基于卷积神经网络快速区域标定的表面缺陷检测 被引量：25

1

作者 李宜汀 谢庆生 +2 位作者 黄海松 姚立国 魏琴 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1897-1907,共11页

为检测生产线中产品的表面缺陷,提出一种基于卷积神经网络快速区域标定(FasterR-CNN)的缺陷检测方法,用于识别缺陷类型并标记出缺陷位置。预处理阶段提出区域规划方法粗略裁剪出缺陷主体,以避免产生大量冗余窗口,从而提升检测速度和精... 为检测生产线中产品的表面缺陷,提出一种基于卷积神经网络快速区域标定(FasterR-CNN)的缺陷检测方法,用于识别缺陷类型并标记出缺陷位置。预处理阶段提出区域规划方法粗略裁剪出缺陷主体,以避免产生大量冗余窗口,从而提升检测速度和精度。所提算法结合数据扩充方法增加了图像数量,通过划分K折交叉验证数据集改善了算法的鲁棒性;同时,将稀疏滤波思想融入卷积神经网络,提取双重深度特征作为FasterR-CNN的输入,提升了FasterR-CNN位置检测和识别的精度。通过油辣椒灌装生产线的封盖面典型缺陷检测验证了所提方法的可行性。 展开更多

关键词 表面缺陷检测 卷积神经网络快速区域标定 位置检测 稀疏滤波 生产过程监控

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基于改进快速区域卷积神经网络的视频SAR运动目标检测算法研究 被引量：36

2

作者 闫贺 黄佳 +3 位作者 李睿安 王旭东 张劲东 朱岱寅 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期615-622,共8页

针对传统视频SAR(ViSAR)运动目标检测方法存在的帧间配准难度大、快速运动目标阴影特征不明显、虚警概率高等问题,该文提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的视频SAR运动目标检测方法。该方法结合Faster R-CNN深度学习... 针对传统视频SAR(ViSAR)运动目标检测方法存在的帧间配准难度大、快速运动目标阴影特征不明显、虚警概率高等问题,该文提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的视频SAR运动目标检测方法。该方法结合Faster R-CNN深度学习算法,利用K-means聚类方法对anchor box的长宽及长宽比进行预处理,并采用特征金字塔网络(FPN)架构对视频SAR运动目标的“亮线”特征进行检测。与传统方法相比,该方法具有实现简单、检测概率高、虚警概率低等优势。最后,通过课题组研制的Mini-SAR系统获取的实测视频SAR数据验证了新方法的有效性。 展开更多

关键词 视频SAR 运动目标检测 快速区域卷积神经网络 特征金字塔网络 K-MEANS

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基于生成对抗网络改进的更快速区域卷积神经网络交通标志检测 被引量：4

3

作者 高忠文 于立国 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2020年第7期14-18,共5页

针对小尺寸、远距离的交通标志检测过程中缺少信息的问题,以改进的更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)检测器为基础,结合生成对抗网络(GAN)的目标检测算法实现对小目标交通标志的检测。Faster R-CNN首先根据期望目标设定合适的锚点数... 针对小尺寸、远距离的交通标志检测过程中缺少信息的问题,以改进的更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)检测器为基础,结合生成对抗网络(GAN)的目标检测算法实现对小目标交通标志的检测。Faster R-CNN首先根据期望目标设定合适的锚点数量,生成包含小目标的候选区域,再使用生成网络对候选区域中的模糊小目标进行上采样,生成高分辨率图像,最后使用分类损失函数与回归损失函数对判别网络进行改进。试验结果表明,Faster R-CNN和生成对抗网络相结合的检测算法可以提高远距离小目标交通标志检测性能。 展开更多

关键词 交通标志检测 更快速区域卷积神经网络 生成对抗网络 超分辨重建

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基于改进区域卷积神经网络的SAR图像船只检测方法 被引量：2

4

作者 石洪基 郎海涛 +3 位作者 宋棋 聂晓风 郭展宏 刘梦茜 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第S02期185-191,共7页

