基于卷积神经网络的行人检测方法

针对行人检测算法未能充分利用行人的特征信息,导致对行人的检测效果不佳问题,本文对无锚框的行人检测网络模型CSP进行了相应改进,提出了一种基于卷积神经网络的行人检测算法.首先,将原主干网络由ResNet-50加深为ResNet-101,然后引入卷积块注意力模块(CBAM)来提高原网络对小尺度行人中心点的特征表达,加入基于...     

基于人体骨架序列的手扶电梯乘客异常行为识别

手扶电梯(简称扶梯)乘客异常行为识别研究具有重要意义.针对传统行为识别算法易受环境影响、不能实时并准确对多目标进行识别的问题,提出一种基于人体骨架序列的扶梯乘客异常行为识别算法.该算法首先通过结合可变形组件模型特征的支持向量机检测乘客人脸,并用改进的核相关滤波器对其进行跟踪,从而得到乘客在扶梯中的运动轨迹;接着利用卷积神经网络提取轨迹中乘客的人体骨架序列,并通过模板匹配从乘客人体骨架序列中检测异常行为骨架序列;最后利用动态时间规整将其与各类异常行为骨架序列匹配,基于k近邻方法识别异常行为.对10段扶梯视频的实验结果表明,文中所提的异常行为识别算法处理速度达到10帧/秒,识别准确率为93.2%,能够实时、准确地识别多种乘客异常行为.     

G-YOLO:基于改进YOLOv5的嵌入式小目标缺陷检测算法

针对人工检测缺陷模式或YOLOv5等深度学习算法对工业产品的缺陷检测存在识别准确率低、模型参数规模大等问题,提出一种对微小缺陷端到端检测的嵌入式算法G-YOLO.该算法使用卷积核为3和卷积核为1的双层卷积FConv模块,改善了原单层卷积带来的参数量较大的问题;改进的轻量级跨阶段GSP模块融合坐标注意力机制用于主干网络中能够利用冗余信息实现廉价的线性操作和聚焦缺陷信息来增强特征,以提高网络对缺陷特征的提取能力;去除原YOLOv5的颈部模块,减少网络的参数量和提升网络检测速度.结果表明,G-YOLO嵌入式算法减少了模型大小,改善了缺陷检测的效果,较好地满足轻量化嵌入式模型的要求.     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于级联卷积神经网络的驾驶员分心驾驶行为检测

针对驾驶员分心驾驶行为检测,设计一种级联卷积神经网络检测框架。检测框架由第一级分心行为预筛选卷积网络和第二级分心行为精确检测卷积网络两个全卷积网络级联构成。预筛选卷积网络是一个轻量级的图像分类网络,负责对原始数据进行快速筛选,其网络层数少、训练速度快,结构特征冗余较少,能够减少后续网络的计算负担;分心行为精确检测卷积网络采用VGG(Visual geometry group)模型特征提取的深度迁移学习检测算法网络,通过迁移学习重新训练分类器和部分卷积层。提出的级联神经网络最终可以实现9种驾驶员分心驾驶行为的准确识别检测。实验结果表明,相比主流单模型检测方法,在保证算法效率的同时准确率均有明显提升,准确率达到93.3%,有效降低了误检率。该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于改进的RetinaNet医药空瓶表面气泡检测

医药空瓶在生产过程中瓶身表面会产生大量的气泡缺陷,但现有的方法对医药空瓶表面气泡检测存在各种问题,例如对复杂场景变化的鲁棒性不强,抗噪声干扰能力弱等.针对现有医药空瓶表面的气泡缺陷,提出了一种改进的深度学习目标检测算法RetinaNet对瓶身气泡进行检测.对原始RetinaNet算法中的特征金字塔网络结构进行了优化,在特征融合过程中引入了特征增强模块,用来提高网路对图像语义特征的提取,增强网络特征提取能力.为了减少模型的参数数目和计算时间,考虑到空瓶表面气泡均为小目标缺陷,去掉原始特征金字塔网络中用于检测大目标的网络结构,提高了算法检测速度.通过对标准的ResNet50网络进行重新组合,并引进了膨胀卷积模块,扩大特征图感受野,提高了模型检测的精度.通过在注塑空瓶数据集上对本文的方法进行了验证,其准确率为99.72%,漏检率为0.12%,误检率为016%,mAP为99.49%,相比原始的RetinaNet的mAP提高了接近2.4%.     

改进深度可分离卷积的SSD车型识别

针对现有车辆识别方法对于车型实时识别能力不足的问题,提出一种改进的深度可分离卷积的SSD(single shot multibox detector)算法用于车型识别研究.首先,利用深度可分离卷积网络进行特征提取,并引入反残差模块来解决因通道数少、特征压缩导致的准确率下降问题.其次,以车辆的刚体特性为依据,重新设计区域候选框,减少模型参数运算量.最后,在BIT-Vehicle数据集上进行消融实验来对比不同网络模型性能差异.结果表明:改进的深度可分离卷积的SSD车型识别方法有更好的车型识别效果,可以达到96.12％的识别精度,检测速度提高至0.078 s/帧.     

