改进YOLOv3算法下通航机场场面运动目标检测

为获得更好的检测精度和更快的检测速度,保障通航机场场面运行安全,提出一种改进的YOLOv3算法,分别从网络结构和损失函数2方面进行改进。首先,在主干网络中使用深度可分离卷积代替原卷积,构建基于距离交并比(DIoU)的目标框回归损失函数;然后,以某通航机场为研究对象,搭建通航机场场面目标检测场景,采用迁移学习和冻结训练相结合的训练方法,以提升场面目标检测的速度;最后,比较分析所提算法与传统的YOLOv3、YOLOv4算法的识别效果。结果表明:飞机目标的检测效果明显优于车辆和人员目标,改进的YOLOv3算法对目标的检测精度、召回率、全类平均精度(mAP)分别达到92.96%、80.51%、91.96%,图形处理器处理速度高达74帧/s,较传统的YOLOv3、YOLOv4算法性能均有明显提升,可实现通航机场场面运动目标的有效检测。

复杂场景下的行人跌倒检测算法

随着人口老龄化程度的不断深化,跌倒检测成为医疗与健康领域的一个关键问题。针对复杂场景下跌倒检测算法准确率偏低的问题,提出一种改进的跌倒检测模型——PDD-FCOS(PVT DRFPN DIoU-Fully Convolutional One-Stage object detection)。在基准FCOS算法的骨干网络中引入金字塔视觉转换器(PVT),以不增加计算量为前提提取更丰富的语义信息;在特征信息融合阶段插入双重细化特征金字塔网络(DRFPN),更加准确地学习特征图之间采样点的位置和其他信息,并通过上下文信息捕获特征通道之间更准确的语义关系,从而提升检测性能;训练阶段采用距离交并比(DIoU)损失进行边界框回归,通过优化预测框与目标框中心点的距离,使回归框收敛得更快更准确,从而有效提高跌倒检测算法的准确率。实验结果表明,所提模型在开源数据集Fall detection Database上平均精确度均值(mAP)达到82.2%,与基准FCOS算法相比,所提算法的mAP提升了6.4个百分点,且相较于其他主流目标检测算法有精度上的提升以及更好的泛化能力。

一种基于边界框关键点距离的框回归算法

针对目前基于交并比(IoU)的框回归方法在实际应用中存在的检测精度不高、收敛速度较慢等问题,提出一种基于关键点距离交并比(KIoU)的框回归方法。从几何知识入手,将矩形的3个顶点和1个中心点作为关键点,通过计算对应点之间的距离来判断预测框与真实框的位置以及形态差异。构建基于关键点交并比损失的新型损失函数,计算实际情况与理想情况下预测框与真实框的关键点交并比之差,将关键对应点的距离作为IoU的惩罚项以加速模型收敛过程,利用关键点信息在定位上的高效性和准确性来提高目标检测精度。以单阶段目标检测算法SSD和两阶段目标检测算法Faster R-CNN为基准算法,在PASCAL VOC和COCO数据集上将KIoU与IoU、GIoU、DIoU、CIoU等4种交并比方法进行实验对比,结果表明:在检测精度方面,在Faster R-CNN上KIoU相较IoU提升了2.91%,相较目前表现较好的DIoU提升了0.11%,在SSD上KIoU相较IoU与DIoU分别提升了0.96%与0.06%;在目标检测视觉效果方面,KIoU方法对目标的定位更加准确,且在一定程度上能够减少目标漏检的情况。

注意力优化RetinaNet的多尺度目标检测算法

针对目标检测算法RetinaNet在多尺度物体检测任务中存在利用特征上下文信息和多尺度特征融合不充分及边界框回归不够快速精准的问题,提出了一种注意力优化RetinaNet的多尺度目标检测算法。在特征提取模块嵌入无参数的3D注意力机制,来充分利用特征上下文信息;同时,构建了特征融合细化模块,实现多尺度融合特征的细化和增强;使用距离交并比(Distance Intersection over Union,DIoU)损失函数优化定位损失,提升边界框回归精准度。为了论证该方法的有效性,分别在PASCAL VOC数据集和MS COCO数据集上进行实验。改进模型的检测精度分别达到了82.1%、52.3%,其中,小目标、中目标和大目标的检测精度相比原算法分别提升了1.9%、1.1%和1.4%。

