基于改进YOLOv5s的苹果叶片病害检测研究

目前苹果叶片病害检测技术仍然存在检测精度低、效率低的问题。对此,本文提出一种基于改进YOLOv5s的算法进行病害识别。首先,增加小目标检测层改进漏检问题,提高检测精度；其次,引入双向特征金字塔结构加强特征提取,融合多尺度特征扩大视野；最后,将损失函数替换为SIo U,解决了预测框和真实框方向不匹配问题。实验结果表明：改进后的算法在Original数据集上mAP0.5为95.4%,比传统的YOLOv5s提升了3.3%。改进后的算法在复杂度没有发生很大变化的基础上明显提升了算法性能。     

改进YOLOv5的路面井盖病害检测

及时检测井盖病害对城镇居民出行安全至关重要。针对现有井盖分类体系不够完备以及检测精度低的问题,提出了基于改进YOLOv5的井盖病害检测方法。首先,根据北京市城市事件处置文件制定了井盖的分类标准,并制作了专门检测井盖病害的数据集;其次,为提高街景影像中井盖病害的检测精度,在YOLOv5的基础上提出新的主干网络以提升网络的特征提取能力,并在网络的主干中引入CBAM注意力机制,增强了网络的抗干扰能力;最后,通过在街景数据上与其他方法的对比实验表明,提出的改进方法在精确率、召回率和调和平均值分别提升了1.9%、3.7%和2.6%,表明所提出的改进方法具有抑制道路病害、路面交通标识等干扰地物影响的能力。     

基于改进YOLOv5s的机坪特种车辆检测算法研究

机坪特种车辆作为航班保障服务的重要一环,其种类多,形状各异;目前已有的车辆检测算法在识别机坪特种车辆时检测精度不高,在遮挡时无法检测;针对于此问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的机坪特种车辆检测算法;为了在机坪特种车辆检测中快速、准确的定位感兴趣区域,在主干网络中融合协同注意力机制;考虑到机坪监控场景下特种车辆尺度差别较大的情况,为了能够增强对不同尺度特种车辆的检测能力,提出了四尺度特征检测网络结构;为了提高检测网络多尺度特征融合能力,结合加权双向特征金字塔结构对网络的Neck部分进行改进;将改进后的算法在自建的机坪特种车辆数据集上进行训练、测试,实验结果表明,与YOLOv5s相比,改进后算法的精确度提升了1.6％,召回率提升了3.5％,平均精度mAP0.5和mAP0.5:0.95分别有2.3％和3.3％的提升。     

基于改进YOLOv5的电厂人员吸烟检测

发电厂厂区内违规吸烟易导致火灾、爆炸等事故,会带来巨大损失;针对电厂内人员违规吸烟行为检测精度不高的问题,提出一种基于改进YOLOv5s(You Only Look Once v5s)的电厂内人员违规吸烟检测方法;该方法以YOLOv5s网络为基础,将YOLOv5s网络C3模块Bottleneck中的3×3卷积替换为多头自注意力层以提高算法的学习能力;接着在网络中添加ECA(Efficient Channel Attention)注意力模块,让网络更加关注待检测目标;同时将YOLOv5s网络的损失函数替换为SIoU(Scylla Intersection over Union),进一步提高算法的检测精度;最后采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN,Bidirectional Feature Pyramid Network)代替原先YOLOv5s的特征金字塔网络,快速进行多尺度特征融合;实验结果表明,改进后算法吸烟行为的检测精度为89.3%,与改进前算法相比平均精度均值(mAP,mean Average Precision)提高了2.2%,检测效果显著提升,具有较高应用价值。     

基于改进YOLOv5的小目标检测

本文针对图像中小目标难以检测的问题,提出了一种基于YOLOv5的改进模型.在主干网络中,加入CBAM注意力模块增强网络特征提取能力;在颈部网络部分,使用BiFPN结构替换PANet结构,强化底层特征利用;在检测头部分,增加高分辨率检测头,改善对于微小目标的检测能力.本文算法在人脸瑕疵数据集和无人机数据集VisDrone2019两份数据集上均进行了多次对比实验,结果表明本文算法可以有效地检测小目标.     

