卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章進入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別檢測分析

為了提高人臉識別檢測精度，應用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行分析。在建立AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，將Dropout技術(shù)引進全連接層中，給出了具體的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)。研究結(jié)果表明：本文算法表現(xiàn)出較高的召回率，人臉簽到系統(tǒng)的基礎(chǔ)需求得到滿足。側(cè)臉及戴頭盔遮擋照片觀察對比得出，檢測人臉圖片的準確度及清晰度均相對較高，表明對于部分遮擋人臉或側(cè)臉采用本文算法展示的魯棒性較佳。該研究有助于提高在遮擋情況下人臉識別能力，對圖像處理優(yōu)化起到一定的理論支撐。
關(guān)鍵字： 202308 人臉識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 檢測精度

基于機器視覺的水面垃圾尋航系統(tǒng)*

水面垃圾會造成水體污染，它不僅破壞了水域生態(tài)系統(tǒng)平衡，并且對人類社會的生產(chǎn)和生活也產(chǎn)生了巨大危害，還會影響到船只的航行安全。目前，市面上主要的水面垃圾清理船體型龐大，很難應用在一些小型水域。并且多采用人工搜尋和清理的方式，但是人工搜尋效率低，人力成本高。針對該問題，設(shè)計了一款基于機器視覺的水面垃圾尋航系統(tǒng)，該裝置基于YOLO-V2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行目標檢測，尋找水面垃圾等漂浮物，控制船只靠近目標物進行拾取，通過GPS進行導航，使用蟻群算法和完全遍歷算法進行路徑規(guī)劃，同時用ESP32-cam和小熊派完成云
關(guān)鍵字： 202307 水面垃圾卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)化算法 PID 路徑規(guī)劃

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件轉(zhuǎn)換：什么是機器學習？——第三部分

摘要本系列文章由三部分組成，主要探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應用。CNN主要用于模式識別和對象分類。作為系列文章的第三部分，本文重點解釋如何使用硬件轉(zhuǎn)換卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，并特別介紹使用帶CNN硬件加速器的人工智能(AI)微控制器在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)邊緣實現(xiàn)人工智能應用所帶來的好處。系列文章的前兩篇文章為《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機器學習？——第一部分》和《訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機器學習？——第二部分》。簡介AI應用通常需要消耗大量能源，并以服務(wù)器農(nóng)場或昂貴的現(xiàn)場可編程門陣列(FPG
關(guān)鍵字：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 硬件轉(zhuǎn)換機器學習 ADI

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機器學習？——第一部分

隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應用。本系列文章基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對人工智能和機器學習的意義。CNN是一種能夠從復雜數(shù)據(jù)中提取特征的強大工具，例如識別音頻信號或圖像信號中的復雜模式就是其應用之一。本文討論了CNN相對于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢，后續(xù)文章《訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機器學習？——第二部分》將討論如何訓練CNN模型，系列文章的第三部分將討論一個特定用例，并使用專門的AI微控制器對模型進行測試。什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由神
關(guān)鍵字： ADI 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 機器學習

基于深度學習的智能電網(wǎng)短期日負荷曲線預測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

短期電力負荷精準預測對發(fā)電容量與輸電方式的合理調(diào)度、確保電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運行起著至關(guān)重要的作用。本文針對負荷數(shù)據(jù)基數(shù)大、難提取、負荷預測影響因素多等問題，運用Mysql數(shù)據(jù)庫和Python爬蟲技術(shù)構(gòu)建了短期負荷曲線預測基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺，提高了數(shù)據(jù)的存取效率；針對電力負荷的隨機波動性，運用Pandas、關(guān)聯(lián)分析算法完成了缺失值處理和影響因素與用電負荷的相關(guān)性分析；為提高預測精度，探索使用了融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)格和注意力機制的多元混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
關(guān)鍵字： 202302 深度學習短期負荷預測卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長短期記憶網(wǎng)格 Flask

