基于改进YOLOv3的车辆尾灯检测方法

在自动驾驶场景中,对前车尾灯的检测是一个广泛且具有研究意义的问题.Darknet53是YOLOv3的特征提取网络,其使用5个残差单元对原始图像进行特征提取并采用三尺度的特征图进行融合预测,尺寸越小对大目标的特征表达能力越强.因为尾灯检测属于小目标检测,所以本文舍去Darknet53的最后一个残差单元,同时增加小尺度特征...     

基于改进YOLOv3行人检测研究

行人的检测与跟踪在智能交通、自动驾驶领域中均有广泛的应用。针对图像中小目标检测率低问题,提出了一种YOLOv3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,为了获取更多的小目标特征信息,在YOLOv3网络结构的基础上添加三层SPP网络,通过SPP模块实现了局部特征和全局特征,SPP模块中最大的池化核大小要尽可能地接近或者等于需要池化的特征图的大小,特征图经过局部特征与全局特征相融合后,丰富了特征图的表达能力,有利于待检测图像中目标大小差异较大的情况。用改进的YOLOv3算法和原YOLOv3算法在数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLOv3算法能有效的检测小目标,对小目标的平均准确率有明显的提升。     

改进的基于YOLOv3的人脸检测算法

针对因背景与人脸高度相似和人脸目标尺度过小而导致的人脸检测精度较低的问题,提出了一种改进的基于YOLOv3的人脸检测算法。首先使用遗传算法改进原算法中随机初始化的影响,生成更符合目标大小的预测框,其次用轻量级网络改进原特征提取网络,提高人脸检测速度,最后使用边框回归损失代替YOLOv3坐标损失函数并改进置信度损失函数以提升训练收敛速度和结果精度。所设计的算法模型在Wider Face数据集上的检测精度和速度得到了提升。     

用于人体检测的YOLOv3改进及压缩算法的研究

针对Yolov3算法应用于人体检测中的准确率低,参数量、计算量和模型体积大难以在资源有限的嵌入式平台上实现等问题,提出了YOLOv3改进及其模型压缩算法.在YOLOv3中通过引入密集连接与多分支结构,增加网络宽度和多尺度感受野,加强特征重用,提高了模型的检测精度;对改进的YOLOv3通过联合优化权重损失函数和BN层缩放...     

基于注意力机制的改进YOLOv3与交通标志检测

实时而准确的交通标志检测是车辆的辅助驾驶和无人驾驶的关键需求。为解决目标检测算法对小目标物体检测精确率低、检测速度慢的问题,提出一种嵌入混合注意力机制的交通标志检测算法YOLOv3-HA。该算法融合改进的通道注意力机制和子空间注意力机制,使网络模型能够对特征进行通道和空间上的注意力加权,提升网络对有效特征的表达能力并减少干扰特征的影响。采用K-Means++聚类算法对锚框进行聚类和选择,加快网络模型的收敛速度。实验表明,该算法在TT100K(Tsinghua-Tencent 100 K)数据集上的平均准确率均值达到81.0%,相比于YOLOv3算法提升了14.2%;与一些主流目标检测算法相比,YOLOv3-HA算法在准确性和实时性上达到了良好的平衡。     

基于YOLOv4的人体异常行为检测算法研究

针对公共平场合中监控视频中人体行为分类受背景影响较大,异常行为特征复杂多样问题,以YOLOv4网络模型为基础,分别建立基于YOLOv4及改进后YOLOv4网络的人体异常行为检测模型.通过K-Means聚类获得适合本实验的anchor box,将处理后的数据样本分别送入三种模型中训练,测试结果表明训练所得改进后的YOLOv4异常行为检测模型能够达到96％的map,recall能够达到98％,检测速度能够达到每帧38/ms,同时满足高准确率、实时性的要求.     

基于YOLOv4的人体异常行为检测算法研究

针对公共平场合中监控视频中人体行为分类受背景影响较大,异常行为特征复杂多样问题,以YOLOv4网络模型为基础,分别建立基于YOLOv4及改进后YOLOv4网络的人体异常行为检测模型.通过K-Means聚类获得适合本实验的anchor box,将处理后的数据样本分别送入三种模型中训练,测试结果表明训练所得改进后的YOLOv4异常行为检测模型能够达到96％的map,recall能够达到98％,检测速度能够达到每帧38/ms,同时满足高准确率、实时性的要求.     

