基于改进Faster RCNN的小尺度铁路侵限算法

针对目前传统铁路异物侵线检测算法识别精度不高、对于小尺度目标异物存在漏检等问题,提出一种基于改进Faster RCNN的小尺度铁路侵限算法。在特征提取网络中利用特征金字塔模型将高层特征与低层特征相融合;通过修改锚点框尺寸和增加锚点个数来提高对目标建议区域的精确性;提出一种基于衰减得分的NMS算法;在引入迁移学习思想同时利用在线难例挖掘训练网络以解决数据缺乏、训练难收敛的问题。实验结果表明,改进的Faster RCNN与传统的Faster RCNN网络相比,mAP (mean average precision)提高了2.1%,对小目标的识别有较好准确度。     

基于改进Faster RCNN的城市道路货车检测

针对货车利用躲避摄像头等手段在城市道路中不按规定时间、规定线路行驶, 使得车辆不能被准确识别的问题, 提出基于改进Faster RCNN的城市道路货车检测方法. 该方法以Faster RCNN为基础模型, 通过对传入主干网络的车辆图片进行卷积和池化等操作来提取特征, 其中增加特征金字塔网络(FPN)提升对多尺度目标检测的精度; 同时将K-means聚类算法应用在数据集上以获取新的锚点框; 利用RPN (region proposal network)生成建议框; 并使用CIoU (complete-IoU)损失函数代替原算法的smoothL1损失函数以提升检测车辆的精确性. 实验结果显示, 改进后的Faster RCNN相比原算法对货车检测的平均精度(AP)提高7.2%, 召回率(recall)提高6.1%, 减少了漏检的可能, 在不同场景下具有良好的检测效果.     

基于改进Faster RCNN的节肢动物目标检测方法

自然生态环境下的节肢动物目标检测存在目标背景复杂、尺度差异大以及目标密集等特点,导致目标检测精度和准确率不高。为此,提出一种基于改进Faster RCNN模型的节肢动物目标检测方法 AROD RCNN。首先,设计一种有监督的并行空间与通道注意力（SPSCAT）机制,以提高复杂背景环境下节肢动物目标检测的准确率;然后,引入第二代可变形卷积重塑ResNet50中C1～C5块卷积层,并使用特征金字塔网络（FPN）对ResNet50中C2～C6块进行特征融合以解决目标尺度差异较大影响检测精度的问题;最后,通过密集局部回归（DLR）方法对回归阶段进行改进,从而提高模型回归的准确性。实验结果表明,该方法在ArTaxOr数据集上的各类别平均精度（mAP）达到了0.717,较原始Faster RCNN模型提高了0.453,而召回率达到了0.787。可见该方法能够有效解决目标遮挡和复杂背景等问题,在节肢动物密集目标与小目标检测中表现良好。     

面向改进尺度缩放网络的绝缘子识别

目的 在电力系统中，准确地识别绝缘子目标是保障输电线路正常运行的重要前提。针对传统方法无法自动提取绝缘子特征，以及深度学习网络提取绝缘子语义信息不足的问题，提出了一种基于改进多尺度网络的绝缘子识别模型，同时满足自动识别和增强语义信息的要求。方法 改进工作主要分为3部分，首先，采用特征融合的方法，增强特征提取网络生成的特征图的语义信息；其次，特征提取后，为了避免经过多次卷积、池化操作，较小尺度绝缘子语义信息损失严重，因此，扩大网络中的小尺度特征图，进一步丰富较小尺度绝缘子的语义信息；最后，为了更好地识别尺度差异较大的绝缘子，改进锚点框的参数。完成改进工作后，通过边框回归得到绝缘子的准确位置信息，最终识别出绝缘子。结果 实验数据集由复合、玻璃和陶瓷3种材质的绝缘子构成，共有4 350幅图像。在实验数据集上进行识别，实验结果与3种不同结构的多尺度网络模型相比，模型结构最优，识别准确率为96.28%，与传统的Faster RCNN（faster region convolutional neural network）、改进的Faster RCNN等方法相比，识别准确率提高了1.98%~11.99%不等。结论 本文提出的改进模型使绝缘子识别准确率显著提高，为之后的输电线路检测工作夯实基础。     

