针对现有混凝土构件裂缝人工检测操作不仅费时、费力,而且易出现错检、误检、漏检,以及部分位置难以开展检测的问题,提出一种基于深度学习YOLOX(You Only Look Once)算法的混凝土构件裂缝智能化检测方法;首先采集、整理包含各类混凝土...针对现有混凝土构件裂缝人工检测操作不仅费时、费力,而且易出现错检、误检、漏检,以及部分位置难以开展检测的问题,提出一种基于深度学习YOLOX(You Only Look Once)算法的混凝土构件裂缝智能化检测方法;首先采集、整理包含各类混凝土构件的典型裂缝图像,并通过图像数据增强建立Pascal VOC数据集,然后基于Facebook公司开发的深度学习框架Pytorch,利用数据集训练YOLOX算法,并进行裂缝识别和验证;将训练完成后YOLOX算法移植至搭载安卓系统的手机端,进行现场实时检测操作。结果表明:在迭代次数为700时,混凝土构件裂缝识别精度可达88.84%,能有效筛分混凝土构件表面裂缝,并排除其他干扰项,证明了所提出的方法对裂缝具有较高的识别精度和广泛的适用性;经试验测试,移植至手机端的YOLOX算法能在提升便携性的同时保证高效、准确的检测效果,具有良好的应用前景。展开更多
针对弱光线环境下道路交通标志检测精度不高、漏检、错检等情况,提出了一种改进YOLOX的融合检测算法。该算法引入轻量级Mobile Vi T Block模块,将CNN和Transformer结合,提高了网络对物体局部和全局特征的学习能力;通过添加自适应特征融...针对弱光线环境下道路交通标志检测精度不高、漏检、错检等情况,提出了一种改进YOLOX的融合检测算法。该算法引入轻量级Mobile Vi T Block模块,将CNN和Transformer结合,提高了网络对物体局部和全局特征的学习能力;通过添加自适应特征融合金字塔ASFF,对有效特征层进行加权融合,加快了网络训练收敛速度;并采用Focal Loss替换二元交叉熵损失函数,用以解决因样本少导致分类不准确的问题。实验结果表明,相较于YOLOX算法,改进YOLOX算法mAP值提升了2.89%,参数量减少了6.23 M,可视化实验进一步验证了所提算法可以提高检测精度,有效避免因弱光线导致的漏检、错检现象。展开更多
【目的】改善茶叶嫩芽识别困难的问题,提高模型的识别准确率。茶叶嫩芽的识别是实现茶叶自动化采摘的核心技术之一,而茶叶嫩芽生长的姿态以及采集图像时的拍摄角度等条件都会对茶叶嫩芽的识别带来困难,造成识别准确率低的问题。【方法...【目的】改善茶叶嫩芽识别困难的问题,提高模型的识别准确率。茶叶嫩芽的识别是实现茶叶自动化采摘的核心技术之一,而茶叶嫩芽生长的姿态以及采集图像时的拍摄角度等条件都会对茶叶嫩芽的识别带来困难,造成识别准确率低的问题。【方法】提出一种改进的YOLOX茶叶嫩芽检测算法SS-YOLOX,该方法能准确地对一芽一叶、一芽二叶等茶叶嫩芽进行识别、分类。该方法通过添加注意力模块(Squeeze and excitation,SE)提高模型的特征提取能力,改善小目标漏检问题、引入Soft NMS算法改善检测框重叠度较高时的打分机制,提高模型对不同场景下嫩芽的识别能力。【结果】消融试验表明,引入Soft-NMS算法、SE模块均能提高YOLOX模型模型的检测精度,以引入SE模块提升较为明显。通过不同嫩芽图像对比验证算法的可行性和准确性,SS-YOLOX模型的均值平均精度mAP比原YOLOX模型提高2.2%,达到86.3%,表明经过改进后,模型的识别能力得到提升。在目标嫩芽数量较多的情况下,SS-YOLOX模型能有效地降低漏检率和错检率。【结论】SS-YOLOX模型能准确识别茶叶嫩芽,且识别效果更好,可为茶叶智能化采摘提供技术基础。展开更多
光分配网络(optical distribution network,ODN)网络是FTTH网络中的重要组成部分,其质量好坏直接关系到客户使用宽带网络的体验。为了对哑资源进行高效精准管理,改善网络质量,提升宽带业务开通效率,降低维护成本,设计优化了哑资源智能...光分配网络(optical distribution network,ODN)网络是FTTH网络中的重要组成部分,其质量好坏直接关系到客户使用宽带网络的体验。为了对哑资源进行高效精准管理,改善网络质量,提升宽带业务开通效率,降低维护成本,设计优化了哑资源智能检测及清查系统。该系统基于深度学习中的YOLOX算法,设计改进提出随机梯度下降动量及Nestrov动量(stochastic gradient descent with momentum and nestrov,SGDMN)优化器,该优化器能有效抑制振荡并且在加速训练的同时对梯度进行校正,以此对参数进行更新;在不脱离真实场景的前提下选择数据增强方式,以此实现对分光器、尾纤、标签、二维码等关键信息进行目标检测,进行分类标识,维护人员可基于这些关键信息配合资管系统信息完成哑资源清查。通过其他经典目标识别算法进行对比实验,结果表明改进后的YOLOX算法精度更高,满足哑资源智能检测及清查实际工程需求。展开更多
