基于DCN-SERes-YOLOv3的人脸佩戴口罩检测算法

2020年新冠疫情爆发,佩戴口罩是有效抑制疫情反弹的重要措施之一,研究利用机器视觉技术检测人脸是否佩戴口罩有重要的现实意义。本文针对视频图像中人脸佩戴口罩时存在遮挡、检测目标较小、特征信息不明显、目标靠近群体不易识别等问题,提出一种基于DCN-SERes-YOLOv3的人脸佩戴口罩检测算法。首先,采用ResNet50与YOLOv3相结合的方式,将主干网络替换为ResNet50残差网络,为了平衡模型的精度与速度,对残差块中的卷积层改进并加入平均池化层,降低模型的损失与复杂度,提高检测速度;其次,将ResNet50残差网络中第4个残差块的常规卷积替换为DCN可变形卷积,提高模型适应人脸佩戴口罩时发生几何形变的能力;最后,引入SENet通道注意力机制,增强特征信息的表达能力。实验结果表明,本文算法的平均精度值高达95.36%,比传统YOLOv3算法提高了约4.1个百分点,且检测速度提高了11.7 fps,本文算法提高了检测人脸佩戴口罩任务的精度与速度,有较好的应用前景。     

改进YOLOv5的轻量化口罩检测算法

为了提高现有口罩检测算法检测效率，降低算法参数量以及模型大小，提出了一种改进的轻量化口罩检测算法YOLOv5-MBF。用GELU激活函数替换MobileNetV3深层网络的hard-swish激活函数，优化了模型收敛效果，将改进的MobileNetV3网络替换YOLOv5s主干网络，降低计算量提高模型检测速度。增加BiFPN特征金字塔结构与不同特征层融合，提高了检测精度。在数据处理方面使用Mosaic和Mixup数据增强提高该模型的泛化性和鲁棒性。边框回归损失函数使用Focal-Loss EIoU，优化了模型训练收敛速度且提高了口罩和人脸边框定位精度。最后添加CBAM注意力机制使得模型更关注重要特征抑制不显著特征提高检测性能。实验结果表明，该算法在佩戴口罩目标和无佩戴口罩目标上的平均精度均值达到了89.5%，模型推理速度提升了43%，模型参数了减少了49%，模型大小降低了48%，满足口罩检测任务的实时性和检测精度要求。     

YOLOv4口罩检测算法的轻量化改进

针对当前YOLOv4目标检测算法网络模型庞大、特征提取不充分且易受光线环境影响的缺点,提出了一种优化了特征提取网络和一般卷积块的轻量化YOLOv4-Lite网络模型。使用改进的MobileNetv3替换原有的主干特征提取网络,减小了网络模型的参数量,提高了检测精度。提出了使用深度可分离卷积块代替原网络中的普通卷积块,使得模型的参数量进一步降低。结合了标签平滑、学习率余弦退火衰减算法,新增了SiLU激活函数代替MobileNetv3浅层网络的ReLU激活函数,优化了模型的收敛效果。优化了Mosaic数据增强方法,提升了模型的鲁棒性。在人脸口罩佩戴任务中与原算法相比,牺牲了1.68%的mAP,但在检测效率（FPS）上提升约180%。     

轻量化的YOLOv4目标检测算法

YOLOv4目标检测算法主干网络庞大且参数量和计算量过多,难以部署在算力和存储资源有限的移动端嵌入式设备上。提出一种改进的YOLOv4目标检测算法,使用轻量化的ShuffleNet V2网络作为主干特征提取网络,更换模型激活函数及扩大卷积核,同时将YOLOv4网络中的普通卷积替换为深度可分离卷积,降低算法参数量、计算量和模型占用空间。在ShuffleNet V2网络结构的改进过程中分析并剪裁其基本组件,利用2个3 × 3卷积核级联的方式增强网络感受野,并使用Mish激活函数进一步提升网络检测精度和模型推理速度。在GPU平台和VisDrone 2020数据集上的实验结果表明,与YOLOv4算法相比,改进的YOLOv4算法在牺牲1.8个百分点的检测精度情况下,提高了27%的检测速度,压缩了23.7%的模型容量,并且能够充分发挥ZYNQ平台并行高速数据处理及低功耗的优势。     

