基于改进Faster R-CNN和3D DCNN的肺结节检测算法

针对传统肺结节检测准确率低,且存在假阳性高的问题,提出了一种改进Faster R-CNN网络检测候选结节,以及改进的3D DCNN网络去除假阳性的算法。考虑到结节的形状大小等因素,在Faster R-CNN上更改锚点数量和尺寸检测结节的鲁棒性,并在特征提取器的最后一层添加一个反卷积层,在网络特征图上根据结节尺寸添加小型滑动网络以使网络自适应生成感兴趣区域,获取候选结节。为了去除假阳性结节,在2D DCNN网络基础上调整卷积核参数,引入时间维度生成3D DCNN,并利用Adam算法调整网络学习率更改网络权重参数,采用数据增强策略进一步提取结节的全局特征。LIDC-IDRI数据集上的实验结果表明,所提出的算法平均检测准确率达到97.71%,同时降低了误诊率和漏诊率。     

基于Faster R-CNN模型的传送带药盒与空位检测方法

制药企业为了判断传送带药盒的拥堵情况,需要对传送带上的药盒和空位进行定位,但人工方式效率低下,实时性差。在此背景下,结合Faster R-CNN模型,提出传送带目标检测方法。基于传送带图像构建模型训练集和测试集,将训练集通过ZFNet卷积神经网络计算卷积特征,并利用RPN(Region Proposal Network)生成精准的候选区域,在此基础上基于Faster R-CNN模型在候选区域上进行分类和回归,计算得到药盒与空位矩形框。通过使用测试集测试模型进行目标标注并计算出概率,结果表明,本方法对传送带目标的检测准确率良好。     

基于Faster R-CNN的人脸检测方法

近年来,基于候选区域的快速卷积神经网络（Faster R-CNN）算法,在多个目标检测数据集上有出色的表现,吸引了广泛的研究兴趣. Faster R-CNN 框架本来是用做通用目标检测的,本文将它应用到人脸检测上,分别使用ZF和VGG16卷积神经网络,在WIDER人脸数据集上训练Faster R-CNN模型,并在FDDB人脸数据库上测试. 实验结果表明,该方法对复杂光照、部分遮挡、人脸姿态变化具有鲁棒性,在非限制性条件下具有出色的人脸检测效果. 这两种网络结构,在检测效率和准确性上各有优势,可以根据实际应用需求,选择使用合适的网络模型.     

基于卷积神经网络的实时视频目标检测优化方法

文章引入动态感兴趣区域（DynamicRegionofInterest,DROI）策略,提高基于区域卷积神经网络的快速目标检测（Faster Region-based Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN）模型在实时视频目标检测任务中的性能。首先,分析FasterR-CNN;其次,提出一种基于DROI的优化方法,通过动态调整感兴趣区域以适应目标的运动和变化;最后,在MOT17数据集上进行实验,验证该优化方法的有效性。     

Faster R-CNN模型在车辆检测中的应用

针对传统机器学习方法在车辆检测应用中易受光照、目标尺度和图像质量等因素影响,效率低下且泛化能力较差的问题,提出一种基于改进的较快的基于区域卷积神经网络（R-CNN）模型的车辆检测方法。该方法以Faster R-CNN模型为基础,通过对输入图像进行卷积和池化等操作提取车辆特征,结合多尺度训练和难负样本挖掘策略降低复杂环境的影响,利用KITTI数据集对深度神经网络模型进行训练,并采集实际场景中的图像进行测试。仿真实验中,在保证检测时间的情况下,相对原Faster R-CNN算法检测精确度提高了约8%。实验结果表明,所提方法能够自动地提取车辆特征,解决了传统方法提取特征费时费力的问题,同时提高了车辆检测精确度,具有良好的泛化能力和适用范围。     

基于改进Faster R-CNN的嘴部检测方法

在通过嘴部进行人机交互的场景下,外界光线变化、小目标检测的复杂性、检测方法的不通用性等因素给不同场景下嘴部的识别带来了很大困难.该文以不同场景下的人脸图像为数据源,提出了一种基于改进Faster R-CNN的人脸嘴部识别算法.该方法在Faster R-CNN框架中结合多尺度特征图进行检测,首先将同一卷积块不同卷积层输出的特征图结合,然后对不同的卷积块按元素进行求和操作,在输出的特征图上进行上采样得到高分辨率的表达能力更强的特征,从而提高了嘴部这种小目标的检测性能.在网络训练试验中运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性.实验表明,相比于原始的Faster R-CNN,对嘴部的检测准确率提高了8%,对环境的适应性更强.     

