基于改进稠密胶囊网络模型的植物识别方法

植物识别意义重大,但是由于植物种类繁多,规模数据集标注和构建困难,因此植物物种识别作为精细分类任务仍然面临巨大挑战。该研究提出一种改进稠密胶囊网络模型用于植物物种识别。首先,在网络初始端引入自注意力层,通过增加特征图中待识别区域的特征权值以降低背景信息对于识别任务的干扰。其次,在改进模型胶囊层间使用局部约束动态路由算法,实现局部区域内胶囊路由选择和转换矩阵共享机制,降低网络参数规模,减小网络训练学习计算负载。在试验数据集上计算结果表明,当输入图片尺度为32×32像素时,该研究模型平均识别准确率为77.2%,参数规模仅为1.8M。当输入图片尺度为227×227像素时,该研究模型平均识别准确率为95.1%,参数规模仅为5.2M。试验结果表明提出的改进稠密胶囊网络模型在识别分类和降低模型参数规模上均有大幅提升。     

改进稀疏超完备词典方法识别奶牛跛足行为

监测与发现奶牛异常行为是实现疾病早期防控的关键,其中尤以跛足行为发现与识别较为典型,但是当前家畜异常行为识别仍然存在在线性能较差的问题。针对这一问题,该文提出2种改进策略。首先提出一种基于共轭梯度追踪算法的稀疏超完备词典学习算法(conjugate gradient pursuit-KSVD,CGP-KSVD)用于跛足行为特征的语义级描述和表示,即在稀疏编码构建阶段引入共轭梯度追踪算法寻找优化搜索方向,同时避免存储和计算大规模Hessen矩阵带来的计算负载,从而提升稀疏超完备词典学习算法的收敛速度。其次通过时空兴趣点与稠密轨迹图二次提取时空兴趣点相融合实现视频底层特征提取和表示,在保留丰富细节特征信息的基础上减少冗余特征降低计算负载。在1 200个时长10 s的标注视频样本集上测试结果显示:该文提出的算法识别准确率达到100%,识别平均响应时间为0.043 s,对比基于基追踪算法(basis pursuit-KSVD,BP-KSVD)和正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit-KSVD,OMP-KSVD)稀疏编码序列优化策略算法在识别平均响应时间分别提升1.11和0.199 s,在90 h回放视频和在线测试视频上跛足行为识别准确率分别为93.3%和92.7%,明显优于对比算法。试验结果表明该文提出的跛足行为识别算法框架具有较高的识别准确率和较好的在线响应时间,可以为相关研究工作提供借鉴意义,相关技术可以成为接触式传感器监测及其他技术的必要补充。