关键词： 计算机视觉   深度学习   目标检测   故障检测  

摘要： 目前铁路货车依然使用传统的故障检测方法,主要依赖人工检查和经验判断,这种方式耗时且容易出现漏判和误判的情况,工作效率无法提升。随着机器视觉技术的快速发展,计算机视觉、目标检测、深度学习等技术已经广泛应用于图像目标检测领域,本文基于改进的YOLOv7,引入组归一化和注意力机制,提高目标检测的准确率和稳定性,降低关键部件故障检测的漏报率。

关键词： 定位与建图系统   目标检测   室内动态环境   ORB特征点   位姿估计   稠密点云地图   八叉树地图   机器人操作系统  

摘要： 为了提高室内动态场景下定位与建图的准确性与实时性,提出了一种基于目标检测的室内动态场景同步定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统。利用目标检测的实时性,在传统ORB_SLAM2算法上结合YOLOv5目标检测网络识别相机图像中的动态物体,生成动态识别框,根据动态特征点判别方法只将识别框内动态物体上的ORB特征点去除,利用剩余特征点进行相机位姿的估计,最后建立只含静态物体的稠密点云地图与八叉树地图。同时在机器人操作系统(robot operating system,ROS)下进行仿真,采用套接字(Socket)通信方式代替ROS中话题通信方式,将ORB_SLAM2算法与YOLOv5目标检测网络相结合,以提高定位与建图的实时性。在TUM数据集上进行多次实验结果表明,与ORB_SLAM2系统相比,本文系统相机位姿精确度大幅度提高,并且提高了每帧跟踪的处理速度。

关键词： 茶叶病害   目标检测   无人机遥感   轻量型网络   LiTLBNet  

摘要： 针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大,病斑和背景之间相似性高等问题,设计了一个轻量型网络LiTLBNet,用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络,用来提取茶叶枯病病斑的可区分特征,减少因图像中病斑的尺度、颜色和形状的巨大差异而导致的漏检。在LiTLBNet的LNeck结构中引入了SE和ECA模块,帮助网络在通道维度上学习目标的综合特征,减少因病斑和背景之间的相似性造成的误检,同时删除原基线网络最大的特征图,以减少计算量和模型大小。此外,本研究还通过旋转、加噪声、构建合成图像等方式来扩充训练样本数量,提高小样本条件下LiTLBNet网络泛化能力。实验结果表明,利用LiTLBNet检测无人机遥感图像中茶叶枯病的精度为75.1%,平均精度均值为78.5%,与YOLO v5s接近。然而,LiTLBNet内存占用量仅2.0 MB,是YOLO v5s网络的13.9%。LiTLBNet网络可用于对茶叶枯病进行实时、准确的无人机遥感监测。

关键词： 无人机   航拍图像   小目标检测   高性能特征提取   任务解耦  

摘要： 无人机广泛应用于环境监测、资源规划和电力巡检等多种领域,其航拍图像中存在大量小尺寸目标,给目标检测任务带来难度。为此,在YOLOv5s的基础上提出一种基于高性能特征提取和任务解耦的目标检测网络(HFTT-Net)算法。首先,针对航拍图像中小尺寸目标特征提取困难的问题,在原始骨干网络的基础上引入多头自注意力机制,使网络充分关注小目标信息,在多尺度特征融合过程中使用SPD(Space-to-depth)组件,增强待检测目标的特征;接着,对于目标检测中普遍存在的任务冲突的问题,将分类头与回归头进行解耦操作,进一步提升目标检测精度;最后,结合基于EIoU的回归损失对网络进行监督,提升网络收敛速度,实现无人机航拍图像中目标的精确检测。在VisDrone2019数据集上的实验结果表明,HFTT-Net中的高性能特征提取和任务解耦操作能够充分提升网络的小目标检测能力,在航拍图像的多密集小目标场景任务中表现突出,该算法在能够满足实时检测的情况下与经典的YOLOv5s算法相比精度提升了2.5%。

关键词： 计算机视觉   Yolov5   交通灯检测   EfficientNet网络   注意力机制  

摘要： 针对传统的交通信号灯检测难度大、准确率低等问题,本文提出了一种基于EfficientNet和CBAM的YOLOV5交通信号灯检测算法。该算法通过引入EfficientNet作为骨干网络,提高了检测器的效率和准确性的同时,引入CBAM模块加强了网络的注意力机制,进一步提高了检测器的性能。在BDD数据集上的实验结果表明,本文提出的算法检测精度达到93.6%,相比于现有的交通信号灯检测算法,在检测速度和准确性方面均有显著提升。该算法具有较高的实用价值,可用于智能交通系统等领域。

