基于YOLOv5水下目标检测算法研究与改进

在水下目标生物的检测过程中,由于水下环境恶劣,水中光线衰弱,以及大多水下生物以小目标的形态出现等问题,使得目前的水下目标检测带来了精度损失问题,为解决相应问题,给出了一种基于YOLOv5s改进的YOLOv5s-water算法来解决。首先通过STR(Swin-Transformer)旋转窗口来对YOLOv5s的主干层(Backbone)部分进行更改,提高模型的泛化能力,进而解决水下环境恶劣以及检测目标形态变化带来的问题。使用FReLU激活函数与CBAM注意力神经机制结合成的FCM注意力机制,将其嵌入到YOLOv5s的骨干网(Neck)部分,以用来突出目标特征并抑制次要信息,从而提高算法精度,加强小目标的特征提取。小目标检测方面,在YOLOv5结构上增加小目标检测头,以提高感受野,进而提高小目标的检测精度。仿真和实验结果表明:所提方法相较于YOLOv5s检测准确率P上升1.47%,精确度mAP@0.5上升2.76%,小目标检测效果明显,证明了方法的有效性。

基于YOLOv7的边缘增强水面漂浮垃圾小目标检测

水面漂浮垃圾不断增多引起关注,针对水面漂浮垃圾边缘信息模糊的问题,提出E-MP模块,在MPConv的基础上添加Laplacians,Sobel-dx和Sobel-dy增强小目标水面漂浮垃圾的边缘信息。针对小目标漂浮垃圾仅占据图像少量像素的现象,引入了Biformer注意力模块。Biformer利用前后两个方向的上下文信息,更好地捕捉序列中的依赖关系,同时降低背景信息对检测目标物体带来的一部分影响。在此基础上引入SIoU来构建损失函数,将边界区域作为目标区域来进行加权,可以更好地捕捉目标的边界信息,从而提高检测精度。在Flow-Img子数据集上进行了大量实验,实验结果表明,YOLOv7-edge模型比原来的模型检测精度更高,mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提高了7个百分点和5个百分点。

改进YOLOv5的小目标多类别农田害虫检测算法研究

针对农田害虫图像中感兴趣目标特征不明显、小目标居多导致的目标检测精度较低的问题,提出一种基于YOLOv5改进的小目标多类别农田害虫目标检测算法。首先,在主干网络最后两个C3卷积块特征融合部分引入Swin Transformer窗口注意力网络结构,增强小目标的语义信息和全局感知能力;其次,在颈部网络的C3卷积块后添加通道注意力机制和空间注意力机制的可学习自适应权重,使网络能够关注到图像中关于小目标的特征信息;最后,由于YOLOv5自身的交并比函数存在收敛速度较慢且精确率较低的问题,引入SIOU函数作为新的边界框回归损失函数,提高检测的收敛速度和精确度。将所提出的算法在包含28类农田害虫公开数据集上进行试验,结果表明,改进后的算法在农田害虫图像数据集上的准确率、召回率和平均准确率分别达到85.9%、76.4%、79.4%,相比于YOLOv5分别提升2.5%、11.3%、4.7%。

基于YOLOv5改进的小目标检测算法研究

为解决无人机捕获场景中小目标检测存在的检测精度不高和漏检问题,提出基于YOLOv5改进的小目标检测算法DE_YOLOv5。DE_YOLOv5的数据集采用VisDrone2019。实验包括两个方面,一是引入解耦合头机制,通过独立的中心点预测减小感受野限制对小目标定位的影响,初始模型的mAP@0.5为0.334,加入解耦合头之后mAP@0.5值为0.344。二是将损失函数更换为Focal-EIoU,更换损失函数之后mAP@0.5值为0.351。实验结果表明,DE_YOLOv5可有效提升小目标的检测精度。

Multi-goal Control of Chaotic Connected Complex Networks

Beam transport network(BTN)with small world(SW)(so-called BTN-SW)and Lorenz chaotic connectednetwork with scale-free(SF)are taken as two typical examples,we proposed a global linear coupling and combined withlocal error feedback methods in sub-networks to realize multi-goal control method of halo and chaos in two networksabove.The simulation results show that the methods above is effective for any chaotic connected networks and has apotential of applications in based-halo-chaos secure communication.

融合注意力机制的YOLOv7遥感小目标检测算法研究

针对遥感目标检测而言,因其主要是分布密集的小目标从而导致在检测过程中存在漏检误检的情况,其次在检测中还会受目标尺度差异显著和检测背景复杂带来的影响,因此提出一种改进YOLOv7的目标检测方法。通过结合全局语义信息与局部语义信息的思想,利用集中特征金字塔CFP(centralized feature pyramid)解决遥感图像因目标分布密集以及检测背景复杂导致检测效率较低的问题;针对遥感图像中的小目标分布不定并且其特征表现能力不足从而在检测过程中容易存在漏检、误检的现象,因此,通过引入混合注意力模块ACmix加强网络对于小目标检测的敏感度,以提升对小目标的检测精度;使用WIOU损失函数来优化原网络中的损失函数,提升网络对检测目标的定位能力。在公开的遥感数据中进行实验对比,改进后的网络对于三个检测目标飞机、油罐、操场的mAP分别提升了0.068、0.061、0.098,实验结果表明,在检测背景复杂,检测目标密集分布的情况下,改进的YOLOv7网络性能有所提升。