准确地掌握船只目标的位置和分布对海上交通管理、海洋事故救援及海洋环境保护等非常重要。近年来,合成孔径雷达(SAR)广泛应用到海上船只目标探测中。本文提出一种基于深度学习框架的船只检测方法,该方法根据SAR图像中船只目标的特点,... 准确地掌握船只目标的位置和分布对海上交通管理、海洋事故救援及海洋环境保护等非常重要。近年来,合成孔径雷达(SAR)广泛应用到海上船只目标探测中。本文提出一种基于深度学习框架的船只检测方法,该方法根据SAR图像中船只目标的特点,对区域卷积神经网络的输入部分及目标候选框提取部分做出了适应性改进,并对训练方法进行了优化。实验表明,本文提出的方法能够在不同分辨率的SAR图像中检测出密集分布、沿岸分布等不同场景下不同大小的船只目标,且检测结果不受旁瓣等噪声的干扰,能够完整地保留船只目标的细节信息,实现整体检测。 展开更多

关键词 船只目标检测 快速区域卷积神经网络 深度学习 合成孔径雷达

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基于深度卷积神经网络的糖尿病视网膜病变分期及病灶检测 被引量：13

5

作者 谢云霞 黄海于 胡建斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期2460-2464,共5页

针对糖尿病视网膜病变(DR)图像分辨率过大、病灶特征过于分散难以获取以及正负难易样本不平衡而导致DR分期精确率一直无法得到有效提高的问题,提出了改进的基于快速区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)和子图分割相结合的DR分期方法。首先... 针对糖尿病视网膜病变(DR)图像分辨率过大、病灶特征过于分散难以获取以及正负难易样本不平衡而导致DR分期精确率一直无法得到有效提高的问题,提出了改进的基于快速区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)和子图分割相结合的DR分期方法。首先,使用子图分割解决视盘区域对于病灶识别的干扰问题;其次,在特征提取阶段使用深度残差网络以解决病灶在高分辨率眼底图像中占比小而导致的特征难以获取的问题;最后,在感兴趣区域(ROI)生成时采用在线困难样本挖掘(OHEM)方法解决正负难易样本不平衡的问题。在国际公开数据集EyePACS进行DR分期实验,所提方法在DR病分期中精确率0期达到94.83%,1期达到86.84%,2期达到94.00%,3期达到87.21%,4期达到82.96%。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN能对DR图像高效分期并自动标注出病灶。 展开更多

关键词 糖尿病视网膜病变 目标检测 基于快速区域的卷积神经网络算法 子图分割 在线困难样本挖掘

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基于卷积神经网络的半身裙款式特征分类识别 被引量：10

6

作者 邓莹洁 罗戎蕾 《现代纺织技术》 北大核心 2021年第6期98-105,共8页

针对服装特征分类识别不够全面、较多分类特征导致效果较差的问题,提出一种带有Inception v2模组的快速区域卷积神经网络模型的女装半身裙多特征分类识别方法。建立一个包含8类款式、11种颜色、5种图案、4种长度,共计28种类别标签的女... 针对服装特征分类识别不够全面、较多分类特征导致效果较差的问题,提出一种带有Inception v2模组的快速区域卷积神经网络模型的女装半身裙多特征分类识别方法。建立一个包含8类款式、11种颜色、5种图案、4种长度,共计28种类别标签的女装半身裙样本库;以快速区域卷积神经网络(Faster r-cnn)结构为基础,引入一个Inception v2模组,对半身裙的款式及多种特征进行学习训练,通过全连接层将来自Faster r-cnn主干网络和Inception v2的分类信息进行特征融合并共享损失,以提高算法的准确率;将目标检测框与分类结果一起输出,在对半身裙图像精准定位的基础上实现了半身裙款式及常见特征的分类识别。结果表明:该方法的平均分类准确率为92.8%,可以有效地对女装半身裙款式、特征进行分类识别,并且可用于实际场景的服装图片中。 展开更多

