为了给驾驶员提供实时准确的行人信息、减少交通事故的发生,提出一种检测增强型YOLOv3-tiny(detection of enhanced YOLOv3-tiny,DOEYT)行人检测算法.创建鲁棒的特征提取网络,首先使用非对称最大池化进行下采样,防止随着感受野增大行人...为了给驾驶员提供实时准确的行人信息、减少交通事故的发生,提出一种检测增强型YOLOv3-tiny(detection of enhanced YOLOv3-tiny,DOEYT)行人检测算法.创建鲁棒的特征提取网络,首先使用非对称最大池化进行下采样,防止随着感受野增大行人横向特征的丢失;其次使用Hardswish作为卷积层的激活函数优化网络性能;最后使用GC(globe context)自注意力机制获得全文特征信息.在分类回归网络部分,采用三尺度检测策略,提升小尺度行人目标的检测精度;使用k-means++算法重新生成数据集锚框,提高网络收敛速度.构建行人检测数据集并分为训练集和测试集,对DOEYT算法的性能进行试验验证.结果表明,非对称最大池化、Hardswish函数、GC自注意力机制分别使平均准确率AP提高14.4%、7.9%、10.8%;DOEYT算法在测试集上检测的平均准确率高达91.2%,检测速度为103帧/s,可见该算法可快速准确地检测行人,降低交通事故发生的风险.展开更多
虚拟训练系统广泛应用于医疗、航天、军事等领域,能够有效降低训练成本,提升训练效率,保障训练安全.针对无人机侦察训练飞控条件苛刻、搭载算法时延高、潜在安全隐患大、训练成本高的特点,提出在虚拟场景中应用目标检测算法的虚拟训练...虚拟训练系统广泛应用于医疗、航天、军事等领域,能够有效降低训练成本,提升训练效率,保障训练安全.针对无人机侦察训练飞控条件苛刻、搭载算法时延高、潜在安全隐患大、训练成本高的特点,提出在虚拟场景中应用目标检测算法的虚拟训练系统总体研发方案.该系统在YOLOv3-tiny算法的基础上,用Unity3D camera组件渲染代替无人机视频流进行数据传输,通过OpenCV for Unity插件搭载YOLOv3-tiny算法对车辆和人员进行目标检测,并实时返回检测画面.经过系统测试实验,实现了无人机智能侦察功能,目标检测速度稳定在25 fps,识别置信度达80%以上,各项指标评价良好比例达88%以上,满足了飞控模拟和算法检测训练.展开更多
为实现农机自主作业中的避障需求,本文针对室外田间自然场景中因植被遮挡、背景干扰而导致障碍物难以检测的问题,基于嵌入式平台应用设备,提出了农机田间作业时行人和农机障碍物检测的改进模型,更好地平衡了模型的检测速度与检测精度。...为实现农机自主作业中的避障需求,本文针对室外田间自然场景中因植被遮挡、背景干扰而导致障碍物难以检测的问题,基于嵌入式平台应用设备,提出了农机田间作业时行人和农机障碍物检测的改进模型,更好地平衡了模型的检测速度与检测精度。该改进模型以You only look once version 3 tiny(YOLOv3-tiny)为基础框架,融合其浅层特征与第2 YOLO预测层特征作为第3预测层,通过更小的预选框增加小目标表征能力;在网络关键位置的特征图中混合使用注意力机制中的挤压激励注意模块(Squeeze and excitation attention module,SEAM)与卷积块注意模块(Convolutional block attention module,CBAM),通过强化检测目标关注以提高抗背景干扰能力。建立了室外环境下含农机与行人的共9405幅图像的原始数据集。其中训练集7054幅,测试集2351幅。测试表明本文模型的内存约为YOLOv3与单次多重检测器(Single shot multibox detector,SSD)模型内存的1/3和2/3;与YOLOv3-tiny相比,本文模型平均准确率(Mean average precision,mAP)提高11个百分点,小目标召回率(Recall)提高14百分点。在Jetson TX2嵌入式平台上本文模型的平均检测帧耗时122 ms,满足实时检测要求。展开更多
