基于平行四边形检测框的电厂雨排口环境检测技术研究

火电厂生产过程中存在油污泄漏污染雨排口的情况,不及时处理会污染河流环境。雨排口监控图像为俯角图像,用矩形检测框难以正确识别,基于某电厂雨排口俯角图像,提出了一种平行四边形检测框算法。分析了平行四边形检测框的特性和角度检测误差对交并比(IoU)的影响,讨论了分类和回归两种角度检测方法的特点;对于角度分类问题,设计了基于指数函数的类平滑标签;针对类别间隔角度的检测,设计了分类-回归器,学习角度类别间隔的偏移量。最后使用改进后的分类交叉熵损失函数和IoU-Smooth L1损失进行训练。在电厂雨排口数据集中测试表明,所提方法检测效果最好。

基于旋转检测框的风力发电机叶片缺陷检测

提出了一种基于旋转检测框的风力发电机叶片缺陷检测方法。利用旋转检测框减少图像中的冗余信息,能够更准确地描述目标的形状和位置,同时不受叶片缺陷形状的限制。实验结果表明,该方法能够有效地检测出叶片的缺陷类型,具有较高准确性和稳定性,为风力发电机叶片缺陷视觉检测提供一种新的解决方案。

基于深度学习的无锚框目标检测算法综述

近年来,基于深度学习的无锚框目标检测算法备受关注。为了深入理解无锚框检测算法,对比分析了基于深度学习的无锚框检测算法的原理机制、网络结构、核心特性以及优缺点,归纳总结了无锚框检测算法的核心技术,并在同一数据集上通过性能实验研究上述算法的性能,总结提出基于深度学习的目标检测算法未来的研究方向。

基于旋转框精细定位的遥感目标检测方法研究

遥感图像中的目标往往呈现出任意方向排列,而常见的目标检测算法均采用水平框检测,并不能满足这类场景的应用需求.因此提出一种旋转框检测网络R2-FRCNN.该网络利用粗调与细调两阶段实现旋转框检测,粗调阶段将水平框转换为旋转框,细调阶段进一步优化旋转框的定位.针对遥感图像存在较多小目标的特点,提出像素重组金字塔结构,融合深浅层特征,提升复杂背景下小目标的检测精度.此外,为了在金字塔各层中提取更加有效的特征信息,在粗调阶段设计一种积分与面积插值法相结合的感兴趣区域特征提取方法,同时在细调阶段设计旋转框区域特征提取方法.最后在粗调和细调阶段均采用全连接层与卷积层相结合的预测分支,并且利用Smooth Ln作为网络的回归损失函数,进一步提升算法性能.提出的网络在大型遥感数据集DOTA上进行评估,评估指标平均准确率达到0.7602.对比实验表明了R2-FRCNN网络的有效性.

基于无锚框检测网络的茶叶嫩芽识别方法研究

利用机器学习方法进行茶叶嫩芽识别有助于茶叶生产的全程智能化.目前的嫩芽识别方法依赖复杂的预处理,导致嫩芽识别效率普遍不高.基于无锚框检测网络CenterNet,提出了一种无需预处理的高速茶叶嫩芽识别方法.针对CenterNet特征提取网络规模过大、识别速度过低的问题,将其特征提取网络替换为ResNet-50.利用改进后的CenterNet模型识别茶叶的一芽、一芽一叶和一芽二叶部分,得到模型的精确度为83.1%,召回率为85.4%,mAP为87.7%,识别效果优于同类无预处理识别方法.

面向遥感目标检测的无锚框Transformer算法

遥感图像目标具有多方向排布、小且密集等特性,使基于深度学习的旋转目标检测算法存在检测精度不佳的问题.针对这一问题,本文提出了一种面向遥感目标检测的无锚框Transformer算法.首先,采用层次化Transformer采集不同分辨率的特征信息以扩大特征信息的采集范围.其次,构建一种新的前馈网络(Spacial-FeedForward Neural network,SFFN).SFFN将3×3深度可分离卷积的局部空间特性和多层感知机(MultiLayer Perceptron,MLP)的全局通道特性融合在一起,以解决前馈网络(Feed Forward Neural network,FFN)在局部空间建模上的不足.最后,基于SFFN架构搭建了无锚框检测器,将预测框回归问题分为水平框与旋转框,缓解了旋转框的损失不连续性问题.在DOTA数据集上的测试结果表明,此方法的平均精度达到了75.83%,同时在NWPU VHR-10数据集上5类小目标检测结果达到了92.47%,在遥感目标检测精度上更具竞争力.

