机器人目标抓取区域实时检测方法

针对目前机器人目标抓取区域检测方法无法兼顾检测准确率和实时性的问题,提出一种基于SE-RetinaGrasp神经网络模型的机器人目标抓取区域实时检测方法。该方法首先以一阶目标检测模型RetinaNet为基础提取抓取框位置及抓取角度;针对抓取检测任务采用SENet结构确定重要的特征通道;结合平衡特征金字塔设计思想,充分融合高低层的特征信息,以加强小抓取框的检测性能;在Cornell数据集上进行实验验证,结果表明该方法在取得更高检测准确率的同时,提高了抓取检测的效率,达到实时检测的要求。     

基于SR-VGG19的人脸表情识别算法研究

针对人脸表情识别率低、泛化能力弱的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的表情识别算法.对VGG19网络模型进行优化,采用改进的区域候选网络(Improved Regional Proposal Network,IRPN)代替滑动窗口以避免图像特征的重复提取;在输出层之前使用空间金字塔池化(Spatial Pyramid ...     

改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法

针对YOLOv3算法在监控视频行人检测中对遮挡目标漏检率较高的问题,文中提出改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法.首先在网络全连接层引入空间金字塔池化网络,增强网络的多尺度特征融合能力.然后采用网络剪枝的方式,精简网络冗余结构,避免网络层数加深导致的退化和过拟合问题,同时减少参数量.在走廊行人数据集上进行多尺度训练,获得最优的权重模型.实验表明,文中方法在平均准确率和检测速度上都有所提升.     

基于改进残差网络的扬尘图像识别方法

当前利用深度学习方法进行扬尘图像识别的研究较少,一些传统的方法使得扬尘图像的识别率较低.针对这种情况,提出一种基于改进残差网络的扬尘识别方法.该方法将ResNet-50网络应用到扬尘数据集中,并对其网络结构进行了改进.加入空间金字塔池化以解决输入图像尺寸不固定的问题,并且将金字塔池的策略改为平均池化,将扩大特征图的方法应用到主干网络中,有利于提取到更加细粒度的特征,提升模型的性能,从而提高识别率.实验结果表明,该方法具有很高的精确度,为扬尘识别提供了一种有效的方案.     

基于改进YOLOv5s网络的杆塔相关目标检测方法

输电杆塔是输电线路的重要组成部分,采用人工或无人机等手段对杆塔相关目标进行周期性巡检至关重要。为解决目前待检测杆塔类型不同、距离远尺寸小、图像畸变等问题,本文提出一种基于深度学习框架的杆塔相关目标检测方法。该方法在YOLOv5s网络的基础上使用FReLU激活函数代替SiLU激活函数,进而改善了对杆塔相关目标的图像识别准确率;为解决杆塔图像中目标距离远、尺寸小的问题,采用了对小目标、低分辨率友好的SPD-Conv模块;同时使用对目标特征分批次处理的SPPCSPC空间金字塔池化,进一步提升了杆塔目标的检测精度。实验结果表明,改进后的YOLOv5s-FSS网络相比原YOLOv5s网络,其平均精度(mAP)提升2.4%,查准率(Precision)提升0.3%,查全率(Recall)提升1%,目标检测性能提升效果显著,能够有效提升输电杆塔巡检效率。     

基于序的空间金字塔池化网络的人群计数方法

视频中的人群计数在智能监控领域具有重要价值. 由于摄像机透视效果、图像背景、人群密度分布不均匀和行人遮挡等干扰因素的制约, 基于底层特征的传统计数方法准确率较低. 本文提出一种基于序的空间金字塔池化(Rank-based spatial pyramid pooling, RSPP)网络的人群计数方法. 该方法将原图像分成多个具有相同透视范围的子区域并在各个子区域分别取不同尺度的子图像块, 采用基于序的空间金字塔池化网络估计子图像块人数, 然后相加所有子图像块人数得出原图像人数. 提出的图像分块方法有效地消除了摄像机透视效果和人群密度分布不均匀对计数的影响. 提出的基于序的空间金字塔池化不仅能够处理多种尺度的子图像块, 而且解决了传统池化方法易损失大量重要信息和易过拟合的问题. 实验结果表明, 本文方法相比于传统方法具有准确率高和鲁棒性好的优点.     

