基于Mask RCNN的滤袋开口检测方法

滤袋开口的检测与定位在滤袋智能生产过程中占据着至关重要的地位。但由于滤袋具有柔性的特点,常规检测方法很难有效进行,且定位精度也不能满足生产要求。本文提出一种结合可变形卷积与掩码信息的多尺度目标检测器,该检测器使用可变形卷积改进主干网络高层中的固定卷积,结合特征金字塔技术实现多尺度信息融合。然后将所得多尺度信息通过区域提议网络生成候选区域,采用改进的Soft-NMS方法进行筛选,最终送入检测头进行识别与分割。本文在滤袋图像数据集上进行了实验。结果表明,提出的算法实现了滤袋开口的准确识别与高精度定位。     

基于MATLAB的绝缘子自爆缺陷检测系统

针对绝缘子长期裸露在自然环境中致使浮尘等污渍在其表面附着堆积形成通路,导致绝缘子被两端电压击穿,以及在自然环境中由于雷电天气,使绝缘子损坏自爆,对输电线路存在极大隐患的问题,为及时发现输电线路中绝缘子自爆缺陷,采用无人机在输电线路巡检中所采集到的有关绝缘子串的图像,研究基于MATLAB图像处理的绝缘子自爆缺陷检测与判定...     

改进YOLOv3的绝缘子自爆缺陷检测方法

绝缘子作为架空输电线路的重要组成部分,直接影响着电力系统的安全和稳定.通过引入深度学习技术实时获取绝缘子的工作状态已成为当前主流的研究趋势.但是在实际的输电线路图像中绝缘子缺陷目标区域小且背景复杂,导致绝缘子缺陷检测精度低.针对该情况提出了一种基于YOLOv3改进的绝缘子缺陷检测算法GC-SPP-YOLOv3.首先借鉴了Ghost Module的思想提出了一个新的特征提取网络,在保证精度不变的情况下,显著提升了检测速度.并在其中引入了双重注意力模块提升网络的特征表达能力.接着引入空间金字塔池化模块丰富特征图的表征层次.在包含4020张绝缘子缺陷图像的数据集上进行实验,该算法相比原YOLOv3算法的mAP提升了3.43%,相比较两阶段算法Faster R-CNN的mAP提高了2.7%,并且在检测速度方面表现出显著的优势,每秒可以检测35张图片.实验结果表明,该算法在绝缘子缺陷检测中具有良好的效率和实用性.     

基于AT-NMS的Mask RCNN改进算法

大数据下的目标检测算法常常会出现目标漏检和重复检测问题,针对此问题提出一种基于自适应阈值-非极大值抑制AT-NMS的Mask RCNN改进算法Mask RCNNAT-NMS.首先在ResNet基础上添加可变形卷积模块增强提取目标多层卷积特征的能力;其次使用AT-NMS算法提取目标候选区域的深层信息;然后通过ROI Align 2次量化处理实现对目标更加精确的定位;最后通过3个分支实现目标实例分割、目标分类和目标边框回归.实验结果表明,在PASCAL-VOC2012和Indoor CVPR_09数据集上,相比于AT-NMS算法,Mask RCNNAT-NMS算法的重复检测率和目标漏检率均有所降低,并且识别精度有所提升.由此可见,Mask RCNNAT-NMS算法能够缓解因固定阈值引起的目标漏检和重复检测问题,且能在此基础上提高检测精度.     

