基于YOLOv4神经网络的小龙虾质量检测方法

设计了一种采用YOLOv4深度学习算法的小龙虾质量检测模型,该算法在网络架构、数据处理、特征提取等方面进行了优化。自主拍摄小龙虾图片并进行数据扩充,使用LableImage平台进行数据标注,在Darknet框架下进行网络模型训练,通过对比,模型最终性能均高于其他常见目标检测模型,其检测准确率达97.8%,平均检测时间为37 ms,表明该方法能够有效检测生产过程中的小龙虾质量。

基于改进YOLOv8卷积神经网络的蟹味菇检测方法

针对蟹味菇生产过程中更好地预估产量,对生长状态做到实时检测的问题,提出了一种基于改进YOLOv8卷积神经网络的蟹味菇识别检测方法。该方法参照PASCAL VOC数据集格式,构建了蟹味菇目标检测数据集,采用添加CBAM注意力机制对原算法进行改进,并且与Faster R-CNN、SSD(single shot multibox detector)、原始YOLOv8等算法进行模型性能的试验对比。试验结果表明,改进的算法明显优于其他算法,其在测试集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)和检测速度分别达到95%和91帧/s。此检测精度与检测时间满足蟹味菇的实时识别检测任务,为预估蟹味菇产量,提高生产管理水平提供了理论技术支持。

基于改进YOLOv5卷积神经网络的SAR图像目标识别

提出一种改进YOLOv5网络,并将其用于SAR图像目标识别。为了优化网络性能,文中进行了三个方面的改进:使用宽度比和高度比作为标注框之间的距离度量,并采用k-means聚类方法生成先验锚点框,作为预测框优化时的框尺寸初始值;改进框回归损失函数,引入Scylla交并比来代替竞争性交并比,以提高对密集分布目标的定位精度;改进置信度损失函数,使用焦点损失来替代二元交叉熵,以提高在复杂背景下的目标识别精度。基于MSAR数据集,选择了YOLOv3、常规YOLOv5作为对比网络,进行了大量的SAR图像目标识别实验。实验结果表明,相比两种对比网络,改进YOLOv5网络对各种目标均具有更高的识别准确率、召回率和F1值,以及更高的综合指标平均精度值和平均精度均值。

基于神经网络的高寒地区CF_(4)和SF_(6)/CF_(4)检测

高寒地区须携带多台仪器以满足3种不同量级SF_(6)气体中CF_(4)气体浓度的检测需求,现场运维效率低且仪器购置成本高。为此,首先设计了一种基于热释电检测技术的SF_(6)气体中CF_(4)气体浓度检测仪器,可自动选择不同的放大电阻以实现多量程切换。然后提出了BP和PSO-BP2种神经网络温度-压力协同补偿模型,并通过搭建高效模拟实验平台为模型预测提供数据支撑,预测结果表明,PSO-BP神经网络优于BP神经网络。最后将PSO-BP神经网络温度-压力协同补偿模型内置于多量程检测仪器CF_(4)气体浓度检测仪器。模拟实验结果表明,该检测仪器在不同温度和压力下,小量程和大量程检测误差和重复性分别不超过±2%和1.6%,混合比量程下误差和重复性分别不超过±0.5%和0.2%,对高寒地区电网运维检修具有重要作用。

基于神经网络的螺丝表面缺陷检测

针对螺丝零件通常存在的缺陷检测问题,提出了一种基于神经网络螺丝表面缺陷检测方法。将SimAM注意力机制引入YOLOv7网络模型,用GIoU损失函数替换CIoU损失函数提高模型检测精度,在目标框位置预测过程中,引入Soft-NMS优化候选框选择方法,有效提升候选框位置选择的精度。实验结果表明,改进后的网络模型平均精度均值(mAP)达到98.9%,对小目标缺陷检测精度更高,误检漏检情况更少,可以有效满足螺丝表面缺陷检测要求。

基于轻量级卷积神经网络的零件位姿识别算法

针对目前基于卷积神经网络(CNN)的识别检测算法存在参数量多、计算量大、内存占用大以及资源消耗过多的问题,基于YOLOv3网络结构的优势,提出了一种轻量级的识别检测网络EfficientNet-B0-YOLOv3。该网络不仅可以实现零件的位姿识别,而且可识别出零件的各个面,在具备高识别检测精度的同时,降低了网络的参数量和计算量,而且训练好的网络模型大小只有41.10 MB,可以降低资源消耗,在工业应用中,降低内存占用,更容易嵌入设备进行使用。

