洪文健

（廣州特種承壓設(shè)備檢測(cè)研究院，廣東 廣州 510630）

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN概述

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一類包含卷積計(jì)算、局部連接且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺(jué)機(jī)制構(gòu)建，可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中卷積核參數(shù)共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以較小的計(jì)算量對(duì)格點(diǎn)化特征，如像素、音頻進(jìn)行學(xué)習(xí)、有穩(wěn)定的效果且對(duì)數(shù)據(jù)沒(méi)有額外的特征工程要求。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要使用在圖像視頻語(yǔ)音識(shí)別等各種人物上，如人臉識(shí)別、物體識(shí)別、圖像分割等，其準(zhǔn)確率一般也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。近年來(lái)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表征學(xué)習(xí)能力得到了關(guān)注，并隨著數(shù)值計(jì)算設(shè)備的更新得到了發(fā)展。在圖像識(shí)別方面，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)x表的數(shù)字、溫度計(jì)刻度、壓力表指針旋轉(zhuǎn)角度進(jìn)行識(shí)別，對(duì)于工業(yè)鍋爐中的讀數(shù)方面起必要作用。

2 快速隨機(jī)Hough變換多直線檢測(cè)算法（FRHT）

快速隨機(jī)Hough變換多直線檢測(cè)算法（Fast multiline detection algorithm using randomized Hough transform，F(xiàn)RHT）是一種針對(duì)現(xiàn)有的隨機(jī)Hough變換直線檢測(cè)算法的無(wú)效采樣量大、計(jì)算速度慢等缺點(diǎn)，而采用另一種采用策略，使得無(wú)效采樣量大幅減小，計(jì)算速度提高。其主要方式是通過(guò)先在邊緣點(diǎn)梯度方向的統(tǒng)計(jì)分布特征確定潛在直線的主方向，再通過(guò)設(shè)定閾值消除K個(gè)分組邊緣點(diǎn)集中對(duì)直線檢測(cè)毫無(wú)貢獻(xiàn)的點(diǎn)集，從而提高采樣的有效率。

基于邊緣梯度方向的RHT直線檢測(cè)：每條直線的方向大概可以由邊緣梯度方向確定，只要在邊緣上的某些像素頂確定所在位置對(duì)應(yīng)的邊緣梯度方向，邊緣便可看作是特定方向的邊緣像素點(diǎn)構(gòu)成。統(tǒng)計(jì)不同梯度方向的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)便能表征圖象邊緣取向的分布特性，從而確定直線的主方向。

圖像f(x,y)所在位置的梯度向量可以表示為

其中梯度的大小表示為

梯度方向可以表示為

由基于模板的邊緣檢測(cè)算子Sobel進(jìn)行邊緣檢測(cè)，用區(qū)域小的模板近似計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)的梯度值，便可同時(shí)得到邊緣梯度方向，并統(tǒng)計(jì)在中，它的定義是

該函數(shù)反映了邊緣取向的分布特征，即梯度方向相似的邊緣像素點(diǎn)的分布狀況。

選取不同子集的點(diǎn)確定直線，把邊緣像素點(diǎn)分成不同的子集合，每個(gè)子集合由相似梯度方向的像素點(diǎn)組成。這樣的過(guò)程只需要一個(gè)二維累加器來(lái)記錄。由于一個(gè)集合中的點(diǎn)有著相似的梯度方向，選定點(diǎn)很可能是共線的，當(dāng)處理共線點(diǎn)時(shí)，就能減少投票所需要的時(shí)間和計(jì)算量。

該算法的有效采樣概率為：

相較于原來(lái)的隨機(jī)Hough算法的有效采用率：

由此可知，顯然新的算法有效采樣率顯著高于原來(lái)的有效采樣率。

3 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)特種承壓設(shè)備儀表AI識(shí)別算法的研究分析，初步確立了算法設(shè)計(jì)的大致思路，為工業(yè)鍋爐對(duì)儀表運(yùn)營(yíng)監(jiān)控系統(tǒng)平臺(tái)提供了儀表數(shù)據(jù)正確性穩(wěn)定性的保障。把該項(xiàng)目與鍋爐能耗實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)、鍋爐熱效率計(jì)算與鍋爐能耗管理結(jié)合起來(lái)，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供大部分對(duì)于鍋爐系統(tǒng)監(jiān)測(cè)的服務(wù)，降低企業(yè)成本，對(duì)于經(jīng)濟(jì)和社會(huì)有很高效益，將鍋爐管理由傳統(tǒng)的人工管理轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器自動(dòng)化管理，應(yīng)用前景十分廣闊。