基于深度稀疏低秩分解的深度神经网络轻量化方法

基于嵌入式平台对深度神经网络轻量化的需求,结合模块化、逐层处理思想,以主流检测识别深度神经网络Faster RCNN轻量化为目标,设计基于深度稀疏低秩分解的轻量化方法.针对Faster RCNN网络架构特点,首先采用深度可分离卷积和稀疏低秩理论对Faster RCNN网络的特征提取主干网络部分进行初始轻量化;其次采用稀疏低秩裁剪对主干网络进行“逐层通道裁剪,逐层重训练,逐层调优”轻量化,采用张量Tensor-Train分解理论,对区域建议网络进行轻量化处理,尽可能保证低性能损失;再次对识别与分类网络进行稀疏低秩分解和通道裁剪,增加模型压缩倍数,减少所需要和所消耗计算资源;最后,基于感兴趣区域定位感知的RPN网络输入特征知识蒸馏,提升检测识别性能.数值实验表明,所提出方法可以实现模型压缩100倍,检测识别率仅下降5%.     

基于改进Faster RCNN的输电线路航拍绝缘子检测

为提高航拍图像中输电线路绝缘子的检测准确性,提出一种改进的Faster RCNN网络模型.在原始Faster RCNN网络模型上运用多尺度训练,同时根据绝缘子自身特性调整滑动窗口产生的候选区域比例,并引入检测困难样本的对手生成策略,实现不同尺寸及部分遮挡输电线路绝缘子的准确检测.实验结果表明,改进的Faster RCNN网络模型相比原始Faster RCNN网络模型的检测精确度提升了4.33个百分点,能更准确地检测出目标绝缘子.     

基于改进Faster RCNN的输电线路航拍绝缘子检测

为提高航拍图像中输电线路绝缘子的检测准确性,提出一种改进的Faster RCNN网络模型.在原始Faster RCNN网络模型上运用多尺度训练,同时根据绝缘子自身特性调整滑动窗口产生的候选区域比例,并引入检测困难样本的对手生成策略,实现不同尺寸及部分遮挡输电线路绝缘子的准确检测.实验结果表明,改进的Faster RCNN网络模型相比原始Faster RCNN网络模型的检测精确度提升了4.33个百分点,能更准确地检测出目标绝缘子.     

基于改进Faster R-CNN的绝缘子及其缺陷检测

为实现绝缘子及其缺陷实时检测,文章以改进的区域卷积神经网络（Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN）作为基础研究算法,将残差网络和特征金字塔网络相融合作为特征提取网络,使用深度可分离卷积替换原有的普通卷积,引入SE通道注意力模块,同时改进了网络中的激活函数。改进后的Faster R-CNN与普通Faster R-CNN相比,全类别平均正确率（mean Average Precision,mAP）和检测速度都有所提高。     

面向嵌入式除草机器人的玉米田间杂草识别方法

为了实现嵌入式除草机器人在玉米田间准确、快速的进行除草工作,提出了一种实时目标检测算法GBCYOLOv5s。使用1×1卷积和深度可分离卷积的组合替代普通卷积,在不改变输出特征图大小的情况下减少主干网络产生的杂草冗余特征。设计了一种双向特征融合网络（S-BiFPN）增强特征提取能力,充分利用不同尺度的特征提高杂草检测速度,并将多通道结构与自注意力机制结合,通过对输入特征进行压缩与再加权,以加强对小目标的关注度。针对不同的环境构建MWeed数据集进行测试,结果表明,与现有Yolov5s、Faster RCNN等模型方法相比,GBC-YOLOv5s模型轻量化后的大小仅为3.3 MB,输入图像的检测耗时（GPU）达到15.6 ms,平均精度（mAP）达到96.3%,能够有效地提升目标检测速度和识别精度,为农业智能除草领域提供理论依据。     

基于改进的Faster RCNN面部表情检测算法

针对真实环境下多目标表情分类识别算法准确率低的问题,提出一种基于改进的快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)面部表情检测算法.该算法利用二阶检测网络实现表情识别中的多目标识别与定位,使用密集连接模块替代原始的特征提取模块,该模块能够融合多层次特征信息,增加网络深度并避免网络梯度消失.采用柔性非极大抑制(soft...     

