基于改进Faster R-CNN的交通标志检测研究

针对交通标志检测研究中,存在检测小目标精度不高的问题,运用Faster-RCNN的网络结构并进行改进,提出一个融合多尺度特征,并将融合的信息送进分类回归层的方法,以适应交通标志的定位与分类。仿真结果表明,改进的Faster R-CNN检测交通标志的准确率、召回率和F1值有提高。     

改进Faster R-CNN的道路目标检测

针对道路场景下各目标尺度复杂导致的检测精度低问题,提出一种面向道路目标的多尺度Faster R-CNN算法。分析数据集标注的面积及长宽比分布以设置合适尺寸的锚框,提高锚框与目标的匹配度,模型对道路小目标的平均精准度提升了13%以上。在Faster R-CNN网络的特征提取部分加入特征金字塔结构,融合不同尺度特征图的信息提高检测性能。在BDD100K数据集下进行实验,结果表明该方法与原有Faster R-CNN模型相比检测速率稍有下降,mAP得分提升15.1%。     

基于改进的Faster R-CNN的古建筑地砖缺陷检测

缺陷检测对于古建筑的保护和修缮具有重要的意义,传统的地砖缺陷检测通过目视检查,存在受人力影响大、耗时长等限制.基于深度学习的良好应用前景,建立故宫地砖缺陷的数据集,提出改进型Faster R-CNN的网络.首先,构建可变形卷积,通过网络学习并提取地砖中的缺陷特征;然后,将特征图输入区域生成网络中生成候选区域框,将生成的...     

基于融合FPN和Faster R-CNN的行人检测算法

针对多尺度行人检测的问题,本文提出一种基于融合特征金字塔网络（Feature pyramid networks,FPN）和Faster R-CNN(Faster region convolutional neural network)的行人检测算法。首先,对FPN和区域建议网络（Region proposal networks,RPN）进行融合;然后,对FPN和Fast R-CNN进行融合;最后,在Caltech数据集、KITTI数据集和ETC数据集上分别对融合FPN和Faster R-CNN的行人检测算法进行训练和测试。该算法在Caltech数据集、KITTI数据集和ETC数据集上的mAP (mean Average Precision)分别达到69.72%, 69.76%和89.74%。与Faster R-CNN相比,该算法不仅提高了行人检测精度,而且在多尺度行人检测的问题上也获得了较为满意的检测效果。     

基于改进Faster R-CNN的轮胎缺陷检测方法

轮胎生产过程中出现的胎侧异物、胎冠异物、气泡、胎冠开根以及胎侧开根等缺陷会影响轮胎出厂后的使用,所以出厂使用前需要对每条轮胎进行无损检测.为了实现在工业中对于轮胎缺陷进行自动检测,提出了一种基于改进Faster R-CNN的轮胎缺陷自动检测方法.首先,在预处理阶段,用直方图均衡化方法对轮胎图象的灰度进行拉伸,提高数据集...     

基于SENet改进的Faster R-CNN行人检测模型

随着无人驾驶和智能驾驶技术的发展,计算机视觉对视频图像检测的实时性和准确性要求也越来越高.现有的行人检测方法在检测速度和检测精度两个方面难以权衡.针对此问题,提出一种改进的Faster R-CNN模型,在Faster R-CNN的主体特征提取网络模块中加入SE网络单元,进行道路行人检测.这种方法不仅能达到相对较高的准确率,用于视频检测时还能达到一个较好的检测速率,其综合表现比Faster R-CNN模型更好.在INRIA数据集和私有数据集上的实验表明,模型的mAP最好成绩能达到93.76%,最高检测速度达到了13.79 f/s.     

面向设备开关图像识别的改进Faster R-CNN

在大型工业厂房中,由于设备控制开关种类繁多、数量庞大,在日常的运维过程中,操作规程的繁杂性和人为判断的主观性可能导致操作失误,造成严重后果.为辅助操作人员准确判断设备开关状态是否正确,提出了面向设备开关状态识别的改进Faster R-CNN.首先,使用膨胀残差网络作为特征提取网络,在ResNet50中引入多分支膨胀卷积,融合不同感受野的信息;其次,改进特征金字塔网络,在原网络上增加一条自底向上的特征增强分支,融合多尺度的特征信息;然后,使用K-means++算法对开关边界框聚类,设计适合设备开关的候选框尺寸;最后,使用Soft-NMS代替非极大值抑制算法NMS来降低开关重叠对检测效果的影响,增强抑制重叠候选框的能力.在开关状态数据集上,改进Faster R-CNN的均值平均精度(mAP)达到了91.5%,并且已实际应用于抽水蓄能电站日常运维的设备开关状态辅助识别,满足复杂场景下的智能监管需求.     

基于改进Faster R-CNN的瓶装饮料商品目标检测方法

该文以无人售货机售卖瓶装饮料商品为研究场景,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的瓶装饮料商品目标检测方法.首先,采用残差网络ResNet-50进行特征提取,加深网络对目标特征的提取和学习的深度;然后,根据瓶装饮料商品形态学特征,增加区域建议网络(Regional Proposal Network)的锚框数量和...     

