基于数据增强的太阳能电池片缺陷检测

针对太阳能电池片缺陷数据量匮乏造成的网络过拟合和模型性能不达标的问题,提出基于深度卷积对抗生成网络和图像随机拼接的真假数据融合算法,将训练数据量提升了800倍;同时对网络模型进行轻量化优化,减少模型训练参数。实验结果表明,经过真假数据融合扩充数据集后训练的模型测试精度相比原始训练集和传统数据增强算法分别提升了近30%和17%;轻量化处理后的模型参数减少为之前的1/2,对每张图片的测试时间由57 ms缩短到22 ms。研究证明,真假数据融合算法能够有效的缓解训练数据不足造成网络过拟合问题;轻量化优化模型在保证精度的同时,压缩模型大小,加快测试速度。     

基于数据增强的太阳能电池片缺陷检测

针对太阳能电池片缺陷数据量匮乏造成的网络过拟合和模型性能不达标的问题,提出基于深度卷积对抗生成网络和图像随机拼接的真假数据融合算法,将训练数据量提升了800倍;同时对网络模型进行轻量化优化,减少模型训练参数。实验结果表明,经过真假数据融合扩充数据集后训练的模型测试精度相比原始训练集和传统数据增强算法分别提升了近30%和17%;轻量化处理后的模型参数减少为之前的1/2,对每张图片的测试时间由57 ms缩短到22 ms。研究证明,真假数据融合算法能够有效的缓解训练数据不足造成网络过拟合问题;轻量化优化模型在保证精度的同时,压缩模型大小,加快测试速度。     

基于改进的YOLOX血细胞检测算法研究

血细胞计数是一种常见的临床检验方法。针对血液显微镜图像中的血细胞种类不均匀、密集且相互遮挡导致现有血细胞检测方法准确率不高,提出了一种改进的YOLOX血细胞检测算法。该算法首先在损失函数中引入Focal loss以改善单阶段目标检测算法正负样本的不平衡和细胞种类不均匀的问题;接着在残差模块中引入混合注意力机制,减少了血细胞相互遮挡造成的漏检、错检的概率;然后在特征融合尾部引入自适应空间特征融合模块以提高特征表达能力;最后在残差模块中引入逆深度可分离卷积模块在减少模型参数的同时还略微提高检测精度。提出的算法在BCCD血细胞数据集进行了测试,改进后的YOLOX算法在血细胞数据集上的检测精度达到了92.5%,相比YOLOX算法提升了2.4%,且减少了8%的模型参数量;该算法在COCO2017通用数据集上的检测精度达到了41.7%,相对于原始YOLOX算法提升了1.2%。     

改进 YOLOv4 的内丝接头密封面缺陷检测算法

针对传统目标检测算法对内丝接头密封面的缺陷识别率不高的问题,提出利用改进的YOLOv4算法对其进行检测。首先使用K-means++聚类算法对目标样本进行先验框参数优化,提高先验框与特征图的匹配度;其次在主干网络嵌入SENet注意力机制模块,强化图像关键信息,抑制图像背景信息,提高不易识别缺陷的置信度;然后在网络颈部增加SPP模块,增强主干网络输出特征的接受域,分离出重要的上下文信息;最后采用收集的内丝接头密封面缺陷数据集分别对改进前后的YOLOv4进行训练,并分别测试模型效果。实验结果表明,YOLOv4检测内丝接头密封面缺陷的性能较好,但有部分小目标漏检;改进后的模型对小目标缺陷的检测表现优异,均值平均精度(mAP)达到了87.47%,相比于原始YOLOv4提升了10.2%,平均检测时间为0.132 s,实现了对内丝接头密封面缺陷的快速准确检测。     

基于改进SSD算法的交通标识检测方法研究

针对目前SSD算法对小目标检测精确度低,泛化能力弱,且存在误检、漏检等问题,提出一种基于SSD网络的交通标识检测方法。为增加对目标的检测精度,使用ResNet-50网络作为SSD算法的骨干网络,在额外添加层中加入BN层,提高训练速度;使用sub-pixel来代替上采样,提高识别目标分辨率,并加入MFPN模型融合低层与高层特征信息,避免出现漏检问题。实验结果表明与现有的SSD算法相比,改进的SSD算法在公开数据集CCTSDB和GTSDB数据集上mAP值分别提高4.2%和3.1%,FPS保持在87.2 f/s,检测精度显著提升。满足对交通标识实时检测的要求,在无人驾驶领域具有广泛的应用前景。     