改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测算法

针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题，提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法，使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Faster RCNN，以Faster RCNN算法为基础，对候选区域网络（Region Proposals Network，RPN）结构进行了改进，提出了一种“金字塔RPN”结构，来解决井下行人存在的多尺度问题；同时算法中加入了特征融合技术，将不同卷积层输出的特征图进行融合，增强煤矿井下模糊、遮挡和小目标行人的检测性能。实验结果表明：改进的Faster RCNN可以有效解决井下行人检测问题，在井下行人数据集上获得了90%的检测准确率，并在公测数据集VOC 07上对改进算法进行了验证。     

多通道区域建议的多尺度X光安检图像检测

针对安检X光图像检测中的违禁品尺度差异问题,对Faster RCNN网络进行改进,提出一种基于多通道区域建议网络（muiti-channel region proposal network,MCRPN）。考虑到不同层卷积特征在视觉语义上的互补性,进行多层特征提取,融合VGG16高层较丰富的语义特征和低层较浅的边缘特征;修改多通道RPN中的锚框参数,将生成的多尺度候选目标区域分别映射到对应的特征图上,构建多尺度违禁品检测网络;在多通道上引入膨胀卷积,设计一种多分支膨胀卷积模块（dilated convolutions module,DCM）,增大感受野,增强不同尺度的特征。将改进的算法在自制数据集SIXray_OD上进行实验,检测的平均精度达到84.69%,测性能较原网络提高了6.28%。实验结果表明,改进算法的识别精度有一定提高。     

基于先验知识的航拍绝缘子检测方法

在架空输电线路中对带电状态的绝缘子进行检测和故障定位,对保证电网可靠运行具有重大意义。基于无人机平台提出一种复杂背景条件下的绝缘子检测算法。在检测算法的特征提取层引入注意力机制模块以获取更多的绝缘子特征信息,同时利用航拍图像中绝缘子的先验知识,结合K均值聚类算法改进目标候选框的生成模式。在此基础上,通过将中心损失引入绝缘子检测目标函数以增强训练过程中绝缘子类内特征的内聚性。实验结果表明,相对Faster R-CNN检测算法,在绝缘子检测数据集上Faster R-CNN改进算法检测精度提高4%以上。     

煤矿井下行人检测算法

针对井下光照不均匀、行人特征与背景的相似度高等导致基于计算机视觉的行人检测技术在井下应用面临很大挑战的问题,提出采用Faster区域卷积神经网络(RCNN)进行煤矿井下行人检测。Faster RCNN行人检测算法采用区域建议网络(RPN)生成候选区域,RPN与Fast RCNN共享卷积层,以提高网络训练和检测速度;在图像特征提取过程中采用动态自适应池化方法对不同池化域进行自适应池化操作,提高了检测准确性。实验结果表明,该算法对于不同环境下图像中的行人均具有较好的检测效果。     

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...     

基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法

在目标检测方法中,通过使用具有不同遮挡程度的数据集进行训练,能够提升目标检测算法对遮挡的不变性,但现实生活中的数据集往往存在长尾效应。因此提出一种基于对抗网络与卷积神经网络的目标检测方法。通过对抗网络在输入数据上进行计算得到不同遮挡程度的样本,使用Faster RCNN算法进行训练提升遮挡不变性,以此提高算法检测精度。实验结果表明,该方法与Faster RCNN相比,在VOC 2007数据集上平均精度提升了2.2个百分点,在VOC 2007和VOC 2012联合数据集上平均精度提升了1.3个百分点。     

基于改进区域卷积神经网络的安全帽佩戴检测

针对已有的安全帽佩戴检测算法对小尺寸目标和部分遮挡目标检测效果较差的问题,在区域卷积神经网络基础上,做出优化用于安全帽佩戴检测。在原始Faster RCNN的基础上使用多层卷积特征融合技术优化区域建议网络产生候选区域特征图,使用在线困难样本挖掘技术训练ROI网络,自动挑选出困难样本使训练更加有效。实验结果表明,相比原始的Faster RCNN算法,所提方法检测精度提高了4.73%,对部分遮挡和小尺寸目标均有较好的检测效果,对环境变化具有更强的适应性。