题名 基于YOLOv5的铁路接触网异物检测模型初步研究
1
作者
赵仲瑜
唐伟忠
张文辉
蒲伟
牛超群
机构
中国铁路兰州局集团有限公司
出处
《铁路计算机应用》
2024年第2期13-18,共6页
基金
中国铁路兰州局集团有限公司科技研究开发计划课题(2023076-1)。
文摘
接触网上附着的异物是影响铁路列车运行安全的一大隐患,在开行列车前需要检查接触网上是否有异物附着。目前,接触网异物检测主要依靠人工巡检,工作效率低,人力物力消耗大。文章通过建模实验,初步探讨利用基于深度学习的目标检测技术实现铁路接触网异物检测的可行性;构建了3种接触网异物检测模型:YOLO(You Only Look Once)v5模型、YOLOv5+坐标注意力(CA,Coordinate Attention)改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型,利用包含鸟窝和轻质异物两种常见异物的接触网图像数据集,对这3种模型进行实验分析。实验结果表明,相比YOLOv5算法,对于检测鸟窝和轻质异物两种常见的接触网异物,YOLOv5+CA改进模型和YOLOv5+ConvNext Block改进模型具有更好的效果,且YOLOv5+ConvNext Block改进模型检测小尺寸目标的能力更强。
关键词
铁路接触网
异物检测
基于深度学习的目标检测
YOLOv5
坐标 注意力 (ca )
ConvNext
Block
Keywords
railway overhead line equipment
foreign object detection
deep learning based object detection
YOLOv5
coordinate attention
ConvNext Block
分类号
U226.8
[交通运输工程—道路与铁道工程]
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于YOLOv5s的城镇森林交界域火灾探测模型
2
作者
王喆
李享
杨栋梁
刘丹
机构
武汉理工大学安全科学与应急管理学院
武汉理工大学中国应急管理研究中心
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期152-158,共7页
基金
教育部人文社会科学研究青年基金资助(20YJC630154)
国家自然科学基金资助(62073251,71501151)
+1 种基金
湖北省自然科学基金资助(2020CFA055,2016CFB467)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(WUT:2020-VI-004)。
文摘
为精准监控城镇森林交界域火灾及定位其空间分布,提出基于改进YOLOv5s网络的城镇森林交界域火灾目标探测模型。首先收集城镇森林交界域火灾图像,利用图像注释工具标注出目标探测数据集;然后将坐标注意力(CA)机制引入YOLOv5s的主干网络,增强模型的方向及位置信息感知,以精准定位出城镇森林交界域火灾起火点;最后以准确度、召回率、平均准确度为评价指标,在自建数据集上进行训练、测试。模拟结果表明:改进的YOLOv5s模型整体性能提升,在城镇森林交界域火灾目标探测中,建筑物火灾平均精确度增加了0.8%,森林火灾则增加了1.3%。
关键词
城镇森林交界域
YOLOv5s
火灾探测
目标探测
坐标 注意力 (ca )
Keywords
wildland-urban interface
YOLOv5s
fire detection
target detection
coordinate attention(ca )
分类号
X928.7
[环境科学与工程—安全科学]
题名 基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷检测模型
被引量:3
3
作者
朱豪
周顺勇
曾雅兰
李思诚
刘学
机构
四川轻化工大学自动化与信息工程学院
出处
《木材科学与技术》
北大核心
2023年第2期8-15,共8页
基金
四川省科技厅项目“基于多源信息融合的低空飞行安全电力线检测系统关键技术研究”(2020YFSY0027)
四川省科技厅项目“基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测系统研究”(2020YFG0178)
+1 种基金
四川轻化工大学研究生创新基金项目(Y2022129)
四川轻化工大学研究生创新基金项目(Y2022163)。
文摘