基于细节信息增强的无监督双目立体匹配算法

无监督立体匹配算法在自动驾驶等领域有重要的应用,然而无监督立体匹配算法在物体连续、边缘等细节信息区域的视差精度较低,本文提出了一种提高细节信息区域精度的无监督立体匹配算法。通过在特征金字塔网络中引入空间注意力机制和残差网络,设计了一种空间特征金字塔网络算法,抑制特征提取过程中边缘和小目标细节信息的丢失。构建了视差融合模块,将半全局立体匹配算法生成的原始视差和视差回归生成的初步视差进行置信度视差融合,提升连续细节信息区域的精度。对于网络损失函数,集成了原始视差监督损失和置信度遮挡损失,保留更多图像边缘和连续区域处的细节信息。实验结果表明,本文算法在KITTI 2015测试集中非遮挡区域和所有区域的误匹配率分别为6.24%和5.89%,与其他经典算法相比在细节信息区域的效果、精度方面有较大提升。     

基于改进的YOLOv7的探地雷达土石堤坝空洞检测方法

针对探地雷达图像人工检测速度慢,任务量重,长时间人工识别容易产生疲劳,传统图像手段检测效率低等问题,提出了一种基于改进的YOLOv7的探地雷达土石堤坝空洞检测算法。基于江西省九江市永修县和辽宁省盘锦市盘山县制作了一份当地土质的探地雷达空洞数据集,通过清洗,增强,反演增广了数据集,达到3 000张正负样本标注图像。其次在基础YOLOv7算法的基础上更换了可以自动调整网络的宽度、深度和分辨率的EfficientNet骨干网络;引入了全局注意力机制(GAM)来更好的理解输入数据中的结构,提高了土石方堤坝空洞的检测精度。实验表明,改进的YOLOv7算法在自建数据集上取得了精准度达到了80.23%,平均精度mAp@0.5达到了84.43%,较基础的YOLOv7算法上mAp@0.5提升了7.72%。召回率提升了11.9%,充分展现了算法的可行性,为堤坝空洞隐患快速检测提供了良好的技术支持。     

生成对抗网络扩充样本用于高光谱图像分类

高光谱图像包含着丰富的地理位置信息和光谱信息,高光谱图像分类是遥感领域的一个基础而又重要的研究方向。然而,高光谱图像样本数量不足仍然是限制分类精度进一步提升的主要问题。生成对抗网络中生成器和判别器的不断地对抗学习,最终理想状态为,生成器生成的伪样本判别器无法判别,生成与真实样本非常相似的伪数据样本。文章通过生成对抗网络来依据原有的少量样本,生成新的伪样本,解决样本获取困难、样本数量不足的问题。实验在两个高光谱图像数据集上分别选取200个和400个样本点进行实验,在生成对抗网络中生成新的伪样本,进行分类训练。与SVM、3DCNN等分类方法在同样是样本不足的情况下比较下,分类整体的平均精度得到明显定提升,实验证明文中分类方法的分类表现优于相比的其他分类方法。     

基于改进YOLOv5的电子粉涂覆不均检测

放电管生产过程中，电极表面电子粉涂覆是否均匀是影响放电管产品质量的关键，目前主要依赖于人工目检，针对人工检测效率低、精度差等问题，提出一种基于改进YOLOv5的电子粉涂覆不均检测算法。首先，采集电极表面电子粉涂覆的图像制作数据集，并进行数据增强；其次，引入STDC模块优化主干特征提取网络，提高对难以辨认的金属电极表面缺陷不均的检测精度，并生成两个特征图以适应数据集；最后使用K-means++聚类优化自适应锚框计算。实验结果表明：改进YOLOv5算法对电子粉涂覆不均检测的mAP@50达到99.22%，与原YOLOv5网络相比提升了6.84%，大大提升了检测精度，相较于人工检测其效率更高。     

规范透视场景的半监督目标检测及其在保护压板巡检上的应用

如何快速准确地对继电保护压板的异常状态进行识别,是变电站二次设备巡检工作中亟待解决的技术难题。基于深度学习的通用目标检测算法在向诸如继电保护屏压板检测等特殊化场景的迁移中,不能够充分利用保护屏场景中的规范透视先验特征;此外,人工标注大数据集的困难性一直以来都是通用检测模型迁移至特殊场景时的挑战。针对上述问题,提出了一种适用于保护压板规范化分布特征的半监督目标检测模型,该模型根据压板识别场景的特点对模型框架进行了一系列适应性改进。在模型的半监督训练阶段,使用一致性正则化方法生成伪标签,并基于保护屏压板图像特征,以边缘吸附和点阵行列拟合等方式,优化或剔除伪标签,从而突破了数据标注困难性带来的限制。改进后的模型达到平均精度均值为98.12%的应用级精度,并额外输出图像的逆透视变换参量。该模型被应用于便携式智能终端,辅助工作人员进行继电保护压板状态的巡检工作;模型输出的逆透视变换参量,也可为3D人机交互等下游视觉任务提供技术支撑。     

