基于改进YOLOv5s的轻量级绝缘子缺失检测

针对现有绝缘子缺失检测模型计算复杂度高和小目标难以检测等问题,提出一种基于改进的YOLOv5s轻量级检测模型。首先,移除主干网络中的C3模块来减少模型的参数量。其次,在多尺度特征融合网络中引入卷积块注意力机制来提高复杂背景下模型的特征提取能力。同时,采用加权双向特征金字塔网络结构对特征进行双向跨尺度加权融合,提升网络在遮挡物、相似目标干扰下目标的检测性能。最后,选用SIoU损失函数提升网络的收敛速度和检测精度。实验结果表明,所提模型的平均精准率为96.8%,浮点运算数为2.8 GFLOPS,而原始YOLOv5s在保证97.4%的平均精准率下的浮点运算数为16.3 GFLOPS。相较于原始模型,所提模型对小目标、遮挡目标以及模糊等场景有着较强的鲁棒性,且在保证近似检测精度的同时极大减少了计算量。

基于YOLOv5s和超声图像的儿童肠套叠特征检测模型

为帮助医生快速寻找到儿童腹部超声中肠套叠的病变特征并实现肠套叠超声诊后数据的快速质检,文章将目标检测算法应用于儿童腹部超声图像检测肠套叠“同心圆”征.首先探索了基于YOLOv5s的儿童肠套叠检测模型,发现该模型检测肠套叠“同心圆”征的精确度、召回率、F 1分数、mAP@0.5、FPS以及参数量等方面均优于Faster RCNN.进一步,为解决肉眼难以观察的“同心圆”征的检测问题,使用双向特征金字塔网络,并将注意力机制加入YOLOv5s网络,形成基于YOLOv5s_BiFPN_SE框架的儿童肠套叠“同心圆”征检测模型.该模型检测的精确率、召回率、F 1分数、mAP@0.5分别达到了91.33%、90.73%、91.03%、88.77%,性能更优于YOLOv5s.

基于改进YOLOv7-DeepSort的红外视频多目标跟踪

针对红外图像纹理弱及多目标遮挡导致跟踪精度低的问题,构建了基于改进YOLOv7模型和多目标跟踪算法DeepSort的融合红外目标跟踪模型MSB-YOLOv7-DeepSort。采用SE(squeeze and excitation)通道注意力机制和双向特征金字塔网络提高红外目标的特征提取质量;利用轻量化网络MobileNetV3替换YOLOv7骨干网络,提升融合模型的推理速度。实验结果表明,MSB-YOLOv7-DeepSort模型在跟踪准确度、跟踪精确度、正确目标跟踪比例和帧率等方面均具有较好的性能。

基于改进YOLOv5s的田间移动障碍物检测

为实现无人农机在行驶过程中对田间移动型障碍物的实时检测,提出一种基于YOLOv5s的目标检测模型,用于检测田间行人和其他协同作业的农机设备。该目标检测模型以YOLOv5s模型为基础框架,进行了以下三点改进:第一,为了减少模型的参数量和计算复杂度,提高推理速度,将YOLOv5s网络模型中的卷积模块和C3模块替换为Ghost卷积和C3Ghost模块;第二,为了弥补模型参数量减少所造成的精度下降的损失,提升对目标的检测能力,在主干网络输出的特征层中引入CBAM注意力机制;第三,采用BiFPN特征金字塔结构,实现多尺度特征加权融合。实验结果表明,YOLOv5s模型的参数量为7.02×106,计算复杂度为15.8GB,平均检测精度为94%,生成权重文件大小为13.7MB,单幅图像的检测速度为71.43 f/s;改进后的模型参数量为4.04×106,下降了42.45%,计算复杂度缩减为8.5 GB,平均检测精度达到了93.2%,仅仅下降了0.8%,权重文件大小为8.1 MB,单幅图像的检测速度为77.52 f/s。以上数据证明,改进后的模型能够满足对田间移动型障碍物的实时检测,且更加易于部署到移动端设备。

