别模型。首先,通过多种数字图像处理技术对原始苹果叶部病害图像进行数据增强;然后,选取InceptionResNet V2作为基模型,引入CBAM模块提升网络的特征提取能力,使用焦点损失函数缓解苹果叶部病害数据集类别不平衡问题;最后,通过快照集成方法进行模型集成,得到苹果叶部病害程度识别模型。利用苹果黑星病和锈病的早期和晩期病害数据集进行了模型验证,准确率高达90.82%,比单一InceptionResNet V2模型的准确率提高了2.50个百分点。实验结果表明,基于快照集成的识别模型准确率较高,为苹果叶部病害程度识别研究提供了参考。

关键词：苹果叶部病害识别卷积神经网络 CBAM模块焦点损失函数快照集成

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基于卷积通道筛选的大规模图像识别

弹箭与制导学报 2022年第2期42卷 42-49页

作者：李凤吕裕张海曦何贵青西北工业大学电子信息学院西安710072 西北农林科技大学信息工程学院陕西咸阳712199

一直以来,由于大规模图像种类繁多且形态各异,导致大规模图像识别领域研究发展非常缓慢。在深度模型中,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)可以提取颜色、轮廓等浅层特征。随着层次的加深,其特征表述也由颜色、轮廓等特征... 详细信息

一直以来,由于大规模图像种类繁多且形态各异,导致大规模图像识别领域研究发展非常缓慢。在深度模型中,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)可以提取颜色、轮廓等浅层特征。随着层次的加深,其特征表述也由颜色、轮廓等特征逐渐抽象为整体特征。然而通过实验发现,网络的这种特征提取方式在提取整体特征时会出现一些不利于有效分类的“坏通道”。这种现象在大规模的图像分类任务中表现的更加明显。这些通道参与了网络的后续计算并且一定程度上降低了网络的性能。为了筛选出这些不利于分类的通道,提出了结合L1和L2范数进行特征选择的方法。通过对比多个网络模型的实验结果,该特征选择算法在大规模图像识别中具有更好的性能,并且可以提高网络的识别准确率。

关键词：大规模图像识别卷积神经网络特征选择通道筛选

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面向移动端的苹果叶部病虫害轻量级识别模型

农业工程学报 2022年第6期38卷 130-139页

作者：刘斌贾润昌朱先语于聪姚卓含张海曦何东健西北农林科技大学信息工程学院杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室杨凌712100 西北农林科技大学机械与电子工程学院杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室杨凌712100

花叶病、斑点落叶病、褐斑病、白粉病、黄蚜、浅叶蛾和红蜘蛛是常见的苹果叶部病虫害,严重影响了苹果的产量和品质。病虫害早期诊断和防治可以有效地控制病害传播,降低损失,保障苹果产业的健康发展。为解决现有轻量级模型无法精准识别... 详细信息

花叶病、斑点落叶病、褐斑病、白粉病、黄蚜、浅叶蛾和红蜘蛛是常见的苹果叶部病虫害,严重影响了苹果的产量和品质。病虫害早期诊断和防治可以有效地控制病害传播,降低损失,保障苹果产业的健康发展。为解决现有轻量级模型无法精准识别早期苹果叶部稀疏小病斑的问题,该研究面向资源受限的移动端设备,提出一种轻量级识别模型ALS-Net(Apple Leaf Net using Channel Shuffle)。在轻量化模型(ShuffleNetV2)的基础上,基于深度可分离卷积和通道混洗构建ALS模块,可降低模型的计算量和参数量。其次,采用知识蒸馏策略训练模型,进一步提高网络精度。试验结果表明,ALS-Net的模型精度可达99.43%,且模型大小仅为1.64 MB。移动端推理延迟为55 ms,能够有效满足实际应用需求,并实现基于移动端的苹果叶部病虫害自动实时监测。