基于改进YOLOv4模型的无人机目标检测算法

针对无人机全自主飞行对目标检测的实时性与准确性需求不断提升的现状,对现有YOLOv4网络进行优化,提出采用轻量型MobilenetV3网络取代原始模型中的主干特征提取网络,并在特征金字塔结构中利用深度可分离卷积模块取代传统卷积,实现了保证模型检测精度的同时减少模型参数的目的。通过采用CIOU位置回归损失函数,促使目标框回归变得更加稳定,采用的数据增强方法进一步提高了目标检测算法的鲁棒性。在相同配置条件下的对比实验结果表明,改进YOLOv4模型损失小幅精度却实现检测速度的大幅提升,其中参数容量减少82%,仅44.74 M,FPS提升69%并达到22帧/s,验证了所提算法的有效性。     

基于深度学习的口罩佩戴检测与跟踪

佩戴口罩可以有效预防病毒的传播,为减少通过人工方式检查口罩佩戴情况所消耗的大量人力资源,提出一种基于深度学习的口罩佩戴检测与跟踪方法,该方法分为检测和跟踪两个模块。检测模块在YOLOv3网络的基础上引入空间金字塔池化结构,实现不同尺度的特征融合;然后将损失函数改为CIoU损失,减少回归误差,提升检测精度,为后续跟踪模块提供良好的条件。跟踪模块采用多目标跟踪算法Deep SORT,对检测到的目标进行实时跟踪,有效防止重复检测,改善被遮挡目标的跟踪效果。测试结果表明,该方法的检测速度为38 f/s,平均精度值达到为85.23%,相比原始YOLOv3算法提高了4%,能达到实时检测口罩佩戴情况的效果。     

基于改进YOLOv4的综采工作面目标检测

综采工作面关键设备及人员的准确检测是实现煤炭智能化开采信息感知的重要环节。传统目标检测算法通过人工提取特征实现目标检测,易受环境影响,不具有普适性。基于卷积神经网络的目标检测算法可以自适应地提取深层信息,但复杂环境下检测精度不高、网络参数多、计算量大。针对上述问题,提出了一种改进YOLOv4模型,并将其应用于综采工作面目标检测。为准确从综采工作面复杂环境中检测到目标,在CSPDarkNet53网络中融入残差自注意力模块,保证参数共享及高效局部信息聚合的同时增强全局信息获取能力,提升图像关键目标特征表达能力,进而提高目标检测精度;为适应综采工作面目标检测高效性需求,引入深度可分离卷积替代传统卷积,以减少模型参数量和计算量,有利于模型的工业部署,提高目标检测速度。实验结果表明,与YOLOv3、CenterNet及YOLOv4模型相比,改进YOLOv4模型平均精度均值最高,达92.59%,且在参数量、计算量、检测精度上具有更优的平衡,可在煤尘干扰、光照不均、目标运动等复杂环境下对目标准确检测。     

改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法

口罩的佩戴对于疫情防控起着极其重要的作用，针对大规模人群下口罩佩戴检测实时性欠佳、难以部署的问题，提出了一种改进YOLOv4-tiny的疫情协同口罩佩戴检测方法。该算法以YOLOv4-tiny为基础，用两个Resblock-D模块替代CSP模块，降低特征提取网络复杂度，提升检测速度；引入SPP，增加了网络的感受野，使网络满足任意尺寸的影像输入，并增强算法的鲁棒性；引入两层CA注意力机制，提高算法的利用率以保证检测精确度。通过实验检测结果表明，相较于原始YOLOv4-tiny，所提网络mAP提升了0.5个百分点，达到94.0%，检测速度提升了3.96 FPS。在保证检测速度有少量提升的基础上有效提高了检测速度，综合性能得到提升。     