关键词： AI技术   人工智能   计算机科学   计算机视觉   大数据   影像档案   深度学习   政府工作报告  

摘要： AI,即人工智能(Artificial Intelligence),是指计算机像人一样拥有智能能力,是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科,可以模拟人类实现识别、认知、分析和决策等多种功能。在2024年政府工作报告中,旗帜鲜明提出“深化大数据、人工智能等研发应用,开展‘人工智能+’行动”。在档案管理领域,AI技术主要分布于归档、检索、编研、安全以及物联等方面。随着Chat GPT和Sora的横空出世,AI技术对影像档案管理工作产生了极为重大的影响。深度学习、计算机视觉、视觉内容自动识别、决策系统和大数据应用等细分领域。

关键词： 目标检测   无人机图像   颈部网络   CotNet   解耦头   损失函数  

摘要： 无人机在军事情报、航拍检测等领域能够提供目标相关的图像信息,为处理任务提供目标信息。针对无人机图像背景复杂、检测目标小、可提取特征少等问题,提出基于YOLOv5s的改进无人机图像识别算法。首先,结合CotNet模块对网络结构进行优化,提升模型自学习能力并增强识别精度;其次,对颈部网络进行改进,通过跨层链接和提高特征图分辨率更好地利用浅层特征图中包含的丰富信息来定位目标,并且在检测头部分采用解耦检测头,减少预测过程中定位与分类任务对于特征信息的冲突;最后,为了提高收敛速度和模型精度,在CIoU和EIoU损失函数的基础上对损失函数的宽高纵横比进行优化。在公开数据集VisDrone测试集上进行测试,所提算法相比原始YOLOv5s算法的mAP_(50)与mAP_(50∶95)分别提升了6.1与2.9个百分点,实验结果表明,所提模型能够有效提升无人机图像识别的准确率。

关键词： 目标检测   YOLOv4   药品外观识别   GhostNet   注意力机制   双向特征金字塔网络  

摘要： 目的在药品调剂过程中,利用计算机视觉技术识别药品容易受到光照、角度以及包装等因素的影响,会产生较大的识别误差。因此,本文提出了一种用于药品外观识别的目标检测算法(YOLOv4-GhostNet-CMB)。方法首先,该算法使用GhostNet结构重新设计YOLOv4的骨干特征提取网络;其次,在Ghost模块中融合CA注意力机制,沿着水平和垂直方向聚合特征,增强模型对药品的精确定位能力;最后,通过引入Bi-FPN特征金字塔结构与新主干相连,并新增了一个特征图输出,加强特征的提取,增强药品的识别率。结果YOLOv4-GhostNet-CMB算法平均准确率可达到92.31%,与YOLOv4算法相比提升了4.49%。结论本方法能够有效识别药品,且模型大小仅有150 M。

关键词： 移动机器人   同时定位与建图   特征提取   目标检测   平面匹配   定位精度   稠密三维重建  

摘要： 针对移动机器人同时定位与建图(SLAM)算法在动态复杂、低纹理场景中存在算法精度下降甚至无法正常工作等问题,提出一种基于快速运动目标检测与平面匹配的算法。将视觉特征提取与运动目标检测方法相结合,降低动态目标对定位的干扰;采用平面匹配技术,克服低纹理环境特征缺少问题;同时生成一个稠密的三维点云地图,用于机器人环境解析等应用。该算法在数据集KITTI和TUM上的绝对轨迹误差RMSE指数相对于ORB-SLAM2算法分别降低了66.67%、98.77%,算法运行速率为22.20 fps。结果表明该算法具有良好定位精度、运行效率和鲁棒性。

关键词： 图像处理   图像超分辨率重建   卷积神经网络   深度图像   特征融合   通道注意力  

摘要： 针对彩色图像引导的深度图像超分辨率重建算法中存在的纹理转移和深度流失的问题,提出一种基于双特征融合引导的深度图像超分辨率重建网络(DF-Net)。为了充分利用深度和强度特征的关联性,在网络模型的深度恢复重建部分采用双通道融合模块(DCM)和双特征引导重建模块(DGM)。利用输入金字塔结构提取深度信息和强度信息的多尺度特征:DCM基于通道注意力机制对深度特征和强度特征进行通道间的特征融合与增强;DGM将深度、强度特征自适应选择融合后实现重建的双特征引导,增加了深度特征的引导作用,改善了纹理转移和深度流失的问题。实验结果表明,所提方法的峰值信噪比(PSNR)和均方根误差(RMSE)优于RMRF、JBU和Depth-Net等方法,尤其4×超分辨率重建结果的PSNR值比其他方法平均提升6.79 dB,RMSE平均下降0.94,取得了较好的深度图像超分辨率重建效果。