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题名改进YOLOv7的航拍图像目标检测
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作者
邹振涛
李泽平
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机构
公共大数据国家重点实验室
贵州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第8期173-181,共9页
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基金
国家自然科学基金(61462014)。
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文摘
航拍图像目标检测对于高效解译航拍图像,并用于地图绘制、资源普查、城乡规划等领域有着重大现实意义。针对无人机航拍图像中的物体尺度变化大、易受到背景干扰和微小目标容易错检漏检的问题,提出一种基于YOLOv7进行改进的航拍图像目标检测算法(AirYOLOv7)。AirYOLOv7通过在原网络的特征提取阶段结合三维注意力机制,在特征融合阶段结合通道注意力机制,以帮助模型更好地聚焦于图像中的关键信息。考虑到航拍图像中存在许多微小物体,算法额外增加了一个用于检测微小物体的预测头,并在每个预测头前引入C3STB,以增强算法对不同尺度目标的检测能力。针对IoU损失对微小物体的位置偏差非常敏感,通过在原边框回归损失中引入Wasserstein距离来衡量微小物体之间的差异,以提高算法对微小物体的检测能力。实验结果表明,AirYOLOv7在DOTA和VisDrone这两个公开的光学航拍数据集上的mAP分别达到78.65%和51.79%,相较于原始的YOLOv7分别提高了1.92个百分点和2.28个百分点,证明了改进方法在光学航拍图像上的有效性。
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关键词
目标检测
航拍图像
注意力机制
损失函数
Swin
Transformer
YOLOv7
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Keywords
object detection
UAV images
attention mechanism
loss function
Swin Transformer
YOLOv7
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名水产养殖实时监控系统设计
被引量:8
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作者
邹振涛
杨宏
李宏
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机构
宁波大学信息科学与工程学院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2011年第9期124-127,共4页
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基金
宁波市服务型重点专业建设项目(010-A00083094702)
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文摘
分析了目前国内水产养殖的现状以及存在的问题,提出了一种可以改善目前水产养殖现状和解决这些问题的水产养殖监控系统。该系统是以51单片机作为控制核心设计的,利用温度传感器和pH电极实现了对水中温度和pH的实时监控,并采用对增氧机进行软件定时的方法实现对水中含氧量的控制。通过此种方法可以大大降低目前进行科学化水产养殖的成本,加快其规模化的进程。
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关键词
水产养殖
监控
软件定时
低成本
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Keywords
aquaculture
monitoring
software regularly
low cost
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分类号
TP273.5
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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