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基于改进YOLOv3算法的变电站设备运行实时监测方法
1
作者 房丹 陈江伟 倪伟 《长江信息通信》 2024年第7期34-36,共3页
常规的变电站设备运行监测方法以设备运行状态量采集为主,并未考虑到设备运行的时变性,无法满足变电站设备运行监测的实时性需求。因此,设计了基于改进YOLOv3算法的变电站设备运行实时监测方法。构建变电站设备运行实时监测架构,配置变... 常规的变电站设备运行监测方法以设备运行状态量采集为主,并未考虑到设备运行的时变性,无法满足变电站设备运行监测的实时性需求。因此,设计了基于改进YOLOv3算法的变电站设备运行实时监测方法。构建变电站设备运行实时监测架构,配置变电站设备运行的监测任务,并识别与跟踪设备监测目标,实现变电站设备运行的有效监测。利用TWUHF-G14传感器采集变电站设备运行状态数据,并对其进行数据预处理。基于此,利用改进YOLOv3算法优化变电设备运行监测网络,分析变电站设备的形状、运行状态等特点,并根据改进YOLOv3算法调整监测网络结构,满足设备监测的实时性需求。采用对比实验,验证了该方法的实时监测性能更佳,能够应用于实际生活中。 展开更多
关键词 改进yolov3算法 变电站 设备运行 实时监测方法
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基于改进YOLOV3算法的受电弓安全状态检测技术研究 被引量：1
2
作者 辛恩承 《铁道机车车辆》 北大核心 2024年第2期94-100,共7页
受电弓是连接列车和接触网的重要部件,其运行中的工作状态直接影响列车的运营安全,近年来结合车载视频监控系统从图像上进行受电弓安全状态的检测成为主流方法。针对使用传统图像识别方法对受电弓安全状态进行检测存在的精度低和实时性... 受电弓是连接列车和接触网的重要部件,其运行中的工作状态直接影响列车的运营安全,近年来结合车载视频监控系统从图像上进行受电弓安全状态的检测成为主流方法。针对使用传统图像识别方法对受电弓安全状态进行检测存在的精度低和实时性差的现状,通过自建受电弓安全运行条件数据集,结合深度学习理论对其进行安全运行状态在线检测。采用GAN神经网络提升了数据集的性能,弥补了数据种类失衡的现象;通过对YOLOV3算法进行改造,插入即插即用的注意力模块,优化小目标的检测效果;通过与自研硬件的结合实现多路受电弓监控实时视频流的分析,为车载受电弓视频实时智能分析提供新的思路和有力支撑。 展开更多
关键词 受电弓 智能识别 视频监控 yolov3算法
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改进YOLOv3算法与人体信息数据融合的视频监控检测方法 被引量：12
3
作者 张震 李浩方 +1 位作者 李孟洲 马军强 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期28-34,共7页
针对目前社区视频监控使用人脸相机仅采集出入口人脸数据,而缺失有数据价值的人体其他属性信息的问题,提出一种将改进YOLOv3网络和调用人体信息识别模块相结合的人体信息检测方法。采用K-means++算法获取数据集的先验框,选用新的边界框... 针对目前社区视频监控使用人脸相机仅采集出入口人脸数据,而缺失有数据价值的人体其他属性信息的问题,提出一种将改进YOLOv3网络和调用人体信息识别模块相结合的人体信息检测方法。采用K-means++算法获取数据集的先验框,选用新的边界框回归损失函数GIoU提高检测精度,再进行多尺度训练得到人体检测网络模型,最后利用人体检测模型在检测到人体目标后调用人体信息识别模块对人体信息进行分析和保存。实验结果表明:该方法既能快速检测人体目标,还能准确获取人体目标的各种属性信息,其中人体检测模型在测试集上的mAP达到91.8%,识别速度为45 f/s。 展开更多
关键词 视频监控 K-means++ GIoU 多尺度训练 改进yolov3 人体信息
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基于改进YOLOV3算法的弹库目标识别方法研究 被引量：4