基于改进YOLOX-s的轻量级型钢表面缺陷检测算法

单阶段目标检测网络特征融合性能不足,且型钢生产现场计算资源受限,导致型钢表面缺陷检测精度较低。针对上述问题,提出一种改进YOLOX-s的轻量级型钢表面缺陷检测算法。首先,提出一种轻量级双路并行注意力模块并将该模块引入YOLOX-s,以提高网络对缺陷特征的敏感度和提升有效特征的提取效率;其次,在Neck中构建双向特征金字塔网络(BiFPN)加权特征融合路径,促进浅层细节特征与深层语义特征的交互融合,强化网络特征融合能力,并在网络中引入深度可分离卷积(DSC)对模型进行轻量化处理;最后,将模型的边界框回归损失函数替换为完全交并比(CIoU)损失,加快模型收敛,提升预测框的定位精度。在NEU-DET数据集上的实验结果表明,所提算法的平均精度均值(mAP)达到了74.6%,比原始YOLOX-s提升了4.8个百分点,推理帧率达到75.2 frame/s,能够满足实时性检测的需求;生产现场采集的型钢数据集进一步验证了所提算法的可行性。

基于深度可分离卷积的果蔬识别方法研究

在无人零售行业的果蔬检测过程中,针对现有检测算法出现的目标漏检、误检和检测速度慢的问题,提出了一种基于深度可分离卷积的改进Faster R-CNN检测算法。该算法首先使用一个与DIOU正相关的惩罚函数对候选框的置信度得分进行惩罚,然后通过对冗余框的加权平均融合候选区域的上下文信息,将算法中的标准卷积替换为深度可分离卷积。实验表明,该算法可有效选择候选区域,降低了目标被漏检和误检的概率,同时提升了算法的检测速度和识别精度,具有重要的理论和应用价值。

基于改进Faster-RCNN的绝缘子检测算法

为了提高高压输电线路巡检效率,提出改进Faster-RCNN的绝缘子检测算法。首先,在特征提取网络中添加具有注意力机制动态选择机制网络(SKNet),从而使网络着重学习与绝缘子特征相关通道;其次,借助滤波器响应归一化(FRN)层替代原批归一化(BN)层,以避免模型陷入梯度饱和区域;最后,使用距离交并比(DIoU)代替原交并比(IoU)方法,以精确表达特征候选区域框位置。对开源航拍绝缘子数据集进行平移、旋转、Cutout和CutMix等操作来进行增强,将数据集扩充到3000张并从中随机选择2500张作为训练集,其余500张作为测试集。相较于原Faster-RCNN算法,所提算法平均准确率提高了3.46个百分点,平均召回率提高了2.76个百分点。实验结果表明:所提算法具有较高检测精度和稳定性,可满足电力巡线绝缘子检测应用场景需求。

基于实例分割模型优化的道路抛洒物检测算法

在交通安全领域,道路抛洒物易引发交通事故,构成了交通安全隐患。针对传统抛洒物检测方式识别率低、对于多类抛洒物检测效果不佳等问题,提出了一种基于实例分割模型CenterMask优化的道路抛洒物检测算法。首先,使用空洞卷积优化的残差网络ResNet50作为主干神经网络来提取特征并进行多尺度处理;然后,通过距离交并比(DIoU)函数优化的全卷积单阶段(FCOS)目标检测器实现对抛洒物的检测和分类;最后,使用空间注意力引导掩膜作为掩膜分割分支来实现对于目标形态的分割,并采用迁移学习的方式实现模型的训练。实验结果表明,所提算法对于抛洒物目标的检测率为94.82%,相较常见实例分割算法Mask R-CNN,所提的道路抛洒物检测算法在边界框检测上的平均精度(AP)提高了8.10个百分点。

基于改进YOLOv3的实时交通标志检测算法

针对目前我国智能驾驶辅助系统识别道路交通标志检测速度慢、识别精度低等问题,提出一种基于YOLOv3的改进的道路交通标志检测算法。首先,将MobileNetv2作为基础特征提取网络引入YOLOv3以形成目标检测网络模块MN-YOLOv3,在MN-YOLOv3主干网络中引入两条Down-up连接进行特征融合,从而减少检测算法的模型参数,提高了检测模块的运行速度,增强了多尺度特征图之间的信息融合;然后,根据交通标志目标形状的特点,使用K-Means++算法产生先验框的初始聚类中心,并在边界框回归中引入距离交并比(DIOU)损失函数来将DIOU与非极大值抑制(NMS)结合;最后,将感兴趣区域(ROI)与上下文信息通过ROIAlign统一尺寸后融合,从而增强目标特征表达。实验结果表明,所提算法性能更好,在长沙理工大学中国交通标志检测(CCTSDB)数据集上的平均准确率均值(mAP)可达96.20%。相较于FasterR-CNN、YOLOv3、CascadedR-CNN检测算法,所提算法拥有具有更好的实时性和更高的检测精度,对各种环境变化具有更好的鲁棒性。

