基于改进KCF的多目标人员检测与动态跟踪方法

针对煤矿巷道光照不足、目标尺度变化剧烈、目标容易被遮挡和矿灯干扰等因素,导致对于井下的目标检测和跟踪存在成功率和准确度低的问题,提出一种基于改进核相关滤波（KCF）算法的多目标人员检测与动态跟踪方法,为避免井下复杂环境中由于光照不均引起检测失败,在改进的KCF算法中引入SSD检测算法,以提升对多目标人员检测能力。(1)读取待跟踪视频序列,使用经过井下数据集训练后的SSD算法检测图像中的目标,若没有发现目标则继续读取下一帧。(2)将检测到的目标放入跟踪器中,对图像进行预处理,通过比较将所有的检测框按照设定的阈值进行打分,并根据分值从高到低依次排列,高分的检测结果直接输出,低分的检测结果用于滤除不良信息,以提升检测速度。(3)通过KCF跟踪预测目标M帧后清空跟踪器,再重新进行目标检测。通过检测算法和跟踪算法的叠加,保证对目标的持续跟踪能力。实验结果表明：(1)该方法最后的损失值稳定在1.675附近,检测结果较为稳定。(2)经过训练后的SSD算法识别精度较训练前的SSD算法识别精度提高了52.7%。(3)该方法对矿井人员检测成功率、跟踪准确率分别为87.9%,88.9%,均高于其他4种算法（...     

改进的R-SSD全景视频图像车辆检测算法

针对SSD算法在检测全景视频图像车辆目标时存在准确率低、漏检率高的问题,构建了一种改进的SSD网络,命名为R-SSD,并提出了一种基于R-SSD的全景视频图像中车辆目标检测算法。在原SSD网络之前增加了一个RPN*网络,目的在于过滤负样本先验框并粗略调整先验框的位置和大小,为后续回归提供好的初始条件。在原SSD和RPN*网络之间构建了传输转换模块,实现两个网络间的特征融合,并增加低层特征信息,从而提高目标的检测效果。在同时兼顾了RPN*网络和SSD*网络损失函数的基础上提出了新的损失函数,应用了二分类和多分类的方法,使回归操作更加精确。将采集的全景视频图像数据分为训练集和测试集,通过对比实验,表明提出的R-SSD算法检测精度可达90.78%,明显优于SSD算法,可较好地解决全景目标车辆检测中误检率较高、漏检率较高等问题。     

电容外观缺陷自动检测算法研究

针对目前电容器外观检测算法存在精度较低的问题,从两个方面改进SSD算法(Single Shot MultiBox Detector),提升识别精度。(1)通过轮次进阶方法改进训练过程;(2)采用图像翻转、图像裁剪、对比度增强等方法增加数据集。实验结果表明,提出的方法在特定环境下对提高检测精准度有较好作用。     

改进SSD的变电站电力设备识别方法

基于机器视觉的变电站设备识别是电力智能巡检的关键环节,在巡检图像上不同设备尺寸差异显著,极大影响了现有算法的识别性能。针对尺寸差异显著的识别对象,提出一种改进的SSD算法用于变电站设备识别任务。该方法主要改进SSD算法的两个重要部分：其一,保证多尺度特征提取,加强大尺度特征图的有效性。其二,优化默认框的生成策略,提出符合尺寸差异显著对象的多种默认框。此外,为增强网络的鲁棒性,采用迁移学习技术和数据增强技术训练电力设备识别网络模型。最后,构建变电站电力设备数据集,并进行实验测试;实验结果表明,论文方法相较于传统SSD算法,召回率提升了42.24%,解决了尺寸差异显著对象的识别问题。     

基于区域判别与信息反传的车辆精细定位方法

伴随智能交通图片数据爆炸式增长,交通大数据车辆精确定位管理需求增加.针对SSD(singleshotmultibox detector)检测算法对小目标定位不稳定与距离弥散导致的车辆定位偏差问题,提出了一种端到端的车辆及内部细节定位方法.包括引入无效目标过滤机制,以有效地抑制定位偏差;添加区域位置信息反传层,共享低卷积层局部特征,扩大小目标局部感受野,有效地进行车辆内部细节定位.采用PASCALVOC2007数据集进行的实验结果表明,文中方法达到了良好的效果.     