关键词 卷积神经网络 Inception v2模组 快速区域卷积神经网络 女装半身裙

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基于改进深度置信网络的木板表面缺陷检测模型 被引量：3

7

作者 李馥颖 杨大为 黄海 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期728-734,共7页

为了提高木板表面缺陷检测精度,采用连续型深度置信网络(DBN)建立木板表面缺陷检测模型。首先,对待检测的木板图片进行关键特征提取,并建立DBN检测模型。然后,将木板图片特征输入DBN的多个受限玻尔兹曼机(RBM)层进行深度训练,从而利用DB... 为了提高木板表面缺陷检测精度,采用连续型深度置信网络(DBN)建立木板表面缺陷检测模型。首先,对待检测的木板图片进行关键特征提取,并建立DBN检测模型。然后,将木板图片特征输入DBN的多个受限玻尔兹曼机(RBM)层进行深度训练,从而利用DBN的深度优势来获得木板表面缺陷检测结果。最后,引入人工蜂群(ABC)算法对DBN的权重参数进行优化从而缩短训练时间。实例测试实验结果表明:选择学习速率为0.075时,ABC-DBN算法在划痕、刮痕、裂缝、崩缺4类样本集中的均方根误差(RMSE)均值性能更优。采用卷积神经网络(CNN)、快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)、自适应增强卷积神经网络(AdaBoost-CNN)和ABC-DBN算法分别进行检测准确率对比实验。结果显示,ABC-DBN算法检测准确率RMSE为5.067×10^(-2),是最优结果,Adaboost-CNN算法次之,CNN算法最差。 展开更多

关键词 深度置信网络 木板表面 缺陷检测 受限玻尔兹曼机 人工蜂群算法 卷积神经网络 快速区域卷积神经网络 自适应增强卷积神经网络

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基于改进Faster-RCNN的起重机钢丝绳表面缺陷识别方法

8

作者 苏立鹏 娄益凡 +3 位作者 杨吴奔 高建貌 王雪迎 易灿灿 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1341-1349,共9页

针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识... 针对现有的起重机钢丝绳表面缺陷检测中存在的检测效率低、准确度差、鲁棒性有限等问题,提出了一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)的起重机钢丝绳表面缺陷识别检测方法,该方法结合多个关键技术,显著提升了钢丝绳表面缺陷识别的性能。首先,采用了多尺度策略提高输入图像的分辨率,从而更好地检测不同大小的缺陷;其次,在网络中引入了可变形卷积,以增强其捕捉传统卷积技术难以检测的钢丝绳缺陷复杂形状特征的能力;采用了路径增强技术融合低维和高维特征,有效解决了在下采样和特征融合过程中信息丢失的问题,极大提升了模型在各层之间保持关键信息的能力;最后,采用了广义交并比(GIOU)损失函数替代传统的交并比(IOU)损失函数,显著提高了边界框预测的准确性,验证了改进后的Faster-RCNN算法在起重机钢丝绳损伤检测的性能提升方面较为显著。研究结果表明:改进版Faster-RCNN模型相比原算法在精度上有了显著提高,准确率从81.8%提升至90.2%,召回率从83.8%提高至94.2%,最终平均精度达到0.934,提升了9.6%。与传统检测算法如SSD和原版YOLOv5相比,该方法的准确率分别提高了17.6%和11.0%,证明了其在钢丝绳损伤图像识别中的有效性。 展开更多

