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基于ConvNeXt的北京地区红外相机野生动物图像识别改进模型构建

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林业科学 2024年

作者：齐建东郑尚姿陈子仪马鐘添北京林业大学信息学院国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心唐山学院人工智能学院

【目的】针对红外相机拍摄的野生动物图像数据量大、无效图像占比多、图像背景复杂等问题，提出一种可对图像进行自动、高准确率识别的模型，为生物多样性研究和野生动物保护工作提供更高效的支持。【方法】收集整理近4年来北京园林绿... 详细信息

【目的】针对红外相机拍摄的野生动物图像数据量大、无效图像占比多、图像背景复杂等问题，提出一种可对图像进行自动、高准确率识别的模型，为生物多样性研究和野生动物保护工作提供更高效的支持。【方法】收集整理近4年来北京园林绿化生态系统监测网络各站点红外相机拍摄的约5 TB图像数据，对其手工标注并进行数据增强后自建10类共4 234张图像数据集。基于ConvNeXt卷积神经网络，结合北京地区野生动物图像数据集特点，设计BSGG-ConvNeXt模型，使用BlurPool、SENet、全局响应归一化层（GRN）、GCNet提升模型识别能力，并在自建数据集上探究训练策略对ConvNeXt网络识别准确率的影响，通过与其他经典模型比较，明确BSGG-ConvNeXt模型的优势。利用公开的红外野生动物Snapshot Serengeti（SS）数据集和Caltech Camera Traps（CCT）数据集，验证模型的泛化能力。【结果】以ConvNeXt的ConvNeXt-T网络尺寸模型为例，其在自建数据集中的准确率为74.13%，乘加累积操作数（MACs）为4.47×109。应用不同改进方案发现，使用 BlurPool后准确率提升2.2%，MACs降至1.07×109；使用SENet后准确率提升3.2%；使用GRN并删掉缩放层后准确率升至87.18%，参数数量增至27.88×106；使用GCNet后在不增大计算量的情况下准确率升至75.44%，但参数数量增至28.25×106。将上述改进方案结合得到的BSGG-ConvNeXt应用于ConvNeXt-T模型获得BSGG-ConvNeXt-T模型，参数数量虽有少量增多，但MACs降为1.07×109，模型准确率升至83.63%，高于原模型。使用预训练权重后的BSGG-ConvNeXt-T模型准确率可达94.07%，高于ResNet-50（76.39%）、ResNeXt-50（87.60%）、MobileViT（90.00%）、DenseNet（87.66%）、RegNet（69.90%）、ConvNeXtv2（91.93%）、SwinTransformer的（86.23%）和MobileOne（71.53%），将BSGG-ConvNeXt模型应用于4种不同网络尺寸的ConvNeXt模型后，在自建数据集中的表现均优于未改进模型。BSGG-ConvNeXt模型在SS数据集中的识别准确率达50.28%，在CCT数据集中的识别准确率达56.15%，均高于原模型的准确率。【结论】BSGG-ConvNeXt模型识别红外相机拍摄的野生动物图像准确率更高，在自建、公开的野生动物红外图像数据集上均有较好表现，且具有一定泛化能力。

关键词：野生动物图像识别深度学习卷积神经网络 ConvNeXt

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多智能体深度强化学习的图像特征分类方法

计算机工程与应用 2024年第7期60卷 222-228页

作者：张泽崴张建勋邹航李林南海重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

为解决在图像特征识别分类等机器学习任务中,存在输入图像数据复杂度过高且与部分数据与特征无关的问题,提出了一种多智能体深度强化学习的图像特征分类方法。将图像特征分类任务转化为一个部分可观测的马尔可夫决策过程。通过使用多个... 详细信息

为解决在图像特征识别分类等机器学习任务中,存在输入图像数据复杂度过高且与部分数据与特征无关的问题,提出了一种多智能体深度强化学习的图像特征分类方法。将图像特征分类任务转化为一个部分可观测的马尔可夫决策过程。通过使用多个移动的同构智能体去收集部分图像信息,并研究智能体如何形成对图像的局部理解并采取行动,以及如何从局部观察的图像中提取相关特征并分类,以此降低数据复杂性和过滤掉不相关数据。通过改进的值函数分解方法训练智能体策略网络,对环境的全局回报按照每个智能体的贡献进行拆分,解决智能体的信度分配问题。该方法在MNIST手写数字数据集和NWPU-RESISC45遥感图像数据集上进行了验证,相比基线算法能够学习到更加有效的联合策略,分类过程拥有更好的稳定性,同时精确率也有提升。

