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%.     

一种用于实时可视化的海量地形数据组织与管理方法

针对海量地形数据实时可视化，提出了一种瓦片金字塔模型和线性四叉树索引相结合的地形数据组织方法，利用视景体裁剪、基于分辨率测试的目标瓦片快速搜索算法和瓦片请求预测机制实现了场景数据的动态管理。实验结果表明，该研究成果能够实现真实感海量地形数据的实时可视化与交互操作。     

基于金字塔池化网络的质子交换膜燃料电池气体扩散层组分推理方法

针对质子交换膜燃料电池气体扩散层(gas diffusion layer composition,GDL)形貌划分与制备工艺改进问题,提出了一种基于金字塔池化网络(pyramid scene parsing network,PSPNet)与多层感知器(multi-layer perception,MLP)的气体扩散层组分识别与比例推理方法：首先将带标签的气体扩散层扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)图片输入神经网络,得到特征图;得到的图像特征层进入金字塔池化模块后,获取SEM图像的深层和浅层特征;随后将深层和浅层特征图层融合输入全卷积网络(fully convolutional network,FCN)模块,得到预测图像;最后统计各个组分上的像素点比例,通过MLP完成组分比例推理。结果表明：所提方法组分识别像素准确率达81.24%;在5%偏差范围内,比例推理准确率为88.89%。该方法解决了气体扩散层多组分无法区分、比例无法获知的问题,可有效应用于气体扩散层的质检、数值重构以及制备工艺改进。     

基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法

针对现有的安全帽佩戴检测算法难以有效地检测小目标、重叠和遮挡目标的错检、漏检等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测算法。首先,在主干网络增加了一层有效特征提取层更容易检测小目标,同时对颈部原有的特征金字塔结构进行改进,使特征融合得到加强,提升了对小目标检测的准确性;其次,在主干网络中引入了有效通道注意力机制模块(ECA-Net),更容易获取小目标的关键信息,增强了模型对小目标检测的性能;最后,引入CIOU-NMS替换NMS使得网络既考虑到预测框和真实框之间的重叠面积,还考虑到两个框之间的中心点的距离和宽高比,解决了对重叠和遮挡目标的错检、漏检问题。实验结果证明,改进后的算法平均检测精度(MAP)达到了97.2%,较原始YOLOv5算法提升了3.8%,满足施工场景下对安全帽佩戴检测准确率的要求。     

基于边缘感知和小样本学习的多尺度带钢表面缺陷分割方法

深度全卷积语义分割网络能够提供像素级带钢表面缺陷检测,对于带钢质量控制具有至关重要的作用。但是这类模型大多无法感知缺陷边缘,而且性能往往严重依赖大量精确标注的标签样本,严重影响其实际应用。为了解决以上困难,提出了一种基于边缘感知和小样本学习的多尺度带钢表面缺陷语义分割网络。该网络由两个级联的子网络组成。第一个子网络首先利用改进的一次性聚合模块和特征金字塔注意力模块构建编码器,提取多层级和多尺度特征并降低训练所需的数据量。然后将一系列全局注意力上采样模块作为解码器实现高级特征指导低级特征复原空间信息,并输出初步预测结果。第二个子网络利用一个浅层U-Net对第一个子网络获得的初步预测结果进行细化并增强边缘检测能力。东北大学热轧带钢表面缺陷数据集上的实验证明了该方法对夹杂、斑点和划伤等表面缺陷自动提取的可行性和有效性。     

改进的YOLOv3交通标志识别算法

针对复杂场景下交通标志检测存在精度低、检测速度慢等问题,提出一种基于YOLOv3改进的S-YOLO(stronger-YOLO)交通标志算法。首先,合并批归一化层到卷积层,以提升模型前向推理速度;其次,采用二分K-means聚类算法,确定适合交通标志的先验框;然后引入空间金字塔池化模块,提取特征图深度特征;最后引入完整-交并比(complete-IoU,CIoU)回归损失函数,提升模型检测精度。实验结果表明,在重制的中国交通标志数据集(Chinese traffic sign dataset,CTSDB)下,所提算法与YOLOv3相比,平均准确率和检测速度分别提升了4.26%和15.19%,同时相较YOLOv4以及其他算法对交通标志识别有更优的精度和速度,具有良好的鲁棒性,满足复杂场景高效实时检测。     

一种改进yolox_s的火焰烟雾检测算法

针对目前在火灾预警方面还存在火焰烟雾检测效果差、误报率高等问题,在YOLOX框架下提出改进YOLOX＿S目标检测算法。首先在数据集建立方面,采用的数据集包括Bilkent University公开的数据集和部分自建数据集,共计9 621张图片。并且通过对数据集采用Mosaic数据增强的方式,增加数据的多样性。其次对backbone部分采用swin-T骨干网络来代替原来的CSPDarkNet骨干网络,能够更好的捕捉不同尺度下的特征,有效地提升了目标检测的精度。然后对网络模型引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN)特征融合网络,提高检测的效率和网络模型的适应性,在复杂背景下同样可以保持较高的检测精度。最后引入CA注意力机制来加强此算法的特征提取能力。经过对比实验表明,改进后的YOLOX＿S的火焰烟雾检测算法具有较高准确性,其mAP@0.5(预测框与真实框重合程度的阈值为0.5时的平均检测精度)达到81.5%,相比原网络提高了5.3%。改进后的YOLOX＿S网络模型在火焰烟雾检测方面具有更高准确性和更低的误报率。     

一种轻量级网络模型的多尺度热红外行人检测方法

现有热红外行人检测算法存在网络参数众多、计算量大和小目标检测效果不佳的问题,针对这些问题,提出了一种轻量级行人目标检测算法。首先,该算法利用轻量级网络Resnext50作为骨干网络,实现检测网络的参数削减以及初始特征提取。其次,在模型中引入特征金字塔模块实现多尺度语义信息融合,并结合多尺度训练策略有效地提高了多尺度目标的检测效果。最后,在数据预处理部分引入图像原色填充策略,该策略有效地防止图像变换尺寸过程中出现的目标失真情况。在自建数据集和公开数据集上实验结果表明,此方法在速度和精度上均取得较好的性能,在自建数据集上mAP达到94.49%,比原SSD高出0.53%,而参数量少了近39%。     

基于小波变换的Laplacian金字塔图像数据压缩

一幅数字化后的图像的数据量非常大,在图像的传输、存储、加工处理等方面都会引起很大的困难。本文详细介绍了基于Laplacian金字塔的图像数据压缩方法,在满足人们对图像质量要求的前提下,可以用较少的比特数存储或传输数字图像,以达到数字图像传输时所要求的信道容量及数字图像处理中的存储容量。     

遥感影像配准中控制点的自动提取

针对遥感影像的处理应用中,传统的手工选取控制点速度慢、精度低和强度大等缺点的问题,提出了一种基于影像灰度和影像特征混合自动提取控制点的新方法。在进行控制点的自动提取时,该方法速度快、错误匹配率低、精度高。方法内容包括特征点提取、构造影像金字塔以及基于金字塔数据结构的互相关匹配。