基于改进YOLOv4-tiny的轻量化室内人员目标检测算法

深度学习在室内人员检测领域应用广泛,但是传统的卷积神经网络复杂度大且需要高算力GPU的支持,很难实现在嵌入式设备上的部署。针对上述问题,该文提出一种基于改进YOLOv4-tiny的轻量化室内人员目标检测算法。首先,设计一种改进的Ghost卷积特征提取模块,有效减少了模型的复杂度;同时,该文通过采用带有通道混洗机制的深度可分离卷积进一步减少网络参数;其次,该文构建了一种多尺度空洞卷积模块以获得更多具有判别性的特征信息,并结合改进的空洞空间金字塔池化结构和具有位置信息的注意力机制进行有效的特征融合,在提升准确率的同时提高推理速度。在多个数据集和多种硬件平台上的实验表明,该文算法在精度、速度、模型参数和体积等方面优于原YOLOv4-tiny网络,更适合部署于资源有限的嵌入式设备。     

基于改进的SSD监理目标检测研究

针对装饰装修工程中由人工验收带来的诸多问题,文中提出了一种改进的SSD算法并将其应用于监理工作来代替人工验收,推动智能监理的实现。由于SSD算法存在对同一目标复检以及小目标检测效果欠佳等问题,故文中利用DPN网络替换基础特征提取网络VGG16。DPN结合了Resnet和Densenet的优点,具有更好的特征提取能力。通过加权FPN融合特征图,突出不同层特征图的贡献,丰富用于预测的特征图语义。利用深度可分离卷积降低模型的参数量,提高算法的推理速度。实验对比发现,改进后模型的平均精度提升了3.47%,对小数目检测平均精度的提升可达15%,证明新模型在监理目标检测任务中效果良好。     

基于ARM嵌入式平台的车道线检测算法

针对现有车道线检测算法在实际应用中难以平衡检测精度和速度的问题,提出一种全新的基于ARM嵌入式平台的车道线检测算法。首先,设计一个轻量化语义分割网络,在优化SegNet结构的同时在网络第一层加入跳跃连接,并且在每两个卷积层后加入通道注意力机制模块,在保证检测精度的同时提升检测速度。接着,构建卡尔曼滤波车道线跟踪模型,提高检测在视频流中的鲁棒性。然后,重构编码器,对模型轻量化处理,使用深度可分离卷积代替传统的卷积以减少计算成本,提升检测速度。最后,利用TensorRT加速推理,生成Trt模型,方便其部署在ARM嵌入式平台中实现实时车道线检测。在自行制作的Tusimeple扩充数据集上的实验结果表明,所提出的算法能够应对各种复杂交通场景,检测精度达到98.03%,优于其他算法,并且其检测速度达到了50 FSP,满足实时性检测要求。本算法在复杂交通场景下具有较高的鲁棒性和有较好的实时性,具有一定的理论价值和实际应用价值。     

基于ResNeXt-SSD的多目标缺陷检测算法

为了在满足检测速度的同时提升检测质量,研究了一种基于ResNeXt-SSD模型的多目标检测算法.算法在不额外增加参数复杂度的前提下采用了基于分组卷积优化残差块的SSD检测算法.通过优化骨干提取网络的残差结构增加了特征提取网络的稳定性.实验结果表明ResNeXt-SSD算法在保证实时性的同时更好地提升了目标检测的精准度.     

基于改进SSD算法的实时交通标示牌检测

由于当前交通标示牌检测模型体积太大,检测速度太慢,无法在嵌入式设备上使用,为提高交通标示牌的检测速度,在SSD算法的基础上使用MobileNet作为主体网络进行特征提取,极大地减小了模型的体积,降低了模型计算量和硬件消耗。模型使用反卷积和跨层连接,不仅丰富了上下文信息,而且提高了检测精度。实验结果表明,这种技术在保证检测交通标示牌检测精度的同时,大大提高了检测速度,为模型在嵌入式设备上进行实时的交通标示牌检测提供可能。     

基于改进VGG网络的单阶段船舶检测算法

单阶段多框架目标检测算法在目标检测领域取得 了成功的应用,但其针对公共数据集中船舶检测的平均精度明 显低于其它刚体类目标类别,同时现有公开数据集中的船舶数量较少且类别单一。为提高检 测精度,提出一种基于改 进VGG网络的单阶段船舶检测算法,在原有VGG底层网络的基础上加入异步卷积和最大池化的 交替连接结构,保证 实时处理的同时提高船舶检测的平均精度。为增加训练所需的船舶数量和类别,广泛收集互 联网中包含船舶的图片, 建立了包含22507个船舶目标的数据集,其中6902个目标标签细分为七类船舶。实验将公开数据集VOC2007和 VOC2012中的图片缩小至300训练后,SSS D在VOC2007test中的平均检测精度均值可达79.3%,平均检测速度 超过40 fps。通过迁移参数的方法,在自建数据集中训练后,对大类 船舶检测的平均精度超 过84%,对七类船舶检测的平均精度均值超过89%,领先现有同类船舶检测 算法。     

基于改进Faster R-CNN的红外舰船目标检测算法

针对Faster R-CNN算法中对于红外舰船目标特征提取不充分、容易出现重复检测的问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的红外舰船目标检测算法.首先通过在主干网络VGG-16中依次引出三段卷积后的3个特征图,将其进行特征拼接形成多尺度特征图,得到具有更丰富语义信息的特征向量;其次基于数据集进行Anchor的...     

