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针对现有的金属氧化物避雷器(Metal Oxide Arrester,MOA)红外图像故障检测方法存在识别精度低、检测速度较慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3的MOA红外图像故障检测方法。首先,以Darknet19网络代替YOLOv3原始的Darknet53网络,并在特征学习时针对样本中不同MOA长宽比例,通过K-means聚类算法对MOA图像中的目标帧进行分析,重新聚类样本中心锚点框,得到合适的锚框数目和大小。最后,利用改进YOLOv3模型完成MOA红外图像故障检测。实验结果表明,改进的YOLOv3模型识别精度达到96.3%,识别速度为6.75 ms。 相似文献
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针对现有的金属氧化物避雷器(Metal Oxide Arrester,MOA)红外图像故障检测方法存在识别精度低、检测速度较慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3的MOA红外图像故障检测方法。首先,以Darknet19网络代替YOLOv3原始的Darknet53网络,并在特征学习时针对样本中不同MOA长宽比例,通过K-means聚类算法对MOA图像中的目标帧进行分析,重新聚类样本中心锚点框,得到合适的锚框数目和大小。最后,利用改进YOLOv3模型完成MOA红外图像故障检测。实验结果表明,改进的YOLOv3模型识别精度达到96.3%,识别速度为6.75 ms。 相似文献
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应用人工智能技术对航拍采集的巡检图像进行目标检测和缺陷识别已成为现代电力巡检的发展趋势。文中基于深度学习技术提出了一种改进的识别算法,通过改进Faster-RCNN模型,结合HSI颜色特征提取,实现图像实时处理与输电线路的各类常规故障识别。将航拍图片归一化处理,RGB颜色模型转化为HSI颜色模型,遍历HSI空间的每个像素点,根据图片颜色特征判断像素点是否发生故障;建立Dense Net网络,将RoI Align层与预测层连接,应用改进Faster-RCNN目标检测模型对巡检线路训练数据集进行目标缺陷识别。实验分析结果表明,文中所提方法的故障缺陷识别精确率可达92.54%,具有实时性强、识别精度高等特点。 相似文献
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针对传统图像识别技术应用于垃圾图像的识别及分类中存在的误差较大的问题,文章提出一种基于双线性注意力网络的垃圾图像识别与分类方法。采用二维中值滤波法,对自主拍摄和网络收集而构建的居民生活垃圾图像数据集图像进行去噪处理。应用多尺度融合方法对去噪后的图像质量进行增强处理,以此完成对垃圾图像的预处理。最后,设计一个双线性注意力网络模型,经过模型训练完成垃圾图像的分类识别。实验结果表明,应用该方法识别并分类居民生活垃圾图像的准确率为96.5%,说明该方法具有较好的有效性与较高的准确性。 相似文献
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传统超声红外热像检测与识别金属疲劳裂纹主要是通过图像处理算法提取红外热图像的相关热特征,并与裂纹特征进行匹配,其过程过于繁琐,识别率较低且需要人工筛选有效特征。结合主动红外热成像技术以及卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在金属结构无损检测与缺陷自动识别中的优势,提出了一种基于CNN的金属疲劳裂纹超声红外热像检测与识别方法。通过超声红外热成像装置对实验对象(文中为金属平板试件)进行检测,获取红外热图像并制作图像数据集。运用设计的卷积神经网络对不同尺寸裂纹的超声红外热图像进行特征提取与识别分类。此外,对所提出的方法与两种常见图像分类网络模型以及支持向量机的分类结果进行对比。实验结果表明,设计的卷积神经网络在该数据集上识别分类准确率为100%,优于其他网络模型和支持向量机的识别分类,可以有效检测与识别金属疲劳裂纹。 相似文献
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针对金属化陶瓷环缺陷面积小、可利用信息少的特点和缺陷检测精度低的问题,提出一种目标检测与图像分类网络融合的金属化陶瓷环缺陷检测方法。首先,使用针对小面积目标检测特点改进的Faster-RCNN目标检测网络实现对缺陷的初步识别与定位。接着,使用插值方法将定位到的缺陷区域放大,利用图像相邻像素之间的信息关联,增加缺陷检测的特征信息量。然后,使用ResNet图像分类网络对放大后的区域进行缺陷类别判断。最后,融合目标检测网络和图像分类网络的结果,获得最终的缺陷检测结果。实验结果表明,所提方法能在保障缺陷检测查全率的同时有效提升查准率,且能准确定位缺陷区域。 相似文献
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《Journal of Visual Communication and Image Representation》2014,25(5):1130-1135
Content-based pornographic image detection, in which region-of-interest (ROI) plays an important role, is effective to filter pornography. Traditionally, skin-color regions are extracted as ROI. However, skin-color regions are always larger than the subareas containing pornographic parts, and the approach is difficult to differentiate between human skins and other objects with the skin-colors. In this paper, a novel approach of extracting salient region is presented for pornographic image detection. At first, a novel saliency map model is constructed. Then it is integrated with a skin-color model and a face detection model to capture ROI in pornographic images. Next, a ROI-based codebook algorithm is proposed to enhance the representative power of visual-words. Taking into account both the speed and the accuracy, we fuse speed up robust features (SURF) with color moments (CM). Experimental results show that the precision of our ROI extraction method averagely achieves 91.33%, more precisely than that of using the skin-color model alone. Besides, the comparison with the state-of-the-art methods of pornographic image detection shows that our approach is able to remarkably improve the performance. 相似文献
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针对遥感影像中油罐检测识别率低、难度大的问题,提出了一种基于显著图分割分布式的目标检测识别方法,利用视觉显著模型得到油库疑似候选区域,采用多阀值Otsu方法分割出目标,以及利用油罐的似圆特征和分布式的空间分布规律对油库进行检测识别,通过油库场景分布的先验知识,提高检测识别效率、降低虚警率。大量实验表明,文中方法可有效实现对遥感影像中油库的检测识别。 相似文献
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Pornographic image/video recognition plays a vital role in network information surveillance and management. In this paper, its key techniques, such as skin detection, key frame extraction, and classifier design, etc, are studied in compressed domain. A skin detection method based on data-mining in compressed domain is proposed firstly and achieves the higher detection accuracy as well as higher speed. Then, a cascade scheme of pornographic image recognition based on selective decision tree ensemble is proposed in order to improve both the speed and accuracy of recognition. A pornographic video oriented key frame extraction solution in compressed domain and an approach of pornographic video recognition are discussed respectively in the end. 相似文献
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基于自适应门限滤波的红外弱小运动目标检测方法 总被引:3,自引:1,他引:2
在分析红外场景模型的基础上,针对空中红外图像中弱小运动目标的特征,提出一种用自适应门限滤波对背景进行抑制、利用自适应阈值分割对目标进行分割的帧内处理方法;在帧间采用八邻域判决法对弱小目标进行检测;实践证明,该技术能有效提高图像的信噪比,从而达到有效分割和快速检测小目标的目的。 相似文献
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为了提高全极化合成孔径雷达(PolSAR)图像中城区建筑物的检测精度,该文提出一种基于人造目标散射非平稳性和极化相干系数比的建筑物检测新方法。该方法首先对PolSAR图像进行滤波和方位向时频分解,得到多个子孔径图像,然后结合方位向非平稳性检测和极化相干系数比来判断某个像素是否为建筑物。该文通过引入一种新的极化相干系数比从而使获取的建筑物检测结果优于传统非平稳性检测方法,能够有效去除具有布拉格散射的自然地物虚警从而提高检测精度。星载和机载PolSAR数据实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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