复杂环境下的冰箱金属表面缺陷检测

为了提升冰箱金属表面的缺陷检测效率，从而应对复杂的生产情况，提出了Metal-YOLOv3模型。使用随机参数变换，将缺陷数据进行了数百倍的扩充，改变原有YOLOv3模型的损失函数，引入了基于完整交并比（CIoU）所设计的CIoU损失函数，用缺陷的分布特性来降低非极大值抑制算法的阈值，并基于K均值聚类算法计算出更适合数据特点的先验框（anchors）值以提升检测精度。在一系列的实验后，发现Metal-YOLOv3模型在检测速度上远胜于主流的区域卷积神经网络（R-CNN）模型，每秒传输帧数（FPS）达到7.59，是Faster R-CNN的14倍，而且平均精确度（AP）也达到了88.96%，比Faster R-CNN高11.33个百分点，说明所提模型同时具备良好的鲁棒性与泛化性能。可见该方法具备有效性，能实际应用于金属制品的生产。     

基于改进的Faster R-CNN高压线缆目标检测方法

利用带电作业机器人取代人类的手动作业,可以有效地减少高电压、强电场对人体的危害,大大提高作业的效率。为解决带电作业机器人在复杂背景环境中对线缆目标的智能检测问题,提出基于改进的Faster R-CNN高压线缆目标检测方法。为了提高网络提取图像高级特征的能力,引入跳转连接并调整激活层、卷积层的顺序;然后对候选框生成机制进行改进,提升网络对小目标检测的性能;最后利用ROI池化层提取每个区域的特征,同时完成分类和框回归任务。通过构建高压线缆图像数据集,基于改进的Faster R-CNN模型进行大量实验,最后取得了较好的精度和较快的速度。     

基于改进Faster R-CNN的钢轨踏面块状伤损检测方法

针对钢轨踏面块状伤损存在的尺度变化大、样本数据集小的问题,提出了基于改进Faster R-CNN的钢轨踏面块状伤损检测方法。首先,基于ResNet-101基础网络结构来构建多尺度特征金字塔（FPN）,以实现深、浅层特征信息的融合,从而提高了小尺度伤损的检测精度;然后,采用广义交并比（GIoU）损失解决了Faster R-CNN中回归损失SmoothL1对预测边框位置不敏感问题;最后,提出引导锚定的区域提名网络（GA-RPN）方法,从而解决了区域生成网络（RPN）生成的锚点大量冗余而导致的检测网络训练中正负样本失衡问题。训练过程中,基于翻转、裁剪、噪声扰动等图像预处理方法对RSSDs数据集进行扩充,解决了钢轨踏面块状伤损训练样本不充足问题。实验结果表明,所提改进方法对钢轨踏面块状伤损检测的平均精度均值（mAP）可达到82.466%,相较于Faster R-CNN提高了13.201个百分点,能够更加准确地检测钢轨踏面块状伤损。     

基于改进卷积神经网络的山顶点识别研究

针对传统山顶点识别方法中特征选择困难等问题,借助深度卷积神经网络特征自学习的优势,将格网DEM数据中的山顶点提取转换为数字图像中的目标检测问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的山顶点识别方法;将DEM数据处理为等高线图与灰度图叠加的形式,采用基于Faster R-CNN的目标识别框架,以ResNet-101替代原始的VGG16作为山顶识别模型的特征提取网络,并在RPN锚框尺寸设置中引入K-Means聚类算法,实现适用于自建山顶样本集PEAK-100的锚框参数设定;利用改进后的Faster R CNN自动提取山顶的深度特征,生成高质量的山顶区域,并结合高程标识出最终的山顶点坐标;实验结果表明,新方法的山顶点识别准确率为94.82％,相比于传统方法漏提率减少约60％,在一定程度上避免了山顶识别效果易受人工选择特征的影响.     

