基于MobileNet V2的口罩佩戴识别研究

针对目前主流口罩佩戴检测算法均需要对样本进行标注,使用的网络模型对电脑硬件配置要求高,无法适用于便携设备或移动端的问题,提出了一种基于MobileNet V2的口罩佩戴识别方法.首先,对口罩佩戴数据集进行构建,并进行数据扩充;然后,通过搭建MobileNet V2模型实现对口罩佩戴的识别;最后,通过选择合适的评价标准进行结果分析.结果表明:该方法对是否佩戴口罩的检测准确率可达99.83％,对口罩佩戴是否标准的检测准确率可达98.97％.该方法在保证准确率和速度的基础上,减小网络体积,适用性更加广泛.     

基于深度神经网络的口罩佩戴检测

深度神经网络在物体识别和分类中应用广泛,将其用于口罩佩戴检测,有利于提高新冠疫情防控管理工作效率.首先,收集佩戴口罩图片,将样本图片数据集扩充到12000张.然后用Pytorch搭建ResNet-34深度神经网络,经适当预处理,调整学习率大小和批数据量大小,网络在验证集上准确率为98.41％,在测试集上准确率为97.25％.该网络对单张图片的检测用时为0.103秒,拥有较高的检测准确率和效率,能够满足公共场所对口罩佩戴检测的应用需求.     

基于M-Xception网络的戴口罩人脸表情识别

目前,国内外对于有遮挡的人脸表情识别研究较少,其中戴口罩的人脸表情识别(faceemotionrecognition withmask,FERM(应用场景复杂、数据集缺乏、识别准确率低,因此提出一种改进的Xception网络模型M-Xception Net(Modified Xception Net),并建立一个FERM数据集.M-Xception网络模型具有轻量级特性,参数量较少,对细微表情信息敏感,适用于场景复杂、分辨率较低表情数据集,并利用Dlib的Face-Mask技术,对FER2013表情数据进行戴口罩的遮挡处理,生成FERM数据集.将M-Xception网络模型在FERM数据集上进行测试,结果表明,戴口罩人脸表情识别准确率达到88.95%,高于直接利用Xception网络进行戴口罩表情识别的准确率84.94%,并且缩短了训练时间.     

基于YOLOv3改进算法的出租车驾驶人口罩检测

为了更加及时精准地监测出租车驾驶人在工作状态下的口罩佩戴情况,提出一种基于YOLOv3改进算法的出租车驾驶人口罩佩戴检测方法。在试验开始前,利用收集到的出租车车内视频数据制作一套包含2 478张出租车内部驾驶人工作状态下的图片数据集,根据数据集的特点采取3种改进策略：首先将主体网络中的普通卷积替换为深度可分离卷积,降低模型参数量的同时实现模型压缩和网络结构深度的增加;然后为了保证口罩边缘信息在多尺度预测过程中的融合效果,将原始算法中在3个特征图进行多尺度融合的策略减少为2个;最后为了维持在特征图融合过程中的锚框数量,采用了K均值(K-means)算法重新计算出8个初始锚框值,给2个融合特征图上分别分配4个初始锚,通过以上改进使算法能够更好地适配于自建数据集。研究结果表明：通过改进后的YOLOv3算法在驾驶人口罩佩戴检测时精度可以提升至96.2%,且模型被压缩到32 M,在英伟达1080Ti环境下处理速度为43帧/s,满足实时性需求要,改进后的算法表现更加优异,可以有效地用于出租车驾驶人口罩佩戴检测。     

复杂场景下实时人脸口罩检测研究

针对AIZOO开源人脸口罩检测算法FaceMaskDetection存在较严重的人脸口罩分类精度低的缺陷,本文设计了高精度轻量级人脸口罩分类模型，提出快速特征提取模块FastBlock和基于多层级特征融合的轻量级人脸口罩分类网络（Light MaskNet）。FastBlock减少深度可分离（depthwise, DW）卷积和1×1卷积中间张量的通道数量，进一步降低计算成本，从而提高了特征提取速度。不同层级之间的特征融合可以增大模型的广度，提高模型的鲁棒性。实验结果表明，该人脸口罩分类模型精度可达98.852%，中央处理器(central processing unit, CPU)推理时间仅为9.8 ms，图形处理器(graphics processing unit, GPU)可实现亚毫秒级运算，仅牺牲少量计算资源就能弥补FaceMaskDetection精度低的缺陷，可很好地满足计算资源有限的边缘设备、移动端等的应用需求。     

