基于改进Faster RCNN的输电线路航拍绝缘子检测

为提高航拍图像中输电线路绝缘子的检测准确性,提出一种改进的Faster RCNN网络模型.在原始Faster RCNN网络模型上运用多尺度训练,同时根据绝缘子自身特性调整滑动窗口产生的候选区域比例,并引入检测困难样本的对手生成策略,实现不同尺寸及部分遮挡输电线路绝缘子的准确检测.实验结果表明,改进的Faster RCNN网络模型相比原始Faster RCNN网络模型的检测精确度提升了4.33个百分点,能更准确地检测出目标绝缘子.     

基于改进Faster RCNN的安全帽佩戴检测研究

针对已有安全帽佩戴检测算法对部分遮挡、尺寸不一和小目标存在检测难度大、准确率低的问题,提出了基于改进的Faster RCNN和多部件结合的安全帽佩戴检测方法。在原始Faster RCNN上运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性,并引入防止正负样本不均衡的在线困难样本挖掘策略,然后对检测出的佩戴安全帽工人和安全帽等采用多部件结合方法剔除误检目标。实验表明,相比于原始Faster RCNN,检测准确率提高了7%,对环境的适应性更强。     

基于改进的Faster RCNN面部表情检测算法

针对真实环境下多目标表情分类识别算法准确率低的问题,提出一种基于改进的快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)面部表情检测算法.该算法利用二阶检测网络实现表情识别中的多目标识别与定位,使用密集连接模块替代原始的特征提取模块,该模块能够融合多层次特征信息,增加网络深度并避免网络梯度消失.采用柔性非极大抑制(soft...     

嵌入双注意力机制的Faster R-CNN航拍输电线路螺栓缺陷检测

目的 螺栓是输电线路上最普遍、数量最多的部件,螺栓缺陷检测是输电线路视觉检测任务的一大难点。针对螺栓目标存在背景复杂、目标过小、不同类别之间差异小以及精细特征难以提取的问题,提出一种双注意力机制方法,分别对不同尺度和不同位置的视觉特征进行分析和增强。方法 对于不同尺度的特征,网络使用不同尺度的特征图计算出相应的注意力图,然后将相邻层的注意力图差异性作为正则化项加入网络中,从而增强螺栓区域的精细特征。对于不同位置的特征,先使用特征图计算出图像的空间注意力图,注意力图中每个元素表示两个空间位置的相似程度,然后利用注意力图将局部特征与全局特征融合,从而在全局视野上增强相似的区域,达到增大螺栓与背景的特征差异程度,实现提高螺栓区域的预测效果。结果 本文在航拍输电线路典型螺栓数据集上进行测试,与基线相比,结合双注意力机制的航拍输电线路螺栓检测方法的平均准确率提高了2.21%,其中正常螺栓类提升了0.29%,缺销螺栓类提升了5.23%,螺母缺失螺栓类提升了1.1%。结论 本文提出的基于双注意力机制的航拍输电线路螺栓缺陷检测方法取得了良好的效果,有效避免了螺栓缺陷检测中的误判漏判问题,为进一步对输电线路其他缺陷任务奠定了良好的基础。     

基于改进Faster RCNN的目标检测算法

近年来基于深度卷积神经网络的目标检测算法已经成为了主流,Faster R-CNN就是一种主流的目标检测算法。在Faster R-CNN卷积神经网络的基础上,使用DIoU来评价预测框和真实框的距离。针对Faster R-CNN小目标检测效果不好的缺陷,将原算法中的候选区域池化RoI Pooling改进为检测更为精确的区域特征聚集方式RoI Align。此外还改进了原算法中锚框的非极大值抑制方法,增加了算法的平均检测率。最后在公开数据集MS COCO、PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012上进行对比训练,在PASCAL VOC 2007测试集上进行验证。实验结果表明改进后的目标检测算法能够有效提高原Faster R-CNN算法的目标检测率。     

基于尺度不变特征金字塔的输电线路缺陷检测

针对现有目标检测算法在高压电力复杂巡检场景下电力部件与巡检缺陷检测精度较低的问题,提出一种基于尺度不变特征金字塔的输电线路缺陷检测方法.将主流目标检测方法用于该场景,对比得出RepPoints v2网络模型的检测精度最高.针对RepPoints v2中FPN结构不能有效提取跨层次间语义信息及角点验证过程中忽略尺度归一化...     

