基于特征增强和分组模块的车型精细识别

针对车型种类多、差异小,模型复杂,识别精度低的问题,提出一种基于特征增强和分组模块的车型精细识别方法,在ResNet网络基础上改进,在卷积块中加入多尺度通道域和空间域的注意力机制,增强对重要的特征提取,并将多通道特征图进行分组,根据分组损失函数不断优化分组,通过加权方式结合KL(Kullback-Leibler)散度损失函数和交叉熵损失函数,有助于网络学习类内差异小、类间差异大的特征。该方法在Stanford cars-196数据集和自制数据集上进行测试,验证了所提模型的有效性。

基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型

针对道路场景下红外目标遮挡、缺乏纹理细节而导致目标误检、漏检的问题,提出一种基于多尺度和加权坐标注意力的轻量化红外道路场景检测模型(MSC-YOLO)。以YOLOv7-tiny作为基线模型,首先,在MobileNetV3的不同中间特征层引入多尺度金字塔模块PSA(Pyramid Split Attention),设计一种多尺度特征提取的轻量化主干提取网络MSM-Net(Multi-Scale Mobile Network),解决固定大小卷积核造成的特征污染问题,提高对于不同尺度目标的细粒度提取能力;其次,在特征融合网络融入加权坐标注意力(WCA)机制,叠加从中间特征图垂直和水平空间方向上获取的目标位置信息,增强目标特征在不同维度上的融合能力;最后,替换定位损失函数为高效交并比(EIoU),分别计算预测框和真实框的长、宽影响因子,提高收敛速度。在Flir数据集上进行验证实验,与YOLOv7-tiny模型相比,在mAP(IoU=0.5)仅降低0.7个百分点的前提下,MSC-YOLO的参数量减少67.3%,浮点运算次数减少54.6%,模型大小减小60.5%,帧率在RTA 2080Ti上达到101,在检测性能和轻量化上达到平衡,满足红外道路场景的实时检测需求。

反向加权融合多尺度特征的X射线图像违禁品检测

针对现阶段违禁品检测方法存在的混叠效应以及在类内变化显著的场景下检测精度较低等问题,提出一种反向加权融合多尺度特征的X射线图像违禁品检测算法,通过反向自适应地引导融合多尺度上下文特征来实现准确的违禁品目标检测。首先,使用多尺度场景感知模块获取从局部到全局的目标表征信息,帮助处理显著的类内变化。其次,利用反向加权融合结构采用特征引导加权的方式,高效融合蕴含丰富上下文特征的多级特征,缓解融合过程中易出现的混叠效应。最后,设计了一种Focal-SIOU损失函数,用于平衡不同质量违禁品目标预测框之间的贡献差异,并结合角度和边长损失进一步提升预测框的收敛速度和回归精度。本文方法在SIXray、OPIXray、PIDray等3个非常具有挑战性的基准数据集上进行了广泛的评测实验,平均精度均值(mAP)分别达到93.2%、90.7%和85.1%。实验结果充分表明,方法相比于最新方法性能更优,并且能够满足实时目标检测的实际应用需求。

基于MES−YOLOv5s的综采工作面大块煤检测算法

综采工作面的目标具有高速运动、多尺度、遮挡等特点,现有的目标检测算法存在精度低、模型占用的内存大、硬件依赖强等问题。针对上述问题,提出了一种基于MES−YOLOv5s的综采工作面大块煤检测算法。采用轻量化设计,将MobileNetV3作为主干网络,以减小模型占用的内存,提高CPU端的检测速度;在颈部网络添加高效多尺度注意力(EMA)模块,融合不同尺度的上下文信息,并进一步减少计算开销;采用SIoU损失函数代替CIoU损失函数,以提高训练速度和推理准确性。消融实验结果表明:MobileNetV3大幅减少了模型占用的内存和检测时间,但mAP损失严重;EMA模块和SIoU损失函数可在一定程度上恢复损失的精度,同时保证模型在CPU上具有较高的检测速度,满足煤矿井下目标实时检测需求。对比实验结果表明,与DETR,YOLOv5n,YOLOv5s,YOLOv7模型相比,MES−YOLOv5s模型综合性能最好,mAP为84.6%,模型占用的内存为11.2 MiB,在CPU端的检测时间为31.8 ms,在高速运动、多尺度、遮挡和多目标的工况环境下能够保持较高的召回率和精度。

基于YOLOv5的行人检测方法研究

针对YOLOv5在检测行人时容易出现漏检目标及检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv5网络的行人检测模型。首先,主干网络使用SPD(Space-to-Depth)模块和Ghost卷积组合构造的SPD-GConv模块进行下采样,减少细粒度特征信息的损耗。其次,通过增加小尺寸检测层,增强模型的多尺度检测能力。然后,使用α-EIoU损失函数替换原始CIoU损失函数,提高行人目标定位准确度。使用Crowdhuman数据集进行训练和测试,实验结果表明,所提出算法比原始算法的召回率和平均精度值分别提高了4.7%和3.5%,能够有效提高远距离目标和密集场景下行人检测的准确率。