4
作者 何伟鑫 邓建球 +1 位作者 刘爱东 丛林虎 《现代电子技术》 2021年第13期1-6,共6页
导弹仓库目标种类繁多,数量较大,将计算机视觉技术应用到导弹仓库内可增强对弹库的管控。当前基于深度学习的目标检测算法已经成为目标检测技术的主流,具有代表性的是YOLOV3算法,但其在检测高分辨率图像中的小尺寸物体精度较差。为了进... 导弹仓库目标种类繁多,数量较大,将计算机视觉技术应用到导弹仓库内可增强对弹库的管控。当前基于深度学习的目标检测算法已经成为目标检测技术的主流,具有代表性的是YOLOV3算法,但其在检测高分辨率图像中的小尺寸物体精度较差。为了进一步提升YOLOV3算法的检测性能,以密集连接网络(DenseNet)优化原DarkNet53网络结构,使得网络提取特征的能力得以增强;以soft⁃NMS算法替换原NMS算法,减轻检测框误删以及目标漏检的几率,提升了模型的检测精确率。实验结果表明,相比于传统YOLOV3算法,研究改进的YOLOV3算法在弹库目标识别方面的性能更优。 展开更多
关键词 目标检测 弹库 改进yolov3算法 深度学习 计算机视觉技术 网络结构优化 非极大值抑制
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改进YOLOv3算法在肺结节检测中的应用 被引量：3
5
作者 郭晓敏 黄新 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第5期207-213,共7页
针对当前肺结节检测模型精度低、对小结节和近血管结节不敏感的问题,提出了改进的YOLOv3肺结节检测算法。首先,采用Darknet-53 512×512作为主干网络提升对肺内小结节的敏感度;其次,引入Mish激活函数提高模型检测精度;第三,引入K-me... 针对当前肺结节检测模型精度低、对小结节和近血管结节不敏感的问题,提出了改进的YOLOv3肺结节检测算法。首先,采用Darknet-53 512×512作为主干网络提升对肺内小结节的敏感度;其次,引入Mish激活函数提高模型检测精度;第三,引入K-means++聚类算法,优化锚框,选取更适合肺结节数据集的锚框;第四,将检测框损失函数优化为GIoU,解决了当IoU为0时无法反映预测检测框与真实检测框重合度的情况,同时也避免了当Loss为0时,由于没有梯度回传而无法训练的情况。在LUNA16数据集上的实验结果表明,改进算法经过25 000次迭代后的m AP达到94.89%,比原始YOLOv3算法的m AP提高了4.94%,查准率提高了3.76%,召回率提高了1.15%,对肺内几种常见类型的肺结节都能准确地定位与检测。 展开更多
关键词 肺结节检测 yolov3 Darknet-53512×512 Mish K-means++聚类算法 损失函数
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基于改进YOLOv3算法的布匹疵点检测 被引量：1
6
作者 王贺楠 曹江涛 +1 位作者 韩济阳 姬晓飞 《沈阳航空航天大学学报》 2022年第1期54-60,共7页
基于视觉的布匹疵点检测具有检测效率高和成本低的优势。目前基于深度学习的目标检测算法得到了广泛应用,但是布匹疵点检测具有检测小型疵点准确率低、计算量大和检测速度慢的缺陷,因此提出一种改进YOLOv3的布匹疵点检测算法。该算法使... 基于视觉的布匹疵点检测具有检测效率高和成本低的优势。目前基于深度学习的目标检测算法得到了广泛应用,但是布匹疵点检测具有检测小型疵点准确率低、计算量大和检测速度慢的缺陷,因此提出一种改进YOLOv3的布匹疵点检测算法。该算法使用轻量级卷积神经网络GhostNet作为YOLOv3算法的特征提取网络,加快网络的计算速度,同时引入注意力机制,使网络更好地学习显著区域,更换位置回归损失函数为CIOU,提高定位的准确性,以及调整特征图层与数据之间的匹配度,提高算法的适应性。实验结果表明,改进的YOLOv3目标检测算法的检测精度和检测速度得到了大幅提升,满足工业实时检测的需求。 展开更多
关键词 深度学习 布匹疵点检测 GhostNet 注意力机制 yolov3算法