基于改进的无锚框目标检测算法的涡检测

在流体运动中涡对各种流场结构的生成和维持起着至关重要的作用,涡的识别和检测有助于理解流体流动规律。传统涡识别方法别存在定义不准确、严重依赖经验阈值、泛化性能差等问题,因此涡检测具有一定挑战性。本文从计算机视觉的角度出发,提出了一个基于目标检测算法的涡检测模型。针对原始目标检测模型对极端宽高比的细长涡检测效果不理想的问题,对两种不同类型涡的数据特性进行分析,并提出了基于可变形卷积(Deformable convolutional network,DCN)的特征自适应模块和基于改进损失函数的细长样本挖掘方法。采用圆柱尾流涡和潜艇尾部涡数据集对所提模型进行验证,实验结果表明改进后的模型检测精确率显著提高,并在细长涡的检测精确率上有显著提升,有效地平衡了各类型的涡检测性能。

多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测

针对轻量级目标检测算法在钢表面缺陷检测任务中识别精度低的问题,提出一种多尺度增强特征融合的钢表面缺陷目标检测算法。该算法采用提出的自适应加权融合模块为不同层级特征自适应计算融合权重,将深层语义与浅层细节进行加权融合,使得浅层特征在不丢失细节信息的同时获得丰富的深层语义。利用提出的空间特征增强模块从3个独立方向强化融合特征,通过引出残差旁路增强网络结构的稳定性,使卷积过程能够挖掘到更多的关键信息。根据先验框与真实框的整体交并程度为模型选择更为合适的训练样本。实验结果表明,该算法的检测精度达到80.47%,相比原始算法提升6.81%。该算法的参数量为2.36 M,计算量为952.67 MFLOPs,能快速且高精度检测钢材表面的缺陷信息,具有较高的应用价值。

无锚框目标检测模型特征任务不对齐研究

通常的目标检测模型由分类任务和回归任务构成。由于不同的任务驱动因素,模型中头部对应的这两个任务分支网络对来自同一输入图片、同一个实例的特征具有不同的敏感性。这就造成了检测模型对于相同位置的特征、分类效果和回归效果相差巨大的问题,也就是任务特征不对齐的问题。但是通用的目标检测后处理办法,仅以分类分数作为非极大抑制过程的标准,带来了大量回归质量较差、但置信度很高的检测结果。对现代化的无锚框网络展开不对齐问题的研究分析,将问题进一步拆解为尺度层级上的不对齐和空间位置上的不对齐。提出了参数量代价最小的解决方案:使用可变形卷积模块对检测模型头部网络的感受野进行微调,使用考虑样本点对齐效果的标签分配机制进行对齐样本点的挖掘,创新性地解决了上述两个子问题。进一步的详细实验和对比分析证明了该工作的有效性和实用性,以及对不同特征提取骨干网络的鲁棒性。

基于无人机图像的输电线路部件检测方法研究

针对无人机电力巡检模式在图像快速检测方面存在的自动化程度和效率低等问题,提出了一种将单级多框预测检测器SSD与特征金字塔网络FPN相结合的输电线路部件检测方法,并对绝缘子故障进行检测。在SSD目标检测的基础上,加入了FPN特征金字塔结构,局部融合层间特征信息。实验验证了文中所提方法的优越性。实验结果表明,在部件检测中,该方法对大、中、小尺寸目标均具有良好的检测效果,检测精度在90%左右,在绝缘子故障检测中检测精度达到87.4%。为输电线路部件检测技术的发展提供了参考。