基于YOLO改进算法的安全帽和口罩佩戴自动同时检测

针对工地、危险区域等场景需要实现同时佩戴安全帽与口罩的自动检测问题,提出一种改进的YOLOv3算法以提高同时检测安全帽和口罩佩戴的准确率。首先,对网络模型中的聚类算法进行优化,使用加权核K-means聚类算法对训练数据集聚类分析,选取更适合小目标检测的Anchor Box,以提高检测的平均精度和速度;然后,优化YOLO网络内部的Darknet特征网络层,将4倍降采样提取的特征图进行2倍上采样,再与2倍降采样进行卷积融合,与4倍降采样、8倍降采样以及16倍降采样一同输送到后续网络中,来达到降低小目标的漏检概率。实验结果表明:改进后的算法同时检测安全帽和口罩佩戴的平均准确率比原算法提高了11.3%。     

士兵目标的少样本深度学习检测方法

针对敌士兵数据集样本较少的问题,提出一种基于YOLOv3的少样本深度学习目标检测方法.利用数据增广提高少样本目标检测模型的鲁棒性,改进网络结构将浅层网络特征图跨层连接至深层网络,采用k-means聚类获取适合士兵目标特性的锚点框,利用预训练提高模型训练收敛速度.实验结果表明,本文方法对少样本敌士兵目标检测成功率mAP达到85.6%、检测精度IOU达到82.18%,且对小型和遮挡目标检测效果较好;部署在NVIDIA TITAN V GPU计算机和NVIDIA Xavier嵌入式计算平台上的检测速度分别达到54.6和26.8 fps,实时性好.      

多级联卷积神经网络人脸检测

为降低复杂场景对人脸检测的影响,本文提出了一种多级联卷积神经网络的人脸检测方法.在训练网络之前,需要对图像进行预处理,提取大量人脸候选窗口与边框回归向量.首先,采用交叉熵函数训练人脸区域,对网络进行优化,提高人脸预测结果的准确率;然后,使用多级联卷积神经网络结构对人脸候选窗口进行筛选,有效提高人脸候选窗口的准确性;最后,根据三组网络给予的人脸预测结果求平均值,使人脸检测结果更具有说服力.在公开数据集FDDB上进行测试,实验结果显示,本文提出方法准确率为96.3%,取得较好结果,可广泛应用于人脸识别以及人脸关键点定位等相关领域.     

基于深度卷积网络的多视角人脸检测研究

针对复杂背景下多视角人脸检测的问题,提出了一种基于深度卷积网络的多视角人脸检测算法。该算法从AFLW多视角人脸库中得到了原始正负样本的数据集,利用改进的NIN_Cifar10网络结构模型来训练一个深度人脸分类器,通过非极大值抑制算法(Non-maximum suppression,NMS)使其确定为最终的人脸检测窗口进行人脸检测。在Caffe框架下的实验结果表明:本文的方法在多视角人脸检测的正确率上达到了97.3%,与Ada Boost算法相比,误检率降低了6%,检测速度提高了30%,同时对遮挡、光照也具有一定的鲁棒性。     

非约束环境下的实时人脸检测方法

在不受限制的场景下,人脸检测大多部署在移动端或者边缘设备上,这些设备计算能力低且内存较小。使用无锚检测思想,基于CenterNet无锚检测器,提出以人脸为点的检测方法。不需要人工预先设置锚框,也不需要使用非极大值抑制来后处理,模型变得简单且高效。模型的骨干网络使用改进的ShuffleNetV2,轻量级网络保证了模型参数少,性能高效,可以部署在边缘设备或者移动设备上。使用人脸检测数据集WIDERFACE来训练网络模型,这个是数据集包含了多种环境下的不同尺度大小的人脸,适用于非约束环境下人脸检测。此方法在FDDB上实现了超高精度(平均精度值(AP)为97.6%),实现了速度和精度的平衡。     

基于DCGAN和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别

针对人工检测桥梁表面缺陷存在精度低、速度慢和漏检率高等问题,该文提出了基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别模型.首先,通过DCGAN网络对自主采集的桥梁表面缺陷图像进行数据增强,建立每类缺陷样本数量较为均衡的数据集; 其次,在YOLOv5s模型基础上嵌入CBAM注意力机制模块,使模型将注意力集中于缺陷区域,从而提升图像分类的准确率; 最后,为验证所提方法的适用性,将包含4类桥梁表面缺陷的数据集进行训练与测试.实验结果表明:该文提出的模型在桥梁表面缺陷检测上的准确率为92%,相比其他深度学习模型具有更高的检测精度和鲁棒性.     

