检索结果-南通市图书馆

中国测试 2024年第6期50卷 35-41,48页

作者：赵泽毅周福强王少红徐小力北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对交通标识识别问题,传统的lenet-5网络结构对于交通标识识别准确率低,识别速度慢,并且忽略天气等自然因素的影响。通过卷积神经网络技术,提出一种基于lenet-5改进的双通道、多尺度的网络结构模型。在双通道结构中每个通道包含两个分... 详细信息

针对交通标识识别问题,传统的lenet-5网络结构对于交通标识识别准确率低,识别速度慢,并且忽略天气等自然因素的影响。通过卷积神经网络技术,提出一种基于lenet-5改进的双通道、多尺度的网络结构模型。在双通道结构中每个通道包含两个分支结构,且每个通道的卷积个数和图像尺度不同,通过不同尺度图像的特征提取,使图像特征变得更为丰富。其次,改进后的网络结构大大增加卷积核的个数。最后,通过更改Sigmoid激活函数为ReLu激活函数,更改随机梯度下降算法为Adam算法,并添加Dropout层来防止过拟合,从而提高交通标识识别率。改进网络的识别率为98.6%,上下浮动0.5%,相对与传统的lenet-5网络结构,识别率提高15%以上,验证得出改进的网络结构具有一定的鲁棒性。

关键词：交通标识识别 lenet-5网络结构卷积神经网络

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基于双通道卷积神经网络的交通标识识别方法

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中国测试 2023年

作者：赵泽毅周福强王少红徐小力北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室

针对交通标识识别问题，传统的lenet-5网络结构对于交通标识识别准确率低，识别速度慢，并且忽略天气等自然因素的影响。通过卷积神经网络技术，提出一种基于lenet-5改进的双通道、多尺度的网络结构模型。在双通道结构中每个通道包含两... 详细信息

针对交通标识识别问题，传统的lenet-5网络结构对于交通标识识别准确率低，识别速度慢，并且忽略天气等自然因素的影响。通过卷积神经网络技术，提出一种基于lenet-5改进的双通道、多尺度的网络结构模型。在双通道结构中每个通道包含两个分支结构，且每个通道的卷积个数和图像尺度不同，通过不同尺度图像的特征提取，使图像特征变得更为丰富。其次，改进后的网络结构大大增加了卷积核的个数。最后，通过更改Sigmoid激活函数为ReLu激活函数，更改随机梯度下降算法为Adam算法，并添加Dropout层来防止过拟合，从而提高交通标识识别率。改进网络的识别率为98.6%，上下浮动0.5%，相对与传统的lenet-5网络结构，识别率提高15%以上，验证得出改进的网络结构具有一定的鲁棒性。

关键词：交通标识识别 lenet-5网络结构卷积神经网络

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基于卷积神经网络的手势识别算法研究

基于卷积神经网络的手势识别算法研究

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作者：杨冬冬燕山大学

学位级别：硕士

随着计算机科学的不断发展和互联网技术的飞速进步,手势识别技术在人机交互、服务业、信息业等领域得到了广泛应用,逐渐成为人们研究的热点。因此对手势识别算法的研究具有重要的理论研究意义和应用价值。但基于传统的手势识别方法存在... 详细信息

随着计算机科学的不断发展和互联网技术的飞速进步,手势识别技术在人机交互、服务业、信息业等领域得到了广泛应用,逐渐成为人们研究的热点。因此对手势识别算法的研究具有重要的理论研究意义和应用价值。但基于传统的手势识别方法存在识别率低、耗时长等缺点,本文利用卷积神经网络自动对图像特征提取和学习的优势,并结合前景检测和迁移学习算法,设计了一种基于卷积神经网络的手势识别方法,提高了识别率和训练效率。首先,在运动目标前景检测算法方面,针对传统背景差分法在检测手势前景时,存在轮廓提取不清晰,影响手势识别精度等问题,本文对背景重构和阈值选取方法进行了改进,通过对比实验表明改进的背景差分法在手势识别准确率方面提高了2.22个百分点。在选择网络结构方面,针对传统lenet-5网络结构相对简单,在处理具有复杂纹理特征的数据集时,存在分类精度不高的问题,本文对网络结构进行了改进,利用跨连思想并增加卷积核和全连接层神经元个数,使得网络能够提取更多的特征。相较于传统lenet-5网络结构在识别精度方面提高了近6个百分点。然后,针对深度学习硬件资源要求高,训练耗时长等问题,本文引入迁移学习算法缩短了近一半的训练时间。针对网络模型参数对最终识别率的影响,本文分别对比了不同的激活函数、优化算法以及Dropout系数,选择了最适用于本文实验的模型参数,提高了模型的识别准确率。实验结果表明,本文所提出的基于卷积神经网络的手势识别算法在识别率和训练效率方面相较于其他方法都有了很大的提高。

关键词：手势识别卷积神经网络 lenet-5网络结构前景目标检测迁移学习

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