基于改进YOLOv5的自动驾驶目标检测方法

针对目前自动驾驶领域的目标检测算法在交通场景下的漏检目标,目标定位不精确、目标特征表达不充分及目标识别效果欠佳等问题,提出一种基于TPH-YOLOv5(transformer prediction heads-YOLOv5)的道路目标检测方法。首先为了减轻物体尺度急剧变化带来的漏检风险,增加了用于微小物体检测的检测头,为在高密度场景中精确定位对象,使用Transformer预测头来捕获全局信息;其次为了增强模型的特征表达能力,用选择性注意力机制(selective interactive module with affinity learning, SIMAM)模块对卷积层的输出进行加权;最后,为了提高目标识别的精度,网络颈部增加了4个金字塔池化模块(spatial pyramid pooling, SPP)块来进行多尺度融合,为了加快收敛速度和提高回归精度采用EIOU(Euclidean distance-IOU)作为边界框损失函数。通过消融、对比和可视化验证实验表明,提出的算法比YOLOv5在平均精度上提高了8.1%,漏检率明显减少,目标检测效果明显增强。

跨级特征自适应融合的暗光图像增强算法

针对低照度环境下采集的图像存在亮度低、对比度低和视觉效果不佳等问题,提出一种跨级特征自适应融合的低照度图像增强算法。该算法首先结合分级采样和广域卷积搭建网络前端,生成大面积感受野的多尺度特征,使浅层信息被充分挖掘。其次引入多头转置注意力模块嵌于网络中部,计算通道间的互协方差以生成注意力映射,隐式地建立全局上下文信息关联。然后构建联合损失函数修正模型收敛方向,辅助模型从对比度和结构等方面进行优化,提高算法的鲁棒性。最后在LOL和LOLv2数据集上进行实验验证,实验结果表明,所提算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)等客观指标上整体优于大部分先进算法,主观上图像亮度自然,噪声和伪影得到有效抑制。

基于改进YOLOv7的吸烟行为识别算法研究

目的:提出了一种基于改进YOLOv7的吸烟行为识别方法,以提高人工智能对吸烟行为识别X效率和准确率。方法:在YOLOv7算法的基础上,采用GhostNet网络结构替换其主干网络,减少了网络模型参数量和计算量。引入CBAM注意力机制来改善特征提取的效果。加入多尺度特征融合模块和改进损失函数以提高模型在复杂环境中的检测效果。结果:以吸烟数据集进行测试,结果表明,改进后的模型参数量和计算量分别下降了16.6%和37.4%,检测速度提升至103.4帧/s,精度提高了2.8%。结论:提出的轻量化网络模型可满足视频监控实时监测的要求,并可在低功耗的嵌入式设备上完成实时检测。

基于改进的V-Net模型肺结节分割算法的研究

由于CT图像是三维图像,在原始的V-Net模型分割中,易出现结节漏检和边界分割不清晰,以及损失函数Dice训练时不稳定等问题。根据这些问题,提出3D多尺度SE V-Net,简称MSEV-Net网络,同时通过联合损失函数来提高训练的稳定性。该网络模型在V-Net网络的基础上,使用多尺度卷积模块来替换原有的5×5×5卷积,同时在残差连接后加入SE通道注意力模块,通过不同尺度的特征融合和学习不同通道之间的关系,解决肺结节小不易分割的问题。同时在V-Net网络残差连接基础上加一条短跳跃连接,使得整个网络更好利用全局特征。联合损失函数选择Dice和交叉熵损失函数进行融合,可以很好地解决训练不稳定问题。提出的MSEV-Net网络模型和联合损失函数在平均分割准确率PA达到0.998,DSC达到0.837。实验结果表明,该方法在提高肺结节分割精度方面具有一定的效果。

有监督深度学习的地震资料提高分辨率处理方法

地震资料分辨率直接影响后续处理和解释成果精度,因此备受关注。深度学习方法具备自动提取深层特征和出色的非线性逼近能力,在反问题求解中广泛应用。在地震勘探领域,深度卷积网络中的卷积算子与地震数据的褶积模型相吻合,因而有望通过智能化手段显著提升地震资料的分辨率。目前,针对卷积神经网络提高地震资料分辨率方面的研究发展迅速,但问题的核心在于设计适合、有效的网络结构和损失函数。为此,提出一种基于强监督学习的地震资料高分辨率处理方法。该方法充分利用地下结构的空间连续性,借鉴图像超分辨率重建的思想,设计了一种生成对抗网络结构,用以提高地震资料的纵向分辨率;同时,采用L1损失和多尺度结构相似性(MS-SSIM)损失相结合的损失函数提高感知质量,以提高网络的高分辨率处理效果。合成数据和实际地震数据的应用结果显示,相较于常规损失函数,文中采用的损失函数可以显著提升智能算法的处理效果,明显改善地震数据同相轴的连续性,且高频细节信息更丰富,验证了该方法的可行性和有效性。