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改进YOLOv8算法的机场外来物检测研究
7
作者 郭九霞 李金润 +2 位作者 王义龙 李静远 唐锐 《舰船电子工程》 2025年第3期119-125,共7页
为解决机场外来物检测方法存在检测稳定性差、漏检的问题,论文使用YOLOv8算法进行改进。首先,使用动态卷积ODConv,通过引入可学习的形变模块,动态调整卷积核的形状、大小及通道维度,优化卷积过程并专注于机场外来物的形状大小和尺度变化... 为解决机场外来物检测方法存在检测稳定性差、漏检的问题,论文使用YOLOv8算法进行改进。首先,使用动态卷积ODConv,通过引入可学习的形变模块,动态调整卷积核的形状、大小及通道维度,优化卷积过程并专注于机场外来物的形状大小和尺度变化,实现对图像特征信息的高效提取;其次,设计了C2f_DAConv模块,降低了算法的参数量;然后,在PANet网络架构的基础上,融合主干网络的P2特征层,并将PANet网络架构更改为BiFPN,该网络实现了底层细节特征信息和高层语义特征信息的高效融合,减少了外来物目标特征的信息丢失;最后,为解决预测框与目标框之间的定位误差问题,更改损失函数为Inner SIoU,优化了算法的计算过程,加快了算法训练的收敛速度,同时提升了算法的检测精度。实验结果表明,改进的算法相比原YOLOv8算法,其参数量降低了35.5%,平均精度均值(mAP)达到97.3%,提升了2.0%,召回率(Re-call)为95.5%,提升了5.2%;对比分析F1曲线、P-R曲线和Recall曲线,表明改进的算法在检测稳定性方面有显著提升,能有效解决机场外来物的漏检问题。 展开更多
关键词 改进yolov8算法 FOD检测 动态卷积 机场安全
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基于改进YOLOv5算法的智能车灯控制研究
8
作者 郑雅伟 《山西电子技术》 2025年第2期123-126,共4页
针对复杂交通环境下的ADB汽车大灯检测挑战,提出了基于改进YOLOv5算法的解决方案。通过对YOLOv5算法进行优化,融合特征融合、核心网络及视野拓展层等先进技术,实现了对车辆行驶环境的精准检测。实验结果表明,改进后的YOLOv5算法在速度... 针对复杂交通环境下的ADB汽车大灯检测挑战,提出了基于改进YOLOv5算法的解决方案。通过对YOLOv5算法进行优化,融合特征融合、核心网络及视野拓展层等先进技术,实现了对车辆行驶环境的精准检测。实验结果表明,改进后的YOLOv5算法在速度、每秒帧数(FPS)和参数量上均表现出显著优势,检测精度得到大幅提升。同时,结合扩展卡尔曼滤波技术,有效预测了目标车灯光源的轨迹,进一步增强了系统的鲁棒性和实用性。不仅为ADB汽车大灯的环境检测提供了新的思路和方法,也为智能车灯控制系统的未来发展奠定了坚实基础,有助于提升道路行驶的安全性和智能化水平。 展开更多
关键词 改进yolov5算法 ADB汽车大灯 智能车灯控制
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基于SGD和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力设备目标检测方法 被引量：3
9
作者 刘国权 陈尚良 +1 位作者 李跃忠 周焕银 《东华理工大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期294-300,共7页
针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移... 针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移动端YOLOv3作为算法的主要框架;然后设计了深层的残差网络(Darknet53)作为该模型的主干特征提取网络,在提高识别精度的同时解决网络过深可能产生的梯度爆炸问题;进一步地结合SGD优化算法和余弦退火算法,在保证网络训练学习效率较高的同时避免网络陷入局部最优解,以此提高高压电力设备安全检测的速度和精度,满足实际需要;最后使用采集的高压电力设备数据集对整个网络进行训练。结果表明,YOLOv3在高压电力设备数据集上的平均检测精度达到了97.08%,检测速度达到了56帧/s,误检率只有0.78%。 展开更多