基于改进YOLOv3的ETC车辆检测算法研究

随着ETC通道车辆违规行为的不断增加,针对该场景下不同尺度和类型的车辆检测已经成为城市交通管理的一项重要工作.论文基于高速公路ETC场景下的真实数据集,提出了一种车辆检测的优化方法.为提高算法在车辆检测方面的适用性和准确性,论文在YOLOv3算法的基础上采用GIOU作为YOLOv3的边界框回归损失函数,同时用调整过的锚...     

基于改进YOLOv3算法的车辆目标检测

为有效解决车辆目标检测算法参数量大、计算成本高等问题,提出一种改进YOLOv3算法。利用深度可分离卷积和注意力机制重新设计主干特征提取网络结构,通过增大神经网络深度、拓宽特征提取层数实现更高层语义信息的提取,可获得更精细特征,减少模型参数量和计算量;引入CIOU回归优化损失函数,量化预测框与真实框中心点距离、重叠面积、尺度以及长宽比等评测指标,解决均方误差(MSE)损失优化方向不一致的问题,使目标框回归更加稳定。实验结果表明,该算法参数量为19.56M,比YOLOv3算法降低了近67%,同时平均精度均值(m AP)提高了3.68%,每秒帧数(FPS)提高了8帧,为车辆目标检测提供了容易部署在移动端的轻量级网络。     

改进YOLOv3的电力绝缘子目标检测研究

使用传统视觉对绝缘子进行目标检测的方法效率偏低,稳定性也较差.针对这些问题对YOLOv3原始模型做出了两方面的改进:利用K-means++聚类算法产生用于训练的先验锚框,并且根据绝缘子数据集特性优化了损失函数模型,进而提出新的绝缘子目标检测方法.采用航拍绝缘子图像数据集进行仿真实验后得出,改进后的YOJOv3算法在保证...     

基于改进YOLOv3的快速车辆检测方法

对图像或视频数据中的车辆进行检测是城市交通监控中非常重要并且具有挑战性的任务。该任务的难度在于对复杂场景中相对较小的车辆进行精准地定位和分类。针对这些问题，提出了一个单阶段的深度神经网络（DF-YOLOv3），实现城市交通监控中不同类型车辆的实时检测。DF-YOLOv3对传统的YOLOv3算法进行改进，首先增强深度残差网络提取车辆特征，然后设计6个不同尺度的卷积特征图，并与残差网络中相应尺度的特征图进行融合，形成最终的特征金字塔执行车辆预测任务。在KITTI数据集上的实验表明，提出的DF-YOLOv3方法在精度和速度上均能获得较高的检测性能。具体地，对于512×512分辨率的输入模型，基于英伟达1080Ti GPU，DF-YOLOv3获得93.61%的mAP（均值平均精度），速度达到45.48 f/s（每秒传输帧数）。特别地，对于精度，DF-YOLOv3比Fast R-CNN、Faster R-CNN、DAVE、YOLO、SSD、YOLOv2、YOLOv3与SINet表现更好。     

改进YOLOv3的车辆实时检测与信息识别技术

在复杂无约束自然场景下对车辆实时检测和相关信息的提取识别一直是计算机视觉领域内重要的研究内容之一。该领域问题的突破不但可以为汽车自动驾驶技术的实现和完善带来实际效果的提升,并且在停车场的自动停车调度算法和实时泊车监控系统的改进上有着重要的现实意义。针对当前实时车辆信息检测中存在的车辆检测区域不完整、精度不高以及无法对场景中较远车辆进行准确定位等相关问题,提出了一种Vehicle-YOLO的实时车辆检测分类模型。该模型在最新的YOLOv3算法基础上,通过更改图像输入参数,增强深度残差网络的特征提取能力,采用5个不同尺寸的特征图依次对潜在车辆的边界框提取等方式来提升车辆实时信息检测的精度和普适性,并通过KITTI、VOC等数据集进行性能验证和分析。实验结果表明,Vehicle-YOLO模型在KITTI数据集上达到了96%的均值平均精度,传输速度约为40 f/s,在精度提升的情况下仍能保持良好的实时检测速率。此外,Vehicle-YOLO检测模型在VOC等其余数据集上的实验结果也展现了不同程度的精度提升,故该模型在常见物体的定位检测中有较好的普适性,相较于传统的物体检测算法模型有更好的表现。     

