基于注意力机制的多尺度仪表检测

为实现复杂场景下多尺度仪表检测,提出了一种基于注意力机制的视频多尺度仪表检测算法。首先,利用基于空间注意力机制的特征提取网络,建模特征的长距离依赖,增强特征的表达能力;其次,提出了一种自适应特征选择模块（Adaptive Feature Selection Module, AFSM）,对不同阶段的特征图进行权重调整,增强网络对多尺度目标的检测能力。在自建的仪表数据集上进行了实验。实验结果表明,相比较原来的Faster RCNN方法,所提出方法的检测精度提高了7.6%;与对比方法相比,检测精度也能达到95.4%。在对实际仪表监测视频的测试中,检测结果以及速度能够满足实际需要。所提方法通过改进特征提取网络和特征选择操作,增强了特征表达能力,有效降低了虚警,提升了网络对多尺度目标的检测性能。     

基于改进YOLOv4输电线关键部件实时检测方法

针对输电线路维护过程中的典型缺陷识别问题,为提高无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)自主巡检的智能化程度,提出基于改进YOLOv4的无人机输电线关键部件实时检测模型。根据无人机视角下输电线典型目标的特点,结合MobileNet重新设计了一种轻量的特征提取网络来获取更高的特征提取效率,利用空洞模块增强感受野减少小目标的信息损失;在特征融合模块中添加自适应路径融合网络来融合更多的位置信息和语义信息,提高了多尺度目标的检测精度,减少了目标的误报率。采用构建的无人机输电线关键部件数据集来评估提出的模型。结果表明:基于YOLOv4改进的网络能够在无人机机载端实现实时多尺度目标检测,模型的平均准确率可达到92.76%,检测速度可达到32帧/秒,能够满足无人机嵌入式平台上实时检测的需求。     

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。     

基于改进区域推荐网络的多尺度目标检测算法

输入图像尺度不一导致在复杂背景上基于深度学习的目标检测算法存在检测速度慢和检测精度低的问题.为了解决这些问题,基于更快区域卷积网络,提出一种包含区域网络、特征提取和区域分类3个模块的目标检测算法.首先通过感兴趣区域提取网络RPNS和RPNB,得到带有对象得分的矩形目标推荐;再利用多尺度和多高宽比的锚点框计算并提取每个推荐的局部特征;最后用剔除重叠度(Degree of overlap,DOL)设置阈值进行分类和回归.实验结果表明,该算法在多尺度目标的图像上有更好的鲁棒性,平均准确度均值(mean Average Precision,mAP)达75.4％,多尺度目标检测性能有所提升.     

改进YOLOv4的复杂交通场景目标检测方法

针对复杂交通场景下密集小目标居多、目标尺寸差异大、目标间遮挡严重的问题,提出了一种基于YOLOv4框架的复杂交通场景下的目标检测算法。首先,构造多尺度特征融合提取模块作为主干网络特征提取模块,充分提取不同尺度目标特征信息,同时引入轻量化Ghost模块对主干网络特征进行维度调整;其次,将卷积模块与自注意力机制融合,构造倒残差自注意力模块应用到主干网络深层,深层网络在充分提取局部特征信息基础上获得了全局感知;然后,构造轻量级混合注意力模块,抑制背景噪声,增强密集小目标检测能力;最后,在Udacity数据集上进行实验,检测精度达到了84.41%,相比较YOLOv4, mAP(mean average precision)提高了3.07%,对1 920×1 200分辨率图像的检测FPS(frames per second)可达到49,提高了22.5%,精度提升的前提下实现了较好的实时性,更适用于复杂交通场景下的目标检测任务。     

基于Faster R-CNN的多尺度高压塔鸟巢检测

为了解决复杂图像背景条件下高压塔上鸟巢检测的问题,提出一种基于Faster R-CNN的多尺度高压塔鸟巢检测方法.在特征提取方面,通过改进基于卷积神经网络的ResNet-50特征提取网络分别完成图像中高压塔和鸟巢的特征提取;在建议区域提取方面,提出在两种不同深度的卷积特征图上采用合理尺度的不同大小滑动窗口方式完成建议区域的提取,增强了对鸟巢的检测能力;在目标检测方面,提出在高分辨卷积特征图上进行上采样操作,并额外增加SENet特征增强模块,有效提高了目标检测效果.最后利用同时检测出的高压塔区域条件剔除了此区域之外的鸟巢检测结果,进一步提升了最终的鸟巢检测精度.该方法在2 000幅无人机实际巡检航拍的含有鸟巢的图像数据集上进行了测试.实验结果表明:本文方法的平均检测精度达到了84.55%.对比已有的基于HOG+SVM的检测方法和基于经典的Faster R-CNN ResNet-50检测方法,本文所提出的方法平均检测精度分别提高了43.5%和15.2%,并加快了检测速度.该方法为无人机电力智能巡检提供了一种新的解决办法.     