一种基于超像素和生成对抗网络的视网膜血管分割方法

针对传统视网膜图像血管分割中部分血管轮廓粗糙、血管末梢和分支细节丢失等问题,提出 一种结合线性谱聚类超像素与生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的视网膜血管分割 方法。该方法首先对 GAN 进行改进,采用空洞空间金字塔池化模块的多尺度特征提取来提高 GAN 分 割精度,在获得视网膜血管分割图像后,利用线性谱聚类超像素分割的边缘贴合性高、轮廓清晰的特 点,将 GAN 输出图像映射到超像素分割图再对像素块进行分类,以达到分割的效果。仿真实验结果表 明,与传统的视网膜血管分割方法相比,该方法在灵敏度和准确性上有一定提升,轮廓边缘细节方面 有着更好的效果。     

改进YOLOv3的绝缘子自爆缺陷检测方法

绝缘子作为架空输电线路的重要组成部分,直接影响着电力系统的安全和稳定.通过引入深度学习技术实时获取绝缘子的工作状态已成为当前主流的研究趋势.但是在实际的输电线路图像中绝缘子缺陷目标区域小且背景复杂,导致绝缘子缺陷检测精度低.针对该情况提出了一种基于YOLOv3改进的绝缘子缺陷检测算法GC-SPP-YOLOv3.首先借鉴了Ghost Module的思想提出了一个新的特征提取网络,在保证精度不变的情况下,显著提升了检测速度.并在其中引入了双重注意力模块提升网络的特征表达能力.接着引入空间金字塔池化模块丰富特征图的表征层次.在包含4020张绝缘子缺陷图像的数据集上进行实验,该算法相比原YOLOv3算法的mAP提升了3.43%,相比较两阶段算法Faster R-CNN的mAP提高了2.7%,并且在检测速度方面表现出显著的优势,每秒可以检测35张图片.实验结果表明,该算法在绝缘子缺陷检测中具有良好的效率和实用性.     

基于深度卷积网络的目标检测综述

在基于区域的卷积神经网络提出后,深度卷积网络开始在目标检测领域普及,更快的基于区域的卷积神经网络将整个目标检测过程合成在一个统一的深度网络框架上.随后YOLO和SSD等目标检测框架的提出进一步提升目标检测的效率.文中系统总结基于深度网络的目标检测方法,归为2类:基于候选窗口的目标检测框架和基于回归的目标检测框架.基于候选窗口的目标检测框架首先需要在输入的图像上产生很多的候选窗口,然后对这些候选窗口进行判别.这里的判别包括:对窗口包含物体的类别(包括背景)进行判断、对窗口的位置进行回归.基于回归的目标检测方法将图像目标检测看作是一个回归的过程.在此基础上,在PASCAL_VOC和COCO等主流数据库上对比目前两类目标检测框架中的主流方法,分析两类方法各自的优势.最后根据当前深度网络目标检测方法的发展趋势,对目标检测方法未来的研究热点做出合理预测.     

基于分层压缩激励的ASPP网络单目深度估计

场景深度估计是场景理解的一项基本任务,其准确率反映了计算机对场景的理解程度.传统的深度估计利用金字塔池化(ASPP)模块可以在不改变图像分辨率的情况下处理不同像素特征,但该模块未考虑不同像素特征之间的关系,导致场景特征提取不准确.针对ASPP模块在深度估计中出现的弊端,提出了一种改进型的ASPP模块,解决了该模块在图像...     

FSNet: 基于频率特性的烟雾图像分割网络

烟雾图像分割是对烟雾进行识别与精准定位的基础, 是火灾预警的重要手段. 针对烟雾分割时存在过分割、欠分割以及边界拟合粗糙的问题, 本文提出一种基于频率分离特性的烟雾图像分割网络. 所提出的频率分离模块将特征图中的烟雾区域分离为低频主体部分和高频边界部分, 同时基于多任务学习设计多模块权重自适应损失函数对烟雾整体、主体、边界分别监督学习, 起到细化烟雾边界和改善烟雾整体分割结果的作用; 此外, 结合可变形卷积提出改进的空洞空间金字塔池化模块以解决其信息利用率低和特征关联性差的问题. 在对比实验中, FSNet的烟雾交并比为76.55%, 比基线网络提高了4.25%. 可视化分割结果可以看出, FSNet能有效缓解过分割、欠分割, 所得烟雾边界更平滑, 烟雾图像分割的整体性能获得较大提升.     

基于Faster RCNN的行人检测方法

借鉴目标识别领域的快速区域卷积神经网络(Fast RCNN),提出了基于Faster RCNN的行人检测方法,利用CNN提取图像特征,通过聚类和构建区域建议网络(RPN)提取可能含有行人的区域,利用检测网络对目标区域进行判别和分类,并在INRIA数据集中进行了测试验证。实验结果表明:相比基于可变形的组件模型(DPM)的行人检测方法,提出的方法,在测试集上检测准确度达到92. 7%,相比现有的其他方法,其检测效果更好。     

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DeeplabV3+模型的云检测

国产卫星影像数量的快速增长对国产影像的质量控制的精度和效率提出更高的要求,而云检测是遥感影像质量检测的首要问题。针对现有云检测的深度学习模型存在误判、漏判和训练需要花费大量时间的问题,研制一套云检测算法具有重要意义。文章提出了一种基于改进DeeplabV3+模型的云检测方法,通过对Xception网络和空间金字塔池化模块(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)进行改进,并加入迁移学习,进而提高模型的精度和效率。分析结果表明,该改进的云检测模型与传统的DeeplabV3+模型相比,准确率提高了3.34%,精确率提高了3.78%,召回率提高了4.47%,平均交并比提高了5.39%,且训练时长和预测时长也有明显的减少。     

