DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 基于AHP的大学生综合素质精准评价方法基本思路 高校针对不同专业的学生设置了不同的教学培养方案，然而在大学生综合素质评价方面，往往只有一套通用的评价方法，并未根据专业特点，对学生的综合素质进行精准而有效的评价，长期以往不利于综合型人才的培养。因此，对大学生进行综合素质评价应根据专业特点设置相应指标，这样才能保证评价的特异性和准确性。 基于AHP的大学生综合素质精准评价方法的核心思想就是先根据学校不同专业学生的特点设置评价指标层次方法，然后利用层次分析法构建计算模型，对学生的综合素质进行量化计算，以便对相同专业学生的综合能力有一个整体把握和横向比较。我们的方法主要有以下几个步骤： 1) 建立层次结构模型：根据学校、专业等具体情况构建相应指标，依照各个指标间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，并构造层次结构图。在相邻两层之间，高层为目标层，低层为因素层，高层指标由低层指标共同构建而成。 2) 构建判断矩阵：采用1~9标度法，将各层因素两两相互比较，构成一个正互反矩阵。 3) 一致性检验：首先定义一致性指标CI，为了衡量CI的值然后引入随机一致性指标RI，最后定义一致性比率CR为上述两者比值。当CR的值小于0.1时，认为通过一致性检验，否则就要重新构造比较矩阵A直到检验通过。 4) 组合权重系数的计算：利用判断矩阵，通过编程软件由计算机得出各个指标的权重值。 文章后续将以西藏大学信息科学技术学院计算机类专业学生综合素质评价为例，描述基于AHP的大学生综合素质精准评价方法的具体设计与实现。
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user: 4. 计算机类学生综合素质评价指标的设置 在学生成绩综合评价形成过程中，如何对构成评价的各项指标进行评价，以获得最终评价结果，是学生成绩评价过程的关键环节之一 [ 9 ]。在测评方法的构建过程中，评价指标既不能设置的太过于复杂，又要全面具体客观的反映出大学生的综合素质，而且要具有可操作性，并且要遵循科学性原则、导向性原则、层次性原则、可操作性原则 [ 10 ]。本文在对西藏大学信息技术学院计算机类专业学生完成实际考察和充分调研的基础上，咨询了专家的意见，通过反复推敲与讨论，制定了针对于计算机类专业学生的综合素质评价指标方法。 学生的综合素质与专业特征、培养方案、学校环境、整体氛围等内外部因素息息相关，评价指标需根据学校的实际情况来设置。经过对西藏大学计算机类学生的调查研究，我们可以将学生分为以下六种类型： 1) 积极参与学生会、社团活动，并担任学生干部，从事志愿服务工作。 2) 对某一领域很感兴趣，并取得了一定研究成果，获得了相关的专业证书。 3) 在学科竞赛，学术研究方面取得了优异成绩。 4) 在文体艺术方面具有一定的天赋，取得了重大突破，在体育赛事、艺术设计中取得了优异的成绩。 5) 本专业范围内学业成绩优异，但在本专业以外的其他方面并不突出。 6) 对自身定位模糊，对日后发展方向感到迷茫。 学生的素质评价并非对单一方面进行评价，而应该整体地、全盘地进行评价。学生的素质并非由各种素质指标进行简单叠加，而是由思想政治素质、知识能力素质、身体心理素质、文化素质、创新实践能力(即一级指标的设定)组成的有机统一体。因此在建立层次分析的同时，不仅需要将各项素质综合列出，还需要依据因素之间的影响之比来确定各指标之间的权重。根据西藏大学计算机类专业学生特点，我们设定图1的大学生综合素质评价指标方法，该评价方法由五个一级指标，十四个二级指标，三十五个三级指标共同组建而成。如：一级指标创新实践能力包含组织管理能力、实践能力与创新能力这三个二级指标，而创新能力又分为发表学术论文、公开发表著作、发明专利和参与课外科技活动竞赛这四个三级指标。 图1. 计算机类专业学生综合素质评价指标方法
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user: 6. 结束语 大学生综合素质关乎学生未来的发展前景，关乎学生的竞争力大小，一个科学的、合理的大学生综合素质评价方法是高校人才培养的重要保障。本文通过对西藏大学计算机类专业学生的实际考察、咨询专家意见，并结合该专业特点，运用层次分析定性、定量的设计了一种全面、客观、详细、科学的大学生综合素质评价方法，帮助学生进行自我诊断、有效提升综合素质能力。为学校教学决策、教师对学生的教育培养方案优化提供了理论基础；为促进综合素质教育改革历程、发展综合能力强的高素质人才提供了方案导向。本文以西藏大学计算机类专业学生综合素质评价为例，详实地描述了一种基于层次分析的综合素质评价方法的设计与实现，为其他专业学生的综合素质评价提供了一些有益的参考。
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user: 摘要 图像超分辨率重建旨在将低分辨率图像重建为更加清晰的高分辨率图像。超分辨率重建算法有助于提高图像质量，可以尽可能精确地恢复出原始图像缺失的纹理、细节信息，在图像处理领域具有重要的科学意义和应用价值。为了进一步提高图像重建质量，本文将稀疏表示以及深度学习算法相结合，利用稀疏表示模型得到的重构高分辨率图像作为深度学习模型的输入，在VDSR网络的基础上减少卷积层并引入自注意力机制以及门控机制，模型可以在训练过程中动态学习到不同特征的重要性，从而进一步丰富图像的特征。我们在Set5、set14、B100、Urban100等公开的超分重建数据集上进行了大量的实验，结果表明，本文提出的基于自注意力机制和门控机制残差网络图像超分辨率重建算法相较于现有的重建方法，可以获得更好的重建细节以及更高的PSNR/SSIM值。
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user: 1. 引言 现如今为止，图像超分辨率重建主要有三种方法，分别是基于插值、基于重建和基于学习。基于插值 [ 1 ] [ 2 ] 的算法重建速度比较快，但是重建后的图像太过平滑并且图像边缘会产生锯齿效应。基于重建的算法效果较插值法有所改善；基于学习的算法通过学习高、低分辨率图像块之间的对应关系来重建高分辨率图像，较之前的算法获得了更好的图像重建质量。 基于学习的方法分为传统方法和基于深度学习的方法。在传统方法中，稀疏表示则可以取得较好的重建效果，典型代表是Yang等 [ 3 ] 提出的SCSR算法，该算法不仅可以改善图像细节信息，同时还能够保持图像的几何结构信息，从而得到更好的重建图像。后来，许多研究者对SCSR进行了改进 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]，通过对字典学习算法或者特征提取算子进行改进，但由于基于传统学习模型的学习能力有限，重建图像的高频细节不够丰富。为了弥补传统学习模型的不足，提出了一些深度学习模型 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]，并在超分辨率图像中得到了广泛的应用。 目前，一些基于卷积神经网络的深度学习方法应用在图像超分辨重建领域。Dong [ 10 ] 最早提出了超分辨率SRCNN算法，该算法建立了CNN的端到端映射，该算法虽然结构简单，但是收敛速度慢、学习信息有限，难以取得很好的重建结果。之后，Dong [ 11 ] 等人又提出了FSRCNN，此算法是基于SRCNN进行改进，用一些小的卷积层来代替SRCNN中大的卷积层，在速度和重建质量上有了进一步提高。VDSR [ 12 ] 方法受到残差网络 [ 13 ] 结构的启发，从而进行显著的改进。VDSR采用学习经过双三次插值后的LR图像与高分辨率图像之间的高频残差图像来进行图像超分辨率重建。这些方法的出现弥补了稀疏表示的不足，增强了重建图像的高频细节，但是在特征提取方面，VDSR对提取的特征信息平等对待，没有重点关注图像重要的特征信息。此外，现有工作要么是只利用了稀疏表示，要么是用了深度学习，缺乏将二者进行结合的相关工作。 为了解决上述提出的问题，本文将SCSR引入到图像输入阶段，在VDSR的基础上引入了自注意力机制与门控机制，提取图像重要特征，提高恢复特征细节的能力，并采用set5、set14、B100、urban100等数据集进行重建，验证方法的有效性。 论文结构如下：第二部分，将本文改进的算法进行描述；在第三部分则是对实验结果进行比较与分析；第四部分是对本文的总结。通过实验表明，本文算法的重建质量与重建效率较之前算法都有大幅度提升。