基于YOLOv8改进的脑癌检测算法

自动检测脑部肿瘤在磁共振成像中的位置是一个复杂、繁重的任务,需要耗费大量时间和资源。传统识别方案经常出现误解、遗漏和误导的情况,从而影响患者的治疗进度,对患者的生命安全产生影响。为了进一步提高鉴定的效果,引入了4项关键改进措施。首先,采用了高效的多尺度注意力EMA(Efficient Multi-scale Attention),这种方法既可以对全局信息进行编码,也可以对信息进行重新校准,同时通过并行的分支输出特征进行跨维度的交互,使信息进一步聚合。其次,引入了BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)模块,并对其结构进行改进,以便缩短每一次检测所需要的时间,同时提升图像识别效果。然后采用MDPIoU损失函数和Mish激活函数进行改进,进一步提高检测的准确度。最后进行仿真实验,实验结果表明,改进的YOLOv8算法在脑癌检测中的精确率、召回率、平均精度均值均有提升,其中Precision提高了4.48%,Recall提高了2.64%,mAP@0.5提高了2.6%,mAP@0.5:0.9提高了7.0%。

一种改进YOLOX_S的火焰烟雾检测算法

针对目前在火灾预警方面还存在火焰烟雾检测效果差、误报率高等问题,在YOLOX框架下提出改进YOLOX_S目标检测算法。首先在数据集建立方面,采用的数据集包括Bilkent University公开的数据集和部分自建数据集,共计9621张图片。并且通过对数据集采用Mosaic数据增强的方式,增加数据的多样性。其次对backbone部分采用swin-T骨干网络来代替原来的CSPDarkNet骨干网络,能够更好的捕捉不同尺度下的特征,有效地提升了目标检测的精度。然后对网络模型引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)特征融合网络,提高检测的效率和网络模型的适应性,在复杂背景下同样可以保持较高的检测精度。最后引入CA注意力机制来加强此算法的特征提取能力。经过对比实验表明,改进后的YOLOX_S的火焰烟雾检测算法具有较高准确性,其mAP@0.5(预测框与真实框重合程度的阈值为0.5时的平均检测精度)达到81.5%,相比原网络提高了5.3%。改进后的YOLOX_S网络模型在火焰烟雾检测方面具有更高准确性和更低的误报率。

氧化锌电阻片侧面绝缘涂层自动滚涂设备设计

为提高氧化锌电阻片的生产环节自动化水平,课题组设计了一种针对电阻片侧面绝缘涂层自动滚涂设备。设计了自动滚涂机构,由2个滚轴分别实现电阻片的滚涂和均匀刮抹;基于改进的YOLOv8模型的点位检测算法设计了基于视觉引导的拆垛机构,在YOLOv8中融入了动态稀疏注意力(bi-level routing attention, BRA)模块并将特征融合方式改为双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, BiFPN)。与原有YOLOv8模型相比,改进的YOLOv8在识别精度上取得了显著的提升,平均均值精度(mean average precision, mAP)从92.8%提升至95.3%,从而在实际应用中降低了电阻片的漏检率和错检率,使漏检率相对减少了26.2%,错检率相对减少了33.3%。自动涂绝缘层设备为电阻片涂覆提供了高效的自动化解决方案。

基于改进的Yolov5的无人机图像小目标检测

为了解决无人机航拍图像小目标检测算法检测速度与精度无法兼顾的问题,在Yolov5的基础上,提出了针对于无人机图像小目标检测的Yolov5_GBCS算法。在新的算法中,添加一个额外的检测头,以便增强对小目标的特征融合效果;在主干网络中分别采用GhostConv卷积模块、GhostBottleneckC3模块替换部分Conv模块和C3模块用以提取丰富特征和冗余特征以提高模型效率;引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)结构,用以提高对小目标的检测精度;在主干网络和颈部网络中引入轻量化的卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),关注重要特征并抑制不必要的特征,增强小目标特征表达能力;使用Soft-NMS算法来替换NMS,因此降低了小目标在密集场景下的漏检率。通过在VisDrone2019数据集上的实验结果表明,集成了所有改进的方法后的Yolov5_GBCS算法,不仅提高了检测精度,而且有效地提高了检测速度,模型的mAP从38.5%提高到43.2%,检测速度也从53 f/s提高到59 f/s。Yolov5_GBCS算法可以有效地实现无人机航拍图像中小目标识别。