关键词 高压电力设备检测 yolov3 Darknet53 SGD 余弦退火算法
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基于改进YOLOv3-SPP算法的道路车辆检测 被引量：4
10
作者 王涛 冯浩 +4 位作者 秘蓉新 李林 何振学 傅奕茗 吴姝 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期68-78,共11页
针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提... 针对在城市道路场景下视觉检测车辆时,车辆密集和远处车辆呈现小尺度,导致出现检测精度低或者漏检的问题,提出了一种基于改进的YOLOv3-SPP算法,对激活函数进行优化,以DIOU-NMS Loss作为边界框损失函数,增强网络的表达能力。为提高所提算法对小目标和遮挡目标的特征提取能力,引入空洞卷积模块,增大目标的感受野。实验结果表明,所提算法在检测车辆目标时m AP提高了1.79%,也有效减少了在检测紧密车辆目标时出现的漏检现象。 展开更多
关键词 车辆检测 yolov3-SPP算法 激活函数 空洞卷积 深度学习
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基于改进YOLOv8n的轻量化工地堆放木材异常检测算法
11
作者 王浩宇 《现代信息科技》 2025年第7期58-63,70,共7页
在工地堆放木材物料时,室外环境容易导致木材表面出现受潮变形、干裂等异常状况。针对现有检测算法在木材物料表面异常检测方面精度欠佳、模型计算复杂度高等问题,提出一种以YOLOv8n为基础模型的轻量级小目标检测算法(YOLO-ESN)。该算... 在工地堆放木材物料时,室外环境容易导致木材表面出现受潮变形、干裂等异常状况。针对现有检测算法在木材物料表面异常检测方面精度欠佳、模型计算复杂度高等问题,提出一种以YOLOv8n为基础模型的轻量级小目标检测算法(YOLO-ESN)。该算法引入空间-通道重构卷积(SCConv)模块以及针对小目标检测的归一化Wasserstein距离(NWD)损失函数,同时将基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块(EMA)嵌入主干网络,以此减轻遮挡及背景干扰带来的影响。改进后的算法在木材缺陷数据集上进行了实验验证,相较于原算法,其mAP@0.5提升了3.6%,参数量降低了23.3%,实现了对堆放木材物料异常情况的实时准确检测。 展开更多
关键词 改进yolov8n算法 工地木材异常检测 轻量化 小目标检测
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基于改进Deep Labv3+算法在矿山岩体阴影数字化研究
12
作者 薛天山 李永强 +3 位作者 郝跃 贺东东 武国鹏 白怡明 《非金属矿》 2025年第2期87-91,共5页
为了准确获取岩体特征信息,提出一种基于改进Deep Labv3+算法的矿山岩体阴影数字化方法。针对Deep Labv3+算法的特征提取网络,运用轻量级的MobileNetV2网络替换原来的Xception以减少参数计算量,提高计算速度,并动态调整通道权重。通过... 为了准确获取岩体特征信息,提出一种基于改进Deep Labv3+算法的矿山岩体阴影数字化方法。针对Deep Labv3+算法的特征提取网络,运用轻量级的MobileNetV2网络替换原来的Xception以减少参数计算量,提高计算速度,并动态调整通道权重。通过改进后的算法实现矿山岩体结构面阴影的自动识别及数字化处理,包括结构面阴影骨架提取、交点消除、长度计算等。结果表明,改进Deep Labv3+算法的像素准确率最大值达93.65%,平均值为87.65%,类别准确率平均值为89.12%,平均交并比为79.34%,均优于对比算法。矿山岩体结构面阴影数字化处理结果偏差小,可靠性高,能较好反映实际测量情况。该方法提升了矿山岩体阴影数字化的有效性与可靠性,为矿山岩体处理提供了新的有力途径。 展开更多
