关键词： 图像处理   X光图像目标检测   YOLOv5   Transformer   感受野  

摘要： X光图像违禁品检测是一项极其重要的工作,可以在机场、车站等公共场所检测出各种危险物品,防止事故发生,保护旅客安全。然而,由于X光图像背景复杂、目标尺度变化大等问题,传统的检测算法难以实现准确的检测。因此,针对X光图像背景复杂、违禁品尺度变化大等问题,同时考虑到实际检测场景中对于模型性能和运行速度的要求,本文对YOLOv5s网络模型进行改进。首先,为了提升网络对全局特征的提取能力,在主干网络引入Transformer模块,依赖其全局建模能力,弥补局部信息的不足;然后,为了更加准确地检测X光图像中不同尺度的违禁品,结合空洞卷积、CBAM(Convolutional Block Attention Module)设计感受野自适应融合模块,对不同尺度感受野信息进行合理分配,提升对于背景复杂下不同尺度违禁品的检测精度,使模型可以更好地适应不同的任务场景;最后,在模型中使用优化的DIoU(EDIoU)边框回归损失函数,在DIoU中引入惩罚权重φ,在缩短模型的训练时间,减小边框损失误差的同时,进一步提高模型对违禁品的检测精度。为了验证本文提出的优化方法的可行性,优化后的YOLOv5s模型在实验室自制的数据集SIXray_OD上进行验证,实验结果表明,优化后的模型检测平均精度提升到89.8%,较原模型提升0.9%。

关键词： 深度学习   路面裂缝   图像处理   机器学习   自动识别  

摘要： 本文专注于开发一种基于深度学习的路面裂缝识别与评估方法。随着道路交通的增加,路面裂缝的及时检测与维修变得至关重要。传统的裂缝检测方法依赖于人工视觉检查,既费时又效率低下。因此,本研究利用先进的图像处理技术结合深度学习算法,提出了一种自动化、高效的裂缝检测与评估系统。通过大量的道路裂缝图像数据训练卷积神经网络(CNN),该系统能够准确地识别和分类路面裂缝。实验结果显示,相较于传统方法,本系统在裂缝识别的准确性和处理速度方面有显著提升,能有效辅助道路维护决策,提高道路安全性。

关键词： 遥感图像   目标检测   自监督   基于查询的目标检测方法  

摘要： 遥感图像目标检测任务在天气预报、环境监测及军事应用等领域均有应用,但其小目标众多、类间相似度大、尺度多样等问题导致提取特征困难。基于深度学习的方法在目标检测领域已经流行起来,Sparse R-CNN是一种结构简单且效果较好的模型,但将其直接应用到遥感图像上结果较差,针对遥感图像特点引入了自监督学习框架跟选择性查询收集提高了遥感图像目标检测的效果,在mAP指标上提高3.8个百分点。

关键词： 无人机   YOLOv8   长尾分布   目标检测   部分卷积  

摘要： 针对无人机目标检测算法计算复杂难以部署,且长尾分布的无人机数据导致检测精度较低的问题,提出了基于改进YOLOv8的轻量化无人机目标检测算法(PC-YOLOv8-n),可均衡网络检测精度与计算量,并对长尾分布数据有一定泛化能力。使用部分卷积层(PConv)替换YOLOv8中的3×3卷积层,对网络进行轻量化处理,解决网络冗余和计算量复杂的问题;融合双通道特征金字塔,增加自上而下的路径,将深层信息与浅层信息进行融合,同层引入轻量化注意力机制,提升网络的特征提取能力;采用均衡焦点损失(EFL)作为类别损失函数,通过均衡尾部类别在网络训练时的梯度权重,增加网络的类别检测能力。实验结果表明,PC-YOLOv8-n在VisDrone2019数据集中具有良好的表现,在mAP50精度上比原始YOLOv8-n算法提高了1.6个百分点,同时模型的参数和计算量分别降低为2.6×10^(6)和7.6 GFLOPs,检测速度达到77.2 FPS。

关键词： 目标检测   虫害防治   分类识别   Mask RCNN   粘连目标  

摘要： 智能虫情测报灯对农业生产中及时察觉虫害、虫灾问题有重大作用,准确的害虫分类识别为虫情测报提供可靠数据支撑的关键。该研究对智能虫情测报灯所需核心识别算法进行改进,针对分类目标多尺度、存在多种相似非目标害虫干扰、易产生目标粘连等问题,提出一种基于改进Mask-RCNN(mask region-based convolutional neural network)模型的害虫图像智能识别模型。该模型使用DeAnchor算法改进Mask-RCNN的锚框引导机制,使用NDCC(novelty detection consistent classifiers)训练分类器进行联合分类和检测,改善非目标杂虫的误识别问题。改进后模型对无杂虫、不同虫体密度图像的识别准确率最高达到96.1%,最密集时可达90.6%,在仅有非目标的图片识别中,误检率降至9%,非目标与目标共存且密度为40虫/图的误检率降至15%。试验表明,该文所提模型在现有分类模型的基础上,增强了对密集区域的检测能力,改善了非目标误识别问题,在实际检测环境下的害虫分类识别精度更高,可为虫害防治工作提供数据参考。

