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基于改进Faster R-CNN的隧道衬砌中离散实体目标自动检测研究
1
作者
崔广炎
王艳辉
+3 位作者
徐杰
丁冠军
秦湘怡
任秋阳
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期171-180,共10页
隧道衬砌中离散实体目标的检测精度和时效性直接关乎隧道的运营安全,采用图像视觉技术进行图像自动解译可极大提升检测效率和结果的准确性,因此基于离散实体目标的雷达图像数据构建自定义雷达数据集合,并提出一套改进的Faster R-CNN算...
隧道衬砌中离散实体目标的检测精度和时效性直接关乎隧道的运营安全,采用图像视觉技术进行图像自动解译可极大提升检测效率和结果的准确性,因此基于离散实体目标的雷达图像数据构建自定义雷达数据集合,并提出一套改进的Faster R-CNN算法对隧道衬砌中的离散实体目标进行自动检测。该算法首先对现有Faster R-CNN网络的特征提取模块进行改进,提出一套全新的轻量化特征提取网络ResNet_FMBConv对雷达图像特征进行深度挖掘;基于ResNet_FMBConv网络改进现有特征金字塔(FPN)结构,实现对多尺寸下目标的精准辨识。其次,基于实测和仿真的雷达图像数据构建离散实体目标的自定义雷达数据集合,通过几何变换方法对雷达图像进行数据增强后用于算法验证。结果表明,改进算法在IOU=0.50∶0.95情况下的检测精确率、召回率、F 1分数和FPS分别为45.1%、54.0%、49.1%和21.65 fps。在保证召回率基本持平的情况下,同比YOLOv3_spp、SSD、Retinanet和Faster R-CNN等目标检测算法的精确率和F 1分数分别提升2%~9%和1%~6%。同时,试验结果表明改进后的特征提取网络ResNet_FMBConv也优于现有Resnet-50、VGG16、Efficientnet_b0和Mobilenetv3等目标分类网络。
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关键词
离散实体目标检测
Faster
R-CNN
ResNet_FMBConv模块
GPR
特征金字塔
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职称材料
题名
基于改进Faster R-CNN的隧道衬砌中离散实体目标自动检测研究
1
作者
崔广炎
王艳辉
徐杰
丁冠军
秦湘怡
任秋阳
机构
北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室
北京交通大学交通运输学院
北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心
北京交通大学城市轨道交通运营安全管理技术及装备交通运输行业研发中心
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期171-180,共10页
基金
自然科学横向项目(I23L00060)。
文摘
隧道衬砌中离散实体目标的检测精度和时效性直接关乎隧道的运营安全,采用图像视觉技术进行图像自动解译可极大提升检测效率和结果的准确性,因此基于离散实体目标的雷达图像数据构建自定义雷达数据集合,并提出一套改进的Faster R-CNN算法对隧道衬砌中的离散实体目标进行自动检测。该算法首先对现有Faster R-CNN网络的特征提取模块进行改进,提出一套全新的轻量化特征提取网络ResNet_FMBConv对雷达图像特征进行深度挖掘;基于ResNet_FMBConv网络改进现有特征金字塔(FPN)结构,实现对多尺寸下目标的精准辨识。其次,基于实测和仿真的雷达图像数据构建离散实体目标的自定义雷达数据集合,通过几何变换方法对雷达图像进行数据增强后用于算法验证。结果表明,改进算法在IOU=0.50∶0.95情况下的检测精确率、召回率、F 1分数和FPS分别为45.1%、54.0%、49.1%和21.65 fps。在保证召回率基本持平的情况下,同比YOLOv3_spp、SSD、Retinanet和Faster R-CNN等目标检测算法的精确率和F 1分数分别提升2%~9%和1%~6%。同时,试验结果表明改进后的特征提取网络ResNet_FMBConv也优于现有Resnet-50、VGG16、Efficientnet_b0和Mobilenetv3等目标分类网络。
关键词
离散实体目标检测
Faster
R-CNN
ResNet_FMBConv模块
GPR
特征金字塔
Keywords
discrete entity object detection
Faster R-CNN
ResNet_FMBConv module
GPR
feature pyramid network(FPN)
分类号
U451.4 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
U25 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Faster R-CNN的隧道衬砌中离散实体目标自动检测研究
崔广炎
王艳辉
徐杰
丁冠军
秦湘怡
任秋阳
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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