关键词： SPD-Conv结构   NAM注意力机制   YOLOv7算法   鱼群检测   目标检测  

摘要： 为解决因水下成像环境退化导致图像分辨率较低,以及因鱼群目标较小等因素导致的检测精度不高的问题,提出了一种结合SPD-Conv结构和NAM注意力机制的改进YOLOv7检测算法。首先,采用Space-to-Depth(SPD)结构改进头部网络,取代了网络中原有的跨步卷积结构,保留了更多的细粒度信息,提升了特征学习的效率,提高了网络对低分辨率图像的检测效果。然后在网络中引入Normalization-based Attention Module(NAM)注意力机制,采用CBAM的模块集成方式,使用BN缩放因子来计算注意力权重,抑制了不显著的特征,提升了小目标检测的准确率。最后针对水下成像退化,对检测图片做反卷积预处理,减小了水下成像退化因素对检测造成的影响。实验结果显示,在WildFish数据集上模型的整体精度达到97.2%,与YOLOv7算法相比提升了7.6%,准确率提升了8.5%,召回率提升了9.8%,与Efficientdet,SSD,YOLOv5及YOLOv8算法相比,所提模型精度分别提升了12.6%,17.8%,4%及2.9%,在Aquarium数据集上模型的整体精度达到80.5%,相比Efficientdet,SSD,YOLOv5,YOLOv7及YOLOv8分别提升了18.4%,11.6%,6.9%,2.0%及2.7%,可以满足水下鱼群识别的需求。

关键词： 海杂波   目标检测   特征融合  

摘要： 为提高海面目标的检测概率,提出一种多维特征融合的目标检测方法。首先,在时域的基础上,提取赫斯特(Hurst)指数和信息熵(IE)2种特征。其次,在频域的基础上,提取频域方差与均值比(FVAR)作为特征。然后,在时频域的基础上,提取短时傅里叶变换(STFT)后的时频图作为特征。最后,使用2支改进的卷积神经网络(CNN)分别训练一维特征和二维特征,之后联合2支网络,得到最终的目标检测结果。进一步与传统卷积神经网络作对比,结果显示在相同训练条件下,所提方法的计算时间缩短40%以上。

关键词： 人工智能   自然语言处理   计算机视觉   机器学习   图像识别   专家系统   语言识别   机器人  

摘要： 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学,主要包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统、机器学习,计算机视觉等。发展新一代人工智能是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力跃升的重要战略资源,对促进新质生产力发展、完善现代化产业体系、助力高质量发展具有重要意义。

关键词： 弱小目标   目标检测   SAR图像   散射信息   目标特性  

摘要： 随着合成孔径雷达(SAR)技术的不断进步,大范围观测和高分辨率成像使得SAR图像中包含了大量特征微弱的小尺寸目标,通常涵盖飞机、车辆、油罐、船舶等高价值民用目标和关键军事目标,这类目标尺寸较小、特征微弱、稠密相连、形态多变,对它们进行精确的检测是当前SAR图像解译的难题.随着深度学习技术的发展,研究者们针对SAR弱小目标的成像特性和检测挑战,通过对深度学习网络的精细调整和优化,成功地推动了本领域的进步.本文将全面回顾基于深度学习的SAR图像弱小目标检测,以数据集和方法为研究对象,深入分析SAR弱小目标检测任务所面临的主要挑战,总结最新检测方法的特点和应用场景,并汇总整理了公开数据集与常用性能评估指标.最后,总结本任务的应用现状,并对未来的发展趋势进行展望.

关键词： 深度学习   太阳电池   缺陷   卷积神经网络   目标检测   图像处理  

摘要： 针对太阳电池表面缺陷问题,在深度学习模型YOLOv5的基础上进行优化与改进。首先,为充分利用深层、浅层和原始的特征信息,加强特征融合,设计具有跨连接结构的特征金字塔网络(ScFPN)。其次,为加强多重感受野融合,基于SPPF构建SPPFCSPC模块,通过最大池化层获得不同感受野,提升算法对于不同尺度太阳电池缺陷检测的鲁棒性。最后,采用ASDIoU作为边界框损失函数,提升边框回归的速度与精度。实验结果表明,改进后的YOLOv5模型mAP@(0.50~0.95)达到83.1%,相比于YOLOv5模型,平均精度提高3.3个百分点,表明该文模型更加适合于太阳电池表面缺陷检测。