关键词 改进Deep Labv3+算法 矿山 岩石工程 图像分割 结构面阴影
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基于改进YOLOv3的川贝母检测识别算法研究
13
作者 胡科 刘新跃 《科学技术创新》 2024年第9期79-82,共4页
正品川贝母药用价值高,市场上常出现掺伪现象,严重影响川贝母的质量。目前,川贝母的鉴别主要依靠传统性状鉴别、显微鉴别、理化鉴别等,主观性较强,对操作人员的实践经验要求较高,且预处理工作繁琐。针对目前川贝母鉴别方法的缺点,采用... 正品川贝母药用价值高,市场上常出现掺伪现象,严重影响川贝母的质量。目前,川贝母的鉴别主要依靠传统性状鉴别、显微鉴别、理化鉴别等,主观性较强,对操作人员的实践经验要求较高,且预处理工作繁琐。针对目前川贝母鉴别方法的缺点,采用深度学习方法实现川贝母的自动检测识别,提出一种改进YOLOv3网络对不同种类的川贝母图像进行训练,嵌入双通路模块和通道注意力机制,分别从特征提取和特征选择上加强模型对川贝母形态特征的表达,提升模型检测精度。实验结果表明,改进的YOLOv3模型能够实现川贝母的快速批量自动化鉴定,平均精确度达到80%,为中草药行业中川贝母品质评价提供一种新的解决方案。 展开更多
关键词 川贝母 深度学习 改进yolov3 自动化鉴定
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基于改进的YOLOv3算法的集装箱箱损区域定位方法
14
作者 刘敏 《集装箱化》 2024年第9期7-11,共5页
为了节省集装箱检测人力和时间成本,实现对集装箱箱损的精准评估,提出基于改进的YOLOv3算法的箱损区域定位方法:通过改进的YOLOv3网络精准定位集装箱可能受损的区域,并借助网络结构优化,显著提升细微损伤识别能力;同时,针对箱损特征实... 为了节省集装箱检测人力和时间成本,实现对集装箱箱损的精准评估,提出基于改进的YOLOv3算法的箱损区域定位方法:通过改进的YOLOv3网络精准定位集装箱可能受损的区域,并借助网络结构优化,显著提升细微损伤识别能力;同时,针对箱损特征实施深度定制化网络调整,包括调整模型先验框以适应不同尺寸损伤,从而确保箱损识别的准确性。试验证明:基于改进的YOLOv3网络定位箱损区域不仅有利于降低计算成本,还能确保系统实时响应,实现箱损自动化快速识别。 展开更多
关键词 集装箱 箱损识别 深度学习 yolov3算法 目标检测
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低可见度环境下基于改进YOLOv3的井下人员定位方法 被引量：1
15
作者 路晓亚 李海芳 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第9期130-137,共8页
煤矿井下光照不足、粉尘遮挡,井下视频监控系统采集的人员目标在二维图像中表现为小目标或低可见度目标时,原始YOLOv3网络的Darknet53特征金字塔结构无法充分提取和保留目标的细节信息,导致定位结果不准确。针对上述问题,提出了一种低... 煤矿井下光照不足、粉尘遮挡,井下视频监控系统采集的人员目标在二维图像中表现为小目标或低可见度目标时,原始YOLOv3网络的Darknet53特征金字塔结构无法充分提取和保留目标的细节信息,导致定位结果不准确。针对上述问题,提出了一种低可见度环境下基于改进YOLOv3的井下人员定位方法。首先,结合β函数映射和帧间信息增强技术,提升低可见度环境下煤矿井下监控视频的清晰度。然后,采用更轻量级的Darknet-19替代YOLOv3中的Darknet53,并引入CIoU作为损失函数,利用改进YOLOv3识别增强后视频中的井下人员目标。最后,基于映射模型将识别到的目标从二维空间投影至三维空间,结合三维定位结果完成井下人员定位。选用某煤矿一段低可见度环境下井下监控视频进行实验,结果表明:①经过基于改进YOLOv3的井下人员定位方法处理后的视频帧亮度、可见度和各项评价指标(平均灰度、平均对比度、信息熵与灰度谱带宽)较原始视频均有明显提升,整体光照条件得到显著改善,且处理后的视频帧对比度得到增强,目标和背景之间更易区分,证明了采用的图像增强技术的有效性。②改进YOLOv3模型能准确识别视频帧中的井下工作人员,不存在漏识别问题。③采用已知位置的标定物或人工标注的的真实三维位置作为基准,计算投影结果与真实位置之间的偏差(偏差计算涵盖X,Y,Z方向上的距离偏差),其中X方向和Y方向上的偏差均小于0.2 m,Z方向上的偏差小于0.002 m,表明构建的映射模型的映射效果好且定位精度较高。 展开更多