多尺度特征融合的二维编码图像识别

为实现二维编码同时适合机器和人的识读,提出了一种二维编码图像结合的新型二维图像编码技术,并针对该二维编码图像无定位标识的特点,采用目标识别的算法进行识别,同时改进了SSD（Single Shot Multibox Detector）算法使其适用于此类目标识别。该算法针对小目标的识别特点,去掉了原有的空洞卷积层以及选择了浅层的图层进行特征融合,达到了准确识别二维编码图像的效果。此外搭建了基于GTX1080型号的GPU、Ubantu Linux和TensorFlow的深度学习平台,提出了一种网络学习和验证方法,该方法通过电脑生成相应的数据集来训练网络,并采用合成的数据集和真实图片分别对网络进行验证和测试。测试结果表明,该方法训练的网络对具有良好拍照条件的真实图片的编码识别准确率达到100%。     

特征增强的SSD算法及其在目标检测中的应用

针对多尺度单发射击检测(SSD)算法不同尺度的特征层很难进行融合互补问题,提出一种特征增强的SSD(FE-SSD)算法.首先对SSD算法的金字塔特征层中,每一尺度的特征进行尺寸不变的卷积操作;然后将卷积前与卷积后的特征进行特征融合操作,进而产生一组新的金字塔特征层;最后在新产生的金字塔特征层上执行目标的检测与定位任务.在PASCALVOC2007公共数据库上进行实验,当输入图像尺寸为300×300时,检测精度(mAP)达到78.0%,检测速度(FPS)达到82.5帧/s.此外,在拓展实验中,文中算法对图像中模糊目标的检测效果也优于SSD算法.     

中药材粉末显微特征图像的检测方法研究

针对中药材粉末显微特征图像存在的目标断裂残缺这一关键问题，提出一种改进型SSD检测算法，即在SSD网络的预测卷积特征图之后加入SE模块，使SSD网络对该特征图的多个特征通道进行重要性的学习，并据此让包含较多信息且对最终结果起重要作用的特征通道分配到较大的权重。这样，断裂残缺的目标所保留的关键信息在网络迭代过程中能够被网络充分地学习，实现网络对目标的自动定位和种类识别，提高最终的检测效果。将改进型SSD算法用于厚壁细胞、导管和花粉孢子这三类显微图像的检测，mAP由79.8%提升到81.5%,这一结果证明了改进型SSD算法的有效性。     

结合乐高滤波器和SSD的低光照图像融合检测方法

针对低光照图像背景环境复杂导致目标检测易产生误检、漏检现象,提出了一种基于SSD目标检测的改进低光照图像精度和速度的方法。该方法先对低光照图像进行增强处理,然后将处理后的低光照图像和增强图像分别输入到融入乐高滤波器的SSD网络结构中进行训练检测,通过得到的两种检测模型对处理后的数据集进行检测,最后融合检测结果候选框中的不重复框,筛选候选框中的重复框,标记出正确位置的目标,从而提升对低光照图像检测的精度。在网络结构不同位置融入乐高滤波器,模型参数量分别减少8.9%和29.5%,浮点运算次数下降6.8%和34.9%,检测框融合处理后检测精度得到了3%～7%的提升。该方法更符合实际应用,有效提升了低光照图像的检测速度和精度,扩大了目标检测的应用范围。     

