基于级联卷积神经网络的番茄果实目标检测

为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实,采用改进后的Cascade RCNN网络对温室内的番茄果实进行目标检测.将Cascade RCNN网络中的非极大值抑制算法替换为Soft-NMS(soft non-maximum suppression)算法,采用适合番茄形状的锚框,增强网络对重叠果实的识别能力,与原Cascade RCNN网络相比,目标识别的准确率提高了近2％,在识别番茄果实的同时,该网络对番茄的成熟度进行了简单分类.为进一步验证网络性能,将改进网络与经典的Faster RCNN网络和YOLOv3网络进行对比.实验结果表明,改进网络能够准确地识别出番茄果实,并对成熟番茄与未成熟番茄做出区分.该方法可为温室内番茄果实的采摘提供技术支持.     

基于区域生成网络结构的多层特征融合目标检测算法

现有深度学习目标检测算法往往只利用了卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取的深层特征进行判别,对浅层特征利用不足。为了利用浅层的细节信息来提高最终所提取的特征层信息的丰富性,提出了一种基于区域生成网络(region proposal network,RPN)结构的多层特征融合目标检测算法,该算法通过深度卷积网络获取不同层次的特征,并将浅层特征与深层次特征进行融合来获得更加丰富的提取特征,以提升检测模型的性能。以Image Net上的公开数据voc2007为实验对象,以Faster RCNN为基础的检测框架进行改进,最终改进后的平均精度均值(mean average precision,mAP)相比于Faster RCNN有所提升,表明研究结果提升了目标检测模型的准确度。     

基于改进Faster R-CNN的行人检测算法

针对行人检测中复杂环境,提出一种改进Faster R-CNN的行人检测算法,使用深度卷积网络从图片中提取适合检测目标的特征。基于Faster R-CNN算法,以Soft-NMS算法代替传统NMS算法,加强Faster R-CNN算法对重叠区域的识别能力。同时,算法通过"Hot Anchors"代替均匀采样的锚点避免大量额外计算,提高检测效率。最后,将21分类问题的Faster R-CNN框架,修改成适用于行人检测的2分类检测框架。实验结果表明:改进Faster R-CNN的行人检测算法在VOC 2007行人数据集,检测效率和准确率分别提升33%、2.6%。     

基于深度学习算法的航拍巡检图像的绝缘子识别

针对绝缘子检测目标在航拍图像中尺寸变化剧烈的问题,提出一种改进Faster R-CNN的绝缘子检测算法.首先将FPN特征金字塔结构网络与Faster R-CNN算法进行结合,将不同尺度下的特征进行融合;然后,改进最大池化层,提升检测框的坐标精度;针对遮挡现象,采用Soft-NMS算法规避不同目标检测框因重叠而被误删的情况.经过对绝缘子航拍数据集的检测验证,对比原Faster R-CNN网络,本改进网络结构提高了平均准确率(MAP),且可以更有效地识别图像中更小比例的绝缘子目标.     

基于改进Faster R-CNN的路面灌封裂缝检测方法

路面灌封裂缝对路面使用寿命的影响较为突出,为了解决目前灌封裂缝检测技术匮乏的问题,文中提出了一种基于改进Faster R-CNN的路面灌封裂缝检测方法。首先,建立灌封裂缝图像集,对采集到的图像进行增广处理,构建路面灌封裂缝标注样本数据集,并将图像集按6∶2∶2的比例划分为训练集、验证集和测试集;接着,采用Faster R-CNN模型对灌封裂缝进行检测,针对Faster R-CNN检测灌封裂缝存在漏检、定位效果不够理想的问题,文中分别将VGG16、ZFNet和Resnet50网络的特征提取层与Faster R-CNN模型进行结合,结果表明,VGG16和Faster R-CNN结合的模型检测精度最高,达到0. 9031;然后,通过增加灌封裂缝候选框宽高比的方法继续改进模型,检测精度达到0. 907 3,且原先被漏检的目标能被检测出来;最后,对改进Faster R-CNN与YOLOv2模型的检测精度及定位效果进行对比,结果表明,文中提出的改进Faster RCNN能够明显提高对灌封裂缝的检测准确率和定位精度。     

基于Faster R-CNN的钢板表面缺陷检测方法

对钢板表面常见缺陷和现有的基于深度学习的表面缺陷检测算法进行分析,选用Faster RCNN(region-based convolutional neural network)模型对钢板表面缺陷进行检测。由于Faster RCNN中的RoI Pooling池化操作产生的像素偏差和空间位置偏差会影响检测精度,选用在小缺陷细节特征上表现更好的RoI Align作为改进Faster R-CNN的特征池化模块。在PyTorch框架上对YOLOv3、Faster R-CNN和改进Faster R-CNN模型进行训练与测试,结果表明,改进Faster RCNN的平均检测精度为87.14%,相比YOLOv3和Faster R-CNN检测精度分别提高4.81%和2.07%,对于小缺陷的检测精度的提高更为显著。     

基于改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测方法

针对传统Faster R-CNN(Region-Convolutional Neural Networks)检测钢材表面小目标性缺陷性能差的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测方法.首先引入导向锚点候选区域网络(GA-RPN:Guided Anchoring Region Proposal Network)预测锚点的位置和形状,设计可调节机制解决网络锚点形状偏移量超出感兴趣区域的问题,从而解决无关特征的影响;其次,提出多任务FPN(Feature Pyramid Network)结构缩短高层特征定位信息映射路径,并能解决相邻层特征融合再采样的不充分特征融合,提高小目标检测性能.将改进的Faster R-CNN算法应用于钢材表面缺陷检测.仿真结果表明,改进的网络其召回率与准确率都得到提高,具有更好的检测性能.     

