基于遮挡标记的目标检测算法

为解决自然环境下被遮挡目标检测精度低的问题,提出一种基于遮挡标记的目标检测算法,此方法对图像数据进行标注,分析被遮挡目标的图像特征损失,提出遮挡补偿机制;基于YOLO V3模型构建二分类器对目标和背景进行区分,从而完成目标检测任务.实验结果表明:改进后的YOLO V3模型在不同的遮挡目标个数占比下,平均检测精度均明显高于传统的YOLO V3模型,在自然环境下检测被遮挡目标,能达到更好的效果.     

改进多尺度网络的行人目标检测算法

针对自动驾驶情景下行人目标检测过程中对于重叠和遮挡目标存在的漏检问题,提出一种改进多尺度网络YOLOv5的行人目标检测算法。首先构建同时考虑通道间关系和特征空间位置信息的多重协调注意力模块,增加网络特征表达能力;然后将原损失函数改进为具有双重惩罚项的切比雪夫距离交并比损失函数,提高检测框的精确度与网络收敛速度;最后在网络结构方面设计瓶颈状DSP1_X和DSP2_X模块减少梯度混淆。实验结果表明,改进后的多尺度网络收敛能力提高,在面对行车中复杂行人目标检测时具有较高的判别精度和实时检测速度。     

基于改进CenterNet行人检测研究

针对现有的CenterNet模型在行人检测中由于人体遮挡以及人体姿态多变等所引起的模型精度下降的问题，本文从三个方面对CenterNet进行改进。一是在原CenterNet基础之上设计了特征融合模块，该模块引入了反转卷积，从通道这一角度提取特征并与原特征进行融合，丰富了图像的特征表示，使其更好地定位到人体区域；二是提出了一种带有非局部注意力的检测头，通过计算特征图全局像素与当前特征像素相似度，从而对遮挡目标进行区分；三是对损失函数进行改进，将两项损失函数合并成一项，有效地减少了级联误差。实验结果表明，改进的CenterNet在WiderPerson数据集上的平均精度提升了3.29%,漏检率下降了3.26%。在数据集Human detection and tracking using RGB-D camera上的平均精度提升了2.66%,漏检率下降了2.46%。与原CenterNet相比，改进的CenterNet解决了该模型应用于行人检测中精度低的问题。     

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。     

密集行人检测方法研究

针对现有行人检测算法面对遮挡、尺度不一等问题表现出来漏检率和误检率高的情况,提出一种基于改进YOLOv5的密集行人检测方法Improved-YOLOv5.采用改进BIFPN网络替换原有PANet,增强特征融合网络对于特征信息的利用率和对于小尺度行人的关注度.采用EIoU Loss替换原有CIoU Loss,提高模型的回归精度和收敛速度.提出一种新的后处理算法T-NMS,通过增加一个额外的阈值,提高模型对于密集场景下行人密度的区分能力,并在模型开销增加不大的前提下降低了漏检率.实验结果表明,在Citypersons数据集上,所提密集行人检测方法Improved-YOLOv5相比原YOLOv5算法在不同程度遮挡的子集上检测效果均有明显提升,尤其是高遮挡Heavy子集的MR^-2降低了4.2%,达到53.1%,表明改进方法在密集行人检测中具有较好的性能.     

基于AlphaPose的行人重识别姿态评价方法

行人重识别旨在不同时间、不同摄像头拍摄范围中检索特定目标行人,在实际应用场景中,可能会存在行人被严重遮挡的图像,不仅不利于行人检测,还会消耗大量的时间.行人姿态检测可以通过定位行人关键点位置判断行人是否存在遮挡,因此,本研究提出在重识别检测之前,对行人姿态进行分析,提出一种基于AlphaPose的重识别行人姿态评价方法.首先,利用AlphaPose进行姿态检测,得到行人各个关键点的置信度;然后,利用各个关键点的置信度得到各个行人的姿态评分;最后,根据姿态评分结果筛选出多个测试集进行验证分析.利用torchreid框架在数据集DukeMTMC-reID及Market1501进行实验,实验结果表明,与初始测试集相比,筛选后的测试集检测效率明显提高,且mAP和rank-n值也有所提高.     

基于深度卷积网络的工程车辆检测算法

为了解决传统的小尺度密集工程车辆检测算法存在检测速度慢、鲁棒性差、识别准确率低等问题,采用基于改进型YOLO v3的卷积神经网络工程车辆检测算法,使用目标框与真实框交并比作为损失函数替代聚类算法中的欧式距离,同时结合工程车辆检测时标注真实框的特点,对候选框进行聚类;改进评估模型的损失函数,构建适合小尺度密集车辆的网络结构.在自制数据集上进行试验,结果表明,该方法对小尺度密集工程车辆的检测精度明显提高,准确率能够达到81.1%,召回率能达到95.9%.     

