基于SSD的实时轻量级无人机检测算法

针对当前无人机检测算法普遍不能做到快速准确检测的问题,提出了一种基于SSD的改进实时轻量级无人机检测算法--TSSD。首先,针对SSD算法的骨干网络权重参数量大的问题,改进得到一种轻量级的骨干网络。其次,针对SSD只利用多层特征图进行多尺度预测,而特征之间的联系没有被很好地融合利用,加入了一种特征增强模块来提高检测能力。在自建无人机数据集中进行的实验结果表明,提出的算法检测速度达到125f/s,远高于原始SSD的检测速度,且准确率比原始SSD也有所提升。     

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SSD算法的骑车人识别研究

在智能网联汽车蓬勃发展的大背景下,目标识别作为智能驾驶的关键技术能够提高公路环境的安全性,本文采用SSD算法对公路环境下骑车人检测识别技术进行研究,发现SSD算法的小目标检测效果和平均识别精度都不太理想,故通过参考YOLOv3算法的跨层链接思想,在网络上引入FPN结构,进而提高识别效果.在TDCB数据集上的实验结果表明,平均检测精度和对小目标检测效果均有所提高,精度上提高约为2.2％,检测速度虽略微减缓,仍符合实际应用需求,改进后的SSD算法对提高公路环境下骑车人安全有着重要意义.     

基于对比学习的改进SSD目标检测算法

现有基于深度学习的目标检测算法在图像的目标检测过程中存在物体视角的多样性、目标本身形变、检测物体受遮挡、光照性以及小目标检测等问题。为了解决这些问题,本文将对比学习思想引入到SSD(Single Shot MutiBox Detectior)目标检测网络中,对原有的SSD算法进行改进。首先,通过采用图像截块的方式随机截取样本图片中的目标图片与背景图片,将目标图像块与背景图像块输入到对比学习网络中提取图片特征进行对比损失计算。随后,使用监督学习的方法对SSD网络进行训练,将对比损失传入到SSD网络中与SSD损失值加权求和反馈给SSD网络,进行网络参数的优化。由于在目标检测网络中加入了对比学习的思想,提高了背景和目标在特征空间中的区分度。因此所提出的算法能显著提高SSD网络对于目标检测的精度,并在可见光和热红外图像中均取得了令人满意的检测效果。在PASCAL VOC2012数据集实验中,AP50值提升了0.3%,在LLVIP数据集实验中,AP50值提升了0.2%。     

基于改进SSD算法的限位器检测方法

自动泊车系统已经成为高级辅助驾驶系统(ADAS)中的一项重要功能,车辆在泊车过程中时常会出现泊车不到位、与相邻车位中的车辆发生剐蹭等事故.为提升自动泊车的精准性,文章提出了一种实时检测限位器的改进算法SSD-L,通过定位限位器的位置,对车辆的泊车位置进行修正.该方法对原先的SSD网络结构进行精简和改进,并使用卡尔曼滤波...     

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,在提高网络深度的同时优化网络深度结构;使用深度可分离卷积和1×1卷积结构,减少模型参数量,改善模型结构,从而提高模型检测效率.将改进后的模型应用于隧道漏缆卡具图像检测,实验结果表明,该算法检测的平均准确率达到了86.6％,检测速度达到了26.6 frame/s,相较于原始SSD算法和MobileNet SSD算法,具有明显优势.     

基于SSD卷积网络的航拍图像目标检测方法

基于深度学习的目标检测算法是目前目标检测领域 最流行的算法,但是由于硬件条件的限制,算法输入图像的尺寸受到限制。对于大尺寸的航 拍图像,通常先采用滑窗法提取区域,再对提取的 区域进行检测,极大地降低了算法的检测速度。针对这一问题,本文根据航拍图像中人造物 体含有 大量边缘的特点,提出了一种基于深度学习的梯度聚类目标检测算 法,并阐述了其模型结构与工作原理,然后通过151张航拍图像数据 集测试,对比评估了梯度聚类 SSD方法与滑窗SSD方法在航拍图像检测上的检测精度和检测速度。结果表明:梯度聚类SSD 方 法的FPS(Frames Per Second)为0.499,SPF(Seconds Per Frame )为2.00,mAP(mean Average Precision) 为46.93,相比滑窗SSD方法,在损失11.72%的 检测精度的条件下,FPS提高了64.69%(SPF提高了40.40%),验证了所提出算法的有效性。     

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SSD改进的目标检测方法研究

为了满足目标检测任务实时性的要求,基于轻量级深度学习目标检测网络SSD_Mobilenetv1,通过改进其网络结构,以及增加更细粒特征图参与位置回归和分类来综合网络的上下文信息及引入反残差模块提升网络提取特征的能力,实验表明在保证实时检测速度的同时提高了检测精度,并在KITTI数据集上进行训练验证,取得了良好的效果。     

改进的SSD算法在智慧交通中的应用

针对智慧交通管理系统中交通车辆监控、车流量统计、违法车辆追踪等问题,为了提高目标车辆检测的准确率和效率,提出了一种改进的SSD( Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法.该算法将相邻的卷积层进行特征信息融合,提高准确率;通过减少部分卷积层的深度,提高计算效率;为了提高泛化能力,在减少1...     

基于深度学习的多视窗SSD目标检测方法

提出了一种基于深度学习的多视窗SSD （Single Shot multibox Detector）目标检测方法。首先阐述了经典SSD方法的模型与工作原理,并根据卷积感受野的概念和模型特征层与原始图像的映射关系,分析了各层级卷积感受野大小和特征层上默认框在原始图像上的映射区域尺寸,揭示了经典SSD方法在小目标检测上不足的原因。基于此,提出了一种多视窗SSD模型,阐述了其模型结构与工作原理,并通过106张小目标图像数据集测试,评估和对比了多视窗SSD方法与经典SSD方法在小目标检测上的物体检索能力与物体检测精度。结果表明:在置信度阈值为0.4的条件下,多视窗SSD方法的AF （Average F-measure）为0.729,mAP （mean Average Precision）为0.644,相比于经典SSD方法分别提高了0.169和0.131,验证了所提出算法的有效性。     

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...     

基于空间-通道注意力的改进SSD目标检测算法

目标检测的任务是精确识别,有效定位出图像中目标物体,且预定义其类别.针对主流目标检测(single shot multibox detector,SSD)算法存在小目标检测准确度不高,检测效率较低等问题,提出一种基于空间-通道注意力机制的SSD目标检测算法(spatial and channel single shot...     

基于SSD算法的行人检测技术研究

行人检测技术的应用十分普遍,包括人工智能的研究、智能监控的应用、智能交通、无人驾驶汽车中对行人的检测、对人体行为进行分析后做出预判等,应用深度学习的方法对行人进行检测就是人工智能发展的一个十分重要的方向。文章主要研究的内容有3部分,对原SSD算法进行了改进,探讨了神经网络的根本组成与特性,将原SSD算法的基础VGG16改为ResNet50,提高了检测速度和精确度。     

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。     

基于改进的SUSAN算法的火焰图像边缘检测研究

火焰图像边缘检测是火焰图像检测系统研究的基础。将SUSAN算法引入到火焰边缘检测之中,并针对SUSAN算法中人为设定阈值在一些特殊场合下无法有效提取图像边缘的问题和运算量过大不适用于实时场景的缺点,通过引入目标区域判别和自适应阈值选取,提出一种改进SUSAN算法,解决上述两个缺陷并对该算法进行仿真。实验结果表明,该算法可以有效地提高火焰检测的准确率,排除干扰源,并具有良好的自适应性。