改进YOLOv8的遥感图像检测算法

针对目前遥感图像目标检测算法中存在的误检、漏检和检测精度低等问题,提出了一种改进YOLOv8的遥感图像检测算法。在主干网络中引入注意力机制EMA到C2f模块,以提高模型对多尺度目标的特征提取能力;在颈部网络中提出Slim-PAN结构,以减少模型计算量;使用WIOU损失函数代替CIOU损失函数,以提升模型的检测精度。通过在DIOR和RSOD遥感数据集上的实验结果表明,改进后的算法与原YOLOv8算法相比,mAP分别提升了1.5%和2.3%,计算量降低了0.3 GFLOPs,改进算法在不增加计算量的同时能提高检测精度,证明了改进算法的有效性和先进性。     

基于FAttention-YOLOv5的水下目标检测算法研究

针对目前现有算法不能很好适用于水下目标检测,同时为提高水下目标检测的实时性和准确性,提出一种基于F-CBAM注意力机制的YOLOv5水下目标检测网络模型FAttention-YOLOv5.模型采用单阶段目标检测网络模型YOLOv5作为基础模型,在模型中嵌入提出的F-CBAM注意力机制,通过在CBAM结构中引用FReLU激活函数,在激活函数阶段通过二维空间捕捉复杂的特征分布情况,实现像素级的空间信息建模能力,提高模型准确率;采用F-CBAM中的通道注意力机制和空间注意力机制提高目标物体的通道权重以及扩大目标对原图的感受野,提高目标检测模型对特征的学习能力;并在FAttention-YOLOv5模型中融合递归网络特征金字塔,通过特征递归使网络充分学习不同尺度的图像特征,从而提高小目标的检测精度;最后对改进模型的损失函数进行优化,避免新模型梯度消失或爆炸.实验结果表明：所设计的水下目标检测模型FAttention-YOLOv5,可以提高模型的特征提取能力,从而有效提高水下目标检测的准确度,为海洋生物捕捉提供新型解决方案和技术辅助.     

复杂背景下基于YOLOv7-tiny的图像目标检测算法

“黑飞”无人机一旦带有炸弹等物品,会对人们带来威胁。对在公园、游乐场、学校等复杂背景下“黑飞”的无人机进行目标检测是十分必要的。前沿算法YOLOv7-tiny属于轻量级网络,具有更小的网络结构和参数,更适合检测小目标,但在识别小目标无人机时出现特征提取能力弱、回归损失大、检测精度低的问题;针对此问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny改进的无人机图像目标检测算法YOLOv7-drone。首先,建立无人机图像数据集;其次,设计一种新的注意力机制模块SMSE嵌入到特征提取网络中,增强对复杂背景下无人机目标的关注度;然后,在主干网络中融入RFB结构,扩大特征层的感受野,丰富特征信息以增强特征提取的鲁棒性;然后,改进网络中的特征融合机制,通过新增小目标检测层,增加对小尺度目标的检测精度;然后,改变损失函数提高模型的收敛速度,减少损失以增强模型的鲁棒性;最后,引入可变形卷积(Deformable convolution, DCN),更好的根据目标本身形状进行特征提取,提升了检测精度。在PASCAL VOC公共数据集上进行对比实验,结果表明改进后的算法YOLO7-drone相比于YOLOv7-t...     

基于改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测算法

针对现存无人机航拍图像目标检测算法检测精度较低、模型较为复杂的问题,提出一种改进YOLOv8的目标检测算法。在骨干网络引入多尺度注意力EMA,捕捉细节信息,以提高模型的特征提取能力;改进C2f模块,减小模型的计算量。提出了轻量级的Bi-YOLOv8特征金字塔网络结构改进YOLOv8的颈部,增强了模型多尺度特征融合能力,改善网络对小目标的检测精度。使用WIoU Loss优化原网络损失函数,引入一种动态非单调聚焦机制,提高模型的泛化能力。在无人机航拍数据集VisDrone2019上的实验表明,提出算法的mAP50为40.7%,较YOLOv8s提升了1.5%,参数量降低了42%,同时相比于其他先进的目标检测算法在精度和速度上均有提升,证明了改进算法的有效性和先进性。     

基于改进的YOLOv4-tiny钢卷端面缺陷检测

针对带钢生产过程中钢卷端面出现的缺损和拉丝缺陷,本文提出了一种改进的YOLOv4-tiny检测方法.首先,在主干网络中加入了注意模块,增强检测模型对缺陷特征的聚焦能力,增加一个上采样层,优化了深度特征和浅层特征的特征融合;其次,使用Focal损失函数替换置信度和分类的二分交叉熵损失函数,解决分类过程中存在正负类样本分布...     