基于卷积神经网络与ECG信息的多模态疲劳驾驶检测研究

为解决驾驶员疲劳驾驶引发的交通事故问题,本研究致力于设计一款高精度、及时预警的疲劳驾驶检测与预警装置。文章提出了一种基于卷积神经网络与ECG信息的多模态疲劳驾驶检测方法:首先,通过训练数据集获取模型文件,并将其与预设行为进行对比,得出预警结果;接着,结合ECG信号对驾驶员的驾驶状态进行进一步分析,输出最终结果并触发预警。实验结果表明,该方法能够准确识别驾驶员的疲劳状态并及时发出预警,最高检测正确率达到了99%,验证了方法的可行性。

基于YOLOv3神经网络的城镇建筑参数获取及震害预测

随着经济社会的发展,城镇区域建筑的数量和结构类型在更新换代,抗震性能需进一步评价,而城镇建筑信息的高效获取是震害预测及抗震性能评估的前提。为提高建筑物信息获取方式的效率,该研究采用YOLOv3神经网络从建筑图像中识别建筑物参数,包括确定YOLOv3神经网络的训练参数,选取建筑图片进行YOLOv3神经网络训练,验证识别结果与实地调研数据的一致性;在此基础上,采用震害类比预测法对城镇建筑进行震害预测获得福州市某区域群体建筑震害矩阵。结果表明:建筑图片的训练结果较好,建筑参数识别结果和实际调研数据一致,该方法可实现城镇区域建筑信息的有效提取及群体建筑震害的准确预测。

采用经量级卷积神经网络的电力线路故障检测方法

针对目前基于深度学习的电力线路巡检中目标检测速度慢、准确率低的问题,提出了一种采用经量级卷积神经网络的电力线路故障检测方法,对销钉缺陷、绝缘子自爆以及鸟巢这三种常见故障进行检测。在YOLOv5(You Only Look Once v5)算法的基础上,首先使用Ghost模块设计轻量级网络,减小网络的参数量和计算时间,提高了线路巡检的实时性;其次,利用跨层级联的方式改进特征金字塔,更好地融合特征,提高了网络的精度;最后,使用CIoU Loss损失函数加快网络的收敛速度。经过实验验证,原来的YOLOv3模型和YOLOv5模型进行对比,巡检平均精度均值提高了3.49%和1.23%,巡检时间分别降低了10.752ms和5.577ms,验证了方法的有效性。

基于卷积神经网络的遥感图像目标分类

近年来,大量对地观测遥感卫星被成功发射并在轨运行,无人机等新型遥感平台也在不断发展更新,传统的人工目视解译已不能满足遥感影像解译在效率和精度方面的需求,深度学习在遥感影像处理方面表现出较好的可靠性和高效性。基于深度学习的遥感影像地类识别技术数据处理及特征提取能力较强,能够有效提升识别精度,使地类信息获取更加智能化,因而被广泛应用于遥感影像地类处理。遥感影像应用的核心和关键是遥感影像解译,遥感影像大数据时代智能解译提供了新的解决方案,已经成为测绘遥感学科发展的重要驱动力量。本文就遥感影像分类开展研究,首先介绍了本文所使用的DOTA数据集和YOLOv5算法,其次,建立遥感影像识别的YOLOv5项目工程,并且设置算法的关键参数;最后,根据识别结果与可视化面板对模型进行分析。遥感图像信息容量大、各类地物交错复杂,在识别方面有一定的挑战。本文的研究结果对遥感技术更好的应用提供了基础,为人类生活提供更多帮助。

基于改进神经网络下果园自主寻筐模型的研究

果园自主寻筐是指利用先进的技术和装置,让机器或机器人能够在果园中自主地识别、定位和采摘并放入果篮的过程。传统果园自主寻筐模型对于环境变化、光照条件、果篮外观变化等因素的适应能力较弱,容易受到外界干扰影响,导致寻筐任务的稳定性和可靠性不高。该文基于改进的神经网络技术,结合YOLOv4-Tiny目标检测算法进行果筐实时目标检测,并优化数据采集、预处理、模型训练等,模型优化后采用大量实地数据进行验证和测试,评估了模型在不同环境下的稳定性和准确性。试验结果表明,改进的神经网络模型在果园自主寻筐任务中表现出良好的效果,具有较高的寻找准确率和鲁棒性。研究结果旨在为果园智能化管理和机械化作业提供了新的技术支持和理论基础。