关键词： 深度学习   计算机视觉   混凝土表面裂缝   裂缝检测   目标检测  

摘要： 针对表面裂缝的快速检测识别和数值提取问题,提出了基于YOLOx目标检测框架的改进性轻量算法ConvCrackDet,并集成数值提取方法,实现快速检测的同时可计算出裂缝的具体信息.结果表明:在所使用的由四个数据集集成的980个数据中,取得了AP_(50)=90.9,参数量=7.06,推理速度=3.23 ms的结果,验证了该方法在提高精度、减小复杂度,以及推理时间方面的优势,并准确地获取裂缝的长度宽度等数值信息.

关键词： 交通目标检测   YOLOv7-Tiny   Faster-Net   EfficiCLoss  

摘要： 在复杂的多目标交通环境中存在检测种类多、背景信息繁杂、图像分辨率低不能有效检测等问题,使用常见的目标检测算法不能达到高精度的实时检测效果,因此提出一种改进YOLOv7-Tiny的交通多目标检测算法。改进算法中首先使用部分卷积——PConv替换原始卷积,优化模型参数量和运行速度;其次采用轻量级算子CARAFE替换原有上采样部分的最临近插值,提升特征融合能力;最后采用EfficiCLoss替换原有损失函数,提高边界框的定位精度改善检测目标因遮挡而漏检问题。此外创建一个基于交通复杂场景的多目标数据集,在此数据集上进行实验,结果表明改进后的检测算法相较于原YOLOv7-Tiny网络的mAP提高了4.3%,检测速度提高了12.5%,参数量减少了30%,满足智慧交通实时检测的要求。

关键词： 无人机测绘技术   建筑工程测量   遥感   图像处理   高效性   精确性   可持续发展  

摘要： 本文分析了无人机测绘技术在建筑工程测量方面的运用。科技飞速进步,使得无人机在建筑行业日益发挥重要作用,这一态势逐步凸显为主导方向。采用无人机的高精度遥感功能及先进的图像处理技术,建筑工程测量效益及精度大幅攀升。无人机具备卓越的现场勘查能力,详测无忧,助力减员增效,有助于工程项目的策划和管控。本文将详述无人机测绘技术的基本原理和实施流程,实际案例分析证实了其在建筑工程测量领域的广泛运用。无人机测绘技术的应用,使得建筑工程领域迈入高效、精确且可持续的新发展阶段。

关键词： 视觉水炮   目标检测   目标跟踪   轨迹预测  

摘要： 船载水炮在打击动态目标时,往往会因水柱飞行的时间长存在打击滞后的现象。论文设计的视觉水炮,通过视觉系统进行67目标检测与识别,对目标进行定位;对定位目标进行跟踪,并设计了丢失预警模块和重检测方法实现了长时间的鲁棒跟踪;对目标轨迹进行预测,通过轨迹曲线斜率特征方程来建立预测数学模型,计算提前量实现了对目标的锁定。在100次轨迹试验中,在目标相对速度5节时,吻合度可以达到92.3%。在应用中,此技术有效地解决了视觉水炮打击运动目标时的滞后现象。

关键词： 深度学习   路面缺陷检测   目标检测   图像分割   YOLOv5模型   “U”形多尺度扩张卷积网络  

摘要： 路面缺陷会给公路监管和路面养护带来严重影响,本文针对目前路面缺陷图像采集方法成本高、效率低的问题,提出一种基于深度学习的路面缺陷检测方法。该方法包括目标检测和图像分割子系统,其中,目标检测使用YOLOv5模型来提升路面缺陷位置识别精准率;图形分割使用“U”形多尺度扩张卷积网络(U-Multiscale Dilated Network,U-MDN)来增强路面缺陷深度特征提取。使用目标检测数据集和图像分割数据集进行试验,其中YOLOv5模型精度为92%;比较U-Net模型和U-MDM模型,U-MDN模型的Precision、Recall和F1-score指标综合表现最优,充分证明了该方法对路面缺陷检测具有有效性。