基于可变形上下文感知网络的多尺度仪表检测

针对复杂背景下多尺度仪表设备检测面临较大挑战的问题,提出一种基于可变形上下文感知网络的仪表检测方法。针对工业环境干扰较多、小目标容易漏检的问题,设计了一种新颖的特征金字塔结构;通过引入可变形上下文信息、自适应扩展感受野,多尺度层级的空间和语义信息得到充分利用,有效提升检测效果并降低虚警率;对通用的检测头进行改进,预测额外的定位置信度来抑制低质量的检测框,使得目标框的回归更加精准。基于构建的仪表检测数据集验证了提出方法的有效性。实验结果表明,相比于基准网络,提出的方法在检测效果上有显著的提升。     

基于注意力机制的SK-YOLOv5海洋目标检测分类算法

基于遥感影像的海洋目标图像具有多尺度、形状变化大、颜色暗淡、目标边界不清、图像模糊等特点,需要在现有的目标检测算法上进行改进,以满足遥感影像海洋目标检测及分类需要。针对这些问题,在You Only Look Once version 5 (YOLOv5)的网络架构中引入Selective Kernel Networks (SKNet)注意力模块,提出一种新的SK-YOLOv5网络,增强网络对多尺度复杂海洋目标的特征提取和自适应能力。经对比实验测试,在相同的海洋目标数据集上,改进后的网络比原网络整体检测及分类准确率提升了约9%。     

基于改进RFBNet算法的遥感图像目标检测

针对遥感图像中的小目标存在信息少、易受背景干扰、特征表达较弱等缺陷, 导致目前通用目标检测算法在对这类小目标进行检测时效果不理想的问题, 为提高对遥感图像中小目标的检测能力, 提出一种基于RFBNet的改进算法. 该算法以RFBNet为框架, 首先利用自校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积, 以扩展感受野丰富输出, 进而强化对弱特征的提取能力; 然后设计多尺度特征融合模块, 丰富浅层特征图的抽象信息; 最后设计稠密预测模块, 提前在较浅层整合上下文信息, 使最后阶段的每层输出都含有丰富且联系紧密的多尺度特征信息. 将该算法在数据集UCAS_AOD和NWPU VHR-10上进行实验, 平均检测精度分别达83.4%和94.8%. 实验结果表明, 该算法有效提高了遥感图像中目标检测的精度, 且针对遥感图像中的小尺度目标检测问题改善明显.     

面向智能航道巡检的水面目标检测算法

为解决多场景复杂内河背景下水面目标检测存在环境噪声大、水面目标分布情况繁杂、特征微小模糊等问题,提出一种融合多尺度特征和注意力机制,增强类激活映射的水面目标检测算法,称UltraWS水面目标检测算法。在典型检测网络上设计空间注意力模块与多头策略,融合多尺度特征,提高对微小目标的检测能力。其次,提出UltraLU模块增强类激活映射,减小环境因素与分布因素对检测目标的影响。最后,设计对模型进行Tucker张量分解,实现模型轻量化,增强模型的可解释性与推理速度。实验结果表明,所提出的UltraWS算法提高了对背景噪声的抗干扰能力,更好捕捉微小目标,满足边缘化部署的检测速度和准确率均衡性需求。在WSODD数据集上,算法的mAP值取得了最高的84.5%,相较于其他主流方法存在较大提升。基于提出的算法建立航道安全巡检体系与评估方法,有利于推动内河智慧航运的发展。     

基于改进Faster R-CNN的自然场景文字检测算法

自然场景中的文字受光照、污迹、文字较小等方面的影响,其检测难度较大,且传统的检测方法效果不好。在研究目标检测方法Faster RCNN的基础上,提出一种针对自然场景文字的改进方法。改进的模型由卷积神经网络特征提取模块,嵌套LSTM(nested long short-term memory,NLSTM)模块和区域候选网络(region proposal network,RPN)模块3部分组成,改进点主要是卷积神经网络特征提取模块增加了不同卷积层的空间特征融合,能够提取多层次的特征;增加嵌套LSTM模块能够学习长序列文本的序列特征,便于检测不定长度的文本序列;RPN模块通过设置宽为8像素,高度不定的锚点(anchor),可以提取一系列可能存在的目标建议框,其对小目标文字效果较好?。在实验部分,通过对标准数据集(ICDAR 2013,Multilingual)的实验结果对比表明,所提出的改进算法在准确率和效率方面明显优于改进前的算法。通过实列测试,改进的模型对小目标文字检测效果也有所提升。     