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user: 2. 本文算法描述 本文算法结构如图1所示，由稀疏表示进行图像输入预处理模块与深度学习进行特征提取模块、重构模块三部分组成，具体步骤如下： 图1. 本文算法结构图 2.1. 图像输入 图像超分辨率重建算法是重建出和原始图像相比清晰度差距最小的图像，尽量减少图像信息的损失。因此图像输入与特征提取都是关键的步骤。SCSR算法在图像超分辨率重建上应用了稀疏表示理论，通过训练DIV2K数据集来生成对应的高低分辨率字典，接着利用高低图像块的稀疏系数一致性来生成最终的高分辨率图像。 经过大量实验表明，SCSR算法在时间性能与图像重建质量都要优于双三次插值，所以本文采用SCSR算法的重建结果作为图像输入，稀疏表示与双三次插值的重建结果如图2所示。 图2. 图像输入分别采用稀疏表示与双三次插值重建结果对比 在图2中，LR是低分辨率图像，bicubic是在图像输入时采用双三次插值后进行重建的图像，SR是图像输入采用SCSR算法重建后的图像，从图中可以发现，SCSR的重建性能优于bicubic，所以我们将SCSR重建后的SR图像作为本文结构的输入进行图像超分辨率重建。 2.2. 特征提取 由于注意力机制会给每一个特征动态的分配不同的权值，来代表该特征与相关信息的相关度，权重越大，则代表二者越相关，即该图像较为重要的特征信息。所以本文先采用自注意力机制先进行图像的浅层特征提取，再利用门控机制进行深度特征提取，从而为重建图像选取更清晰的特征信息。 2.2.1. 自注意力机制特征提取 本文提出的多残差网络与自注意力机制相结合进行浅特征提取结构是在由只有一个残差结构的VDSR基础上增加到多残差结构，该结构是由3层卷积网络和Relu激活函数所构成，利用这一网络结构优化输入LR图像与原始HR图像之间的高频细节残差图像，输入LR图像(ILR)通过卷积提取其特征图，然后对这些特征图利用自注意力机制的思想进行特征提取，对于超分辨率，自注意机力机制 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 通过学习某一特征和其他所有位置特征之间的关系来生成某一细节信息，有助于从层次特征中学习局部和非局部信息，弥补了卷积运算只能学习局部信息的缺点，使得恢复特征细节的能力提高。 首先，由卷积残差网络提取到的特征图X分别送到3个1 * 1卷积层，并伴随Relu激活函数生成新的特征图 F ( X ) ，G(X)， H ( X ) 。然后 F ( X ) 通过转置矩阵与 G ( X ) 相乘，并用softmax层来计算得到注意力特征图。我们称注意力特征图为S(X)，其计算过程如式(1)所示。 S j ， i = exp ( F i ， G j ) ∑ i = 1 N exp ( F i ， G j ) (1) 此时， S ( X ) 再与 H ( X ) 进行相乘得到最后的三张自注意力特征图，如图3所示。其计算过程如式(2)所示。 图3. 使用自注意力机制和门控机制进行特征提取后的特征图 y = S ( X ) ⊗ H ( X ) (2) 2.2.2. 门控机制特征提取 由于所提出的自注意力机制特征提取是由两个并行的自注意力机制所构成，所以可以得到这两个模块提取到的不同类别的特征。但是如果我们想要知道哪种特征对图像的影响力更大，使得最终重建出质量更好的图像。这时，我们根据在自然语言处理所看到的一些工作 [ 16 ]，可以知道有这样一种机制，被称为门控机制可以自动学习两个特征之间的适当权重，并在训练过程中动态分配权重。 a = σ ( tanh ( W 1 * f 1 + W 2 * f 2 ) ) (3) F = a * f 1 + ( 1 − a ) * f 2 (4) 其中， f 1 表示由第一层卷积相连的自注意力机制获得的图像特征， f 2 表示由第三层卷积相连的自注意力机制获得的图像特征，w 1 和w 2 分别表示两个自注意力机制对应特征的权重矩阵。F是模型的最终特征值，由门控机制计算。利用学习得到的权重值，该结构可以动态分配两个由自注意力机制获得图像特征的比例，其提取结果如图3所示。 2.3. 重建图像 在利用门控机制对特征信息提取结束后，所得到的高频残差图像并不是最终的重建结果，最终图像重建结果还需要与输入图像ILR进行相加。 由于输入原始低分辨率图像ILR越接近原始HR图像，高频细节残差图像越容易训练。在做了大量相关工作的研究以及实验之后，我们发现，杨建超的基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法不仅可以达到我们所要的ILR效果，且其过程不复杂，所耗费时间短。所以我们采用杨的算法来得到ILR，再与网络所得到的高频残差图像相加之后得到我们最终的重建图像。
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user: 3. 实验结果及分析 本文实验所需要的环境为Windows10，64位操作系统，采用pytorch深度学习框架对网络进行训练。 3.1. 训练过程 本文在训练时采用基于DIV2K数据集，由于要对所提出的网络进行大量参数的训练，所以数据集应进行扩张，以训练出更好的模型。本文将训练集中的800张图像进行旋转与缩放得到扩张后的8000张图像作为本文的训练集。本文中的所有对比实验都使用统一的测试集，包括set5、set14、B100、Urban100，这些测试集是由花卉、人脸、建筑等自然场景构成。 本文首先将低分辨率图像和高分辨率图像分成尺寸大小为5*5的图像块，同时使用深度为3的网络，batch size为16，卷积核大小为3*3，步长为1，填充为1。本文采用峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)作为本文算法的评价指标。 3.2. 实验结果比较与分析 为比较本文算法重建图像的优势，我们将本文算法与其他重建算法在不同尺度下的重建效果进行了对比，比较算法包括：SRCNN、VDSR、LapSRN [ 17 ]、DRRN [ 18 ]，将这些算法在set5、set14、B100、Urban100这些测试集上分别进行上采用因子为*2、*3、*4的重建。 表1对比了不同重建算法在不同尺度下的PSNR与SSIM，从表中我们可以看出当上采用因子为2倍、3倍、4倍时，本文算法与其他算法相比较，PSNR与SSIM均明显提高。