基于改进YOLOv5的输电线路多目标检测

针对当前目标检测网络层数加深、参数量和计算量加大,造成实时性差等问题,为了实现对输电线路部件的识别与检测,提出一种基于改进YOLOv5的输电线路多目标检测算法。首先,使用ShuffleNetv2结构作为网络特征提取的主干结构,减少网络的参数量;然后,将PANet网络中的BottleneckCSP改为Light＿CSP模块,加快特征融合的速度;其次,使用CIoU loss、DIoU-NMS方法减少预测框的位置损失和漏检问题。最后,为了验证所提算法的有效性,利用输电线路图像数据集进行训练与测试。结果表明,改进YOLOv5的参数量为7.5×106,浮点计算量为10.9,平均精度达到了87.5%,FPS达到69.2,能够满足输电线路部件检测的精度、轻量化与实时性要求。     

基于改进Faster RCNN的节肢动物目标检测方法

自然生态环境下的节肢动物目标检测存在目标背景复杂、尺度差异大以及目标密集等特点,导致目标检测精度和准确率不高。为此,提出一种基于改进Faster RCNN模型的节肢动物目标检测方法 AROD RCNN。首先,设计一种有监督的并行空间与通道注意力（SPSCAT）机制,以提高复杂背景环境下节肢动物目标检测的准确率;然后,引入第二代可变形卷积重塑ResNet50中C1～C5块卷积层,并使用特征金字塔网络（FPN）对ResNet50中C2～C6块进行特征融合以解决目标尺度差异较大影响检测精度的问题;最后,通过密集局部回归（DLR）方法对回归阶段进行改进,从而提高模型回归的准确性。实验结果表明,该方法在ArTaxOr数据集上的各类别平均精度（mAP）达到了0.717,较原始Faster RCNN模型提高了0.453,而召回率达到了0.787。可见该方法能够有效解决目标遮挡和复杂背景等问题,在节肢动物密集目标与小目标检测中表现良好。     

基于改进CenterNet的航拍绝缘子缺陷实时检测模型

针对无人机在电力巡检过程中对绝缘子及其缺陷检测的准确率较低、实时性较差的问题,提出一种改进CenterNet的绝缘子缺陷检测模型.首先,使用轻量级网络EfficientNet-B0代替原始模型的特征提取网络ResNet18,在保证模型提取能力的同时加快了其推理速度;其次,搭建特征加强模块(Feature Enhance...     

基于改进Faster RCNN的城市道路货车检测

针对货车利用躲避摄像头等手段在城市道路中不按规定时间、规定线路行驶,使得车辆不能被准确识别的问题,提出基于改进Faster RCNN的城市道路货车检测方法.该方法以Faster RCNN为基础模型,通过对传入主干网络的车辆图片进行卷积和池化等操作来提取特征,其中增加特征金字塔网络(FPN)提升对多尺度目标检测的精度;同时将K-means聚类算法应用在数据集上以获取新的锚点框;利用RPN (region proposal network)生成建议框;并使用CIoU (complete-IoU)损失函数代替原算法的smoothL1损失函数以提升检测车辆的精确性.实验结果显示,改进后的Faster RCNN相比原算法对货车检测的平均精度(AP)提高7.2%,召回率(recall)提高6.1%,减少了漏检的可能,在不同场景下具有良好的检测效果.     

基于改进Faster RCNN与Grabcut的商品图像检测

近年来,图像检测方法已经被应用于很多领域.然而,这些方法都需要在目标任务上进行大量边框标注数据的重新训练.本文基于Faster RCNN方法,并对其进行改进,解决了在小数据且无需边框标注的情况下的商品图像检测问题.首先对Faster RCNN的边框回归层进行改进,提出了一种非类别特异性的边框回归层,仅使用公开数据集训练,无需在目标数据集上进行再训练,并将其用于数据预标定与商品检测.然后结合Grabcut与非类别特异性Faster RCNN提出了一种样本增强方法,用来生成包含多个商品的训练图像;并为Faster RCNN添加了重识别层,提高了检测精度.     

用于烟雾病检测的Faster RCNN改进算法

为了预防烟雾病引发的并发症威胁患者生命,需要对烟雾病进行及时有效的诊断。本文提出了一种改进的Faster RCNN算法用于烟雾病检测。首先,提取颈内动脉数字减影血管造影（Digital subtraction angiography,DSA）图像,并进行数据增强,训练集、验证集和测试集之比为6∶2∶2。使用ResNet101网络作为特征提取网络,避免血管特征在卷积和池化过程中产生模糊或丢失;结合区域生成网络（Region proposal network, RPN）,定位烟雾病病灶的位置;再将Faster RCNN模型中的ROI Pooling替换为ROI Align进行特征映射,避免由量化带来的误差影响。本文采用平均精度（Average precision,AP）作为算法检测性能的评估指标,所用方法对正常样本和烟雾病样本检测的AP分别为99.23%和89.39%。实验结果表明,该方法可以实现烟雾病的快速有效检测,可在复杂的血管网中准确检测烟雾病病灶的位置,为烟雾病辅助诊断提供一定的技术支持。     

