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Method to generate cyber deception traffic based on adversarial sample [PDF]
, 2020 In order to prevent attacker traffic classification attacks,a method for generating deception traffic based on adversarial samples from the perspective of the defender was proposed.By adding perturbation to the normal network traffic,an adversarial ...
Han ZHANG +4 more
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Gaoya dianqi, 2022 气体绝缘金属封闭开关设备的局部放电具有随机性，即使同一类型缺陷仍有较多表观变化形式，传统模式识别构造的特征难以适应其多变性；近年来兴起的卷积神经网络虽具有自适应提取特征的能力，但训练得到性能更好的网络模型一方面需要增加网络深度，另一方面需要更多的数据样本作为支撑。鉴于此，提出了基于在ImageNet数据集上训练的VGG、InceptionV3、Resnet50 3种网络模型迁移学习的GIS局部放电模式识别方法，并将网络提取的特征应用于在小数据集下表现良好的经典分类器SVM ...
唐志国, 曹智, 何宁辉
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Gaoya dianqi, 2021 作为电力变压器的重要部件,套管的管理与维护对于设备的安全稳定运行起着至关重要的作用。为提升电力设备巡检的智能化水平,文中提出一种基于卷积神经网络的套管故障红外图像识别方法,该方法在特征提取方面具有显著的优势,避免了人为提取描述特征的低效和易误判问题。首先,建立了包含正常、缺油与局部过热3种状态类型的套管红外图像样本库;然后,将规范化处理后的红外图像作为卷积神经网络的输入,搭建了套管故障红外图像识别模型;最后,通过对网络超参数的选取进行实验分析,确定了激活函数种类、池化方法及卷积核数目。针对文中样本库 ...
刘云鹏 +5 more
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Dianci bileiqi, 2021 针对接触网绝缘子破损识别,传统的特征匹配和神经网络分类识别率较低,同时因其需要人工提取和训练等问题,识别速率也较慢。相比传统卷积神经网络（CNN）,胶囊网络（CapsNet）首次采用矢量作为输入,可以很好的保留目标的方向,角度等特征信息,更适合于识别复杂背景下的绝缘子。因此提出一种基于改进胶囊网络和CV模型结合的绝缘子破损识别算法,通过1×1归约层和3×3卷积层简化传统9×9胶囊网络的卷积层,并采用优化算法进行参数寻优,缩短训练权重时间,同时输出量保留方向角度,能更准确对棒形 ...
卞建鹏 +4 more
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智能科学与技术学报, 2021 全卷积时域音频分离网络（Conv-TasNet）是近年提出的一种主流的端对端语音分离模型。Conv-TasNet利用膨胀卷积扩大感受野，使其在空间上可以融合更多语音特征，极大地提高了网络的语音分离性能，但同时忽略了信息在不同卷积通道间的重要性。基于此，提出一种基于超轻量通道注意力的端对端语音增强方法，该方法结合了Conv-TasNet和通道注意力，并在Conv-TasNet编解码器部分增加一组滤波器来提高网络语音特征提取能力，使卷积神经网络可以更有效地结合空间信息和通道信息来提高语音增强效果 ...
洪依, 孙成立, 冷严
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Research on image recognition of cracked eggs based on convolutional neural network model [PDF]
, 2023 Objective: In order to improve the accuracy and operating efficiency of the egg crack detection method based on computer vision. Methods: Used poultry egg simulation impact equipment to obtain cracked eggs, and collected images of cracked eggs and intact
LI Shu, SUN Ke, TANG Mengdi, TONG Siyuan
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Research and Application of Face Recognition Based on Deep Convolutional Neural Networks [PDF]
, 2016 人脸识别是计算机视觉领域中研究的热点之一，不仅是因为以自然脸为研究对象是非常有挑战性的，而且有很多应用需要将人脸识别作为第一步。近年来，随着智能手机的普及，每天有成千上万的照片被上传到社交网络平台，如微博、微信等等，其中包括大量的人脸照片。深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破，深度学习通过建立类似于人脑的分层模型结构，对输入数据逐级提取从底层到高层的特征，从而能很好地建立从底层信号到高层语义的映射关系。本文以深度学习的方法在人脸识别中的研究与应用为研究对象。 论文首先介绍了研究的背景和意义 ...
万经勇
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Low-light Image Enhancement Based on Retinex Theory by Convolutional Neural Network [PDF]
, 2022 In the course of decomposing and enhancing the low-light images with Retinex model,it needs to manually adjust the parameters continuously to reach the optimal solution,which will reduce the efficiency of the entire process.In addition,existing low-light
ZHAO Zheng-peng, LI Jun-gang, PU Yuan-yuan
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Research of Pedestrian Detection Based on Cascade Convolutional Neural Networks and Multiple-Cue Fusion [PDF]
, 2016 作为计算机视觉的一个重要研究方向，行人检测具有很高的研究意义和应用 价值。其可为目标跟踪、人体行为理解等研究领域以及智能驾驶系统、安全监控 系统、高级人机交互系统等应用系统的设计提供基础性技术支持。然而，由于人 体外形多变，这使得行人检测易受人体动作、背景、遮挡和光照等因素的影响。 如何克服这些因素所带来的影响是当前计算机视觉研究的热点和难点。 本文首先介绍行人检测系统的基本概念和经典技术，总结近二十年来该领域 的发展情况，并对深度学习技术在计算机视觉领域的应用予以分析和整理，然后 ...
冯麒峻
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智能科学与技术学报, 2021 植株叶片检测是植株科学培育和精准农业过程中重要的环节之一。传统植株叶片检测的做法对操作人员的专业知识提出了较高要求，且人工成本高、耗时周期长。基于此，提出基于多尺度卷积神经网络特征融合（MCFF）的植株叶片检测技术。从深度学习技术辅助植株培育的需求出发，基于多尺度卷积神经网络特征融合，针对莲座模式植物、拟南芥和烟草3种不同类型、不同分辨率的植株进行叶片计数检测。经过与其他主流算法的比较，发现MCFF具备较高的检测精确度，平均精度均值（mAP）为0.662，实现了高度竞争的性能（AP=0.946 ...
李颖 +4 more
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