图像识别方法

作品数：227被引量：1575H指数：18
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基于注意力机制和多尺度集成学习的细粒度图像识别方法
《数据采集与处理》2025年第2期384-400,共17页季晟宇 江志康 马翔 杨绿溪 
国家自然科学基金(61971128)。
细粒度图像识别是计算机视觉领域中一项重要的研究课题,其主要目标是分辨同属一大类下外观具有高度相似性的子类。以弱监督的细粒度图像识别为研究内容,针对现有研究中存在的图像细粒度特征利用不充分以及判别性区域难以挖掘的问题,提...
关键词：深度学习 细粒度图像识别 弱监督 注意力机制 集成学习 
面向不平衡数据的木薯叶部病害图像识别方法
《中国农机化学报》2025年第3期101-107,123,共8页王丹阳 梁伟红 李玉萍 黄贵修 
中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(1630072023005);海南省自然科学基金青年基金项目(323QN300)。
为提高产地环境下木薯叶部病害自动识别的准确性,解决病害图像低对比度和数据长尾分布问题,建立一种深度学习模型SwinTFCC用于木薯叶部病害识别。该模型采用Swin Transformer作为骨干网络,借助Swin Transformer的自注意力机制和层级结...
关键词：木薯叶部 病害识别 图像识别 迁移学习 不平衡数据 
基于小样本学习的鳞翅目害虫图像识别方法
《农业机械学报》2025年第2期402-410,共9页杨信廷 周子洁 李文勇 陈晓 王慧 于合龙 
国家重点研发计划项目(2022YFD2001801);北京市农林科学院协同创新中心建设专项。
针对面对害虫数据稀缺的实际场景时,现有害虫图像识别方法容易出现过拟合导致模型表达能力不足的问题,本研究提出了一种结合度量学习和迁移学习的小样本田间害虫图像分类识别方法。首先,使用ECA-Pyramid-ResNet12模型在mini-ImageNet数...
关键词：害虫识别 小样本学习 迁移学习 度量学习 通道注意力机制 金字塔全卷积网络 
基于纹理特征和支持向量机的路基病害探地雷达图像识别方法
《工程地球物理学报》2025年第1期65-73,共9页徐涛 耿德祥 曹建伟 田成富 王明明 
安徽省高校自然科学研究项目(编号:2023AH052232);宿州学院博士后科研启动基金(编号:2022BSH002);综合地球物理研究所校级平台项目(编号:2021XJPT54)。
为了能利用探地雷达图像中的纹理特征,自动判断路基病害类型,本文提出一种基于纹理特征和支持向量机的路基病害探地雷达图像识别方法。首先采用Gabor滤波器提取不同病害类型的路基探地雷达图像样本的纹理特征;然后结合支持向量机对提取...
关键词：GABOR滤波器 支持向量机 OKMS算法 探地雷达 图像识别 
基于物联网技术的变电站避雷器仪表智能读数图像识别方法被引量：1
《物联网技术》2024年第12期4-6,共3页赵炜 周铭鑫 刘沛能 李杰 刘鑫 李汉豪 
2023年指针式(数字式)表计图像数据智能识别研究项目(GZDW-FW-0490-22-01)。
在使用UNet架构计算变电站避雷器仪表指针的刻度范围位置时,易受轻量级自注意力参数变化影响,导致识别性能较差。因此,设计了基于物联网技术的变电站避雷器仪表智能读数图像识别方法。通过拉普拉斯卷积运算均值化处理避雷器仪表读数图像...
关键词：物联网 变电站 避雷器 智能读数 图像识别 神经网络 
一种基于深度学习的城市道路积水内涝图像识别方法
《热带气象学报》2024年第6期918-930,共13页张志坚 伍光胜 黎洁仪 陈雨欣 张静 孙伟忠 
广州市科技计划项目(201803030014);广州市科技重点研发计划(广州市智慧气象科技协同创新中心建设项目2023B04J0704)共同资助。
为了提高超大城市积水内涝的监测预警能力,针对现有积水内涝检测方法实用性、实时性存在的不足,依托广州市9万余个高密度公共监控视频作为数据基础,基于深度学习的目标检测RTMDet(Real-Time Models for Object Detection)模型建立了一...
关键词：内涝 图像识别 深度学习 公共监控视频 
一种基于Informer模型的图像识别方法
《桂林电子科技大学学报》2024年第6期650-656,共7页赵绪成 肖俊 
为提升图像识别效果,满足当前复杂的图像识别任务,利用Informer模型设计了一种图像识别方法。该模型通过引入稀疏自注意力机制,有效降低了模型的时间复杂度和内存使用率。此外,采用生成式的解码器结构获取图像序列的输出,有效避免了模...
关键词：图像识别 Transformer模型 Informer模型 注意力 细粒度分类 
水下生物细粒度图像识别方法
《信息与电脑》2024年第22期52-54,共3页陈诚 陈梦晴 杨昱昺 
国家级大学生创新创业训练计划项目“基于YOLOV9的水下机器人技术研究”(项目编号:202413001037)。
文章提出了一种水下生物细粒度图像识别方法。该方法首先对图像进行预处理和引入局部显著特征截取,然后通过使用文章提出的改进的网络结构进行训练和识别,显著提升了对水下生物的识别精度。实验结果表明,文章提出的模型在准确率上优于...
关键词：细粒度识别 水下生物 深度学习 局部显著特征 
基于YOLOv8的轴承故障图像识别方法
《微型电脑应用》2024年第11期217-221,共5页安广析 姜利坤 
由于长时间运行和外部环境等因素的影响,轴承往往容易发生各种故障,如磨损、裂纹和松动等。传统的轴承故障检测方法往往依赖于人工目测或简单的图像处理技术,存在识别速度慢、准确率低等问题,无法满足工业生产中对实时性和精确性的要求...
关键词：轴承 故障识别 YOLOv8 全注意力机制 一阶段检测 
基于迁移学习的煤矸图像识别方法
《计算机应用与软件》2024年第11期247-250,260,共5页张释如 张达 
国家自然科学基金项目(51774234);陕西省榆林市科技计划项目(CXY-2020-035)。
针对传统煤矸图像识别算法需提取并筛选图像灰度、纹理等特征,费时耗力,以及训练卷积神经网络需庞大数据集和高配置硬件设备等问题,提出基于迁移学习的煤矸图像识别方法。利用VGG16卷积基提取煤矸图像特征,并与机器学习算法结合,验证VG...
关键词：煤矸识别 机器学习 卷积神经网络 迁移学习 
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