基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法

针对复杂场景下合成孔径雷达（Synthetic aperture radar, SAR）图像船舶目标像素尺度差异大和船舶密集排列造成目标漏检的问题,提出一种基于改进YOLOv5的船舶多尺度SAR图像检测算法。对于YOLOv5的颈部网络,采用双向特征金字塔结构（Bi-directional feature pyramid network, BiFPN）提升网络多尺度特征融合能力,并在其自下而上的特征融合支路中,基于深度可分离卷积（Depthwise separable convolution, DSC）和通道MLP构建EC-MLP(Enhanced channel-MLP)模块,从而丰富语义信息,提供更充分的船舶目标上下文特征;引入全局注意力机制（Global attention mechanism, GAM）,使网络对输入特征进行针对性提取并运算,减少网络的信息丢失;此外,使用SIoU损失函数进一步提高网络的训练收敛速度和检测精度。在SSDD和HRSID数据集上与其他8种方法（Faster R-CNN、Libra R-CNN、FCOS、YOLOv5s、PP-YOLOv2、YOLOX-s...     

基于改进YOLOv4的变电站缺陷检测

为提高变电站设备缺陷的检测精度, 保障变电站运行安全, 提出一种基于改进YOLOv4的缺陷检测算法. 不同于原始YOLOv4, 该算法使用一维卷积替代全连接来优化CBAM卷积注意力模块, 然后将其嵌入主干网络中以增强特征提取能力; 同时, 在特征融合中应用空洞卷积扩大感受野, 聚合更广的语义信息. 该算法在现场拍摄的样本集上进行测试, mAP可达到86.97%, 相比原始YOLOv4提高了2.78%. 实验结果表明, 本文提出的YOLOv4改进算法能够提升网络性能, 更好地应用于变电站设备缺陷检测任务.     

基于改进YOLOv5的桥梁裂缝模型研究

桥梁裂缝人工检测耗时费力、安全性不高,为了高效、准确、无接触地对桥梁裂缝进行识别检测,提出一种基于改进YOLOv5的桥梁裂缝检测模型YOLOv5-SA;该方法在YOLOv5s模型的基础上,首先对收集的数据集利用几何变换、光学变换等操作进行数据增强;其次将融合视觉注意力机制(SKNet)添加到Head部分来提高模型对裂缝特征的表示能力;最后在金字塔特征表示法(FPN)的基础上利用自适应空间特征融合(ASFF)模块加强网络特征融合能力,增加对桥梁裂缝小目标的检测;结果表明：改进后的模型相对于YOLOv5s模型能更好地抑制非关键信息,减少背景中的无效信息干扰,提高桥梁裂缝目标检测精准度;改进后的YOLOv5-SA模型准确率达到88.1%,与原YOLOv5s模型相比提高了1.6%;平均精度均值mAP 0.5和mAP 0.5～0.95分别达到90.0%、62.1%,相比而言分别提高了2.2%、2.4%;与其他桥梁裂缝检测相关方法(Faster-RCNN、YOLOv4tiny)相比,提出的YOLOv5-SA模型也具有相当或更好的检测性能;由此可见改进后的模型能更高效地检测复杂环境下的桥梁裂缝,可以...     

