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基于改进YOLOv5的苹果轻量化检测算法 被引量：2
1
作者 王红君 刘紫宾 +1 位作者 赵辉 岳有军 《农机化研究》 北大核心 2025年第7期65-71,共7页
为解决苹果采摘机器人检测算法存在的网络结构复杂和参数量大的问题,提出一种基于YOLOv5的轻量化苹果检测算法。首先,将YOLOv5主干网络替换为MobileNetv3,为降低网络的计算复杂度,将深度可分离卷积引入到特征融合网络中;然后,在网络的... 为解决苹果采摘机器人检测算法存在的网络结构复杂和参数量大的问题,提出一种基于YOLOv5的轻量化苹果检测算法。首先,将YOLOv5主干网络替换为MobileNetv3,为降低网络的计算复杂度,将深度可分离卷积引入到特征融合网络中;然后,在网络的关键位置引入注意力机制,以提高算法对苹果不同特征的提取能力;最后,使用CIoU作为改进网络的损失函数,以提升模型的检测效果。试验结果表明:改进模型的检测精度为91.5%,相较于SSD、Faster R-CNN,检测精度分别提高了2.35%、3.07%,相比于YOLOv5s检测精度提高了8.20%,且模型大小约为YOLOv5s的1/3。 展开更多
关键词 苹果 检测算法 YOLOv5 轻量化 注意力机制
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多光谱目标检测算法及相关数据集综述
2
作者 张天泷 耿远超 +1 位作者 廖予祯 许党朋 《强激光与粒子束》 北大核心 2025年第5期1-18,共18页
相较于单一波段目标检测技术,多光谱目标检测技术通过捕获物体在多个不同波长的光谱波段下的反射或辐射信息,极大地提高目标检测的准确性和应对复杂环境的鲁棒性。在遥感、农业检测、环境保护、工业生产以及国防安全等领域有着广泛的应... 相较于单一波段目标检测技术,多光谱目标检测技术通过捕获物体在多个不同波长的光谱波段下的反射或辐射信息,极大地提高目标检测的准确性和应对复杂环境的鲁棒性。在遥感、农业检测、环境保护、工业生产以及国防安全等领域有着广泛的应用。然而,目前多光谱目标检测领域仍面临着严峻挑战:多样化的高质量数据集以及高效目标检测算法的缺乏,严重制约了该技术的进一步发展和应用。鉴于此,综合阐释了多光谱目标检测数据集的制作方法以及多光谱目标检测算法的重要进展。首先,系统分析了多光谱数据集的构建过程,包括数据采集,预处理和数据标注。其次,全面分析了目标检测算法发展的历史脉络,这些算法涵盖了基于传统特征提取技术的目标检测算法、深度学习方法以及其改进版本。此外,着重强调了算法开发者为提升多光谱目标检测性能在特征融合、模型架构和子网络方面所作的关键改进。最后,探讨了多光谱目标检测技术未来的发展方向,期望为研究人员指明潜在的研究热点和应用领域,促成多光谱目标检测技术在实际场景中更广泛的应用,提升其社会价值。 展开更多
关键词 多光谱成像技术 成像光谱仪 目标检测算法 多光谱目标检测算法 数据集 特征融合
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融合视觉标定与斑点检测算法的PCB钻孔定位方法
3
作者 杨铎 张书晨 +2 位作者 陈昕 易鹏飞 吴宏伟 《应用光学》 北大核心 2025年第1期178-185,共8页
为了解决目前PCB(printed circuit board)钻孔定位方法中多次标定的问题,提出了一种新的PCB钻孔定位方法,融合了视觉标定和斑点检测算法,能适应动态变化的拍摄环境,提高了PCB钻孔定位时的鲁棒性。这一方法基于张正友标定法,通过多视角... 为了解决目前PCB(printed circuit board)钻孔定位方法中多次标定的问题,提出了一种新的PCB钻孔定位方法,融合了视觉标定和斑点检测算法,能适应动态变化的拍摄环境,提高了PCB钻孔定位时的鲁棒性。这一方法基于张正友标定法,通过多视角拍摄标定板以获取相机参数和畸变系数。之后,利用这些参数校正PCB图像,并运用多尺度空间斑点检测算法提取PCB图像中的钻孔点中心坐标。最终,借助相机参数和PCB钻孔点的图像坐标,成功地还原了PCB钻孔点的三维空间坐标,实现了高效的钻孔点定位。通过实验得出,本文方法的定位精度可在0.1 mm上下浮动,平均定位误差可以控制在0.05 mm~0.07 mm。结果表明,本文方法具备一定的操作灵活性和鲁棒性,符合PCB机械钻孔加工需求。 展开更多