关键词 起重机械 损伤检测 改进的快速区域卷积神经网络 多尺度和自定义锚框策略 广义交并比损失函数 可变形卷积 路径增强特征金字塔 区域提议网络 消融实验

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基于推理网络的人体动作识别 被引量：3

9

作者 葛鹏花 智敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第3期853-858,共6页

为更好地对动作进行分类,提出基于推理网络的人体动作识别算法。通过Faster RCNN提取以人为主要区域、以场景信息为附加区域的特征信息,将其输入到LSTM中进行边框回归以及动作分类,通过结合Faster RCNN和LSTM获得动作的空间特征和时间特... 为更好地对动作进行分类,提出基于推理网络的人体动作识别算法。通过Faster RCNN提取以人为主要区域、以场景信息为附加区域的特征信息,将其输入到LSTM中进行边框回归以及动作分类,通过结合Faster RCNN和LSTM获得动作的空间特征和时间特征,得到更精确的动作分类。在公认的两个数据集上进行实验,UCF-101数据集上精确度达到了93.6%,HMDB-51数据集中精确度达到了66.2%。 展开更多

关键词 推理网络 人体动作识别 上下文信息 快速区域卷积神经网络 长短时记忆网络

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联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

10

作者 韩子硕 王春平 +1 位作者 付强 赵斌 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期164-175,共12页

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合... 针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。 展开更多

关键词 生成对抗网络 快速区域卷积神经网络 合成孔径雷达 目标检测

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融合高效通道注意力的复杂场景违禁品检测 被引量：1

11

作者 崔丽群 李万欣 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期494-505,共12页

针对X射线在违禁品检测任务中安检图像色彩存在对比度低、检测精度低、极易出现漏检错检的问题,在快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法基础上,通过K-means聚类算法改进锚框(Anchor)的生成方式;提出将高效通道注意力机制(ECANet)引... 针对X射线在违禁品检测任务中安检图像色彩存在对比度低、检测精度低、极易出现漏检错检的问题,在快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法基础上,通过K-means聚类算法改进锚框(Anchor)的生成方式;提出将高效通道注意力机制(ECANet)引入到感兴趣池化层(ROIpooling)后,突出违禁品的轮廓、色彩等信息。本文算法在S_DXray数据集上的m AP达到92.06%,改进后网络模型检测精度提高5.06个百分点。有效提高X射线图像违禁品检测的精度和小尺度目标的检测能力,有效避免错检、漏检的现象。 展开更多

关键词 目标检测 X射线图像 残差网络 特征金字塔 K均值聚类 快速区域卷积神经网络 高效通道注意力机制

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基于改进YOLOv8的风电叶片表面损伤检测与识别方法 被引量：6

12

作者 吴博阳 毛胜轲 +3 位作者 林特宇 任浩杰 蔡海洋 李扬 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1260-1268,共9页

针对风电叶片极易出现损伤和故障,且制造和维护成本高昂等问题,提出了一种基于改进YOLOv8模型的风电叶片表面损伤检测与识别方法。首先,将现场拍摄到的高清叶片图像作为实验数据集,并将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集;然后,... 针对风电叶片极易出现损伤和故障,且制造和维护成本高昂等问题,提出了一种基于改进YOLOv8模型的风电叶片表面损伤检测与识别方法。首先,将现场拍摄到的高清叶片图像作为实验数据集,并将其按比例随机划分为训练集、验证集和测试集;然后,在YOLOv8模型中引入了动态数据增强算法Mosaic、Mixup及离线数据增强算法Albumentations,对训练数据集进行了扩充,解决了模型在有限数据集下的泛化性问题;最后,使用卷积注意力模块(CBAM)和梯度协调机制(GHM)/Focal loss算法等手段加强了模型的损伤检测能力,改进了样本分布不均衡问题,建立了一种先进的风电叶片表面损伤检测与识别方法,提升了YOLOv8模型对叶片损伤的检测精度。研究结果表明:改进后的YOLOv8模型在计算量和参数量都较低的情况下,其平均精度(AP)、平均召回率(AR)都超越了同等配置下的快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)模型。改进后的YOLOv8模型在交并比(IoU)阈值为0.5时的AP和AR分别达到了73.2%和58.8%,验证了该方法在风电叶片损伤检测方面具有一定的可靠性和有效性。 展开更多