当上采样因子为4倍时，本文算法在set5、set14、B100、Urban100数据集上与DRRN相比分别提高了。由此可见，本文算法具有较好的重建效果。为了进一步证明本文算法的重建性能，本文在图像重建整体和图像重建细节分别选择了具有代表性的几组数据在不同算法下进行对比。 Table 1 Different SR algorithms use different amplification factor evaluation indexes on four benchmark data set 算法 放大因子 Set5 PSNR/SSIM Set14 PSNR/SSIM B100 PSNR/SSIM Urban100 PSNR/SSIM Bicubic X4 28.42/0.810 26.10/0.704 25.96/0.669 23.15/0.659 SRCNN X4 30.49/0.862 27.61/0.754 26.91/0.712 24.53/0.724 VDSR X4 31.35/0.882 28.03/0.770 27.29/0.726 25.18/0.753 LapSRN X4 31.54/0.885 28.19/0.772 27.32/0.728 25.21/0.756 DRRN X4 31.68/0.889 28.21/0.772 27.38/0.728 25.44/0.764 本文算法 X4 32.07/0.893 28.78/0.786 27.71/0.739 26.53/0.802 Bicubic X3 30.39/0.868 27.55/0.774 27.21/0.739 24.46/0.736 SRCNN X3 32.75/0.909 29.28/0.821 28.41/0.786 26.24/0.799 VDSR X3 33.66/0.921 29.77/0.831 28.82/0.798 27.14/0.828 LapSRN X3 33.78/0.921 29.87/0.833 28.81/0.797 27.06/0.827 DRRN X3 34.03/0.924 29.96/0.835 28.95/0.800 27.53/0.838 本文算法 X3 34.45/0.937 30.47/0.846 29.15/0.814 28.64/0.864 Bicubic X2 33.65/0.930 30.34/0.870 29.56/0.844 26.88/0.841 SRCNN X2 36.65/0.954 32.29/0.903 31.36/0.888 29.52/0.895 VDSR X2 37.53/0.958 32.97/0.913 31.90/0.896 30.77/0.914 LapSRN X2 37.52/0.959 33.08/0.913 31.80/0.895 30.41/0.910 DRRN X2 37.74/0.959 33.23/0.914 32.05/0.897 31.23/0.919 本文算法 X2 37.93/0.961 33.79/0.921 32.25/0.904 32.58/0.936 表1. 不同SR算法在四个基准测试数据集上采用不同放大因子的评估指标 图4和图5分别显示了使用set14和Urban100中的数据进行重建之后的效果对比，两组对比均使用4倍的放大因子。如图5，第一行表示使用不同算法对set14中的“zebra”进行重建后的结果对比，第二行表示第一行每个图红框中的详细细节。我们发现大多数进行比较的算法都会产生模糊和伪影，而本文算法较所比较的算法有更清晰的细节，更接近于高分辨率图像。 图4. 放大因子为4倍的不同模型在set14“zebra”中的可视化对比 图5. 放大因子为4倍的不同模型在Urban“img043”中的可视化对比 对于Urban“img043”图像来说，如图5所示，第二行中的红色箭头所指的横线所比较算法均无法恢复，但我们的算法可以清晰地恢复出这一细节，主要是由于本文算法使用自注意力机制与门控机制相结合进行特征提取的结果。 我们在图6中显示了放大因子为4的set14、B100、Urban100数据集经过不同算法的重建效果可视化比较。我们观察到set14的“comic”中的手指细节算法存在模糊、B100的“8023”中小鸟身上的花纹 等算法存在伪影、Urban100 的“img034”中窗户上的窗栏等算法存在伪影，LapSRN、DRRN等算法仍然存在明显伪影，而我们的算法可以有效的抑制这些伪影和模糊，恢复细节。 图6. 放大因子为4倍的set14“comic”、B100“8023”、Urban100“image034”的可视化对比
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user: 4. 结论 本文基于VDSR网络，为了进一步提高图像重建质量，提出了首先将SCSR算法重建结果作为图像输入，其次将自注意力机制、门控机制与残差网络相结合，其中残差网络作为基本的构建模块，在每层残差网络中，都有一个自注意力机制来提取特征。自注意力机制不仅可以一步到位的捕捉全局与局部的联系，而且可以高效的进行特征提取，节省计算时间。在自注意力机制后加入门控机制进一步对特征进行提取，门控机制可以更好的提取对图像影响力更大的特征，使算法性能得到显著提高。通过充分利用SCSR算法、残差网络、自注意力机制与门控机制，本文算法取得了更好的重建效果。
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user: 摘要 障碍物的检测和避免可以被视为设计移动机器人的中心问题，这项技术为机器人提供了可以在不熟悉的环境中穿越而不导致自身损坏。避障机器人可以检测路径上的障碍物并在不发生任何碰撞的情况下进行机动的设计。点集配准算法是移动机器人位姿估计和地图构建中的一个非常重要的算法，广泛应用于模型重建、多视角配准、即时定位与建图(SLAM)等领域，ICP算法已得到国内外研究学者的高度评价。本文比较了迭代最近点(ICP)和基于群集的双向迭代最近点(IDCPBoC)算法。基于以上两种算法，对机器人进行姿态估计，并对移动机器人避障实验过程进行了分析。密集传感器方法(DSM)可构建环境图，IDCPBoC算法可以更好地避免障碍，IDCPBoC算法的准确性和收敛性优于ICP算法，且IDCPBoC算法运行时间较少，因此实时性能也大大提高了。
