基于Mask R-CNN的高空作业安全带检测

随着计算机视觉近几年的发展,相关工作者越来越侧重人工智能算法在电力安全管控系统的实际应用.本文针对电力检修工作人员安全带规范问题,基于Mask R-CNN算法提出了一种新型高空作业安全带低挂高用违规检测算法,实时高效率完成作业者安全带违规检测问题.针对安全带挂环违规现象的复杂性和场景多变性等问题,本文提出实用于安全带检...     

基于改进Mask R-CNN的卫星目标部位检测方法

针对卫星部件维修更换、燃料加注、废弃卫星回收等空间在轨服务中需解决的目标卫星部位检测问题,在Mask R-CNN的基础上,改进其主干网络结构并缩减分类回归、Mask分支通道数,提出了一种改进的实例分割网络模型Ring-Engine-Mask R-CNN,使用实物模型图像和3dsMax生成的仿真图像建立了专用数据集,给出了一种基于深度学习的卫星目标部位检测方法;实验结果表明,该方法能较好的完成卫星星箭对接环和远地点发动机喷管两种目标部位的检测分割,相较于传统的网络模型,在缩小了模型规模的同时,具有更高精度和更快的检测速度.     

改进Mask R-CNN的遥感图像多目标检测与分割

针对高分辨率遥感图像在目标检测与分割中特征提取困难、准确率低、虚假率高等问题，提出了一种改进的Mask R-CNN卷积神经网络。该网络以ResNet50为特征提取网络，在此基础上利用自下而上和自上而下两种分层跳连融合方式来进行更好的图像特征提取。针对遥感图像不同目标间尺寸差异过大、目标易丢失的问题，设计了自适应感兴趣区域来进行感兴趣区域提取。在目标分割中，使用局部融合全连接的卷积神经网络替换原全卷积神经网络，并使用上采样操作替换反卷积操作。在NWPU VHR-10数据集上进行验证，结果表明该方法与现有常用方法相比，显著地提高了遥感图像中多目标检测与分割的准确率。     

人体关键点检测的Mask R-CNN网络模型改进研究

由于在现有的人体关键点检测问题中,深度学习解决方案采用的掩膜区域卷积神经网络Mask R-CNN存在参数量大导致计算成本过高、迭代次数多导致训练时间过长等问题,提出了一种基于重组通道网络ShuffleNet改进 Mask R-CNN网络模型。通过引入ShuffleNet的网络结构,使用分组逐点卷积与通道重排的操作与联合边框回归和掩膜分割的计算结果对Mask R-CNN进行轻量化改进。使用该方法改进网络模型在进行单人或多人情况下的人体关键点检测中,在保留精度的前提下,可以加快运行速度,减少检测时间。     

基于改进Faster R-CNN的垃圾检测与分类方法

针对人工分拣垃圾环境差、任务繁重且分拣效率低的问题,为提高垃圾识别与分类的精确度,同时克服垃圾体积小及图像分辨率较低的难题,基于现有深度卷积神经网络模型,提出改进的Faster R-CNN目标检测模型与VGG16及ResNet50卷积神经网络相结合的方法.根据卷积网络的特性,修改Faster R-CNN网络结构,提升小...     

改进Faster R-CNN的多通道检测算法

鉴于目标检测中的物体外观会根据其基本形状及不同的姿势和视角而有很大的差异,对Faster R-CNN算法进行研究并提出一种多通道检测算法.根据图像宽高比给生成的Ro I分配由3个通道组成的网络进行训练和测试,通过最小化正则函数R(W)和3对损失函数之和L(W)来优化网络,3个通道共享fc6层来提高检测性能并节省内存空间.为验证算法的有效性,在多个数据集和自己拍摄的图像上进行实验验证,实验结果表明,在PASCALVOC2012数据集中改进算法平均精度为78.8％,相比其它相关算法在不同程度上有所提高.     

结合VGGNet与Mask R-CNN的高分辨率遥感影像建设用地检测

针对当前多数深度学习模型只能对高分辨率遥感影像裁剪图片进行土地利用类型判别的问题,结合VGGNet与Mask R-CNN开展了智能化建设用地目标检测研究.在建立研究区4类土地利用类型遥感影像数据集的基础上,对比了 VGGNet、ResNet和DenseNet 3种卷积神经网络模型的分类精度,选取分类效果最优的神经网络模...     

