基于改进YOLOv5n的电力巡检红外图像目标检测算法

热红外图像检测技术在电力巡检中有着非接触、快速等优点,广泛应用于电力设备的监测与诊断,电力巡检红外图像目标检测可以达到快速识别设备发热故障、图像实时处理和降低人工成本的效果。为了保障输电线路的安全与稳定,实时检测输电线路绝缘子与T型线夹的发热故障。本文结合热红外图像的特点,基于YOLOv5n算法改进了网络模型：在原模型中引入Squeeze-and-Excitation注意力机制并且将普通卷积替换为space-to-depth卷积。改进的算法在自制的红外数据集上进行了模型训练与测试,并与其他几个主流的目标检测模型进行了对比评估,结果表明：改进后的模型在对绝缘子和T型线夹的检测精度上分别提升了6.8%和6.3%,且在精度、速度和模型大小上对比YOLOv3-spp和YOLOv3-tiny等模型更具优势,更适用于无人机红外图像下的绝缘子、T型线夹的发热故障识别。     

基于弱光增强与YOLO算法的锯链缺陷检测方法

在基于机器视觉的锯链缺陷实时检测过程中,油污、粉尘等因素影响图像亮度和质量,导致目标检测网络的特征提取能力下降。为保证复杂环境下锯链缺陷检测的准确率,本文设计了一种结合弱光增强和YOLOv3算法的锯链自动化缺陷检测方法。首先使用RRDNet网络自适应增强锯链图像亮度,恢复图像暗区的细节特征;然后采用改进YOLOv3算法对锯链零件进行缺陷检测,增加FPN结构特征输出图层,利用K means聚类算法对先验框参数重新聚类,并引入GIoU损失函数来提高小目标的缺陷检测精度。最后搭建一套锯链缺陷在线检测系统,对所提方法进行验证。实验结果表明,该方法能够显著提高弱光环境下的锯链图像照度、恢复图像细节,改进YOLOv3算法的mAP值为92.88%,相比原始YOLOv3提高14%,最终系统整体的漏检率降低到3.2%,过检率也降低到9.1%。所提出的方法可实现弱光场景下锯链缺陷的在线检测,并且对多种缺陷有着较高的检测精度。     

基于改进 YOLOv5 的港口集装箱损伤检测算法

针对港口复杂环境背景下,不同尺度间多种类集装箱损伤目标检测精度低的问题,提出一种基于改进YOLOv5的港口集装箱损伤检测算法。通过使用一维卷积改进卷积块注意力机制(CBAM)中空间注意力模块的池化操作,后设计残差结构,并验证在不同位置引入改进的CBAM基本块对模型性能的影响,探索尽量减小复杂背景对检测结果影响的最佳方案及融合位置;为有效解决不同集装箱损伤图像尺度特征变换较大的问题,依据双向特征融合网络(Bi-FPN)结构思想,对颈部特征融合网络进行改进,在不过多增加计算量的情况下,更好地增强网络对多尺度目标的特征融合能力;最后将EIOU Loss替换GIOU Loss作为算法的损失函数,在降低算法边界框回归损失的同时提高算法的检测精度。实验结果表明,改进YOLOv5算法的平均检测精度达到了98.32%,较原YOLOv5目标检测算法提高了4.28%,同时保证了检测速度,验证了所提出算法的有效性,对港口企业高精度验箱的工业部署有重要意义。     

红外道路场景下车辆与行人检测算法

针对现有算法模型在红外道路场景下,对小尺寸车辆与行人的检测存在精度低和漏检的问题,提出改进YOLOv5s的红外道路检测算法。首先,借鉴Focal-Loss的计算思想引入一种新的动态缩放(focal and complete IOU,Focal-CIoU)损失函数,提高检测精度;其次,引入改进坐标信息嵌入中激活函数为自适应模式的坐标注意力机制(adaptive coordinate attention, Ada-CA),提高准确定位目标的能力;最后,改进C3模块为具有多尺度特征信息的MultiS-C3,提高模型识别能力。通过实验对比可知,改进的目标检测算法较原网络模型准确性提高2.0%,召回率提高7.3%、平均精度提高6.6%,可以有效检测出红外背景下的车辆与行人。     

基于 YOLOv5 算法的交通标志识别技术研究

针对传统方式识别交通标志算法存在的检测精度较低的问题,提出了一种改进YOLOv5算法的交通标志识别方法.首先改进YOLOv5算法的损失函数,使用EIOU损失函数代替YOLOv5算法所使用的GIOU损失函数来优化训练模型,提高算法的精度,实现对目标更快速的识别;然后使用加权Cluster非极大值抑制(NMS)改进YOLOv5本身所使用的加权NMS算法,提高生成检测框的准确率.实验结果表明,改进后的YOLOv5算法在由长沙理工大学制作的CCTSDB交通标志数据集上训练的模型的mAP值达到了84.35％,比原始的YOLOv5算法提高了6.23％.所以改进YOLOv5算法在交通标志识别中有更高的精度,能够更好的应用到实践当中.     