基于改进SSD算法的电厂设备油液渗漏检测

为能实现对电厂充油设备和管道的油液渗漏现象快速、准确的检测与识别,通过引入高分辨率网络实现高分辨率特征提取,改进特征融合模块以融合高分辨率特征信息强化特征表达,提出了一种基于改进SSD的油液渗漏图像检测算法。此外,针对油液渗漏现象构建一个电厂设备的油液渗漏数据集并提出了一种随机种子遮挡的数据图像增广策略。经实验测试表明,算法在检测效果上提升明显,相比于基于SSD算法的的漏油检测模型的准确率和召回率分别提高了3.1%和3.7%,满足了工程实际需求,具有较高的实用性。     

改进SSD算法及其在地铁安检中的应用

针对传统SSD算法在检测小目标时容易漏检且检测精度不高的问题,提出一种改进算法。对SSD算法中各尺度特征进行尺寸大小不变的卷积操作,将卷积前后对应的特征进行轻量级网络融合,从而生成新的金字塔特征层,并加入基于残差模块的检测单元避免增加网络模型容量和运算复杂度,同时增强对小尺度目标的检测能力。基于PASCAL-VOC2007小目标数据集的实验结果表明,与传统SSD、YOLOv3、Faster RCNN等算法相比,在PASCAL-VOC2007小目标数据集中,该算法的mAP指标较传统SSD算法提高8.5%,较Faster RCNN算法提高3.9%,较YOLOv3提高2%,FPS达到83 frame/s,其检测地铁安检图片的mAP达到77.8%。     

基于改进SSD算法的车辆检测

SSD算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归,检测小目标效果优于YOLO算法,但SSD算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此,提出一种改进SSD算法。为提取更多的车辆特征信息,设计改进Inception模块替代SSD网络中的Conv8、Conv9和Conv10层。将浅层特征的位置信息和深层特征的语义信息进行均衡化融合,构建多尺度特征融合均衡化网络,提高小目标车辆识别率。在特征提取层均引入SENet,对不同特征通道的重要性进行重标定以提高模型性能。实验结果表明,改进后SSD算法在自制的车辆数据集上平均精度为90.89%,检测速度达到59.42 frame/s,相比改进前的SSD算法,在精度和速度上分别提高2.65个百分点和17.41 frame/s,能够更快速、准确地对图像中的车辆进行识别和定位。     

基于无人机倾斜测量的建筑特征提取与分类研究

针对无人机倾斜测量的建筑特征提取与分类精度低的问题,提出一种结合SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法和最小显著性差异法(Least Significant Difference, LSD)算法的建筑特征提取与分类方法。首先将SSD算法模型原始卷积层建立为目标特征层,并采用空洞卷积底部采样方式结合深层特征与浅层特征,实现SSD算法改进;然后采用改进SSD算法对含目标建筑物的图像进行筛选;最后利用LSD算法对筛选出的图像进行分类识别,以此实现建筑特征提取与分类。仿真结果表明,所提方法可有效提高无人机倾斜测量的建筑特征提取与分类识别精度,相较于Radon和PPHT算法模型,所提方法对建筑物中心识别准确率和组识别准确率最高,分别达到94.75%和83.49%,可实现1:500的航空摄影测量大比例尺地形图绘制。     

基于改进SSD的道路交通标志检测

针对复杂环境下交通标志检测精度低的问题,设计了一种检测精度更高的目标检测算法,对SSD深度学习目标检测算法进行了优化改进;将深度特征表征能力较强的Resnet50网络模型融入于SSD算法中;采用K-means++聚类算法确定SSD中先验框的尺寸,提高交通标志的检测率;分别利用SSD模型和改进的SSD模型做检测对比实验,结果表明,改进算法对各类型交通标志的检测精度比原SSD算法更高;改进的SSD方法对交通标志进行检测能取得较好效果,弥补了原算法的不足.     

