基于改进Anchor-Free模型的交通标志检测算法

交通标志检测是自动驾驶系统的一项重要功能,当前先进的交通标志检测器大多采用Anchor-Based网络模型,根据锚框遍历所有潜在的目标位置。为了减少锚框带来的计算开销和过多的超参数设置,提出了一种基于编码-解码结构的Anchor-Free交通标志检测算法。为了增加解码模块的特征表征能力,在解码模块中引入残差增强分支。为了高效地提取和利用多尺度特征,设计了特征融合子网络,提升对多尺度目标的检测能力,并使用Ghost轻量化模块提取多尺度特征图,不显著引进运算量。在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行验证,所提算法实现了92.5%的召回率和90.3%的准确率,模型的参数量和模型大小分别为1.61×107和64.4 Mbit。实验结果表明,与主流目标检测算法相比,所提算法的检测精度较高,计算开销较低,在综合性能上具有优越性。     

基于改进SSD的光伏组件故障定位检测

为准确定位航拍红外图像中光伏组件故障的区域位置,在单阶段多框检测(Single Shot Multibox Detector,SSD)模型的基础上设计了ResNet18＿FPN＿DN＿SSD模型。首先用ResNet18替代SSD模型的基础网络VGG16,以提高故障特征的提取能力;然后引入DR loss,针对目标样本类别失衡及负样本过多的问题进行优化改善;最后在非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)基础上做加权处理,使分类置信度高的边框充分利用周围对象的信息,提高预测框的分类置信度与定位准确率。实验表明:所提出的模型对图像中故障目标的检测效果,在定位精度、分类置信度和m AP上均优于传统SSD模型。     

改进SSD算法对鸟类目标检测研究

为了更加高效化、精确化的保护鸟类,针对传统的人工鸟类识别方式,本文提出利用SSD算法模型自动识别检测分类.首先,收集不同种类鸟类图片,并对图片灰度化、直方图均衡化以及归一化操作,利用labelImg-master工具制作数据集;其次,改进特征提取网络ResNet50,在其最后一个卷积层后面增加一个Dropout层和3层...     

基于SSD算法的行人检测技术研究

行人检测技术的应用十分普遍,包括人工智能的研究、智能监控的应用、智能交通、无人驾驶汽车中对行人的检测、对人体行为进行分析后做出预判等,应用深度学习的方法对行人进行检测就是人工智能发展的一个十分重要的方向。文章主要研究的内容有3部分,对原SSD算法进行了改进,探讨了神经网络的根本组成与特性,将原SSD算法的基础VGG16改为ResNet50,提高了检测速度和精确度。     

基于特征融合的轻量级SSD目标检测方法

针对应用于嵌入式设备的轻量级目标检测算法,本文提出了一种基于特征融合的改进方案.针对目前Mobile-NetV2-SSD轻量级目标检测算法检测精度低、小目标检测效果差的问题,结合FPN特征金字塔的特征融合思想,选用了MobileNetV2-SSD中包含较多语义信息的3层特征层进行融合,利用多尺度检测的原理,将融合后的特...     

基于改进YOLOX的安全帽佩戴检测算法

针对安全帽佩戴检测任务中的小目标密集导致的遮挡和难以检测等问题,提出了一种基于YOLOX和transformer的安全帽佩戴检测算法。首先使用融合了CNN和transformer的网络swin Csp进行特征提取,提升模型获取全局上下文信息的性能;然后采用简化的重复加权双向特征金字塔网络BiFPN,使算法更好地融合不同尺度的特征;最后在neck和YOLO head的连接部分加入CBAM注意力机制,加强安全帽特征与位置信息的关联程度,进一步增强网络的性能和鲁棒性。基于SHWD数据集进行实验,结果表明,算法在hat类上提高了0.99%的精度,在两种类型的召回率上分别有3.16%和1.7%的提升,在mAP方面则有1.79%的提升,有效实现了快速且精度较高的安全帽佩戴检测。     

基于YOLO-Mask算法的口罩佩戴检测方法

常态化疫情防控形势下,通过口罩佩戴检测可以及时提醒人们正确佩戴口罩,从而降低公共场合人员交叉感染的风险.针对口罩佩戴检测任务中被遮挡目标和小目标检测困难的问题,提出一种YOLO-Mask算法.该算法以YOLOv3为基础,在特征提取网络中引入注意力机制,以提升模型对显著特征的表达能力;然后使用特征金字塔和路径聚合策略进行...     

基于深度学习面向中小目标的检测研究

现有的网络模型在复杂场景中暴露出针对中小目标检测能力不足的问题,本文针对该问题对目标检测领域较流行的SSD网络模型进行了改进.有以下两方面:(1)针对浅层卷积层的语义信息丰富度不足和浅层信息丢失问题,采用残差网络方法对Conv4卷积单元进行改进,并将Conv4_3和Conv5_3的特征图进行了特征融合,设计了新的SSD...     

基于改进SSD算法的限位器检测方法

自动泊车系统已经成为高级辅助驾驶系统(ADAS)中的一项重要功能,车辆在泊车过程中时常会出现泊车不到位、与相邻车位中的车辆发生剐蹭等事故.为提升自动泊车的精准性,文章提出了一种实时检测限位器的改进算法SSD-L,通过定位限位器的位置,对车辆的泊车位置进行修正.该方法对原先的SSD网络结构进行精简和改进,并使用卡尔曼滤波...     