基于深度卷积神经网络的舰载机目标检测

针对航母甲板面舰载机密集易遮挡,舰载机目标难以检测,且检测效果易受光照条件和目标尺度影响的问题,提出了一种改进的更快的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)舰载机目标检测方法。该方法设计了带排斥损失策略的损失函数,并结合多尺度训练,利用实验室条件下采集的图片对深度卷积神经网络进行训练并测试。测试实验显示,相对于原始Faster R-CNN检测模型,改进后的模型对遮挡舰载机目标具有良好的检测效果,召回率提高了7个百分点,精确率提高了6个百分点。实验结果表明,所提的改进方法能够自动全面地提取舰载机目标特征,解决了遮挡舰载机目标的检测问题,检测精度和速度均能够满足实际需要,且在不同的光照条件和目标尺度下适应性强,鲁棒性较高。     

基于Faster R-CNN的密集人群检测算法

为提高拥挤场景下的人群检测准确率,提出一种基于改进Faster R-CNN的密集人群检测算法。首先,在特征提取阶段添加空间与通道注意力机制,使用加强的双向特征金字塔网络（S-BiFPN）替代原网络中的多尺度特征金字塔（FPN）,使网络对重要特征进行自主学习并加强对图像深层特征的提取;其次,引入多实例预测（MIP）算法对实例进行预测,以避免模型对拥挤场景下的目标造成漏检;最后,对模型中的非极大值抑制（NMS）进行优化,并额外增设一个交并比（IoU）阈值,以对检测结果的干扰项进行精确抑制。在开源的密集人群检测数据集上进行测试的结果显示,相较于原Faster R-CNN算法,所提算法的平均精度（AP）提升5.6%,Jaccard指数值提升3.2%。所提算法具有较高检测精度和稳定性,可以满足密集场景人群检测的需求。     

基于改进Faster R-CNN的轮胎缺陷检测方法

轮胎生产过程中出现的胎侧异物、胎冠异物、气泡、胎冠开根以及胎侧开根等缺陷会影响轮胎出厂后的使用,所以出厂使用前需要对每条轮胎进行无损检测。为了实现在工业中对于轮胎缺陷进行自动检测,提出了一种基于改进Faster R-CNN的轮胎缺陷自动检测方法。首先,在预处理阶段,用直方图均衡化方法对轮胎图象的灰度进行拉伸,提高数据集的对比度,使图像目标和背景的灰度值产生明显差异;其次,为提高轮胎缺陷位置检测和识别的准确率,对Faster R-CNN结构进行改进,即把ZF卷积神经网络中第三层的卷积特征和第五层的卷积特征结合后输出,并将其作为区域建议网络层的输入;然后,在RoI pooling层之后引入在线难例挖掘（OHEM）算法,使轮胎缺陷检测的准确率得到进一步的提高。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN的轮胎缺陷检测方法可以准确地分类和定位轮胎X射线图像缺陷,平均测试准确率可以达到95.7％。此外,还可以通过对网络进行微调来获得新的检测模型以检测其他类型的缺陷。     

基于Faster R-CNN和IoU优化的实验室人数统计与管理系统

针对人员位置相对固定的场景中实时人数统计的管理需求，以普通高校实验室为例，设计并实现了一套基于更快速的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）和交并比（IoU）优化的实验室人数统计与管理系统。首先，使用Faster R-CNN模型对实验室内人员头部进行检测；然后，根据模型检测的输出结果，利用IoU算法滤去重复检测的目标；最后，采用基于坐标定位的方法确定实验室内各个工作台是否有人，并将相对应的数据存入数据库。该系统主要功能有：①实验室实时视频监控及远程管理；②定时自动拍照检测采集数据，为实验室的量化管理提供数据支撑；③实验室人员变化数据查询与可视化展示。实验结果表明，所提基于Faster R-CNN和IoU优化的实验室人数统计与管理系统可用于办公场景中实时人数统计和远程管理。     

