基于CNN算法及多特征融合的老人摔倒预测系统构建

1

作者 胡昕 刘瑞安 +2 位作者 黄玉兰 任超 徐宇辉 《信息技术》 2024年第10期94-101,共8页

随着中国老龄化社会的到来,应对老年人口安全问题,特别是摔倒问题,变得越来越重要。提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和多特征融合的预测系统。该系统整合了图像和生理信号等多种类型的特征信息,以提高摔倒预测的准确性。实验验证了基于... 随着中国老龄化社会的到来,应对老年人口安全问题,特别是摔倒问题,变得越来越重要。提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和多特征融合的预测系统。该系统整合了图像和生理信号等多种类型的特征信息,以提高摔倒预测的准确性。实验验证了基于CNN的多模型结构在老人摔倒预测中的优越性,以及多特征融合策略对模型性能的提升作用。与其他方法相比,所提出的方法在准确率、召回率、精确率和F1分数方面表现出优越性,准确率可达到95.93%。此研究为预测和预防老年人摔倒提供了一种高效且可靠的方法。 展开更多

关键词 cnn算法 多特征融合 特征提取 老人摔倒预测 数据集

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基于CNN算法的高速公路行人误闯预警系统设计研究

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作者 丘天鹏 《西部交通科技》 2024年第10期189-192,共4页

为了及时发现并阻止行人非法进入高速公路,有效确保高速公路行车安全,文章提出了一种基于CNN算法的高速公路行人误闯预警系统。该系统通过图像识别+CNN深度学习算法,能够准确地检测出行人误闯并及时发出预警信号,为高速公路行车安全提... 为了及时发现并阻止行人非法进入高速公路,有效确保高速公路行车安全,文章提出了一种基于CNN算法的高速公路行人误闯预警系统。该系统通过图像识别+CNN深度学习算法,能够准确地检测出行人误闯并及时发出预警信号,为高速公路行车安全提供了保障。 展开更多

关键词 行人误闯 预警系统 cnn算法 图像识别 深度学习

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基于CNN算法在纸病图像增强中的应用 被引量：3

3

作者 彭丽娟 王军红 王金炜 《造纸科学与技术》 2023年第2期75-77,共3页

为识别低照度条件下纸病图像的纸病区域和背景区域,纸病的存在严重影响到纸张的质量和纸质产品生产的效率,因此提出一种CNN算法优化的纸病图像增强方法。首先对造纸厂生产线上工业相机采集的纸张图像进行预处理,然后利用CNN算法提取视... 为识别低照度条件下纸病图像的纸病区域和背景区域,纸病的存在严重影响到纸张的质量和纸质产品生产的效率,因此提出一种CNN算法优化的纸病图像增强方法。首先对造纸厂生产线上工业相机采集的纸张图像进行预处理,然后利用CNN算法提取视觉图像的特征,重点设计了基于CNN的缺陷检测分类方案、CNN网络计算过程和CNN网络训练。经验证,算法的对比度增强效果为所有对比算法中最优,完全满足纸病图像增强的质量要求。 展开更多

关键词 cnn算法 纸病图像 图像处理 样本训练

原文传递

一种基于CNN算法的步态识别模型研究

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作者 张亦鸣 王秋轶 +3 位作者 吴梓睿 李文琳 朱鹏宇 丁浩 《无线互联科技》 2023年第12期139-141,共3页

为解决传统步态识别模型训练时间长、识别准确率低等问题,文章构建了能够进行深度学习的行走时步态特征数据库,通过对所选取特征的特定性、关联性和稳定性的研究,建立步态特征矩阵,利用Tensorflow设计CNN算法进行深度学习,使其能够自动... 为解决传统步态识别模型训练时间长、识别准确率低等问题,文章构建了能够进行深度学习的行走时步态特征数据库,通过对所选取特征的特定性、关联性和稳定性的研究,建立步态特征矩阵,利用Tensorflow设计CNN算法进行深度学习,使其能够自动实现基于行走时步态特征的个人识别。在27名实验者情况下,该模型的识别准确率可达99%以上,且训练时间较短,优于目前已发表的其他模型,对构建更大数据库的识别系统具有启发意义。 展开更多