基于cosSTR-YOLOv7的多尺度遥感小目标检测

针对地理空间遥感图像存在目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等而造成目标检测精度不高的问题,提出了一种基于Swin Transformer(STR)和YOLOv7的多尺度遥感小目标检测算法cosSTR-YOLOv7。以YOLOv7作为基线网络,首先,使用STR模块替换主干网络中的E-ELAN模块,并利用余弦注意力机制和后正则化方法将其改进为cosSTR模块,以提升模型训练的稳定性;其次,在Neck部分构建新的特征融合层,以减少特征信息丢失;然后,在预测部分增加小目标预测层,以提升模型对小目标的检测能力;最后,采用新的SIoU损失函数计算定位损失,以加快模型收敛速度。利用遥感数据集DIOR进行实验,实验结果表明,所提算法平均精度均值(mAP)达到92.63%,对比原YOLOv7算法提高了3.73个百分点,对多尺度小目标的检测性能有显著提高。     

基于优化Inception V1的视频火焰超像素检测方法

针对传统火焰检测模型的检测准确度较低和速度慢等问题,提出一种优化的卷积神经网络和超像素分割算法的视频火焰区域检测方法。首先使用火焰图像数据集对模型进行训练和验证,采用卷积核堆叠替换的方法改进Inception模块的结构;其次采用小卷积核替换的方法改进网络的前端结构,并将Focal-Loss函数作为损失函数以提高模型的泛化能力;然后设计InceptionV1模型的参数复杂度优化实验,生成优化的火焰检测网络结构;最后将超像素分割算法提取的火焰超像素语义信息输入优化的InceptionV1模型中,并进一步执行视频火焰区域的定位检测。实验结果表明,所提方法能够增强视频火焰的非线性特征提取能力,火焰检测准确度高于96%,检测速度较原始模型提升2.66倍。     

基于改进YOLOv5s的无人机图像识别

无人机在军事情报、航拍检测等领域能够提供目标相关的图像信息,为处理任务提供目标信息。针对无人机图像背景复杂、检测目标小、可提取特征少等问题,提出基于YOLOv5s的改进无人机图像识别算法。首先,结合CotNet模块对网络结构进行优化,提升模型自学习能力并增强识别精度;其次,对颈部网络进行改进,通过跨层链接和提高特征图分辨率更好地利用浅层特征图中包含的丰富信息来定位目标,并且在检测头部分采用解耦检测头,减少预测过程中定位与分类任务对于特征信息的冲突;最后,为了提高收敛速度和模型精度,在CIoU和EIoU损失函数的基础上对损失函数的宽高纵横比进行优化。在公开数据集VisDrone测试集上进行测试,所提算法相比原始YOLOv5s算法的mAP₅₀与mAP_50∶95分别提升了6.1与2.9个百分点,实验结果表明,所提模型能够有效提升无人机图像识别的准确率。     

面向航拍小目标的改进YOLOv5n检测算法

针对无人机视角下目标尺度差异大、检测场景复杂、目标小且密集而导致的检测精度不高的问题,提出了一种基于改进YOLOv5n的实时目标检测算法。首先,通过引入轻量通道注意力(ECA)模块提高卷积神经网络对特征图内有效信息的提取能力;其次,在特征金字塔网络输出端后,加入自适应空间特征融合(ASFF)模块,提高不同尺度特征图的识别精度;再次,使用EIoU损失函数计算预测框和目标框的差异值,加快收敛速度并提高检测精度;最后,改进YOLOv5n的检测头,优化模型对小目标的检测性能。在VisDrone数据集上训练测试,相比于基础的YOLOv5n模型,在640×640分辨率下,改进后模型的类平均精度(mAP₅₀)提高了6.1个百分点;在1504×1504分辨率下类平均精度(mAP₅₀)提高了7.1个百分点;同时,改进后的模型检测速度在硬件上可达22帧/s以上。该算法模型在精度提高的同时保证了足够高的检测速度,更适用于无人机的小目标实时检测。     

