一种改进的SSD网络车载图像检测方法

对行人和车辆的检测识别是无人驾驶领域的重要组成部分,为满足该领域对相关模型检测精确度的需求,以传统单发多框检测器(single shot multibox detector,SSD)为基础,提出了一种车载图像识别改进算法.鉴于传统SSD目标检测算法不能充分利用局部特征和全局语义特征、目标定位和识别存在矛盾等缺陷,提出了...     

基于改进SSD的车辆小目标检测算法研究

针对SSD(single shot multibox detector,单步多盒检测)算法在车辆的自动紧急制动(AEB)中对远方目标检测效果差、检测速度慢、对硬件资源需求高的问题,提出了一种基于SSD的改进算法.首先用MobileNetv2替换SSD中的AGG-16作为检测网络,以减少参数数量和计算量,降低网络对硬件性...     

基于改进SSD的海洋生物检测算法

为了满足海洋生物检测对精度和实时性的要求,提出了一种基于改进SSD算法(single shot multibox detector)的海洋生物检测算法.针对SSD算法浅层特征层语义信息不足、小目标检测效果差等问题,设计了特征融合模块和特征增强模块.特征融合模块通过融合不同特征层,丰富了浅层特征层的语义信息以及深层特征层...     

基于多尺度联合权重分配的目标检测算法

针对SSD(single shot multibox detector)算法在复杂交通场景下对交通标志小目标识别效果不佳的问题,提出一种基于多尺度特征互补和重点特征信息挖掘（multi-scale feature complementary fusion and key feature information mining SSD,MK-SSD）的目标检测改进算法。利用跨阶段局部网络设计多尺度特征互补模块,同时构建多路径特征融合网络,有效提升浅层网络对小目标的特征提取能力。设计联合权重分配模块,将感知域与重点信息挖掘相结合,更高效地利用重点特征信息并抑制对非重点信息的关注度。利用轻量化残差块对预测网络进行改进,提升目标检测能力。经实验分析,改进后的算法在自制交通标志数据集上平均准确率达到89.64%,在保证实时性的同时,相较于YOLO系列和SSD系列算法拥有更高的检测精度,能检测出大部分SSD网络漏检的小目标。     

多尺度卷积特征融合的SSD目标检测算法

提出了一种改进的多尺度卷积特征目标检测方法,用以提高SSD(single shot multibox detector)模型对中目标和小目标的检测精确度。该方法先对SSD模型低层特征层采用区域放大提取的方法以提高对小目标的检测能力,再对高层特征层进行特征提取以改善中目标的检测效果。最后,利用SSD模型中原有的多尺度卷积检测方法,将改进的多层特征检测结果进行融合,并通过参数再训练以获得最终改进的SSD模型。实验结果表明,该方法在MS COCO数据集上对中目标和小目标的测试精确度分别为75.1%和40.5%,相比于原有SSD模型分别提升16.3%和23.1%。     

基于图像处理的交通事故检测及责任判定

为了在发生轻微交通事故时, 快速使事故车辆驶离现场, 保证道路畅通, 提出了一种车辆碰撞检测及责任判定模型. 首先结合SSD目标检测算法(single shot multibox detector)和MobileNet轻量级深度网络模型, 对其进行改进以获取每一帧视频图像中运动目标的位置和大小信息, 实现对车辆识别与检测. 其次, 利用卡尔曼滤波器对连续图像帧之间的运动目标建立对应匹配关系, 预测目标的运动状态, 对目标的位置及运动趋势做出判断, 实现车辆轨迹跟踪. 随后通过车辆目标检测框的交并比判断是否发生碰撞. 最后针对直行道路中车辆的速度、方向信息结合道路安全条例及机动车事故快速方法对事故车辆进行责任判定. 结果分析表明, 该研究可实现直行道路场景下的追尾及变道引发的车辆碰撞检测及责任判定.     

