基于改进的Faster R-CNN目标人物检测

针对图像中人物的检测,为了能够更加精确地检测定位图像中的人物,在基于Faster R-CNN框架的基础上提出了一种改进其特征网络ResNet-101的方法来进行人物深层特征的提取。在实验阶段,通过配置GPU环境以调用GPU加速和并行处理器来提高训练速度,实验结果表明,模型迭代1 000次后,所提出的改进的特征网络模型相较于原始特征网络模型在准确度上提高了1.6%,平均检测精度提高了5.1%,说明改进的算法降低了人物的的漏检测率和误检测率,相对于原算法具有更好的准确度和识别精度。     

改进的多尺度火焰检测方法

网络层数的加深会造成对火焰目标深层特征细节信息表征能力减弱,同时提取了低相关度的冗余特征,导致火焰识别精度不高.针对该问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的火焰检测方法,以提高在深层网络下的火焰识别精度.首先利用ResNet50网络提取火焰特征,并添加SENet模块降低火焰目标冗余特征;然后将深层特征和浅层...     

基于改进SSD的人群异常行为检测算法研究

针对人群异常行为检测任务中存在的算法复杂度较高,重叠遮挡等带来的检测精度低等问题,本文提出一种基于改进SSD（Single Shot Multi-box Detector）的人群异常行为检测算法。首先采用轻量级网络MobileNet v2代替原始特征提取网络VGG-16,并通过可变形卷积模块构建卷积层来增强感受野,然后通过将位置信息整合到通道注意力中来进行特征增强,能够捕获空间位置之间的远程依赖关系,从而可以较好处理重叠遮挡问题。实验结果表明,本文提出的算法对人群异常行为具有较好的检测效果。     

基于改进的Faster R-CNN图像目标检测方法研究

随着科技的不断发展,图像充斥在人类生活的任何角落,因此如何提取出图像中包含的信息,完成对图像目标的检测是当前研究的热点问题。针对一阶段目标检测算法可能会对目标图像产生漏检的情况,本文使用MobileNet V2和ResNet50网络对传统的Faster R-CNN的主干特征提取网络进行改进。在公开数据集上的实验结果表明,基于MobileNet V2特征提取的Faster R-CNN网络占用的计算资源和存储资源最少,基于ResNet50特征提取的Faster R-CNN网络的检测效果最优。此外,两种改进的Faster R-CNN网络均能有效克服一阶段目标检测算法中的漏检问题。     

基于图像识别的河流周界入侵检测算法研究

基于图像识别的河流周界入侵检测算法相比于雷达检测,具有成本低、误报率低的优点.针对河流监控视频中存在算法识别精度不高、分类不明确、不同分辨率目标的问题,提出一种基于Faster R-CNN网络模型的河流周界入侵检测算法,并对该模型做适应性改进以满足河流检测的现实需要.使用全局平均池化层替代全连接层,通过增加锚点个数来提...     

基于改进SSD的人脸口罩佩戴检测算法

本文提出一种多尺度卷积特征融合目标检测方法,用于优化SSD模型对口罩遮挡、尺度变化、样式多样化以及小目标问题的检测精度。基准网络选用表征能力更强的残差网络,引入跳跃连接机制降低提取特征的冗余度,解决层数增加出现性能退化问题;同时引入低层边缘信息与高层语义信息的多尺度特征融合机制充分利用特征细节信息,最终通过参数再训练方式获得改进的SSD模型。实验结果表明,该方法在人脸口罩数据集测试精度90.65%,与原SSD算法82.37%提高8.28%,与SSD使用ResNet-50的87.99%提高2.66%。     

基于并行附加特征提取网络的SSD地面小目标检测模型

针对SSD原始附加特征提取网络（Original Additional Feature Extraction Network,OAFEN）中stride操作造成图像小目标信息丢失和串联结构产生的多尺度特征之间冗余度较大的问题,提出了一种计算量小、感受野大的深度可分离空洞卷积（Depthwise Separable Dilated Convolution,DSDC）,并利用DSDC设计了一个包含三个独立子网络的并行附加特征提取网络（Parallel Additional Feature Extraction Network,PAFEN）.PAFEN上路用两个DSDC提取尺寸为19*19和3*3的特征图;中路用一个DSDC提取尺寸为10*10的特征图;下路用两个DSDC提取尺寸为5*5和1*1的特征图.实验结果表明,在SSD框架内,PAFEN在mAP和检测时间等方面均优于OAFEN,适用于地面小目标的检测任务.     

