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针对交通场景中由光照、遮挡、目标小以及背景复杂等因素导致目标检测精度低,易出现漏检和误检问题的情况,提出了一种基于YOLOv7的交通目标检测算法;该算法在主干网络中融入多头注意力机制,以增强网络特征学习能力,从而更好地捕获数据和特征内部的相关性;在YOLOv7颈部网络引入协调注意力模块(CA),将位置信息嵌入到注意力机制中,忽略无关信息的干扰,以增强网络的特征提取能力;增加一个多尺度检测网络,以增强模型对不同尺度目标的检测能力;将CIoU损失函数更改为SIoU函数,以减少模型收敛不稳定问题,提高模型的鲁棒性;实验结果表明,改进的算法在BDD100K公开数据集上的检测精度和速度分别达到了59.8% mAP和96.2 FPS,相比原算法检测精度提高了2.5%;这表明改进的算法在满足实时性要求的同时,具备良好的检测精度,适用于复杂情况下的交通目标检测任务。 相似文献
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针对中文交通指路标志中多方向、多角度的文本提取与识别困难的问题,提出了一种融合了卷积神经网络与传统机器学习方法的轻量化中文交通指路标志文本提取与识别算法。首先,对YOLOv5l目标检测网络进行轻量改进,提出了YOLOv5t网络用以提取指路标志牌中的文本区域;然后,结合投影直方图法与多项式拟合法的M-split算法,对提取到的文本区域进行字符分割;最后,使用MobileNetV3轻量化网络对文本进行识别。提出的算法在自制数据集TS-Detect上进行近景文本识别,精度达到了901%,检测速度达到了40 fps,且权重文件大小仅有24.45 MB。实验结果表明,提出的算法具有轻量化、高精度的特性,能够完成复杂拍摄条件下的实时中文指路标志文本提取与识别任务。 相似文献
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基于免疫原理的网络入侵检测算法改进 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了基于免疫原理的网络入侵检测否定选择算法的不足,并对其进行了改进.通过增加排除匹配检测元过程,产生互不匹配的检测元,以提高检测集的整体检测能力,增强否定选择算法实用价值.理论分析和实验结果表明,改进算法的网络入侵检测效率更高. 相似文献
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提出一种Adaboost BP神经网络的交通事件检测方法:以上下游的流量和占有率作为特征,用BP神经网络作为分类器进行交通事件的自动分类与检测.在BP神经网络的训练过程中,提出一种新的训练算法,提高了神经网络的分类能力.为了进一步提高神经网络的泛化能力,采用改进的Adaboost算法,进行网络集成.运用Matlab进行仿真分析.结果表明所提出的交通事件检测算法具有较好的检测性能. 相似文献
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为了提高工业热轧带钢表面缺陷检测的检测精度, 将深度学习研究领域的前沿技术应用于带钢表面缺陷检测. 提出了一种以Swin Transformer作为骨干特征提取网络, 级联多阈值结构作为输出层的热轧带钢表面缺陷检测算法. 将Transformer结构应用于带钢表面缺陷检测领域, 与单纯基于卷积网络的深度学习目标检测算法相比, 能够达到更加精确的检测效果. 首先, 使用Swin Transformer作为骨干特征提取网络代替常规的残差网络结构, 增强特征网络对隐含在图像中的深层语义信息的摄取能力. 其次设计多级联检测结构, 设置逐级的IoU阈值, 实现检测精度与阈值提升的权衡. 最后使用柔性非极大值抑制(Soft-NMS)、FP16混合精度训练和SGD优化器等训练策略加速模型收敛和提升模型性能. 实验结果表明: 本文算法在工业热轧带钢数据集(NEU-DET)上相较于YOLOv3、YOLOF、DeformDetr、SSD512和SSDLit等深度学习算法都有更好的检测效果, 在裂纹(crazing, Cr)、夹杂(inclusion, In)、斑块(patches, Pa)、麻点(pitted surface, PS)、压入氧化铁皮(rolled-inscale, RS)、以及划痕(scratches, Sc)等表面缺陷检测中训练速度和检测精度都有显著的提升, 漏检率显著降低. 相似文献