改进SSD算法在交通标志检测中的应用

针对交通标志检测存在误检率高、鲁棒性差等问题,提出了一种改进SSD(single shot multibox detector)的交通标志检测方法。首先从不同维度提取交通标志的位置和方向感知信息,改善目标在浅层特征图上的感受野区域。其次使用特例化的卷积内核对深层特征图进行条件参数卷积,增强交通标志的特征表达能力。最后对通道注意力机制进行改进,在特征通道中融入目标空间信息,提升交通标志目标的显著性。实验结果表明,提出的方法相较于原始SSD在CCTSDB数据集上的检测精度提升了7.6个百分点,检测速度达到87.5 FPS;在LISA数据集上的平均准确率为94.6%,检测速率为85.0 FPS。相比于其他的检测方法,改进后的SSD算法在复杂的自然场景中对交通标志具有更好的鲁棒性。     

一种基于视觉特征区域建议的目标检测方法

虽然基于深度学习的目标检测器具有较高的检测精度,但是大多数检测器的检测速度不能满足实时性要求.此外,目前主流的实时检测算法如SSD(single shot multibox detector)和YOLO(you only look once),对小目标的检测精度不高.鉴于此,提出一种基于视觉特征区域建议的目标检测算法,能够综合平衡检测精度和检测速度.算法分为区域建议和网络分类,区域建议根据目标的特征信息提取候选区域ROI(region of interest);网络分类使用CNN(convolutional neural network)对区域建议中提取的ROI进行处理,计算每个ROI类别的置信度,置信度大于设定阈值的ROI即为目标检测结果.实验结果表明,所提出算法的检测精度明显高于Faster R-CNN、SSD和YOLO,并且具有接近SSD和YOLO的检测速度.     

基于反卷积和特征融合的SSD小目标检测算法

由于小目标的低分辨率和噪声等影响,大多数目标检测算法不能有效利用特征图中小目标的边缘信息和语义信息,导致其特征与背景难以区分,检测效果差。为解决SSD(single shot multibox detector)模型中小目标特征信息不足的缺陷,提出反卷积和特征融合的方法。先采用反卷积作用于浅层特征层,增大特征图分辨率,然后将SSD模型中卷积层conv11_2的特征图上采样,拼接得到新的特征层,最后将新的特征层与SSD模型中固有的4个尺度的特征层进行融合。通过将改进后的方法与VOC2007数据集和KITTI车辆检测数据集上的SSD和DSSD方法进行比较,结果表明:该方法降低了小目标的漏检率,并提升整体目标的平均检测准确率。     

改进SSD的可回收垃圾检测方法

目前我国可回收垃圾的回收利用主要依靠人工分拣的方式,造成了人力资源浪费、资源利用率低等问题。为提高资源的回收利用,提出了一个基于改进single shot multibox detector（SSD）算法的可回收垃圾检测器。针对模型参数量大,难以部署应用的问题,选用新的主干特征提取网络,引入轻量化的网络RepVGG替换SSD中的VGG16网络,同时采用结构重参数化的方式大幅减少参数量和计算量。修改SSD的辅助卷积层结构,进一步减少参数量。针对数据集尺寸变化大的问题,引入SK模块,自适应调整感受野的尺寸,提高检测精度。实验结果表明,改进的SSD模型在可回收垃圾检测任务上具有较好的检测精度和实时性,精度为95.23%,相较于原始SSD提升了4.33个百分点,检测速度可以达到64?FPS,因此该算法可以更好地应用于工业。     

融合策略优选和双注意力的单阶段目标检测

目的 特征融合是改善模糊图像、小目标以及受遮挡物体等目标检测困难的有效手段之一,为了更有效地利用特征融合来整合不同网络层次的特征信息,显著表达其中的重要特征,本文提出一种基于融合策略优选和双注意力机制的单阶段目标检测算法FDA-SSD(fusion double attention single shot multibox detector)。方法 设计融合策略优化选择方法,结合特征金字塔(feature pyramid network, FPN)来确定最优的多层特征图组合及融合过程,之后连接双注意力模块,通过对各个通道和空间特征的权重再分配,提升模型对通道特征和空间信息的敏感性,最终产生包含丰富语义信息和凸显重要特征的特征图组。结果 本文在公开数据集PASCAL VOC2007(pattern analysis, statistical modelling and computational learning visual object classes)和TGRS-HRRSD-Dataset(high resolution remote sensing detection)上进行对比...     