基于改进的Faster R-CNN模型的异常鳞状上皮细胞检测

宫颈癌是目前世界上最常见的妇科恶性肿瘤,患者死亡率非常高.新柏氏液基细胞学检测(TCT)是宫颈癌筛查的基本方法,病理医生在显微镜下观察子宫颈脱落的鳞状上皮细胞,查看是否存在异常鳞状上皮细胞进行诊断.TCT对宫颈癌的检出率为100％,同时还可以发现部分癌前病变和微生物感染.目前国内的病理医生只有10000人左右,而且培养...     

基于改进SSD的水下光学图像感兴趣目标检测算法研究

针对轻量化目标模型SSD-MV2对水下光学图像感兴趣目标检测精度低的问题,该文提出一种通道可选择的轻量化特征提取模块(SEB)和一种卷积核可变形、通道可选择的特征提取模块(SDB)。与此同时,利用SEB模块和SDB模块分别重新设计了SSD-MV2的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV2SDB,并为其选择了合理的基础网络扩张系数和附加特征提取网络SDB模块数量。在水下图像感兴趣目标检测数据集UOI-DET上,SSD-MV2SDB比SSD-MV2检测精度提高3.04%。实验结果表明,SSD-MV2SDB适用于水下图像感兴趣目标检测任务。     

基于改进SSD算法的铁路隧道漏缆卡具检测

针对目前隧道内漏缆卡具检测数据量大、人工检测效率低的问题,提出了一种基于改进single shot MultiBox detector(SSD)算法的隧道漏缆卡具检测算法.该算法使用不同尺度的特征图检测卡具目标,并在网络宽度和网络深度上对SSD网络结构进行改进.结合Inception结构,增加网路宽度;采用残差结构,在...     

改进SSD算法对鸟类目标检测研究

为了更加高效化、精确化的保护鸟类,针对传统的人工鸟类识别方式,本文提出利用SSD算法模型自动识别检测分类.首先,收集不同种类鸟类图片,并对图片灰度化、直方图均衡化以及归一化操作,利用labelImg-master工具制作数据集;其次,改进特征提取网络ResNet50,在其最后一个卷积层后面增加一个Dropout层和3层...     

基于改进Faster R-CNN的交通标志检测算法

针对大视野交通场景下背景复杂和交通标志目标较小的问题,提出一种改进Faster R-CNN检测网络的算法.首先采用深度残差网络ResNet50作为骨干网络,提取交通标志的特征;然后设计了在两个不同层级特征图上使用合理尺度滑动窗口的策略来生成目标建议区域,增强多尺度交通标志的检测能力;最后在残差块中引入注意力机制模块,强...     

基于Faster R-CNN的金属表面缺陷检测研究

目标检测是计算机视觉领域一个重点研究内容,Faster R-CNN作为目标检测新秀,被越来越多的应用于缺陷检测研究。本文基于Faster R-CNN的特征提取、RPN、RC三个核心部份做了实验设计,利用旋转和随机裁剪等方法构建金属表面有麻点和划痕瑕疵缺陷的数据集,并进行了模型训练及测试,麻点的检测结果为90.56%,划痕的检测结果为91.21%,整个模型的平均检测精度为90.78%,实验结果表明Faster R-CNN模型在金属表面缺陷检测中表现优异。     

基于改进SSD算法的实时交通标示牌检测

由于当前交通标示牌检测模型体积太大,检测速度太慢,无法在嵌入式设备上使用,为提高交通标示牌的检测速度,在SSD算法的基础上使用MobileNet作为主体网络进行特征提取,极大地减小了模型的体积,降低了模型计算量和硬件消耗。模型使用反卷积和跨层连接,不仅丰富了上下文信息,而且提高了检测精度。实验结果表明,这种技术在保证检测交通标示牌检测精度的同时,大大提高了检测速度,为模型在嵌入式设备上进行实时的交通标示牌检测提供可能。     

基于Faster R-CNN的仓库视频监控目标检测方法研究

针对目前电力仓库视频监控图像中目标检测算法对小目标物体、部分遮挡及尺寸大小不一存在检测难度大、漏检、错检等问题,提出基于Faster R-CNN的仓库视频监控目标检测方法,实现电力仓库视频监控中目标分类与识别及仓库智能化监控,保护仓库安全。实验结果表明,该方法提高了目标识别的准确度(m AP),减少了目标物体识别时间。     

一种基于改进SSD的特殊服饰识别

目标检测模型必须在移动设备或嵌入式设备上运行。由于基于卷积神经网络的目标检测模型计算量较大,以及硬件的计算资源限制,并不能同时满足精度和速度要求。为了解决这个问题,本文提出了一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的改进方法,该方法对原有SSD模型进行了轻量化设计,从而大幅降低了识别时间,并且通过该模型完成了对多种服饰的识别与分类。从而保障我国一些特定地区的人身安全和财产安全。