基于深度特征金字塔的路面病害检测

道路为人们的生活和工作提供了方便,路面作为道路最重要的组成部分,直接影响了道路的使用,但由于车辆行驶和风吹日晒,路面病害层出不穷。利用目标检测技术对路面病害进行快速检测,可以及时筛选出病害,降低日常人工检查的负担,提高养护效率。然而,路面病害特征比较细微,随着神经网络深度的不断增加和下采样,细节信息损失比较多。通过将通道注意力集成到特征金字塔网络,可以从通道和空间两个维度上提高网络对路面病害的表征能力,同时提出了一种新的路面病害特征提取器,使得网络更关注低层次特征。实验部分,将改进后的特征金字塔分别应用在Road Damage Dataset 2018数据集和自制的沥青路面病害数据集上,并与其他经典的目标检测模型进行了比较,实验结果证明了基于改进后的特征金字塔的模型在路面病害检测上的有效性。     

改进YOLOv4的油田作业现场烟火检测

为解决油田作业现场烟火预警依赖人工巡检、不能及时发现等问题, 本文提出了改进的YOLOv4烟火检测算法. 具体针对摄像头距离远导致的烟火目标小、不易被识别的问题, 改进了网络特征融合部分, 并添加金字塔卷积PyConv, 增强细节提取能力、增大局部感受野. 针对油田作业现场的复杂背景干扰问题, 加入注意力机制, 用于加强网络对重要特征的权重计算, 同时减少非关键数据的计算量. 最后通过聚类算法对目标样本锚定框优化, 利用自建烟火数据集进行实验, 实验证明, 改进后的算法平均精度值MAP达到90%以上, 能够在复杂背景下对较小烟火目标保持较高的精度, 并且具有较快的检测速度, 满足了油田烟火检测高效性和实时性的要求.     

基于改进SSD算法的遥感图像目标检测

在遥感图像目标检测领域,多数目标检测算法针对小目标检测时效果不佳,为此,提出一种多尺度特征融合的遥感图像目标检测算法。利用SSD算法的基础网络进行特征提取,形成特征图金字塔。设计特征图融合模块,融合浅层特征图的位置信息和深层特征图的语义信息,从而保留丰富的上下文信息。设计冗余信息去除模块,通过卷积操作进一步提取特征图中的特征,并对特征信息进行筛选,以减少特征图融合时带来的混叠效应。在遥感图像数据集NWPU VHR-10上的实验结果表明,该算法的平均检测精度高达93.9%,其针对遥感图像小目标的检测性能优于Faster R-CNN和SSD等算法。     

基于改进损失函数的YOLOv3网络

为了提高卷积神经网络在目标检测的精度,本文提出了一种基于改进损失函数的YOLOv3网络.该网络模型应用一种新的损失函数Tan-Squared Error （TSE）,将原有的平方和损失（Sum Squared Error,SSE）函数进行转化,能更好地计算连续变量的损失;TSE能有效减低Sigmoid函数梯度消失的影响,使模型收敛更加快速.在VOC数据集上的实验结果表明,与原网络模型的表现相比,利用TSE有效提高了检测精度,且收敛更加快速.     

改进YOLOv4的油田作业现场烟火检测

为解决油田作业现场烟火预警依赖人工巡检、不能及时发现等问题, 本文提出了改进的YOLOv4烟火检测算法. 具体针对摄像头距离远导致的烟火目标小、不易被识别的问题, 改进了网络特征融合部分, 并添加金字塔卷积PyConv, 增强细节提取能力、增大局部感受野. 针对油田作业现场的复杂背景干扰问题, 加入注意力机制, 用于加强网络对重要特征的权重计算, 同时减少非关键数据的计算量. 最后通过聚类算法对目标样本锚定框优化, 利用自建烟火数据集进行实验, 实验结果证明, 改进后的算法模型具有相当高的性能, MAP达到90%以上, 能够在复杂背景下对较小烟火目标保持较高的识别率, 说明改进后的算法在油田作业现场烟火识别中具有较高实用价值.     

