基于Faster区域卷积神经网络的目标检测

针对Faster区域卷积神经网络目标检测算法,提出了一种自适应候选区域建议网络.在训练过程中根据当前损失反馈调节候选区域数目,使候选区域在一定范围内动态变化,进而节省开销,并记录下表现最好的候选区域数目;在测试时用记录的候选区域数目进行测试.针对Softmax函数对候选区域进行分类时需要人为选取置信度阈值带来的时间成本和小目标检测准确率下降问题,提出了一种自适应置信度阈值选取算法.实验结果表明,相比传统算法,本算法的检测速度提升了25％,平均检测精度提高了1.9个百分点.     

基于历史信息的区域卷积神经网络行人检测

为了解决卷积神经网络在进行连续行人检测时, 检测行人速度较慢, 达不到实时性要求的问题, 采用基于历史信息的区域卷积神经网络行人检测算法, 利用前一幅图像中的检测结果对当前图像的检测过程进行优化, 将前一帧的检测结果作为对当前帧提取推荐区域的参考信息, 并使用当前帧与前一帧的灰度值差异图对当前图像的卷积特征进行过滤, 以缩小滑动窗口检测时的搜索区域。在加州理工学院行人检测数据集上进行了检测实验。结果表明, 结合历史信息的算法与先进的算法相比检测速度提升了2.5倍, 同时检测准确率提升了1.5%。该算法实现了实时行人检测, 设计的网络能有效检测小目标行人。     

基于区域卷积神经网络的目标检测方法

本文针对煤矿环境中出现的目标检测精度低等问题,提出了一种基于区域卷积网络的矿井目标检测方法。实验表明,本文方法针对于煤矿环境中的目标检测具有较高准确率。     

基于多尺度特征增强卷积神经网络遥感目标检测算法

随着技术的不断发展,遥感技术被广泛应用于地图绘制、资源勘探以及灾害预警等领域。遥感目标检测是进行遥感图像解译的关键步骤。传统的目标检测算法在对遥感目标进行检测的过程中存在目标漏检、检测精度低以及无法解决小目标检测等问题。提出一种基于多尺度特征增强卷积神经网络(MSFE-CNNs)的遥感目标检测算法,通过对不同卷积层特征进行增强和融合,使得模型具有更快的训练速度和更高的检测精度。所提算法结合特征提取模块、特征增强模块、自注意力机制和金字塔特征注意力机制。特征提取模块对输入的海量遥感数据进行特征提取,获取不同类别目标的多尺度特征;特征增强模块用于增强不同卷积层特征相关性,强化模型的学习能力和特征之间的非线性关系;自注意力机制和金字塔特征注意力机制主要解决传统卷积神经网络无法获取小尺度目标特征的问题。为了验证所提算法的有效性,在DOTA数据集上进行不同方法对比,实验结果表明所提算法在检测精度和训练速度上均优于现有基于深度学习的目标检测算法。     

基于可变形卷积神经网络的遥感影像密集区域车辆检测方法

车辆检测是遥感图像分析领域的热点研究内容之一,车辆目标的智能提取和识别,对于交通管理、城市建设有重要意义。在遥感领域中,现有基于卷积神经网络的车辆检测方法存在实现过程复杂并且对于车辆密集区域检测效果不理想的缺陷。针对上述问题,该文提出基于端到端的神经网络模型DF-RCNN以提高车辆密集区域的检测精度。首先,在特征提取阶段,DF-RCNN模型将深浅层特征图的分辨率统一并融合;其次,DF-RCNN模型结合可变形卷积和可变形感兴趣区池化模块,通过加入少量的参数和计算量以学习目标的几何形变。实验结果表明,该文提出的模型针对密集区域的车辆目标具有较好的检测性能。     

基于多尺度圆周频率滤波与卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测方法研究

针对遥感图像飞机目标检测因目标尺度不一存在漏警、虚警等问题,该文基于遥感图像中飞机目标形状特征和灰度变化特点提出了一种多尺度圆周频率滤波(MSCFF)与卷积神经网络(CNN)相结合的MSCFF+CNN飞机目标自动检测算法.该算法首先采用多尺度圆周频率滤波器滤除遥感图像复杂背景,实现不同尺度飞机目标候选区域提取;然后,通过构建卷积神经网络(CNN)模型实现候选区域有效分类,最终精确确定飞机目标位置.最后,基于获取的真实遥感图像进行目标检测算法实验验证,经统计该算法的飞机目标检测率为94.38%,虚警率为3.76%,实验结果充分验证了该文算法的有效性,该算法可为机场监管、军事侦察等应用提供重要的技术支持.     

基于多尺度圆周频率滤波与卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测方法研究

针对遥感图像飞机目标检测因目标尺度不一存在漏警、虚警等问题,该文基于遥感图像中飞机目标形状特征和灰度变化特点提出了一种多尺度圆周频率滤波(MSCFF)与卷积神经网络(CNN)相结合的MSCFF+CNN飞机目标自动检测算法。该算法首先采用多尺度圆周频率滤波器滤除遥感图像复杂背景,实现不同尺度飞机目标候选区域提取;然后,通...     