关键词：多智能体图像特征分类深度强化学习值函数分解

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结合蜉蝣算法和响应面的结构静力损伤识别

计算力学学报 2024年第4期41卷 702-708页

作者：宋彦朋陈辉黄斌吴志峰武汉工程大学邮电与信息工程学院武汉430073 武汉理工大学土木工程与建筑学院武汉430070 武汉理工大学海南研究院三亚572025 华中科技大学土木与水利工程学院武汉430074

提出了一种结合蜉蝣智能搜索算法和静位移响应面的结构损伤识别方法.首先构造了基于灵敏度的静力损伤识别方程残差和位移残差指标的正则化优化目标函数,然后采用人工智能领域的蜉蝣算法来识别结构单元级别的损伤.在优化过程中,为了解决... 详细信息

提出了一种结合蜉蝣智能搜索算法和静位移响应面的结构损伤识别方法.首先构造了基于灵敏度的静力损伤识别方程残差和位移残差指标的正则化优化目标函数,然后采用人工智能领域的蜉蝣算法来识别结构单元级别的损伤.在优化过程中,为了解决静力加载点和位移测点不一致的问题,利用模型凝聚和位移扩展方法重新构建了损伤识别方程.同时,利用静位移响应面计算目标函数中的位移残差,避免了耗时的有限元计算,提高了优化效率.简支梁的数值算例结果表明,本文方法在寻优速度和精度方面均优于传统的粒子群法和差分进化算法;与单独基于静力损伤识别方程残差或位移残差指标的方法相比,识别损伤更为准确.铝合金悬臂梁损伤识别的静载实验进一步验证了本文方法的高效率和有效性.

关键词：蜉蝣算法静力损伤识别响应面静力损伤方程静力残差

CUNet断层智能识别方法及其在断层识别中的应用研究

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地球物理学进展 2024年第2期39卷 561-571页

作者：陈继兴路鹏飞袁兆林郭爱华王丹丹刘春飞东华理工大学信息工程学院南昌330013 东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室南昌330013 东华理工大学地球科学学院南昌330013 华北油田第一采油厂地质研究所任丘062550

断层智能识别在地震资料精细解释中起到了非常重要的作用,但目前,断层智能识别方法还存在着模型训练难度大,特征图像提取信号细节受损等问题.针对这些问题,本文基于UNet网络结构的基础上结合VNet深度学习网络的思想,提出了一种改进的CUN... 详细信息

断层智能识别在地震资料精细解释中起到了非常重要的作用,但目前,断层智能识别方法还存在着模型训练难度大,特征图像提取信号细节受损等问题.针对这些问题,本文基于UNet网络结构的基础上结合VNet深度学习网络的思想,提出了一种改进的CUNet(Convolution Unity Networking)断层智能识别方法.CUNet断层识别方法的网络结构是在UNet结构的基础上,利用卷积操作代替下采样中的最大池化,以及3D反置卷积操作代替上采样卷积操作,从而使CUNet结构可以增加信号的感受野,缓解信号细节特征在上采样和下采样操作中的损失,保留信号细节信息,增强图像特征的提取.实验结果表明CUNet网络结构在精度上达到了94.3%,与UNet网络结构相比提高了1.4%,同时起到了更好的抗过拟合效果.根据断层地震地质特征,将CUNet网络结构应用于地震图像的断层智能识别中.应用结果表明,该网络结构不仅更准确的检测到了断层特征,对断层分布刻画更细致,而且极大地节省了计算时间.