基于边界极限点特征的改进YOLOv3目标检测

目标数量多、尺度较小与高度重叠等问题导致目标检测精度低、难度大。为提升目标检测精度,尽可能避免漏检、误检情况,提出一种基于边界极限点特征的改进YOLOv3目标检测算法。首先,引入边界增强算子Border,从边界的极限点中自适应地提取边界特征来增强已有点特征,提高目标定位准确度;然后,增加目标检测尺度,细化特征图,增强特征图深、浅层语义信息的融合,提高目标检测精度;最后,基于目标检测中目标实例特性及改进网络模型,引入完全交并比(CIoU)函数对原YOLOv3损失函数进行改进,提高检测框收敛速度以及检测框召回率。实验结果表明,相较于原YOLOv3目标检测算法,改进后的YOLOv3目标检测算法的平均精度提高了3.9个百分点,且检测速度与原算法相近,能有效提高模型对目标的检测能力。

边缘信息引导多级尺度特征融合的显著性目标检测方法

针对基于FCN和U型网络架构的深度学习显著性目标检测方法提取的显著性图存在边界不清晰和结构不完整的问题,文中提出了一种基于边缘信息引导多级尺度特征融合网络(EGMFNet)。EGMFNet使用多通道融合残差块(RCFBlock)以嵌套的U型网络架构作为主干模型。同时,在网络的较低层级引入具有边缘信息引导的全局空间注意力模块(EGSAM)以增强空间特征及边缘特征。此外,在损失函数中引入了图像边界损失,用于提升显著性图的质量并在学习过程中保留更加清晰的边界。在四个基准数据集上进行实验,实验结果表明,文中方法的F值较典型方法提升1.5%、2.7%、1.8%和1.6%,验证了EGMFNet网络模型的有效性。

一种用于视频对象分割的仿U形网络

在半监督的分割任务中,单镜头视频对象分割(OSVOS)方法根据第一帧的对象标记掩模进行引导,从视频画面中分离出后续帧中的前景对象。虽然取得了令人印象深刻的分割结果,但其不适用于前景对象外观变化显著或前景对象与背景外观相似的情形。针对这些问题,提出一种用于视频对象分割的仿U形网络结构。将注意力机制加入到此网络的编码器和解码器之间,以便在特征图之间建立关联来产生全局语义信息。同时,优化损失函数,进一步解决了类别间的不平衡问题,提高了模型的鲁棒性。此外,还将多尺度预测与全连接条件随机场(FC/Dense CRF)结合,提高了分割结果边缘的平滑度。在具有挑战性的DAVIS 2016数据集上进行了大量实验,此方法与其他最先进方法相比获得了具有竞争力的分割结果。

基于多尺度特征提取的单目图像深度估计

在目前基于深度学习的单目图像深度估计方法中,由于网络提取特征不够充分、边缘信息丢失从而导致深度图整体精度不足。因此提出了一种基于多尺度特征提取的单目图像深度估计方法。该方法首先使用Res2Net101作为编码器,通过在单个残差块中进行通道分组,使用阶梯型卷积方式来提取更细粒度的多尺度特征,加强特征提取能力;其次使用高通滤波器提取图像中的物体边缘来保留边缘信息;最后引入结构相似性损失函数,使得网络在训练过程中更加关注图像局部区域,提高网络的特征提取能力。在NYU Depth V2室内场景深度数据集上对本文方法进行验证,实验结果表明所提方法是有效的,提升了深度图的整体精度,其均方根误差(RMSE)达到0.508,并且在阈值为1.25时的准确率达到0.875。

改进多尺度卷积结构与高斯核的E-CenterNet算法

针对ResNet和DLA(deep layer aggregation)为主干网络的CenterNet算法特征提取能力不充分、热力图与目标真实边界框吻合度不高、关键点损失函数未充分考虑预测值对难易样本训练比重的影响等不足,提出一种改进多尺度卷积结构与高斯核的E-CenterNet算法。引入轻量型EfficientNetV2-S作为主干网络,并结合基于金字塔分割注意力网络的多尺度卷积结构对其进行改进,提高特征提取能力;对高斯核进行改进,使CenterNet产生的热力图由固定的圆形改进为随边界框宽高变化的椭圆形,增强算法对边界框宽高差异大的目标的检测能力;提出一种基于关键点预测值的关键点损失函数,提高算法对难样本的训练比例。在Pascal VOC数据集上的实验结果表明:E-CenterNet算法的mAP达到83.3%,比原始算法提升了2.6个百分点,检测性能优于CenterNet算法。

