基于改进YOLO-v3的眼机交互模型研究及实现

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%。     

一种改进YOLOv5的课堂异常行为感知检测算法

YOLOv5算法能够对异常行为进行检测，大幅度提高异常行为识别的准确率和速度。然而，其参数规模较大，GPU计算量大，不适合在资源受限的嵌入式终端上进行安装部署；同时，其对目标密集、易产生遮挡的学生课堂异常行为识别表现不佳。针对上述问题提出了融合MobileNetV3的YOLOv5算法，该算法通过改进网络结构提升了算法效率，通过小目标锚框改进了相互遮挡的多目标识识别能力。最后，在基准数据集上的实验结果表明该算法网络模型参数量优于现有的YOLOv5算法，同时该算法在课堂异常行为数据集上表现出更好的识别效果。     

基于深度学习的肺部医疗图像识别

肺结节作为肺癌早期诊断的重要特征,对其识别和类型判断具有重要意义.目前使用迁移学习的识别算法存在着源数据集与目标数据集差距过大问题,对于肺结节特征提取不足,导致效果不佳.故此提出了基于卷积神经网络的改进神经网络模型.将预训练的GooLeNet Inception V3网络与设计的特征融合层结合,提高网络对特征的提取能力;为确定最佳组合方式,对各组以准确率为标准进行测试.实验在LUNA16肺结节数据集上进行.进行分组测试结果表明,改进的网络准确率达88.80％,敏感度达87.15％.在识别准确率和敏感性指标上,与GooLeNet Inception V3算法相比,分别提高了2.72,2.19个百分点.在不同数据集比例下进行实验,同样达到了更优的效果,具有更好的泛化能力.可以给临床诊断提供相对客观的指标依据.     

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.     

面向边缘计算的轻量化外力破坏目标检测算法

针对在复杂边缘计算场景下外力破坏目标检测识别精度低与实时性差的问题,提出YOLO-ERFA轻量化目标检测算法。该算法采用跨阶段残差结构的CSPDarkNet53-Tiny作为特征提取网络,在保证模型轻量化的同时提高检测准确率;在此基础上,通过改进空间金字塔池化并融合高效通道注意力机制构建特征增强层以提升模型精度和对多尺度目标的检测能力,并在训练阶段使用改进的Mosaic算法增加样本背景虚化以提高模型在复杂场景下的抗干扰能力。实验结果表明,该方法在测试集上检测平均准确率达到了91.58%,在Jetson TX2平台推理速度达30 FPS,且模型内存大小仅为26.50 MB,提高了算法在边缘计算设备上部署的可行性。     

基于半监督生成对抗网络的通信信号调制识别算法

针对小样本条件下通信信号识别混淆的问题,提出了一种基于半监督生成式对抗网络的调制识别算法.首先结合半监督学习思想利用少量标签数据和大量未标签数据训练网络;其次在输出层添加辅助分类器进行结果判定,针对性设计了目标函数和损失函数,以满足网络生成虚假数据和实现信号分类的目的;最后使用不同的激活函数并用反卷积和Dropout代替池化操作,有效降低了算法复杂度并加快网络收敛速度.仿真实验表明:该算法适应性强、计算量小,较传统算法识别准确率提升了6％ ～13％,有效实现了小样本条件下的调制样式识别.     

大数据环境下加密网络行为的快速识别

利用传统算法进行大数据环境下加密网络行为的识别过程中,无法根据数据特点对加密网络进行深入分析,极大程度上降低了大数据环境下加密网络行为的识别速度。为此,提出一种基于蚁群聚类算法的加密网络行为的挖掘方法,根据加密网络行为的数据结构特点,建立加密网络行为的挖掘模型。实验结果表明,利用改进算法进行大数据环境下加密网络行为的识别,能够极大提高加密网络行为快速识别的准确率,从而降低了加密网络难以识别问题,取得了令人满意的效果。     

基于YOLOv4的暴力行为实时检测算法

针对当前深度学习行为识别技术无法满足监控系统实时性要求的问题,本文提出了一种监控视频暴力行为实时检测算法.该算法以YOLOv4模型作为基础,从提升检测准确性和实时性的角度对模型的主干网络和后处理方法做了改进.通过自建暴力行为数据集,分别对YOLOv4原模型和改进模型进行训练和测试.实验结果表明,在检测精度和速度的性能比...     