基于改进Faster R-CNN的小目标检测算法

针对图像纹理细节等高频特征在基于卷积神经网络模型的特征提取过程中丢失,从而导致小目标检测效果较差的问题,提出一种多层频域特征融合的目标检测算法。算法以Faster R-CNN为基础框架,使用高频增强后的图像和对比度增强后的图像作为算法输入样本,提高了待检测图像质量;针对总像素面积较小的目标,更改RPN网络中的锚点尺度,并利用多尺度卷积特征融合的方法,融合来自不同特征层的特征,解决了小目标在深层特征图中特征信息丢失的问题。实验结果表明,所提算法在DAGM 2007数据集上具有良好的性能,平均精度均值mAP达到了97.9%,在PASCAL VOC 2007测试集上对小目标的mAP也明显优于原始Faster R-CNN的。     

基于改进Faster R-CNN的Logo目标检测方法

社交网络的发展和经济全球化赋予了Logo巨大的商业价值,让Logo检测有很大的应用前景.而现实情况中Logo目标在图片中往往占据很小的一部分,Logo的低分辨率导致检测性能难以进一步提升.因此本文提出了一种基于改进Faster R-CNN的Logo检测方法.该方法在Faster R-CNN框架中结合了生成对抗模型,利用网络先将分辨率较低的Logo特征映射成高分辨率的表达能力更强的特征,再送入完全连接层进行分类和回归,从而提高检测的性能.本文在公开的Logo数据集上进行了实验结果评估,结果表明了本文提出的方法能有效地提高Logo物体检测的准确率的同时也没有因为结构的变化影响检测速度.     

基于Faster R-CNN模型的传送带药盒与空位检测方法

制药企业为了判断传送带药盒的拥堵情况,需要对传送带上的药盒和空位进行定位,但人工方式效率低下,实时性差。在此背景下,结合Faster R-CNN模型,提出传送带目标检测方法。基于传送带图像构建模型训练集和测试集,将训练集通过ZFNet卷积神经网络计算卷积特征,并利用RPN(Region Proposal Network)生成精准的候选区域,在此基础上基于Faster R-CNN模型在候选区域上进行分类和回归,计算得到药盒与空位矩形框。通过使用测试集测试模型进行目标标注并计算出概率,结果表明,本方法对传送带目标的检测准确率良好。     

基于Faster R-CNN的设备故障检测与识别

现阶段环境检测设备故障频发,需要自动判断该设备是否发生故障,虽然在设备机房中该设备没有触发设备报警装备,但是监测数据仍然超出了正常工作范围,导致检测数据出错.为了解决这一类设备故障问题,提出了基于Faster R-CNN的故障检测与识别的方法,通过对人工标注的图片数据进行卷积特征训练,得到了用于该场景下开关、指示灯、数字仪器三种设备的检测识别模型.实验表明,Faster R-CNN算法对不同拍摄角度、有遮挡物、不同光照条件下的这三种设备的故障检测都能得到理想的效果,也能基本达到实时监测的速率.     

基于Faster R-CNN的疟疾血涂片检测改进算法

根据WHO发布的报告,每年疟疾的新发病例超过2亿,死亡人数仍居高不下.疟疾血涂片镜检法是疟疾检测的金标准,但由于人工评估所需的步骤繁琐,即使在经验丰富的医师手中,这种诊断方法也很耗时并且容易发生漏检和误检.此外疟原虫细胞形状、密度和颜色的变化以及某些细胞类的不确定性等因素,对疟原虫检测提出了重大挑战.基于深度学习的神经...     

基于改进型Faster R-CNN的仓储环境物体识别技术研究

为解决传统目标检测精确度不高、有效性差、难以适应仓储环境下多目标识别应用场景的问题,提出了一种改进型Faster R-CNN目标检测算法。首先,采用ResNet50替换VGG16作为特征提取网络,以提高模型的检测精度;同时,为兼顾多尺度及小目标物体的检测,引入了特征金字塔网络,形成了残差金字塔特征提取网络ResFPN;其次,引入了注意力机制,提高输入特征的空间和通道有效信息利用率;最后,使用RoI Align代替原有的RoI Pooling,以消除因量化取整而产生的预测框回归误差。在经图像增广处理的自建数据集上进行实验测试,结果表明,提出的改进型Faster R-CNN算法在仓储环境下能满足对人员、叉车和托盘的目标检测需求,其平均检测精确度能达到90.2%。     

基于Faster R-CNN的灵武长枣图像检测方法

基于机器视觉技术自动采摘地方特色林果灵武长枣时,自然变化的环境会极大地影响检测的准确率.为适应时时变化的自然环境,提出基于双损失函数的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)集成学习模型.建立图像数据集,包括训练集和测试集;根据特征搭建Faster R-CNN模型,在RPN层利用softmax作为基础分类器得到感兴...