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1.
为了弥补经典LeNet-5卷积神经网络模型在交通标志识别中易发生过拟合的不足,克服其识别准确率与训练效率较低的缺点,采用GTSRB德国交通标志数据集,并对数据集进行扩充,使训练集数量达到6 312 649张,同时对经典LeNet-5卷积神经网络模型在激活函数、池化策略、随机丢弃及网络结构等方面进行改进,使用基于交叉熵的梯度下降算法对模型的误差反向传播过程进行优化。实验结果表明,改进后的模型较改进前在识别准确率与训练效率上都有所提高,识别准确率最高可达97.04%。因此,基于交叉熵的卷积神经网络不仅能够提高模型的交通标志识别准确率,有效防止过拟合,还能够提升网络训练效率。 相似文献
2.
针对自动驾驶领域对交通标志识别的需求,设计了一种基于迁移学习的交通标志识别系统。该系统采用了预训练的MobileNetV3(去掉输出层)作为特征提取网络,然后添加两个自定义的全连接层以实现信号的分类和输出。由于采用迁移学习方法,深度学习网络中需训练的模型参数大幅减少,训练所需时间大为缩短。该系统使用经典的中国交通标志数据库(CTSDB)中的数据作为交通标志的训练数据和测试数据,训练结果表明,损耗低至0.024 3,准确率高达99.88%;测试结果表明,可以对58类交通标志进行识别,准确率为55.3%。 相似文献
3.
李伟 《洛阳工业高等专科学校学报》2011,21(1)
主要研究利用小波变换和径向基神经网络进行签名图像的分类识别.它包括不同签名图像和相似签名图像的分类识别.所提出的方法包括小波域的图像特征提取和利用径向基神经网络的模式分类.采用小波的多分辨分析方法对签名图像进行时频分析特别有效.熵和能量相关特征的概念用于小波域.径向基神经网络具有快速的收敛速度和分类能力.实验仿真证实了利用小波变换和径向基神经网络进行签名图像分类识别的有效性,且成功识别率100%. 相似文献
4.
基于小波分解频带能量特征和BP神经网络的方法识别油浸式变压器短路故障。利用电弧光信号进行油浸式变压器短路故障诊断,对不同工况下的光信号进行多分辨率分析的四层小波分解,选择合适的重构小波系数,提取特征频带。对提取出的特征频带的小波系数作平方和归一化处理,求出每个特征频带的能量,作为特征参数输入到BP神经网络模型中进行训练和故障识别。 相似文献
5.
贾厚林 《黄冈职业技术学院学报》2007,9(2):66-71
本文研究了基于小波变换平滑降噪,ANN(人工神经网络)实现的含噪图像数字识别。本文从数字识别的主要原理、小波变换图像降噪以及BP神经网络的实现等方面进行了探讨。阐述了BP神经网络的网络的原理,设计BP网络的过程及其实现和改进方案,并附有大量的实验数据。 相似文献
6.
为提高基于表面肌电信号的人体腰背动作识别率,提出一种基于小波包能量与改进NARX神经网络的分类识别新方法。利用小波包变换对动作部位进行表面肌电信号特征提取,并采用改进NARX神经网络进行分类识别。选取8名实验者分别在扭腰、弯腰、侧弯腰3种动作下进行表面肌电信号数据采集,选择db4小波包函数对信号进行6层分解,得到第6层64个频带的小波包分解系数,代表各个动作信息的特征向量,作为改进NARX神经网络的输入进行分类识别。对照实验组中,改进NARX神经网络的识别率较高,总体识别率达到96.7%。实验结果表明,利用该识别方法对腰部动作进行分类识别,分类准确,且识别率更高。 相似文献
7.
《武汉工程职业技术学院学报》2019,(4)
为了更好地识别人手动作的肌电信号,采用基于小波包分解与主成分分析结合的特征提取方法,并利用粒子群优化Elman神经网络的模式分类方法。选择"db"系小波对肌电信号进行多尺度分解,并结合主成分分析法,选用累计贡献率大于98.6%的十个主成分作为特征向量,输入优化神经网络进行网络训练,实现对人手抓取动作的模式识别。实验结果表明,与传统神经网络仿真结果对比,采用粒子群算法优化Elman神经网络不仅能提高系统稳定性问题,而且能提高人手动作分类识别率,验证了该方法是一种可行的人手动作分类识别方法。 相似文献
8.
交通标志识别系统是智能交通系统与先进辅助驾驶系统的重要组成部分,由于道路交通较为复杂,提高交通检测与识别算法的准确率和实时性是走向实际应用进程中需要解决的关键问题。文章提出一种基于参数优化的卷积神经网络方法,在对选用的数据集进行预处理操作基础上,适当调整CNN的规模、结构,使用网格法对相关参数进行协同优化,再使用改进的CNN模型在CTSDB数据集上进行训练和验证。结果表明：优化后的模型性能和稳健性均显著提高,且能够有效地完成交通标志的识别、分类任务。 相似文献
9.
通过把人工神经网络引入到水下目标识别这一研究领域中,利用样本干涉图像对神经网络进行训练,用已训练好的神经网络对待识别的干涉图像来进行判别和分类从而达到自动识别的目的。然后根据这种方案设计出识别算法,运用VC++进行软件编程,在电子计算机上进行仿真实验;最后从识别准确率和识别速度两个方面对这种识别方案进行分析,实验结果表明这种识别方案具有可行性。 相似文献
10.