基于神经网络的遥感图像飞机实时检测算法

针对在遥感图像飞机检测任务中精度较低、实时性差的问题,提出了一种改进YOLOv4遥感图像检测的算法。该算法采用轻量级网络MobileNetV3代替YOLOv4最初的特征提取网络,保证其特征提取能力情况下,减少参数量;同时在路聚合网络(PANet)中使用深度可分离卷积代替传统卷积;在主干网络中引入BAM注意力机制,提高整体模型的泛化能力。然后对NMS网络进行了优化,以提升模型的最终识别精度。最后在自建的遥感飞机数据集上进行训练和测试。实验结果表明:相比原YOLOv4算法,改进算法有着更高的检测精度和更快的检测速度。

融合注意力机制的YOLOv5深度神经网络杂草识别方法

在YOLOv5深度神经网络基础上融合CA注意力机制,设计了田间杂草自动识别模型。对不同天气、不同背景下拍摄的包含农作物的杂草图片进行背景分割和数据增强等预处理后,利用深度卷积神经网络进行特征提取,采用随机梯度下降进行模型训练,并与YOLOv4、SSD、Faster R-CNN等方法进行对比实验,改进后的杂草模型具有更强的分类和检测能力,基本解决杂草与农作物相似度较高的问题。实验结果显示,融合CA注意力机制的YOLOv5的杂草识别模型大小为14.1 MB,识别精度达到0.911,召回率为0.950,F1为0.88,平均准确率为0.904,单张杂草图像检测平均耗时仅为20 ms,整体性能最好。模型能够准确识别出独立、与农作物交叉和贴近等不同空间位置的长茎尖叶杂草,为作物生长精准管理和田间精准喷药提供技术支持。

基于改进SPP-x的YOLOv5神经网络水稻叶片病害识别检测

针对YOLOv5模型在水稻病害叶片检测计算复杂度高,计算速度慢的问题,提出一种基于改进SPP-x的YOLOv5模型水稻病害叶片识别检测方法。首先,将原主干网中SPP模块中3个不同尺寸(5×5、9×9、13×13)的MaxPool层替换为3个尺寸相同的5×5 MaxPool层连接,后面通过1×1卷积层来调整输出特征维数,再将YOLOv5网络中优化器替换为Adam,从而构建新的YOLOv5网络结构。通过试验比较SGD和Adam优化器在训练集上的收敛速度,结果表明:改进后的SPP-x模块在运算时间上仅是原SPP的50%,计算精度值达到97%,mAP_0.5和mAP_0.5:0.95两项指标分别收敛于0.983和0.822。试验发现改进SPP-x的YOLOv5模型单张图像检测速度0.34 s,效果良好,能够有效地辅助水稻病害识别。

融合GhostNet的YOLOv4轻量化网络设计与实现

由于存储资源和功耗等限制,在嵌入式设备上部署基于深度学习的目标检测算法存在困难,且效果不佳.基于YOLOv4算法,提出了一种改进的YOLOv4-Light轻量化网络模型,采用GhostNet网络结构替换CSPDarknet53作为主干提取网络,引入CBAM注意力机制关注通道和空间两个维度的特征信息,并利用感知量化方法对权重进行INT8量化处理,在保证精度的情况下降低网络模型规模和参数量.在PC端和NVIDIA Jetson Xavier NX上选用VisDrone无人机数据集分别对网络模型进行测试,结果表明YOLOv4-GhostNet-CBAM模型的尺寸是160M,比YOLOv4降低了34.43%;检测速率最高可达到34.6FPS,比YOLOv4提高了56.6%.YOLO-Light模型的尺寸是40.2M,比YOLOv4降低了83.5%;检测速率最高可达到78.6FPS,为YOLOv4的3.6倍,且交并比为0.5时的平均精度均值(mAP50)与YOLOv4相比仅下降了3%.YOLO-Light模型相较于原模型优势明显,能够在低功耗的嵌入式设备上完成实时目标检测.