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相位标志牌是重要的电力设施,通常安装在杆塔的显著位置,由于其长期经受风吹雨淋,容易发生破损、划痕等缺陷。本文提出一种相位标志牌识别和缺陷检测算法。首先采用导向滤波、灰度化方法对图像进行预处理;使用固定阈值和漫水填充算法对图像进行分割;运用基于SURF算法和FLANN算法对提取的相位标志牌进行识别;在识别出相位标志牌信息后,通过计算模板和待检测相位标志牌B通道直方图的相交系数百分比,判断相位标志牌是否存在缺陷。实验结果表明,该算法可有效判别相位标志牌是否存在缺陷,具有很好的实用性和稳定性。 相似文献
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针对目标检测算法SSD在交通应用中检测精度不高、对小尺度汽车和行人检测能力不足的问题,提出一种改进的SSD检测算法,将原SSD基础网络VGG-16替换成残差网络ResNet-50,来提高特征提取网络提取特征的能力并防止网络衰退.算法额外设计5层卷积层来简化原SSD网络结构,进行多尺度特征图的检测;将注意力机制CBAM融... 相似文献
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针对火灾检测中小目标检测率低、复杂场景下检测精度低和检测不及时等问题, 提出了一种改进YOLOv3的火灾检测算法. 首先, 通过改进的K-means聚类算法重新获取更符合火焰和烟雾尺寸的anchor; 其次在Darknet-53后添加空间金字塔池化, 提升了网络的感受野进而增强了网络对小尺度目标的检测能力; 然后通过CIoU改进损失函数, 在计算坐标误差时考虑中心和宽高坐标两者的相关性, 加快了损失函数的收敛; 最后使用mosaic数据增强丰富了待检测物体的背景. 在自制的数据集上训练并测试, 实验结果表明: 改进后的算法比YOLOv3火焰的AP从94%提升至98%, 烟雾的AP从82%提升至94%, 平均检测速度从31 fps提升至43 fps, 相比Faster R-CNN、SDD等算法也有更高的mAP和更快的检测速度. 因此, 改进后的算法能够更有效地进行火灾预警. 相似文献
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车辆检测是智能交通系统重要的一个研究方向. 针对监控视角下的车辆检测问题, 提出了一种改进YOLOX算法的车辆检测方法. 使用网络深度更小的YOLOX_S模型, 对网络结构改进. 使用GHOST深度可分离卷积模块代替部分传统卷积, 在保证模型检测精度的同时减少模型参数; 将CBAM注意力模块融合到特征提取网络中, 并添加特征增强结构, 加强特征提取网络获得的特征图语义信息, 增强提取网络对目标的检测能力; 通过使用CIoU_loss优化损失函数, 提高模型边界框的定位精度. 测试实验结果表明, 改进后的网络识别准确率提升了2.01%, 达到95.45%, 证明了改进方法的可行性. 相似文献
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提出基于数据挖掘的入侵检测系统模型、改进的FP-Gmwth的关联分析算法和基于分箱统计的FCM网络入侵检测技术.系统实验结果表明,所开发的网络入侵检测系统可以稳定地工作在以太网络环境下,能够及时发现入侵行为,有效地解决了数据挖掘速度问题,增强了入侵检测系统的检测能力,具备了良好的网络入侵检测性能. 相似文献
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针对指示类交通标识的特点,进行标志牌检测算法的研究.首先利用快速HSV颜色查找的方法进行颜色分割,对颜色分割后的二值图进行必要的形态学预处理,接着利用圆形度和拐角检测与几何特征结合的方法进行形状识别.针对某些圆形标志边缘分割不完整的情形,提出一种根据距离直方图判断是否为圆形标志的方法.实验结果表明,算法对实际道路环境下... 相似文献
