期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
面向驾驶场景的多尺度特征融合目标检测方法
被引量:
4
1
作者
黄仝宇
胡斌杰
+1 位作者
朱婷婷
黄哲文
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第14期134-141,共8页
针对驾驶场景中目标检测卷积神经网络模型检测精度较低的问题,提出一种基于改进RefineDet网络结构的多尺度特征融合目标检测方法。在RefineDet网络结构中嵌入LFIP(Light-weightFeaturizedImagePyramid,轻量级特征化的图像金字塔)网络,将...
针对驾驶场景中目标检测卷积神经网络模型检测精度较低的问题,提出一种基于改进RefineDet网络结构的多尺度特征融合目标检测方法。在RefineDet网络结构中嵌入LFIP(Light-weightFeaturizedImagePyramid,轻量级特征化的图像金字塔)网络,将LFIP网络生成的多尺度特征图与RefineDet中的ARM(AnchorRefinement Module,锚点框修正模块)输出的主特征图相融合,提升特征层中锚点框初步分类和回归的输出效果,为ODM(ObjectDetectionModule,目标检测模块)模块提供修正的锚点框以便于进一步回归和多类别预测;在RefineDet网络结构中的ODM之后嵌入多分支结构RFB(ReceptiveFieldBlock,感受野模块),在检测任务中获得不同尺度的感受野以改善主干网络中提取的特征。将模型中的激活函数替换为带有可学习参数的非线性激活函数PReLU(Parametric RectifiedLinearUnit,参数化修正线性单元),加快网络模型的收敛速度;将RefineDet的边界框回归损失函数替换为排斥力损失函数RepulsionLoss,使目标检测中的某预测框更靠近其对应的目标框,并使该预测框远离附近的目标框及预测框,可以提升遮挡情况下目标检测的精度;构建驾驶视觉下的目标检测数据集,共计48260张,其中38608张作为训练集,9652张作为测试集,并在主流的GPU硬件平台进行验证。该方法的mAP为85.59%,优于RefineDet及其他改进算法;FPS为41.7 frame/s,满足驾驶场景目标检测的应用要求。实验结果表明,该方法在检测速度略微下降的情况,能够较好地提升驾驶视觉下的目标检测的精确度,并能够一定程度上解决驾驶视觉下的遮挡目标检测和小目标检测的问题。
展开更多
关键词
深度学习
卷积神经网络
目标检测
RefineDet算法
感受野模块(RFB)
轻量级
特征
化的图像
金字塔
(LFIP)
参数化修正线性单元(PReLU)
损失函数
遮挡目标
下载PDF
职称材料
基于轻量化卷积神经网络的疲劳驾驶检测
被引量:
7
2
作者
程泽
林富生
+1 位作者
靳朝
周鼎贺
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2022年第2期142-150,共9页
针对现有疲劳驾驶检测模型在判定准确性与实时性上的不平衡问题,设计了一种基于轻量化卷积神经网络EMLite-Yolo-V4的检测模型。通过使用MobileNet-V2作为目标检测网络Yolo-V4的主干特征提取网络,并且降低卷积通道系数alpha,使得网络参...
针对现有疲劳驾驶检测模型在判定准确性与实时性上的不平衡问题,设计了一种基于轻量化卷积神经网络EMLite-Yolo-V4的检测模型。通过使用MobileNet-V2作为目标检测网络Yolo-V4的主干特征提取网络,并且降低卷积通道系数alpha,使得网络参数量大幅度下降;改进柔性非极大值抑制使得目标框无需再同时考虑得分与重合度,进一步优化检测速率;加入轻量级特征金字塔FPN-tiny并且融合mosaic数据增强方法,以保证模型的检测精度。最后,利用EMLite-Yolo-V4提取面部疲劳特征,PERCLOS与单位时间打哈欠次数对疲劳特征进行状态判定并输出结果。实验表明:该检测模型的准确率达到97.39%,mAP指标为80.02%,单帧检测速度为20.83 ms,模型大小仅为9 MB,有效平衡了疲劳驾驶检测的准确性与实时性。
展开更多
关键词
疲劳驾驶检测
轻量化卷积神经网络
轻量级特征金字塔
柔性非极大值抑制
数据增强
下载PDF
职称材料
题名
面向驾驶场景的多尺度特征融合目标检测方法
被引量:
4
1
作者
黄仝宇
胡斌杰
朱婷婷
黄哲文
机构
华南理工大学电子与信息学院
广东白云学院大数据与计算机学院
广州市生发科技服务有限公司技术部
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第14期134-141,共8页
基金
国家自然科学基金(61871193)
广东省自然科学基金重点项目(2018B030311049)
广东省重点科技领域研发计划(2019B090912001)。
文摘