复杂场景图像中人员目标检测算法的改进

图像或视频中的人员目标检测,一般采用单个深层神经网络检测器(SSD)算法.但在复杂场景下,SSD算法因场景复杂、物体重叠、遮挡等干扰,检测精度大大降低.在SSD算法中加入反卷积网络反馈用于增加环境感知信息;采用辅助损失函数以促进损失降低,并将复杂场景中的目标检测多分类问题转换为二分类问题.以无人机拍摄的复杂场景下的行人数据集为例进行人员目标检测实验,对比分析多种检测方法的准确率表明,改进后的SSD算法在检测速度和识别精度上均提高明显.     

基于轻量化卷积神经网络的苹果目标检测算法

针对当前苹果检测算法模型参数多、检测实时性差的问题,提出一种基于轻量化卷积神经网络的苹果目标检测算法.首先,用经典轻量化卷积神经网络ShuffleNet V2替换YOLO v5s的主干网络,实现模型的轻量化;然后,用stem模块取代主干网络的图像处理层进行初始特征提取并且嵌入SPPF结构,弥补轻量化带来的精度损失;最后,在边界框的回归损失函数中引入α幂化指标,进一步提高边界框的定位精度.试验结果表明,改进后算法模型的平均精度均值达到95.8%,网络参数量降低了85.6%,在GPU上的单张平均检测时间仅10 ms,满足苹果采摘任务对检测精度和实时性的要求.     

基于改进YOLOv5的拥挤行人检测算法

针对密集场景下行人检测的目标重叠和尺寸偏小等问题，提出了基于改进YOLOv5的拥挤行人检测算法。在主干网络中嵌入坐标注意力机制，提高模型对目标的精准定位能力；在原算法三尺度检测的基础上增加浅层检测尺度，增强小尺寸目标的检测效果；将部分普通卷积替换为深度可分离卷积，在不影响模型精度的前提下减少模型的计算量和参数量；优化边界框回归损失函数，提升模型精度和加快收敛速度。实验结果表明，与原始的YOLOv5算法相比，改进后YOLOv5算法的平均精度均值提升了7.4个百分点，检测速度达到了56.1帧/s，可以满足密集场景下拥挤行人的实时检测需求。     

改进YOLOv5的多车辆目标实时检测及跟踪算法

多车辆目标跟踪时间主要花费在车辆检测模块和对每个车辆表观特征提取模块，一般情况下，车辆检测和车辆表观特征提取是在不同的神经网络中进行的，且一张图中的车辆目标越多，对车辆表观特征提取耗费时间的也越多，推理时间也相应变长。针对这一问题，基于经典的Tracking-By-Detection模式，提出一种改进的YOLO模型：在YOLO网络中添加ReID特征识别模块，使YOLO在输出目标位置信息的同时输出目标特征信息，以提高算法的跟踪速度。针对车辆间彼此覆盖的情况，提出一种基于动态IOU阈值的非极大抑制算法，以提高算法的跟踪精度。最后将YOLO输出的信息进行数据匹配，从而实现多目标跟踪。在UA-DETRAC数据集上验证改进模型的有效性，实验结果表明，将YOLOv5网络进行改进后运用在目标跟踪算法中，相对于经典的YOLO+DeepSORT跟踪模型，在车辆密集的情景下平均推理时间减少了17%；在改进后的网络上添加动态IOU阈值非极大抑制，跟踪精度提高了3.9个百分点。改进后的模型有较好的实时性与跟踪准确率。     

基于改进YOLOv3的街道行人检测与跟踪方法

针对室外街道的行人检测与跟踪,提出一种改进YOLOv3与简单在线实时跟踪(simple online and real-time tracking,SORT)算法相结合的检测及跟踪方法.首先,引入距离和比例交并比(distance and proportional-IOU,DPIOU)损失,将原有的损失函数中的均方误差(mean square error,MSE)部分进行变化,从而得到更精确的检测框;其次,将网络结构中的RestNet进行优化,改变下采样区域,增加池化层,进而减少特征信息的丢失;最后将检测结果输入SORT算法进行建模和匹配.实验结果表明,在室外街道的场景下,改进的算法与YOLOv3相比较,损失值收敛更快,平均准确率高出4.85％,跟踪准确率上升3.4％,同时,模型的速度有所提高,最快可达14.39 FPS.     