基于改进YOLOv5s的鱼雷检测算法

针对目前深海鱼雷检测中存在检测精度低和检测速度慢的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的鱼雷检测算法。使用可分离视觉变换器(SepViT)模块来替换主干层网络最后一层中的C3模块,增强骨干网络与全局信息的联系以及鱼雷特征的提取,降低漏检率和误检率。在YOLOv5s网络模型的主干层网络中引入ECA注意力机制,提高复杂的深海环境下检测模型对于鱼雷深层次关键特征的提取能力,同时避免了降维,以有效的方式捕捉跨通道的交互信息,以此来提高鱼雷检测模型的检测精度。将网络模型颈部层中的路径聚合网络(PANet)替换为双向特征金字塔网络(BiFPN),采用跨尺度连接去除路径聚合网络(PANet)中对特征融合贡献较小的节点,实现多尺度特征的快速融合,提高鱼雷检测模型的检测效率。实验结果表明:改进的YOLOv5s鱼雷检测算法的均值平均精度(mAP)达到了97.0%,较原来的YOLOv5s算法提高了3.7%,检测速度达83 FPS,有效地提高了深海鱼雷检测的精度和速度。

基于YOLOP-L的多特征融合道路全景驾驶检测

目前,驾驶员视角下的交通图像检测技术成为交通领域的重要研究方向,同时提取车辆、道路、交通标志等多种特征已经成为驾驶员理解道路信息多样性的亟需任务。以往研究已在单类目标检测的特征提取方面取得了长足进步,然而,这些研究不能很好地联合应用于其他区别较大的特征检测任务中,且融合训练过程中会损失个别特征检测的精度。针对驾驶员视野范围内道路信息多样且复杂的特点,本文提出了一种基于多特征融合训练的检测模型YOLOP-L,它能够同时对多种不同特征交通目标进行融合训练,同时保证单项检测任务的精度。首先,为了解决特征融合中语义信息表达不完整的问题,设计的SP-LNet模块通过FPN与双向特征网络结合实现网络更深层次的融合,使得提取的信息更完整,从而提升道路小目标的检测性能;其次,设计新的分割头深度可分离卷积,将语义信息与局部特征融合促使多特征融合的训练准确度与速度得到进一步提升;再次,体系中设计的GDL-Focal多类混合损失函数更专注于困难样本,可用于解决样本特征不平衡的问题。最后,对比实验表明:YOLOP-L相比原YOLOP网络运行的速度更快;在车辆目标检测任务下召回率提升了2.2%;在车道线检测任务下准确率提升2.8%,车道线IoU的值较HybridNets网络下降2.45%,但较YOLOP-L网络提升1.95%;在可行驶区域分割任务下其整体检测性能提升1.1%。结果表明,在具有挑战性的BDD100K数据集上,YOLOP-L可以在复杂场景下有效解决检测精度不足和分割缺失的问题,提高了车辆识别、车道线检测以及道路行驶区域联合训练的准确性和鲁棒性。

改进的YOLOv8n在复杂环境下的车辆识别算法

【目的】针对城市复杂环境下的车辆难识别问题,提出了基于YOLOv8n(you only look once version 8n)的改进模型DB-YOLOv8n(deformable block YOLOv8n)。【方法】首先在颈部网络融合通道注意力机制(efficient channel attention,ECA)和改进加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN),以增强在昏暗光线下的车辆检测性能及对多尺度图像的处理能力,特别是对远处或部分遮挡的车辆;其次在主干网络引入可变型卷积(deformable convolutional networks,DCN),以增强模型对不同尺寸车辆的适应性;最后使用精确边界框回归的高效交并比损失函数(focal and efficient intersection over union loss,Focal-EIOU loss)替换高效交并比(efficient intersection over union,EIOU),进一步提升模型的稳定性。【结果】DB-YOLOv8n在自制车辆数据集上相比YOLOv8n,平均精度、精度和召回率分别提高了3.2%、3%和2%。【结论】本研究结果能为提高车辆检测的精确度提供理论参考。

