基于卷积神经网络的小目标交通标志检测算法

PVANet(performance vs accuracy network)卷积神经网络用于小目标检测的检测能力较弱.针对这一瓶颈问题,采用对PVANet网络的浅层特征提取层、深层特征提取层和HyperNet层(多层特征信息融合层)进行改进的措施,提出了一种适用于小目标物体检测的改进PVANet卷积神经网络模型,并在TT100K(Tsinghua-Tencent 100K)数据集上进行了交通标志检测算法验证实验.结果表明,所构建的卷积神经网络具有优秀的小目标物体检测能力,相应的交通标志检测算法可以实现较高的准确率.     

基于卷积神经网络的人流量统计

在密集场景中,人流量统计往往因无法可靠地检测行人而使得统计精度不高.针对这一问题,在利用卷积神经网络技术基础上,采用基于头部检测的方法进行人流量统计.该方法采用级联的Adaboost检测器对人头目标进行初步筛选,再用迁移学习技术训练卷积神经网络,并用由卷积神经网络和支持向量机构成的人头分类器模型对初步筛选得到的人头目标进行精细识别,提高检测精度率,利用航迹关联对人头目标进行跟踪统计.实验结果表明,该方法能准确快速地定位到单个行人并具有较高的统计精度.     

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SSD卷积网络的视频目标检测研究

针对传统卷积神经网络对远距离视频目标识别效果差的原因,本文提出一种改进的基于SSD卷积网络的视频目标检测模型.首先,对数据集进行剪裁,旋转等预处理,提高网络检测泛化能力,其次,采用coco数据集Mobilenet_SSD预训练模型,由于其具有轻量级网络模型特点,减少计算开销,减少内存占用量.然后,再结合voc2012数据集进行二次训练微调处理,加快训练收敛速度,使用自定义数据集能有效检测特定场景目标,能够有效识别远距离场景下视频目标物体.实验结果表明,改进的网络检测模型适用于远距离目标检测,减少计算量,降低硬件内存资源消耗,提高网络模型性能和检测精确度,具有较好的鲁棒性.     

面向小目标检测结合特征金字塔网络的SSD改进模型

针对SSD卷积神经网络模型对小目标检测精度不高的问题,提出了一种基于特征金字塔网络的SSD改进模型.特征金字塔网络可以将深层的携带有更抽象、更丰富的语义信息的卷积特征图与浅层的分辨率更高、更细节的卷积特征图进行融合.检测的过程是将原始SSD网络得到的多层特征图,经改进设计的横向连接层、上采样层、融合层和预测层处理后,再通过非极大值抑制得到最终的检测结果.采用PASCAL VOC 2007和2012(train+val)作为训练集,PASCAL VOC 2007(test)测试集的m AP达到了75. 8%,相比原SSD模型提高了1. 5%.其中,在盆栽植物类密集小目标检测上有9. 9%的提升.     

一种基于改进SSD的烟雾实时检测模型

在SSD(single shot multibox detector)模型基础上,提出一种采用多特征融合及递进池化技术的烟雾实时检测模型,用于对烟雾的实时检测,最终实现了火灾的前期预警.首先,采用MobileNet作为基础网络,实现对烟雾图像特征的逐层提取;然后利用递进池化技术实现对特征模型的压缩,通过反卷积操作实现关键特征的向前融合,避免关键特征的损失;最后经过1×1的卷积后对烟雾图像中不同类型的特征进行融合,借助SSD模型合并不同尺度特征的检测框,使模型目标框预测器统一,增强对模型正负样本的判断能力,实现对目标的类别和位置做出准确判断.实验结果表明,所改进的模型不仅能够对常规环境中的烟雾准确检测,而且对不同光照和尺度的烟雾图像检测也取得了较好的效果.     

面向智能船舶的水面小目标检测算法

针对智能船舶中基于视觉传感器的水面小目标识别具有识别区域分辨率低、图像模糊、信噪比低等问题,提出了一种新的基于卷积神经网络的水面小目标检测算法——自注意力特征融合检测算法.首先,为了提高视觉信息处理的效率与准确性,在网络模型中引入了自注意力模块,更多关注小目标的细节信息.其次,在网络模型中采用了结构化的特征融合算法,通...     