基于改进YOLOv5神经网络的道路检测车辆前方障碍识别方法

针对在嵌入式设备上部署神经网络模型存在受限于设备体积与计算性能的影响而难以保证神经网络模型的推理实时性的问题,提出了一种基于YOLOv5-nano的前车检测改进方法(HS-YOLO)。首先,采用硬拟合函数h-swish来取代SiLU激活函数,在激活关系相似的情况下提高模型推理速度;此外,引入SIOU边界框回归损失来替代CIOU损失,提高模型的训练速度与推理精度。为进一步验证改进模型的性能,使用SSD、YOLOv4-tiny、基础模型YOLOv5-nano与改进的HS-YOLO网络在相同训练条件下进行训练,得到最优模型并在测试集上进行推理测试。结果表明:HS-YOLO模型的精确率、召回率及AP0.5较原模型YOLOv5-nano分别提升了0.76%、0.43%、0.41%;在推理速度方面,HS-YOLO模型的单张图片推理耗时为7.8 ms,实时推理帧数为128 FPS,在所有模型中表现最优,较原模型分别提高了0.7 ms和10 FPS。

基于WOA-BP神经网络的25CrMo4钢本构关系研究

采用Gleeble-1500型热/力试验机对25CrMo4钢进行了等温恒应变速率压缩试验,研究了其在变形温度1050~1150℃,应变速率0.1~10 s^(-1)范围内的热变形行为,通过试验确定了层数为3×12×1的BP神经网络结构形式的本构关系模型,并在BP神经网络本构模型的基础上采用鲸鱼优化算法构建了WOA-BP神经网络本构模型。结果表明,25CrMo4钢的流变应力对变形温度和应变速率较为敏感,降低变形温度和增大应变速率均可以提升流变应力。在高温和低应变速率条件下,流变曲线大多呈现稳态流动特征。经过计算预测值与试验值的误差得出,WOA-BP神经网络本构模型的相关系数和平均相对误差分别为0.99927和0.8915%;采用BP神经网络建立的本构模型的相关系数和平均相对误差分别为0.99677和2.1764%。WOA-BP神经网络本构模型具有更高的精度,能更加准确地预测25CrMo4钢的高温流变应力。

基于BP神经网络与粒子群优化算法的乙醇偶合制备C_(4)烯烃的研究

利用乙醇制备C_(4)烯烃过程中催化剂的组合、乙醇的浓度以及温度都有着重要的影响。针对这一问题,利用BP神经网络构建了催化剂组合参数、乙醇浓度和反应温度与C_(4)烯烃收率之间的数学模型,并使用PSO对参数进行优化以得到C_(4)烯烃收率的最大值。

基于AJSA-BP修正神经网络的TC4钛合金本构关系构建

研究高性能材料的热塑性变形行为及影响机理对于优化成型工艺、提升产品质量具有重要意义。基于Gleeble-3800热力模拟实验机对TC4钛合金开展高温压缩实验,在变形温度800~950℃双相区,应变速率0.001~10 s^(-1)条件下,该合金高温流变应力随变形温度的升高以及应变速率的降低显著降低,且具备典型动态再结晶的特征。同时,为了进一步提高材料本构模型的计算精度,本文提出一种基于AJSA-BP修正的本构关系,旨在辅助搜索优化BP神经网络训练过程中的权值和阈值,并与基于应变补偿的Arrhenius新型本构模型进行对比分析。结果表明,基于AJSA-BP算法计算的应力预测值偏差率不大于15%的占比为95.65%,平均相对误差为3.83%,具有更为显著的计算精度优势,可用于指导金属高温流变应力的精确预测。

基于轻量化神经网络的社交距离检测

保持安全社交距离是有效防止病毒传播的重要手段之一,不仅可以减少感染者数量和医疗负担,同时也极大降低死亡率.在YOLOv4框架基础上使用轻量化网络E-GhostNet代替原网络中的CSPDarknet-53,E-GhostNet网络在输入数据和原始Ghost模块生成的输出特征之间建立关系,使网络能够捕获上下文特征.然后,在E-Ghost Net中引入坐标注意力机制(CA)增强模型对有效特征的关注.另外,使用SIoU损失函数更换CIoU损失获得更快的收敛速度和优化效果.最后,结合DeepSORT多目标跟踪算法来检测和标记行人,并使用仿射变换(IPM)判定行人间距离的违规行为.实验结果显示,该网络检测速度为40 FPS,精度值达到85.71%,相比原始GhostNet算法提升2.57%,达到实时行人距离检测的效果.