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user: 1. 引言 移动机器人是机器人的重要研究领域，国内外专家学者很早就开始移动机器人的研究。世界上第一台真正意义上的移动机器人是斯坦福研究院(SRI)的人工智能中心于1966年到1972年研制的Shakey，通过无线通讯系统由二台计算机控制，可以进行简单的自主导航。虽然Shakey只能解决简单的感知、运动规划和控制问题，但它却是当时将人工智能(Artificial Intelligence， AI)应用于机器人的最为成功的研究平台，它证实了许多通常属于AI领域的严肃的科学结论。从20世纪70年代末开始，随着计算机的应用和传感技术的发展，以及新的机器人导航算法的不断推出，移动机器人研究开始进入快车道。移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航，而实现机器人自主导航有个基本要求——避障。下面让我们来了解一下移动机器人的避障，避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息，在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时，按照一定的方法进行有效地避障，最后达到目标点。实现避障与导航的必要条件是环境感知，在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。 机器人导航过程中的定位问题，就是确定移动机器人在工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态，位姿(位置和姿态)估计问题是移动机器人研究的一个核心问题。精确的位姿估计对于移动机器人的定位、自动地图生成、路径规划和控制、目标检测和跟踪等具有重要意义。在二维环境中，移动机器人的位姿通，位姿估计 [ 1 ] [ 2 ] 在计算机控制领域扮演着十分重要的角色，在使用视觉传感器估计机器人位姿进行控制、机器人导航、增强现实以及其它方面都有着极大的应用。位姿估计这一过程的基础是找到现实世界和图像投影之间的对应点。然后根据这些点对的类型，如2D-2D，2D-3D，3D-3D等，采取相应的位姿估计方法。在移动机器人位姿估计和地图构建领域，三维点云数据的配准对解决模型重建、SLAM、图像拼接、相机定位等问题有比较显著的优势 [ 3 ] [ 4 ]，对于三维点集配准问题，国内外学者做了大量的研究，如点标记法(Point Signature)、主曲率方法(Principal Curvature)、旋转图像(Spin Image)、遗传算法(Generic Algorithm)等，这些算法能够很好解决三维配准问题，Besl和Mckay在1992年提出一种迭代最近点(Iterative Closest Point， ICP)，它是基于自由形态曲面的配准算法 [ 5 ]。即时定位与建图(simultaneous localization and mapping， SLAM) [ 6 ] 对移动机器人和VR/AR耳机等应用至关重要，这些应用通常都是在室内进行的，而GPS或惯性测量装置要么无效，要么不够精确。系统需要映射它的环境来确定它在该环境中的位置和姿势，而姿势反过来又影响映射，有多种方法来做SLAM的传感，其中经常会听到的是激光雷达作为主要的传感输入。随着ICP算法的广泛应用，针对ICP算法在帧间配准中对初始值依赖性大的问题，李永锋等 [ 7 ] 提出了一种新的由粗到精的帧间配准改进ICP算法，算法通过泰勒展开简化相机位姿模型，利用求和思想建立粗配准模型；邱世聪等 [ 5 ] 针对传统ICP算法所存在的对初始点云位置要求高、算法效率低等局限性，对算法进行研究改进，改进结合K-近邻搜索和法向量估计；刘亚彬等 [ 8 ] 探讨了基于总体最小二乘和抗差估计的点云数据三维配准方法，并基于多元总体最小二乘理论研究改进了的迭代最近点算法(ICP)，有效提高配准的效率和稳健性。本文对迭代最近点(ICP)及基于聚类的迭代双向最近点(IDCPBoC)算法进行比较研究，基于以上两种算法对机器人进行位姿估计研究，有效满足移动机器人位姿估计算法的实时性及精度要求。
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user: 2. 机器人避障 避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点 [ 9 ]。实现避障与导航的必要条件是环境感知，在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。机器人避障需使用的传感器有激光雷达、深度相机、超声波传感器、物理碰撞、跌落检测等。目前市面上常见的机器人避障基本都采用到激光雷达，但如果仅使用激光雷达作为唯一的一种避障传感器，是无法在一些复杂场所胜任避障工作的，必须要为机器人配备其它的传感器作为补充，比如：超声波传感器，它的成本非常低，实施简单，可识别透明物体，缺点是检测距离近，三维轮廓识别精度不好，所以对桌腿等复杂轮廓的物体识别不好，但是它可以识别玻璃、镜面等物体，避障设置和结果网格地图的无碰撞路径(Ryther and Madsen， 2009)如图1所示。 图1. 避障设置和结果网格地图的无碰撞路径(Ryther and Madsen， 2009) 常用的计算机视觉方案也有很多种，比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。深度相机可以同时获得RGB图和深度图，不管是基于TOF还是结构光，在室外强光环境下效果都并不太理想，因为它们都是需要主动发光的。像基于结构光的深度相机，发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，这些光斑打在物体上后，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同，之后先计算拍到的图的斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。 双目视觉 [ 10 ] [ 11 ] 的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像我们人的两只眼睛一样，看到的物体不一样。两个摄像头看到的同一个点，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。与结构光方法不同的是，结构光计算的点是主动发出的、已知确定的，而双目算法计算的点一般是利用算法抓取到的图像特征，如SIFT或SURF特征等，SIFT和SURF特征提取示例如图2所示。这样通过特征计算出来的是稀疏图。要做良好的避障，稀疏图还是不太够的，我们需要获得的是稠密的点云图，整个场景的深度信息。稠密匹配的算法大致可以分为两类，局部算法和全局算法。局部算法使用像素局部的信息来计算其深度，而全局算法采用图像中的所有信息进行计算。一般来说，局部算法的速度更快，但全局算法的精度更高。 图2. SIFT和SURF特征提取 这两类各有很多种不同方式的具体算法实现，能过它们的输出我们可以估算出整个场景中的深度信息，这个深度信息可以帮助我们寻找地图场景中的可行走区域以及障碍物 [ 12 ] [ 13 ]。整个的输出类似于激光雷达输出的3D点云图，但是相比来讲得到信息会更丰富，视觉同激光相比优点是价格低很多，缺点也比较明显，测量精度要差一些，对计算能力的要求也高很多。
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user: 3. ICP算法 点云数据能够以较小的存储成本获得物体准确的拓扑结构和几何结构，因而获得越来越广泛的关注。在实际的采集过程中，因为被测物体尺寸过大，物体表面被遮挡或者三维扫描设备的扫描角度等因素，单次的扫描往往得不到物体完整的几何信息。因此，为了获得被测物体的完整几何信息，就需要将不同视角即不同参考坐标下的两组或者多组点云统一到统一坐标系下，进行点云的配准。在配准算法中，研究者使用最多的是ICP算法。 ICP算法的基本原理是：分别在带匹配的目标点云P和源点云Q中，按照一定的约束条件，找到最邻近点 ( p i ， q i ) ，然后计算出最优匹配参数R和t，使得误差函数最小。误差函数为 f ( R ， t ) 为： f ( R ， t ) = ∑ i + 1 N q i − ( R P i + T ) 2 (1) 其中n为最邻近点对的个数， p i 为目标点云P中的一点， q i 为源点云Q中与 p i 对应的最近点，R为旋转矩阵，t为平移向量。 ICP算法步骤： 1) 在目标点云P中取点集 p i ∈ P ； 2) 找出源点云Q中的对应点集 q i ∈ Q ，使得 ‖ q i − p i ‖ = min ； 3) 计算旋转矩阵R和平移矩阵t，使得误差函数最小； 4) 对 p i 使用上一步求得的旋转矩阵R和平移矩阵t进行旋转和平移变换，的到新的对应点集 p ′ i = ( p ′ i = R p i + t ) 5) 计算 p i 与对应点集 q i 的平均距离； 6) 如果d小于某一给定的阈值或者大于预设的最大迭代次数，则停止迭代计算。否则返回第2步，直到满足收敛条件为止。