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基于遥感目标在密集分布和背景复杂场景中因特征提取和表达能力的不足而存在漏检和检测效果不佳的问题,提出了改进YOLOv4的遥感目标检测算法.对用于检测目标的锚框(anchor)用K-means聚类算法重新聚类来减少网络计算量;改进特征提取网络结构,引入残差连接取缔网络中连续卷积操作来提高密集目标特征提取能力;在特征提取网络中激活函数加入自适应激活与否的特征激活平滑因子,而在PANet特征融合网络结构中采用Mish激活函数,增强网络对非线性特征的提取能力,从而提升网络的特征提取能力,提高遥感目标在密集分布场景中的检测效果.将所提算法和原始的YOLOv4目标检测算法在遥感图像数据集上进行对比实验,改进YOLOv4算法在实验选用的遥感图像测试数据集上的平均准确率均值(mAP)达到85.05%,与YOLOv4算法相比,mAP提升了5.77个百分点.实验结果表明,在单目标密集分布和多目标混合分布等背景复杂条件下,改进YOLOv4算法具有更好的检测效果. 相似文献
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基于遥感目标在密集分布和背景复杂场景中因特征提取和表达能力的不足而存在漏检和检测效果不佳的问题,提出了改进YOLOv4的遥感目标检测算法.对用于检测目标的锚框(anchor)用K-means聚类算法重新聚类来减少网络计算量;改进特征提取网络结构,引入残差连接取缔网络中连续卷积操作来提高密集目标特征提取能力;在特征提取网络中激活函数加入自适应激活与否的特征激活平滑因子,而在PANet特征融合网络结构中采用Mish激活函数,增强网络对非线性特征的提取能力,从而提升网络的特征提取能力,提高遥感目标在密集分布场景中的检测效果.将所提算法和原始的YOLOv4目标检测算法在遥感图像数据集上进行对比实验,改进YOLOv4算法在实验选用的遥感图像测试数据集上的平均准确率均值(mAP)达到85.05%,与YOLOv4算法相比,mAP提升了5.77个百分点.实验结果表明,在单目标密集分布和多目标混合分布等背景复杂条件下,改进YOLOv4算法具有更好的检测效果. 相似文献
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朱红斌 《计算机工程与应用》2008,44(34):213-215
提出一种基于LVQ神经网络的交通事件检测方法。提取上下游的流量和占有率为特征,LVQ神经网络作为分类器进行交通事件自动检测。LVQ网络结构简单,但却表现出比BP神经网络更强的有效性和鲁棒性。为进一步提高神经网络的泛化能力,采用改进的Boosting算法,进行网络集成。运用Matlab 进行了仿真分析,结果表明提出的交通事件检测算法具有良好的检测性能。 相似文献
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基于神经网络的城市快速路交通拥堵判别算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对城市快速路的常发性拥堵和偶发性交通拥堵,提出了一种基于神经网络的自动判别算法.该方法利用改进的自适应梯度算法优化神经网络的权值参数,既能保证神经网络参数收敛到全局最优值,又具有快的学习速度,提高了神经网络的检测效果.利用微观交通仿真软件PARAMICS建立了城市快速路网,通过多次仿真获得了包含各种交通拥堵的学习样本,增强了算法的鲁棒性.将训练好的神经网络对多种实际的交通数据进行了仿真试验.实验结果表明,该算法在城市快速路交通拥堵判别中具有较高的检测率和较低的误报率. 相似文献
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网络入侵检测系统中的模式匹配算法优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在网络安全问题的研究中,模式匹配是网络安全入侵检测中一种常用检测算法,由于网络规模越来越大,传统的模式匹配算由于入侵数目和空间消耗太大,常出现无效匹配和漏配现象,导致检测准确率低等难题.为了提高检测准确率及加快检测速度,提出了一种改进的模式匹配网络入侵榆测算法(IACBM).IACBM 首先在侵检测中引入了BMH和QS算法的跳跃思想,简化跳跃规则,有效防止了无效匹配和漏配,然后匹配方式采用单模式匹配(BM)算法和多模式匹配(AC)算法相结合的混合方式,增强了入侵检测算法的灵活性,最后利用DARPA网络入侵数据对IACBM算法进行验证性实验.实验结果表明,相对于传统网络模式匹配入侵检测算法BM、AC和ACBM,IACBM入侵检测速度加快,同时检测准确率平均提高5%以上.IACBM算法是一种高效、安全的网络入侵检测算法. 相似文献