关键词： 3D点云   数据增强   目标检测  

摘要： 基于深度学习的3D点云目标检测技术在自动驾驶、智慧工业等领域快速发展的过程中起到了关键性及支撑性作用。然而,由于3D点云覆盖空间广阔、数据稀疏的特点,为了实现更高精度的目标检测,需要对原始点云数据进行数据增强操作。目前,针对2D图像数据增强方法的研究较为广泛,但是面向3D点云数据的增强方法研究仍处于早期阶段。因此,本文旨在针对3D目标检测数据增强方法研究进展进行综述,首先介绍了3D目标检测的基本技术和流程,然后介绍并分析了面向3D目标检测任务的数据增强方法,具体分为三个类别,包括基于2D图像衍化而来的3D点云数据增强方法、针对3D点云设计的增强方法以及混合与创新型数据增强方法。最后讨论了该领域存在的挑战以及未来的发展方向,为未来该领域的研究人员提供参考。

关键词： 嵌入式芯片   目标检测   人工智能   PyQt5   RK3568  

摘要： 当今,芯片国产替代在破解“卡脖子”问题时面临严峻的挑战,需要研究转型过程中如何用好国产芯片,发挥其应有的功能和作用。本文选用瑞芯微RK3568国产芯片进行开发研究,分析基于其KubeSphere容器化管理边缘目标检测智能终端的设计与实现方法、百度飞桨PaddlePaddle AI框架部署与应用、PyQt5图形化UI设计与实现方法等,为进一步推进芯片国产替代进程,完善广播电视产品数字化升级端到端全产业链高质量发展提供参考。

关键词： 目标检测   深度学习   YOLOv5s   神经网络  

摘要： 目标检测是计算机视觉的一个重要方面,在准确性和鲁棒性方面取得了重大进展。尽管取得了这些进步,但实际应用仍然面临着显著的挑战,主要是小物体的检测不准确或漏检。此外,检测模型的大量参数计数和计算需求阻碍了它们在资源有限的设备上的部署。本文提出了一种基于YOLOv5的高级目标检测模型YOLO-QCK。我们首先在颈部网络金字塔结构中引入一个额外的小物体检测层,从而产生一个更大尺度的特征图,以识别小物体的更精细的特征。此外,我们将C3CrossCovn模块集成到骨干网中。该模块采用滑动窗口特征提取,有效地减少了计算量和参数数量,使模型更加紧凑。与基线YOLOv5s模型相比,我们新开发的模型YOLO-QCK在MS COCO验证数据集上显示出相当大的改进,mAP@0.5增加了4.6%,mAP@0.5:0.95增加了4%,同时保持模型尺寸紧凑,参数为9.49 M。结果验证了YOLO-QCK模型在小目标检测中的高效性能,以较少的参数和计算量实现了高精度。

关键词： 小目标检测   遥感图像   YOLOX   可形变卷积  

摘要： 遥感目标检测在环境监测、电路巡检等领域具有重要意义。然而,遥感图像中存在目标尺度差异大、小目标数量较多、类间相似性与类内多样性较高等难题,导致检测检测精度较低。为了解决上述问题,提出了一种基于YOLOX-Tiny的遥感目标检测模型。首先通过改进多尺度特征融合网络以充分利用浅层细节信息和深层语义信息,提高对小目标的检测能力;其次在预测端引入可形变卷积,提高模型对不同尺度、形状目标的鲁棒性;最后采用SIoU损失函数以让预测框向正确的方向移动,进一步提高模型的定位精度。在遥感数据集DIOR和RSOD进行实验,实验结果表明:在不增加参数量的情况下,改进后的模型分别取得了73.68%和97.12%的检测精度,与其他一些先进模型相比,具有较高的精确度,对重叠目标识别率高,且具有良好的实时性。

关键词： 色彩分割   高斯混合模型   聚类算法   形态学  

摘要： 端子压接截面质量对新能源汽车的使用安全有着巨大的影响,因此提高端子压接截面质量的分析水平显得尤为重要。由于端子和线芯材料多为铜,在端子压接截面上很难从颜色上将两者分开,因而鲜少将图像工程技术应用到端子压接截面质量分析中。对此,利用图像处理技术,提出了一个基于分割的端子压接截面质量分析方法,首先通过色彩空间和高斯混合模型(GMM)分割开端子压接截面图像的前景和背景,然后通过多次金字塔聚类算法分割线芯区域和端子区域,最后通过形态学运算对线芯内的细铜线进行定位和分析。该方法解决了颜色和纹理相近的端子和线芯难以分割的问题,并实现了对线芯中细铜线的准确定位。