基于RepVGG-A0改进的公路车型识别网络

针对当前车型识别过程中检测精度与实时性难以平衡的问题,提出了一种基于RepVGG-A0改进的公路车型识别网络,利用结构重参数化思想融合多分枝网络以提升网络推理速度。使用混合空洞卷积替换传统卷积,强化了模型对大目标的识别能力。在网络主干中插入融合残差结构的坐标注意力(RES-CA)模块,提升了网络对有效特征信息的提取能力,同时避免了梯度消失与梯度退化造成的影响。此外采用了标签平滑正则化方法对损失函数进行改进,降低了模型过拟合对检测结果的影响,提升了模型的泛化性。经验证,本方法在公路车辆数据集BIT-Vehicle上的识别准确率达到了97.17%,较原模型提升了2.67%,优于现有的ResNet-18,VGG等网络模型,同时保证了模型的检测速度。     

基于改进型循环神经网络的恶意代码分类检测

近年来,随着恶意代码检测技术的提升,网络攻击者开始倾向构建能自重写和重新排序的恶意代码,以避开安全软件的检测。传统的机器学习方法是基于安全人员自主设计的特征向量来判别恶意代码,对这种新型恶意代码缺乏检测能力。为此,文中提出了一种新的基于代码时序行为的检测模型,并采用回声状态网络、最大池化和半帧结构等方式对神经网络进行优化。与传统的检测模型相比,改进后的模型对恶意代码的检测率有大幅提升。     

基于YOLO-IDSTD算法的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标难以准确快速检测的问题,提出了一种红外弱小目标轻量化实时检测网络模型YOLO-IDSTD。首先,为提高检测速度,重新设计了特征提取部分的网络结构,并在输入层后使用Focus模块以减少推理时间;其次,为增强检测能力,特征融合部分采用路径聚合网络,添加了改进的感受野增强模块;最后,目标检测部分增加至四尺度检测。在红外弱小目标数据集上进行的对比实验表明,相较于经典轻量化模型YOLOv3-tiny,文中提出的模型召回率提升了7.57%,平均检测精度提高了1.92%,CPU推理速度提升了36.1%,可较好地兼顾精度和速度,计算量与参数量明显减少,模型尺寸压缩至7.27 MB,减少了对硬件平台运算能力的依赖,实现了红外弱小目标准确又快速的检测。     

基于改进深度网络的车辆乘员数量检测研究

车辆乘员数量检测研究对推进HOV车道建设具有重要意义,本文以Faster RCNN网络模型为基础,结合多光谱红外系统获得的汽车驾驶室图像来展开研究。现有数据中因过曝、曝光不足等问题导致图像中目标特征差异大,网络检测的准确率不高,对此采用变形结构的卷积计算提高特征单元的感受野和目标边缘信息的表述能力,采用变形的ROI-Pooling来增强ROI区域特征映射后的特征表述,增强网络的泛化能力。针对在多乘员情况下,因乘员间遮挡导致的错检、漏检等问题引入KL损失,同时采用Soft-NMS与方差投票相结合的方式来改善NMS滤除重复目标框过程的合理性,提高了位置回归的合理性和重叠目标的预测能力,整体检测的准确率得到提高。实验结果表明,本文网络在不同数量下算法检测的准确率得到提高,基本可以满足行业规定大于80%的要求。     

改进CenterNet的交通标志检测算法

针对交通标志尺度变化大导致检测精度低的问题,本文提出一种改进CenterNet的交通标志检测算法.采用ResNeSt50作为主干特征提取网络,引入PSConv(Ploy-Scale Convolution)改进网络卷积层结构.设计多尺度感受野模块,对ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling...     