基于改进YOLOv5s-pose的多人人体姿态估计

为了提高多人人体姿态检测的准确率,本研究采用YOLOv5s模型用于多人人体姿态检测并对模型进行改进。首先,引入坐标注意力(Coordinate Attention)模块改进骨干网络,将注意力资源分配给关键区域,降低复杂环境中的背景干扰,增强模型对多人目标的精准定位能力。其次,使用双向特征金字塔网络改进YOLOv5s的特征融合网络,增强网络的信息表达能力。实验结果表明:在多人人体姿态MS COCO2017验证集上,经改进的YOLOv5s算法的检测平均精度高达61.9%,相比原始YOLOv5s网络,平均精度提升了1.5%。由此可见,改进后的网络能更加精准、有效地检测多人人体姿态。

基于YOLOv8s的轻量级绝缘子多缺陷检测模型

YOLO系列算法已广泛用于识别电力线路中的各类缺陷目标。由于巡检图像背景复杂、缺陷目标的尺度不一等,直接利用YOLO算法难以有效避免绝缘子闪络、破损等小目标的错检漏检问题。为解决这一问题,在YOLOv8s模型的基础上提出一种轻量化绝缘子缺陷检测算法。在骨干网络中引入双层路由注意力机制(BRA),以提升对全局特征的关注度,抑制背景噪声,降低小目标缺陷的错检漏检率。通过加权双向特征金字塔网络(BiFPN)实现跨尺度特征之间的加权融合,获取各类缺陷更全面的特征信息。重构Neck网络来消除低贡献度的网络节点,在增强检测性能的同时减少了模型的参数量,实现了性能提升和参数效率之间的平衡。实验结果显示,改进后的网络模型平均检测精度达到84.9%,而参数量仅为8.4×10^(6),可实现对绝缘子缺陷的快速准确检测。

基于MBE-YOLOv5的轻量化化工袋目标检测方法

针对化工厂中化工袋种类繁多、遮挡干扰、放置复杂等因素,导致化工袋识别模型的定位效果较差、实时性不佳等问题,提出一种基于MBE-YOLOv5的轻量化化工袋目标检测方法。首先,用MobileNetV3网络替换YOLOv5的主干网络,降低模型的参数和运算量,提高模型的检测速度;然后,在YOLOv5的颈部网络引入双向特征金字塔网络结构进行多尺度特征融合,提高模型的识别准确率;最后,采用EIoU函数优化损失,提高模型的定位精度。实验结果表明,MBE-YOLOv5模型相比YOLOv5模型,参数量下降了37.7%,运算量降低了58.1%,检测速度提升了9.5%,mAP@0.5提高了0.7%;在检测速度和检测精度之间取得较好的平衡,能满足化工袋在线检测识别定位的要求。

YOLOv5的改进算法及其在自动驾驶多目标检测的应用研究

车辆、行人等交通参与者的实时检测是自动驾驶汽车与外界环境实现信息交互的重要环节,而在复杂天气条件下多目标检测精度低仍是一个挑战性问题。提出了一种YOLOv5的改进算法及其在自动驾驶多目标检测的应用方法。该方法采用K-means++算法对数据集中的目标样本聚类,以获得更符合不同目标尺度的锚框,提高多目标定位及其实体分割的精度;在原YOLOv5的骨干网络中添加Coordinate Attention(坐标注意力)模块,以提高模型的特征提取能力;将原YOLOv5网络中的PANet(路径聚合网络)结构替换为BiFPN(双向特征金字塔)结构,实现自上而下与自下而上的深浅层特征双向融合,提高模型对不同尺度目标的整体检测精度。对比实验结果表明:改进后的YOLOv5算法获得了更好的性能,目标检测的mAP达到了92.2%,比改进前的YOLOv5算法提升了8.47%。

改进YOLOv5s算法在非机动车头盔佩戴检测中的应用

针对现有非机动车头盔佩戴检测算法在车流密集场景中存在漏检,对佩戴其他帽子存在误检的问题,提出一种改进YOLOv5s(you only look once version5)的头盔佩戴检测算法YOLOv5s-BC。首先,采用软池化替换特征金字塔池化结构中的最大池化层,以放大更大强度的特征激活;其次,将坐标注意力机制和加权双向特征金字塔网络结合,搭建一种高效的双向跨尺度连接的加权特征聚合网络,以增强不同层级之间的信息传播;最后,用EIoU损失函数优化边框回归,精确目标定位。实验结果表明:在自制头盔数据集上,改进后的算法的平均精度(mAP)可达98.4%,比原算法提高了6.3%,推理速度达到58.69帧/s,整体性能优于其他主流算法,可满足交通道路环境下头盔佩戴检测的准确率和实时性要求。

