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。     

基于深度学习优化SSD算法的硅片隐裂检测识别

针对传统的通过机器视觉和机器学习算法检测识别硅片隐裂所存在的精度低、识别率差、检测耗时长的问题,提出一种新的检测方法,即采用优化的单个深度神经网络来检测图像中的目标的方法 (Single Shot MultiBox Detector,SSD),对SSD的特征提取网络融合了密集连接卷积网络(Densely Connected Convolutional Networks,Dense Net),解决了原网络对低于0. 1 mm的裂痕提取困难的缺点。通过实验,优化后的SSD检测算法对低于0. 01 mm裂纹检测精度比传统的通过纹理滤波和SVM分类检测算法提高了22%,比没有优化的SSD算法检测准确率提高了6%。证明了本文作者所提方法的有效性。     

基于SSD网络模型的多目标检测算法

针对现代化工厂中视觉机器人或智能终端处理多目标检测算法的计算任务繁重、运算速度较慢等问题,将网络通信技术应用到算法处理中进行了在线检测。对TCP/IP协议进行了研究,建立了智能终端和云端之间的关系,提出了将智能终端采集到的图像数据进行预处理然后使用基于TCP的Socket多线程通信方式将图像数据送入云端,在云端的多台计算机上同时使用SSD网络模型的多目标检测算法进行了并行处理,并将结果传回智能终端。利用计算机单机与智能终端在线检测在处理时间上进行了对比试验。试验结果表明:在线检测速度稍慢,但已满足实际需求;智能终端在线检测降低了对智能机器人终端硬件的要求,回收的数据可以再利用,并且可以实现算法动态升级。     

基于残差单发多框检测器模型的交通标志检测与识别

针对现有目标检测方法仅适用于大尺寸、少量特定种类交通标志的检测,且对复杂交通场景图像检测效果不佳的问题,以抗退化性能较强的ResNet101为基础网络,增加若干卷积层构建残差单发多框检测器（SSD）模型,对高分辨率的交通图像进行多尺度分块检测。为了加快检测速度,采取由粗到精的策略,省略对纯背景图像块的预测. 利用中等尺度图像块的初检结果缩小目标范围;对目标范围内的其他图像块进行检测;将所有图像块结果映射回原图像,并结合非极大值抑制实现精准识别。实验结果表明,该模型在公开的交通标志数据集Tsinghua-Tencent 100K上取得了94%的总体准确率和95%的总体召回率,对多分辨率图像中不同大小和形态的交通标志都具有良好的检测能力,鲁棒性较强。     

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...     

SSD与时空特征融合的视频目标检测

目的 视频目标检测旨在序列图像中定位运动目标,并为各个目标分配指定的类别标签。视频目标检测存在目标模糊和多目标遮挡等问题,现有的大部分视频目标检测方法是在静态图像目标检测的基础上,通过考虑时空一致性来提高运动目标检测的准确率,但由于运动目标存在遮挡、模糊等现象,目前视频目标检测的鲁棒性不高。为此,本文提出了一种单阶段多框检测（single shot multibox detector,SSD）与时空特征融合的视频目标检测模型。方法 在单阶段目标检测的SSD模型框架下,利用光流网络估计当前帧与近邻帧之间的光流场,结合多个近邻帧的特征对当前帧的特征进行运动补偿,并利用特征金字塔网络提取多尺度特征用于检测不同尺寸的目标,最后通过高低层特征融合增强低层特征的语义信息。结果 实验结果表明,本文模型在ImageNet VID （Imagelvet for video object detetion）数据集上的mAP （mean average precision）为72.0%,相对于TCN （temporal convolutional networks）模型、TPN+LSTM （tubelet proposal network and long short term memory network）模型和SSD+孪生网络模型,分别提高了24.5%、3.6%和2.5%,在不同结构网络模型上的分离实验进一步验证了本文模型的有效性。结论 本文模型利用视频特有的时间相关性和空间相关性,通过时空特征融合提高了视频目标检测的准确率,较好地解决了视频目标检测中目标漏检和误检的问题。     

一种高度并行的卷积神经网络加速器设计方法

为实现卷积神经网络数据的高度并行传输与计算,生成高效的硬件加速器设计方案,提出了一种基于数据对齐并行处理、多卷积核并行计算的硬件架构设计和探索方法. 该方法首先根据输入图像尺寸对数据进行对齐预处理,实现数据层面的高度并行传输与计算,以提高加速器的数据传输和计算速度,并适应多种尺寸的输入图像;采用多卷积核并行计算方法,使不同的卷积核可同时对输入图片进行卷积,以实现卷积核层面的并行计算;基于该方法建立硬件资源与性能的数学模型,通过数值求解,获得性能与资源协同优化的高效卷积神经网络硬件架构方案. 实验结果表明: 所提出的方法,在Xilinx Zynq XC7Z045上实现的基于16位定点数的SSD网络(single shot multibox detector network)模型在175 MHz的时钟频率下,吞吐量可以达到44.59帧/s,整板功耗为9.72 W,能效为31.54 GOP/(s·W);与实现同一网络的中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)相比,功耗分别降低85.1%与93.9%;与现有的其他卷积神经网络硬件加速器设计相比,能效提升20%~60%,更适用于低功耗嵌入式应用场合.     

多尺度语义信息融合的目标检测

针对当前目标检测算法对小目标及密集目标检测效果差的问题,该文在融合多种特征和增强浅层特征表征能力的基础上提出了浅层特征增强网络(SEFN),首先将特征提取网络VGG16中Conv4_3层和Conv5_3层提取的特征进行融合形成基础融合特征;然后将基础融合特征输入到小型的多尺度语义信息融合模块中,得到具有丰富上下文信息和...     

基于改进单次多框检测算法的机器人抓取系统

针对汽车零部件回收工厂在实际复杂工况下的零件检测效果不佳导致不能实现精准抓取从而影响生产效率的问题,提出了一种基于改进单次多框检测（SSD）算法的机器人抓取系统,可实现零件检测、分类、定位及抓取任务。首先,通过改进SSD模型检测目标零件,得到零件位置和类别信息;其次,通过Kinect相机标定与手眼标定将像素坐标系转换到机器人世界坐标系,实现零件在机器人空间坐标系下的定位;然后,通过机器人正逆运动学建模与轨迹规划,完成目标零件抓取任务;最后,对整个集成抓取系统进行了零件识别分类、定位到抓取验证实验。实验结果表明：复杂工况下,所提系统的零件抓取平均成功率达到95%,满足零件抓取的实际生产需求。     

基于改进SSD算法的人员安全检测技术

由于钢厂现场环境的复杂,安全事故经常发生。传统的目标检测算法很难适应工业环境光照多变、烟雾较多等因素,从而需要寻求一种能从复杂环境中有效提取特征、实时检测的方法。基于炼钢领域的特点,提出了基于改进多分类单杆检测器(single shot multibox detector,简称SSD)算法的人员安全检测技术。该模型是在深度学习SSD检测算法的基础上加入了嵌套网络,同时对训练样本加入强光、暗光、模糊噪声、椒盐噪声来增加样本属性,最后使用池化技术代替采样对数据进行处理。结果表明,所提方法在复杂环境中有很强的鲁棒性,在不同光照、烟雾较多的情况下,有很高的准确率。