基于Faster R-CNN的诱导维修自动交互设计

随着增强现实技术在机械领域的发展，已经有越来越多的例子证明了AR在工业维修方面提高操作效率的优越性。为了提高诱导维修操作过程的效率，针对传统的增强现实维修系统不能对维修状态进行感知和判断的问题，提出了一种基于快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）的进程识别自动交互方法。该方法基于Faster R-CNN建立零件识别的深度神经网络模型并利用反向传播进一步微调，通过对零件的识别输出零件的类型和编号，反馈给系统触发相应的操作步骤，无需用户进行另外的交互操作。实验结果表明，基于深度神经网络的维修零件识别率可达95%，平均识别速度为每帧300 ms，满足AR诱导维修系统的精度和交互性要求。     

基于DRN和FasterR-CNN融合模型的行为识别算法

针对传统单人行为识别算法易受行人形态多样性、背景和光照等影响的问题进行研究。基于扩张残差网络（DRN）的精准分类效果及目标检测网络Faster R-CNN在目标追踪方面的准确性,提出了一种DRN和Faster R-CNN的融合网络模型。该模型在Faster R-CNN中融入DRN的扩张卷积残差块代替原来的一般卷积层,并对融合模型进行了两方面的改进：在每一层前面添加一个batch normalization层;用三层扩张卷积残差块代替部分两层残差块。实验结果表明三种融合网络识别算法在Olympic sports dataset数据库上较其他行为识别算法取得了更高的mAP。其中,包含三层扩张卷积残差块的融合模型识别性能最好,mAP达到78.9%。     

卷积神经网络模型剪枝结合张量分解压缩方法

针对卷积神经网络（CNN）拥有巨大的参数量及计算量,限制了其在嵌入式系统等资源受限设备上应用的问题,提出了基于统计量的网络剪枝结合张量分解的神经网络压缩方法,其核心思想是以均值和方差作为评判权值贡献度的依据。首先,以Lenet5为剪枝模型,网络各卷积层的均值和方差分布以聚类方式分离出提取特征较弱的滤波器,而使用保留的滤波器重构下一层卷积层;然后,将剪枝方法结合张量分解对更快的区域卷积神经网络（Faster RCNN）进行压缩,低维卷积层采取剪枝方法,而高维卷积层被分解为三个级联卷积层;最后,将压缩后的模型进行微调,使其在训练集上重新达到收敛状态。在PASCAL VOC测试集上的实验结果表明,所提方法降低了Faster RCNN模型54%的存储空间而精确率仅下降了0.58%,同时在树莓派4B系统上达到1.4倍的前向计算加速,有助于深度CNN模型在资源受限的嵌入式设备上的部署。     

基于Faster R-CNN的疟疾血涂片检测改进算法

根据WHO发布的报告,每年疟疾的新发病例超过2亿,死亡人数仍居高不下。疟疾血涂片镜检法是疟疾检测的金标准,但由于人工评估所需的步骤繁琐,即使在经验丰富的医师手中,这种诊断方法也很耗时并且容易发生漏检和误检。此外疟原虫细胞形状、密度和颜色的变化以及某些细胞类的不确定性等因素,对疟原虫检测提出了重大挑战。基于深度学习的神经网络模型在对象检测方面取得了巨大成功,但最先进的模型尚未在生物图像数据中得到广泛应用。针对这一问题,提出一种基于深度学习的改进Faster R-CNN算法,用来识别疟疾血涂片细胞并检测其受感染的阶段。在原始Faster R-CNN的基础上,加入卷积滤波器层,采用提取特征更好的深度残差网络,通过优化锚点的属性以改善疟疾血涂片细胞分类与检测中存在的漏检、误检的问题。实验结果表明,改进的Faster R-CNN模型在公开的间日疟原虫(疟疾)感染人血凃片数据集测试的平均正确率达到了79.56%,比原始Faster R-CNN模型提高了8.84%。