基于改进YOLOv5的目标检测算法研究

YOLOv5是目前单阶段目标检测性能较好的算法,但对目标边界回归的精确度不高,难以适用对预测框交并比要求较高的场景。基于YOLOv5算法,提出一种对硬件要求低、模型收敛速度快、目标框准确率高的新模型YOLO-G。改进特征金字塔结构（FPN）,采用跨层级联的方式融合更多的特征,一定程度上防止了浅层语义信息的丢失,同时加深金字塔深度,对应增加检测层,使各种锚框的铺设间隔更加合理;其次把并行模式的注意力机制融入到网络结构中,赋予空间注意力模块和通道注意力模块相同的优先级,以加权融合的方式提取注意力信息,使网络可根据对空间和通道注意力的关注程度得到混合域注意力;通过降低网络的参数量和计算量对网络进行轻量化处理,防止因模型复杂度提升造成实时性能的损失。使用PASCAL VOC的2007、2012两个数据集来验证算法的有效性,YOLO-G比YOLOv5s的参数量减少了4.7%,计算量减少了47.9%,而mAP@0.5提高了3.1个百分点,mAP@0.5：0.95提高了5.6个百分点。     

融合DBSCAN的改进YOLOv3目标检测算法

针对YOLOv3（you only look once）检测算法对小目标、遮挡目标检测时存在识别率低和识别精度不高的问题,提出一种融合DBSCAN（density-based spatial clustering of applications with noise）的改进YOLOv3目标检测算法。首先在YOLOv3网络中增加DBSCAN聚类算法,其次对检测目标进行提取,实现数据集多尺度聚类,得到初代特征图,然后通过改进[K]-means聚类算法确定锚点位置达到更好的聚类,最后在VOC2007+2012数据集和MS-COCO数据集上对改进YOLOv3算法进行训练和测试。实验结果表明改进的YOLOv3算法使检测目标在VOC数据集和MS-COCO数据集上mAP（mean average precision）分别提高了14.9个百分点和12.5个百分点。与其他深度学习目标检测算法相比,改进YOLOv3检测算法具有更好的检测效果,同时具有良好移植性和更好的鲁棒性。     

基于改进YOLOv3的火灾检测与识别

现阶段火灾频发,需要自动进行火灾的检测与识别,虽然存在温度、烟雾传感器等火灾检测手段,但是检测实时性得不到保证.为了解决这一问题,提出了基于改进YOLOv3的火灾检测与识别的方法.首先构建一个多场景大规模火灾目标检测数据库,对火焰和烟雾区域进行类别和位置的标注,并针对YOLOv3小目标识别性能不足的问题进行了改进.结合深度网络的特征提取能力,将火灾检测与识别形式化为多分类识别和坐标回归问题,得到了不同场景下火焰和烟雾两种特征的检测识别模型.实验表明,本文提出的改进YOLOv3算法对不同拍摄角度、不同光照条件下的火焰和烟雾检测都能得到理想的效果,同时在检测速度上也满足了实时检测的需求.     

基于改进YOLOv5的小目标检测

本文针对图像中小目标难以检测的问题,提出了一种基于YOLOv5的改进模型.在主干网络中,加入CBAM注意力模块增强网络特征提取能力;在颈部网络部分,使用BiFPN结构替换PANet结构,强化底层特征利用;在检测头部分,增加高分辨率检测头,改善对于微小目标的检测能力.本文算法在人脸瑕疵数据集和无人机数据集VisDrone2019两份数据集上均进行了多次对比实验,结果表明本文算法可以有效地检测小目标.     

改进YOLOv3的遥感影像小目标检测方法

针对当前目标检测任务中对小目标检测识别率低,漏检率高的问题,提出一种基于门控通道注意力机制（EGCA）和自适应上采样模块的改进YOLOv3算法。该算法采用DarkNet-53作为主干网络进行图片基础特征提取;引入自适应上采样模块对低分辨率卷积特征图进行扩张,有效增强了不同尺度卷积特征图的融合效果;在三个尺度通道输出预测结果之前分别加入EGCA注意力机制以提高网络对小目标的特征表达和检测能力。将改进的算法在公开数据集RSOD（remote sensing object detection）上进行实验,小目标检测精度提升了8.2个百分点,最为显著,平均精度AP值达到56.3%,较原算法提升了7.9个百分点。实验结果表明,改进的算法相比于传统YOLOv3算法和其他算法拥有更好的小目标检测能力。