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user: 4. DCP算法 ICP算法存在局部极小值问题，对ICP的最近点迭代对应规则进行了修改，提出双向最近点迭代算法(dual closest point， DCP) [ 14 ] [ 15 ]，找寻相邻时刻数据点中的对应点的步骤为： 1) p i 在点集 M ′ 中寻找对应点 p ′ i ； 2) p ′ i 在点集 D ′ 中寻找对应点 p ″ i 。 3) 设 l 1 和 l 2 分别为 ‖ p i p ′ i ‖ 、 ‖ p ′ i p ″ i ‖ 的较大和较小者，若 l 1 ± l 2 < λ   ( λ > 1 ) ，则认为 p ′ i 是 p i 的对应点；相反， p ′ i 不是 p i 的对应点。在本文中， λ   = 1.2 。 ICP算法DCP算法比较实验结果如图3所示。 图3. 仿真比较实验
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user: 5. IDCPBoC算法 IDCP算法相对于ICP算法比较复杂度，因此，本文对基于聚类的迭代双向最近点(iterative dual closest point based on clustering， IDCPBoC)算法进行研究。 本文采用LMS200激光测距仪，首先对获得的扫描数据进行滤波，假设经滤波后得到的点集为 D ′ ( p i ∈ D ′ ，大小为 N ″ D )。再对 D ′ 进行粗聚类。由于激光扫描点的密度不均匀，因此在粗聚类时采用动态阈值。其算法为：① 令第1个数据点 p 0 ∈ C 1 属于第1个类；② 计算 p i 到 p i + 1 的距离l；③ 若 l ≺ T i + 1 ，则 p i + 1 ∈ C j ；反之，置 j = j + 1 ， p i + 1 ∈ C j ， d i + 1 为 p i + 1 到原点的距离，④ 若 i ≺ N ″ D − 1 ，   i = i + 1 ，返回②，反之，结束。动态阀值为： T i + 1 { 30                     d i + 1 ≺ 1000   mm     0.03 d i + 1     d i + 1 ≥ 1000   mm (2)
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user: 6. 实验分析 为评估算法性能，在室内走廊环境下进行，机器人采用双轮差速及万向舵轮的驱动方式，两轮为差动驱动轮，后轮为万向支撑轮，激光测距仪LMS200安装在机器人的前部，通过传感器每隔300 ms扫描一次周边地形，机器人如图4所示。在避障过程中移动机器人的最大速度和最小速度分别为0.9 m/s和0.5 m/s。基于上述ICP及IDCPBoC算法匹配相邻两帧数据，对移动机器人进行相对位姿估计，图5为两种算法的配准后的残差的RMS值，评价移动机器人重要的性能指标之一是实时性问题，所以图6为两种算法运行时间T min 。通过实验分析，IDCPBoC的算法收敛情况优于ICP算法，且IDCPBoC的算法运行时间较小，基于ICP算法和IDCPBoC算法定位移动机器人的运动轨迹分别如图7和图8所示，并基于并同时采用DSM (dense sensor method)方法构建环境地图，可以发现IDCPBoC算法能更好的规避障碍物。 图4. 移动机器人 图5. 配准误差的均方根(RMS) 图6. 两种算法运行时间T min 图7. ICP避障结果 图8. IDCPBoC避障结果
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user: 7. 结论 IDCPBoC的算法精度及收敛情况均优于ICP算法，且评价移动机器人重要的性能指标之一是实时性问题，通过实验分析发现IDCPBoC算法运行时间较小，因此实时性大大提高，并基于并同时采用Dense Sensor Method方法进行SLAM，可以发现IDCPBoC算法能更好的规避障碍物。该项目中完成的工作可作为进一步改进的基础，以提高在各种环境中障碍物检测的准确性和适应性。将来，该项目打算测试整合不同类型的传感器来弥补彼此的劣势，例如当超声传感器可能无法正确识别环境噪声和温度或气压变化的环境中的障碍物时，成像传感器可能会很有用。精度可以通过包括用于自动调节空气声速的电子气压计来增加确定到障碍物的距离的能力，另外，添加蓝牙设备可以提供远程更改代码中控制参数的灵活性。
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user: 摘要 为了对学生课堂学习情况及教师授课情况进行客观评价，需要掌握学生在课堂上的学习状态，随着计算机视觉技术的发展，对学生课堂学生状态的分析成为可能。本文采用深度学习网络yolov3与dropblock结合对教室监控视频进行分析，检测学生在老师上课时的听课状态，实现对学生在课堂上是否专心听讲的学习状态检测。实验结果表明，通过建议方法得到的学生学习状态与实际人工观察具有很好的吻合度。
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user: 1. 引言 在教室课堂场景下的学生学习状态检测是指在课堂图片中检测出头部状态的过程，状态分为抬头与低头。学生作为受教育的主体，从学生课堂学习状态的研究出发，可作为学生课堂学习效率的评价指标之一。目前教师普遍通过课堂观察以及提问等方式来实时了解学生的课堂学习情况，这会造成课堂信息传递与反馈的滞后性和片面性 [ 1 ]。并且，随着智能手机等电子设备的普及，目前的课堂教学过程中，出现了大批“低头族”。因此，通过统计“抬头率”可以在一定程度上判断学生的课堂专注度，从而有助于有效地提升课堂教学效率 [ 2 ]。学生的课堂学习状态与课堂学习效率息息相关。目前课堂场景中对于学生课堂学习状态的研究主要从课堂学习行为 [ 3 ]、课堂疲劳状态 [ 4 ]、课堂人脸检测及关注度研究方面 [ 1 ] 展开。 在计算机视觉和模式识别中，近几年深度学习网络得到了广泛的应用，比如，2012年，以AlexNet [ 5 ] 为代表的卷积神经网络(CNN)方法被广泛应用在目标检测领域，精度取得了显著提升。2014年，GoogLeNet [ 6 ] 的面世，在保持预算不变的情况下增加网络的深度与宽度，从而实现大规模图片的目标检测。2015年，ResNet [ 7 ] 深度残差网络的提出，解决了深度网络过深而浪费现有资源的问题，Fast R-CNN [ 8 ] 是一种快速基于区域的卷积网络方法，在提高训练和测试速度的同时，提高了检测精度。2016年，ResNeXt [ 9 ] 通过重复一个构建块来构建，聚合了一组具有相同拓扑结构的转换，在保持复杂的限制条件下，增加基数也能很好地提高分类精度。而SSD [ 10 ] 及YOLO [ 11 ] 的提出，让目标检测算法从两个阶段向一个阶段(端到端)迈进。2017年，YOLOV2 [ 12 ] 不仅提高了检测速度，而且检测类别高达9000种，在数据集PASCAL VOC和COCO上，是最先进的多尺度训练方法。2018年，YOLOV3 [ 13 ] 的提出，不仅简化了网络模型，更是对小目标检测起到了领航的作用。 深度学习虽然应用广泛且效果较好，但是对于不同的研究对象有不同的研究方法，本文针对于教室课堂场景，研究学生学习状态，以头部为目标，把头部状态分为抬头和低头，我们借鉴了tinyyolov3与dropblock的结合 [ 14 ]，把yolov3与dropblock相结合，实验证明它对于网络卷积层是特别有效的正则化方法。