基于少样本学习的森林火灾烟雾检测方法

【目的】为解决由于森林火灾烟雾数据集样本量小、样本特征分散、烟雾图像占比小等特点导致的林火烟雾检测模型识别效果差、准确率低等问题,实现快速、准确识别检测森林火灾烟雾。【方法】针对少样本森林火灾烟雾图像数据集的样本特征,本研究提出了一种基于多头注意力机制的森林火灾烟雾图像检测方法。该方法首先在训练阶段采用数据增强方法,扩充训练数据的数量同时降低过拟合风险;然后设计特征提取模块与特征聚合模块,在特征提取模块中引入多头注意力机制并探讨引入的合适位置,使模型更多地关注火灾局部特征,解决烟雾图像少造成的信息缺失问题;在特征聚合模块中使用FPN-PAN模块对图像的深层与浅层语义信息进行特征融合;最后,设置检测头模块输出实验结果。利用测试准确率、召回率、误报率、检测率和F1值等评价指标在少样本公共数据集和自建火灾烟雾少样本数据集上测试本方法的有效性。【结果】在数据增强阶段同时增加马赛克数据增强和多尺度变换,可以得到更好的检测效果。在特征提取模块的第4个卷积模块后面添加1处多头注意力机制的模型性能最好。相较于现有的元学习长短时记忆网络、匹配网络和轻量级目标检测网络等方法,本方法有更好的检测效果,具体表现为准确率达到了98.79%,召回率98.28%,检测率97.33%,误报率仅为6.36%。【结论】与现有的火灾烟雾检测模型相比,本方法具有更好的判别能力和泛化能力。

基于改进YOLOv5s网络的杆塔相关目标检测方法

输电杆塔是输电线路的重要组成部分,采用人工或无人机等手段对杆塔相关目标进行周期性巡检至关重要。为解决目前待检测杆塔类型不同、距离远、尺寸小、图像畸变等问题,本文提出一种基于深度学习框架的杆塔相关目标检测方法。该方法在YOLOv5s网络的基础上使用FReLU激活函数代替SiLU激活函数,进而改善了对杆塔相关目标的图像识别准确率;为解决上述问题,采用了对小目标、低分辨率友好的SPD-Conv模块;同时使用对目标特征分批次处理的SPPCSPC空间金字塔池化,进一步提升了杆塔目标的检测精度。实验结果表明,改进后的YOLOv5s-FSS网络相比原YOLOv5s网络,其平均精度(mAP)提升2.4%,查准率(Precision)提升0.3%,查全率(Recall)提升1%,目标检测性能提升效果显著,能够有效提升输电杆塔巡检效率。

基于改进YOLOv5s的遥感目标检测

优化遥感目标检测对于军事民生方面都有着重要意义;由于遥感数据中成像模糊、目标较小、检测对象数量多,导致检测精度不高,现提出一种新网络:新网络在YOLOv5s原网络的基础上使用Mish激活函数代替SiLU激活函数;为解决遥感图像中小目标的问题,采用了对小目标、低分辨率友好的SPD-Conv模块;考虑到使用耦合检测头会存在回归、分类两个任务之间的冲突问题,采用YOLOX中解耦的检测头,提高了模型查准率;实验结果表明,相比于原始YOLOv5s,新网络在mAP平均精度均值方面提升了7%,查全率(recall)提升了10.9%,检测速度FPS提升了16.95%;改进后的网络模型相对于原始模型具有明显优越性,识别效果提升明显。

残差特征融合的小目标动态实时检测算法

针对图片中小目标携带信息少、尺度变化大等检测难点,本文以YOLOv5s为框架,提出一种特征融合的小目标动态实时检测模型(HCD-YOLOv5s)。针对模型下采样易造成小目标信息丢失、深层网络位置信息表达不足等问题,从浅层中新增检测小目标的检测头;本文针对特征融合造成的特征混淆等问题,设计一种特征融合方式CCAT,减少检测层位置信息与语义信息的丢失;针对检测任务与数据分布不同适应的激活函数不一致,设计DConv模块,分离回归任务与检测任务,实现模型的动态检测。本文在VisDrone数据集上对模型进行消融实验,3个模块相互促进。选取不同输入尺寸的图片对模型进行速度与精度测试。在YOLOv5s的基础上HCD-YOLOv5s的mAP50提高了10.2%,检测精度与参数量明显优于YOLOv5m, FPS达到90。最后在DOTA-v1.0上进行实验验证,mAP50、mAP分别提升了1.8%与2.0%,证明本文提出的HCD-YOLOv5s在小目标检测上有更佳的性能。

“双碳”目标下的小水电前景分析

“双碳”目标的提出,加快了各个国家能源结构的调整。我国也在逐步构建以清洁能源为主体的新型电力系统。小水电在历史的进程以及未来的发展中,都占据着不可替代的地位。本文主要对我国小水电的发展现状、“双碳”目标下所带来的机遇以及对小水电未来前景分析进行展开论述,以期小水电在我国水电行业的战略定位有借鉴作用。