关键词 步态识别 cnn算法 深度学习

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基于CNN算法的深度学习研究及应用 被引量：3

5

作者 肖璞 黄海霞 《现代计算机》 2019年第35期27-32,共6页

常见的深度学习的学习架构有深度神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等,并且带有卷积结构的深度学习网络被大量应用于研究过程中。深度学习也已经在图像识别、自然语言处理和生物科学等领域取得重大成就。对深度学习原理和TensorFlo... 常见的深度学习的学习架构有深度神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等,并且带有卷积结构的深度学习网络被大量应用于研究过程中。深度学习也已经在图像识别、自然语言处理和生物科学等领域取得重大成就。对深度学习原理和TensorFlow架构进行深入研究,并且对CNN算法进行分析。通过对手写数字的识别来比较CNN算法与回归模型,验证CNN算法的优越性。最后使用卷积神经网络对图像识别、车牌识别和文本分类等进行实际应用证实其应用效果优于其他算法,准确率明显提高。 展开更多

关键词 cnn算法 深度学习 图像识别 自然语言处理

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基于CNN与LSTM混合算法下的学生学习表情识别研究 被引量：2

6

作者 周江 蔡臻 《广东交通职业技术学院学报》 2023年第1期48-52,共5页

智慧课堂中学生学习表情的精准识别对于提升课堂效率,掌握学生实时学习状态具有重要的作用。传统单一性的卷积神经网络(CNN)算法对学生学习表情的特征抓取精度不够,尤其是学生微表情状态下的抓取效果更不理想。基于此,本文创新性地提出... 智慧课堂中学生学习表情的精准识别对于提升课堂效率,掌握学生实时学习状态具有重要的作用。传统单一性的卷积神经网络(CNN)算法对学生学习表情的特征抓取精度不够,尤其是学生微表情状态下的抓取效果更不理想。基于此,本文创新性地提出基于CNN与长短期记忆网络(LSTM)的混合表情特征提取识别算法,充分利用CNN提取学生学习表情中的空域特征并存储,对应的时域特征提取层面充分利用LSTM对学生学习表情视频序列特征进行挖掘抓取,将学生学习表情的时域特征与空域特征进行平均化处理,从而构建一套完整的学生学习表情识别算法,最后基于该算法网络进行深度学习训练。基于本文的实验结果,对应的愉悦、困惑、惊讶、中性和疲倦这五种学习情感状态识别率得到了大幅提升,对应的识别准确率最高可达71.9%,识别性能大幅提升。 展开更多

关键词 cnn与LTSM混合算法 表情识别 智慧课堂 深度学习

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基于CNN网络算法的无线传感器通信干扰信号识别方法 被引量：1

7

作者 宋光伟 《数字通信世界》 2023年第2期74-76,共3页

通信干扰信号识别方法通常采用LSTM网络原理设计信号识别算法,这种方法无法深入提取无线传感器通信干扰信号数据之间的内部联系,导致识别率较低。基于此,文章引入CNN卷积神经网络算法原理,提出了一种全新的通信干扰信号识别方法。其针... 通信干扰信号识别方法通常采用LSTM网络原理设计信号识别算法,这种方法无法深入提取无线传感器通信干扰信号数据之间的内部联系,导致识别率较低。基于此,文章引入CNN卷积神经网络算法原理,提出了一种全新的通信干扰信号识别方法。其针对不同类型的无线传感器通信干扰信号建立模型表达式,获取信号的动态变化,在此基础上,基于CNN网络原理,设计通信干扰信号识别算法,完成干扰信号测试样本的识别。通过实验分析可知,采用本文中提出的方法识别无线传感器通信干扰信号,在信噪比不断变化的情况下,干扰信号识别率较高,均在80%以上,优势显著。 展开更多

关键词 cnn网络算法 无线传感器 识别 通信 干扰 信号

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基于气象观测数据建立卷积神经网络算法反演PM_(2.5)