关键词 风电叶片损伤识别 YOLOv8 目标检测 数据增强算法 卷积注意力模块 梯度协调机制 平均精度 平均召回率 快速区域卷积神经网络 交并比

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基于改进的Faster RCNN的仪表自动识别方法 被引量：4

13

作者 王欣然 张斌 +1 位作者 湛敏 赵成龙 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期532-539,共8页

在环境复杂的工业场景中,仪表盘存在类别多、相似性高等问题,导致检测的识别效果较差、准确率不高。针对这一问题,提出了一种基于改进的更快速的区域卷积神经网络(Faster RCNN)的仪表自动识别方法。首先,采用残差网络(Resnet)101代替视... 在环境复杂的工业场景中,仪表盘存在类别多、相似性高等问题,导致检测的识别效果较差、准确率不高。针对这一问题,提出了一种基于改进的更快速的区域卷积神经网络(Faster RCNN)的仪表自动识别方法。首先,采用残差网络(Resnet)101代替视觉几何群网络(VGG)16,进行了网络结构简化;然后,引入了特征金字塔网络(FPN),并将其改进为递归特征金字塔网络后进行了迭代融合,输出了特征图;接着,引入了注意力机制模块,根据特征的重要程度,完成了对输出通道权值的重新分配,增强了Faster RCNN对目标的运算能力;提出了改进非极大值抑制算法(Softer-NMS),通过降低置信度来确定准确的目标候选框;最后,采用Mosaic数据增强技术对可视对象类(VOC)2007数据集进行了扩充,对改进后的Faster RCNN模型进行了仪表自动识别的实验。研究结果表明:在相同工业环境下,与传统的Faster RCNN算法模型相比,改进后的Faster RCNN模型准确率为93.5%,较原模型提高了3.8%,mAP值为92.6%,较原模型提高了3.7%,可见该方法在实际生产中具有较强的鲁棒性与泛化能力,可满足工业上对智能检测的要求。 展开更多

关键词 仪表识别 更快速的区域卷积神经网络 递归特征金字塔网络 注意力机制 非极大值抑制算法 Mosaic数据增强技术

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基于改进深度学习的航拍滑坡检测方法

14

作者 杨靛青 毛艳萍 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期268-274,共7页

为及时发现滑坡险情展开应急救援,提出一种结合逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(DRSN-CW)方法的更快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)模型的航拍图像滑坡检测算法。利用图像增强的伽马变换、高斯滤波方法提高图片的质量;使用群组归一... 为及时发现滑坡险情展开应急救援,提出一种结合逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(DRSN-CW)方法的更快速区域卷积神经网络(Faster-RCNN)模型的航拍图像滑坡检测算法。利用图像增强的伽马变换、高斯滤波方法提高图片的质量;使用群组归一化方法消除batchsize大小对模型的影响;为减少噪声以及无关特征区域的干扰,采用DRSN-CW网络对滑坡检测目标进行精准定位。实验结果表明,改进后模型与先前模型相比F1值以及平均精度分别增加了10.7%、10.2%,可以有效检测滑坡险情。 展开更多

关键词 更快速区域卷积神经网络 滑坡检测 无人机航拍 伽马变换 高斯滤波 群组归一化方法 逐通道不同阈值的深度残差收缩网络

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基于改进Fast R-CNN的红外图像行人检测研究 被引量：14