改进YOLOv4的混凝土建筑裂缝检测算法

针对当前混凝土建筑裂缝走向不规则、细小裂缝特征难以提取的问题,提出一种基于YOLOv4改进的混凝土建筑裂缝检测算法.该算法以YOLOv4框架为基础,在其特征提取网络部分引入感受野更宽的RFB模块捕获特征图;并基于PANet多尺度路径融合结构,提出新的多尺度特征融合方式SL-PANet.该方式首先增加浅层网络特征信息,提高模型对细小裂缝识别的精度,其次采用DUpsampling上采样模块充分还原图像的特征信息,并在上采样和下采样过程中融入CBAM注意力机制模块,突出裂缝的特征信息,去除背景冗余信息的干扰,以此增强裂缝特征的表达能力.该算法同时利用AdamW优化器加快网络训练的收敛.实验结果表明：文章改进的算法检测精度高达94.47%,较原YOLOv4算法提高6.44%,能够满足当前混凝土建筑裂缝检测需求.     

基于改进SSD算法的铁路隧道漏缆卡具检测

针对目前隧道内漏缆卡具检测数据量大、人工检测效率低的问题,提出了一种基于改进single shot MultiBox detector(SSD)算法的隧道漏缆卡具检测算法.该算法使用不同尺度的特征图检测卡具目标,并在网络宽度和网络深度上对SSD网络结构进行改进.结合Inception结构,增加网路宽度;采用残差结构,在提高网络深度的同时优化网络深度结构;使用深度可分离卷积和1×1卷积结构,减少模型参数量,改善模型结构,从而提高模型检测效率.将改进后的模型应用于隧道漏缆卡具图像检测,实验结果表明,该算法检测的平均准确率达到了86.6％,检测速度达到了26.6 frame/s,相较于原始SSD算法和MobileNet SSD算法,具有明显优势.     

基于改进Shuffle-RetinaNet的红外车辆检测算法

针对当前红外场景下多尺度车辆检测精度欠佳且算法模型复杂度高的问题,提出了基于Shuffle-RetinaNet的红外车辆检测算法。该算法以RetinaNet网络为基础,并选用ShuffleNetV2作为特征提取网络。提出双分支注意力模块,通过双分支结构和自适应融合方法增强网络对红外图像中目标关键特征的提取能力;优化特征融合网络,集成双向交叉尺度连接和快速归一化融合,增强目标多尺度特征的表达能力;设置校准因子增强分类和回归之间的任务交互,提高目标分类和定位的准确性。该算法在自建红外车辆数据集上的检测精度达到92.9%,参数量为11.74×10⁶,浮点计算量为24.35×10⁹,同时在公开红外数据集FLIR ADAS上也展现出较好的检测性能。实验结果表明：该算法具有较高的检测精度,且模型复杂度低,在红外车辆检测领域具有较高的应用价值。     

基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法北大核心CSCD

遥感图像的检测在监察自然环境、军事、国土安全等方面具有极其广阔的应用前景,而遥感图像具有背景复杂、目标面积小、特征提取困难等缺点,进行检测时容易产生小目标漏检问题。本文提出一种基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法。所提算法采用改进的Resnet50作为主干网络,将Resnet50第一个卷积替换成动态卷积,并将其ConvBlock模块中的卷积替换成金字塔卷积,提高特征提取能力。同时,为了避免遗漏底层信息,在动态卷积层后加入所提有效空间通道注意力机制模块。最后,选取基于上下文信息的不同尺度特征进行融合,提高了模型对目标物体的定位能力。实验结果表明,本文算法在保证速度的同时提高了对遥感图像的检测精度,在遥感图像公开数据集RSOD和NWPUVHR-10上平均精度均值(mean average precision,mAP)分别达到91.88%和90.23%,检测速度达到33 FPS。     

基于改进SSD的人群异常行为检测算法研究

针对人群异常行为检测任务中存在的算法复杂度较高,重叠遮挡等带来的检测精度低等问题,本文提出一种基于改进SSD（Single Shot Multi-box Detector）的人群异常行为检测算法。首先采用轻量级网络MobileNet v2代替原始特征提取网络VGG-16,并通过可变形卷积模块构建卷积层来增强感受野,然后通过将位置信息整合到通道注意力中来进行特征增强,能够捕获空间位置之间的远程依赖关系,从而可以较好处理重叠遮挡问题。实验结果表明,本文提出的算法对人群异常行为具有较好的检测效果。     

基于改进SSD的X光图像管制刀具检测与识别

以安检X光图像管制刀具自动检测识别系统为研究对象,针对原始SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法对浅层特征图表征能力不强,在训练阶段小目标特征逐渐消失,检测精度与实时性不佳,存在对安检危险品中管制刀具等小目标漏检误检等问题,从两个方面对原始SSD进行改进:一方面,用抗退化性能更强的ResNet34网络替换SSD中的基础网络VGG16,构建SSD-ResNet34网络模型,对基础网络后三层作卷积并进行轻量级网络融合,形成新的低层特征图;将网络部分扩展层作反卷积,形成新的高层特征图。另一方面,采用跳跃连接的方式将高层特征图和低层特征图进行多尺度特征融合。经实验分析,改进后的算法对X光图像管制刀具等小目标的检测精度和速度均有明显提升,且算法鲁棒性好,实时性良好。在VOC2007+2012通用数据集上,改进SSD算法的检测精度比SSD算法高1.7%,达到了80.5%。