航拍图像中电力杆号牌的检测与信息识别

电力杆号牌包含了塔杆的标号及其所承载的电力线的电压、线路位置等信息,是输电线路上必须装设的标志牌之一。当输电线路或电力设备发生故障时,通过杆号牌上的信息能够快速定位到电力设备的故障所在位置。无人机航拍技术与图像处理技术已经被广泛用于输电线路巡检中。为快速定位输电线路所在位置,提出了一种航拍图像中电力杆号牌的检测与信息识别方法,该算法先从航拍图像中精确定位并提取出电力杆号牌,然后对杆号牌中的文本信息进行识别与智能分类存储。实验结果表明该算法能精确提取出航拍图像中的电力杆号牌,并对杆号牌上的信息具有较好的文字识别效果,极大地方便了巡检工作人员,提高了巡检效率。     

基于深度学习One-stage方法的焊缝缺陷智能识别研究

目前基于深度学习的卷积神经网络在对焊缝缺陷射线图像进行智能识别时,多采用基于候选区域的two-stage方法,检测速度难以满足实时性要求。针对该问题,提出基于深度卷积神经网络的one-stage焊缝缺陷识别定位算法,将整张图像输入网络,并直接在输出图像上标定目标缺陷位置及类别。通过采用特征金字塔、减小网络深度、引入跳跃连接卷积块和K-means算法等方法对YOLO网络进行改进,提高了网络对焊缝缺陷识别定位的准确率和速度。实验结果表明:该方法比two-stage识别定位算法和YOLO原网络在检测速度和检测精度方面都有所提升,单个图像的平均识别准确率为94.9%,召回率为94.1%,处理时间为19.58 ms,具备焊缝缺陷在线实时识别的工程应用价值。     

基于深度学习的混凝土表观病害智能分类器

为了更加精确地识别混凝土表观病害,首先收集了包含混凝土一般性病害、风化、露筋和裂缝四种表观病害的图片,利用图像处理技术对图像集进行了扩充;然后建立了深度残差网络模型,得到了混凝土四种表观病害的分类器;最后通过迁移学习对残差网络模型进行优化,得到最优分类结果.结果表明:该基于深度学习的混凝土表观病害分类器可以针对混凝土单个病害图像进行智能分类,经过迁移学习的优化,准确率达到了91.3%,对混凝土破损露筋病害的识别准确度达到了97.6%,可以满足实际工程中混凝土表观病害智能检测的需要.     

基于YOLOv5和U-Net3+的桥梁裂缝智能识别与测量

为了克服传统数字图像处理方法进行桥梁裂缝识别时面临的效率低、效果不佳等问题,提出了集成深度学习YOLOv5和U-Net3+算法的一体化桥梁裂缝智能检测方法.通过调整算法宽度和深度参数,优化边界框损失函数,构建基于YOLOv5目标检测算法的裂缝识别定位模型,实现桥梁裂缝快速识别与定位;引入结合深度监督策略及预测输出模块的U-Net3+图像分割算法,训练并构建桥梁裂缝高效分割模型,实现像素级裂缝智能化提取;建立结合连通域去噪、边缘检测、形态学处理的八方向裂缝宽度测量法,基于U-Net3+裂缝分割结果实现裂缝形态及宽度高精度测量;利用LabelImg图像标注软件制作包含4 414张图像的裂缝识别定位模型训练数据集;利用LabelImg图像标注软件及CFD数据集制作包含908张图像的裂缝分割模型训练数据集;利用无人机航拍的485张5 280×2 970 pixels桥梁索塔裂缝图像,来制作裂缝智能检测模型的测试对象.将所提出的裂缝检测方法应用于上述裂缝测试对象,其裂缝识别定位准确率91.55%、召回率95.15%、F1分数93.32%,裂缝分割准确率93.02%、召回率92.22%、F1分数92.22%.结果表明,基于YOLOv5与U-Net3+的桥梁裂缝智能检测方法,可实现桥梁裂缝高效率、高精度、智能化检测,具有较强的研究价值和广泛的应用前景.     