基于注意力机制非对称残差网络和迁移学习的玉米病害图像识别

为实现玉米病害图像快速、准确识别,提出了一种基于非对称注意力机制残差网络(asymmetric convolution attention resnet,ACA-Resnet)的图像检测模型.在残差网络的基础上,通过引入非对称卷积结构减少参数量,加快模型训练速度,同时引入注意力机制,改善模型的表达能力,提高检测准确率.为减小由于病害图片数量不足而造成的过拟合现象,采用迁移学习的方法提高模型的稳定性和泛化能力.结果 表明,ACA-Resnet经过ImageNet数据集预训练后对玉米病害图像的平均识别准确率可达到97.25％,较VGG-16、Inception-V3和ResNet50等网络分类效果更好,相较于Resnet50训练速度明显提升.可见本文方法训练速度快,识别精度高,可为玉米病害检测提供借鉴.     

基于省域路网的高速公路联网监控与人脸识别技术改进

当前人脸识别技术普遍存在识别精度低、抗干扰能力差的问题,为此,设计了基于省域路网的高速公路联网监控与人脸识别技术改进。介绍了高速公路联网监控系统设计的目的和需具备的功能。给出系统总体结构,其主要包括控制中心与外场终端设备,外场终端设备利用省域路网和控制中心设备进行通信,以此完成监控信息的采集与发布;通过透视投影成像阶段和摄像机标定阶段完成对省域路网视频的预处理,构建光照补偿模型和人脸特征检测模型,最终实现人脸识别技术的优化。实验结果表明,所设计方法相对于传统方法,就有较高的识别精度、其识别处理速度快、抗干扰能力强。     

改进YOLOv3的桥梁表观病害检测识别

针对基于目标检测方法的桥梁表观病害检测存在检测精度低、误检率和漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv3的高准确率桥梁表观病害检测识别方法。为实现局部特征和全局特征有效融合,在YOLOv3的检测层中添加固定分块大小的池化模块,并在YOLOv3的特征提取网络中引入了DenseNet密集型连接网络结构以增强桥梁病害特征在网络中的传播和利用效率,提高检测效率,采用数据增强技术来扩充样本图像以解决现有桥梁病害数据集样本数量不足的问题。实验结果表明,改进后的YOLOv3在桥梁表观病害检测上的平均准确率比原YOLOv3提高了3.0%,且模型训练时间减少了33.2%,同时降低了对桥梁表观病害检测的误检率和漏检率。     

基于改进YOLO-v3的眼机交互模型及实现

针对嵌入式眼-机交互技术中所采用的传统眼行为识别方法准确率低、速度慢等问题,并结合所研制眼机交互系统硬件特点及应用场景,提出一种基于改进YOLO-v3的眼机交互模型.该模型通过去除13×13特征分辨率的检测模块、增加浅层网络的层数以及采用K-means聚类算法选取初始先验框,提高了网络像素特征提取细粒度并加快了检测速度,进而结合人眼特征参数提取方法和眼行为识别算法,构建出了眼机交互模型并进行实验.实验结果表明,该模型对不同眼行为的识别率达91.30％,改进的YOLO-v3网络的平均检测准确率(mean average precision,mAP)为99.9％,识别速度达22.8 FPS,相比原YOLO-v3方法检测时间缩短了11.4％.     

