面向内河航运安全监控的多尺度船舶图像目标识别方法

针对YOLOv3算法中IoU边界框回归损失函数对小尺度船舶预测框容易产生误识及漏识问题,利用目标预测框与真实框的最小闭包区域和关键点的归一化距离,提出一种新的损失函数MIoU,该损失函数可显著提升多尺度船舶目标预测框的回归速度及精度.实验表明:提出的YOLOv3-MIoU算法对六类船舶的识别精度均超过97％,mAP值达...     

基于类加权YOLO网络的水下目标检测

由于水下目标检测面临着图像模糊、尺度多样化、复杂背景等问题,给水下目标检测应用带来很多挑战.本文提出了一种基于类加权YOLO网络的水下目标检测方法,主要思想是在深度网络YOLO的基础上,构造了类加权损失函数,来平衡样本难易程度以获得更好的效果,并引入了目标框自适应维度聚类方法,进一步提升了检测性能.实验结果表明,本文算法与传统的YOLO网络模型相比,在每幅图片包含近20个目标的密集目标检测任务中,能够将平均准确率从71.2%提升至74.1%,召回率由71.1%提升到78.3%.     

采用改进YOLOv3的高分辨率遥感图像目标检测

由于高分辨率遥感图像存在目标排列密集、尺寸差别大等情况,传统算法难以准确地对其进行目标检测。在YOLOv3算法的基础上,提出一种改进的高分辨率遥感图像目标检测算法(remote sensing-YOLO,RS-YOLO)。利用K-means聚类算法对数据集进行聚类,重新设计适合遥感图像的先验框; 引入高斯模型计算预测框的不确定度,以提高网络对预测框坐标的准确度; 使用弱化的非极大值抑制算法(soft non-aximum suppression,Soft-NMS)对预测框进行处理,增强算法对密集排列目标的检测能力。实验结果表明,改进后的算法能够对高分辨率遥感图像进行有效的目标检测,以NWPU VHR-10数据集为例,RS-YOLO的平均检测精度达到了87.97%。     

基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法

针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题, 提出一种基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法. 首先利用YoloV4结合MobileNetV3对虹膜内外圆进行粗定位, 再利用瞳孔、 虹膜和巩膜的灰度差值分别对虹膜内外圆进行精定位. 同时, 使用K-means++聚类算法生成先验框; 使用快速soft-DIoU-NMS算法去除预测过程冗余框, 提高算法检测率; 使用Focal Loss作为类别损失函数. 对比实验结果表明, 该算法运行速度更快, 定位准确率更高, 识别算法的效果更明显.     

嵌入自适应注意力机制YOLOv3的类圆杆物计数方法研究

为解决类圆杆物生产分装过程中传统计数方法计数准确率低和检测速度慢等问题,采用一种融合GIoU优化算法与注意力机制YOLOv3的类圆杆物检测计数方法(adaptive attentional mechanism YOLOv3,AAM-YOLOv3)。首先使用数据增强技术对标定数据进行扩增,减少模型过拟合现象;然后,以K-means算法聚类训练数据,自适应确定锚框尺寸,并采用GIoU算法优化回归损失函数;最后,引入混合注意力模块(CBAM)强化检测网络提取目标位置有效特征,忽略不重要特征信息,以克服传统YOLOv3算法中因特征提取不充分而导致目标漏检的问题。结果表明,所提出的AAM-YOLOv3模型检测mAP值为97.5%,计数准确率为98.9%,较改进前分别提高5.8%和4.4%,检测速度达到40 fps。所提算法以及检测计数方法可快速高效地实现类圆杆物的准确计数,能满足生产分装过程检测要求。     

基于改进YOLOv5的车辆目标检测研究

针对现有目标检测算法在自动驾驶等领域的车辆目标检测中存在检测精度不高,实时性和鲁棒性较差等问题,本文提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测方法.本文在YOLOv5s网络模型框架下,引入一次性聚合（OSA）模块优化主干网络结构,提升网络特征提取能力;并采用非局部注意力机制进行特征增强;同时利用加权非极大值抑制方法实现检测框筛选.实验结果表明,在自制车辆检测数据集上,改进网络模型与原YOLOv5s模型相比,平均准确率均值（mAP）提升3%,不同目标类检测的平均准确率（AP）均得到提升,且检测速度满足实时性要求,对于密集车辆和不同光照条件下均能较好实现车辆目标检测.     

具强噪声鲁棒性的聚类图像分割算法

针对已有的图像分割算法对噪声的鲁棒性不佳的问题,结合中智集合提出了一种新的基于中智集合聚类的图像分割算法,并为此聚类算法提出了高性能的目标函数.首先,将图像转换为中智集合域,然后定义一个高效的基于中智集合的聚类目标函数进行聚类分析,最终采用聚类算法将像素进行分类.将人工图像与真实图像进行对比试验.结果证明:本算法的有效性与分割准确率均高,同时具有较好的噪声鲁棒性.     