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user: 2. 基本原理 2.1. Yolov3 yolov3 [ 13 ] 提出了一个阶段克服了两种操作缓慢的缺点阶段检测算法。它是一种卷积神经实现端到端的目标检测和识别。它只使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别和位置节省了大量的时间来检测对象。在这项工作中，我们选择yolov3模型提取头部特性。yolo算法的基本思想是：首先通过特征提取网络对输入特征提取特征，得到特定大小的特征图输出。输入图像为460 × 460，会分成13 × 13、26 × 26、52 × 52的网格，接着如果真实框中某个物体的中心坐标落在某个网格中，那么就由该网格来预测该物体。每个物体有固定数量的边界框，Yolov3中有三个边界框，使用逻辑回归确定用来预测的回归框。图2是dropblock与yolov3的网络结构。 2.2. Dropblock 过拟合在计算机视觉领域普遍存在，模型在已有的训练集上表现比较好，而在新的未知数据集上表现较差。对于这一现象，在深度神经网络中首次提出了dropout [ 15 ] 算法。dropout一般放在全连接层后。在卷积层中添加dropout没有明显的效果。由于卷积层可以通过drop掉的神经元附近学习到相似的信息，因此为了在卷积层中防止过拟合现象，出现了dropblock [ 16 ] 模块。dropblock [ 16 ] 是一种用于卷积层的正则化方法。这两种算法的主要区别在于dropout随机灭活全连接层的神经元，而dropblock [ 16 ] 随机灭活卷积层的单元。在实验中，我们在yolov3模型中加入了dropblock [ 16 ] 模块，从而获得更好的模型。 dropblock层以块的形式丢弃特征单元，减少网络对某一特征的依赖。block_size和 γ 是dropblock的两个重要参数。block_size表示要丢弃的块的大小，而 γ 控制的是要删除活动单元格的数量。block_size的大小对于所有的特征图都是一样的，不管特征图的分辨率如何。实际上， γ 没有确定的值，但可以按如下方式进行计算 γ = 1 − kepp _ prob block _ size 2 feat _ size 2 ( feat _ size − block _ size + 1 ) 2 (1) 其中，kepp_prob可以理解为灭活中的单元格被保留的概率。有效种子区域的大小为 ( feat _ size − block _ size + 1 ) 2 ，feat_size是特征图的大小。
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user: 3. 方法 Yolov3与Dropblock结合 为了提高模型的泛化能力，我们在yolov3中加入了dropblock (下文简称db)层。在实践中，在yolov3中添加了8个dropblock层。在yolov3模型中，在第1个卷积层之后加入了第一个dropblock层。在dropblock层中，根据设定的参数，将这些被激活的神经元块随机灭活。将丢失一些活跃单位的特征图传递给下一层。在第1、2、3、4、5个resnet模块后添加了第2、3、4、5、6个dropblock层。在第1个上采样层的前面卷积层之间放入第7个dropblock，然后再放最后一层dropblock层在第2个上采样层的前面卷积层的中间(如图1所示)。db1-1代表的是第一个dropblock层，db1-2代表的是第二个dropblock层，依此类推，db1-8代表的是第八个dropblock层；图中Conv2D表示卷积层，BN表示批归一化处理，LeakyReLU表示激活函数，resunit表示一个残差单元，resunit*n表示n个残差单元，resn表示n个r残差模块，zero padding表示零填充层；DBL由卷积层、批归一化处理、激活函数组成，resunit由两个DBL层组成，resn由一个零填充层与一个DBL层和n个残差单元组成，block1-1表示第一个由1个DBL层和一个卷积层组成的模块，显然，图中有三个这样相同的模块。
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user: 4. 实验结果 本实验在python3.6、框架tensorflow1.13.1及keras2.2.4环境下进行课堂环境学生抬头低头检测，整个训练过程的学习率及批量尺寸分别为0.01及4，并且迭代20次。整个实验在独立显卡AMD Radeon Pro WX3100并且有Intel(R)Core(TM)i7-9700 CPU和64GB储存的台式电脑上进行。 数据集ClassUD：此数据集是自己创建完成，摄像机的型号为SNOY HXR-MC2500，其中包含2820张教室上课时的学生图片作为训练及测试集，以及240张图片作为测试数据，这些测试数据皆是模仿监控视角的位置与高度拍摄所得数据，范围为一个教室的3~4排左右，且240张图片由40分钟视频以10秒一张图片的截取方式获得，实验数据分布如表1所示。 图1. Yolov3与db层结合的网络体系结构 Table 1 Experimental data distributio 数据集 训练集 验证集 验证集 ClassUD 2538 282 240 表1. 实验数据分布 实验分为三个部分进行，第一个实验用的是yolov3模型在ClassUD数据集上进行训练及测试，第二个实验是在yolov3的基础模型上加了dropblock层(具体网络图如图2)，同时也是在ClassUD数据集上进行训练及测试。第三个实验用的是yolov3的精简版tinyyolov3在ClassUD数据集上进行训练及测试。 图2. Yolov3 P-R曲线图 4.1. 第二部分实验 在这个实验中，我们用yolov3加入dropblock在数据集ClassUD上进行测试，得到的实验结果如图3。其中up AP表示抬头平均精度，down AP表示低头平均精度；从图中我们可以看出抬头的平均精度为91.83%，低头的平均精度为87.01%。 图3. Yolov3 +db P-R曲线图 4.2. 第三部分实验 在这个实验中，我们用模型tinyyolov3在数据集ClassUD上进行测试，得到的实验结果如图4。其中up AP表示抬头平均精度，down AP表示低头平均精度；从图中我们可以看出抬头的平均精度为78.06%，低头的平均精度为48.71%。 图4. Tinyyolov3 P-R曲线图 4.3. 