基于改进YOLOv5的 SAR 图像飞机目标细粒度识别

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像飞机目标细粒度识别中的小目标和多尺度检测问题,提出了 一种基于YOLOv5的改进SAR图像飞机目标识别算法。该方法首先对网络进行重构,加入小目标检测层,改善小目标的漏 检问题,提高目标定位精度。其次,在颈部网络中引入极化自注意力机制(polarized self attention,PSA),并使用双边特征金 字塔结构(bir-directional feature pyramid network,BiFPN)进行多层特征带权融合,提高对飞机目标散射信息的关注度和滤除 干扰信息。最后,使用SIoU(SCYLLA intersection over union)作为网络损失函数提高网络收敛速度和检测精度。利用SAR- AIRcraft-1.0数据集进行了算法有效性试验研究,实验结果表明,算法有效提升了飞机目标的检测精度,精确率、召回率、平均 精度均值分别达到92.6%、84.1%、90.1%。     

一种基于改进YOLOv4的SAR舰船检测算法

在大量数据支持的背景下,如何高效利用大量SAR图像,提升舰船目标的检测精度是当前舰船目标检测的难题。本文聚焦如何提升YOLOv4算法对SAR舰船目标的检测精度,提出了一种融合多尺度和注意力增强的YOLOv4增强算法。在原YOLOv4的PANet中加入注意力模块（CBAM）,同时使用加强的K-means聚类算法对数据集中的舰船目标真实框进行聚类,并对锚框结果进行线性比例变换,让算法锚框更适合于训练集。实验证明本文提出的算法在SAR舰船检测中的平均准确率（）达到了94.05%,比原始YOLOv4精度提高了0.7%。实验结果充分证明本文提出的算法能够提升SAR舰船图像检测精度,为海上活动判断精确化提供技术支持。     

改进 YOLOv5 网络的带钢表面缺陷检测方法

带钢表面缺陷检测已成为保证带钢生产质量的重要环节之一。 针对当前带钢缺陷检测算法精度有待提高等问题,提出 了一种基于 YOLOv5 网络改进的算法模型 MT-YOLOv5。 首先在主干网络中引入 Transformer 自注意力机制,使主干网络更聚焦 于图像全局特征信息的提取;其次采用 T-BiFPN 网络结构,将 Transformer 层与 BiFPN 网络结构相结合,进一步增强了图像浅层 特征信息与深层特征信息的融合;然后引入改进后的轻量化网络 RepVGG 替换主干网络中的部分卷积层,增强主干网络的特征 提取能力;最后增加预测层,检测不同尺度的目标。 实验结果表明,MT-YOLOv5 算法在 NEU-DET 数据集上的均值平均精度 (mAP)达到了 82. 4%,较原 YOLOv5s 算法提高了 5. 3%,检测速度为 65. 4 fps,更好地均衡了检测速度与检测精度。     

复杂环境背景下绝缘子缺陷图像检测方法研究

针对处于复杂的环境背景下的电力绝缘子以及绝缘子缺陷的检测存在检测精度低、检测速度不高的实际问题,提出了一种改进YOLOv4(you only look once v4)算法的电力绝缘子图像以及存在缺陷的绝缘子检测的方法。通过制作电力绝缘子以及绝缘子存在缺陷的数据集,使用K-均值聚类(K-means)算法对电力绝缘子图像样本进行聚类,获得不同大小的先验框参数;然后通过改进平衡交叉熵(balanced cross entropy, BCE)引入一个权重系数,来增加损失函数的贡献程度;最后,通过增加空间金字塔池化结构(spatial pyramid pooling, SPP)前后的卷积层来加深网络的深度。实验结果表明,改进模型的单张检测时间为3.27 s,对于绝缘子缺陷平均检测精度比原始的YOLOv4算法提升了24.36%。同时通过改进后的YOLOv4算法在测试集上的平均精度均值(mean average precision, mAP)的值为84.05%,比原始的YOLOv4算法提升了17.83%,充分说明了能够很好的定位和识别电力绝缘子图像存在的缺陷。     

基于局部均值分解和矩特征的图像拼接检测

数字图像的真实性检测在信息安全领域有着重要的应用.图像拼接是图像篡改中最常用的手段之一,拼接检测的关键在于提取区分自然图像和篡改图像的有效特征,为此提出了一种基于局部均值分解(LMD)和矩特征的数字图像拼接篡改盲检测算法.该方法将图像检测问题转化为两分类模式识别问题,分别提取图像的LMD特征和矩特征,得到混合特征,并用Adaboost算法进行分类检测.在哥伦比亚大学数字图像拼接检测数据库上的实验结果表明,该算法的检测准确率达到93.61%,优于其他几种常用的检测算法.     