煤矿井下钻孔裂隙识别技术

为研究采区煤岩体中裂隙、断裂、破碎带等结构面的自动检测技术,解决现有人工智能技术中迭代次数大、检测框准确度低等问题,采用YOLOv5算法融合注意力机制、损失函数、多尺度检测的方法,对煤矿巷道上顶板5种不同地质钻孔进行裂隙检测试验。结果表明：将注意力机制SENet引入YOLOv5模型框架,避免了图像背景区域与裂隙区域相似度较高问题;采用有效交并比损失函数代替完全交并比损失函数,使得预测框能够更加有效拟合真实目标框;对YOLOv5模型增添3种不同尺寸的锚定框并添加160×160特征层,实现检测更小的目标。该方法与SSD、YOLOv5等检测算法在同样条件下相比,其检测精度分别提升了18.9%,2.1%,召回率提升了39.5%,1.6%,平均精度提升了28.1%,1.0%。改进后的模型将三尺度检测变为四尺度检测,提升了算法的多尺度目标检测性能,能够对钻孔裂隙进行高精度检测,满足钻孔裂隙实时检测需求。     

基于核函数的层次聚类算法

层次聚类算法是运行复杂度较高的聚类算法,基于不相似性测度的层次聚类算法不适合稀疏高维数据.结合核函数特点,提出了一种基于核函数的层次聚类算法.利用该算法,对稀疏高维数据进行了层次聚类对比,实验结果表明,该算法提高了层次聚类的准确率.     

改进的YOLOv3交通标志识别算法

针对复杂场景下交通标志检测存在精度低、检测速度慢等问题,提出一种基于YOLOv3改进的S-YOLO交通标志算法。首先,合并批归一化层到卷积层,以提升模型前向推理速度;其次,采用二分K-means聚类算法,确定适合交通标志的先验框;然后引入空间金字塔池化模块,提取特征图深度特征;最后引入CIoU回归损失函数,提升模型检测精度。实验结果表明,在重制的CTSDB交通标志数据集下,所提算法与YOLOv3相比,平均准确率和检测速度分别提升了4.26%和15.19%,同时相较YOLOv4以及其他算法对交通标志识别有更优的精度和速度,具有良好的鲁棒性,满足复杂场景高效实时检测。     

基于YOLOv3的轻量化高精度多目标检测模型

针对当前目标检测模型在边缘设备中的应用占用内存过大、无法达到实时性要求的问题,提出一种基于YOLOv3的轻量化多目标检测模型.采用MobileNet网络进行点卷积和深度可分离卷积运算提取图像特征,显著降低了模型的参数量.同时,为了保证目标检测精度,在训练过程中不仅采用CIOU(completeintersectionoverunion)目标框回归损失函数,而且在损失函数中引入Focal loss,减少正负样本分布不平衡所造成的误差;引入Label Smoothing调整真实样本标签类别在计算损失函数时的权重,有效抑制过拟合问题.经3.5万个实际场景数据训练,本文提出的改进模型在行人和车辆的检测精度上分别达到47.3%和69.67%,模型大小仅为YOLOv3的40%,实现了理想检测精度水平下的模型轻量化.     

基于改进卷积神经网络的变电站异物入侵识别

针对无人值守变电站异物如鸟巢、风飘物入侵的情况,提出一种基于改进卷积神经网络的异物图像识别方法,利用K-means算法对异物图像尺寸聚类以设定锚框尺寸,增添上采样模块以加强特征融合,采用深度可分离卷积方式以减少计算量,同时修正损失函数以提升对重叠目标的识别能力.最后对福建某变电站的监控图像进行异物识别,准确率为91.9...     

基于改进YOLO V3的塔式起重机裂缝检测研究

在施工过程中塔式起重机的事故发生得越来越频繁,为了在安全检测中及时发现塔式起重机因各种因素产生的裂缝从而降低事故的发生率,提出一种基于改进YOLO V3的塔式起重机裂缝检测方法。针对塔式起重机裂缝检测的特点对YOLO V3算法进行改进,利用K-means聚类方法对目标框聚类;根据识别目标对象特点改进原YOLO V3的损失函数;以YOLO V3的网络结构为基础,轻量化网络结构,将3个检测尺度改为2个检测尺度。测试实验结果表明,在对塔式起重机裂缝检测的任务中,均值平均精度高达85.63%,检测速度提高了10.53%,达到42 f/s,满足塔式起重机裂缝检测实时性和准确性的需求,能够进行有效安全检测。     

快速近似聚类算法及其在图像检索中的应用

为了解决传统K均值算法在处理大规模数据时的局限性,在近似K均值算法(AKM)基础之上,利用对聚类中心进行分类的思想,提出了快速近似K均值算法(FAKM).该算法舍去了在AKM聚类结果中只获得少数样本的聚类中心,并充分利用类内样本密集稳定的聚类中心,使得迭代过程中待聚类样本数和类别数逐步减少,达到了提高算法速度及精简聚类结果的目的.将FAKM算法运用于实际的图像检索系统中,实验结果表明,系统在检索准确率、检索时间和聚类时间方面都得到了很好的改善.     