基于YOLOv5的轻量化端到端手机检测方法

针对监控图像中手机尺寸较小、分辨率低且特征不明显等问题，给检测算法研究带来了困难。提出了一种改进的YOLOv5网络模型方法用来识别手机的使用。改进的检测算法引入轻量级网络GhostNet作为主干提取网络，将GhostConv模块、C3Ghost模块分别代替主干网络中的Conv基本卷积模块和C3模块，减小网络参数和复杂度；同时，将注意力机制CBAM引入到主干网络中，减少融合后冗余特征的影响，提取到目标区域中更加关键的特征信息；使用四尺度特征检测，在原算法基础上对应的增加检测层，用以提高更小目标的检测精度。实验结果表明，改进后的YOLOv5算法准确率达到95.7%,平均精度达到97.1%,比改进前训练的准确率和平均精度分别提升了2.5%和1.8%,运算量和参数量较改进前分别减少了14.3%和24.5%。改进的YOLOv5算法不仅具有轻量化优势，同时保证了准确率和平均精度。该方法为智能监测技术行业违规使用手机提供了理论依据和技术参考。     

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。     

基于单阶段目标检测算法的变电设备红外图像目标识别及定位

针对红外图像中变电设备的识别和定位问题,提出了一种基于改进YOLOv3算法的变电设备检测方法.在现场采集的变电设备红外图像集的基础上,首先使用基于Retinex的图像增强算法以及阈值分割等图像处理方法对图像集进行预处理;然后基于变电设备红外图像对YOLOv3算法进行参数优化,并通过迁移学习的策略对改进YOLOv3网络进行训练以解决图像集样本数量较少的问题.实验结果表明,在样本数量较少的情况下,所提方法可以达到满意的检测准确率,并能快速地实现变电设备的识别和定位.     

基于卷积块注意模型的YOLOv3输电线路故障检测方法

针对航拍巡检图像中待检测目标易受复杂背景和部分遮挡影响而造成传统算法难以准确检测的问题,提出一种基于卷积块注意模型的YOLOv3输电线路故障检测方法。首先,在YOLOv3算法框架中融合卷积块注意模型来提升图像中故障目标区域的显著度;然后,通过引入高斯函数对非极大值抑制方法进行改进,降低存在部分遮挡目标的漏检率;其次,采用Focal Loss改进损失函数来提高检测网络的检测精度;最后,利用某供电局近3年无人机巡检视频制作训练样本和测试样本,并将提出的算法与4种经典目标检测算法进行比较。实验结果表明,相比于4种对比算法,该文算法能够在保证较高检测精度的同时具有较好的实时性。算法的平均检测精度可达94.6%,分辨率为1280'720的图像检测速度为40帧/s。     

基于新型 YOLO v5 算法的磁悬浮球精确识别

针对磁悬浮控制系统中目标物体定位精度低以及速度慢的问题,提出一种基于 YOLOv5(you only look once v5)改进算 法来对磁悬浮球进行识别定位。 首先,利用 Mish 损失函数取代 YOLOv5 原模型中 SiLU(sigmoid-weighted linear units)激活函数, 以得到准确性更高和泛化能力更强的网络模型;其次,将协同注意力机制融合到 YOLOv5 算法中,提高模型的特征提取能力;在 此基础上,选择 CIOU(complete-intersection over union)损失函数替换 YOLOv5 算法中的 GIOU(generalized intersection over union) 损失函数来优化训练模型,以提高识别精度。 最后,进行了仿真验证,结果表明,改进后的 YOLOv5 算法与原算法相比,在磁悬 浮球目标识别精度由原来的 92. 4%提高到 96. 2%,MAP(mean average precision)由原来的 88. 8%提高到 94. 3%,从而验证了本 文所提方法的有效性和可行性。     

基于改进YOLOv5的电力设备检测算法

针对电力设备背景复杂、小目标密集等特点导致无人机智能电力巡检精度低、效果不佳等问题,提出了一种改进YOLOv5的目标检测算法。首先在原模型上增加一层检测层,重新获取锚点框以便能更好地学习密集小目标的多级特征,提高模型应对复杂电力场景的能力;其次对模型的特征融合模块PANet结构进行改进,通过跳跃连接的方式融合不同尺度的特征,增强信息的传播与重用;最后结合协同注意力模块设计主干网络,以聚焦目标特征,增强复杂背景中密集目标区域的显著度。实验结果表明：所提算法的平均精度均值(IoU=0.5)达到97.1%,比原网络检测性能提升了5.6%,有效改善了复杂背景下小目标的错测、漏检现象。     

基于改进YOLOv5的轨道交通障碍物检测算法

针对复杂的轨道交通背景下障碍物检测精度低和检测速度慢的问题,提出了一种改进YOLOv5的目标检测网络模型。首先,采用基于注意力机制的轻量级Transformer主干EMO来替换YOLOv5原有backbone中的部分模块,保证轻量化的同时,还能够提高模型的准确性和稳定性;其次,使用Focal-EIoU来替换YOLOv5中的CIoU损失函数,以解决CIoU引起的训练效率低、收敛速度慢等问题;最后使用轻量化上采样算子CARAFE来替换YOLOv5算法中原有的上采样层,在没有引入过多参数和计算量的情况下具有更大的感受野,提高了检测精度和检测速度。实验结果表明,该方法相较于原始的YOLOv5网络模型平均精确度提升了11.1%,准确率提升了13%,召回率提升了11.4%,检测速度达到了60.7 fps。所提出的方法在目标检测任务中表现出了较好的性能,有效增强了轨道交通背景下目标检测模型的检测性能。     