基于全卷积网络的语义显著性区域检测方法研究

基于底层视觉特征和先验知识的显著性区域检测算法难以检测一些复杂的显著性目标,人的视觉系统能分辨这些目标是由于其中包含丰富的语义知识.本文构建了一个基于全卷积结构的语义显著性区域检测网络,用数据驱动的方式构建从图像底层特征到人类语义认知的映射,提取语义显著性区域.针对网络提取的语义显著性区域的缺点,本文进一步引入颜色信息、目标边界信息、空间一致性信息获得准确的超像素级前景和背景概率.最后提出一个优化模型融合前景和背景概率信息、语义信息、空间一致性信息得到最终的显著性区域图.在6个数据集上与15种最新算法的比较实验证明了本文算法的有效性和鲁棒性.     

全局特征提取的全卷积网络图像语义分割算法

以全卷积神经网络为基础设计图像语义分割算法框架,设计全局特征提取模块提升高维语义特征的提取能力,引入带孔卷积算子保留图像细节并提升分割结果的分辨率.通过搭建端到端的图像语义分割算法框架进行训练,在可见光数据集上对算法框架进行性能评估,结果表明,本文方法在可见光图像上取得良好的语义分割性能和精度.本文还在不借助红外数据标注训练的情况下对红外图像进行分割,结果证明本文方法在典型红外目标如行人、车辆的分割中也有较好的表现.     

非合作目标局部特征识别轻量化特征融合网络设计

给出一种基于轻量化卷积神经网络的空间非合作目标局部特征检测网络,即NCDN模型。在SSD模型中引入特征融合策略以适应不同距离下的检测需求,提高模型对图像尺度变换引起局部特征分辨率降低的鲁棒性;并采用不同压缩比例对MobileNetV2内部卷积通道数量做压缩,从而得到轻量化特征提取网络;对SPEED数据集进行局部特征标注与训练以验证NCDN适用的距离范围。实验结果表明,该模型能够在45 m内距离范围保证mAP达到0.90,同时通道压缩节省75%计算量后模型精度损失仅为5%。满足在轨检测精度和计算量需求。     

融合视觉机制和多尺度特征的小目标检测算法

针对SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法对小目标检测能力不足的问题,提出一种引入视觉机制和多尺度语义信息融合的VFF-SSD(Vision Feature Fusion SSD)改进算法。为了增大浅层网络的感受野提高特征提取能力,首先在SSD浅层特征层中加入视觉机制,然后利用改进PANet(Path Aggregation Network)多尺度特征融合网络与深层特征增强网络得到新的特征层,旨在增强浅层网络的语义信息并加强深层特征的特征表达能力,最后应用注意力机制模块提高对重要信息的学习能力。实验结果表明,在PASCAL VOC2007测试集检测的mAP(Mean Average Precision)值达到81.1%,对数据集中小目标的mAP值较原SSD提高了6.6%。     

基于空间-通道注意力的改进SSD目标检测算法

目标检测的任务是精确识别,有效定位出图像中目标物体,且预定义其类别.针对主流目标检测(single shot multibox detector,SSD)算法存在小目标检测准确度不高,检测效率较低等问题,提出一种基于空间-通道注意力机制的SSD目标检测算法(spatial and channel single shot...     

引入自上向下特征融合的小目标检测算法

针对原始SSD(Single Shot Multibox Detector)算法未充分利用各特征层之间关系导致浅层特征层缺乏小目标语义信息的问题,为了提高对小目标的检测能力,提出了一种结合PANet多尺度特征融合网络和自上向下特征融合路径的TTB-SSD(Top to Bottom SSD)改进算法。首先,使用PANet多尺度特征融合网络对特征进行反复提取,从而获得丰富的多尺度语义信息;然后,使用一种深层特征融合模块将浅层特征层的空间信息传递到深层特征层,进而更准确地对小目标进行定位;最后,为了增强浅层特征层的语义信息,构造了自上向下的特征融合路径,从而强化浅层对小目标检测的准确率。实验结果表明,在PASCAL VOC2007测试集检测的mAP(Mean Average Precision)值达到80.5%,对目标的mAP较原始SSD提高了5.7%,证明了该算法对小目标检测的有效性。     