基于改进YOLOv4的轻量化目标检测方法

针对检测模型参数量大,难以在嵌入式设备上部署等问题,设计了一种改进的YOLOv4目标检测算法.该算法使用轻量化的MobileNetV1替换CSPDarketnet53主干特征提取网络,并将后续网络中的3×3卷积替换为深度可分离卷积,极大地减少了模型的参数量;在检测头加入NAM注意力模块,增强网络对细节信息的提取能力;采用SDIoU Loss作为边框回归损失,在加快收敛速度的同时提高了检测精度.实验表明：与YOLOv4-CSPDarknet53相比,改进算法在PASCAL VOC07+12数据集上训练出来的模型大小为47.19 M,约为原来的五分之一,FPS提升了40(f/s),mAP提升了2.4%.与YOLOv4-Tiny、YOLOv5s、YOLOv7等目标检测算法相比,具有兼顾检测速度与精度的特点.     

一种双流卷积神经网络的黑烟车检测算法

针对目前人工监测机动车黑烟行为费时费力的问题,文章提出一种双流卷积神经网络的机动车黑烟检测方法.该方法首先使用Vibe背景模型提取运动前景目标,然后对前景图像使用霍夫直线检测,获取候选黑烟区域,减少了路面环境和机动车车身对黑烟检测的影响.双流卷积神经网络分为空间流卷积神经网络和时间流卷积神经网络,空间流提取黑烟图像的空...     

基于扩张卷积特征自适应融合的复杂驾驶场景目标检测

针对复杂驾驶场景下的目标检测问题,提出一种基于扩张卷积特征自适应融合的目标检测算法.采用单阶段目标检测网络RetinaNet作为基本框架,其包含卷积特征提取、多尺度特征融合以及目标分类与回归子网.为提高网络对多尺度特征的提取能力,设计了基于不同扩张率组合的残差卷积分支模块,以获取不同感受野下的目标特征图;然后,将不同尺度下的特征通过网络自适应学习的参数融合后输出,用于后续的目标预测;最后在大规模且多样化的复杂驾驶场景数据集BDD100K上进行实验.结果 表明,利用扩张残差卷积分支模块与特征自适应融合算法能够分别将网络的平均精度均值由0.330提升至0.338与0.344,并在采用扩张卷积特征自适应融合的情况下达到了0.349.所提算法能够有效提升目标检测算法在复杂驾驶场景下的检测性能.     

因式分解卷积运算的多尺度目标跟踪算法

针对因受到尺度变化、光照变化、形状变化以及相似目标等因素的干扰,目标跟踪过程出现漂移或算法过拟合现象等问题,提出了一种基于因式分解卷积运算的多尺度卷积运算.采用含有类似anchors机制的深度检测模型SSD,提取不同宽高比尺寸的特征减少漂移情况的出现,利用紧凑的样本集生成模型和优秀的更新策略等优点有效地解决了过拟合问题.结合ECO算法中的因式分解法提高在光照变化、尺度变化、遮挡以及背景杂波等方面跟踪效果.实验结果表明:该目标跟踪算法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪成功率.研究结论可以提高目标跟踪算法的精确性、实时性.     

野外监控场景运动目标地平线检测法

为了对野外等复杂环境下的运动目标进行检测,减少天空变化、树枝摆动等因素的影响,采用卷积投票的方法,确定天空和地面的交界线,并以此为自动设定ROI.应用背景减除的方法和自适应混合高斯模型进行检测分析.实验表明,算法速度好,检测效果好.     

肺部CT图像多病种自动检测及分类

针对医学影像预处理复杂、病灶位置分散检测困难、医院等实际应用场景的设备条件难以满足庞大影像数据量对设备的高性能要求等难点,本文采用卷积神经网络的方法训练双阶段模型,对肺结节、索条和动脉硬化钙化3种病灶进行检测,第一阶段目标是检测查全率,第二阶段目标是检测查准率.实验结果表明本文方法在设备有限时,检测时间约为DeepLu...     

基于卷积网络的视频目标检测

针对传统卷积神经网络层级较为浅,对物体识别精确度较低的原因,利用改进的深层卷积网络VGG16模型检测视频运动目标.首先,预处理过程中对数据集进行剪裁和旋转操作,补充数据集数量,以解决前期图像资源不足等问题;其次,在PASCAL VOC数据集上先预训练模型,接着加载自定义视频数据集对预训练模型进行第二次训练.实验结果表明,该网络模型能很好用于视频目标识别,提高了检测精确度,有效减少网络参数计算量,降低硬件内存资源消耗,具有较强的鲁棒性.     

一种轻量化网络的火焰烟雾检测算法

针对算力有限的移动和嵌入式平台,提出了一种基于深度学习的轻量化火焰烟雾检测算法.利用数据增强来解决数据量较少的问题,使用one-stage目标检测方法中的YOLOv4作为火焰烟雾检测的模型框架,采用轻量化神经网络MobileNetV3替换YOLOv4的原主干特征提取网络,减少了模型参数量;再采用深度可分离卷积替换掉YO...     