文摘为了给驾驶员提供实时准确的行人信息、减少交通事故的发生,提出一种检测增强型YOLOv3-tiny(detection of enhanced YOLOv3-tiny,DOEYT)行人检测算法.创建鲁棒的特征提取网络,首先使用非对称最大池化进行下采样,防止随着感受野增大行人横向特征的丢失;其次使用Hardswish作为卷积层的激活函数优化网络性能;最后使用GC(globe context)自注意力机制获得全文特征信息.在分类回归网络部分,采用三尺度检测策略,提升小尺度行人目标的检测精度;使用k-means++算法重新生成数据集锚框,提高网络收敛速度.构建行人检测数据集并分为训练集和测试集,对DOEYT算法的性能进行试验验证.结果表明,非对称最大池化、Hardswish函数、GC自注意力机制分别使平均准确率AP提高14.4%、7.9%、10.8%;DOEYT算法在测试集上检测的平均准确率高达91.2%,检测速度为103帧/s,可见该算法可快速准确地检测行人,降低交通事故发生的风险.
文摘针对船舶实时性检测中出现的检测精度低、漏检问题,改进一种基于YOLOv3-Tiny的船舶目标检测算法。通过引入深度可分离卷积作为主干网络,提高通道数量,减少模型的参数量和运算量;采用H-Swish和Leaky ReLU激活函数改进卷积结构,提取更多特征信息;利用GIOU(Generalized Intersection Over Union)损失优化边界框,突显目标区域重合度,提高精度。在混合船舶数据集上检测结果表明,改进后YOLOv3-Tiny的检测精度为83.40%,较原算法提高5.33百分点,召回率和检测速度也均优于原算法,适用于船舶实时性检测。
文摘虚拟训练系统广泛应用于医疗、航天、军事等领域,能够有效降低训练成本,提升训练效率,保障训练安全.针对无人机侦察训练飞控条件苛刻、搭载算法时延高、潜在安全隐患大、训练成本高的特点,提出在虚拟场景中应用目标检测算法的虚拟训练系统总体研发方案.该系统在YOLOv3-tiny算法的基础上,用Unity3D camera组件渲染代替无人机视频流进行数据传输,通过OpenCV for Unity插件搭载YOLOv3-tiny算法对车辆和人员进行目标检测,并实时返回检测画面.经过系统测试实验,实现了无人机智能侦察功能,目标检测速度稳定在25 fps,识别置信度达80%以上,各项指标评价良好比例达88%以上,满足了飞控模拟和算法检测训练.
文摘为实现农机自主作业中的避障需求,本文针对室外田间自然场景中因植被遮挡、背景干扰而导致障碍物难以检测的问题,基于嵌入式平台应用设备,提出了农机田间作业时行人和农机障碍物检测的改进模型,更好地平衡了模型的检测速度与检测精度。该改进模型以You only look once version 3 tiny(YOLOv3-tiny)为基础框架,融合其浅层特征与第2 YOLO预测层特征作为第3预测层,通过更小的预选框增加小目标表征能力;在网络关键位置的特征图中混合使用注意力机制中的挤压激励注意模块(Squeeze and excitation attention module,SEAM)与卷积块注意模块(Convolutional block attention module,CBAM),通过强化检测目标关注以提高抗背景干扰能力。建立了室外环境下含农机与行人的共9405幅图像的原始数据集。其中训练集7054幅,测试集2351幅。测试表明本文模型的内存约为YOLOv3与单次多重检测器(Single shot multibox detector,SSD)模型内存的1/3和2/3;与YOLOv3-tiny相比,本文模型平均准确率(Mean average precision,mAP)提高11个百分点,小目标召回率(Recall)提高14百分点。在Jetson TX2嵌入式平台上本文模型的平均检测帧耗时122 ms,满足实时检测要求。