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计算机视觉与风险工程学
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计算机论文
毕业论文范文题目:
计算机视觉与风险工程学
,论文范文关键词:
计算机视觉与风险工程学
计算机视觉与风险工程学毕业论文范文介绍开始:
计算机视觉与风险工程学
[摘要]:计算机视觉作为当今最为火热的人工智能技术之一,人们已经将它应用在各个领域里。作为使机器能看,看得明白的重要研究学科,现在,计算机视觉已经渗透到人们各种工作、生活和学习中去了。风险工程学,一个发展已经非常成熟的学科。它能够让人们意识到预防事故的重要性,也能够让人们学会对发生事故后的管理。本篇论文将要探究计算机视觉与风险工程学两门学科在一起结合应用会产生什么样的火花。本篇论文试将计算机视觉和偏环境检测的风险分析相结合的应用进行探究。
[关键词]计算机视觉 风险工程学 环境检测 风险分析
一、视屏分析与深度学习
视频分析与深度学习视频分析,在过去几年中极大地改变了人们的日常生活。下面论文将要介绍这个问题,然后概述所包含的问题。随着视频数据的爆炸性增长,视频分析技术在以下领域变得越来越重要计算机视觉和图像理解等相关领域。视频分析技术在多媒体,人机界面,监视,版权保护等方面具有巨大的潜在应用。视频分析研究中存在的挑战包括动作分析,视频语义理解和异常事件检测。这些挑战很多都可以解决通过模式识别和人工智能的理论。例如,马尔可夫链蒙特卡洛采样具有已成功应用于视频跟踪和运动分析;支持向量机和增强机器学习等技术已广泛用于视频分类和恢复;基于图的统计学习技术有在移动对象分割和视频聚类方面取得了成功;半监督学习方法发现了很多在图像和视频编辑中的应用。
而深度学习不仅是业界和学术界的热门话题,它还为人们提供了广阔的空间新的可能性领域。深度学习模型被用于各种用例和领域,深度神经网络具有巨大的学习潜力复杂的非线性函数,模式和表示。它们的力量正在推动多方面的研究领域,包括计算机视觉,视听分析,聊天机器人和自然语言理解等。在本章中,我们将介绍计算机视觉领域的一些高级领域,随着深度学习的到来,它们最近变得更加突出。这包括真实世界图像分类和分类以及非常流行的图像艺术概念等应用样式转移。计算机视觉与使机器理解高级的艺术和科学有关图像和视频中的有用模式和表示,以便能够使其智能化做出与人类观察周围环境相似的决定。建立在核心概念上像卷积神经网络和转移学习,下面将简要介绍深度学习研究的最前沿,来自计算机视觉的多个实际案例研究。通过使用图像分类的任务来讨论卷积神经网络公开可用的数据集,例如CIFAR,ImageNet和MNIST。
从头开始构建分类器有其优点和缺点。但是,更精致的方法是利用大型复杂数据集上的预训练模型。有很多著名的CNN架构,例如LeNet,ResNet,VGG-16,VGG-19等。这些模型具有深刻而复杂的架构,对各种大型数据集进行了微调和培训。因此,这些模型已被证明具有惊人的复杂对象识别任务的性能。由于获取标记的大型数据集并训练高度复杂和深度的神经网络是一项耗时的任务(即使使用GPU,训练像VGG-19这样的复杂CNN也可能需要数周的时间)。在实践中,人了利用了一个概念称为转移学习。转移学习的概念有助于利用现有模型来完成目标任务。核心思想是利用模型学习到的知识从大型数据集上进行训练,然后通过重复使用相同的模型来提取此知识新图像的特征表示。
人们致力于开发图像分类器。首先分类器是从零开始开发的,在keras的帮助下,能够获得不错的结果。第二个分类器利用预训练的VGG-19 CNN模型作为图像特征提取器。预先训练的基于模型的分类器帮助人们了解了转移学习的概念以及它是如何的有利。样式转移是将参考图像样式应用于特定目标图像,以便在此过程中目标图像的原始内容保持不变。该过程利用CNN的潜力来理解不同粒度的图像特征与转移学习。基于对这些概念的理解以及Gatys等人的研究工作和Johnson等人,给人们提供了实现神经样式转换系统的分步指南。
二、侧重于环境检测的风险分析
传统上,风险检测的概念侧重于那些使用环境而不是环境本身的人,目前,风险分析研究的重点是危害检测机制的定义将可衡量的风险要素量化为一些连贯的风险评分。这些检测机制然后可以将其组合到一个框架中,以构建一个由上下文组成的,由多个数字组成的场景的风险图元素。这些元素可以包括任何形式或现场可测量的风险等。作者将稳定性作为一种风险形式看待模拟移动物体所需的力大小。结合对人际交往的分析在场景中给出每个对象的风险评分。
在本节中,基于风险的方法语义标记和场景理解进行了审查。在这项工作是对其提出的框架的扩展,是介绍按顺序考虑新颖的CNN架构制作基于补丁的危险或安全区域标签。利用其风险估计框架使用基于组件的体系结构,并结合了物理和基于形状的具有监督提升技术的描述符。在这个工作中,形状成分和增强方法是取而代之的是先进的CNN架构。描述了一种绕过许多新方法场景理解中遇到的困难通过使用3D的2.5D表示进行风险评估场景几何图形以及适当的CNN架构经过培训可以检测高风险区域和目标区域中的物体斑块现场。架构基于两个CNN网络,其中一个在精细等级和浅等级上区分基于形状的风险一种用于检测物体中有害补丁的工具(例如刀)。首先估算一个基于整个RGB-D图像的全局输出,然后使用由最大值组成的浅CNN对其进行优化两个基本单元按顺序配置。称此单元为CNN,每个单元都由一个空间卷积层,一个激活函数和一个池化层组成。
在评估过程中,使用两个数据集,3DRS和纽约大学深度的适用场景数据集V2。 根据获得的结果,建议方法提高了准确性,并显著提高了整个F1得分,错误显著下降。 一种集成在现有风险上的新颖CNN架构建立了评估框架,专注于检测结合3D场景中的高丰富度区域和斑块一个深浅网络来区分基于形状的分别对全球产出造成风险和发现危险补丁。从两个数据集获得的总体结果,证明拟议的CNN架构胜过经典的形状描述符和增强效果。
三、结论
本篇论文介绍了机器学习领域最前沿的主题。利用了有关机器学习的知识,特别是关于深度学习的知识,了解图像分类,转移学习和样式转移的概念。通过以上介绍快速了解与卷积神经网络有关的概念以及如何对其进行优化处理图像相关数据的体系结构。深度学习每天都在打开新的大门。它在不同领域和问题上的应用是展示其解决先前未知问题的潜力。机器学习是一个不断发展的一个非常涉足的领域。展示了使用机器学习中的工具解决问题的不同场景和方式工具箱。机器学习的领域正以惊人的速度扩展。而将计算机视觉放在环境检测的风险分析领域中势必会给人们带来新的契机和无限美好的未来。这也正是作者在学习风险工程学后与自己所在领域的新灵感和向往。
以上为本篇毕业论文范文
计算机视觉与风险工程学
的介绍部分。
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