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基于卷积神经网络的交通标志检测与识别算法研究

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基于卷积神经网络的交通标志检测与识别算法研究

作者：洪溥江大连交通大学

学位级别：硕士

在汽车自动驾驶如火如荼开展的当下,有关交通标志检测与识别的研究无疑是其中一个较为重要的细分领域。近年来,随着深度学习技术的兴起,相关的科研人员借助卷积神经网络等深度学习领域的相关算法对交通标志的检测与识别进行研究。但是,... 详细信息

在汽车自动驾驶如火如荼开展的当下,有关交通标志检测与识别的研究无疑是其中一个较为重要的细分领域。近年来,随着深度学习技术的兴起,相关的科研人员借助卷积神经网络等深度学习领域的相关算法对交通标志的检测与识别进行研究。但是,由于目标图像过小、采集环境复杂等因素,相关算法的效果容易被影响,导致算法效果差。为了改善交通标志检测和识别的效果,本文基于卷积神经网络等深度学习技术,从以下几个方面进行研究:首先,在目标检测方面:提出一种改进的单次多框检测器(Single Shot Multi Box Detector,SSD)模型FSE-SSD解决原始SSD网络模型对小目标检测效果不佳的问题。一方面在SSD网络中引入特征金字塔算法,增强特征表达能力。另一方面利用通道注意力机制,对特征通道之间的相互依赖关系建模,彻底融合高层语义和浅层重要信息,提高小目标检测准确率。通过在PASCAL VOC2007数据集的实验证明,FSE-SSD检测准确率达到80.04%,优于经典算法和前沿算法。其次,在图像识别方面:基于密集连接网络(DenseNet)和深度金字塔残差网络(Dense PyramidResNet,DPRN)提出一种新的深度神经网络模型DensePyramidNet(DPN)进行图像识别。首先在DenseNet基础上引入DPRN金字塔残差单元的思想,并优化Dense Block为协同增效密集模块(Synergy Dense Block)。其次设计了一个基于空洞卷积的模块用于并行特征提取。最后将所提出的设计在DenseNet的基础上进行融合得到DPN模型。DPN不仅克服了DenseNet中的一些问题,而且具有与DenseNet相同的普遍适用性。在Cifar10数据集上通过实验验证,准确率为83.98%,表明DPN模型具有很好的效果。最后,在实际应用方面,将提出的FSE-SSD模型和DPN模型应用于交通标志检测与识别中,采取消融实验、对比实验等手段,从准确率、损失、模型参数量等方面多角度分析。验证了提出的两个模型在交通标志检测识别方面的优越性。

关键词：卷积神经网络残差网络注意力机制小目标检测图像识别

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基于门控机制与重放策略的持续语义分割方法

电子与信息学报 2024年第7期46卷 2908-2917页

作者：杨静何瑶李斌李少波胡建军溥江贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 美国南卡罗莱纳州大学计算机科学与工程系哥伦比亚292084 贵州民族大学机械电子工程学院贵阳550025

基于深度神经网络的语义分割模型在增量更新知识时由于新旧任务参数之间的干扰加之背景漂移现象,会加剧灾难性遗忘。此外,数据常常由于隐私、安全等因素无法被存储导致模型失效。为此,该文提出基于门控机制与重放策略的持续语义分割方... 详细信息

基于深度神经网络的语义分割模型在增量更新知识时由于新旧任务参数之间的干扰加之背景漂移现象,会加剧灾难性遗忘。此外,数据常常由于隐私、安全等因素无法被存储导致模型失效。为此,该文提出基于门控机制与重放策略的持续语义分割方法。首先,在不存储旧数据的情况下,通过生成对抗网络生成及网页抓取作为数据来源,使用标签评估模块解决无监督问题、背景自绘模块解决背景漂移问题;接着,使用重放策略缓解灾难性遗忘;最后,将门控变量作为一种正则化手段增加模型稀疏性,研究了门控变量与持续学习重放策略结合的特殊情况。在Pascal VOC2012数据集上的评估结果表明,在复杂场景10-2,生成对抗网络(GAN)、Web的设置中,该文在全部增量步骤结束后的旧任务性能比基线分别提升了3.8%,3.7%,在场景10-1中,相比于基线分别提升了2.7%,1.3%。

关键词：持续学习语义分割重放策略门控变量

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齿面点蚀对齿轮啮合刚度影响分析

机械强度 2020年第6期42卷 1424-1429页

作者：赵鑫张秀华溥江贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州民族大学机械电子工程学院贵阳550025

齿轮啮合刚度变化是因齿轮运行时轮齿之间的啮合位置与啮合齿数量变化引起的,啮合刚度的变化体现了齿轮啮合过程的变化。当齿轮发生点蚀时,齿轮的啮合刚度会发生变化,进而导致齿轮箱振动规律的变化,这种变化可以用来判断齿轮箱内部故障... 详细信息