15

作者 车凯 向郑涛 +2 位作者 陈宇峰 吕坚 周云 《红外技术》 CSCD 北大核心 2018年第6期578-584,共7页

针对红外图像行人检测任务中行人细节信息少,特征提取计算量大以及易受背景影响等问题,提出了一种改进的Fast R-CNN(快速区域卷积神经网络)红外图像行人检测方法。改进主要涉及两个方面:(1)结合红外图像的特点提出了一种自适应ROI提取算... 针对红外图像行人检测任务中行人细节信息少,特征提取计算量大以及易受背景影响等问题,提出了一种改进的Fast R-CNN(快速区域卷积神经网络)红外图像行人检测方法。改进主要涉及两个方面:(1)结合红外图像的特点提出了一种自适应ROI提取算法,在不影响检测准确率的前提下,降低了ROI数量,使得网络的计算量减小;(2)提出了一种加权锚点框的定位机制,基于3种不同宽高比锚点框的检测置信度进行坐标加权,获得更准确的定位框。实验结果表明,本文提出的改进方法与传统的Haar+LBP+HOG+SVM算法及Fast R-CNN算法相比,红外图像行人检测的准确率从80.3%和91.2%提高到92.3%,检测速度从68 ms/f和25 ms/f提高到12 ms/f,提高了系统的性能。 展开更多

关键词 快速区域卷积神经网络 红外图像 行人检测 自适应ROI提取 加权锚点框

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基于Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法 被引量：25

16

作者 李春明 逯杉婷 +1 位作者 远松灵 王震洲 《中国农机化学报》 北大核心 2019年第12期171-176,共6页

针对当前除草机器人杂草识别定位不准确、实时性差等问题,提出一种基于Faster R-CNN的草坪杂草识别算法。该方法首先使用快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法训练初始化模型,然后通过在网络池化层后添加生成对抗网络(GAN)噪声层来... 针对当前除草机器人杂草识别定位不准确、实时性差等问题,提出一种基于Faster R-CNN的草坪杂草识别算法。该方法首先使用快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法训练初始化模型,然后通过在网络池化层后添加生成对抗网络(GAN)噪声层来提高网络的鲁棒性。试验结果表明,该种方法在正常拍摄的测试集图片中识别率达到97.05%,在加噪图片测试集的识别率达到95.15%,识别结果均优于传统的机器学习方法。同时,本方法具有识别速度快的特点,可用于实时检测,在园林杂草清理等方面具有应用价值。 展开更多

关键词 杂草识别 深度学习 快速区域卷积神经网络 区域建议网络 生成对抗网络

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基于深度学习的肺炎图像目标检测 被引量：5

17

作者 何迪 刘立新 +3 位作者 刘玉杰 熊丰 齐美捷 张周锋 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期443-451,共9页

肺炎是一种严重危害身体健康的疾病,通常使用肺部X光片进行检查。肺炎诊断是肺炎治疗前非常重要的环节,但是由于肺部其他疾病的干扰、医疗数据的爆发式增长以及专业病理医生的缺乏等,导致肺炎的准确诊断较为困难。深度学习能够模仿人脑... 肺炎是一种严重危害身体健康的疾病,通常使用肺部X光片进行检查。肺炎诊断是肺炎治疗前非常重要的环节,但是由于肺部其他疾病的干扰、医疗数据的爆发式增长以及专业病理医生的缺乏等,导致肺炎的准确诊断较为困难。深度学习能够模仿人脑的机制准确高效地解释医学图像数据,在肺炎图像检测方面获得了广泛应用。构建了3种基于深度学习的图像目标检测模型,单发多框探测器(SSD)、faster-RCNN和faster-RCNN优化模型,对来自Kaggle数据集的26 684张带标签的肺部X光图像进行研究。原始X光图像经预处理后输入3种深度学习模型,分别对单处和两处病灶区域进行目标检测。随机选取500张测试图像,利用损失函数、分类准确率、回归精度和误检病灶数等指标对各模型的性能进行评估。结果表明,faster-RCNN的性能指标优于SSD;Faster-RCNN优化模型的性能指标均优于其他两种模型,其损失函数值小且可快速达到稳定,平均分类准确率为93.7%,平均回归精度为79.8%,且误检病灶数为0。该方法有助于肺炎的准确识别和诊断。 展开更多

关键词 目标检测 肺炎图像 深度学习 更快速区域卷积神经网络(faster-RCNN)模型 单发多框探测器(SSD)模型

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基于遮挡关系推理的输电线路图像金具检测 被引量：4

18

作者 戚银城 赵席彬 +3 位作者 耿劭锋 张薇 赵振兵 吕斌 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1154-1162,共9页