基于Faster R-CNN的密集人群检测算法

为提高拥挤场景下的人群检测准确率,提出一种基于改进Faster R-CNN的密集人群检测算法。首先,在特征提取阶段添加空间与通道注意力机制,使用加强的双向特征金字塔网络(S-BiFPN)替代原网络中的多尺度特征金字塔(FPN),使网络对重要特征进行自主学习并加强对图像深层特征的提取;其次,引入多实例预测(MIP)算法对实例进行预测,以避免模型对拥挤场景下的目标造成漏检;最后,对模型中的非极大值抑制(NMS)进行优化,并额外增设一个交并比(IoU)阈值,以对检测结果的干扰项进行精确抑制。在开源的密集人群检测数据集上进行测试的结果显示,相较于原Faster R-CNN算法,所提算法的平均精度(AP)提升5.6%,Jaccard指数值提升3.2%。所提算法具有较高检测精度和稳定性,可以满足密集场景人群检测的需求。

一种基于改进YOLOv5的复杂背景织物疵点检测方法

受背景中复杂纹理的影响,有花纹和图案的织物检测疵点一直是该领域的难题。对此提出了一种改进YOLOv5模型的疵点检测方法,该方法将模型中原来的特征金字塔网络模块替换为双向特征金字塔网络,以更好地融合不同尺度下提取的特征。实验中使用该模型对具有花纹和图案的织物样本进行检测,结果表明改进后的模型有较为明显的性能提升。

基于FBEC-YOLOv5s的采掘工作面多目标检测研究

针对采掘工作面目标尺度跨度大、多目标间相互遮挡严重及恶劣环境导致的检测精度降低等问题,提出了一种基于FBEC-YOLOv5s的采掘工作面多目标检测算法。首先,在主干网络引入FasterNet网络,以凭借其残差连接与批标准化模块,增强模型的特征提取和语义信息捕捉能力;其次,在YOLOv5s模型颈部融合BiFPN网络,以通过其双向跨尺度连接和快速归一化融合操作,实现多尺度特征的快速捕捉与融合;最后,采用ECIoU损失函数代替CIoU损失函数,以提升检测框定位精度和模型收敛速度。实验结果表明:(1)在满足煤矿井下实时检测要求的同时,FBEC-YOLOv5s模型的准确率较YOLOv5s模型的准确率提升了3.6%。(2)与YOLOv5s模型相比,FBEC-YOLOv5s模型的平均检测精度均值上升了2.8%,平均检测精度均值为92.4%,能够满足实时检测要求。(3)FBEC-YOLOv5s模型的综合检测性能好,能够在恶劣环境、多目标间相互遮挡严重及目标尺度跨度大导致检测精度降低的情况下表现出良好的实时检测能力且具有较好的鲁棒性。

面向无人机遥感场景的轻量级小目标检测算法

在基于深度学习的目标检测算法中,YOLO算法因兼具速度与精度的优势而备受关注,但是将其应用于无人机遥感领域时存在检测速度较慢、计算资源要求较高、小目标检测精度不佳等问题。为此,提出基于YOLO的轻量级小目标检测算法SS-YOLO。使用轻量的主干网络提升算法的推理速度,根据特征金字塔网络分治思想,加入下采样倍数为4的高分辨特征图P2用于检测微小目标。为解决高分辨率特征图(P2、P3)中语义信息不足的问题,构建结合自适应融合因子的语义增强上采样模块。针对定位损失函数中IoU度量方法对目标尺寸敏感所带来的影响小目标定位精确性的问题,设计结合归一化Wasserstein距离度量方法与中心点距离惩罚项的L_(CNWD)定位回归损失函数。实验结果表明,与YOLOv5s以及最新的YOLOv7-tiny相比,改进后的SS-YOLO模型参数量分别减少了31.3%和20.6%,与YOLOv7-tiny相比,mAP在VisDrone与AI-TOD数据集上分别提升了7.5和7.0个百分点;与YOLOv5s相比,mAP分别提升了2.3和3.6个百分点。当输入图片尺寸为800×800像素时,SS-YOLO的FPS为110帧/s,能够在满足无人机等边缘设备实时检测的同时,显著提升小目标的检测结果。