一种基于特征重用金字塔的舰船检测算法

针对现有算法在SAR图像舰船目标检测场景中难以提取模糊目标特征的问题,提出一种基于特征重用金字塔的舰船目标检测算法。所提算法以YOLOV4-tiny为主体,首先将线性因子引入到K-means算法中整合初始锚框,加强网络对多尺度目标的适应性;其次在主干CSPDarknet53-tiny中添加注意力机制来抑制干扰信息,减弱复杂背景的影响;最后利用特征重用机制强化特征金字塔,提升网络对模糊目标特征的提取能力。实验结果表明,相较于YOLOV4-tiny网络,改进后的算法在SSDD数据集上的平均检测精度提升11.79%,证明了改进后算法在舰船检测中的有效性。     

基于改进 YOLOv5s 的电力作业人员安全帽 检测算法研究

传统的电力施工现场安全帽检测算法的网络计算复杂度高、在复杂场景下对于远处目标和密集群体存在漏检等问题,提出一种改进后的轻量化YOLOv5s-GCAE算法,主干网络首先用GhostNet网络中的深度可分离卷积GhostConv,以此降低网络的计算量和参数量。其次在特征提取阶段中嵌入CA注意力机制,填补了引入轻量化网络时精度的缺失。引入自适应空间特征融合(ASFF)网络以有效融合多尺度特征,提高模型丰富的语义特征表示使网络更好的适应复杂的电力施工现场。最后引入损失函数EIOU,促使网络专注于高质量的锚点以提升在复杂场景下安全帽检测精度。构建了一个包含开源图片和自行收集的图片共9 326张的安全帽佩戴检测数据集。实验结果表明,该算法的安全帽检测准确率为93.4%,比YOLOv5s算法高2.1%,符合电力场景下安全帽检测的精度要求。     

基于百度飞桨的面向黑暗环境人员行为检测与身份识别

针对传统可见光在黑暗环境中难以实现人员行为检测与身份识别的问题,本文结合红外热成像技术基于百度飞桨深度 学习框架研究了一种面向黑暗环境的人员行为检测与身份识别算法。 首先经过实地采集,自主构建红外热成像人员行为数据 集总计 10 900 张 9 种行为类别以及双光人脸数据集总计 3 000 张 30 位人员。 针对行为检测方面,基于轻量化网络 PP-LCNet 改进 YOLOv5 骨干网络进行人员行为检测,大幅度减少模型参数并提高检测精度与推理速度。 针对人脸识别方面,引入 CycleGAN 算法改进 InsightFace 实现将红外人脸转化为可见光人脸进行身份识别,提高在黑暗环境下人脸识别准确率。 最后实 现红外人员行为检测网络与人脸识别网络的级联工作,在黑暗环境下可以实时行为检测与身份识别,具有很好的应用效果。 实 验结果表明,基于 PPLCNet 轻量化改进的 YOLOv5 相对于原网络模型参数减少 56. 4%,平均精度 mAP 由 89. 1%提高至 94. 7%, 推理速度由 68 提高至 101 fps;基于 CycleGAN 算法改进 InsightFace 相对于原网络黑暗环境下识别准确率由 84%提高至 99%。     

基于改进SSD模型的输电线路巡检图像金具检测方法

为了解决航拍图像金具智能检测问题,提出一种基于改进SSD模型的输电线路航拍巡检图像金具目标检测方法。对巡检图像进行多角度旋转并自适应裁剪扩充样本,以解决金具在图像中占比过小导致大量漏检问题,使用改进的IoU得到对目标尺度更敏感的默认框;进一步针对图像中金具目标密集问题,在模型中加入对密集目标检测有效的斥力损失,提高模型对密集遮挡金具的检测效果。在包含6934个训练目标框和1879个测试目标框的11类金具数据集中进行实验,使用文中方法的金具检测准确率达到了75.64%,相对于使用原始SSD模型检测准确率提升了4.73%,且检测框更贴合目标。     

基于改进YOLOX的钢材表面缺陷检测算法

针对工业生产中钢材表面背景复杂导致缺陷检测精度低的问题，本文提出一种基于改进YOLOX的钢材表面缺陷检测算法。首先，引入了Swin Transformer模块来捕获缺陷钢材表面区域全局上下文信息并提取更多差异化特征；其次，采用加权双向特征金字塔网络（BiFPN），能够方便、快速的进行跨尺度特征融合；最后，对原始目标定位损失函数进行改进，建立了一种融合边界框中心位置的CIoU损失函数从而实现目标框高精度定位。实验表明，算法在NEU-DET数据集上的mAP为80.7%，检测精度相较于原始YOLOX-S网络提高了6.2%，同时也明显高于一些其他主流算法，具有较高的准确率和实用性。