基于改进Mask RCNN的俯视群养猪图像的分割

本文算法基于目标检测模型Mask RCNN进行改进,改进后的模型能分割和标记出不同的猪个体并且能精确分割出猪头区域。首先选用Resnet50作为模型的特征提取网络,然后考虑到群养猪图像分割任务的特殊性,在区域建议网络(Region Proposal Networks, RPN)中引入感兴趣区域(Region of Interest, ROI)的非局部特征向量,最后为进一步提高分割掩模边缘精度,在ROI输出的掩模分支中提出使用sobel检测滤波器预测目标边缘,并在损失函数中加入边缘损失。实验选取1000张图像作为训练样本,200张图像作为测试样本,结果表明,该算法模型在测试样本上对猪体和猪头分割的平均召回率达到0.851和0.845,相对Mask RCNN模型分别提高了6.4%和7.2%,并且在训练速度上相对Mask RCNN提高了18%。提取分割出的猪个体可进一步进行身份识别研究,精确分割出的猪头区域可用于饮水、吃食等行为识别。     

基于双模型的输电线绝缘子自爆检测算法

针对输电线路无人机巡检图像中绝缘子自爆缺陷目标小而难以精准检测的问题,提出一种基于Faster R-CNN和改进的YOLO v3级联双模型的绝缘子自爆缺陷检测算法。首先,利用无人机巡检图像构建绝缘子串缺陷数据集,并对训练图像样本进行翻转预处理,增加样本数量,提高模型泛化能力,避免过拟合;然后,利用Faster R-CNN检测图像中的绝缘子串,再将检测到的绝缘子串图像送入改进的YOLO v3网络进行自爆缺陷的定位。改进的YOLO v3网络是在YOLO v3基础上借鉴FPN的思想,增加特征提取层并进行特征融合,充分利用深层特征和浅层特征;同时采用CIoU Loss函数作为损失函数,以解决边界框宽高比尺度信息。实验结果表明,本文算法在所构建的绝缘子缺陷数据集上的检测准确率达到91.2%,相比Faster R-CNN或YOLO v3等单模型检测算法提升了3.31个百分点以上,能有效实现无人机巡检中绝缘子自爆缺陷的检测,为输电线路智能化巡检故障诊断提供方法支持。     

基于深度学习的螺纹钢表面缺陷检测

螺纹钢是土建工程中必不可少的建筑材料, 在轧制过程中因受轧辊磨损、钢坯质量等因素影响, 导致表面缺陷, 如不能及时发现就会生产出大量废品, 严重影响企业经济效益. 本文提出一种基于深度学习的螺纹钢缺陷检测方法, 通过生产现场工业相机采集螺纹钢图像, 对表面缺陷进行分类标记, 建立样本数据集, 利用深度卷积对抗生成网络D...     

基于Faster RCNN的红外热图像热斑缺陷检测研究

光伏组件在日常运行中不可避免会产生各种缺陷,热斑缺陷就是其中一种.现有的研究主要针对光伏组件在生产工艺流程中出现的缺陷,对日常运行中光伏组件产生的缺陷检测算法研究很少并且存在泛化能力差、准确率不足等问题.本文在原始Faster RCNN的基础上,结合图像预处理、迁移学习、改进特征提取网络模型以及改进锚框选区方案,得到热斑缺陷检测模型.实验证明,使用本文模型在自制的测试集上平均检测准确率可达97.34%,相比原始Faster RCNN提高了4.51%.     

基于改进Mask RCNN算法的遥感建筑物检测

为解决部分遥感建筑物因为自身形状的不规则,导致传统矩形识别框算法对该类检测目标分割效果差,难以精确定位的问题,提出一种改进的Mask RCNN检测算法。改进Mask RCNN的主干网络FPN网络,简化特征融合过程,有效避免语义信息丢失;改进Mask RCNN的RPN网络,针对识别框的重复计算,提升其运算效率,提高检出率;调节mask掩膜参数,提高分割效果。实验结果表明,改进Mask RCNN目标检测算法的检测精度和召回率达到了99.80%和97.88%,较原算法分别提高了1.54%和1.65%,有效优化了遥感领域不规则建筑物的检测问题。     