基于混合神经网络的多时间尺度负荷预测

精准的负荷预测对于电力系统保持经济、可靠运行有十分重要的意义,电力系统规划、运行、电力市场竞价系统的设计等都需要不同时间尺度的负荷预测结果,然而现有研究大多围绕一个时间尺度展开,单一模型难以满足实际工程需求。造成这一现象的原因在于模型预测结果的误差会随着预测时间尺度的延长而出现不同程度的增加,预测难度大,并且影响负荷的因素大多分布在不同时间尺度的数据上,难以充分利用。针对以上问题,本文在考虑负荷曲线的定积分与对应时间内用电量之间约束关系的前提下,提出融合多时间尺度数据的混合神经网络模型。该模型的损失函数同时考虑了点预测结果的误差以及负荷曲线定积分的物理意义,增强了负荷时间序列中各个元素之间的几何相关性。并且利用神经网络将短尺度数据提取为抽象的综合数据后,与长尺度数据拼接组成新的特征向量,用于预测不同时间尺度的负荷值。算例结果表明,本文提出的模型在实际的变压器负荷数据上能够实现多个时间尺度的预测并且有效提高预测精度。

一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法

为提高多时相遥感影像的海岛变化检测精度,文中采用编解码结构模型将变化检测中变和不变的二分类问题视为语义分割任务,提出一种残差卷积与多尺度特征融合的海岛多时相遥感影像变化检测方法(RMFNet)。首先,在编码器层构建4组优化的残差卷积块(RC)用于提取特征信息,每组残差卷积块通过三重跳跃连接方式提高网络的泛化能力;其次,构建基于空洞空间金字塔池化的多尺度特征融合块(MFF),融合语义信息、全局上下文信息以充分学习海岛变化与未变化的特征;然后,使用损失函数指导残差卷积块和多尺度特征融合块的训练;最后,以中国香港岛为例,基于公开的变化检测OSCD数据集进行仿真实验。结果表明:提出的RMFNet方法的Kappa值比CNN、ResNet-18、PSPNet、SegNet、UNet五种方法分别提高0.2509、0.2019、0.1313、0.0786、0.0380,验证了该方法的有效性。

基于改进YOLOX-S的火灾检测方法

针对传统火灾检测算法存在检测精度不高,检测速度慢等问题,该算法对当前目标检测领域检测效果较好的YOLOX-S算法改进,提出适合于火灾检测这一特殊领域的检测算法YOLOX-IMP.在YOLOX-S算法基础上,通过对预测头部分多尺度检测的改进,将原来的3尺度改为4尺度检测,对YOLOX-S算法的损失函数改进,在YOLOX-S预测头部分添加SENet注意力,提高火灾检测的检测精度.实验结果表明,改进后算法YOLOX-IMP精确度和mAP值分别提高了2.9%,2.3%,在检测速度未明显下降情况下,该算法火灾检测精度相比YOLOX-S算法有较大提升,证明该算法的可行性.

一种改进YOLOv5s的多尺度目标检测算法

针对多尺度目标检测准确率偏低的问题,提出了一种基于YOLOv5s改进的多尺度目标检测算法。在YOLOv5s主干网络与Neck网络之间融合CBAM模块,增强模型对多尺度目标重要特征信息的提取能力;同时,在模型的Head部分增加多尺度目标检测结构,提高不同尺度目标检测精度;训练时采用CIoU替代GIoU损失函数,以提高模型收敛能力,实现高精度目标定位。数据集来源于实际场景中采集并增强的4万余张图像。实验结果表明,改进后的模型对行人、车辆和人脸的多尺度目标检测平均精度达92.1%,相比未改进YOLOv5s算法提升了3.4%。模型的收敛性好,对密集场景的目标,小尺度目标检测准确度更加突出。

基于改进循环生成对抗网络的图像去噪研究

图像去噪研究是图像处理中非常关键的一项技术。目前,常见的图像去噪方法大部分都需要成对的训练数据集,并且所生成的去噪图像大都会在颜色分布、边缘衔接等细节信息上和真实图像存在一定的差异,因此提出了一种基于改进的循环生成对抗网络的图像去噪方法。这种改进方法在原网络的基础上引入了多尺度判别器并提出了新的目标损失函数。其中,新的损失函数引入了像素损失和特征损失,还用Smooth L1范数损失代替了原网络中的L1范数损失。实验结果表明,提出的改进网络相较于原网络的性能有一定提升。和原网络相比,利用改进后的网络进行去噪的图片峰值信噪比从25.24dB提高到29.02dB,提高了15.0%;结构相似性指数从0.862提高到0.956,提高了10.9%。