文摘针对现有混凝土构件裂缝人工检测操作不仅费时、费力,而且易出现错检、误检、漏检,以及部分位置难以开展检测的问题,提出一种基于深度学习YOLOX(You Only Look Once)算法的混凝土构件裂缝智能化检测方法;首先采集、整理包含各类混凝土构件的典型裂缝图像,并通过图像数据增强建立Pascal VOC数据集,然后基于Facebook公司开发的深度学习框架Pytorch,利用数据集训练YOLOX算法,并进行裂缝识别和验证;将训练完成后YOLOX算法移植至搭载安卓系统的手机端,进行现场实时检测操作。结果表明:在迭代次数为700时,混凝土构件裂缝识别精度可达88.84%,能有效筛分混凝土构件表面裂缝,并排除其他干扰项,证明了所提出的方法对裂缝具有较高的识别精度和广泛的适用性;经试验测试,移植至手机端的YOLOX算法能在提升便携性的同时保证高效、准确的检测效果,具有良好的应用前景。
文摘针对弱光线环境下道路交通标志检测精度不高、漏检、错检等情况,提出了一种改进YOLOX的融合检测算法。该算法引入轻量级Mobile Vi T Block模块,将CNN和Transformer结合,提高了网络对物体局部和全局特征的学习能力;通过添加自适应特征融合金字塔ASFF,对有效特征层进行加权融合,加快了网络训练收敛速度;并采用Focal Loss替换二元交叉熵损失函数,用以解决因样本少导致分类不准确的问题。实验结果表明,相较于YOLOX算法,改进YOLOX算法mAP值提升了2.89%,参数量减少了6.23 M,可视化实验进一步验证了所提算法可以提高检测精度,有效避免因弱光线导致的漏检、错检现象。
文摘【目的】改善茶叶嫩芽识别困难的问题,提高模型的识别准确率。茶叶嫩芽的识别是实现茶叶自动化采摘的核心技术之一,而茶叶嫩芽生长的姿态以及采集图像时的拍摄角度等条件都会对茶叶嫩芽的识别带来困难,造成识别准确率低的问题。【方法】提出一种改进的YOLOX茶叶嫩芽检测算法SS-YOLOX,该方法能准确地对一芽一叶、一芽二叶等茶叶嫩芽进行识别、分类。该方法通过添加注意力模块(Squeeze and excitation,SE)提高模型的特征提取能力,改善小目标漏检问题、引入Soft NMS算法改善检测框重叠度较高时的打分机制,提高模型对不同场景下嫩芽的识别能力。【结果】消融试验表明,引入Soft-NMS算法、SE模块均能提高YOLOX模型模型的检测精度,以引入SE模块提升较为明显。通过不同嫩芽图像对比验证算法的可行性和准确性,SS-YOLOX模型的均值平均精度mAP比原YOLOX模型提高2.2%,达到86.3%,表明经过改进后,模型的识别能力得到提升。在目标嫩芽数量较多的情况下,SS-YOLOX模型能有效地降低漏检率和错检率。【结论】SS-YOLOX模型能准确识别茶叶嫩芽,且识别效果更好,可为茶叶智能化采摘提供技术基础。
文摘光分配网络(optical distribution network,ODN)网络是FTTH网络中的重要组成部分,其质量好坏直接关系到客户使用宽带网络的体验。为了对哑资源进行高效精准管理,改善网络质量,提升宽带业务开通效率,降低维护成本,设计优化了哑资源智能检测及清查系统。该系统基于深度学习中的YOLOX算法,设计改进提出随机梯度下降动量及Nestrov动量(stochastic gradient descent with momentum and nestrov,SGDMN)优化器,该优化器能有效抑制振荡并且在加速训练的同时对梯度进行校正,以此对参数进行更新;在不脱离真实场景的前提下选择数据增强方式,以此实现对分光器、尾纤、标签、二维码等关键信息进行目标检测,进行分类标识,维护人员可基于这些关键信息配合资管系统信息完成哑资源清查。通过其他经典目标识别算法进行对比实验,结果表明改进后的YOLOX算法精度更高,满足哑资源智能检测及清查实际工程需求。