实验结果及分析 从上面的三个实验可以看出，在yolov3模型上的抬头检测精度为89.42%，低头检测精度为75.48%，经计算均值平均检测精度为82.45%；在yolov3+dropblock模型上的抬头检测精度为91.83%，低头的检测精度为87.01%，计算出均值平均检测精度为89.42%；在tinyyolov3模型上的抬头检测精度为78.06%，低头检测精度为48.71%，计算得到均值平均检测精度为63.39%。yolov3+dropblock模型相比yolov3模型在抬头的检测精度上提高了2.42%，低头的检测精度提高了11.53%，均值平均检测精度提高了6.97%；yolov3+dropblock模型相比tinyyolov3模型在抬头检测精度上提高了13.77%，低头的检测精度提高了38.3%，均值平均检测精度提高了26.03%；yolov3模型相比tinyyolov3模型在抬头的检测精度上提高了11.36%，低头的检测精度提高了26.77%，均值平均检测精度提高了19.06%。 实践中，我们在yolov3模型结构中加入了dropblock层，并且我们设置drop_size = 7和keep_prob = 0.9。yolov3+dropblock模型实验结果及yolov3 (tinyyolov3)模型实验结果如图5。图5(a)表示yolov3模型下的实验结果；图5(b)表示yolov3+db模型下drop_size = 7、keep_prob = 0.9的实验结果；图5(c)表示tinyyolov3模型下的实验结果，可以看出图5(b)检测的准确率比图5(a)、图5(c)情况都要好，这正是我们在yolov3中加入dropblock层且参数drop_size = 7、keep_prob = 0.9的实验结果。其中蓝色的框线表示状态的真实值，绿色的框线表示检测与真实值相符的结果，红色的框线表示错检的结果，粉红色的框线表示漏检的结果。 图5. 部分实验结果 在计算机视觉领域的目标检测中，使用深度学习来做目标检测的实验有很多，每一张图片都包含了不同的目标，我们仅对于我们的研究方向建立了数据集，数据图片中包含一种物体(人)，但我们把她们在课堂学习中的两种状态(抬头低头)看出是两种目标来进行检测，从而有了我们这篇论文的思想。在本论文中，我们通过均值平均精度(mAP)来评估实验模型，评估的结果如表2，所有的测试均在ClassUD数据集上进行。从表可以看出中，当drop_size = 7、keep_prob = 0.9时，精度比原有的模型提高了6.97%，可以看出，在yolov3+dropblock模型中，drop_size = 7、keep_prob = 0.9时好于yolov3的情况。而yolov3模型又好于tinyyolov3的情况。这证明了dropblock层对于yolov3是有效的，在相同的实验环境下，yolov3模型的训练时间为58.79 h，测试每帧图片的时间为0.57 s，而yolov3+db模型的训练时间为61.51 h，测试每帧图片的时间为0.59 s，tinyyolo3模型的训练时间为14.37 h，测试每帧图片的时间为0.12 s，虽然在训练过程中tinyyolov3的训练速度快于yolov3，但是它的精度却远远低于yolov3。在训练时间与测试时间相差不大的yolov3模型与yolov3+db模型下，显然yolov3+db模型对我们的检测任务效果更好。 Table 2 Evaluation results of different model 方法 均值平均精度 训练时间(/小时) 测试时间(帧/秒) yolov3 82.45% 58.79 0.57 yolov3 + db (7.0.9) 89.42% 61.51 0.59 tinyyolov3 63.38% 14.37 0.12 表2. 不同模型的评估结果
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user: 5. 结论 本文建议的方法利用yolov3结合dropblock进行教室场景学生课堂抬头低头检测。当数据流入dropblock层时，语义信息区域被成块的丢弃，这使得网络不得不集中精力学习剩余语义信息区域中的特征。在ClassUD上的抬头低头检测结果证明我们提出的网络结合在性能上比原来的模型要好。该方法有效地提高模型的鲁棒性和泛化能力。但是教室场景的抬头低头检测仍然面临着一系列的问题，如光照、状态不明显(低头幅度较小，可能误检为抬头)、图像质量(摄像头清晰度较低会影响检测效果)和遮挡问题。未来的工作将集中在寻找一种更适合于教室场景抬头低头状态检测的算法，该算法可以实现更好的鲁棒性，提高检测的精度。
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user: 摘要 针对兰花品种众多，外表相似，导致没法准确识别兰花的种类这一问题，本文构建了基于卷积神经网络的国兰识别模型，设计并实现了模型在移动端的应用。文中通过多种途径完成常见国兰数据集的创建，进而以Inception-ResNet-v2为卷积神经网络预训练模型，使用迁移学习技术完成模型训练，并基于Android平台完成系统的开发和测试。测试结果显示，对传统国兰图像分类识别准确率达到91.51%。
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user: 1. 引言 随着时代的发展，人们越来越注重精神世界的培养。国人对于兰花的需求与日俱增，基于兰花的观赏价值以及药用价值 [ 1 ]，加上国际市场的影响，我国兰花市场的发展十分迅速。根据海关数据统计，2017年我国兰花出口量约为六千万株，带来了巨大的经济价值。因而正确区分兰花的种类，确定其合理的价值十分重要。 近年来，深度学习发展迅速，基于各类神经网络的图像识别研究越来越广泛，然而由于数据量的缺乏，兰花方面的识别存在重大空缺。针对这一问题，本文通过网络搜集、实地拍摄和书籍扫描三种途径完成常见国兰数据集的创建，该数据集由春兰、蕙兰、建兰、墨兰、寒兰5类常见国兰种类构建得到。在此基础上基于迁移学习完成Inception-ResNet-v2 [ 2 ] 深度卷积模型的国兰识别训练，并将训练好的模型移植到移动端，验证兰花识别的效果。
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user: 2. Inception-ResNet-v2网络 Inception-ResNet-v2吸收了Inception V4和ResNet [ 3 ] 的优点，在ImageNet数据集上的测试更加准确。该模型将Inception-ResNet-A、Inception-ResNet-B、Inception-ResNet-C 3种Inception-ResNet块加入直连，从而使得通道多样化。相较Inception V4，Inception-ResNet-v2参数少，收敛快，同时对机器的性能要求也有一定的降低，可以在同实验环境下进行更高的参数设置；Inception-ResNet-v2设计了BN层，这样可以有效实现数据的输出不会发生偏移，数据规范化传输可以有效提高识别的准确度。该模型卷积核的体积很小，但是功能却很强大。Inception-ResNet-v2网络结构如图1所示。