关键词 低可见度环境 井下人员定位 改进yolov3 三维空间定位 β函数映射 帧间信息增强 映射模型
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基于改进YOLOv3和核相关滤波算法的旋转弹目标探测算法 被引量：4
16
作者 王少博 张成 +1 位作者 苏迪 冀瑞静 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1032-1045,共14页
旋转弹的电视摄像头拍摄画面会产生旋转及抖动模糊,在预先侦查目标数据较少且末制导段视野目标较小的情况下,目标难以精确探测,为此提出一种基于改进YOLOv3和核相关滤波(KCF)算法的目标检测与跟踪算法,通过深度学习实现目标的自动检测... 旋转弹的电视摄像头拍摄画面会产生旋转及抖动模糊,在预先侦查目标数据较少且末制导段视野目标较小的情况下,目标难以精确探测,为此提出一种基于改进YOLOv3和核相关滤波(KCF)算法的目标检测与跟踪算法,通过深度学习实现目标的自动检测。制作模拟山地打击场景的数据集,基于少量数据样本的前提,模拟不同天气、光照、运动及旋转模糊等复杂环境,完成在网络学习中数据的增强和扩充;通过在YOLOv3网络基础上添加Inception多尺度分支结构,增加网络对于目标不同尺寸的适应性,减少网络层数,更能适应对小目标的检测;在实现目标定位方法上,将目标检测与跟踪算法相融合,提出一种目标丢失判别机制,并利用弹道的速度—时间信息更新目标跟踪框尺度。仿真实验结果表明,相比原始算法,改进算法能更有效实现复杂环境下的目标检测和跟踪。 展开更多
关键词 旋转弹 目标检测与跟踪 改进yolov3算法 核相关滤波算法 复杂环境 小目标
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基于改进YOLOv7-tiny算法的多种类不均衡样本水稻害虫检测
17
作者 李鑫 南新元 《山东农业科学》 北大核心 2024年第6期133-142,共10页
为实现基于机器视觉的田间水稻害虫检测,本研究结合IP102农业害虫数据集及网络资源,建立了含有26类标签的不均衡样本水稻害虫数据集;改进YOLOv7-tiny单阶段目标检测算法,以部分卷积PConv作为主要卷积核,结合极化自注意力机制(Polarized ... 为实现基于机器视觉的田间水稻害虫检测,本研究结合IP102农业害虫数据集及网络资源,建立了含有26类标签的不均衡样本水稻害虫数据集;改进YOLOv7-tiny单阶段目标检测算法,以部分卷积PConv作为主要卷积核,结合极化自注意力机制(Polarized Self-Attention),将提取到的特征进行复杂双向多尺度特征融合,建立了适合多种类不均衡样本的水稻害虫检测模型。结果表明,在加入迁移学习和多尺度训练的条件下,改进后的YOLOv7-tiny检测算法在自建水稻害虫数据集的平均检测精度达到96.4%,单张图片的检测时间为8.8 ms,模型大小为9 055 kb,可实现对田间水稻害虫的快速准确识别,为水稻害虫的智能化检测和防治提供了技术支持。 展开更多
关键词 水稻害虫检测 改进yolov7-tiny算法 部分卷积 极化自注意力机制 特征融合 迁移学习
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基于改进yolov5s网络的火焰检测算法研究
18
作者 张志鹏 邱天 +2 位作者 张昕 施博凯 宁洪龙 《电子设计工程》 2024年第20期62-67,共6页