基于改进Faster RCNN的工业机器人分拣系统

传统的分拣作业无法伴随工作环境的变化进行相应的调整,针对此种不足,出现了基于机器视觉的分拣机器人的相关研究,通过将图像处理和特征工程技术引入视觉模块,使得分拣系统能适时的调整.不同于这些方法,本研究基于实验室的工业分拣系统,将深度学习方法应用其中.通过将Faster RCNN检测算法引入视觉模块并对区域提取网络RPN进行相关改进,加快Faster RCNN模型的检测过程,使得该系统满足工业的实时性要求.Faster RCNN作为一种端到端的方法,能自动对输入图像生成更具表达力的特征,对相应目标提取相应特征,这避免了人工设计特征,它的特征自动生成能力使其能适用于各种场景,这提升了工业分拣机器人的环境适应能力.     

注意力机制和Faster RCNN相结合的绝缘子识别

针对利用Faster RCNN识别绝缘子图像过程中定位不够准确的问题,提出一种注意力机制和Faster RCNN相结合的绝缘子识别方法。在特征提取阶段引入基于注意力机制的挤压与激励网络（Squeeze-and-Excitation Networks,SENet）结构,使模型能够关注与目标相关的特征通道并弱化其他无关的特征通道;根据绝缘子的特点,对区域建议网络（region proposal network,RPN）生成锚点（anchor）的比例和尺度进行调整;在全连接层运用注意力机制对周围建议框的特征向量赋予不同权重并进行融合,更新目标建议框的特征向量。实验结果表明:与传统的Faster RCNN算法相比,改进后的算法能够较好地识别出绝缘子。     

基于难负样本挖掘的改进Faster RCNN训练方法

目标检测方法甚高速卷积神经网络(Faster Region-based Convolutional Neural Network,Faster RCNN)在训练过程中存在负样本远多于正样本的问题,即数据集不平衡问题。针对该问题,提出了一个综合定位误差和分类误差的判别函数用于判别难正样本,基于该函数和难负样本挖掘提出了改进的自助采样法,并提出了基于该自助采样的 “五步训练法”用于训练Faster RCNN。与传统的Faster RCNN训练方法相比,五步法加强了对难样本的学习,提高了网络泛化能力,减少了误判;训练出的模型在Pascal VOC 2007数据集上测试的平均正确率均值(mean Average Precision,mAP)提高了2.4%,在FDDB(Face Detection Data Set and Benchmark)相同检出率下误检率降低了3.2%,且边框拟合度更高。     

基于改进Faster RCNN的变电站红外图像多目标识别

为解决变电站红外图像中多种高压电气设备识别问题,文中提出一种基于改进Faster RCNN的变电站红外图像多目标识别方法.该方法通过VGG16提取红外图像中的多种电气设备图像特征,通过区域建议网络生成区域建议并通过边框回归调整区域建议,ROI Pooling将不同尺度的区域建议映射到尺寸固定的输出向量后送入Softmax进行分类,并按照区域建议包含关系对识别错误的部位类别进行修正.实验选取27586张红外图像制作成VOC2007格式红外数据集,并对测试集中5517张红外图像的识别结果进行统计,实验结果表明改进Faster RCNN识别准确率达到92.8％,较改进前提高了9.7％,具有较高的工程实用价值.     

结合 Faster RCNN 和相似性度量的行人目标检测

行人检测是计算机视觉领域的一个研究热点,针对目前算法中常采用非极大值抑 制和硬阈值筛选的方法作为后处理,容易造成误检和漏检的问题,提出一种基于相似性度量的 行人目标检测方法。首先,采用 Faster RCNN 生成一系列的目标候选集,应用非极大值抑制对 候选集进行初步筛选,然后由较高置信度的目标区域建立特征模板,再根据特征相似性对较低 置信度的目标区域做进一步判别,最后将筛选后的目标候选集和模板区域作为检测结果。在 VOC、INRIA、Caltech 数据集的实验结果证明,基于相似性度量的算法提高了行人检测的准确率。       

改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测算法

针对煤矿井下环境恶劣、光照差、背景混杂、行人模糊、行人多尺度等问题，提出了一种改进的Faster RCNN煤矿井下行人检测方法，使用深度卷积神经网络代替传统的手工设计特征方式自动地从图片中提取特征。利用深度学习通用目标检测框架Faster RCNN，以Faster RCNN算法为基础，对候选区域网络（Region Proposals Network，RPN）结构进行了改进，提出了一种“金字塔RPN”结构，来解决井下行人存在的多尺度问题；同时算法中加入了特征融合技术，将不同卷积层输出的特征图进行融合，增强煤矿井下模糊、遮挡和小目标行人的检测性能。实验结果表明：改进的Faster RCNN可以有效解决井下行人检测问题，在井下行人数据集上获得了90%的检测准确率，并在公测数据集VOC 07上对改进算法进行了验证。