基于機器視覺的帶鋼焊縫定位

提出了一種基于機器視覺的帶鋼焊縫檢測與定位技術(shù)，在原CenterNet算法的基礎(chǔ)上增加旋轉(zhuǎn)角度的回歸實現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)目標檢測，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)制作合適的數(shù)據(jù)集。為了進一步提高模型的精度和魯棒性，分別引入了可變形卷積和金字塔分割注意力模塊，多組實驗結(jié)果對比表明，該方法能在精確率、召回率、F值和檢測速度上得到提升，滿足實際檢測的需求。
關(guān)鍵字：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 實例標準化特征提取算法 202212

基于深度學習的跌倒檢測技術(shù)對比與分析*

基于意外跌倒是造成老年人受傷、失能及死亡的主要原因，對近年來關(guān)于深度學習的跌倒檢測研究進行了介紹。根據(jù)跌倒檢測工作流程，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型訓練及狀態(tài)識別幾個方面進行了詳細介紹，并對已有的基于深度學習的跌倒檢測方法進行分析與比較，為將來的應用研究提供參考，并對將來的發(fā)展方向提出一些思考。
關(guān)鍵字：深度學習跌倒檢測卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長短期記憶網(wǎng)絡(luò) 202212

基于機器學習的虛擬門把手設(shè)計與實現(xiàn)

摘要：為了提高安全性和便捷性，尤其是在疫情背景下，應避免使用者因接觸門把手而造成交疾病的叉污染。本文設(shè)計了一種非接觸式的虛擬門把手，可用來代替?zhèn)鹘y(tǒng)門把手在現(xiàn)實生活中的作用。該虛擬門把手采用樹莓派作為主控芯片，通過攝像頭采集實時畫面和用戶手勢，門鎖模塊用于實現(xiàn)開鎖和反鎖的功能；該虛擬門把手還具有人臉識別功能，保障用戶的安全和隱私。測試結(jié)果表明，該虛擬門把手能夠?qū)崿F(xiàn)人臉識別，并在用戶做出指定手勢時實現(xiàn)開鎖或反鎖的功能，達到了預期的設(shè)計目標。關(guān)鍵詞：人臉識別；手勢識別；樹莓派；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)項目支
關(guān)鍵字： 202207 人臉識別手勢識別樹莓派卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

基于GWO-BP-CNN-ec的風電功率短期預測模型*

在大型電網(wǎng)和小型微電網(wǎng)中，風電功率短期預測對電力系統(tǒng)的調(diào)度運行有著重要意義。為了提高短期風電功率預測精度，文章提出一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)與灰狼優(yōu)化算法(Grey Wolf Optimizer，GWO)結(jié)合的短期風電預測模型。首先，通過數(shù)據(jù)的離散化，將二維風速轉(zhuǎn)換成三維風速，變?yōu)榉螩NN模型的輸入量，再結(jié)合GWO對CNN模型的參數(shù)進行優(yōu)化，最后通過BP對整個網(wǎng)絡(luò)進行微調(diào)后引入預測偏差二次修正，最后建立了基于GWO-BP-CNN-ec的風電功率預
關(guān)鍵字：風電功率短期預測卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 灰狼優(yōu)化偏差修正

賽靈思器件上的 INT4 優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（2）

接上期http://m.butianyuan.cn/article/202009/418351.htm賽靈思 DSP 片上的 INT4 優(yōu)化使用 DSP 硬件資源可實現(xiàn)乘法和累加 (MAC) 占用硬件資源較少。經(jīng)優(yōu)化后，DSP 能夠在 16nm 或 28nm 器件上處理盡可能多的 MAC 運算。以 16nm 為例，賽靈思可編程器件中 UltraScale? 架構(gòu)的 DSP48E2 片就屬于專用片[參考資料 11]。DSP48E2 片由一個 27x18 二進制補碼乘法器和一個 48 位累加器構(gòu)成。如圖 3
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賽靈思器件上的 INT4 優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（1）