关键词：断层智能识别深度学习 CUNet网络抗过拟合断层特征

基于孪生网络和区域注意力机制的球形爆炸破片毁伤效应识别研究

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兵工学报 2024年

作者：李豪天崔欣雨刘梦真黄广炎吕中杰张宏北京理工大学重庆创新中心现代兵器技术实验室北京理工大学爆炸防护与应急处置技术教育部工程研究中心北京理工大学爆炸科学与技术重点实验室

在信息化战争中，爆炸物破片毁伤效应评估对实现精准打击具有重要意义，然而在毁伤实验中毁伤区域的分布和几何信息主要由人工统计，获取效率低下、精度不可控。为此，提出基于孪生网络和区域注意力机制的轻量化图像分割模型，实现小样... 详细信息

在信息化战争中，爆炸物破片毁伤效应评估对实现精准打击具有重要意义，然而在毁伤实验中毁伤区域的分布和几何信息主要由人工统计，获取效率低下、精度不可控。为此，提出基于孪生网络和区域注意力机制的轻量化图像分割模型，实现小样本下对小目标球形爆炸破片毁伤区域的高效、精准识别功能。通过引入孪生结构、区域注意力模块和多尺度卷积模块提高模型对爆炸破孔的感知能力；加入多约束条件的损失函数，并筛选最佳优化器，使模型优化时更加聚焦有效信息，加速模型收敛；提出连通域融合分水岭算法的毁伤区域量化检测方法，实现爆炸破孔重叠情况下的精确识别。实验结果表明，相比目前主流模型，所提方法实现了更高的效率和精度，对毁伤区域面积和直径预测结平均误差分别为4.78%和3.79%；研究工作为实现含破片爆炸物毁伤智能化评估提供了参考。

关键词：孪生网络毁伤效应评估损伤识别区域注意力机制多尺度卷积

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基于T1加权图像的白质纤维束分割方法

数据采集与处理 2024年第4期39卷 863-873页

作者：焦瑞柯张小凤叶初阳北京理工大学集成电路与电子学院北京100081 北京理工大学(珠海)大湾区创新研究院珠海519088

白质纤维束分割方法通过识别连接不同脑区的白质通路,为脑连接分析提供了重要的神经通路参考信息。然而,传统的白质纤维束分割方法主要依赖于弥散磁共振图像(Diffusion magnetic resonance imaging,dMRI),由于获取弥散磁共振图像比较耗... 详细信息

白质纤维束分割方法通过识别连接不同脑区的白质通路,为脑连接分析提供了重要的神经通路参考信息。然而,传统的白质纤维束分割方法主要依赖于弥散磁共振图像(Diffusion magnetic resonance imaging,dMRI),由于获取弥散磁共振图像比较耗时,这极大地限制了其在临床中的应用。为解决此问题,提出了一种基于T1加权图像的白质纤维束分割方法,通过计算T1加权图像的结构张量来提示可能的纤维走向,进而提高白质纤维束的分割精度。此外,本文在模型训练期间引入弥散磁共振图像的特权信息来指导模型学习,从而提升白质束分割模型性能,具有挑战性的束分割效果提升明显,其中左穹窿(Left fornix,FX_left)的Dice得分提高了5%,右穹窿(Right fornix,FX_right)的Dice得分提高了6%。。本研究弥补了在缺少弥散磁共振图像的场景下无法进行神经通路分析的不足,扩展了神经通路分析的应用场景。

关键词：医学图像分割白质纤维束特权信息 T1加权图像弥散磁共振图像

基于RGBD的菠萝催花机器人花芯识别与定位

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控制理论与应用 2024年

作者：张智军黄灿辉蓝浩继华南理工大学自动化科学与工程学院人工智能与数字经济实验室(广州)

目前的夜间菠萝催花作业极度依赖人工劳作,成本高昂且效率低下,人工催花的工作模式制约了菠萝种植业的发展,机器人和机器视觉的发展有助于高效完成菠萝催花任务.针对夜间菠萝花芯识别存在夜晚光线不足、菠萝与野草混杂识别困难和定位不... 详细信息

目前的夜间菠萝催花作业极度依赖人工劳作,成本高昂且效率低下,人工催花的工作模式制约了菠萝种植业的发展,机器人和机器视觉的发展有助于高效完成菠萝催花任务.针对夜间菠萝花芯识别存在夜晚光线不足、菠萝与野草混杂识别困难和定位不准确等问题,本文提出了基于RGBD的目标检测算法,用于菠萝催花机器人的花芯识别与定位.本文算法首先通过基于HSV色彩空间的伽马函数自适应地校正夜间图像的不均匀光照,其次使用YOLOv8目标检测算法实现菠萝花芯的快速识别,得到花芯的预测坐标.然后基于RGBD图像的深度信息实现了预测框的深度估计,最后通过坐标转换得到花芯的空间坐标,引导机器人完成催花作业.本文算法在夜间菠萝图像数据集上进行验证,花芯识别准确率为94.9%,每秒可处理26帧图像,满足实时催花作业要求.