关键词：模型病虫害苹果叶片通道混洗知识蒸馏轻量化移动端实时推理

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一种二次阈值调整SIFT算法

计算机科学 2014年第6期41卷 282-286页

作者：卫保国张海曦西北工业大学电子信息学院西安710129

SIFT算法因其良好的特征提取和匹配效果得到了广泛的应用,但在光照不足和模糊条件下其效果不能令人满意,为此提出了一种基于全局信息和局部信息的自适应SIFT算法。利用图像的对比度信息得到初始阈值,使该阈值适应光照不足和模糊图像,根... 详细信息

SIFT算法因其良好的特征提取和匹配效果得到了广泛的应用,但在光照不足和模糊条件下其效果不能令人满意,为此提出了一种基于全局信息和局部信息的自适应SIFT算法。利用图像的对比度信息得到初始阈值,使该阈值适应光照不足和模糊图像,根据周围特征点分布情况来对阈值进行二次调整以控制特征点数目及分布,并改进了误匹配剔除方法。实验结果表明,改进后的SIFT算法不仅能很好地适应低光照和模糊图像,而且可以调节特征点数目,降低簇效应。

关键词： SIFT 阈值图像匹配

基于多任务深度卷积神经网络的人脸/面瘫表情识别方法

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西北大学学报（自然科学版） 2019年第2期49卷 187-192页

作者：彭先霖张海曦胡琦瑶西北工业大学电子信息学院陕西西安710129 西北大学信息科学与技术学院陕西西安710127

由于人类个体面部形态各种各样,使得不同人在表达同一感情时有可能产生较大的视觉差异,为了减弱这种内类视觉差异性对人脸表情识别产生的影响,该文提出一种分层多任务学习的人脸表情识别方法,该方法以现有深度卷积神经网络模型为基础,... 详细信息

由于人类个体面部形态各种各样,使得不同人在表达同一感情时有可能产生较大的视觉差异,为了减弱这种内类视觉差异性对人脸表情识别产生的影响,该文提出一种分层多任务学习的人脸表情识别方法,该方法以现有深度卷积神经网络模型为基础,构造双层树分类器以替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务学习框架,通过利用人脸表情标签和人脸标签共同学习更具辨识力的深度特征,将知识从相关人脸识别任务中迁移过来,从而减弱面部形态对表情识别的影响,提高表情识别性能。实验结果表明,相较于VGGnet,Googlenet和Resnet深度模型,文中提出的方法均提高了人脸表情识别率,且成功推广到面瘫表情识别问题中。

关键词：表情识别人脸识别面瘫表情识别深度卷积网络多任务学习

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长庆油田保障点建筑室外颗粒物污染预测

石油石化节能 2017年第10期7卷 47-51页

作者：张海曦李烨邱稼仪西安长庆科技工程有限责任公司西安交通大学人居学院

长庆油田的前线生产保障点建筑大多距离油气生产区域较近;因此,附着有油气田污染性废气的颗粒物有可能随空气流动进入办公区域,对工作人员的身体健康产生影响。为了保证油田保障点的室内空气质量,采用计算流体动力学的方法对保障点建筑... 详细信息

长庆油田的前线生产保障点建筑大多距离油气生产区域较近;因此,附着有油气田污染性废气的颗粒物有可能随空气流动进入办公区域,对工作人员的身体健康产生影响。为了保证油田保障点的室内空气质量,采用计算流体动力学的方法对保障点建筑的室外颗粒物扩散和分布情况进行预测。以环江作业区保障点为例,建立了其建筑物的三维模型,根据当地的气象条件,模拟计算了以PM10为代表的污染性颗粒物对保障点建筑的污染情况。计算结果显示,室外颗粒物对保障点建筑造成了严重污染。通过分析计算结果,对保障点建筑的颗粒物污染防治问题提出了若干建议,能够改善保障点的室内外空气质量和建筑风环境,降低室外颗粒物在建筑内的浓度,保证工作人员的身体健康。对新建保障点的选址和已建的建筑室外颗粒物污染较严重的保障点的治理具有重要的参考价值。

关键词：室外颗粒物计算流体动力学空气质量建筑环境

基于自发表情数据集预训练的多任务深度网络表情识别方法

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计算机测量与控制 2019年第7期27卷 248-252页