基于麻雀搜索算法改进的YOLOv7-ECA-SSA 模型的车辆检测

为解决复杂背景下小目标车辆检测存在的误检、漏检等现象,创新性提出一种改进YOLOv7网络的目标检测算法。首先,为解决小目标车辆存在次要信息干扰问题,将高效通道注意力(ECA)机制融于YOLOv7模型的主干网络特征层,通过自适应学习来增强目标区域信息权重占比,抑制无关信息;其次,为解决神经网络检测模型训练的超参数随机经验设定性问题,将麻雀搜索算法(SSA)对检测模型训练超参数进行优化,通过内外双循环迭代方式,快速收敛出全局最优学习率,进而得到最优组的权重信息,最终提高小目标车辆检测精度。实验结果表明,基于结构优化、超参数优化的YOLOv7-ECA-SSA检测模型在BDD100K数据集上的检测精度为79.01%,比原始模型提高了5.38%,具备更好的小目标车辆检测性能。     

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YOLOv4算法的高压塔鸟巢检测

针对现有算法对高压塔上鸟巢检测存在参数量过大,实时性不足及对小目标检测能力较弱的问题,提出了一种改进的YOLOv4算法。首先使用Mobilenetv2网络代替CSPDarknet53网络作为主干网络,减少算法的参数量且提升检测速度;同时在Mobilenetv2网络的逆残差网络中嵌入注意力Coordinate Attention模块,增强网络对目标特征提取能力。然后,对PANet网络进行改进,获取更多的细节特征信息,提高对小目标鸟巢的检测能力。最后,使用Focal Loss函数优化损失函数,降低大量简单背景样本训练的权重,提升对小目标鸟巢困难样本训练的侧重,进一步提高对小目标鸟巢的检测能力。实验结果表明,较原始的YOLOv4算法,改进后的YOLOv4算法的参数量减少了48.1%,检测速度和精度分别提高了12.9fps和2.33%。即改进后的YOLOv4算法大幅度减少了算法参数量,且对鸟巢的检测拥有更好的检测性能。     

基于改进EfficientDet的药丸检测算法

针对药剂师在药丸分拣过程中因疲劳而出错的问题,本文提出了一种基于改进EfficientDet的药丸检测算法。首先,引入Mosaic数据增强技术来提高采样数据的复杂度;然后,对主干网络EfficientNet进行改进优化,嵌入了CBMA模块的特征融合层,通过增强学习特征提高对药丸关键特征的提取能力;最后,对BiFPN特征融合部分增加了下层到上层的跨级数据流,通过充分利用多级数据,提高了不同层次的多尺度特征融合效率。实验表明,改进后的EfficientDet算法在测试中mAP值达到99.84%,相比较原始EfficientDet算法提高了0.65%,同时也比YOLOv3,YOLOv4和YOLOv4-Tiny等性能较好的目标检测网络具有更高的准确率和更好的实际应用性。     

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。     

改进YOLOv2算法的道路摩托车头盔检测

针对摩托车头盔的传统检测方法准确率低、泛化能力差和目标检测网络参数量大难以在嵌入式设备运行的问题,提出改进的YOLOv2的MNXt-ECA-D-YOLOv2目标检测算法模型。首先引入MobileNeXt网络替换YOLOv2原始骨干网络,其次在MobileNeXt的沙漏块中引入密集连接结构同时在网络中引入有效通道注意力机制,然后在不同深度网络层应用不同的激活函数,最后在网络输出卷积层之前增加DropBlock模块。采用K-means聚类算法重新设计了自制数据集的先验框尺寸。实验结果表明,改进后的模型相比原始YOLOv2,在AP50指标上提高了3.53%,模型大小减少77.44%,检测速度提高了近4倍。 通过对比实验可知,改进后的YOLOv2模型在保持较高的精度下模型更小,在CPU中的推理速度更快,具有一定的应用价值。     

融合非对称卷积的遥感图像目标检测算法

遥感图像中的目标具有背景复杂、方向多变等特点。利用传统方法进行遥感图像目标检测过程复杂且费时，存在精度低，漏检率高等问题。针对以上问题，提出一种改进的YOLOv5-AC算法，该算法以YOLOv5s模型为基础，首先在原有的Backbone中构建非对称卷积结构，增强模型对翻转和旋转目标的鲁棒性；其次在主干网络的C3模块中引入坐标注意力机制提升特征提取能力，并使用Acon自适应激活函数激活；最后使用CIOU作为定位损失函数以提升模型定位精度。改进后的YOLOv5-AC模型在NWPU VHR-10和RSOD数据集上进行实验，平均精确度均值分别达到了94.0%和94.5%，分别比原版YOLOv5s提升了1.8%和2.3%，有效提高了遥感图像目标检测精确度。