齿轮啮合刚度变化是因齿轮运行时轮齿之间的啮合位置与啮合齿数量变化引起的,啮合刚度的变化体现了齿轮啮合过程的变化。当齿轮发生点蚀时,齿轮的啮合刚度会发生变化,进而导致齿轮箱振动规律的变化,这种变化可以用来判断齿轮箱内部故障的严重与否。根据点蚀的真实状况将点蚀坑设置为椭圆截面。利用势能法计算了点蚀故障下的啮合刚度,并分析了点蚀位置、大小、深度对啮合刚度的影响。结果表明在一个轮齿啮合过程中,点蚀对轮齿下方未发生点蚀区域啮合刚度没有影响,点蚀位置越靠近齿顶,对点蚀轮齿上方啮合刚度的影响越大,点蚀坑越深,面积越大啮合刚度降低越多,面积变化对啮合刚度变化影响更加明显。

关键词：点蚀故障啮合刚度势能法

4-(2-羟基-4-硝基苯偶氮)-1-苯基-3-甲基吡唑啉酮光度法测定烟草中镁

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光谱实验室 2004年第1期21卷 191-193页

作者：羊波刘飞溥江李晓飞尹家元玉溪师范学院物理与教育技术系云南省玉溪市653100 云南大学化学系昆明市650031

研究了 4 - (2 -羟基 - 4-硝基苯偶氮 ) - 1-苯基 - 3-甲基吡唑啉酮 (HNAPMP)与镁的显色反应 ,在 p H=10的硼砂 -氢氧化钠缓冲介质中 ,HNAPMP与镁反应生成 2∶ 1稳定络合物 ,λmax=5 2 2 nm,ε=3.5 8× 10 4L·mol-1· cm-1。镁含量在 0... 详细信息

研究了 4 - (2 -羟基 - 4-硝基苯偶氮 ) - 1-苯基 - 3-甲基吡唑啉酮 (HNAPMP)与镁的显色反应 ,在 p H=10的硼砂 -氢氧化钠缓冲介质中 ,HNAPMP与镁反应生成 2∶ 1稳定络合物 ,λmax=5 2 2 nm,ε=3.5 8× 10 4L·mol-1· cm-1。镁含量在 0— 2 0 μg/2 5 m L范围内符合比耳定律 ,方法用于烟草样品中镁含量的测定。

关键词： 4-(2-羟基-4-硝基苯偶氮)-1-苯基-3-甲基吡唑啉酮镁光度法烟草

基于动力学模型的少齿差行星轮减速器断齿点蚀故障分析

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组合机床与自动化加工技术 2020年第11期 28-32页

作者：溥江赵鑫张秀华贵州民族大学机械电子工程学院贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025

以某发射车高低机少齿差行星齿轮减速器为研究对象,计算其健康与断齿故障下的时变啮合刚度与动力学模型,基于虚拟样机技术分析了该行星齿轮减速器在健康、点蚀、断齿三种工况下的齿轮振动特性。通过比较啮合曲线,得出少齿差行星齿轮减... 详细信息

以某发射车高低机少齿差行星齿轮减速器为研究对象,计算其健康与断齿故障下的时变啮合刚度与动力学模型,基于虚拟样机技术分析了该行星齿轮减速器在健康、点蚀、断齿三种工况下的齿轮振动特性。通过比较啮合曲线,得出少齿差行星齿轮减速器出现点蚀或断齿时,啮合频率和旋转轴频率附近会出现以输入轴频率为基频的调制频率,而断齿时,频率调制分量会更多,振幅会更大,且断齿或点蚀齿轮啮合时对应的双联行星轮上的轮齿的啮合力会突然增大,加快其磨损速度。相比于频域图,时域图可更好的判别故障位置。该研究可为少齿差行星齿轮的工作机理和故障诊断提供理论和仿真依据。

关键词：少齿差行星齿轮断齿故障啮合刚度虚拟样机

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基于矩阵方程的齿轮点蚀发生与扩展模拟

组合机床与自动化加工技术 2021年第1期 74-77,83页

作者：溥江赵鑫张秀华贵州民族大学机械电子工程学院贵阳550025 贵州大学机械工程学院贵阳550025

齿轮点蚀是一种常见的齿轮故障,已有研究都把点蚀模拟为固定形状进行计算,不能泛化为全部形状。为此,针对齿轮齿面点蚀发生的原因与扩展速率,基于矩阵方程建立了椭圆形、任意形状、节线附近正态分布多点蚀坑三种不同形状点蚀发生与扩展... 详细信息