关键词：机器人神经网络识别定位智慧农业

废弃矿井采空区覆岩裂隙网络水气两相渗流特性研究

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中国矿业 2024年第8期33卷 37-45页

作者：张纯旺金智新冯国瑞高瑞李春太原理工大学山西省煤矿智能装备工程研究中心山西太原030024 太原理工大学安全与应急管理工程学院山西太原030024 太原理工大学矿业工程学院山西太原030024

在“双碳”目标实现与煤炭深化供给侧改革的大背景下,大量资源枯竭及产能落后的煤矿被逐步淘汰,我国废弃矿井的数量不断增加。覆岩裂隙对于采空区内流体的运移具有一定的控制作用,为了揭示废弃矿井长期闭坑过程中采空区覆岩裂隙网络内... 详细信息

在“双碳”目标实现与煤炭深化供给侧改革的大背景下,大量资源枯竭及产能落后的煤矿被逐步淘汰,我国废弃矿井的数量不断增加。覆岩裂隙对于采空区内流体的运移具有一定的控制作用,为了揭示废弃矿井长期闭坑过程中采空区覆岩裂隙网络内水气两相渗流规律,本文采用数字图像处理技术对物理相似模型覆岩裂隙网络进行了识别及提取,统计分析了纵向破断裂隙和层间离层裂隙的几何参数特征,建立了覆岩裂隙网络几何模型,采用两相流理论探究了覆岩裂隙网络内瓦斯上浮和离层水下渗的流动规律。研究结果表明:采空区覆岩裂隙整体呈现“梯形”状,纵向破断裂隙与层间离层裂隙纵横交错、互相贯通,两种类型裂隙的开度、面积、周长均随频数的增加呈现指数递减的分布趋势,迹长呈对数正态分布、角度呈正态分布。数值模拟再现了采空区覆岩裂隙网络内进水、驱气、出水的过程,揭示了采空区两侧裂隙优势渗流通道的形成机理,由于渗流速度的非均衡性,导致高位层间离层裂隙存在瓦斯滞留区,裂隙两端被封堵、交叉点处存在偏流等现象。研究成果对于废弃矿井遗留资源二次开发利用具有一定的指导意义。

关键词：废弃矿井采空区覆岩裂隙网络渗流特性

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基于主动热红外成像的马铃薯与杂质分类方法

中国农机化学报 2024年第2期45卷 143-150页

作者：孙卫孝刘发英杨振宇韩梦杰李学强魏忠彩山东理工大学机械工程学院山东淄博255000 山东理工大学电气与电子工程学院山东淄博255000 山东省马铃薯生产装备智能化工程技术研究中心山东德州253600 山东理工大学农业工程与食品科学学院山东淄博255000

为解决入库马铃薯中石块、土块等杂质剔除的问题,提出一种基于主动热红外成像的马铃薯与杂质分类方法。建立基于集总参数法的马铃薯和杂质的传热模型,获得影响受热效果与导致温度差异的因素为材料热物性、风速、风向角度、风温;利用有... 详细信息

为解决入库马铃薯中石块、土块等杂质剔除的问题,提出一种基于主动热红外成像的马铃薯与杂质分类方法。建立基于集总参数法的马铃薯和杂质的传热模型,获得影响受热效果与导致温度差异的因素为材料热物性、风速、风向角度、风温;利用有限元法分析马铃薯和杂质在外部热风激励下的热像图,马铃薯表面温度显著高于石块与土块,并对风速、风向角度、风温分别进行四水平单因素仿真试验,得出马铃薯与杂质的表面温度差异大小在一定时间内与风速、风向角度和风温呈非线性正相关。在试验平台上对马铃薯和杂质进行分类试验,结果表明:最佳图像识别处理条件为风速4 m/s、风温为40℃、风向角度为90°,识别成功率为97%。为马铃薯收获—仓储过程中除杂提供技术参考。

关键词：马铃薯热激励热红外成像杂质剔除

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