基于高分辨率网络的人体姿态估计

针对高分辨率网络中存在不同分支特征交叉融合导致参数量大、运算复杂度高等问题,提出了一种基于高分辨率检测网络（HRNet）的人体姿态估计优化网络模型.引入空洞空间卷积池化金字塔替代多分辨率分支网络交叉融合过程,同时引入注意力机制,提高网络输出特征图质量,从而保证改进后网络检测的准确度.在环境配置和网络输入图像分辨率一致的情况下,所提出的模型在COCO数据集上实验结果较HRNet相比参数量下降38.6%,运算复杂度下降35.2%.实验结果表明：改进后网络在检测精度略微下降的情况下,能有效降低参数量、运算复杂度.     

基于双姿态的高阶罗德里格斯参数姿态估计

针对高阶罗德里格斯参数构建姿态更新方程时存在模型奇异值以及基于四元数的姿态估计算法计算量大等问题,提出一种基于双姿态的高阶罗德里格斯参数姿态估计算法.当高阶罗德里格斯参数存在奇异时,切换到四元数姿态表示模型,避免高阶罗德里格斯参数的奇异值,之后再通过判断准则切换到高阶罗德里格参数姿态表示模型,以降低计算量.通过江试试验比较了提出算法和传统四元数无味估计器的估计精度和计算量,在计算精度基本相当的情况下,本文算法计算时间减小了26.27%.     

轻量化二维人体骨骼关键点检测算法综述

随着移动设备和嵌入式设备的发展,对二维人体骨骼关键点检测网络提出了更高的要求。设计轻量化神经网络是解决网络参数量大、计算量大的重要方法。首先,介绍了基于神经网络的二维人体骨骼关键点检测中常用的数据集、主流方法和轻量级神经网络;然后,对近几年基于神经网络的轻量化人体姿态估计方法进行了分类和总结,根据神经网络轻量化方式将二维骨骼关键点检测方法归成四类：轻量化特征提取网络、深度可分离卷积、Dense连接机制和Lightweight瓶颈结构,并分析了它们的优缺点和轻量化手段;最后,介绍了常用的评价指标,并对改进后的轻量化方法进行了实验数据对比,结合当前研究所面临的问题及未来的发展趋势进行了总结。     

改进型SSD网络的织物瑕疵检测算法

针对传统纺织生产中瑕疵检测精度低、速度慢和模型太大影响部署等问题,提出一种基于改进型SSD(single shot multiBox detector)网络的织物瑕疵检测算法。将RepVGG网络融合SE(squeeze-and-excitation)模块,提出SE-RepVGG网络作为SSD的主干网络;在增强网络特征提取能力的同时,采用结构重参数化方法大幅减少网络的参数量和计算量,以改善实时检测性能;利用深度可分离卷积代替传统卷积,设计DCS(deconvoution-and-squeeze)模块构建SSD的辅助网络,以进一步降低网络计算量;利用K-means聚类算法调整先验框比例,以提升检测精度。实验结果表明,相比原始SSD网络,算法在检测精度上mAP提高34.47%,达到96.96%,网络参数量减少13.01 MB,检测速度为47 F·s^-1,满足工业实时检测需求。     

改进残差神经网络在遥感图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络随着深度加深而导致网络退化以及计算量大等问题,提出一种改进残差神经网络的遥感图像场景分类方法。该方法以残差网络ResNet50作为主框架,在残差结构中引入深度可分离卷积和分组卷积,减少了网络的参数量和计算量,加快模型收敛的同时也提升了分类精度。此外在网络中嵌入多尺度SE block模块对通道特征进行重校准,提取出更加重要的特征信息,进一步提升了网络的分类性能。在AID和UCMerced_Land Use两个公开数据集上的分类精度分别为91.92%和93.52%,相比常规残差网络分类精度分别提高了3.38%和10.24%,证明所提方法在遥感图像场景分类任务中的可行性和有效性。     