基于改进YOLOX的落石检测方法

山坡地区是落石频发的区域,凭人力难以及时发现灾害的发生。为及时检测到落石的发生并做出应对措施,提出一种基于改进YOLOX的落石检测方法,自动检测并报告落石的发生情况;通过自制落石数据集训练YOLOX网络,优化空间金字塔池化结构,获取更多语义信息,并引入ECA-Net(Efficient Channel Attention Module,高效通道注意力模块),提高特征的提取能力和特征间的信息传播,同时改进损失函数并使用数据增强,提高网络训练效果;实验结果表明,改进YOLOX算法的mAP@0.5为92.50%,每秒检测帧数为62.6,相较于YOLOX算法,mAP@0.5提高3.45%,每秒检测帧数上涨0.3;与原算法相比,在不损失性能的情况下,精度有较大的提升,同时满足图片与视频数据的实时检测要求。     

结合混合池化的双流人脸活体检测网络

目的 人脸识别技术在很多领域起着重要作用,但大量的欺诈攻击对人脸识别产生了威胁,比如打印攻击和重放攻击。传统的活体检测方法是以手工方式提取特征且缺乏对时间维度的考虑,导致检测效果不佳。针对以上问题,提出一种结合混合池化的双流活体检测网络。方法 对数据集提取光流图像并进行面部检测,得到双流网络的两个输入;在双流网络末端加入空间金字塔和全局平均混合池化,利用全连接层对池化后的特征进行分类并进行分数层面的融合;对空间流网络和时间流网络进行融合得到一个最优结果,同时考虑了不同颜色空间对检测性能的影响。结果 在CASIA-FASD （CASIA face anti-spoofing database）和replay-attack两个数据集上做了多组对比实验,在CASIA-FASD数据集上,等错误率（equal error rate,EER）为1.701%;在replay-attack数据集上,等错误率和半错误率（half total error rate,HTER）分别为0.091%和0.082%。结论 结合混合池化的双流活体检测网络充分考虑时间维度,提出的空间金字塔和全局平均混合池化策略能有效地利用特征。针对包含多种攻击类型、图像质量差异较大的数据集,本文提出的网络模型均能取得较低的错误率。     

基于空洞空间金字塔池化和多头自注意力的特征提取网络

针对深度学习在图像处理领域中多尺度特征提取能力弱、特征内部信息捕获能力差的问题,提出了一种基于空洞空间金字塔池化和多头自注意力的特征提取网络（PPSANet）。首先,引入小扩张率的空洞卷积对空洞空间金字塔池化（ASPP）模型进行改进,提高局部特征信息的感受野;其次,将改进的ASPP模型合并到残差网络（ResNet）的每个残差块中,使网络在多个维度上都具有多尺度特征提取能力;最后,将残差网络的底层残差块替换为多头自注意力（MHSA）,增强网络特征学习能力,捕获数据和特征内部的相关性。图像分割实验中,与残差网络相比,在肺结节数据集中DICE相似系数（DICE）提升了5.16个百分点,肝癌数据集中DICE提升了5.22个百分点;目标检测实验中,与残差网络相比,平均精度均值（MAP）提升了2.9个百分点。实验结果表明,PPSANet能够有效解决图像处理中多尺度特征提取能力弱和内部信息捕获能力差的问题,在一定程度上提高了图像处理的能力。     

基于特征金字塔网络的图像关键点检测算法研究

传统的图像关键点检测算法大都基于人工设计,不能适应场景变换,泛化性能较差.对此提出一种基于特征金字塔网络的图像关键点检测算法,通过融合网络中多尺度特征使得检测出的关键点具备尺度不变性,能够提取可重复的、鲁棒的关键点.为了提高算法的性能,并提出一种有效的方法产生训练数据集,训练数据集包括室内和室外的各种复杂场景.在多个公...     

基于改进CenterNet网络的绝缘子检测方法

针对输电线路中绝缘子检测准确率不足以及检测时间长的问题,提出一种基于Anchor free(无先验框)的绝缘子检测算法;以CenterNet网络模型为基础,使用Resnet50网络作为特征提取网络,在保证速度的前提下加深网络增强特征提取能力;引入金字塔池化模块,通过局部多尺度的特征融合提取更加丰富的绝缘子特征信息,避免对绝缘子的漏判从而提升检测精度;对收集的航拍绝缘子图像进行数据增强,建立实验数据集;在网络训练中使用迁移学习的思想,对主干网络进行冻结的方式提高训练效率。通过实验发现,相比较原网络模型,绝缘子检测的平均精度与召回率分别提升16.34%、36.06%,与其他六种网络模型相比较,检测精度与速度均有所提升,具有良好的检测性能及实时性。