针对木材表面缺陷的复杂多样性和特征提取困难,提出一种基于改进YOLOv5s的木材表面缺陷(活节、死节、有裂缝节子和裂缝)检测模型。首先,在Backbone网络引入坐标注意力机制(coordinate attention,CA)增强每个通道之间的信息交互,然后采用混合空间金字塔池化(hybrid spatial pyramid pooling-fast,HSPPF)结构减少信息损失,再使用GSConv卷积减少参数量,用改进的曲线高效交叉联合(curve efficient intersection over union,CEIoU)作为训练时模型的损失函数,提升木材缺陷检测的准确性。试验结果表明,改进模型能够有效检测出木材表面缺陷,模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)为84.4%,比未改进之前提高了2%,检测速度达到73.9 FPS,在模型参数量方面明显减少,同时优于其他主流模型,能够满足木材表面缺陷检测的要求。
关键词
HS-YOLOv5s
木材表面缺陷检测
坐标 注意力 机制(ca )
混合空间金字塔池化(HSPPF)
曲线高效交叉联合(CEIoU)
Keywords
HS-YOLOv5s
wood surface defect detection
coordinate attention(ca )
hybrid spatial pyramid pooling-fast(HSPPE)
curve efficient intersection over union(CEIoU)
分类号
S781.5
[农业科学—木材科学与技术]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于CA-YOLOv5的热轧带钢表面缺陷检测方法
4
作者
杨森泉
丁凡
文昊翔
李璞
胡松喜
机构
韶关学院智能工程学院
华南理工大学广东省高分子先进制造技术及装备重点实验室
出处
《光电子.激光》
CSCD
北大核心
2024年第1期21-28,共8页
基金
国家自然科学基金(52105268,62003101)
韶关学院校级自然科学类科研重点项目(SZ2021KJ04)资助项目。
文摘
针对当前热轧带钢表面缺陷检测中存在精度低及复杂背景干扰等问题,提出一种基于坐标注意力(coordinate attention,CA)的CA-YOLOv5缺陷检测方法。主要对YOLOv5的输入端、外加模块和检测端3个方面进行改进:在输入端,采用随机拼接4张或9张图片的方法对训练数据进行增广,并利用遗传算法(genertic algorithm,GA)对网络超参数进行寻优,使得YOLOv5更适用于带钢缺陷检测;在主干网络和外加模块之间引入CA机制,加强网络对缺陷深层特征的提取能力;最后,在检测端,对每一检测分支进行解耦,将检测的分类和位置回归两类任务分开,提升网络对缺陷的检测能力。在NEU-DET热轧带钢表面缺陷数据集上进行了验证实验,实验结果证明,CA-YOLOv5的均值平均精度(mean average precision,mAP)达到84.36%,不仅较原YOLOv5算法提升6.68%,而且优于其他先进的检测算法。
关键词
缺陷检测
YOLOv5
坐标 注意力 (ca )
解耦检测头
Keywords
defects detection
YOLOv5
coordinate attention(ca )
decoupled detection head
分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于机器视觉的学生课堂行为识别研究
5
作者
李香凝
机构
长春财经学院信息工程学院
出处
《流体测量与控制》
2023年第6期22-25,32,共5页
基金
长春财经学院校级教育教学研究课题(XY202202)。
文摘
在传统的课堂行为中融入人工智能,将基于机器视觉的行为识别技术应用于课堂领域,及时掌握学生的课堂学习状态,提高教师课堂教学与学生学习的效率。采用机器视觉的方法,使用高校学生课堂数据集,在时间模块融入基于时间位移的高效视频理解模型(TSM)模块[1],捕获更多时间特征,同时在空间模块中加入坐标注意力机制(CA)模型[2],捕获更丰富的空间特征。高校学生课堂行为识别的准确率相较于TSM模型,TOP⁃1的准确率提高了1.8%。除此之外,与在线高效卷积(ECO)、TSM模型相比较,特别是观察一小部分帧时,提出的模型在UCF⁃101数据集上对视频的性能提供了更高的精度。例如,当观察前10.0%帧时,该模型可以达到91.0%的准确率,比ECO模型准确率高7.6%,比TSM模型准确率高1.0%。
关键词
机器视觉
课堂行为识别
基于时间位移的高效视频理解模型(TSM)
坐标 注意力 机制(ca )
Keywords
machine vision
classroom behavior recognition
TSM
attention mechanism
分类号
G42
[文化科学—课程与教学论]