结合二阶注意力机制的多尺度人体姿态估计

为解决人体姿态估计任务中存在的不同视角下人体实例尺度变化、遮挡问题导致的人体关键点定位不准确问题,提出融入二阶注意力机制的多尺度人体姿态估计网络模型GOS-HRNet。首先,在特征提取阶段为了获得高质量的特征图,通过在多分辨率网络结构中使用Octave卷积,保留更多的图像空间特征信息以提高关键点定位准确率;然后,为有效的利用图像上下文信息,融入二阶注意力模块使网络能更好地学习各分辨率表征的空间信息;最后,为了应对尺度变换对关键点定位的影响采用尺度增强训练方法,提高模型对尺度变化的鲁棒性。所提模型在MS COCO 2017数据集上进行实验,结果表明：所提出的GOS-HRNet模型平均检测精度比HRNet模型提升了2.2%,能够更加准确地利用上下文信息、丰富空间特征信息以提高对关键点定位的准确性。     

基于改进姿态估计算法的嵌入式平台实时跌倒检测

为了实现视频中特殊人群跌倒检测的实时性和降低误检率。通过采用改进的姿态估计网络提取人体关节点的方法,研究了使用前后帧关节点的变化来对人体进行追踪和跌倒行为检测。为了在嵌入式平台上使姿态估计网络达到实时效果,采用带有注意力机制的轻量化结构搭建深度卷积网络来提取人体关节点坐标,并合成完整的骨架信息。结果表明：带有注意力机制的姿态估计算法在不同数据集上的准确度均有提升;同时在嵌入式平台上保持误检率较低的情况下达到实时跌倒检测。可见基于改进姿态估计算法并通过关节点判断的方法较好地实现了人体的跌倒检测。     

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-Pose轻量模型的多人姿态估计

YOLO-Pose作为人体姿态估计算法模型,在精度和速度上有着不错的表现,但其在复杂和有遮挡的场景下存在误检率较大的问题,并且模型的复杂度仍然有优化的空间. 针对这几个问题,通过选取Slim-neck模块和Res2Net模块,重新设计其特征融合层,减少其计算量和参数量,提高特征提取能力,在提升精度的同时,使模型轻量化;引入EIoU损失函数,加快边框检测的收敛速度,并提高定位的准确性. 在压缩的OC_Human数据集上进行测试,改进后的模型与YOLO-Pose相比,P值、mAP@0.5和mAP@.5：95分别提高了10.6,3.1和2.9个百分点. 此外,参数量和计算量也分别减少了16.7%和19.3%,在精度和轻量化方面均有所提升,为其应用在资源有限的边缘计算设备提供了可能性.     

裂缝小目标缺陷的轻量化检测方法

及时且准确捕获井壁出现的微小裂缝,对于井筒安全意义重大.轻量化检测模型是推动井壁裂缝自动检测的关键,打破现有方法聚焦于提取深层语义信息的局限,重视浅层特征表征的几何结构信息的应用,针对井壁裂缝提出轻量化检测模型E-YOLOv5s.首先融合普通卷积、深度可分离卷积和ECA注意力机制设计轻量化卷积模块ECAConv,再引入跳跃链接构建特征综合提取单元E-C3,得到骨干网络ECSP-Darknet53,它负责显著降低网络参数,同时增强对裂缝深层特征的提取能力.然后设计特征融合模块ECACSP,利用多组ECAConv和ECACSP模块组建细颈部特征融合模块E-Neck,旨在充分融合裂缝小目标的几何信息和表征裂缝开裂程度的语义信息,同时加快网络推理速度.实验表明,E-YOLOv5s在自制井壁数据集上的检测精度相较YOLOv5s提升了4.0%,同时模型参数量和GFLOPs分别降低了44.9%、43.7%.E-YOLOv5s有助于推动井壁裂缝自动检测的应用.