基于分水岭分割和颜色深度特征的眼球图像识别算法研究

为了提高眼球手术的成功率,提出了基于眼球图像分割和深度学习颜色特征的眼球图像识别算法.联合图像分割技术和深度学习技术,建立眼球精准识别机制.首先,采集眼球手术视频和图像,并结合阈值分割、分水岭分割和颜色区域分割,实现眼球目标的分割;然后,基于卷积神经网络,运用Python和pytorch的开源框架,开发深度神经网络识别模型,并结合大数据中医诊疗经验,构建专家检测系统,以准确定位眼球;最后,根据用户软件需求,开发出具有图像采集、视频采集、电子信息履历保存等应用功能的客户端软件.实验测试结果显示:算法有利于眼球图像分割系统的落地,为智能眼球图像分割系统设备提供了算法和软件参考.     

基于生成对抗网络和RetinaNet的销钉缺陷识别

人工标注无人机巡检航拍图像中销钉常见的缺陷耗时耗力,为此,文中采用深度学习算法RetinaNet来实现销钉缺陷的自动标注。考虑到如果直接对无人机现场采集到的不清晰图像进行检测,会出现识别精度偏低的问题,文中提出了一种基于生成对抗网络的缺陷智能识别方法,即通过生成器和鉴别器之间的互相博弈来增强局部纹理、边缘等细节信息,以改善此类图像质量,并结合缺陷智能识别算法提取准确的特征,以实现缺陷的智能识别。由于生成对抗网络训练用的模糊-清晰图像对难以获取,文中结合马尔可夫过程和子像素插值构建了模糊-清晰图像对。实验结果表明:RetinaNet对清晰图像进行检测时,可以表现出优异的性能,而对于部分模糊图像,容易出现错标和漏标的情况;文中构建的模糊-清晰图像对可以有效地训练生成对抗网络,使其具备去模糊功能,有利于卷积神经网络提取更加丰富的特征,进而提高模糊图像的识别率。     

基于Mask R-CNN的防波堤复杂护面块体检测和分割方法

针对斜坡式防波堤护面层块体个数统计效率和精确率低的问题,提出了基于Mask R-CNN深度学习网络的斜坡式防波堤扭王字块体的识别和分割方法。该方法利用Mask R-CNN深度学习网络学习实验室采集图像的特征信息,通过调整交并比(IOU)阈值得到评价指标最好的模型,并将该模型应用于现场防波堤图像护面块体的识别和分割。测试结果表明,IOU取0.5时,目标分割的平均精确率为91.83%,平均召回率为92.94%;将训练得到的网络用于识别无人机航拍现场的防波堤图像,扭王字块识别率可达90.7%,且拍摄角度和高度对识别精度影响不大。Mask R-CNN深度学习网络可实现密集、复杂护面块体的准确识别,具有良好的移植性和通用性。     

基于监控视频的校园车辆管理

监控视频智能分析是智慧校园的关键内容之一,可自动提取并识别监控视频中的有效事件信息。本文基于深度学习实现校园监控车辆管理,基于深度图像特征提取识别车辆,基于车辆检测实现跟踪、速度检测和超速以及违停等事件检测,实现了应用系统,检测效果优于传统方法。     

一种基于视觉的库区可疑目标识别算法研究

针对库区巡检图像采集设备对图像目标智能识别需求,进行基于视觉的远距离可疑目标识别算法设计与实现. 采用目标检测算法对图像进行目标识别并采集,通过基于卷积神经网络的深度学习模型卷积层对目标图像提取特征,采用基于机器学习传统方法的浅层网络对特征进行可疑目标分类. 根据算法设计实验,实验结果表明本算法模型识别效果良好,可有效减少人工识别工作量,能满足实际应用需要要求.      