基于卷积神经网络的目标检测算法综述

本文对基于卷积神经网络的目标检测算法进行综述。文章首先介绍了卷积神经网络的概念与发展历史,其次重点归纳分析了目标检测当前主流的两段检测算法和一段检测算法,并简要介绍了目标检测常用的数据集以及各算法的性能对比,最后进行了总结与展望。     

基于卷积神经网络的动目标检测

合成孔径雷达(SAR)动目标检测技术是雷达信号处理领域中的重要技术。文中利用深度学习高维特征提取能力,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的多通道SAR地面动目标检测算法,并针对雷达实测数据较少、动目标样本难以获得的问题,提出了基于仿真-实测混合样本集的网络训练方法完成网络的高精度训练。实测数据检测结果表明,此类方法能够有效地完成地面动目标检测,与传统动目标检测方法相比,具有显著的优势。     

基于深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测方法

飞机检测是遥感图像分析领域的研究热点,现有检测方法的检测流程分为多步,难以进行整体优化,并且对于飞机密集区域或背景复杂区域的检测精度较低。针对以上问题,该文提出一种端到端的检测方法MDSSD来提高检测精度。该方法基于单一网络目标多尺度检测框架(SSD),以一个密集连接卷积网络(DenseNet)作为基础网络提取特征,后面连接一个由多个卷积层构成的子网络对目标进行检测和定位。该方法融合了多层次特征信息,同时设计了一系列不同长宽比的候选框,以实现不同尺度飞机的检测。该文的检测方法完全摒弃了候选框提取阶段,将所有检测流程整合在一个网络中,更加简洁有效。实验结果表明,在多种复杂场景的遥感图像中,该方法能够达到较高的检测精度。     

基于卷积神经网络的遥感图像飞机检测

提出一种CNN的遥感图像飞机检测的方法。首先获得预训练好的CNN,然后通过参数迁移获得五层卷积层模型参数,接着利用遥感图像对第五层卷积层进行微调获得一个特征提取器。将特征提取器用于提取遥感图像训练集的深度特征,训练可变形部件检测模型。实验表明,提出的方法大大提高了遥感图像飞机目标检测精度,准确率达96%以上。     

基于改进快速区域卷积神经网络的视频SAR运动目标检测算法研究

针对传统视频SAR(ViSAR)运动目标检测方法存在的帧间配准难度大、快速运动目标阴影特征不明显、虚警概率高等问题,该文提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的视频SAR运动目标检测方法。该方法结合Faster R-CNN深度学习算法,利用K-means聚类方法对anchor box的长宽及长宽比进行预处理,并采用特征金字塔网络(FPN)架构对视频SAR运动目标的“亮线”特征进行检测。与传统方法相比,该方法具有实现简单、检测概率高、虚警概率低等优势。最后,通过课题组研制的Mini-SAR系统获取的实测视频SAR数据验证了新方法的有效性。     

基于改进快速区域卷积神经网络的视频SAR运动目标检测算法研究

针对传统视频SAR(ViSAR)运动目标检测方法存在的帧间配准难度大、快速运动目标阴影特征不明显、虚警概率高等问题,该文提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的视频SAR运动目标检测方法.该方法结合Faster R-CNN深度学习算法,利用K-means聚类方法对anchor box的长宽及长宽比进行预处理,并采用特征金字塔网络(FPN)架构对视频SAR运动目标的"亮线"特征进行检测.与传统方法相比,该方法具有实现简单、检测概率高、虚警概率低等优势.最后,通过课题组研制的Mini-SAR系统获取的实测视频SAR数据验证了新方法的有效性.     

基于深度学习卷积神经网络模型的行人检测设计

随着近年来5G与人工智能的崛起,无人驾驶技术在不断突破,行人检测作为无人驾驶中的重要任务之一,是一个具有重要研究意义的课题.文中采用深度学习框架Pytorch和目标检测网络YOLO进行行人检测,分别搭建了 YOLO v3、YOLO v3轻量版YOLOv3-Tiny、YOLO v3与SPP-Net融合版本YOLOv3-S...     

基于卷积神经网络的无人机运动目标检测研究

无人机的监管也成为了社会关注的焦点,"黑飞"现象屡见不鲜,无人机"黑飞"逼停航班等事件不断升级,已经触动人民生命财产安全问题了。本文主要通过视频分析发现"黑飞"现象,首先采用摄广角镜头观测检测领空区域,通过目标检测算法发现疑似无人机的物体;然后,利用长焦镜头对检测到的目标进行识别和跟踪;从而达到自动检测和跟踪目标的效果。本文对目标检测领空进行了测试,将改进的算法与Faster RCNN、传统目标检测算法ACF进行了比较。本文算法分别提升了接近13个百分点和5个百分点以上,进一步证明了本文算法的有效性。总体上本文算法有一定的实用性和扩展能力,能够给"黑飞"检测提供一定的理论方法支撑。