基于语义采样和检测框优化的目标检测算法

样本采样和检测框优化是目标检测任务中的两项重要技术。为了解决正负样本分配不合理的问题,获取更优的图像分类特征和检测框,提出一个精确且高效的单阶无锚框目标检测算法,算法由基于语义的定位、自适应特征增强和高效的检测框优化3个模块组成。首先,定位模块提出基于语义的样本采样方法,根据目标的语义特征区分前/背景区域,合理选择正样本和负样本,优先选择语义信息量较大的前景区域作为正样本;其次,特征增强模块利用目标语义概率图和检测框偏移逐像素调整图像分类特征,增大前景特征所占比重,根据目标大小自适应调整特征编码范围;最后,采用并联的方式优化检测框,对优化前后的检测框计算分类损失,几乎无成本地提升了定位性能,保证了特征对齐性和一致性。在MS COCO数据集下,提出的目标检测算法取得了平均精度为42.8%的检测精度,单张图像的检测时间达到78 ms,实现了检测精度与速度的平衡。

基于改进RetinaNet的马拉松号码簿检测方法研究

针对自然场景中马拉松运动员号码簿的扭曲形变与多目标混合等复杂情况,提出一种基于改进RetinaNet的号码簿检测网络模型,以提高号码簿检测精度。该模型以RetinaNet为基础网络结构,在原有候选框生成策略中引入角度参数,通过生成不同角度、大小的候选框来匹配水平及倾斜目标。模型中针对旋转检测框在角度回归中引起的边界问题,采用环形平滑标签方法将角度回归问题转化为分类问题,通过对窗口函数及窗口半径的设置,使得目标区域定位更精确。实验结果表明,在收集到的真实马拉松数据集上,相比原始RetinaNet,改进后的模型在简单及复杂背景下的检测精度均有所提升。在相同数据标注的条件下,与具有多角度的文本检测模型CTPN、EAST模型相比,改进后模型对于倾斜号码簿的检测性能更优。

基于无人机影像的山核桃单木检测及冠幅与树高的提取

针对经济林中树木的生长状况进行调查,有助于农户制定针对性的经营策略,提高经营效率。然而,由于山核桃树通常生长在山地环境下,使用传统的林业调查方法获取树木参数需要的人力资源和时间成本较高,而且在陡峭的山地环境中容易受到地形、植被和气象等因素的干扰。为了解决这一问题,提出了一种新的自动化方法——检测框投影法。该方法基于深度学习的目标检测算法对遥感图像中的树冠进行检测并生成检测框,再依据所得到的检测框获取树木位置和数量,并进一步提取单木的冠幅与树高等参数。在不同环境的山核桃种植林场进行的树冠检测实验结果表明,该方法使用的目标检测算法对山核桃树冠检测的总体平均精度和F1-score分别达到了85.5%与0.84;参数提取方面,在两处不同的山核桃种植林场选取了3处研究样地,并在每处样地选取并实地测量了50棵样本树木的冠幅和树高以验证参数提取精度,结果表明,使用检测框投影法预测冠幅与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.469 m、0.313 m和5.7%,预测树高与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.427 m、0.331 m和6.0%。提出的检测框投影法在山核桃林地环境下可以获得较为准确的树冠检测与参数提取结果,帮助农户制定更加合理和科学的经营策略,提高经营效率,同时也为林业生产的可持续发展提供了参考。

基于有向单连通链的表格框线检测算法

表格框线检测是表格识别的基础.现有的表格框线检测算法或者速度慢,或者鲁棒性差,而且没有充分利用表格框线之间的约束信息提出了一种基于所定义的图像结构基元“有向单连通链”的自底向上表格框线检测算法.在此算法中,有向单连通链是一种黑像素游程序列,作为非常合适的矢量基元,在引入一定表格框线约束信息的条件下合并单连通链,有效地去除伪框线,补全断裂的框线,提高了算法的鲁棒性,可以准确而快速地提取表格框线.通过滤除噪声单连通链,加快单连通链的合并速度,算法速度提高了3～10倍,满足了实用要求、实验证明,该算法具有速度较快、鲁棒性高、抗任意角度的倾斜、抗断裂等优点.