孙妍姑 《淮南师范学院学报》2014,(5):80-83
为研究和改进人工智能技术在设备故障诊断中的缺点和不足,提高故障诊断的准确率,构建了一种混合智能诊断系统。首先利用小波包分析技术对设备故障进行特征提取和分析;接着对数据进行离散化处理,应用粗糙集对获得的故障特征向量进行约简,删除冗余信息;然后利用免疫遗传算法的全局优化能力去训练BP神经网络的权值,建立免疫遗传-BP神经网络模型;最后把经粗糙集约简后的故障特征向量输入该模型,完成故障识别和智能诊断。通过旋转机械的转子系统的仿真实验,表明基于小波包-混合智能的故障诊断取得了良好的诊断效果。 相似文献
11.
声目标识别技术研究 总被引：2，自引：0，他引：2
吕永林 《楚雄师范学院学报》2008,23(3):24-31
本文对声目标识别的关键技术进行研究,探讨用小波分析来进行声信号处理和特征提取,用BP神经网络和支持向量机的模式分类方法来进行分类识别.通过对四种声信号的仿真实验表明,使用小波变换和人工神经网络技术及支持向量机分类技术相结合对声目标进行识别是有效、可行的. 相似文献
12.
《实验室研究与探索》2017,(1)
采用BP神经网络、原始极限学习机、正则极限学习机和傅里叶变换优化极限学习机算法分别进行手写体数字字符识别仿真实验,通过MINIST数据库中的10 000个手写体数字样本训练神经网络数据传输过程中的参数,用训练所得神经网络参数进行手写体数字识别仿真测试。比较4种算法的仿真效果,BP网络识别效果最好、训练速度最慢,原始极限学习机训练速度最快,正则极限学习机和傅里叶变换极限学习机优化算法识别正确率高于原始极限学习机,但增加了算法的时间复杂度。将该手写体数字字符识别仿真实验用于学生实验教学,可加强学生对神经网络相关知识的学习和理解,提高学生编程和工程应用能力。 相似文献
13.
基于神经网络和多小波变换的数字水印算法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于图像多小波域低频系数子块的相似性,利用神经网络的学习特性,提出了新的盲数字水印算法.将宿主图像变化为多小波域,把水印加入到宿主图像多小波变化后的低频系数中.通过后向传播算法的神经网络训练出宿主图像与嵌入的水印信号之间的关系特征,利用神经网络具有学习和自适应的特性,训练后的神经网络能够完全恢复嵌入到宿主图像中的水印信息.仿真实验表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性,特别是在水印检测时不需要原始图像. 相似文献
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交通标志检测技术是实现智能交通系统的关键.查阅诸多文献,文章阐述模式识别的概念,并且给出计算机模式识别的抽象过程.通过对现有交通标志检测框架进行研究,根据交通标志设计之规则,结合概率神经网络,设计了一种基于多层决策树的PNN分类算法模型,并对神经元高斯函数的参数进行改进,最终建立交通标志检测的算法流程.通过实验,对60个交通标志进行晴天、多云以及阴雨三种天气背景下的检测.最后整理实验数据,通过建立图表进行分析和比较,证明该分类器能够实现交通标志检测的功能,达到预期的检测效果.最后,分析了该算法模型还存在的不足之处,也指出了将来研究的方向. 相似文献
16.
机械加工发出的声音可用于制造过程智能化监控。加工时参数不同,发出的声音也不相同。对不同转速下切削声音加以识别,可为进一步综合考虑其它切削加工参数和条件下的声音识别打下基础。为识别不同转速下的切削加工声音,设计了一个三层BP神经网络,且先对采集声音进行小波包分解,求出分解后各频率段成分的能量,归一化处理后构成特征向量,再将处理后的信号分为训练样本集和测试样本集,对网络进行训练和测试。测试结果表明该网络具有训练速度快和识别准确率高的特点。 相似文献
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针对现有车牌字符识别算法中存在识别时间长、正确率低的问题,提出了基于粗网格特征提取及RBF神经网络的车牌字符识别算法。该算法首先对车牌图像字符进行预处理,再将提取的车牌字符特征向量输入RBF神经网络进行训练,通过建立汉字字符、字母、字母／数字混合分类器分别对车牌字符信息进行识别,同时引入拒识别和易混字符细识别机制。实验表明,这种方法克服了BP神经网络易陷入局部最小值的问题,提高了识别的正确率,适合于对实时性要求较高的智能交通管理系统。 相似文献
18.
在交通标志实时识别时,由于参考图像与实测图像非同时获取,摄像机与被摄交通标志之间的位置难以保证完全相同,致使所获取的交通标志参考图像与实测图像之间可能产生几何失真。几何失真对交通标志图像的识别结果有较大影响,因此寻找一种具有旋转和比例不变性的图像识别方法势在必行。基于不变矩的交通标志识别算法,首先对交通标志图像进行归一化处理,然后求其Hu矩,最后利用相关性测度算法进行比较。结果表明,算法针对旋转或缩放后的交通标志图像具有100%的识别率。 相似文献
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根据车牌中字符的形态特征和横向纹理属性,以小波空间作为车牌字符识别的特征空间,提取字符的小波统计特征作为RBF神经网络的输入进行字符识别。实验结果表明本文提出的算法是一种切实可行、准确高效的方法,对复杂背景下拍摄的汽车牌照识别具有很好的鲁棒性。 相似文献
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交通标志的自动识别对汽车的安全行驶具有重要意义。针对现有交通标志识别算法存在识别精度低、速度慢的问题,该文提出了一种基于改进YOLOv5s的交通标志识别算法。引入MobileNetv3主干网络,将RFB模块与ECA-Net模块相结合,在不提高网络计算量的情况下,确保更大范围内聚焦有效特征;在特征融合中采用AFF模块,将注意力从同层融合扩展到跨层区域;采用Matrix NMS筛选候选框,以提升模型检测速度。在中国交通标志数据集CCTSDB上的验证结果表明,该算法识别精度为96%,速度为48帧/s,在多种环境下对目标的识别能力得到增强,可以满足交通标志实时识别的需要。 相似文献