轻量级卷积神经网络架构在入侵检测上的应用

针对当前卷积神经网络在入侵检测领域的效率低,误报率高等问题,提出一种新型的轻量级卷积神经网络.通过将SqueezeNet网络模型中Fire模块中的3×3卷积核替换成一组深度可分离的3×1与1×3的卷积核,并构建SpeedNet网络结构,替换模型卷积获得变形结构.实验结果表明,与传统的CNN网络架构相比,不降低精确度的情况下,提高了检测效率.     

基于深度学习的偏光片缺陷实时检测算法

针对现有的基于深度学习检测缺陷的方法虽然可以保证分类的准确率,但其检测速度慢,模型占用内存大,难以满足在线检测系统的实时性要求等问题,提出了一种基于深度学习的偏光片缺陷实时检测算法。首先,设计了一个新的并行模块用于构建偏光片缺陷检测网络,模块将不同尺寸大小的卷积核相混合,与传统的卷积层相比,可以融合不同尺度的特征并能提取到更丰富的缺陷特征;用深度可分离卷积替代模块中的标准卷积,这可以大大减少网络的参数量和乘法累计运算量(MACCs).其次,用非对称卷积代替并行模块中的深度可分离卷积得到并行非对称卷积模块,可以进一步减少网络的参数量。最后,使用全局均值池化层代替全连接层,大大减少了网络的参数量。实验结果表明,偏光片缺陷分类模型平均每张图片的测试时间为108 ms,模型在测试集上的准确率达到99.4%,同时模型占用内存为0.583 MB,能够满足工业中偏光片缺陷检测的实时性要求。     

基于中心点的多类别车辆检测算法

针对多类别车辆检测任务中存在计算复杂、检测精度不高的问题,提出一种基于中心点的多类别车辆检测算法.该算法首先通过Hourglass网络对各类型车辆特征进行提取,考虑到多类别车辆检测时易受车辆大小、视觉变化及非刚体形变等因素的影响,采用可变形卷积替换传统卷积的方法对Hourglass网络重建;在网络预测模块中,结合不同的预测分支支路,采用组合损失函数度量模型拟合的程度,同时引入GIoU损失提高模型拟合效果,减少车辆检测中漏检和误检现象的发生;最后通过Sigmoid激活函数得到最终的检测结果.在公开数据库上仿真实验,测试精度和检测速度分别达到了93.42％和49 f/s,在自制数据库上仿真实验,所提算法的精确率和召回率相比CenterNet算法分别提高了2.7％ 和5.6％.实验结果表明,本文算法在车辆检测任务中具有明显优势.     

改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法

针对传统钢材表面缺陷检测方法存在检测效率低、检测精度差等问题,提出一种基于改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测算法。首先使用GhostBottleneck结构替换原YOLOv5网络中的C3模块和部分卷积结构,实现网络模型轻量化;其次在Backbone部分引入SE注意力机制,对重要的特征通道进行强化;最后针对数据集特点在网络中增加一个检测层,强化特征提取能力,并在Neck部分增加特征融合结构,使用DW卷积替换部分标准卷积以减少运算量。实验表明,改进的YOLOv5sGSD算法,模型体积减少了10.4%,在测试集上的mAP值为76.8%,相比原YOLOv5s网络提高了3.3%,检测精度和速度也明显高于一些主流算法。相比传统的钢材表面缺陷检测方法,提出的算法能够更加准确、快速地检测出钢材表面缺陷的种类和位置,并且具有较小的模型体积,方便于在移动端的部署。     

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.     

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。     

改进RetinaNet的无人机小目标检测

无人机技术的不断成熟,使得搭载高效视觉系统的无人机应用也更加广泛。针对无人机航拍图像中小目标较多、分辨率低等原因导致的检测精度不高的问题,提出了一种改进RetinaNet的无人机航拍目标检测算法。算法针对特征图中小目标信息提取不足的问题,设计了多阶段特征融合方法,并将其与注意力机制串联设计了特征挖掘模块,可以在浅层特征图中融入深层的语义信息,丰富小目标特征;设计了基于中心点检测的无锚框(Anchor-free)方法,网络通过对中心点的回归来定位目标,而不是通过固定大小的锚框去匹配,这样做可以使网络对小目标的回归更加灵活,提高了算法的整体性能;且通过深度可分离卷积方法对网络进行轻量化设计,以压缩模型大小并提高检测速度。实验结果表明,改进算法较原RetinaNet算法平均精度提升了8.5%,检测速度提升了6帧/s,且与其他先进算法相比也具有性能优势,达到了检测精度与检测速度的均衡。     

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.     

多尺度卷积核U-Net模型的视网膜血管分割方法

针对病变视网膜血管结构的计算机辅助诊断问题,提出了一种多尺度卷积核U-Net模型的视网膜血管分割方法.在U-Net模型基础上设计了融合Inception模块和最大索引值上采样方法的多尺度卷积神经网络结构.在网络训练阶段,采取旋转、镜像等操作进行数据集扩充,运用CLAHE算法进行图像预处理;训练后得到的双通道特征图,进行Softmax归一化;最后通过改进的代价损失函数对归一化结果迭代优化,得到完整的视网膜血管分割模型.实验结果表明,所提方法在DRIVE数据集上分割的准确率达到0.9694,灵敏性达到0.7762,特异性达到0.9835,比U-Net模型具有更优的分割效果和泛化能力,与其他现存方法相比具有一定的竞争力.     

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。