基于改进Faster-RCNN的生活垃圾分类研究

随着人口的增长,生活垃圾分类问题日益突出。文章提出了一种基于改进快速的区域卷积神经网络（Faster-Region Convolutional Neural Network,Faster-RCNN）的生活垃圾分类方法,将特征提取网络改为ResNet50网络,并在区域推荐网络（Region Proposal Network,RPN）中使用K-means聚类算法。结果表明,基于改进Faster-RCNN的网络模型的准确率达到94.5%,具有较高的准确率和较快的分类速度,可为解决生活垃圾分类提供一种有效的技术手段。     

基于改进Faster R-CNN的近红外夜间行人检测方法

为了解决近红外夜间行人检测中传统行人检测方法识别速度慢、准确率低的问题,提出了一种改进的快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)夜间近红外行人检测方法.为了提取更深层次的图像信息,将特征提取网络设计为ResNet-50;统计目标的纵横比,引入附带目标比例的加权锚点框机制;对多层次的特征图进行特征图融合.在自建夜...     

基于改进Faster R-CNN的贺兰山岩画检测识别

针对贺兰山岩画传统检测识别方法存在受人力影响大、特征提取难和检测识别准确率低等限制,提出了一种基于改进型Faster R-CNN的贺兰山岩画检测与识别方法。上述方法基于残差网络结构,通过特征金字塔网络和空间金字塔池化将多层次、多尺度特征进行融合,丰富了特征图的语义信息,提升了特征图的表达能力。实验结果表明,所提改进方法对贺兰山岩画检测识别的平均精度均值(mAP)达到了84.7%,相比改进之前提高了3.3%,能够有效准确的识别贺兰山岩画目标。     

基于改进的Mask R-CNN的行人细粒度检测算法

针对复杂场景下行人检测效果差的问题,采用基于深度学习的目标检测中领先的研究成果,提出了一种基于改进Mask R-CNN框架的行人检测算法。首先,采用K-means算法对行人数据集的目标框进行聚类得到合适的长宽比,通过增加一组长宽比（2：5）使12种anchors适应图像中行人的尺寸;然后,结合细粒度图像识别技术,实现行人的高定位精度;其次,采用全卷积网络（FCN）分割前景对象,并进行像素预测获得行人的局部掩码（上半身、下半身）,实现对行人的细粒度检测;最后,通过学习行人的局部特征获得行人的整体掩码。为了验证改进算法的有效性,将其与当前具有代表性的目标检测方法（如更快速的区域卷积神经网络（Faster R-CNN）、YOLOv2、R-FCN）在同数据集上进行对比。实验结果表明,改进的算法提高了行人检测的速度和精度,并且降低了误检率。     

基于改进Mask R-CNN的越南场景文字检测

针对越南场景文字检测训练数据缺乏及越南文字声调符号检测不全的问题,在改进的实例分割网络Mask R-CNN的基础上,提出一种针对越南场景文字的检测算法。为了准确地分割带声调符号的越南场景文字,该算法仅使用P2特征层来分割文字区域,并将文字区域的掩码矩阵大小从14×14调整为14×28以更好地适应文字区域。针对用常规非极大值抑制（NMS）算法不能剔除重复文字检测框的问题,设计了一个针对文字区域的文本区域过滤模块并添加在检测模块之后,以有效地剔除冗余检测框。使用模型联合训练的方法训练网络,训练过程包含两部分：第一部分为特征金字塔网络（FPN）和区域生成网络（RPN）的训练,训练使用的数据集为大规模公开的拉丁文字数据,目的是增强模型在不同场景下提取文字的泛化能力;第二部分为候选框坐标回归模块和区域分割模块的训练,此部分模型参数使用像素级标注的越南场景文字数据进行训练,使模型能对包括声调符号的越南文字区域进行分割。大量交叉验证实验和对比实验结果表明,与Mask R-CNN相比,所提算法在不同的交并比（IoU）阈值下都具有更好的准确率与召回率。     

基于深度学习的垃圾分类方法综述

垃圾分类是保护生态环境、促进经济发展的有效措施,利用深度学习进行垃圾分类已成为当前学术界和工业界的研究热点。传统垃圾分类主要由人工进行分拣和分类,存在劳动强度大、分选效率低、工作环境差等缺点,急需智能化、自动化的分类方法来替代。近年来研究人员已经开始初步探索利用深度学习技术进行垃圾分类并提出一些有效的方法。从方法、数据集和研究方向等方面分析深度学习垃圾分类方法的研究现状,介绍不同深度学习模型在垃圾分类中的应用和发展,研究基于ResNet方法、基于DenseNet方法、基于单阶段目标检测方法和基于卷积神经网络与迁移学习相结合方法等多种典型方法的性能和特点并对比其优缺点,对现有的垃圾分类公开数据集进行概述与总结。在此基础上,分析深度学习在垃圾分类领域面临的挑战,并对其发展趋势及未来的研究方向进行展望。     