8

作者 王雨轩 周甘凝 +1 位作者 许文龙 秦孟晟 《农业灾害研究》 2024年第3期109-111,共3页

利用扬州市气象观测站点和中国环境监测总站的逐小时数据估算PM_(2.5) 的各相关组合因子,然后利用CNN卷积神经网络算法构建反演PM_(2.5) 质量浓度的机器学习模型。结果表明:(1)利用CNN卷积神经网络算法反演PM_(2.5) 是有效且可行的,且... 利用扬州市气象观测站点和中国环境监测总站的逐小时数据估算PM_(2.5) 的各相关组合因子,然后利用CNN卷积神经网络算法构建反演PM_(2.5) 质量浓度的机器学习模型。结果表明:(1)利用CNN卷积神经网络算法反演PM_(2.5) 是有效且可行的,且比一般的线性回归算法效果更佳,为反演PM_(2.5) 提供了一种新的机器学习方法。(2)在影响PM_(2.5) 反演的各输入变量因子中,PM_(10)与能见度变量为高相关因子。利用神经卷积网络算法反演PM_(2.5) 理论上反演精度能够随着输入信息增多而不断提高。 展开更多

关键词 cnn卷积神经网络算法 气象观测数据 PM_(2.5)

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基于CNN的移动机器人局部路径激光雷达辅助规划方法

9

作者 韩竺秦 张丽娜 伍炜东 《激光杂志》 CAS 北大核心 2023年第6期225-229,共5页

移动机器人在开展局部路径规划时,对障碍物的准确识别及避障路径规划效果会直接影响机器人的安全运行。为此,提出基于CNN的移动机器人局部路径激光雷达辅助规划方法。该方法首先依据CNN方法建立障碍物定位模型,结合设计的视觉控制器,完... 移动机器人在开展局部路径规划时,对障碍物的准确识别及避障路径规划效果会直接影响机器人的安全运行。为此,提出基于CNN的移动机器人局部路径激光雷达辅助规划方法。该方法首先依据CNN方法建立障碍物定位模型,结合设计的视觉控制器,完成场地内障碍物位置的定位;再使用激光雷达采集机器人与障碍物位置之间的距离,再通过VFH算法对距离量化,利用自适应阈值计算机器人移动时的转向,从而确定机器人的局部航向,实现机器人的局部路径规划。实验结果表明,使用该方法实施路径规划时,规划出的路径长度最多为82 m,规划时间最多为5.12 s,规划效果好。 展开更多

关键词 cnn算法 移动机器人 激光雷达 局部路径 辅助规划

原文传递

基于DSP模式的计算机图像处理算法研究

10

作者 刘蓓蕾 《长江信息通信》 2024年第9期65-67,共3页

基于DSP架构模式,提出了一种CNN卷积神经网络算法,并将其运用到计算机图像处理中。研究过程中,采用DSP技术进行计算机图像获取、算法处理、算例分析和结果优化,大大提高了计算机图像算法处理质量和效率。经过算法测试验证,结果表明,基于... 基于DSP架构模式,提出了一种CNN卷积神经网络算法,并将其运用到计算机图像处理中。研究过程中,采用DSP技术进行计算机图像获取、算法处理、算例分析和结果优化,大大提高了计算机图像算法处理质量和效率。经过算法测试验证,结果表明,基于DSP数字信号处理器搭建多DSP并行处理架构模式,采用CNN卷积神经网络算法进行计算机图像处理,能够提高图像处理精度。该算法运行时的性能较高,功能低,CPU占用率不高,且DSP计算机处理系统在多DSP并行处理架构模式下进行算法分析,系统的稳健性和可靠性高,能够适应不同规模级别下的计算机图像处理数据集的处理速度、精度、资源消耗和功率要求,可为计算机图像算法处理提供准确、高效、经济的解决方案,对于计算机图像处理算法设计和优化以及应用具有较好的实用参考价值。 展开更多