?對于 AI 推斷，在提供與浮點相媲美的精度的同時，INT8 的性能優(yōu)于浮點。然而在資源有限的前提下，INT8 卻不能滿足性能要求，INT4 優(yōu)化則是解決之道。通過 INT4 優(yōu)化，與現(xiàn)有的 INT8 解決方案相比，賽靈思在實際硬件上可實現(xiàn)高達 77% 的性能提升。概要賽靈思在其硬件平臺上提供 INT8 AI 推斷加速器 — 深度學習處理器單元 (XDPU)。然而，在某些資源受限，要求高性能、低時延的場景（例如對資源、功耗敏感的邊緣側(cè)場景和低時延 ADAS 場景）中，為了實現(xiàn)比 INT8 更低的
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大數(shù)據(jù)醫(yī)療時代的人工智能與隱私保護

　　王旭　?。ㄙF州大學大數(shù)據(jù)與信息工程學院，貴州省量子信息和大數(shù)據(jù)應用技術(shù)研究院，貴州，貴陽 550025）　　摘要：近年來，隨著大數(shù)據(jù)挖掘與分析等方法的逐漸成熟，人工智能技術(shù)已經(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域廣泛應用。本文詳細討論了在醫(yī)療數(shù)據(jù)采集端與人工智能應用端隱私保護所面臨的各項問題，從技術(shù)的角度、法律的角度以及倫理道德的角度分別分析了醫(yī)療隱私安全，并最終提出了四條建議，為醫(yī)療行業(yè)隱私保護的理論和實踐發(fā)展提供了可行路徑。　　關(guān)鍵詞：醫(yī)療大數(shù)據(jù)；深度學習；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；人工智能；隱私保護　　在醫(yī)療行業(yè)中，醫(yī)院信息系統(tǒng)基本
關(guān)鍵字： 201906 醫(yī)療大數(shù)據(jù) 深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工智能隱私保護

人工智能市場廣闊 AI醫(yī)學影像該如何盈利？

　　基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學習算法，在2012年以來逐漸成為醫(yī)學變革的新動能。基于CT、MRI、X光、超聲、熱紅外、細胞涂片、心電圖等醫(yī)學圖像的智能輔助診療系統(tǒng)，在臨床使用中已經(jīng)被證明了有效性。　　前不久，筆者在與道彤投資合伙人鄒國文的一次閑聊中，鄒先生透露，國內(nèi)致力于開發(fā)智能輔助診療系統(tǒng)的企業(yè)，數(shù)量超過100家。如此之多的創(chuàng)業(yè)者或企業(yè)家脫身于此，一方面證明了其對醫(yī)學進步的貢獻之大，另一方面也預示著其潛在的、巨大的商業(yè)價值空間。　　投資風口背后的虛虛實實，2018年市場基本清晰了。有些拿不到融資、
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人工智能診斷水平堪比專家醫(yī)生會下崗嗎？

　　先是無人駕駛熱透半邊天，繼而下圍棋又打遍天下無敵手……逆天的人工智能，最近甚至把手伸進醫(yī)院——這不，廣州市婦女兒童醫(yī)療中心剛剛對外宣布，其基于深度學習開發(fā)出一個能診斷眼病和肺炎兩大類疾病的人工智能系統(tǒng)，這項研究成果以封面文章登上2月23日的世界頂級期刊《Cell》(細胞)。　　　　人工智能診斷疾病靠譜嗎?南方南君告訴你，絕對驚人!比對實驗發(fā)現(xiàn)，該系統(tǒng)在診斷眼疾時的準確性達到96。6%;在區(qū)分肺炎和健康狀態(tài)時，準確性達到92
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一步一步學用Tensorflow構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　0. 簡介　　在過去，我寫的主要都是“傳統(tǒng)類”的機器學習文章，如樸素貝葉斯分類、邏輯回歸和Perceptron算法。在過去的一年中，我一直在研究深度學習技術(shù)，因此，我想和大家分享一下如何使用Tensorflow從頭開始構(gòu)建和訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這樣，我們以后就可以將這個知識作為一個構(gòu)建塊來創(chuàng)造有趣的深度學習應用程序了?！　榇?，你需要安裝Tensorflow(請參閱安裝說明)，你還應該對Python編程和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)背后的理論有一個基本的了解。安裝完Tensorflow之后，你可以在不依賴GP
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

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