实现输电线路图像典型金具的精准检测是进行其缺陷检测的前提。针对通用目标检测模型对密集分布、遮挡严重的金具检测精度较低、易出现漏检等问题,提出了一种结合金具间遮挡结构信息和场景关联信息的典型金具检测方法。基于经典的Faster... 实现输电线路图像典型金具的精准检测是进行其缺陷检测的前提。针对通用目标检测模型对密集分布、遮挡严重的金具检测精度较低、易出现漏检等问题,提出了一种结合金具间遮挡结构信息和场景关联信息的典型金具检测方法。基于经典的FasterR-CNN模型提取金具特征作为节点,提取整张图像特征作为金具场景关联信息,学习金具标注框间相交区域信息作为金具遮挡关系信息,并采用图同时建模金具特征、场景关联信息和遮挡关系信息,通过门控循环单元信息传递机制构建结构推理模块完成金具类别和位置的联合推理检测。为了验证所提方法的有效性,选取了8类存在遮挡连接关系的金具进行实验,其中,原始Faster R-CNN模型的mAP值为81.30%,改进模型的mAP值为84.15%。实验结果表明,本文方法一定程度上提高了遮挡严重金具的检测精度,为后续的金具故障诊断奠定良好的基础。 展开更多

关键词 输电线路 金具 遮挡关系描述 结构推理 超快速区域卷积神经网络 目标检测 门控循环单元 图

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基于部件检测与检索的行人精细化分割 被引量：1

19

作者 王枫 厉智 +1 位作者 刘青山 孙玉宝 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期502-508,共7页

针对行人图像外观的多样性以及结构、姿态、场景的复杂性,提出一种有效的精细化行人部件分割方法.该方法实现把一幅行人图像分割成不同的语义区域,主要包含三个阶段,前两个阶段单独训练两个Fast R-CNN(Fast Region-based Convolutional ... 针对行人图像外观的多样性以及结构、姿态、场景的复杂性,提出一种有效的精细化行人部件分割方法.该方法实现把一幅行人图像分割成不同的语义区域,主要包含三个阶段,前两个阶段单独训练两个Fast R-CNN(Fast Region-based Convolutional Neural Network,快速区域卷积神经网络)模型,分别用来检测整个人体以及各个部件以获得各类别部件的大体位置;第三个阶段使用基于检索过分割图像的方法来对检测到的各个部件进行分割,最后把各部件分割结果还原到原图坐标上以得到最终的分割结果.实验表明所提方法在三个公开的数据库上,与其他算法相比,分割准确率更高,边缘效果更好. 展开更多

关键词 行人分割 快速区域卷积神经网络 过分割 部件检索

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基于Faster R-CNN的人体行为检测研究 被引量：19

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作者 莫宏伟 汪海波 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期967-973,共7页

由于人体行为类内差异大,类间相似性大,而且还存在视觉角度与遮挡等问题,使用人工提取特征的方法特征提取难度大并且难以提取有效特征,使得人体行为检测率较低。针对这个问题,本文在物体检测的基础上使用检测效果较好的Faster R-CNN算... 由于人体行为类内差异大,类间相似性大,而且还存在视觉角度与遮挡等问题,使用人工提取特征的方法特征提取难度大并且难以提取有效特征,使得人体行为检测率较低。针对这个问题,本文在物体检测的基础上使用检测效果较好的Faster R-CNN算法来进行人体行为检测,并对Faster R-CNN算法与批量规范化算法和在线难例挖掘算法进行结合,有效利用了深度学习算法实现人体行为检测。对此改进算法进行实验验证,验证的分类和位置精度达到了80%以上,实验结果表明,改进的算法具有识别精度高的特点。 展开更多

关键词 人体行为检测 更快速区域卷积神经网络 在线难例挖掘 深度学习 目标检测 卷积神经网络 批规范化 迁移学习

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