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user: 3. 数据集 针对国兰图像数据集空缺的现状，本文通过中国兰花交易网下载、经典书籍《中国兰花精粹》扫描以及实地拍摄三种途径相结合初步获取5类3000余张国兰图像。经过筛选和预处理，保留1982张高质量的国兰图像进行数据集的构建。为解决因国兰图像不足造成的过拟合现象，本文采用水平翻转，随机裁剪，添加高斯噪声：对原始图像添加了30%的高斯噪声，图像亮度调节(调亮或者调暗)，随机旋转变换(60˚、90˚、180˚、270˚)五种数据增强方式 [ 4 ] 对数据集进行扩充，最终得到12，150张国兰图像。以春建兰为例，数据增强前后对比如图2所示。 图1. Inception-Resnet-v2网络结构 图2. 春剑兰图像增强前后对比图
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user: 4. 实验及结果分析 为检验模型效果，分别使用VGG16、VGG19、InceptionV3、InceptionV4、ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152、InceptionResNet-v2，8种预训练的卷积神经网络模型进行兰花识别实验，实验方案编号记为1-8，实验结果如表1所示。其中卷积神经网络优化器均为Adam [ 5 ]，迁移训练策略为重新训练预训练网络模型的全部网络层。 Table 1 Comparison of different CNN model 实验编号 Experiment No. 网络模型 network models Top-1准确率/% Top-1 accuracy/% 平均训练时间/s Average Training time/s 1 VGG16 88.33 0.675 2 VGG19 86.20 0.625 3 InceptionV3 87.95 0.297 4 InceptionV4 89.20 0.547 5 ResNet-50 85.87 0.187 6 ResNet-101 88.58 0.312 7 ResNet-152 89.37 0.453 8 Inception-ResNet-V2 91.51 0.676 表1. 不同网络模型比较 从表1中可以看出，ResNet-50网络模型训练结果准确率最低，而Inception-ResNet-v2最高，可以发现当模型深度逐渐上升时，模型的准确率是总体呈现上升趋势的，这也说明了卷积层的深度会对模型识别的准确率造成一定的影响，更深的网络结构会有更高的识别准确率。 本文使用识别效果最佳的Inception-ResNet-v2网络作为本文的预训练模型，设置初始学习率为0.01，批处理量为16，选取Relu [ 6 ] 函数作为激活函数，并在此基础上，使用Adam优化算法对网络参数进行优化，采用迁移学习方法重新训练网络所有参数层。 本文研究目标是要完成国兰图像分类识别问题，因此采用多分类交叉熵(Cross entropy)作为损失函数，其表达式如公式1所示： C l o s s = − 1 m ∑ j = 1 m ∑ i = 1 n y j i log ( y ^ j i ) (1) 式中，m为当前一批输入网络的国兰样本数量，n为国兰类别的总数， y j i 为国兰图像真实的标签， y ^ j i 为国兰图像预测的标签， C l o s s 为损失值。交叉熵刻画了实际输出概率与期望输出概率分布之间的距离，交叉熵的值越小，表示模型训练过程的中学习效果越好。 图3. 常见国兰数据集损失曲线 由图3训练结果可知，随着迭代次数的增加，交叉熵损失函数呈整体下降趋势，当迭代次数达到40，000步时，交叉熵损失函数基本完成收敛，故选取40，000步作为本模型训练的迭代次数。经测试，在迭代结束时交叉熵损失值为0.1165，经验证对应的准确率为91.51%，具有较高的识别准确率，可以辅助人们更好的识别兰花种类，达到预期目标。
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user: 5. 系统设计与实现 本文国兰识别系统的流程如图4所示，主要由图片获取模块和识别模块组成，最终由信息展示模块输出。通过前文对比实验结果展示，采用迁移学习训练Inception-ResNet-v2预训练模型的全部参数可以达到识别精度高并且训练时间短的要求，其中主要利用该模型卷积层的特征提取功能完成对国兰图像颜色花型等局部特征的提取。 此系统中，用户可以通过手机拍摄和相册上传两种途径将国兰图片上传到Web服务器端，此后服务端会通过国兰模型对接收到的图片进行识别分类。并根据识别结果将对应的国兰品种详情以及相应的养护知识一起打包发送给手机端屏幕显示。 图4. 国兰识别系统流程图 5.1. 图像获取模块 图像获取模块主要负责国兰图像的采集 [ 7 ]，以供识别模块调用识别，该模块需能调用智能手机的相机拍摄功能和手机本地相册读取功能，其工作流程如图5所示。 OpenCV提供的库函数可以完成图像采集部分，主要是由于它所在的图像获取模块由摄像头承接主要任务，而该函数可以很好地完成对摄像头的调用 [ 8 ]。OpenCV是一个可以在很多开发环境上进行运行的开源视觉库，这是由于很大数目的Java接口存在的结构，而且API接口函数获得方法比较简单即在线获得，还能很轻松的对Android应用主要使用的Android NDK [ 9 ] 库进行调用｡结合JNI接口实现本地功能代码，由Android NDK对其进行编译，生成可由Java调用的动态库文件，该动态库文件可被打包编译，以实现国兰识别Android 程序｡ 5.2. 图像识别模块 图像识别模块的组成主要有三部分，包括模型的部署、结果的预测和信息的查询这几个部分。这一模块也可以算得上是本应用程序的核心模块，工作流程如图6所示。在接受到国兰图像后，服务器端会将收到的图像输入到国兰识别模型中去，然后根据预测出的结果到数据库中找寻对应种类的国兰信息和养护信息等，其中国兰识别模型部分由前文提到的改进的Inception-ResNet-v2网络国兰图像识别模型来承接。 图5. 图像获取模块流程图 图6. 国兰识别模块流程图 5.3. 信息展示模块 信息展示模块的组成相对简单，主要包含接受和展示两部分，工作流程见图7。接受部分首先需要判断网络的状况是否良好，如果网络连接有问题，则直接显示出错，并提示及时检查网络连接。如果检查网络状况正常，则接受从Web服务器端 [ 10 ] 传输来的关于国兰图像种类的详情以及对应养护知识，显示到屏幕上，完成本次识别操作。 图7. 结果展示模块流程图 5.4. 系统界面 为了对该系统应用进行测试，并且对本研究的实时便捷性进行验证。使用型号为OPPO R9s PLus，搭载Android 6.0.1操作系统的智能手机来完成本次对系统的测试，如果发现不足，及时进行改进和调整。图8展示了系统运行的所有界面。整体页面设计相对简单清晰且易于操作，满足设计该应用程序的初衷。 图8. 国兰识别系统测试图 使用者点击开始识别之后，系统会跳转到相机功能页面进行拍照。拍照完成后，系统对接收到的兰花图像自动分类查询，并将对应的国兰种类信息等反馈到详情页面。或者根据需要选择本地相册中的兰花图像进行识别，只需在拍照识别界面点击左下角的相册按钮便可进入国兰相册界面进行选择，选定待识别图像后，点击确定按钮便可自动识别并获得对应的兰花种类详情和养护信息。也可以对相册中的待识别图像重新进行选择，只需点击重选按钮即可撤回操作。兰花详情页面，可以点击页面上的养护知识按获取该种类兰花更多的养护知识。实验显示，从选定图片到获得对应的种类信息大概需要2.5秒，表明该系统较快速便捷，达到了设计的预期。