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.     

结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别

给出一种结合张量特征和孪生支持向量机的群体行为识别算法,以提高对视频中群体行为识别的准确率.首先通过群成员关节点骨架的姿态结构信息和群成员的社会网络信息描述群体在每一帧中的行为,并采用张量形式表示;然后使用多路非线性特征映射分解张量核,并利用粒子群优化张量核孪生支持向量机的模型参数;最后结合张量特征和孪生支持向量机实现视频中的群体行为识别.CAD2数据集和自建数据集上的实验结果表明,张量特征能够有效地表示群体行为,相比经典算法,所提算法能有效提高群体行为识别的准确率.      

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.     

PCA+4点算法在手写体数字特征识别中的应用

提出一种改进手写字体特征的提取方法:将传统的PCA特征方法与13点特征方法进行综合,得到一种PCA+4点的特征提取算法,然后通过BP神经网络进行训练识别.实验仿真表明这种改进的方法比PCA特征提取及13点特征提取的识别率高,特别在手写变化大、手写速度快等方面优势更加明显.     

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。     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

人体检测与异常行为识别联合算法

近年来,异常行为识别算法取得了一定的研究进展,但是针对复杂环境、人体遮挡、动作相似度高等多种挑战,识别算法的适应性、效率、准确性都有待进一步提高。为了解决以上问题,提出了基于特征增强的人体检测与异常行为识别联合算法,首先将视频序列分别送入人体检测网络和特征加强网络,再采用爱因斯坦求和法将特征加强网络输出的多头卷积注意力特征与人体检测网络输出的热力图特征融合,得到加强融合特征,然后利用检测网络输出的人体目标位置特征信息和ROI Align模块对加强融合特征进行人体ROI(region of interest)区域特征截取,得到人体ROI区域加强融合特征,最后将人体ROI区域加强融合特征送入Transformer时序建模网络模块进行人体行为特征时序建模和识别。所提算法充分利用检测网络中间过程产生的行为主体区域特征,弱化了复杂环境中背景的干扰,同时实现了检测网络的输出特征共享,避免了识别网络的二次特征提取过程,从而提高了网络运行效率,且利用Transformer网络的建模优势,能够充分挖掘人体行为空间特征、时序特征以及之间的跨域特征的优势。实验结果表明：所提算法在提高了网络效率的同时大幅度地...     

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。     

可堆叠重校准特征金字塔目标检测方法

无人机、车载识别等边缘设备应用日益增长,对模型参数量、检测速度以及精度提出了进一步的要求。为了提高目标检测在这些领域的项目落地能力,提出一种可堆叠重校准特征金字塔模块以及改进的SR-YOLOv3目标检测网络,使用对边缘设备友好的主干网络作为特征提取网络,通过堆叠轻量的金字塔模块,在减少参数数量的同时,提高检测精度及速度。在公开的目标检测数据集PascalVOC上进行性能评估,实验结果显示,该改进算法的参数量有明显下降,且计算速度得到提升。     

基于深度学习的砂岩组分显微图像识别

识别砂岩中的石英、长石和岩屑对判断沉积环境具有重要意义,但传统的人工识别方法存在主观性强、对经验依赖程度高等问题。本文利用深度学习、卷积神经网络等技术构建了一种基于Faster R-CNN目标检测算法的砂岩显微组分图像识别方法,实现了正交偏光下对薄片图像中石英、长石、岩屑三种组分的智能识别,三种组分平均识别准确率为89.28%。为了验证模型的可靠性,实验对比了不同算法和特征提取网络,结果表明：Faster R-CNN目标检测算法的识别效果优于YOLO V3、YOLO V4、YOLO V5s,ResNet50特征提取网络的表现效果优于VGG16。采用ResNet50特征提取网络的Faster R-CNN目标检测模型优势显著,它可以更好满足岩石薄片的识别要求,为传统的人工方法提供智能化技术方案。