基于SLIC-DPC算法的车辆检测研究

针对密度峰值聚类算法存在对噪声敏感,在图像较大时检测时间较长等问题,以停车场车位为检测研究对象提出一种简单线性迭代聚类-密度峰值聚类算法.首先对线性迭代聚类算法中颜色与空间距离值进行分析;接着运用主成分分析算法对图像的特征矩閜进行降维;其次改进线性迭代算法的距离函数以处理像素边界和形状;最后将算法运用于停车场车辆检测,...     

两种聚类算法在网站用户细分中的比较

给出了K-means算法和层次聚类算法在具体网站用户细分中准确率的比较,在细分网站用户这一类问题中,K-means算法在聚类准确率和处理速度上具有较大的优势,能够满足网站用户细分准确率的基本要求,其聚类准确率达到95%左右,且K-means算法处理速度比较快;层次聚类算法的处理速度较K-means算法慢,且其聚类准确率在处理大量用户数据时低于92%,这对于处理网站用户数据这类信息并不具备优势.     

改进YOLOv3的行人车辆目标检测算法

针对YOLOv3(you only look once version 3)对中小目标检测效果不理想的问题,提出改进算法DX-YOLO(densely ResneXt with YOLOv3).首先对YOLOv3的特征提取网络Darknet-53进行改进,使用ResneXt残差模块替换原有残差模块,优化了卷积网络结构;受DenseNet的启发,在Darknet-53中引入密集连接,实现了特征重用,提高了提取特征的效率;根据数据集的特点,利用K-means算法对数据集进行维度聚类,获得合适的预选框.在行人车辆数据集Udacity上进行实验,结果表明:DX-YOLO算法与YOLOv3相比,平均准确率(mean average precision,mAP)提升了3.42％;特别地,在中等目标和小目标上的平均精度(average precision,AP)分别提升了2.74％和5.98％.     

一种改进的毫米波雷达聚类算法

针对毫米波雷达数据均匀性差,数据量小,噪点多等问题,提出一种基于DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)的雷达自适应聚类算法.改进算法能够根据K近邻距离和目标反射截面自适应调整聚类半径.首先给出一种聚类半径根据K近邻距离动态调整的机制:目标第K个近邻的距离与阈值相比较,以确定阈值半径取值.再提取雷达提供的目标反射截面,基于该值计算目标假象半径作为聚类半径的补充量.实现根据目标反射截面与数据稀疏程度自适应聚类的效果.将改进算法与不同参数的DBSCAN聚类算法在真实雷达点云数据进行实验对比.相较于选取合适参数的DBSCAN算法,改进算法能够更好适应毫米波雷达点云特征,对行人目标识别准确率提高4.18％,对车辆目标识别准确率提高5.63％.     

基于信息熵改进的 K-means 动态聚类算法

初始聚类中心及聚类过程产生的冗余信息是影响K-means算法聚类性能的主要因素,也是阻碍该算法性能提升的主要问题.因此,提出一个改进的K-means算法.改进算法通过采用信息熵对聚类对象进行赋权来修正聚类对象间的距离函数,并利用初始聚类的赋权函数选出质量较高的初始聚类中心点;然后,为算法的终止条件设定标准阈值来减少算法迭代次数,从而减少学习时间;最后,通过删除由信息动态变化而产生的冗余信息来减少动态聚类过程中的干扰,以使算法达到更准确更高效的聚类效果.实验结果表明,当数据样本数量较多时,相比于传统的K-means算法和其他改进的K-means算法,提出的算法在准确率和执行效率上都有较大提升.     

一种基于量子机制的分类属性数据层次聚类算法

受物理学中量子机制特性的启发,结合层次凝聚思想,通过引入新的相异性度量测度以及聚类度量尺度步长sβtep概念,重新定义以紧致性指标AIAD和离散性指标AIED为基础的聚类有效性函数CVF,提出一种针对分类属性数据的基于量子机制层次聚类算法CQHC.该算法首先在不同粒度水平上划分数据样本产生初始类(簇),然后以聚类有效性函数CVF为评价标准,动态地合并初始类(簇)完成聚类.仿真实验采用2个真实数据集,即:线性可分的大豆疾病样本数据集和线性不可分的动物园数据集.实验结果表明,该算法与已有的其他几个算法相比,不仅具有更高的聚类准确率,而且能够准确地检测出最佳类别数,是有效且可行的.