关键词 DSP数字信号处理器 多DSP并行处理架构模式 cnn卷积神经网络算法 计算机图像处理方法 算法验证

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融合用户和商品评论的双通道CNN推荐算法

11

作者 冯兴杰 徐一雄 曾云泽 《现代电子技术》 北大核心 2019年第14期121-126,共6页

基于评分矩阵的推荐模型目前被广泛应用,虽达到一定推荐精度,但忽略了评论中大量能够反映用户兴趣爱好的语义信息,且数据稀疏性问题依然存在。针对上述问题,提出融合用户评论和商品评论的双通道CNN推荐算法(C DCNN)。首先将用户和商品... 基于评分矩阵的推荐模型目前被广泛应用,虽达到一定推荐精度,但忽略了评论中大量能够反映用户兴趣爱好的语义信息,且数据稀疏性问题依然存在。针对上述问题,提出融合用户评论和商品评论的双通道CNN推荐算法(C DCNN)。首先将用户和商品评论文本矢量化为词向量,再分别使用两个CNN网络对用户和物品进行特征提取,最后在共享层通过点积项将用户和物品的抽象特征映射到同一特征空间,从而预测出用户对特定商品的评分。在Amazon,Yelp,Beer三组公共数据集上进行实验,结果表明该模型在不同数据集上的MSE都比其他基准算法更小,且有效缓解了数据稀疏性问题。 展开更多

关键词 cnn推荐算法 推荐系统 特征提取 文本矢量化 抽象特征映射 评分预测

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基于人脸识别的医疗预约挂号系统的设计与实现

12

作者 刘春晓 郝萍萍 +1 位作者 张文豪 张丽 《现代信息科技》 2024年第18期83-86,共4页

随着医疗服务需求的不断增长和医院资源的不足,传统的挂号方式已经难以满足患者的需求,通过调查研究,设计了一种基于人脸识别的医疗预约挂号系统。采用JavaScript框架和Java编程语言,综合运用人脸识别技术、医生推荐和就诊时间推荐等模... 随着医疗服务需求的不断增长和医院资源的不足,传统的挂号方式已经难以满足患者的需求,通过调查研究,设计了一种基于人脸识别的医疗预约挂号系统。采用JavaScript框架和Java编程语言,综合运用人脸识别技术、医生推荐和就诊时间推荐等模块,实现了用户快速挂号和医生智能推荐的功能。同时,对系统进行了全面评估,证实了其在准确性和实用性方面的优势。基于人脸识别的医疗预约挂号系统有着广阔的应用前景,为相关领域的进一步研究和实践提供了宝贵的经验和启示。 展开更多

关键词 人脸识别 cnn算法 预约管理 智能推荐

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基于深度学习的风叶螺母检测

13

作者 刘伟 《日用电器》 2024年第1期116-121,125,共7页

风叶螺母装配质量主要依靠目视、打点进行检查,完全依赖员工操作,基于生产线节拍、重复动作、视觉疲劳等客观条件,存在螺母漏打导致的风叶脱落、噪音异响等关键装配质量异常风险。针对该问题,本项目提出了一种基于CNN算法的风叶螺母在... 风叶螺母装配质量主要依靠目视、打点进行检查,完全依赖员工操作,基于生产线节拍、重复动作、视觉疲劳等客观条件,存在螺母漏打导致的风叶脱落、噪音异响等关键装配质量异常风险。针对该问题,本项目提出了一种基于CNN算法的风叶螺母在线视觉检测方法,通过运用模糊识别算法智能过滤非检测目标,该方法具备模板学习能力,还可以实现自动扫描、自动关联产品信息以及质量数据分析和追溯功能。 展开更多

关键词 风叶螺母 在线视觉检测 模板学习 cnn算法

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基于深度学习的网络入侵检测与防御机制

14

作者 史承斌 《无线互联科技》 2024年第14期123-125,共3页

该研究旨在探索基于深度学习的网络入侵检测与防御机制,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法和CSE-CICIDS2018数据集为基础,通过综述传统网络入侵检测方法和深度学习在网络安全领域的应用,分析了当前研究的发展状况... 该研究旨在探索基于深度学习的网络入侵检测与防御机制,以卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)算法和CSE-CICIDS2018数据集为基础,通过综述传统网络入侵检测方法和深度学习在网络安全领域的应用,分析了当前研究的发展状况和存在的问题。实验过程选用了CNN算法作为主要的深度学习模型,并设计了相应的网络架构。通过对CSE-CICIDS2018数据集的实验评估,研究发现基于CNN算法的网络入侵检测与防御机制在识别异常流量和正常流量方面表现出良好的性能。该研究为进一步提升网络安全水平和效率提供了可行的方案,并为未来相关研究提供了借鉴和展望。 展开更多