基于注意力机制的单发多框检测器算法

单发多框检测器SSD是一种在简单、快速和准确性之间有着较好平衡的目标检测器算法。SSD网络结构中检测层单一的利用方式使得特征信息利用不充分,将导致小目标检测不够鲁棒。该文提出一种基于注意力机制的单发多框检测器算法ASSD。ASSD算法首先利用提出的双向特征融合模块进行特征信息融合以获取包含丰富细节和语义信息的特征层,然后利用提出的联合注意力单元进一步挖掘重点特征信息进而指导模型优化。最后,公共数据集上进行的一系列相关实验表明ASSD算法有效提高了传统SSD算法的检测精度,尤其适用于小目标检测。

任意倾角表格框线的快速检测

表格的识别近年来受到了越来越多的关注,已取得一些行之有效的成果。其中的部分算法可抗任意角度的倾斜,然而其运行效率却都低于投影类方法。而投影方法虽然效率很高,但不能处理严重倾斜的表格。文章给出一种新的检测倾斜表格框线的途径。算法利用数字影像中直线段的结构特征高效地检测出表格的一条边框线,并由此获得所需的角度值,进而沿着角度所指定的方向迅速搜索出边框线。整个检测方法的效率类似于投影法,同时可抗任意角度的旋转。

一种改进的单步多框目标检测算法

针对单步多框目标检测算法(SSD)中存在的误检、漏检以及检测精度不够高等问题,提出了一种改进的SSD目标检测算法。该算法通过空洞卷积替换conv4_3卷积层及之前的两次标准卷积,扩大感受野,使用反卷积对不同尺度的特征图进行融合,使融合形成的特征图具有丰富的上下文信息,最后为特征图添加注意力模型,有效提取感兴趣区域的特征。仿真实验结果表明,改进算法在VOC2007数据集上较原算法检测精度提升0.9%,检测结果更加准确,一定程度上改善了误检、漏检等问题,同时仍满足实时性的要求。

面向文本检测的NMS加速器设计

文本检测领域的非极大值抑制(NMS)算法延迟过大,影响整体实时性,为此提出一种后处理加速方法。采用基于位置范围的候选框分类方法代替提前排序,减少计算复杂度;通过多次缩放优化交并比计算公式,补充完全覆盖的约束条件,减少由缩放导致的小尺寸候选框冗余的问题;将判断条件复用并设计三级流水线的计算单元,进一步减少计算延迟。实验结果表明,加速器在Zynq-XC7Z020上部署的功耗为3.28 W,相比CPU实现的NMS和LANMS,性能提高了67倍和38倍。

RSDD-SAR:SAR舰船斜框检测数据集

针对合成孔径雷达(SAR)舰船斜框检测数据集较少,难以满足算法发展和实际应用需求的问题,该文公开了SAR舰船斜框检测数据集(RSDD-SAR),该数据集由84景高分3号数据和41景TerraSAR-X数据切片及2景未剪裁大图,共127景数据构成,包含多种成像模式、多种极化方式、多种分辨率切片7000张,舰船实例10263个,通过自动标注和人工修正相结合的方式高效标注。同时,该文对几种常用的光学遥感图像斜框检测算法和SAR舰船斜框检测算法进行了实验,其中单阶段算法S2ANet检测效果最佳,平均精度达到90.06%。通过实验对比分析形成基准指标,可供相关学者参考。最后,该文通过泛化能力测试,分析讨论了RSDD-SAR数据集训练模型在其他数据集和未剪裁大图上的性能,结果表明:该数据集训练模型具有较好的泛化能力,说明该数据集具有较强的应用价值。RSDD-SAR数据集可在以下网址下载:https://radars.ac.cn/web/data/getData?dataType=SDD-SAR。

保持高分辨率信息的无锚点框检测算法

目标检测逐渐成为视觉研究社区的关键领域,而其挑战之一是检测器难以准确地定位不同尺度的物体.面向图像中的目标检测应用,提出了高分辨率-无锚点框(HOAR)检测策略来应对物体尺度多变的挑战.HOAR将待测图像输入多条通路(对应不同尺度)并行的高分辨率网络,并提取每条通路上的输出特征图作为图像在每种尺度下的深度特征表示;然后利用密集特征金字塔(DenseFPN)对这些特征图进行信息融合,得到重新组合的多尺度特征图;最后采用无锚点框表示的检测子网络判断这些特征图上每个点对应的物体类别和矩形框位置.为验证所提HOAR策略的有效性,在COCO数据集上进行了对比实验.消融分析的结果表明了HOAR策略各个模块的必要性;其在验证集上的检测指标mAP达到了40.5,显著超过了基线模型和部分代表性算法的mAP.此外,HOAR策略所需的参数数量也显著小于对应的基线模型.