基于语义分割的多目标违禁品识别算法

基于深度学习的语义分割算法可以实现安检违禁品自动识别,并获得违禁品的位置、类别及形状信息。但传统的语义分割算法在面对违禁品尺寸不一且目标多样的识别任务时表现较差。针对该问题,本文提出了一种基于语义分割技术的多目标违禁品识别算法。编码阶段,设计使用空洞空间金字塔卷积模块（Atrous Spatial Pyramid Convolution Block, ASPC）,提升网络对于特征图多尺度信息的挖掘能力。同时引入注意力机制,对ASPC模块的特征提取过程进行监督,进一步提升模块的特征提取能力。解码阶段,受U-Net模型启发,采用逐级上采样操作,同时加入1×1卷积实现通道降维,减少计算量,提升模型运行速度。实验结果显示,本文提出的算法在多目标违禁品识别任务中表现良好,平均交并比（mIoU）得分78.62,处理单张图片用时（Time）68ms。      

基于注意力机制的单发多框检测器算法

单发多框检测器SSD是一种在简单、快速和准确性之间有着较好平衡的目标检测器算法.SSD网络结构中检测层单一的利用方式使得特征信息利用不充分,将导致小目标检测不够鲁棒.该文提出一种基于注意力机制的单发多框检测器算法ASSD.ASSD算法首先利用提出的双向特征融合模块进行特征信息融合以获取包含丰富细节和语义信息的特征层,然...     

改进的SSD算法在智慧交通中的应用

针对智慧交通管理系统中交通车辆监控、车流量统计、违法车辆追踪等问题,为了提高目标车辆检测的准确率和效率,提出了一种改进的SSD( Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法.该算法将相邻的卷积层进行特征信息融合,提高准确率;通过减少部分卷积层的深度,提高计算效率;为了提高泛化能力,在减少1...     

FD-SSD: An improved SSD object detection algorithm based on feature fusion and dilated convolution

Objects that occupy a small portion of an image or a frame contain fewer pixels and contains less information. This makes small object detection a challenging task in computer vision. In this paper, an improved Single Shot multi-box Detector based on feature fusion and dilated convolution (FD-SSD) is proposed to solve the problem that small objects are difficult to detect. The proposed network uses VGG-16 as the backbone network, which mainly includes a multi-layer feature fusion module and a multi-branch residual dilated convolution module. In the multi-layer feature fusion module, the last two layers of the feature map are up-sampled, and then they are concatenated at the channel level with the shallow feature map to enhance the semantic information of the shallow feature map. In the multi-branch residual dilated convolution module, three dilated convolutions with different dilated ratios based on the residual network are combined to obtain the multi-scale context information of the feature without losing the original resolution of the feature map. In addition, deformable convolution is added to each detection layer to better adapt to the shape of small objects. The proposed FD-SSD achieved 79.1% mAP and 29.7% mAP on PASCAL VOC2007 dataset and MS COCO dataset respectively. Experimental results show that FD-SSD can effectively improve the utilization of multi-scale information of small objects, thus significantly improve the effect of the small object detection.     

基于体素化图卷积网络的三维点云目标检测方法

针对激光雷达点云的稀疏性和空间离散分布的特点,通过结合体素划分和图表示方法设计了新的图卷积特征提取模块,提出一种基于体素化图卷积神经网络的激光雷达三维点云目标检测算法。该方法通过消除传统3D卷积神经网络的计算冗余性,不仅提升了网络的目标检测能力,并且提高了点云拓扑信息的分析能力。文中设计的方法在KITTI公开数据集的车辆、行人、骑行者的3D目标检测和鸟瞰图目标检测任务的检测性能相比基准网络均有了有效提升,尤其在车辆3D目标检测任务上最高提升了13.75%。实验表明:该方法采用图卷积特征提取模块有效提高了网络整体检测性能和数据拓扑关系的学习能力,为三维点云目标检测任务提供了新的方法。     

Anchor-free轻量级红外目标检测方法（特邀）

针对红外目标的特点,提出了一种anchor-free轻量级红外目标检测方法,提高了嵌入式平台对红外目标的检测能力。针对计算资源有限的平台,提出了一种新的轻量级卷积结构,引入非对称卷积增强标准卷积的特征表达能力,同时有效减少参数和计算量。设计并行多路特征通道,经过通道拼接生成丰富的特征,结合注意力模块和Channel Shuffle构建轻量级特征提取单元。增加SkipBranch促进浅层信息向高层传递,进一步丰富高层特征。在FLIR数据集进行实验验证,设计的轻量级网络结构精度为81.7% ,超过了 YOLOv4-tiny,但模型参数量减少了75.0%、计算量下降了71.1%,并且推理时间压缩了91.3%,能够满足嵌入式平台红外目标的实时检测需求。