基于OpenCV的人流量监测系统

针对人员密集场所人流量统计准确度较低,实时性较差的问题,提出采用基于OpenCV的算法实时进行人流量分析。首先,用Tensorflow中的视频分解为图像算法将采集到的视频分解为帧,对采集到的视频帧图像进行灰度化,去噪声等预处理增强前景物体边缘;其次,通过基于MobileNet V2的SSD算法进行模型训练,meanshift算法进行跟踪检测实现人流量计数;最后,将实时数据通过展示系统输出并实现数据的可视化。结果表明,算法具有较高准确性和实时性。     

基于改进SSD算法的光伏组件缺陷检测研究

无人机自动化巡检是解决大型分布式光伏系统运维需求的有效方案。无人机航拍产生大量光伏板图像数据,需要算法实现更高的识别精度和更快的识别速度,为此提出一种改进的SSD算法,用于检测光伏组件缺陷。新算法在原有SSD算法中嵌入注意力机制,并使用迁移学习策略提高检测速度和准确率,能够对光伏组件普遍存在的玻璃破碎、受光面发黄、灰尘等进行自动识别和分类。通过与Faster-RCNN、YOLO3、VGG16-SSD算法对比,实验结果表明,改进SSD算法在识别准确率、召回率和检测速度方面表现良好,能有效提升光伏组件缺陷识别的效率。     

面向协作式自动泊车的场端单目视觉测距系统

在协作式自动泊车的实现过程中,较为关键的一点是停车场全局范围内相关车辆的识别与定位,因此本文提出一种应用于场端基于单目视觉的车辆识别与定位方法。首先,考虑基础设施停车场的特点,设计灵活性更好的以分布式架构为核心的感知系统架构,改进SSD网络以使检测模型更适于在边缘处理设备中部署运行;之后分析并构建用于场端的单目视觉测距数学模型;最终综合利用目标检测与视觉测距算法,完成目标车辆的识别与定位。为验证单目视觉测距算法在场端中应用的有效性,在真实的停车场环境中设计模拟实验,进行相应的测试,实验结果表明,视觉测距精度满足系统要求。     

基于改进YOLOv5的煤矸识别研究

现有基于深度学习的煤矸识别方法应用于井下复杂环境中时易出现误检和漏检情况,且对小目标煤矸的识别精度低。针对该问题,提出一种改进YOLOv5模型,并基于该模型实现煤矸识别。对采集的煤与矸石数据进行数据增强,以丰富数据集,提高数据利用率;在空间金字塔池化（SPP）模块中引入空洞卷积和残差块,得到残差ASPP模块,可在不损失图像信息的前提下,增大卷积输出感受野,强化模型对深层特征的提取;采用AdaBelief优化算法代替YOLOv5原有的Adam优化算法,提高模型的收敛速度与识别精度。实验结果表明：AdaBelief优化算法和残差ASPP模块可有效提高YOLOv5模型的精确率、召回率和平均精度均值（mAP）;改进YOLOv5模型的mAP达到94.43%,比原始YOLOv5模型提高了2.27%,帧率降低了0.03帧/s,性能优于SSD,Faster R-CNN,YOLOv3,YOLOv4等主流目标检测模型;在极端黑暗的环境中,改进YOLOv5模型也能准确划定目标边界,识别效果优于其他改进YOLOv5模型。     

改进SSD算法在零部件检测中的应用研究

针对生产线上运动过程中的零部件类型检测的实时性和准确度要求高,部分零件体积较小难以检测的问题,提出一种基于改进SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测算法的零部件检测方法。使用轻量级网络MobileNetV3-Large替代SSD算法的主干网络VGG-16,图像输入长宽尺寸由300×300?像素改为224×224?像素,利用特征金字塔网络提升对体积较小零件的检测效果。以气动马达零部件的检测为例进行仿真实验;网络训练中,利用数据增强提高模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的SSD算法在提高对零部件实时性检测速度的同时,保证了检测的准确率。     

改进多层尺度特征融合的目标检测算法

为提高小目标检测任务的准确率和稳定性,解决SSD(single shot MultiBox detector)算法在小目标识别和定位过程中准确率较低的问题,基于SSD算法提出一种改进方法.在原始的SSD卷积网络结构上进行修改和优化,通过特征图之间的特征融合,重构卷积预测特征图上的物体特征信息.考虑到网络复杂度增加带来的...