改进Mask R-CNN在航空影像目标检测的研究应用

针对通用目标检测算法在检测航空影像目标所表现的性能缺陷,提出一种改进Mask R-CNN算法用于航空影像的目标检测。该算法增加图像融合网络,将可见光图像与红外图像进行融合,消除目标被阴影遮蔽对检测造成的影响;同时改进了特征金字塔结构,使特征提取过程中的高层语义特征和低层定位信息得到充分融合,各尺度目标的检测精度得到提升;为解决小目标检测精度低和定位难度高的问题,该算法采用新型区域建议网络SD-RPN,在不同深度的卷积层设置合理大小的滑动窗口,用以检测不同尺度类型目标,使建议区域更加精准。实验结果表明,相比较主流检测算法,该算法在VEDAI数据集上表现出色,检测精度提升较大,尤其是小目标检测的精度提升显著。     

特征融合与训练加速的高效目标跟踪

基于孪生网络的目标跟踪,存在特征信息欠丰富,跟踪效率有待提高,大型数据集上训练时间长等问题。针对上述问题,提出特征融合与训练加速的高效目标跟踪。增加主干网络参考特征层级,减小下采样,融合多层级参考特征图,提取目标更深度、丰富的语义信息。深度互相关操作得到候选窗口响应（Response of Candidate Windows,RoWs）,在其中构建区域建议网络（Region Proposal Network,RPN）,通过权衡正负锚点的数量比,使孪生网络性能更加高效、稳定。大型数据集训练孪生网络时,使用均匀滑动漂移采样,代替随机漂移采样算法,在抑制中心偏置现象的同时,显著加快了孪生网络的训练速度。跟踪基准VOT2018上的评估实验结果表明,与所有参考的主流目标跟踪算法相比,所提算法具有最佳的跟踪性能。     

YOLOv4口罩检测算法的轻量化改进

针对当前YOLOv4目标检测算法网络模型庞大、特征提取不充分且易受光线环境影响的缺点,提出了一种优化了特征提取网络和一般卷积块的轻量化YOLOv4-Lite网络模型。使用改进的MobileNetv3替换原有的主干特征提取网络,减小了网络模型的参数量,提高了检测精度。提出了使用深度可分离卷积块代替原网络中的普通卷积块,使得模型的参数量进一步降低。结合了标签平滑、学习率余弦退火衰减算法,新增了SiLU激活函数代替MobileNetv3浅层网络的ReLU激活函数,优化了模型的收敛效果。优化了Mosaic数据增强方法,提升了模型的鲁棒性。在人脸口罩佩戴任务中与原算法相比,牺牲了1.68%的mAP,但在检测效率（FPS）上提升约180%。     

联合知识与CNN的遥感影像目标检测研究综述

目标检测是遥感影像智能解译的重要内容,是将影像转换为信息的关键环节。基于知识的方法是遥感影像目标检测的传统经典方法,而基于卷积神经网络的深度学习方法则是近年来逐步兴起并迅速大范围应用的主流方法。介绍了基于几何知识、上下文知识、辅助知识、综合知识的方法,以及一阶段、两阶段的卷积神经网络方法,重点论述了联合知识与卷积神经网络的新方法,并对改进遥感影像数据集、调整算法网络框架、实现目标上下文推理等三种具体应用形式进行了详细介绍。对联合知识与卷积神经网络方法的遥感影像目标检测方法进行了展望。     

协同视觉显著性检测方法研究进展综述

协同视觉显著性检测是基于人类视觉注意力机制,旨在捕获一组相关图像中的公共显著目标,在协同分割和目标检测等领域广泛应用。对现有的协同显著性检测方法进行归纳总结和实验评估。根据特征形式的差异将所有方法分为两大类：一类是采用浅层特征的传统方法,另一类是采用深层特征的基于深度学习方法。根据获取组间显著性和模型构建策略的不同,对这两大类方法进行相关介绍和理论分析。将流行方法在领域内两个公开数据集进行了主观和定量的实验评估。对现有方法进行定性总结,并分析了现阶段研究中存在的问题,同时对未来工作进行展望。     