Anchor-free轻量级红外目标检测方法（特邀）

针对红外目标的特点,提出了一种anchor-free轻量级红外目标检测方法,提高了嵌入式平台对红外目标的检测能力。针对计算资源有限的平台,提出了一种新的轻量级卷积结构,引入非对称卷积增强标准卷积的特征表达能力,同时有效减少参数和计算量。设计并行多路特征通道,经过通道拼接生成丰富的特征,结合注意力模块和Channel Shuffle构建轻量级特征提取单元。增加SkipBranch促进浅层信息向高层传递,进一步丰富高层特征。在FLIR数据集进行实验验证,设计的轻量级网络结构精度为81.7% ,超过了 YOLOv4-tiny,但模型参数量减少了75.0%、计算量下降了71.1%,并且推理时间压缩了91.3%,能够满足嵌入式平台红外目标的实时检测需求。     

基于改进SSD的轻量化小目标检测算法

为提高SSD目标检测算法的小目标检测能力,提出在SSD算法中引入转置卷积结构,采用转置卷积将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合,增加低层特征提取能力,提高SSD算法的平均精准度。同时针对SSD算法存在模型过大,运行内存占用量过高,无法在嵌入式ARM设备上运行的问题,以DenseNet为基础,结合深度可分离卷积,逐点分组卷积与通道重排提出轻量化特征提取最小单元,将SSD算法特征提取部分替换为轻量化特征提取最小单元的组合后,可在嵌入式ARM设备上运行。在PASCAL VOC数据集和KITTI自动驾驶数据集上进行对比实验,结果表明改进后的网络结构在平均精准度上得到明显提升,模型参数数量得到有效降低。     

基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像中飞机目标尺度多样性及背景强散射干扰的问题,提出了一种基于坐标注意力和自适应特征融合的YOLOv4 SAR图像飞机目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标注意力机制,以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次,在特征增强网络中引入自适应特征融合机制,提高了对不同大小飞机的特征提取能力,同时改善了YOLOv4算法召回率和精确率不平衡的问题。最后,通过改进的K-Means聚类针对飞机目标调整先验框的尺寸,提高了模型的定位精度。实验结果表明,改进算法召回率达到91.01%,精确率达到90.09%,AP_0.5达到92.34%,分别较原YOLOv4算法提高2.49%,6.56%和3.62%。     

The Calculation Method of the Network Security Probability of the Multi-rail Division Based on Fuzzy Inference

The traditional method uses terminal network monitoring method to estimate the security probability of multi-track segmentation network, but the detection performance is unsatisfactory. A security probability estimation and intrusion detection algorithm for multi-track segmentation networks in network attack environment based on fuzzy reasoning is proposed. The security probability estimation model of multi-track segmentation network in network attack environment is constructed. Fuzzy reasoning and probability density feature detection method are combined to evaluate the security data of multi-track segmentation network. The infection membership characteristics of multi-track segmentation network intrusion data are extracted, and the security probability calculation and virus attack detection of multi-track segmentation network are realized. The results show that the proposed algorithm has higher accuracy in calculating the security probability of multi rail segmented network, realizes the security probability calculation and data detection of multi rail segmented network, and enhances the security defense of multi rail segmented network.

     

基于改进YOLOv7的机载红外弱小目标检测算法

随着现代化战争的技术升级,机载红外探测领域对更快更远更准地发现目标的需求日益强烈。为满足机载环境下对红外弱小目标高精度高帧率的检测,本文提出了一种基于YOLOv7改进的目标检测算法,以YOLOv7目标检测算法为基础,进行了修改网络结构和加深卷积层数来使特征提取更多的小目标信息特征；并对骨干网络获取的特征层引入注意力机制来提高神经网络对小目标的感知能力以及提高小目标所在区域的权重占比；使用EIOU损失函数替换原本的CIOU损失函数,提高了收敛速度和定位精度。实验结果表明,相较于原算法YOLOv7,在极小损失帧率的情况下,改进后的算法mAP可以达到9849,相较原始算法提升了124,有助于提升对机载红外弱小目标的检测准确率。