基于改进YOLOv5的建筑工人着装智能检测算法研究

针对建筑工地施工人员在施工现场着装不规范这一安全隐患,本研究首先构造了一个真实场景下的工人着装数据集,然后在YOLOv5的基础之上,提出了一个改进的YOLOv5模型。具体而言,针对YOLOv5对小目标检测精度和可信度不高的问题,改进模型首先在YOLOv5的Head部分增加针对小目标的特征提取层,然后将YOLOv5的C3模块改为BottleneckCSP模块,并将激活函数为SiLU,减少卷积操作的同时增加模型的平滑性和非单调性。实验结果表明,改进模型的性能均优于YOLOv5。

“双碳”背景下期货和衍生品市场服务中小企业的实现路径

碳达峰、碳中和(“双碳”)是我国经济高质量发展的内在要求,中小企业是我国国民经济重要的微观主体。推动中小企业稳健经营和低碳发展是实现“双碳”目标的应有之义。本文分析了“双碳”目标对现货产业变革、大宗商品价格波动及中小企业产生的影响,梳理研究了期货和衍生品市场服务中小企业的现状与方式。研究发现,许多中小企业由于规模、资金及产品个性化等原因无法直接参与期货市场。参与期货风险管理子公司交易可以满足中小企业风险管理需求,助力中小企业平稳实现低碳转型。

多尺度加权图像块局部对比度的红外小目标检测

为解决传统算法在强杂波背景下,容易造成误检与漏检等问题,从图像块的角度提出一种局部对比度度量方法。提出中心区域与背景区域之间对比度的新度量,在计算对比度时采取行处理,简化算法的复杂性;引入可信度值作为权值,加权处理局部对比度,对加权后的局部对比度进行多尺度处理,生成目标显著图;对显著图进行阈值分割,得到真实目标。通过在实验中的分析对比,验证了该算法的有效性。

槽波地震勘探技术在义马矿区的应用

为掌握义马矿区煤厚变化大、中小型断层发育、原开采的小煤矿采空区位置等情况,采用槽波地震透射法与反射法对煤厚变化大、中小型断层发育及小煤矿采空区分布等煤层条件下的槽波响应特征进行研究。试验结果表明:将1 900、1 300 m/s的槽波速度等值线分别作为3、5 m煤厚等值线,回采中揭露煤厚与槽波勘探预测基本一致;槽波地震CT叠加剖面图中的强反射震相可预测判定断层位置,经验证此处在回采中揭露1条延展长度约108 m的正断层。槽波地震勘探技术在义马矿区取得较好的应用效果,能准确预测工作面内煤厚变化大、中小型断层发育等地质情况。

资源整合矿井小煤矿采空区火区探测技术

针对马营煤矿东部4号煤层小煤矿采空区遗煤自燃问题,利用同位素测氡法对采空区进行火区探测,查明共有13个火区,总面积约为27513m2,并确定了火区的方位及发展趋势。探测结果与前期普查结果比较吻合,验证了测氡法应用于马营煤矿东部井田火区区域探测的可行性,同位素测氡法探测结果为制定小煤矿采空区火区治理技术方案及措施提供了技术依据。

农业保险的政策性目标与消费群体的狭窄性:一个悖论的分析——以浙江省为例

作为社会主义新农村建设的重要任务之一,农业政策性保险理应将广大小规模生产的农户纳入农业风险防范体系。但由于农业和农业风险本身的特殊性以及农业保险管理技术手段的局限性使得广大散户在事实上被排除在农保体系之外,这与农业保险的政策性目标是相悖的。本文以浙江省为例,对这种悖论的存在原因进行分析,并提出将不同农户在农保体系内进行分类的初步建议。

小煤窑采空区充填材料及复采技术研究

为了实现中煤平朔安家岭2号井工矿B909工作面小煤窑采空区的安全高效开采,采用充填全部采空区的方式进行复采。根据施工和回采的要求,经过多方面的比选后,确定以瑞米材料和发泡水泥为充填材料。通过对取自施工现场的材料进行抗压和劈裂抗拉强度试验,结果表明,上述2种材料具有良好的力学性能,满足工作面充填复采的技术要求。

小回线源瞬变电磁法在煤矿积水采空区探测效果分析

小回线源瞬变电磁法具有受地形、地物影响小及施工效率高的优点,在地形条件复杂地区可以灵活开展探测工作,根据视电阻率拟断面图横向对比并结合已知水文地质资料可以对煤矿采空区富水情况进行定性评价。在内蒙古某矿采空区探测中,采用16匝4m×4m小回线源瞬变电磁法,有效探测深度达到136m,成功圈定该矿积水采空区,为安全生产工作提供了可靠的水文地质资料。

新阶段新疆小城镇发展问题探析

发展小城镇在新疆具有独特的意义。本文在分析和评价小城镇发展现状的基础上,论述了小城镇建设与发展的目标、布局,为小城镇的发展提出了符合实际的对策措施。