火灾因其破坏范围大,蔓延速度快等特点给人们的生命带来了威胁,使人们的财产遭到破坏,而准确的火灾检测在一定程度上能够避免灾难的发生,该文提出了一种基于改进yolov5s的目标检测模型。该模型在主干网络中加入CBAM注意力机制,使模型更... 火灾因其破坏范围大,蔓延速度快等特点给人们的生命带来了威胁,使人们的财产遭到破坏,而准确的火灾检测在一定程度上能够避免灾难的发生,该文提出了一种基于改进yolov5s的目标检测模型。该模型在主干网络中加入CBAM注意力机制,使模型更加关注火焰信息,提高检测正确率;将主干网络中的C3模块改进为Ct2f模块,该模块通过ELAN的思想进行设计,让模型可以在保证轻量化的同时,通过更多的分支跨层链接获得更加丰富的梯度流信息;针对火灾视频检测,根据火焰燃烧时的动态特征,在该模型检测头部分加入帧间差分的思想,有效降低了对火灾视频检测的误判。实验结果表明,改进的yolov5s模型火焰检测平均精度更高,比yolov5s原模型平均精度提高了4.2%。通过火焰视频检测实验,表明该模型能够有效降低对火灾视频检测的误判。 展开更多
关键词 CBAM注意力机制 C3模块改进 帧间差分 yolov5s
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基于改进ID3算法的非结构化大数据分类优化方法
19
作者 唐锴令 郑皓 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第5期894-900,共7页
针对非结构化大数据在分类过程中,由于其数据中存在大量的冗余数据,若不能及时清洗大数据中的冗余数据,会降低数据分类精度的问题,提出一种基于改进ID3(Iterative Dichotomiser 3)算法的非结构化大数据分类优化方法。该方法针对非结构... 针对非结构化大数据在分类过程中,由于其数据中存在大量的冗余数据,若不能及时清洗大数据中的冗余数据,会降低数据分类精度的问题,提出一种基于改进ID3(Iterative Dichotomiser 3)算法的非结构化大数据分类优化方法。该方法针对非结构化大数据集合中冗余数据多以及维度繁杂的问题,对数据进行清洗处理,并结合有监督辨识矩阵完成数据降维;根据数据降维结果,采用改进ID3算法建立用于数据分类的决策树分类模型,通过该模型对非结构化大数据进行分类处理,从而实现数据的精准分类。实验结果表明,使用该方法对非结构化大数据分类时,分类效果好,精度高。 展开更多
关键词 改进ID3算法 数据清洗 数据降维 非结构化大数据 数据分类方法
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基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法
20
作者 黄勇 陈明 《信息技术与信息化》 2024年第3期196-199,共4页
基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法是一种高效的图像处理技术,旨在快速准确地识别和定位图像中的二维码和条形码。改进的YOLOv8是一种实时目标检测系统,有着快速、准确和高效的特点。首先,通过预处理图像来提高二维码和条... 基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法是一种高效的图像处理技术,旨在快速准确地识别和定位图像中的二维码和条形码。改进的YOLOv8是一种实时目标检测系统,有着快速、准确和高效的特点。首先,通过预处理图像来提高二维码和条形码的可识别性,例如调整对比度和亮度。接着,对处理过的图像进行分析,以便快速定位图像中的二维码和条形码。改进的YOLOv8算法的一个关键特点是其使用了深度学习技术,这使得算法能够在各种条件下有效地识别和检测目标,不仅能处理标准形状和尺寸的二维码和条形码,还能识别被部分遮挡或处于不利角度的码。此外,算法的实时处理能力使其非常适合需要快速响应的应用场景,如零售业的快速结账和物流行业的包裹跟踪。总的来说,基于改进的YOLOv8算法的二维码和条形码检测方法提供了一种高效、灵活且可靠的解决方案,适用于多种商业和工业应用。 展开更多
关键词 改进的yolov8算法 二维码检测 条形码检测
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