基于5G手机的交叉路口行人检测

针对目前在交叉路口通过摄像头进行行人识别与检测容易受到天气的影响,且摄像头统计范围有限的问题,利用5G通信低时延的特性,提出了一种基于5G手机的交叉路口行人检测方法。该方法采集行人携带的5G移动终端的位置、速度、密度、方向4个典型运动特征,然后在路侧设备上建立模型进行行人检测,降低单一运动特征的行人检测造成的误差,提高了准确率。通过搭建车联网测试平台对该方法的有效性进行验证,试验结果表明:该方法可以准确地统计交叉路口行人,同时也实现了满意的检测速度,为未来的智能交通、安全预警等方向研究和应用提供技术支持。     

基于多特征的AdaBoost行人检测算法

针对单特征辨识度较低问题,基于多特征的AdaBoost行人检测算法,提出一种融合灰度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法.该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模型,并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布,从而基于多特征联合概率更精准地描述行人,提高行人检测的鲁棒性.实验结果表明,改进后的基于多特征行人检测算法提高了行人检测精度、降低了误检率,目标识别的置信度明显提高,在多变的自然背景下可以取得较好的效果.     

基于改进YOLOv4的行人检测算法

针对YOLOv4算法在行人检测中精度低,实时性差的问题,提出一种基于YOLOv4的改进算法。首先将MobileNetv2作为主干网络,在减少参数量的同时保证其特征提取能力,同时在MobileNetv2中加入Bottom-up连接,减少浅层信息的丢失;然后在特征融合网络嵌入CBAM注意力机制,增强特征的表现力;最后在分类与回归网络中加入Inception结构,进一步提高检测速度和增加网络复杂度。实验表明：在VOC数据集上,改进算法比原算法检测效果更佳,实时性更好,其精度提高了2.87%,处理速度提升了29.52FPS;同时在真实场景下构建的数据集上,改进后的算法比YOLOv4精度提高了2.13%,具有较好的鲁棒性。     

基于YOLO算法的手势识别

研究YOLO算法在手势识别中的应用,提升在近肤色和光线明暗不一的背景下检测的速度和精度.YOLO算法是端到端的检测方法,通过卷积神经网络自动提取目标的特征,可以大幅度提高运算速度.鉴于YOLO算法在目标检测任务中的优良表现,将YOLO算法应用到手势识别问题中.通过对YOLO系列算法的研究对比表明,YOLO算法在手势识别中具有良好表现.同时,在YOLOv3算法的快速版本YOLOv3-tiny的基础上提出了YOLOv3-tiny-T算法.YOLOv3-tiny-T在包含5种手势的UST数据集上,平均精度均值为92.24%,较YOLOv3-tiny获得了5%左右的提升.      

基于视觉的水面背景下目标检测与跟踪算法

为解决清漂船在复杂水面背景下对漂浮物体积较小或被遮挡的检测与跟踪问题,提出了一种基于视觉的水面背景下目标检测与跟踪算法,通过利用YOLO改进的多粒度特征融合方法使得模型在最终检测时所提取的特征向量考虑更多底层的特征,并引入K邻域搜索感兴趣区域模块,与长短期记忆神经网络(LSTM) 相结合,弥补了卷积神经网络的时序关联性差的缺陷,根据目标当前帧语义特征和运动特征预测下一帧中目标所在位置,能够更快的提取目标的特征,并且有效的去除复杂背景的干扰。实验结果表明：该算法的跟踪平均成功率、平均准确率和平均速度分别为57.1%、71.1%、45.4fps。较好解决因被检测目标过小的问题,提升在跟踪目标被遮挡的情况下的跟踪性能。     

基于生成对抗网络的多目标行人跟踪算法

多目标跟踪领域中,在背景复杂、目标遮挡、目标尺度和姿态变换等情况下,容易出现目标丢失、身份交换和跳变等问题.针对这些问题,提出了一种基于检测的多目标跟踪算法,使用改进的YOLO人体人脸关联算法,对当前帧待检目标进行分类和位置检测,使用生成对抗网络构建特征提取模型,学习目标的主要特征以及细微特征,再运用生成对抗网络生成多目标的运动轨迹,最终融和目标的运动信息和外观信息,得到跟踪目标的最优匹配.在MOT16数据集下的实验结果表明,提出的多目标跟踪算法具有较高的精确度和鲁棒性,对比目前身份交换和跳变最少的算法,跳变的次数少了65%,准确度提高了0.25%.