改进Mask R-CNN模型的海洋锋检测

目的 海洋锋的高效检测对海洋生态环境变化、渔业资源评估、渔情预报及台风路径预测等具有重要意义。海洋锋具有边界信息不明显且多变的弱边缘性,传统基于梯度阈值法及边缘检测的海洋锋检测方法,存在阈值选择不固定、判定指标不一致导致检测精度较低的问题。针对上述问题,基于Mask R-CNN（region convolutional neural network）提出一种改进的海洋锋自动检测方法。方法 兼顾考虑海洋锋的小数据量及弱边缘性,首先对数据扩增,并基于不同算法对海表温度（sea surface temperatures,SST）遥感影像进行增强;其次,基于迁移学习的思想采用COCO（common objects in context）数据集对网络模型进行初始化;同时,对Mask R-CNN中残差神经网络（residual neural network,ResNet）和特征金字塔模型（feature pyramid network,FPN）分别进行改进,在充分利用低层特征高分辨率和高层特征的高语义信息的基础上,对多个尺度的融合特征图分别进行目标预测,提升海洋锋的检测精度。结果 为验证本文方法的有效性,从训练数据和实验模型上分别设计多组对比实验。实验结果表明,相比常用的Mask R-CNN和YOLOv3（you only look once）神经网络,本文方法对SST梯度影像数据集上的海洋锋检测效果最好,海洋锋的定位准确率（intersection over union,IoU）及检测平均精度均值（mean average precision,mAP）达0.85以上。此外,通过对比分析实验结果发现,本文方法对强海洋锋的检测效果明显优于弱海洋锋。结论 本文根据专家经验设立合理的海洋锋检测标准,更好地考虑了海洋锋的弱边缘性。通过设计多组对比实验,验证了本文方法对海洋锋的高精度检测效果。     

一种改进的轻量级垃圾目标检测算法

垃圾分类问题的解决方法目前主要依靠垃圾处理厂人工分拣,其工作环境较差且自动化程度不高.为了提高垃圾分拣的速度与精度,以及为自动垃圾分拣设备提供算法解决参考方案,文章提出一种面向低功耗设备的轻量级垃圾目标检测算法Ghost-YOLO,该算法在保证轻量化的同时具有较高的垃圾检测精度.Ghost-YOLO算法是基于YOLOv...     

基于Faster R-CNN的颜色导向火焰检测

基于深度特征的目标检测方法Faster R-CNN在火焰检测任务上存在检测效率低的问题,因此提出了基于颜色引导的抛锚策略。该策略设计火焰颜色模型来限制锚的生成,即利用火焰颜色约束锚的生成区域,从而减少了初始锚的数量,提升了计算效率。为了进一步提高网络的计算效率,将区域生成网络中的卷积层替换成掩膜卷积。为了验证所提方法的检测效果,采用BoWFire和Corsician数据集进行验证。实验结果表明,该方法实际检测速度相较于原Faster R-CNN提高了10.1%,BoWFire上该方法的火焰检测F值为0.87,Corsician上该方法的准确度可达99.33%。所提方法可以提高火焰检测的效率,并能够准确检测图像中的火焰。     

Faster R-CNN在工业CT图像缺陷检测中的应用

目的 传统的缺陷图像识别算法需要手工构建、选择目标的主要特征,并选取合适的分类器进行识别,局限性较大。为此研究了一种基于Faster R-CNN （faster Regions with convolutional neural networks features）的缺陷检测方法,该方法采用卷积网络自动提取目标的特征,避免了缺陷检测依赖手工设计缺陷特征的问题。方法 该方法基于卷积神经网络。首先,确定缺陷检测任务：选择工业CT （computed tomography）图像中主要存在的3种类型的缺陷：夹渣、气泡、裂纹为检测目标;其次,人工对缺陷图像采用矩形框（GT box）进行标注,生成坐标文件,并依据矩形框的长宽比选定42种类型的锚窗（anchor）;在训练之前采用同态滤波对数据集做增强处理,增强后的图片经过卷积层与池化层后获得卷积特征图,并送入区域建议网络RPN （region proposal networks）中进行初次的目标（不区分具体类别）和背景判断,同时粗略地回归目标边框;最后经过RoI （region of interest） pooling层后输出固定大小的建议框,利用分类网络对建议区域进行具体的类别判断,并精确回归目标的边框。结果 待检测数据集的图片大小在150×150到350×250之间,每张图片含有若干个不同类别的气泡、夹渣和裂纹。利用训练出来的模型对缺陷图片进行检测,可以有效识别到不同类别的缺陷目标,其中可以检测到面积最小的缺陷区域为9×9 piexl,并快速、准确地标出气泡、夹渣和裂纹的位置,检测准确率高达96%,平均每张图片的检测时间为86 ms。结论 所提出的Faster R-CNN工业CT图像缺陷检测方法,避免了传统缺陷检测需要手动选取目标特征的问题,缺陷的识别与定位过程的自动化程度更高;该方法检测效果良好,如果需要检测更多种类的缺陷,只需要对网络进行微调训练即可获得新的检测模型。本文为工业CT图像缺陷检测提供了一种更高效的方法。