基于级联卷积神经网络的公路路基病害识别

针对当前公路路基病害识别中探地雷达(GPR)技术的数据分析还依赖于人工识别,识别效率低、准确性差问题,建立了级联卷积神经网络来实现自动识别探地雷达图像所反映路基病害的任务。级联卷积神经网络系统由2个卷积神经网络组成,分别用于识别低分辨率和高分辨率探地雷达图像。神经网络的建立包括训练、验证和测试3个步骤。通过训练和测试的结果验证了级联卷积神经网络系统的稳定性,并将级联卷积神经网络和Sobel边缘检测,K值聚类分析进行比较,以论证其优越性。结果表明:级联卷积神经网络在路基病害分类训练中的识别准确率为97.46%,验证中的识别准确率为95.80%,其识别路基病害的精度较高;级联卷积神经网络对发射频率300、500、900 MHz的图像分类准确率分别为94.20%、93.89%、94.57%,对不同公路结构的图像分类准确率分别为94.80%、94.78%、94.28%、94.21%,可见级联卷积神经网络的识别准确性不受雷达发射频率和路面结构的影响;当图像分辨率较低时,Sobel边缘检测和K值聚类分析无法准确提取路基病害几何特征信息,级联卷积神经网络可通过分类器2准确识别;当图像分辨率较高时,Sobel边缘检测和K值聚类分析仅能提取路基病害的部分特征,后续病害类型的识别需要人工完成。可见级联卷积神经网络较其他算法在路基病害识别方面更准确、高效。     

航拍图像中绝缘子串的识别与分割方法研究

为实现航拍图像中绝缘子串的识别与分割,以Faster R-CNN和全卷积神经网络(fully convolutional networks,FCN)为框架构建了深度学习算法,并以算法为核心搭建了绝缘子串图像检测平台.算法首先使用Faster R-CNN模型,结合Resnet-101深度残差卷积神经网络,对所有感兴趣区域进行分类,再对Bounding Box回归和坐标进行修正,用于绝缘子串的识别,接着以FCN网络为基础,通过微调使原网络适应新的绝缘子串数据集,实现了在复杂背景下绝缘子串的语义分割.实验结果表明,文中给出的方法与已有方法相比,不仅能够在不同光照条件、不同拍摄角度以及复杂背景干扰下实现绝缘子串的识别与分割,且处理时间短、精度高和鲁棒性强.     

基于改进型残差网络烟雾图像识别

摘 要：当前在深度学习上对烟雾图像和视频识别较少,目前存在的问题是烟雾视频图像第一帧识别率低,覆盖范围小,自适应较差的情况。本文算法改变了ResNet结构,实现精确的烟雾区域检测。在实验中经过5000张不同烟雾图像的数据集学习,实验结果准确地识别了烟雾图片,为大范围的火灾烟雾报警提供了一种有效方案。     

基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法

针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、 效果较差的问题, 提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法. 首先, 选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓, 将二值图像划分为不重叠的、 大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层; 其次, 卷积网络中的滤波器（卷积核）采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波, 并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层, 第二层经过相同处理后将结果输入第三层, 第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果; 最后, 所有子块识别结束后在输出层通过全连接方法将其聚类, 并输出最终二值图像目标轮廓识别结果. 实验结果表明, 该算法识别15幅二值图像目标轮廓的识别精度平均为98.75%, 信噪比平均为2.42, 识别效果较优.     

基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法

针对传统目标轮廓识别算法对图像目标轮廓识别精度较低、 效果较差的问题, 提出一种基于深度学习的二值图像目标轮廓识别算法. 首先, 选取深度学习算法中的深度卷积网络算法识别二值图像目标轮廓, 将二值图像划分为不重叠的、 大小相同的子块图像输入深度卷积网络第一层; 其次, 卷积网络中的滤波器（卷积核）采用传统神经网络算法优化的代价函数对输入子块图像实施卷积滤波, 并将卷积滤波后下采样图像发送至第二层, 第二层经过相同处理后将结果输入第三层, 第三层输出图像即为该子块目标轮廓识别结果; 最后, 所有子块识别结束后在输出层通过全连接方法将其聚类, 并输出最终二值图像目标轮廓识别结果. 实验结果表明, 该算法识别15幅二值图像目标轮廓的识别精度平均为98.75%, 信噪比平均为2.42, 识别效果较优.     