基于改进的YOLOv3口罩佩戴检测和识别

新冠疫情仍在全球肆虐,佩戴口罩可以有效阻断新冠病毒传播,口罩佩戴检测系统能及时提醒公共场所活动的人佩戴口罩。针对该问题及小尺度目标检测困难的问题,提出了一种基于YOLOv3改进的网络模型Face_mask Net用于口罩佩戴检测。由于YOLOv3算法训练的网络模型对小目标检测率低,IoU值相同时不能反映预测框和目标框是否相交,以及传统NMS对于遮挡经常产生错误抑制情况,Face_mask Net改进了残差块和神经网络结构,引入SPP模块和CSPNet网络模块,并采用DIoU作为损失函数,DIoU-NMS算法作为分类器。实验结果表明,Face_mask Net可以有效提高目标检测准确率,AP75下的平均准确率为58.05%,相比由YOLOv3算法训练的网络模型提高了4.11%。     

自然环境下实时人脸口罩检测与规范佩戴识别

新冠状病毒具有很强的传染性,规范佩戴口罩可以阻隔病毒通过空气中的飞沫、气溶胶等载体传播,然而在公共场合时有公民不佩戴口罩或不规范佩戴口罩的现象,不利于疫情防控工作的开展。为解决这一问题,提出了一种自然环境下的实时人脸口罩检测与规范佩戴识别方法,采用YOLOv4算法,在自然环境下对公民口罩佩戴情况进行检测。针对模型参数量大,难以部署应用的难题,引入轻量级骨干网络L-CSPDarkNet（LightCSPDarkNet）以提高模型的检测速度,同时提出轻量级特征增强模块Light-FEB（Light Feature Enhancement Black）和多尺度注意力机制Multi-Scale-Sam（MultiScaleSam）增强轻量级主干网络的特征提取能力。实验结果表明,该算法精度可达91.94%,相比于原始YOLOv4算法提高了3.55个百分点,检测速度达到75?frame/s,高于原始YOLOv4的35?frame/s,可满足实际应用的需求。     

改进YOLOv3的安全帽佩戴检测方法

针对在智能监控中安全帽佩戴检测准确率低和检测速率慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3（You Only Look Once）的安全帽佩戴检测算法YOLOv3-WH。在YOLOv3算法的基础上改进网络结构,增大输入图像的尺度,使用深度可分离卷积结构替换Darknet-53传统卷积,减少特征的丢失,缩减模型参数,提升检测速率;使用多尺度特征检测,增加浅层检测尺度,添加4倍上采样特征融合结构,提高安全帽佩戴检测准确率;优化[K]-Means聚类算法,获取安全帽佩戴检测的先验框（anchor box）,按照预测尺度大小分配适合的anchor,提升模型训练和检测速率。实验结果表明YOLOv3-WH相比YOLOv3,每秒检测帧数（FPS）提高了64%,检测平均精确度（mAP）提高了6.5%,该算法在提升了安全帽佩戴检测速率的同时提升了检测的准确率,对安全帽佩戴检测具有一定的实用性。     

基于YOLOv3的改进仪表检测算法

仪表检测是智能仪表测试不可或缺的环节,其效果直接决定仪表测试的准确率。针对仪表检测背景复杂且要求速度快的特点,提出一种基于改进YOLOv3的目标检测算法。基于YOLOv3算法,首先使用DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）替换Darknet中的最后2个网络块,以加强模型对特征的重用。然后采用轻量化的Darknet-46作为特征提取网络,并将DenseNet中的卷积神经网络修改为深度可分离卷积网络,再将所有检测层（YOLO Detection）之前的6层卷积修改为2层,以减少模型的参数。同时引入GDIOU（generalized-IOU and distance-IOU, GDIOU）边界框以回归坐标损失,并根据检测需求重新调整损失函数的权重。实验结果表明,相比原算法,改进的YOLOv3算法参数数量减少40%,在仪表检测中的精确率和召回率分别达到95.83%和94.98%,分别提高2.21个百分点和2.09个百分点,平均精度提高2.42个百分点,检测速度提高30.18%。     