基于改进SSD算法对奶牛的个体识别

为了实现养殖场环境下无接触、高精度的奶牛个体有效识别,针对SSD（single shot multibox detector）算法识别准确率不高的问题,提出一种基于浅层特征模块的改进SSD（shallow feature module SSD,SFM-SSD）算法。将原始SSD算法的主干网络由VGG16替换为MobileNetV2,以降低网络的运算量,改善检测的实时性;针对SSD网络结构的浅层特征图设计浅层特征模块,扩大浅层特征图的感受视野,提高浅层特征图对目标物体的特征提取能力;利用[K]均值聚类算法重构区域候选框,提高算法的检测精度。实验结果表明：在奶牛个体识别任务中,SFM-SSD算法的平均准确率比原始的SSD算法提升3.13个百分点。同时检测的实时性也得到改善。     

感受野下的小目标检测算法

早前提出的one-stage类算法SSD,在主干网络特征提取方面,经过3×3的卷积之后会造成计算通道数增多.同时,在SSD中这些被提取出的特征直接生成特征图并分别丢入预测模型中,导致层与层之间没有很好的信息交融.在现实的检测过程中,因为神经网络的主导为大型目标,常常会忽略相对于大型物体更容易被漏检的小型物体,导致小型被...     

改进RFBnet网络的船只目标检测方法

针对目前舰船目标检测中,多目标情况下的舰船目标很容易被多目标遮挡,造成舰船目标漏检、分类错误等问题,提出了一种基于改进RFBnet（I-RFBnet）的自然图像目标检测方法。使用池化特征融合模块（PFF）和反卷积特征融合模块（DFF）进行特征融合,形成新的六个有效特征层。提出一种跨步长卷积方式来提取特征单元在原图中的关心区域信息,设计了融入注意力机制的膨胀卷积模块（dilate convolutions block,DB）和新的前三个有效特征层再次进行特征融合。引入聚焦分类损失函数解决训练过程中正负样本分布不均衡的问题;最后通过对规模船只检测数据集SeaShips训练后,保存其模型。实验结果表明：改进后的算法检测效果良好,尤其在多目标遮挡下的小目标效果显著。平均精度均值为96.26%,比改进前的算法提高了4.74个百分点,帧率达到26?FPS（frame per second）,满足实时检测的需求。     

基于优化SSD的低空无人机检测方法

针对浅层特征缺乏语义信息和小目标特征不显著的问题,提出了一种基于多尺度特征融合和注意力的低空无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）检测方法。首先提出一种多尺度特征融合模块,将不同尺度的特征图进行有效融合,使浅层特征图的细节纹理信息和深层特征图的语义信息得到充分的利用,改善浅层特征语义信息不足的问题。然后在网络特征图输出处引入一种不降维局部跨信道交互策略和核大小自适应选择的通道注意力机制,以极其轻量级的方式获取跨通道的交互信息。为使先验框和有效感受野匹配,优化默认框设置方法,更好地检测小目标。使用自制无人机数据集进行验证,结果表明改进后算法平均准确率为84.07%,比原始SSD（single shot multibox detector）算法提高了7.81个百分点,检测速度达到31.3?frame/s。     

基于改进卷积注意力模块与残差结构的SSD网络

SSD(Single Shot Multibox Detector)是一种基于卷积神经网络的单阶检测算法,相比双阶检测算法,它在保证一定精度的同时显著提高了检测速度,但仍难以满足很多实际应用,尤其是在小目标检测任务中,检测精度更是难以满足需求.针对该不足,文中提出了一种基于改进残差结构与卷积注意力模块的特征提取网络Re...     

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...