关键词 深度学习 网络入侵检测 防御机制 cnn算法 CSE-CICIDS2018数据集

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基于改进SSD算法的自然场景文本检测

15

作者 孙悦 艾斯卡尔·艾木都拉 阿不都萨拉木·达吾提 《电视技术》 2019年第8期1-9,27,共10页

由于场景文本图像中背景的复杂性和文本方向的不确定性,精确定位文本位置难度加大。基于此,根据R2CNN算法对多方向文本的处理思想,提出将该思想与SSD算法相结合,即利用文本区域左上角、右上角坐标以及文本区域的高与SSD算法每一层特征... 由于场景文本图像中背景的复杂性和文本方向的不确定性,精确定位文本位置难度加大。基于此,根据R2CNN算法对多方向文本的处理思想,提出将该思想与SSD算法相结合,即利用文本区域左上角、右上角坐标以及文本区域的高与SSD算法每一层特征层中不同纵横比的锚点框进行匹配,利用非极大值抑制筛选出最优文本框,获得文本区域。为适应场景文本,提出增添相应的锚点框纵横比,从而进行自然场景文本检测。实验结果表明,所提方法不仅可以检测出倾斜的场景文本,而且提高了SSD算法在场景文本检测时的准确性和召回率,最终准确率为0.7056,召回率为0.5342,F值为0.6080。 展开更多

关键词 自然场景 文本检测 深度学习 SSD算法 R2cnn算法

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基于R2CNN的自然场景图像中文本检测方法 被引量：1

16

作者 沈伟生 《无线互联科技》 2019年第2期107-109,共3页

在互联网世界中,图片是传递信息的重要媒介。特别是电子商务、社交、搜索等领域,每天都有数以亿兆级别的图像在传播。自然场景就是我们所处的生活环境,自然场景图像中存在着大量的文本信息,例如路标信息、商店门店信息、商品包装信息等... 在互联网世界中,图片是传递信息的重要媒介。特别是电子商务、社交、搜索等领域,每天都有数以亿兆级别的图像在传播。自然场景就是我们所处的生活环境,自然场景图像中存在着大量的文本信息,例如路标信息、商店门店信息、商品包装信息等。随着深度学习的发展,基于深度学习的文本检测技术也逐渐流行起来。文章主要提出的是基于R2CNN的文本检测算法。在R2CNN算法的基础上对算法的结构进行改进,最终算法在ICDAR2015数据集上的召回率为87.2%,精确率为81.43%。 展开更多

关键词 自然场景图像 文本检测 R2cnn算法

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基于CNN和STM32的智慧城市垃圾自动分类处理一体化系统

17

作者 戴振立 胡嫦莉 +1 位作者 王文博 陈东升李良宸 《中国科技期刊数据库 工业A》 2022年第10期69-71,共3页

随着城市规模不断扩大,城市人口不断增加,城市垃圾也逐年上升,随之而来的垃圾分类问题也成为了社会关注的热点。针对垃圾分类问题,文章设计了基于CNN和STM32的智慧城市垃圾自动分类处理一体化系统,通过使用CNN算法来进行垃圾分类的识别... 随着城市规模不断扩大,城市人口不断增加,城市垃圾也逐年上升,随之而来的垃圾分类问题也成为了社会关注的热点。针对垃圾分类问题,文章设计了基于CNN和STM32的智慧城市垃圾自动分类处理一体化系统,通过使用CNN算法来进行垃圾分类的识别,利用STM32对整个系统进行控制,创新型的设计了一个双层垃圾箱结构,将识别箱与各类垃圾箱整合在一起,以解决占地面积大的问题,实现了系统的简便、灵活。文章设计的一体化垃圾分类系统垃圾分类准确,能够全自动化工作,降低了人力和财力成本,具有很大的使用价值。 展开更多

关键词 STM32 cnn算法 垃圾分类 自动清倒

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融合Grad-CAM和卷积神经网络的COVID-19检测算法 被引量：15