基于深度学习的葡萄果穗检测

果穗检测是农业自动化采摘作业的热门关键技术。针对成熟期葡萄易腐烂、成熟状况不一,以及葡萄果园背景复杂、光照条件多变的问题,基于YOLO v5s算法提出一种轻量化改进的检测识别方法。首先,采用Efficientnet-v2网络作为特征提取主干并在其中融合了不降维局部跨信道交互模块,在保障精度的前提下大幅度缩减模型大小以及参数量,加快模型推理速度;其次,为了进一步弥补模型简化造成的精度损失,在模型特征融合关键位置引入坐标注意力模块,强化对目标的关注度,提升模型应对密集目标检测以及对抗复杂背景干扰的能力,保障算法的综合性能及可靠性。实验结果表明：改进后的算法平均准确率达98.7%,平均检测速度为0.028 s,模型大小仅为12.01 MB,相较于改进前的算法准确率提升了0.41%,检测速度快了22%,模型减小了13.2%。在果园场景图像检测测试中,所提出算法能够良好地检测出葡萄果穗并辨别其状况,对不同环境影响也具有较强适应能力,为自动化采摘技术的发展提供了参考。     

基于2D先验的3D目标判定算法

提出一种基于2D先验的3D目标判定算法.首先用轻量级MobileNet网络替换经典SSD的VGG-16网络，构建出MobileNet-SSD目标检测模型；其次，通过改进网络结构，提高模型对小目标的检测能力，并引入Focal Loss函数来解决正负样本不均衡和易分样本占比较高的问题；在相同数据集上，将改进算法与Faster R-CNN、 YOLOv3及MobileNet-SSD进行对比测试，其平均精度mAP分别提高了7.2%、 8.8%和10.6%;最后，通过改进算法获取ROI,利用深度相机将二维ROI转换为ROI点云，并借助直通滤波来判断目标物体是否为真实场景物体，既省去了传统点云识别中的诸多步骤又避免了点云深度学习中三维数据集制作难度较大的问题，在识别速度和识别精度上达到了较好的平衡.     

基于改进型深度网络数据融合的滚动轴承故障识别

针对传统智能诊断方法依赖于信号处理和故障诊断经验提取故障特征以及模型泛化能力差的问题,基于深度学习理论,提出将卷积神经网络算法结合softmax分类器,针对数据集不平衡问题引入加权损失函数、正则化以及批量归一化等模型优化技术搭建适于滚动轴承故障诊断的改进型深度卷积神经网络模型。模型从原始实测轴承振动信号出发逐层学习实现特征提取与目标分类。实验结果表明,优化后的深度学习模型可实现对早期微弱故障、不同程度故障的精确识别,在不平衡数据集上也可达到95%的识别准确率,并且模型拥有较快的收敛速度和较强的泛化能力。     

基于卷积神经网络的合成孔径雷达图像目标识别

为了解决现有合成孔径雷达(SAR)图像目标识别算法识别率不高、泛化能力不足的问题,提出一种基于卷积神经网络的SAR图像目标识别模型CMNet网络。通过设计针对SAR图像特点的特征提取网络,在损失函数中引入中心损失与Softmax损失联合监督训练过程,兼顾类内聚合和类间分离,提高算法精度和泛化能力。网络模型中所有卷积层后引入批量归一化层加快模型收敛速度、防止过拟合。实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库进行测试,10类目标平均识别率达到99. 30%。结果表明,提出的CMNet网络模型具有较高的识别率和泛化能力,在公开数据集上取得较好结果。     

基于改进卷积神经网络的中药饮片图像识别

为解决AlexNet网络模型在中药饮片图像识别中存在的识别准确率和鲁棒性不够理想的问题,本研究以常见的50种中药饮片为研究对象,对AlexNet网络模型进行改进优化。首先通过拍摄以及搜索引擎获取中药饮片图像,并对图像进行数据扩充以及细节增强预处理。其次对AlexNet网络模型进行优化改进,通过缩减原网络的卷积核个数和卷积核大小、使用全局平均池化(GAP)替代全连接层以减少网络参数;去除局部响应归一化(LRN)层、引入批量归一化(BN)层和使用Lion优化算法替代SGD优化算法以提高网络训练速度;使用Mish激活函数替代ReLU激活函数和引入通道注意力机制SENet网络以提高模型的识别精度。实验结果表明,改进后的网络模型相比于AlexNet网络模型,平均识别率提高了6.1%,平均损失率下降了14.4%,网络参数由原来的60M缩减至1M,该结果表明在中药饮片数据集上,改进后的网络模型具有更高的识别率和更好的鲁棒性,可为中药饮片图像识别领域的进一步发展提供有力支持。