基于YOLOv5改进的铁路工人安全帽检测算法研究

目前铁路上普遍采用人工监督方式来检测工人是否佩戴安全帽,但监督范围过大,在实践中不能及时跟踪和管理所有工作人员。因此针对该问题,采用深度学习目标检测的方法,通过改进YOLOv5s目标检测算法来实现铁路工人是否佩戴安全帽和穿戴背心。具体来说,以YOLOv5s算法为基础,采用GhostNet模块替换原始网络中的卷积Conv,提高模型的实时检测速度;采用更高效简单的多尺度特征融合BiFPN,使特征融合方式更加简单高效,以提高检测速度和降低模型复杂度;把原始的CIOU损失函数替换为SIOU损失函数,以提高模型精度。研究结果表明,改进的YOLOv5s-GBS算法的准确率和识别效率可达到95.7%和每秒45帧,并且模型大小减少了一半,准确率提高了4.5%。     

基于改进YOLOv4的小目标行人检测算法

行人检测在无人驾驶环境感知领域具有重要应用。现有行人检测算法多数只关注普通大小的行人目标,忽略了小目标行人特征信息过少的问题,从而造成检测精度低、应用于嵌入式设备中实时性不高等情况。针对该问题,提出一种小目标行人检测算法YOLOv4-DBF。引用深度可分离卷积代替YOLOv4算法中的传统卷积,以降低模型的参数量和计算量,提升检测速度和算法实时性。在YOLOv4骨干网络中的特征融合部分引入scSE注意力模块,对输入行人特征图的重要通道和空间特征进行增强,促使网络学习更有意义的特征信息。对YOLOv4颈部中特征金字塔网络的特征融合部分进行改进,在增加少量计算量的情况下增强对图像中行人目标的多尺度特征学习,从而提高检测精度。在VOC07+12+COCO数据集上进行训练和验证,结果表明,相比原YOLOv4算法,YOLOv4-DBF算法的AP值提高4.16个百分点,速度提升27%,将该算法加速部署在无人车中的TX2设备上进行实时测试,其检测速度达到23FPS,能够有效提高小目标行人检测的精度及实时性。     

基于改进YOLOv5的电厂人员吸烟检测

发电厂厂区内违规吸烟易导致火灾、爆炸等事故,会带来巨大损失;针对电厂内人员违规吸烟行为检测精度不高的问题,提出一种基于改进YOLOv5s(You Only Look Once v5s)的电厂内人员违规吸烟检测方法;该方法以YOLOv5s网络为基础,将YOLOv5s网络C3模块Bottleneck中的3×3卷积替换为多头自注意力层以提高算法的学习能力;接着在网络中添加ECA(Efficient Channel Attention)注意力模块,让网络更加关注待检测目标;同时将YOLOv5s网络的损失函数替换为SIoU(Scylla Intersection over Union),进一步提高算法的检测精度;最后采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN,Bidirectional Feature Pyramid Network)代替原先YOLOv5s的特征金字塔网络,快速进行多尺度特征融合;实验结果表明,改进后算法吸烟行为的检测精度为89.3%,与改进前算法相比平均精度均值(mAP,mean Average Precision)提高了2.2%,检测效果显著提升,具有较高应用价值。     

基于YOLOv3与注意力机制的桥梁表面裂痕检测算法

为了实现桥梁表面裂痕的快速准确检测和及时修复,在目标检测网络YOLOv3的基础上,结合深度可分离卷积与注意力机制,提出实时检测桥梁表面裂痕的轻量级目标检测网络.使用深度可分离卷积操作替换YOLOv3的标准卷积操作,达到降低网络参数量的目的.同时为了解决深度可分离卷积操作带来的网络精度下降的问题,引入MobileNet v2的反转残差块.卷积块注意力模块同时关注图像的通道注意力和空间注意力,较好地进行特征的自适应学习.实验表明,文中算法可实现对桥梁表面裂痕的实时检测.相比YOLOv3,具有更高的检测精度和检测速度.     

基于改进YOLOv3的高铁异物入侵检测算法

针对传统铁路异物检测方法中实时性不高、检测精度不够的问题,提出一种基于YOLOv3网络的高铁异物入侵的检测算法.为提高YOLOv3网络对图片特征的利用能力,利用可切换空洞卷积替代特征提取网络中的前四个3×3卷积,增加了卷积的感受野.然后为提升小物体检测精度,改进FPN结构,从YOLOv3特征提取网络中第二次下采样输出的...