针对驾驶场景中目标检测卷积神经网络模型检测精度较低的问题,提出一种基于改进RefineDet网络结构的多尺度特征融合目标检测方法。在RefineDet网络结构中嵌入LFIP(Light-weightFeaturizedImagePyramid,轻量级特征化的图像金字塔)网络,将LFIP网络生成的多尺度特征图与RefineDet中的ARM(AnchorRefinement Module,锚点框修正模块)输出的主特征图相融合,提升特征层中锚点框初步分类和回归的输出效果,为ODM(ObjectDetectionModule,目标检测模块)模块提供修正的锚点框以便于进一步回归和多类别预测;在RefineDet网络结构中的ODM之后嵌入多分支结构RFB(ReceptiveFieldBlock,感受野模块),在检测任务中获得不同尺度的感受野以改善主干网络中提取的特征。将模型中的激活函数替换为带有可学习参数的非线性激活函数PReLU(Parametric RectifiedLinearUnit,参数化修正线性单元),加快网络模型的收敛速度;将RefineDet的边界框回归损失函数替换为排斥力损失函数RepulsionLoss,使目标检测中的某预测框更靠近其对应的目标框,并使该预测框远离附近的目标框及预测框,可以提升遮挡情况下目标检测的精度;构建驾驶视觉下的目标检测数据集,共计48260张,其中38608张作为训练集,9652张作为测试集,并在主流的GPU硬件平台进行验证。该方法的mAP为85.59%,优于RefineDet及其他改进算法;FPS为41.7 frame/s,满足驾驶场景目标检测的应用要求。实验结果表明,该方法在检测速度略微下降的情况,能够较好地提升驾驶视觉下的目标检测的精确度,并能够一定程度上解决驾驶视觉下的遮挡目标检测和小目标检测的问题。
关键词
深度学习
卷积神经网络
目标检测
RefineDet算法
感受野模块(RFB)
轻量级
特征
化的图像
金字塔
(LFIP)
参数化修正线性单元(PReLU)
损失函数
遮挡目标
Keywords
deep learning
convolutional neural network
object detection
RefineDet algorithm
Receptive Field Block(RFB)
Light-weight Featured Image Pyramid(LFIP)
Parametric Rectified Linear Unit(PReLU)
loss function
occlusion object
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于轻量化卷积神经网络的疲劳驾驶检测
被引量:
7
2
作者
程泽
林富生
靳朝
周鼎贺
机构
武汉纺织大学机械工程与自动化学院
湖北省数字化纺织装备重点实验室
三维纺织湖北省工程研究中心
出处
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2022年第2期142-150,共9页
文摘
针对现有疲劳驾驶检测模型在判定准确性与实时性上的不平衡问题,设计了一种基于轻量化卷积神经网络EMLite-Yolo-V4的检测模型。通过使用MobileNet-V2作为目标检测网络Yolo-V4的主干特征提取网络,并且降低卷积通道系数alpha,使得网络参数量大幅度下降;改进柔性非极大值抑制使得目标框无需再同时考虑得分与重合度,进一步优化检测速率;加入轻量级特征金字塔FPN-tiny并且融合mosaic数据增强方法,以保证模型的检测精度。最后,利用EMLite-Yolo-V4提取面部疲劳特征,PERCLOS与单位时间打哈欠次数对疲劳特征进行状态判定并输出结果。实验表明:该检测模型的准确率达到97.39%,mAP指标为80.02%,单帧检测速度为20.83 ms,模型大小仅为9 MB,有效平衡了疲劳驾驶检测的准确性与实时性。
关键词
疲劳驾驶检测
轻量化卷积神经网络
轻量级特征金字塔
柔性非极大值抑制
数据增强
Keywords
fatigue driving detection
lightweight convolutional neural network
lightweight feature pyramid
soft non maximum suppression
data enhancement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向驾驶场景的多尺度特征融合目标检测方法
黄仝宇
胡斌杰
朱婷婷
黄哲文
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
4
下载PDF
职称材料
2
基于轻量化卷积神经网络的疲劳驾驶检测
程泽
林富生
靳朝
周鼎贺
《重庆理工大学学报(自然科学)》
CAS
北大核心
2022
7
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部