BP神经网络结合变量选择方法在牛奶蛋白质含量检测中的应用北大核心CSCD

牛奶中的蛋白质含量会影响牛奶的品质,利用高光谱图像的光谱特征信息研究对牛奶蛋白质含量预测的可行性。本文提出一种基于竞争性自适应重加权算法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)结合多层前馈神经网络(back propagation, BP)的预测建模方法,实验以含有不同浓度蛋白质的牛奶为对象,利用可见光/近红外高光谱成像系统共采集到5种牛奶共计250组高光谱数据,通过实验对比选择采用标准化方法对获取到的吸收光谱预处理,然后采用CARS结合SPA筛选特征波长,得到18个特征波长,建立CARS-SPA-BP模型,经过试验,CARS-SPA-BP模型的训练集决定系数和测试集决定系数R;和R;分别达到0.971和0.968,训练集均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)和测试集均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)达到了0.033和0.034。研究发现,采用CARS结合SPA筛选的牛奶特征波长建立的多层前馈神经网络模型,其模型预测结果与全波长建模相比并没有明显降低,因此将CARS结合SPA用于波长筛选并且结合BP神经网络基本可以完成对牛奶蛋白质含量的预测。为验证CARS-SPA-BP模型的预测能力,在相同数据环境下,使用较为传统的偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)进行建模,实验结果表明,CARS-SPA-BP相较于PLSR,R;和RMSEP均有明显提升。研究表明,CARS-SPA-BP可充分利用牛奶光谱特征信息实现较高精度的牛奶蛋白质含量检测。     

模拟绿色植被光谱特征的高光谱伪装材料与技术研究进展

高光谱成像技术对伪装隐身技术提出了新的更高要求。研究绿色植被光谱特征的各种模拟技术,可为解决高光谱成像探测下目标的伪装问题提供新的思路。本文总结了绿色植物在可见-近红外波段以及热红外波段的光谱特征,分析了其在不同波段的光谱特性形成机制,阐述了近年来模拟绿色植被光谱特征的高光谱伪装材料与技术的研究进展,分析了现有高光谱伪装材料与技术的特点及存在的弊端,提出了模拟绿色植被光谱特征的高光谱伪装材料与技术的发展方向和趋势。     

一种实时多尺度目标检测识别算法

无人机目标检测与识别任务中,目标随着飞行高度的改变尺寸发生显著变化。常规目标检测模型中,获取的小目标细节信息有限,检测精度较低;而适用于小目标的实时检测模型往往容易丢失大目标的背景信息,降低大目标的检测精度。针对以上多尺度目标检测识别任务难点,提出一种基于改进特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)结构的实时多尺度目标检测识别模型。该模型通过增加特征金字塔层级覆盖更广的目标尺度,获取更为丰富的目标信息;同时,利用跨连接增加不同尺度特征融合的多样性,降低特征传导距离,保留更加完整的尺度特征来提高模型检测识别多尺度目标的性能。通过实验发现,相比于原始网络结构和相同特征层级的四层特征金字塔结构,加入改进特征金字塔结构的多尺度目标检测模型识别性能得到了提升。     

基于时空特征的多模型网络流量短期预测方法

网络流量短期预测由于其波动性大,突发性强,采样随机性高等特点一直是研究人员重点关注的课题之一,其对于网络调度,异常预警等网络规划工作具有重要的指导作用。从网络短期流量的时间周期性和空间关联性入手,对原始短期流量数据进行时空特征维度构造,并使用长短期记忆LSTM和LightGBM决策树对未来不同采样时刻的流量进行预测,最终在多个数据集的实验中达到了良好的预测精度。     

双向特征融合的快速精确任意形状文本检测

现有的基于分割的场景文本检测方法仍较难区分相邻文本区域,同时网络得到分割图后后处理阶段步骤复杂导致模型检测效率较低.为了解决此问题,该文提出一种新颖的基于全卷积网络的场景文本检测模型.首先,该文构造特征提取器对输入图像提取多尺度特征图.其次,使用双向特征融合模块融合两个平行分支特征的语义信息并促进两个分支共同优化.之后,该文通过并行地预测缩小的文本区域图和完整的文本区域图来有效地区分相邻文本.其中前者可以保证不同的文本实例之间具有区分性,而后者能有效地指导网络优化.最后,为了提升文本检测的速度,该文提出一个快速且有效的后处理算法来生成文本边界框.实验结果表明:在相关数据集上,该文所提出的方法均实现了最好的效果,且比目前最好的方法在F-measure指标上最多提升了1.0％,并且可以实现将近实时的速度,充分证明了该方法的有效性和高效性.     

电磁散射特征提取与成像识别算法综述

合成孔径雷达(SAR)图像的自动化解译是合成孔径雷达技术应用的重要发展方向之一。电磁散射特征与目标结构具有稳健的关联性,是SAR图像解译的关键支撑。近年来,如何准确地实现电磁特征提取以及利用电磁特征反演目标特性受到了广泛的重视。该文讨论了电磁特征提取和基于电磁散射特征识别方法的研究成果,总结归纳了其中的关键要素和主要思路,详述了电磁散射机理在成像和识别领域的扩展应用,展望了未来电磁散射特征提取与应用的研究发展趋势。      

基于改进SSD的光伏组件故障定位检测

为准确定位航拍红外图像中光伏组件故障的区域位置,在单阶段多框检测(Single Shot Multibox Detector,SSD)模型的基础上设计了ResNet18＿FPN＿DN＿SSD模型。首先用ResNet18替代SSD模型的基础网络VGG16,以提高故障特征的提取能力;然后引入DR loss,针对目标样本类别失衡及负样本过多的问题进行优化改善;最后在非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)基础上做加权处理,使分类置信度高的边框充分利用周围对象的信息,提高预测框的分类置信度与定位准确率。实验表明:所提出的模型对图像中故障目标的检测效果,在定位精度、分类置信度和m AP上均优于传统SSD模型。     

基于注意力机制和特征聚合的车道线检测

车道线检测的可靠性和稳定性对智能驾驶系统来说至关重要.由于车道线容易受到光线、遮挡、老化等复杂情况的干扰,导致传统的语义分割网络无法准确的学习到车道线的细节特征.为解决该问题,本文首先在编码网络部分引入CA坐标注意力机制,进一步增强网络对车道线提取能力,然后,在特征聚合网络引入金字塔空洞卷积模块与RESA模块并联来增强模型的感受野,以丰富和提取全局的空间特征信息,最后经过解码网络将融合后的特征图上采样到原图大小,并预测每个车道的位置和概率分布.实验证明,文中提出的算法在CULane数据集上有较高准确率,多路面综合准确率达到76.2%,并通过实车测试表明,该算法检测帧率为30 fps,可以在复杂交通场景下进行实时检测,具有较高的泛化性和鲁棒性.