改进YOLOv3的金属表面缺陷检测研究

针对金属表面缺陷检测中目标尺寸小和特征不清晰导致漏检的问题,提出一种改进YOLOv3的金属缺陷检测算法。在YOLOv3网络结构的基础上,将第11层浅层特征与网络深层特征融合,生成一个新的尺度为104×104特征图层,提取更多小缺陷目标特征。加入DIoU边框回归损失,为边界框提供移动方向以及更准确的位置信息,加快模型收敛。利用K-Means++聚类分析数据集上的先验框尺寸信息,筛选出最优的AnchorBox,使定位更加精准,降低网络损失。将改进后的算法与其他检测算法在NEU-DET数据集上进行检测性能对比。实验分析表明改进后的YOLOv3平均检测速率为31.6 frame/s;平均检测精度为67.64%,比YOLOv3提高了7.49个百分点,相较于FasterR-CNN等算法也有较大的检测精度优势。结论表明,改进后的YOLOv3可以使小缺陷目标的位置信息和精度更加准确。

基于距离交并比回归的孪生网络目标跟踪算法

为解决视频目标跟踪过程中目标框和预测框边界不重叠情况下无法优化的问题,提出了一种距离交并比(distance intersection over union,DIOU)回归的孪生网络目标跟踪算法.通过孪生网络和区域建议网络(region proposal network,RPN)保持实时效果,将距离交并比引入回归分支,结合重叠率和中心点距离构建损失度量,加快模型训练的收敛速度,为边界框提供更直接的回归方向.同时,使用Resnet50网络替换SiamRPN网络的特征提取网络,进一步提高目标特征表示的准确性.实验结果表明,DIOU回归损失在视频目标尺度变化、低分辨率、光照变化等干扰情况下,具有较强鲁棒性.

改进PSO-YOLOv5的金属表面缺陷检测方法

针对已有检测方法在目标尺寸较小时适应度差及特征不清晰导致漏检等问题,提出改进的PSO-YOLOv5金属缺陷检测方法。基于YOLOv5网络结合PSO算法优化网络的颈部部分,同时加入了自适应锚框计算,为边界框提供更准确的移动方向和位置信息。最后使用反向传播神经网络对图像进行训练得到最终的深度卷积神经网络。与传统检测方法相比,改进后的PSO-YOLOv5算法检测速率为31.6frame/s,平均检测精度为78.56%,较YOLOv5提高8.32个百分点,检测精度优于Faster RCNN等算法,表明改进的PSO-YOLOv5算法能够有效提高小目标情况下的缺陷检测精度。

基于跨路径特征聚合的改进型YOLOv3乳腺肿块识别算法

针对基于深度学习的乳腺癌诊断中小肿块和互相遮挡肿块易被漏诊的问题,提出了一种用于乳腺肿块检测的改进型YOLOv3算法。首先,在特征融合模块中添加了自底向上的路径,并采用级联和跨层连接的方式充分利用底层特征信息,提高了小肿块的识别精度;其次,为了筛选出更精确的预测框,避免互相遮挡的肿块出现漏检的情况,在软非极大值抑制(Soft-NMS)算法中引入了距离交并比(DIoU)来抑制冗余的预测框。实验结果表明,所提乳腺肿块检测算法在检测小肿块和互相遮挡的肿块方面有较高的准确率和速度,平均均值精度(mAP@0.5)达到了96.1%,相比于YOLOv3提高了1.8个百分点,且每张钼靶图像的检测时间仅为28 ms。

基于改进YOLOv3的电容器外观缺陷检测

针对部署于有限算力平台的YOLOv3(you only look once v3)算法对电容器外观缺陷存在检测速度较慢的问题,提出了基于YOLOv3算法改进的轻量化算法MQYOLOv3。首先采用轻量化网络MobileNet v2作为特征提取模块,通过利用深度可分离式卷积替换一般卷积操作,使得模型的参数量大幅度降低进而提高模型的检测速度,同时也带来了检测精度的降低;然后在网络结构中嵌入空间金字塔池化结构实现局部特征与全局特征的融合、引入距离交并比(distance intersection over union,DIoU)损失函数优化交并比(intersection over union,IoU)损失函数以及使用Mish激活函数优化Leaky ReLU激活函数来提高模型的检测精度。本文采用自制的电容器外观缺陷数据集进行实验,轻量化MQYOLOv3算法的平均精度均值(mean average precision,mAP)为87.96%,较优化前降低了1.16%,检测速度从1.5 FPS提升到7.7 FPS。实验表明,本文设计的轻量化MQYOLOv3算法在保证检测精度的同时,提高了检测速度。