基于探地雷达的沥青路面内部病害快速识别

为了提高沥青路面内部病害的检测精度及效率,开展了路面探地雷达(GPR)图像的自动识别研究．采用三维探地雷达(3D-GPR)设备高效、无损地探测沥青路面内部结构,以获取海量3D-GPR图像数据;通过多维度GPR图像辨识内部病害(横向裂缝和层间不良)的回波特征,矩形框准确标注纵断面GPR图中病害特征,进而构建内部病害回波特征GPR图像数据集(训练集、验证集和测试集);基于深度学习技术,引入YOLOv4(you only look once version 4)算法模型,首先利用训练集和验证集完成模型网络参数的迭代更新,然后利用测试集进行模型综合检测性能评估．研究结果表明：YOLOv4模型在测试集上测试的综合检测精度大于95%,并且其检测视频的每s帧数也超过30;而层间不良的回波特征相对内部横向裂缝识别更加准确;该模型可以实时、高精度自动识别出沥青路面GPR图像中病害回波特征．     

基于特征检测的航拍图像电力线提取方法

在分析输电线路无人机巡检系统航拍图像中电力线特征的基础上,针对单一Ratio算子和Hough变换提取电力线效率低、效果差的不足,提出一种基于特征检测的电力线提取算法.首先,运用Ratio算子检测直线像素点并运用Hough变换的方法提取图像中的直线信息;然后,运用特征检测算法对电力线进行提取;最后,通过实验验证了所提算法能够从复杂的自然背景中完整提取电力线,同时能有效避免漏检、误检等情况,并有较好的噪声抑制能力.该研究为电力线典型故障的检测识别提供了有力支撑,具有较好的工程应用价值.     

高分辨率航拍灰度图像中的房屋主轮廓识别

提出一种对高分辨率的灰度低空航拍图像的房屋主轮廓识别系统，应用图像分割与房屋矢量化相结合的算法，首先把图像分割成一系列只包含1幢或几幢房屋的子图像，再分别对子图像进行边缘检测、直线检测和房屋矢量化，以缩小算法的复杂度，并实现自适应地调整矢量化参数，该系统适用于房屋密度大，结构复杂的城市地区，在图像平面与地面有一定的倾斜角度时，仍能很好地识别出房屋的主轮廓特征，算法对阴影也有很好的抗干扰性。     

基于深度学习和ArcMap的路面病害智能综合检测方法

为了提升路面病害检测效率,实现路面病害检测结果的可视化显示,结合深度学习技术和ArcMap地理信息系统,设计一种适用于沥青路面的路面病害智能综合检测方法.该检测方法首先利用基于视觉几何组(visual geometry group, VGG)模型的卷积神经网络进行路面图像分类,再利用基于单步多框检测(single shot MultiBox detector, SSD)模型的目标检测网络实现路面病害识别,最后利用ArcMap地理信息系统生成道路健康地图.测试结果表明：基于VGG-16模型的路面图像分类准确率为94.60%,能够判别正常路面和病害路面;基于SSD模型的路面病害识别平均精确度为87.36%,能够有效识别坑槽、松散、车辙、裂缝、泛油和修补等6类病害类型;基于ArcMap系统的道路健康地图能够实现病害定位与结果显现.     

基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法

为提高医学超声图像在临床诊断的效果, 需先对图像进行优化检测和识别, 提出一种基于深度残差网络的医学超声图像多尺度边缘检测算法. 首先, 通过对原始医学超声图像进行自动标注, 构建医学超声图像灰度分布矩阵, 利用分布矩阵完成医学超声图像的多尺度分割; 其次, 构建医学超声图像多尺度边缘的轮廓模型, 提取多尺度图像边缘特征; 再次, 构建深度残差网络结构, 采用深度残差学习算法进行超声图像的底层图像信息融合; 最后, 对融合后的边缘图像数据进行多尺度边缘检测. 实验结果表明, 该算法的图像分割精度高, 特征提取准确率达80%以上, 图像边界中间断区检测效果较好, 边缘点查全性较高, 算法检测耗时短、收敛性强.     

基于分块Harris特征的航拍视频拼接方法

针对现有航拍视频拼接算法处理速度慢、准确性不高等问题, 提出一种基于分块Harris特征的航拍视频拼接方法, 改进了传统基于SIFT特征提取算法的不足, 缩短了匹配时间, 提高了匹配准确性。首先采用分块Harris角点提取的方法均匀提取图像中的角点, 然后采用金字塔光流算法进行角点匹配, 最后通过改进的RANSAC方法求出仿射变换参数。实验表明, 该方法能够实时对航拍视频进行拼接, 具有更高的准确性。