作者：彭先霖张海曦胡琦瑶温超西北工业大学电子信息学院西安710129 西北大学信息科学与技术学院西安710127 西北大学智能交互与信息艺术研究中心西安710127

为了更好地将现有深度卷积神经网络应用于表情识别,提出将构建自然表情图像集预训练和多任务深度学习相结合的方法;首先,利用社交网络图像构建一个自发人脸表情数据集,对现有深度卷积神经网络进行预训练;然后,以双层树分类器替换输出层... 详细信息

为了更好地将现有深度卷积神经网络应用于表情识别,提出将构建自然表情图像集预训练和多任务深度学习相结合的方法;首先,利用社交网络图像构建一个自发人脸表情数据集,对现有深度卷积神经网络进行预训练;然后,以双层树分类器替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务人脸表情识别模型;在CK+数据集和Oulu-Caisa数据集上的验证实验表明,提出方法的准确率较深度卷积神经网络vgg-face和Inception V3方法平均提高了3.1%,较基于多任务深度卷积神经网络方法平均提高了0.7%。

关键词：表情识别自然表情数据集预训练深度卷积神经网络多任务学习

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甲醇污泥脱水工房通风系统设计改进

油气田地面工程 2017年第3期36卷 35-37页

作者：史亚萍张海曦史玮平陈洪涛长庆油田分公司油气工艺研究院西安长庆科技工程有限责任公司

气田注醇泵房的一般通风形式为外墙下部安装百叶风口自然进风,屋面安装防爆屋顶风机机械排风,但是使用单位反映注醇泵房内气味较重。因此,在气田注醇泵房通风设计的基础上,对甲醇污泥脱水工房通风系统进行了分层通风、工艺设备加装通风... 详细信息

气田注醇泵房的一般通风形式为外墙下部安装百叶风口自然进风,屋面安装防爆屋顶风机机械排风,但是使用单位反映注醇泵房内气味较重。因此,在气田注醇泵房通风设计的基础上,对甲醇污泥脱水工房通风系统进行了分层通风、工艺设备加装通风设施、改自然进风为机械进风、增加有组织的自然通风系统4个方面的设计改进。对通风系统设计阶段的通风效果进行了模拟论证及评价,结果表明可使室内空气品质保持良好。该通风系统可在与甲醇气体性质相关的厂房通风设计中推广应用,工艺设备加装通风设施的设计思路可以在以后的通风设计中借鉴。

关键词：甲醇污泥处理注醇泵房通风系统改进 CFD模拟

An infrared and visible image fusion method based upon multi-scale and top-hat transforms

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Chinese Physics B 2018年第11期27卷 340-348页

作者：何贵青张琪琦纪佳琪董丹丹张海曦王珺 School of Electronics and Information Northwestern Polytechnical University Xi'an 710072 China School of Information Technology Northwestern University Xi'an 710072 China

The high-frequency components in the traditional multi-scale transform method are approximately sparse, which can represent different information of the details. But in the low-frequency component, the coefficients around the zero value are very few, so we cannot sparsely represent low-frequency image information. The low-frequency component contains the main energy of the image and depicts the profile of the image. Direct fusion of the low-frequency component will not be conducive to obtain highly accurate fusion result. Therefore, this paper presents an infrared and visible image fusion method combining the multi-scale and top-hat transforms. On one hand, the new top-hat-transform can effectively extract the salient features of the low-frequency component. On the other hand, the multi-scale transform can extract highfrequency detailed information in multiple scales and from diverse directions. The combination of the two methods is conducive to the acquisition of more characteristics and more accurate fusion results. Among them, for the low-frequency component, a new type of top-hat transform is used to extract low-frequency features, and then different fusion rules are applied to fuse the low-frequency features and low-frequency background; for high-frequency components, the product of characteristics method is used to integrate the detailed information in high-frequency. Experimental results show that the proposed algorithm can obtain more detailed information and clearer infrared target fusion results than the traditional multiscale transform methods. Compared with the state-of-the-art fusion methods based on sparse representation, the proposed algorithm is simple and efficacious, and the time consumption is significantly reduced.

关键词： infrared and visible image fusion multi-scale transform mathematical morphology top-hat trans- form