改进Mask R-CNN算法的带钢表面缺陷检测

在带钢的生产过程中可能会因为生产工艺的问题导致带钢表面出现缺陷,传统的带钢表面检测方法存在检测速度慢、检测精度低等问题。在计算机深度学习快速发展的今天,为实现带钢表面缺陷快速有效的检测,提出改进的掩码区域卷积神经网络（Mask R-CNN）算法,使用[k]-means II聚类算法改进区域建议网络（RPN）锚框生成方法;同时调整Mask R-CNN模型的网络结构,去掉掩码分支,提高了模型的缺陷检测速度。实验在NEU-DET数据集的5种缺陷检测中将原算法的均值平均精度（mAP）从0.810?2提升到0.960?2,检测速度达到5.9?frame/s。并且能够实现对缺陷目标的检测和实例分割,以便研究人员观测缺陷的大小和形状,从而改进工艺。相比于目前其他深度学习的缺陷检测算法,更能满足带钢的生产检测要求。     

改进CBAM的轻量级注意力模型

近几年注意力模型在计算机视觉领域取得了广泛的应用,通过在卷积神经网络中加入注意力模型,网络的性能可以显著提升。然而大多数现有的方法都专注于开发更复杂的注意力模型,以使卷积神经网络获得更强的特征表达能力,但这也不可避免地增加了模型的复杂性。为了在性能和复杂度间取得平衡,对CBAM模型进行优化提出了轻量级的EAM（Efficient Attention Module）模型。针对CBAM的通道注意力模块,引入一维卷积替代全连接层来聚合各通道间的信息;对于CBAM的空间注意力模块,将大卷积核替换为空洞卷积来增加感受野以聚合更广的空间上下文信息。将该模型融入YOLOv4后在VOC2012数据集上进行测试,mAP提高3.48个百分点。实验结果表明,该注意力模型只引入较小的参数量,网络性能可获得较大提升。     

结合改进角点检测的优化核相关滤波方法

通常,核相关滤波（KCF）算法易受遮挡等实际检测情况的影响。为使跟踪结果更为准确,提出了结合改进角点检测的优化核相关滤波方法。由自适应Harris角点数量适宜且鲁棒性强的特点,解决了广义霍夫算法提取冗余边缘点速度慢,以及因光照变化导致的边缘点提取不完整的问题。同时,自适应阈值法的引入将噪声对角点提取的影响降为最低。将目标分块并对每一目标子块单独跟踪,由子块间相对位置解决KCF算法在尺度发生变化时目标易丢失的问题。此外,对学习率参数进行了自适应更新,降低了KCF算法的学习率,减少了在目标被遮挡时的模型更新误差。结合交并比与匈牙利算法关联多个目标,逐一取出对应坐标并由广义霍夫算法描绘的目标轮廓得出最终位置,抑制了目标快速运动时KCF算法的漂移现象。实验表明,所提方法有效提高了目标跟踪的可靠性。     

基于ERP信号的目标检测研究综述

目标检测技术应用广泛,现有的基于计算机视觉的目标检测方法由于目标遮挡、光照强弱等因素难以适应复杂场景的需求。而人脑的高级认知能力和快速感知能力在处理复杂情况时具有一定的优势。基于事件相关电位（Event-Related Potentials,ERP）的脑机接口（Brain Computer Interface,BCI）系统与特定事件相关,可检测独立于自发脑电的高级认知活动,是当前人工智能领域的研究热点之一。针对基于ERP信号的目标检测各个环节进行了研究现状的全面归纳,梳理了以快速串行视觉呈现（Rapid Serial Visual Presentation task,RSVP）为主的实验范式,包括呈现模式、目标视场角、目标复杂度等设计因素。总结了脑电信号分析中的预处理方法、特征提取和特征分类算法,介绍了其在人脸识别、军事作战、医学分析等领域中的初步应用。探讨了目前研究中存在的问题和挑战并展望未来的研究方向与应用前景。     

面向边缘端的施工人员实时检测方法

施工人员检测在施工管理工作中有重要的应用价值。施工现场图像背景复杂且视角多样,给施工人员检测任务带来难度,同时施工现场大多基础配套设施不完善,并且网络条件较差,不适合在大型GPU工作站上进行模型部署。针对以上问题,以YOLOv3检测网络为基础,加入特征金字塔池化模块,增加多尺度特征融合并改进候选框,提升检测精度,同时采用通道剪枝算法对检测网络进行轻量化处理以适应边缘端设备算力,提出一种面向边缘端的施工人员实时检测方法。该方法在自制的施工人员数据集上平均准确率可达到88.23%,较YOLOv3检测方法提升4.89个百分点,且将模型大小压缩至原来的1/13,检测速度提升一倍,在嵌入式设备Jetson Xavier NX上检测速度可达到69.08帧/s,满足在施工现场进行实时边缘端检测的要求。