改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测算法

针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题，提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法，使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Faster RCNN，以Faster RCNN算法为基础，对候选区域网络（Region Proposals Network，RPN）结构进行了改进，提出了一种“金字塔RPN”结构，来解决井下行人存在的多尺度问题；同时算法中加入了特征融合技术，将不同卷积层输出的特征图进行融合，增强煤矿井下模糊、遮挡和小目标行人的检测性能。实验结果表明：改进的Faster RCNN可以有效解决井下行人检测问题，在井下行人数据集上获得了90%的检测准确率，并在公测数据集VOC 07上对改进算法进行了验证。     

基于改进Mask RCNN的电力检修违规操作检测

电力检修现场中施工行为的规范关系到工作人员的人身安全,对电力行业的发展至关重要.为了从计算机视觉的角度对电力检修工作人员的违规操作行为进行检测,基于Mask RCNN算法设计了一种多任务多分支违规行为检测算法,综合目标检测、关键点检测与实例分割任务,并行对目标进行检测并获得目标的边框坐标、关键点与mask信息.实验结果表明,相对于原来的Mask RCNN,该算法在实例分割和关键点检测方面都有了显著的提升,具有更高的准确性和鲁棒性,在电力检修违规检测方面满足实际部署的精度要求.     

基于Mask R-CNN的电力设备锈迹检测

电力设备锈迹目标的识别在电力安全方面具有极高的应用价值，但是锈迹具有大小、形状不规则等特点，利用传统的机器学习算法检测效率和准确率不高.针对这一问题，研究分析锈迹特点，提出基于Mask R-CNN的电力设备锈迹检测识别方法.使用Faster R-CNN完成目标检测的功能，FCN精准的完成语义分割的功能，实现像素级别的分类识别，较好地解决了不规则锈迹的检测问题.实验结果表明，基于Mask R-CNN的电力设备锈迹检测结果准确率高.     

基于Mask RCNN的目标识别与空间定位

在机械臂的自主抓取系统研究中,为了自动获取目标物体的空间位置,采用Kinect深度传感器采集RGB图像,利用改进的深度学习算法Mask RCNN对RGB图像上的目标进行识别与分割,并通过Kinect深度传感器模型,将二维图像坐标转换成三维空间坐标,对目标物体进行三维建模,达到空间定位的目的。通过大量数据训练的Mask RCNN算法,可以同时识别多种特征差异很大的目标物体,具有广泛的应用空间。经过实验表明,获得的目标物体的三维空间坐标较为准确,且受环境影响较小,对机械臂抓取系统的研究具有较为重要的意义。     

改进Mask RCNN算法及其在行人实例分割中的应用

Mask RCNN算法在特征提取过程中存在语义信息丢失的问题,而自然场景中的行人具有姿态不同、遮挡和背景复杂等特点,导致算法应用于行人实例分割时检测准确性较差.对此,提出一种改进的Mask RCNN算法.在Mask RCNN网络的Mask分支中增加串联特征金字塔网络(CFPN)模块,对网络生成的多层特征进行融合,充分利...     

用于烟雾病检测的Faster RCNN改进算法

为了预防烟雾病引发的并发症威胁患者生命,需要对烟雾病进行及时有效的诊断。本文提出了一种改进的Faster RCNN算法用于烟雾病检测。首先,提取颈内动脉数字减影血管造影（Digital subtraction angiography,DSA）图像,并进行数据增强,训练集、验证集和测试集之比为6∶2∶2。使用ResNet101网络作为特征提取网络,避免血管特征在卷积和池化过程中产生模糊或丢失;结合区域生成网络（Region proposal network, RPN）,定位烟雾病病灶的位置;再将Faster RCNN模型中的ROI Pooling替换为ROI Align进行特征映射,避免由量化带来的误差影响。本文采用平均精度（Average precision,AP）作为算法检测性能的评估指标,所用方法对正常样本和烟雾病样本检测的AP分别为99.23%和89.39%。实验结果表明,该方法可以实现烟雾病的快速有效检测,可在复杂的血管网中准确检测烟雾病病灶的位置,为烟雾病辅助诊断提供一定的技术支持。