基于改进SSD的高效目标检测方法

为改善一阶段目标检测算法检测精度较差的缺陷，提出一种基于SSD的高效多目标定位检测算法FSD。该算法主要从两个方面对一阶段目标检测算法进行改进：设计了一个更高效的密集残差网络，即R-DenseNet，通过采用一种更窄的密集网络结构形式，在保持特征提取容量的同时降低了计算复杂度，从而提高了算法的检测和收敛性能；改进了损失函数，通过抑制易分样本在损失函数中的权重，提高算法的鲁棒性，改善了目标检测中样本失衡的现象。采用Tensorflow深度学习框架部署网络，并在搭载Nvidia Titan X的Ubuntu上开展实验，实验表明FSD在COCO和PASCAL VOC这两个目标检测数据集上上都取得了最高的检测精度，其中FSD300D的检测精度相比SSD300有3.7%提升，检测相率比SSD有10.87%提升。     

基于空洞卷积与特征增强的单阶段目标检测算法

基于卷积神经网络目标检测算法的浅层特征图包含丰富的细节信息,但缺乏语义信息,而深层特征图则相反。为充分利用浅层和深层特征图特征,解决多尺度目标检测问题,提出一种新的单阶段目标检测算法（AFE-SSD）。以SSD算法为基础,分别对该算法中相邻的2个特征图进行特征融合,从而丰富浅层特征层的语义信息。通过对并行空洞卷积机制进行改进,构建多尺度特征提取模块,将融合后的特征图通入多尺度特征提取模块的方式丰富其多尺度信息,同时提升主干网络的特征提取能力。在PASCAL VOC2007测试集上的实验结果表明,AFE-SSD算法的mAP为79.8%,检测速度为58.8 frame/s,与SSD、DSSD算法相比,mAP分别提升了2.4和1.2个百分点,验证了所提特征融合方式及多尺度提取模块的有效性。     

基于Bi-SSD的小目标检测算法

针对目前目标检测技术中小目标检测困难问题,提出了一种基于SSD (Single Shot multibox Detector)改进的小目标检测算法Bi-SSD (Bi-directional Single Shot multibox Detector).该算法为SSD的浅层特征设计了小目标特征提升模块,在网络的分类和回归部分结合多尺度特征融合方法和BiFPN (Bi-directional Feature Pyramid Network)结构,设计了6尺度BiFPN分类回归子网络.实验结果表明,在PASCAL VOC和MS COCO目标检测数据集上Bi-SSD相比原始的SSD算法有更好的检测性能.其中VOC2007+2012上Bi-SSD算法的mAP指标达到了78.47%相较SSD算法提升了1.34%,在COCO2017上Bi-SSD算法的m AP达到26.4%提升了接近2.4%.     

改进YOLOv3的矿石输送带杂物检测方法

针对矿石输送带上夹杂的废旧木头、钢钎、塑料导爆管等杂物会对后续选矿设备造成严重破环的问题,提出一种改进YOLOv3的矿石输送带杂物检测方法YOLO-Ore。将轻量级网络Mobilenetv2作为主干特征提取网络,利用深度可分离卷积和逆残差结构,缩减了模型容量,丰富了特征信息;将语义分割网络PSPnet中的金字塔池化模块PPM融入到特征提取过程当中,有效聚合不同尺度的上下文信息;引入注意力机制CBAM,同时在空间维度和通道维度上进行特征增强;对YOLOv3的FPN结构简化,删减参数冗余的卷积层,实现进一步的模型压缩。利用数据增广技术构建矿石杂物数据集,并对所提方法的有效性进行实验对比验证。结果表明,和原YOLOv3算法相比,所提方法YOLO-Ore能够准确快速地检测矿石输送带杂物。     

基于增强特征融合解码器的语义分割算法

针对语义分割中全卷积神经网络解码器部分特征融合低效的问题,设计一种增强特征融合的解码器。级联深层特征与降维后的浅层特征,经过卷积运算后引入自身平方项的注意力机制,通过卷积预测自身项与自身平方项各通道的权重,利用乘法增强后对结果进行作和。基于pascal voc2012数据集的实验结果表明,该解码器相比原网络mIoU指标提升2.14%,结合不同特征融合方式的解码结果也验证了其性能优于同一框架下的其他对比方法。