基于改进Faster R-CNN的水面漂浮物识别与定位

为了解决智能无人船水面漂浮物识别和定位精度不高的问题,提出了一种基于Faster R-CNN(Faster Regions with Convolutional Neural Network)的改进识别与定位算法(CA-Faster R-CNN).该方法采用Faster R-CNN算法对水面漂浮物进行初次识别和定位,对输出的识别结果与定位框采用类别激活网络(Class Activation,CA)去除边界框,运用像素点来标注目标位置.实验结果表明,该算法具有较高的识别与定位精度,可用于水面漂浮物识别和定位.此外,该算法对于其他与水面漂浮物具有相似特征的小目标物体定位有一定的借鉴作用.     

基于卷积神经网络语义检测的细粒度鸟类识别

细粒度识别的主要目的是在相同基本类别下对其繁多的子类别进行区分。不只局限于头和躯干的定位现状,提出了一种基于Faster RCNN联合语义提取和检测的分类方法。通过引入自上而下的方法来生成七个小语义部位,既大大减少了候选区域的个数,又提高了分类的效率。检测子网可以和区域候选生成网络(RPN)共享卷积特征,结果使得区域建议几乎不花时间,从而可以生成高质量并且具有局部特征的区域建议框,便于Fast RCNN的检测。相对于其他鸟类识别研究,实验中鸟类识别准确率达到了88.37%,提高了识别效率。说明联合语义的Faster RCNN网络适用于鸟类的细粒度识别。     

基于改进Faster R-CNN的车辆类型识别算法

提出一种基于改进Faster R-CNN(region-convolutional neural networks)的车辆识别算法,用于处理不同类别车辆的识别问题.为了解决部分外形相似类别的车辆之间的误检问题,该方法使用空洞卷积来提高感受野,结合空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,简称ASPP)来增强多尺度信息的获取,以此来增强网络对外形相似车辆之间差异的敏感性,提升算法的准确率.实验结果表明,改进的Faster R-CNN模型mAP值达到93.45％,具有较高的精确度、较小的误检率和更好的鲁棒性.     

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。     

基于深度卷积神经网络技术的棉花顶芽探测技术

建立一种改进深度学习模型,用于农业自动化检测和识别棉花顶芽,以提高棉花劳作工作效率。通过把深度网络模型ResNet-101融入到基于深度学习(Deep Learning, DL)机制的感兴趣区域的目标检测算法Faster RCNN中,得到统一的多结构层次的改进深度学习模型。对比实验验证结果表明,相较于传统Faster RCNN模型,该模型在棉花顶芽探测和识别性能上有较大的提升。本研究提出的改进深度学习模型取得了比较好的平均精度,为棉花顶芽的探测和识别提出新的解决方案,为农业生产智能化提供新的思路。     

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。     

基于改进Mask RCNN的工程车辆分割算法

针对输电通道下施工车辆与输电线之间距离难以计算、工程车辆检测精度较低等问题,提出一种改进Mask RCNN的工程车辆分割算法.首先将特征提取网络中的卷积替换为动态卷积,使网络训练时可以根据输入图像及时调整卷积核的大小,有效提高模型性能;然后在网络中添加NAM注意力机制,提高网络对工程车辆的关注度;最后修改特征融合网络为ssFPN,防止特征融合时信息丢失,加强语义融合,提高模型检测精度.对比试验结果表明,与改进前基于ResNet50的Mask RCNN算法相比,改进后算法提高了对工程车辆的检测精度,mAP提高了4.1%,后续处理得到的车辆轮廓精确,证明了改进后算法的有效性.     

基于改进Faster R-CNN的手部位姿估计方法

基于视觉的手部位姿估计技术应用于诸多领域，具备着广泛的国际应用市场前景和巨大发展潜力。然而，手部自身存在检测目标过小、手指高自由度以及手部自遮挡等问题。通过对目前存在的难点分析，将手部位姿估计任务分为手部检测和手部关键点检测，提出基于改进的Faster R-CNN的手部位姿估计方法。首先提出基于改进的Faster R-CNN手部检测网络，将传统Faster R-CNN网络中的对ROI(regional of interest)的最大值池化，更改为ROI Align,并增加损失函数用于区分左右手。在此基础上增加了头网络分支用以训练输出MANO(hand model with articulated and non-rigid deformations)手部模型的姿态参数和形状参数，得到手部关键点三维坐标，最终得到手部的三维位姿估计结果。实验表明，手部检测结果中存在的自遮挡和尺度问题得到了解决，并且检测结果的准确性有所提高，本文手部检测算法准确率为85%,比传统Faster R-CNN算法提升13%。手部关键点提取算法在MSRA、ICVL、NYU三个数据集分别取得关键点坐标的均方误差值(k...     

雾霾天气车辆检测的改进YOLOv3算法

针对传统YOLOv3算法中存在检测框定位不精确的问题，提出了一种改进的YOLOv3算法用来重新估计检测框位置，提高智能汽车在雾霾交通环境下的定位精度。首先运用图像去雾算法对采集到的图片进行预处理，然后构造定位置信度替代分类置信度作为参考项来选择估计检测框位置，并改进非极大值抑制（NMS）算法，引入软化非极大值抑制（soft-NMS），最后使用加权平均的方式来更新坐标位置，以达到提高定位精度的目的。实验结果表明，先经过单尺度retinex去雾算法处理图片，再通过改进的YOLOv3算法进行车辆检测，与使用原始的YOLOv3算法进行检测相比平均精度均值mAP（mean average precision）提高了0.44%，在满足检测实时性的同时，能够检测到更多的目标，对检测车辆的定位也更加精确。     

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。