基于信号小波预处理的继电保护仿真实验平台

针对传统继电保护教学实验仪器功能单一、造价昂贵等常见问题,设计了基于计算机MATLAB软件和数模转换输出硬件系统的继电保护仿真实验平台。依靠MATALB强大的仿真运算和程序处理功能,通过高性能的数/模(digital/analog,D/A)转换模块和功率放大电路,将灵活的电网模型仿真模拟量传送到待测继电保护设备中,并将设备动作信号收集并反馈;为解决仿真算法引入的系统外部误差,设计了基于小波理论的信号重构方法,使信号稳定的进行转换和输出。通过仿真实验对比,在消除解法器引入的误差时,所提方法明显优于常用滤波方法。最后通过实际微机保护测试实验验证了该实验平台的可行性。     

基于多种互感器的低压电能计量器具全性能检验技术研究

传统检验技术无法达到低压电能计量器具全性能检验要求;且都是单一检验设备,影响检验可靠性。为此,提出一种新的基于多种互感器的低压电能计量器具全性能检验技术。建立一种融合多种互感器的全性能检验系统,选用的互感器包括电磁式互感器、模拟量输出型互感器以及数字量输出型互感器。给出脉冲采集器设计过程,通过采集器接收计量器具发出的脉冲,对标准互感器与模拟输出型电子式互感器的二次输出信号进行数字化处理;利用网口把经处理的信号传输至工控机。接收标准与检验通道数据后,通过检验方法对低压电能计量器具数据进行全性能检验。给出低压电能计量器具测量精度、不确定度和稳定度检验方法。实验结果表明,所提技术检验结果可靠。     

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.      

基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测

为了解决当前电力系统巡检难度大、效率低、数据不足以支撑大规模训练的问题,提出一种基于孪生网络的小样本检测方法。首先,在Faster RCNN(faster region convolutional neural network)目标识别算法的框架下,搭建支持图片和查询图片共享的孪生网络模型;然后,利用改进的RPN(region proposal network)模块产生更高质量的proposals;最后,在检测头上对支持图片和查询图片的RoI(region of interest)进行关联匹配。结果表明,将算法应用于自主构建的EPD(electric power detection)数据集,在仅利用10张支持图片的情况下,就能实现对电力背景下鸟巢异物和绝缘子相关类别的检测,检测指标mAP达到18.92%。与其他算法相比,应用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型,在极端小样本情况下性能优良,同时具有更加轻量化的优势,可为电力检测新方法研究提供参考。     

基于Jetson-TX2的输电线路设备实时巡检系统

针对输电线路及设备巡检效率低的问题，设计了一种基于Jetson-TX2的输电线路设备实时巡检系统。该系统包括基于YOLO v3算法的Jetson-TX2主控模块和云台相机控制模块。Jetson-TX2主控模块通过TensorRT加速库，对YOLO v3算法模型进行优化加速，完成视频流目标实时识别与定位；采用 PID算法控制云台(PTZ)相机，实现设备的高清图像采集。该系统对输电线路设备整体识别准确率达95%，可实现对视频流的实时检测，有效提高输电线路巡检效率。     

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.     

电力巡检图像中防振锤的区域全卷积网络识别方法

针对目前电力巡检图像中传统的防振锤检测方法仍存在效率低、精度差、计算成本高等问题，提出了一种基于区域全卷积网络（region-based fully convolutional networks，R-FCN）的电力巡检图像防振锤智能识别方法。该方法通过特征提取网络自动提取防振锤特征，省却了传统检测方法特征提取的过程，提高了效率。此外，在R-FCN网络当中采用位置敏感池化来引入平移变换，抵消全卷积网络造成的平移不变性问题，在检测精度和效率上均有较大提高。实验结果表明，该方法能准确检测出复杂背景下不同形态的防振锤，且平均准确率高达88%，具有较强的鲁棒性     

汽车检测设备中二次仪表问题初探

车辆检测要有检测仪器设备的硬件支持,国质检监[2006]379号《机动车安全技术检验机构常规检验资格许可技术条件》中,提出了对检测仪器设备的具体要求,其中要求检测仪器设备应采用数字式二次仪表。文章通过阐述、剖析二次仪表的界定,初步提出解决问题的思路和方法。     

谈高校图书馆网络导读系统设计与实现

通过对当前高校图书馆网络导读的需求分析,设计了一套网络导读系统,从目标设计、数据库设计、功能模块设计等方面论述了系统的设计。