18

作者 朱炳宇 刘朕 张景祥 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第9期2108-2120,共13页

新型冠状病毒肺炎(COVID-19)检测中胸部X射线(CXR图像)和电子计算机断层扫描(CT)图像是两种主要技术手段,为医生诊断提供了重要依据。针对当前卷积神经网络(CNN)在医学放射性图像中检测COVID-19的准确率不高、算法复杂、无法标记特征区... 新型冠状病毒肺炎(COVID-19)检测中胸部X射线(CXR图像)和电子计算机断层扫描(CT)图像是两种主要技术手段,为医生诊断提供了重要依据。针对当前卷积神经网络(CNN)在医学放射性图像中检测COVID-19的准确率不高、算法复杂、无法标记特征区域的问题,提出了一种融合梯度加权类激活映射(GradCAM)颜色可视化和卷积神经网络的算法(GCCV-CNN),对COVID-19阳性患者、COVID-19阴性患者、普通肺炎患者以及正常人的肺部CXR图像和CT扫描图像进行快速分类。通过定位到CXR图像和CT扫描图像中CNN进行分类的关键区域,再综合深度学习算法得到更准确的检测结果。为验证GCCV-CNN算法的有效性,分别在3个COVID-19阳性患者数据集上进行实验,并与已有算法进行比较。结果表明该算法对COVID-19阳性患者的CXR图像和CT扫描图像分类性能优于“新冠网络”(COVID-Net)算法及迁移学习新冠网络(DeTraCNet)算法,准确率最高达98.06%,速度更快的同时还具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 CXR图像 CT扫描图像 COVID-19 Grad-CAM 融合Grad-CAM颜色可视化和cnn的算法(GCCV-cnn)

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基于Adaboost与卷积神经网络的人脸定位研究 被引量：1

19

作者 王文智 罗安飞 廖清静 《科技与创新》 2023年第22期1-4,共4页

为了解决Adaboost算法在提高人脸定位速度与定位准确率中的问题,提出一种Adaboost与CNN(Convolutional Neural Networks,卷积神经网络)相结合的人脸定位方法。首先通过CNN算法进行人脸训练;然后利用高斯混合模型建立背景;通过背景差获... 为了解决Adaboost算法在提高人脸定位速度与定位准确率中的问题,提出一种Adaboost与CNN(Convolutional Neural Networks,卷积神经网络)相结合的人脸定位方法。首先通过CNN算法进行人脸训练;然后利用高斯混合模型建立背景;通过背景差获得运动目标,在运动目标区域运用Adaboost进行人脸粗定位;最后通过CNN算法再次人脸细定位。实验结果表明,该方法在人脸定位速度与定位准确率方面优于Adaboost算法。 展开更多

关键词 人脸定位 cnn算法 高斯混合模型 ADABOOST算法

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可伸缩的增量连续k近邻查询处理 被引量：10

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作者 廖巍 熊伟 +2 位作者 王钧 景宁 钟志农 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期268-278,共11页

针对基于TPR树(time-parameterized R-tree)索引的大量并发CKNN(continuous k-nearest neighbor)查询处理,提出了一种可伸缩的增量连续k近邻查询处理(scalable processing of incremental continuous k-nearest neighbor queries,简称SI... 针对基于TPR树(time-parameterized R-tree)索引的大量并发CKNN(continuous k-nearest neighbor)查询处理,提出了一种可伸缩的增量连续k近邻查询处理(scalable processing of incremental continuous k-nearest neighbor queries,简称SI-CNN)框架,通过引入搜索区域进行预裁剪以减少查询更新所需要的TPR树节点访问代价,并引入了增量结果表以保存候选对象,批量地更新查询结果集,具有良好的可伸缩性.基于SI-CNN框架提出了一种增量更新的SI-CNN查询处理算法,能够基于上次查询结果增量的更新查询,支持查询集合中加入或删除查询和移动对象数据集的插入、删除等动态更新操作.实验结果与分析表明,基于SI-CNN框架的SI-CNN算法可以很好地支持大量并发的CKNN查询处理,具有良好的实用价值. 展开更多

关键词 连续K近邻查询 TPR树 SI—cnn框架 SI—cnn算法 增量处理

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