齿轮点蚀是一种常见的齿轮故障,已有研究都把点蚀模拟为固定形状进行计算,不能泛化为全部形状。为此,针对齿轮齿面点蚀发生的原因与扩展速率,基于矩阵方程建立了椭圆形、任意形状、节线附近正态分布多点蚀坑三种不同形状点蚀发生与扩展模型。采用改进势能法计算点蚀齿轮时变啮合刚度(time-varying mesh stiffness,TVMS)。通过MATLAB仿真得出不同点蚀形状TVMS变化曲线,并与已有文献进行对比,验证了本方法的正确性。研究结果表明:随着点蚀的扩展,TVMS逐渐降低,点蚀位置越深、面积越大、中心越靠近单齿啮合区中部,TVMS降低越多。

关键词：点蚀发生点蚀扩展时变啮合刚度矩阵方程

二安替比林-(2,4-二溴)-苯基甲烷催化光度法测定钌

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光谱实验室 2003年第5期20卷 726-728页

作者：羊波溥江王晓艳刘飞邢曼男玉溪师范学院物理系云南省玉溪市653100

在磷酸介质中 ,钌 ( )对高碘酸钾氧化二安替比林 - (2 ,4 -二溴 ) -苯基甲烷 (DADBM)显色反应具有明显的催化作用 ,建立了一种钌的高灵敏分析方法 ,检出限为 2 .0× 10 -9g/L,钌的含量在 0— 30 μg/L范围内符合比耳定律 ,本法用于矿石... 详细信息

在磷酸介质中 ,钌 ( )对高碘酸钾氧化二安替比林 - (2 ,4 -二溴 ) -苯基甲烷 (DADBM)显色反应具有明显的催化作用 ,建立了一种钌的高灵敏分析方法 ,检出限为 2 .0× 10 -9g/L,钌的含量在 0— 30 μg/L范围内符合比耳定律 ,本法用于矿石中痕量钌的测定。

关键词：二安替比林-(2,4-二溴)-苯基甲烷催化光度法测定钌矿石分析

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改进的Darknet噪声图像分类网络

电光与控制 2022年第12期29卷 78-82页

作者：周旭杨静张秀华溥江贵州大学机械工程学院贵阳550000 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵阳550000 贵州民族大学机械电子工程学院贵阳550000

针对现有噪声图像分类效率低的问题,提出一种改进的Darknet噪声图像分类算法。去掉Darknet网络输出部分的1×1卷积层,将第19层卷积核数量改为4,在网络最后加上Softmax层,实现网络分类功能。在网络passthrough层和第6~8层后分别引入Drop... 详细信息

针对现有噪声图像分类效率低的问题,提出一种改进的Darknet噪声图像分类算法。去掉Darknet网络输出部分的1×1卷积层,将第19层卷积核数量改为4,在网络最后加上Softmax层,实现网络分类功能。在网络passthrough层和第6~8层后分别引入Dropout层,在卷积层中引入L2正则化来避免网络过拟合。将网络第10层和第11层,第12层和第13层,第15层和第16层,第17层和第18层改为4个残差块,解决反向传播权值更新时梯度消失问题。从CIFAR-10数据集上取20 000张图片,经128×128尺寸变换后分别添加高斯噪声、泊松噪声、盐噪声和斑点噪声,对每张图片依类别进行One-hot编码,最后将图片和标签制作成训练集、验证集和测试集。4种算法实验结果对比表明,改进的Darknet网络对彩色噪声图像分类准确率可达0.904,远高于其他3种算法分类准确率。

关键词：图像分类噪声图像 Darknet 卷积神经网络残差网络

非平稳数据流下的持续学习灾难性遗忘问题求解策略综述

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计算机应用研究 2023年第5期40卷 1292-1302页

作者：袁坤张秀华溥江杨静李斌李少波贵州大学机械工程学院贵阳550025 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州民族大学物理与机电工程学院贵阳550025

持续学习作为一种在非平稳数据流中不断学习新任务并能保持旧任务性能的特殊机器学习范例,是视觉计算、自主机器人等领域的研究热点,但现阶段灾难性遗忘问题仍然是持续学习的一个巨大挑战。围绕持续学习灾难性遗忘问题展开综述研究,分... 详细信息

持续学习作为一种在非平稳数据流中不断学习新任务并能保持旧任务性能的特殊机器学习范例,是视觉计算、自主机器人等领域的研究热点,但现阶段灾难性遗忘问题仍然是持续学习的一个巨大挑战。围绕持续学习灾难性遗忘问题展开综述研究,分析了灾难性遗忘问题缓解机理,并从模型参数、训练数据和网络架构三个层面探讨了灾难性遗忘问题求解策略,包括正则化策略、重放策略、动态架构策略和联合策略;根据现有文献凝练了灾难性遗忘方法的评估指标,并对比了不同灾难性遗忘问题的求解策略性能。最后对持续学习相关研究指出了未来的研究方向,以期为研究持续学习灾难性遗忘问题提供借鉴和参考。

关键词：持续学习灾难性遗忘正则化策略重放策略动态架构策略

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