一种面向船舶智能航行的海上目标实时跟踪算法

海上目标感知的准确性和实时性是实现船舶智能航行的前提和基础.为了满足以上要求,将有效卷积算子(ECO)引入海上船舶目标跟踪中.该算法以相关滤波为基础,响应最大值之处为目标船舶中心所在位置.获得中心位置之后,采用尺度滤波方法估计出船舶目标的最佳尺度,从而完成对目标当前帧的跟踪.利用因式分解卷积的方式分解卷积,降低数据维度,减少计算时间;采用高斯混合模型将样本分成不同类别,降低训练集样本冗余度;采用稀疏更新策略更新样本模型,防止过拟合问题.选取海洋环境下船舶不同运动场景作为实验样本,与几种常用跟踪算法对比,验证了ECO算法在海上船舶目标跟踪上的准确性和实时性.     

基于深度学习的网络攻击检测

针对现有的网络攻击检测方法检测精度不高的问题,提出一种基于并行卷积神经网络的在线网络安全攻击检测方法.该并行的深度卷积神经网络一共包含2个深度卷积神经网络用于提取特征:CNN1和CNN2,然后通过全连接层两个特征提取层,并通过软最大化操作将网络攻击的检测转换为攻击的分类模型.采用KDD Cup99作为仿真数据集,并采用训练数据来对深度模型进行训练,当模型的训练误差小于一定阈值时,采用测试数据进行测试.结果表明:将本文所提方法与文献[8]以及文献[9]所提的卷积神经网络进行比较,其结果表明了所提方法不仅具有较高的检测准确率而且具有较低的误报率上.     

基于YOLOv5的遥感图像目标检测

目标检测是遥感图像处理领域的一项重要技术,遥感图像目标种类繁多且存在目标物体难以被检测.提出把YOLOv5算法应用到遥感图像目标检测的方法,首先选择YOLOv5x来构建网络模型,再通过Mosaic数据增强对样本集进行预处理和自适应锚框筛选方法确定锚框大小,然后切片卷积操作得到原始特征图,将原始特征图送入主干网络进行特征融合得到最优权重,最后采用GIOU Loss做边界框的损失函数和非极大值抑制目标框的筛选,对遥感图像进行目标检测.在公开的10类地理空间物体(NWPU-VHR 10)数据集进行了检测实验,以评估所提出模型的目标检测性能.对比实验表明,本文的模型mAP达到了0.9239,与使用相同数据集的模型中的最佳结果进行比较,mAP提升了1.78％,该方法可以提高遥感图像目标检测精度.     

基于深度学习的水面目标检测模型压缩方法

针对目标检测模型过大且计算复杂而导致其无法应用于无图形处理器嵌入式终端的问题,通过改进YOLO算法,提出一种基于深度学习的水面目标检测模型压缩方法.采用带有深度可分离卷积和轻量级注意力模型的改进网络替代特征提取网络DarkNet,通过多尺度特征融合进行模型压缩,引入k-means++算法与Mish激活函数,保证模型压缩后的准确度.试验结果表明,YOLOv3-MobileNetV3网络模型较YOLOv3网络模型的参数量减少61.35%,模型大小减少144 MB,模型平均精度均值较YOLOv3-MobileNetV1网络模型提升5.55%,满足嵌入式设备水面目标检测实时性和准确性的要求.     

应用于起重机智能视觉检测的双网络并行模型

起重机是一种使用广泛的物流设备,然而在长期高负载运作下,由于机械磨损、疲劳断裂产生的裂纹以及长期暴露于高温、潮湿环境下造成的机械腐蚀是无法避免的问题.传统的人工检测,一方面无法保证检测人员的作业安全,另一方面无法保证检测的全面性.因此,提出一种基于深度卷积神经网络的起重机金属结构缺陷视觉检测算法.由于起重机金属结构缺陷图像数据的规模小于深层次卷积神经网络所需的数据规模,容易导致过拟合,故先设计浅层次的卷积神经网络模型,再采用深层次的卷积神经网络训练浅层次卷积神经网络,得到一个深层次与浅层次的双网络并行模型,以此达到提高浅层次卷积神经网络检测的准确性和鲁棒性.实验上,通过双网络并行模型算法与单网络模型、传统机器视觉识别方式的实验性能对比,验证了该算法的有效性和更好的鲁棒性.