关键词 PCB 视觉标定 斑点检测算法 三维坐标 多点定位
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零信任环境下的多层次身份认证数据流安全检测算法 被引量：5
4
作者 顾健华 冯建华 +1 位作者 高泽芳 文成江 《现代电子技术》 北大核心 2025年第1期85-89,共5页
身份认证数据流中的敏感信息可能在传输过程中被攻击者截获,并用于恶意目的,导致隐私泄露、身份盗用等风险,为确保网络安全性,提高主体身份认证安全性,提出零信任环境下的多层次身份认证数据流安全检测算法。采用改进的文档指纹检测算... 身份认证数据流中的敏感信息可能在传输过程中被攻击者截获,并用于恶意目的,导致隐私泄露、身份盗用等风险,为确保网络安全性,提高主体身份认证安全性,提出零信任环境下的多层次身份认证数据流安全检测算法。采用改进的文档指纹检测算法实现多层次身份认证过程中主体和客体交互数据流安全监测。通过Rabin-Karp算法实现身份认证数据文档的分块,采用Winnow算法划分身份认证数据分块文档边界后,得到身份认证数据文档指纹,将其与指纹库中的指纹进行匹配对比,识别出多层次身份认证数据流中的异常数据,实现多层次身份认证数据流安全检测。实验结果表明,该算法具有较好的身份认证数据流安全检测能力,有效地降低了网络威胁频率,提升了网络安全性。 展开更多
关键词 零信任 多层次身份认证 数据流安全检测 文档指纹检测算法 Rabin-Karp算法 WINNOW算法
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深度学习中单阶段金属表面缺陷检测算法优化综述 被引量：5
5
作者 董甲东 郭庆虎 +1 位作者 陈琳 桑飞虎 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期72-89,共18页
金属表面的划痕、凹坑、波纹等缺陷会直接影响产品的质量。传统的检测方法耗时耗力,准确性受限于操作人员的经验和技能。近年来,深度学习技术在图像识别领域的突破性进展为金属表面缺陷检测提供了新的解决方案,基于深度学习的金属表面... 金属表面的划痕、凹坑、波纹等缺陷会直接影响产品的质量。传统的检测方法耗时耗力,准确性受限于操作人员的经验和技能。近年来,深度学习技术在图像识别领域的突破性进展为金属表面缺陷检测提供了新的解决方案,基于深度学习的金属表面缺陷检测方法在检测精度和速度方面取得了显著成效。为了便于金属表面缺陷检测算法的研究,综合分析了单阶段深度学习算法在金属表面缺陷检测中的优化方法及应用。介绍了目前常用的金属表面缺陷数据集和算法评价指标;总结了目标检测算法的发展史以及单阶段目标检测算法的基本概念和典型模型;从数据增强、特征的提取与融合、锚框优化三个方面,对比总结了不同算法不同优化方式的优缺点,并研究了金属表面缺陷检测算法的轻量化;从多模态融合、大数据应用技术、现实与虚拟结合三个方面对金属表面缺陷检测算法的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 金属表面缺陷检测 深度学习 单阶段目标检测算法 模型优化
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基于AP2O-YOLOv8的中华圆田螺雌雄及死亡特征检测算法
6
作者 余哲 江林源 +5 位作者 文露婷 覃启锦 黎一键 黄峥 黄黎明 文家燕 《渔业现代化》 北大核心 2025年第4期71-84,共14页
淡水螺产品分类加工环节中,对中华田螺(Cipangopaludina cahayensis)雌雄及死活个体进行准确的品质分类至关重要。针对现有目标检测算法在该类型分类作业任务中精度不足、参数量过多、检测速度低的问题,本研究提出一种基于AP2O-YOLOv8... 淡水螺产品分类加工环节中,对中华田螺(Cipangopaludina cahayensis)雌雄及死活个体进行准确的品质分类至关重要。针对现有目标检测算法在该类型分类作业任务中精度不足、参数量过多、检测速度低的问题,本研究提出一种基于AP2O-YOLOv8的中华圆田螺雌雄及死亡特征检测算法。该算法通过引入P2层小目标检测头,从而提升网络对于田螺细微特征的检测精度。其次,通过结合ASF-YOLO结构,充分强化网络的多尺度特征融合能力。此外,将主干网络的C2f模块替换为C2f-OREPA模块,使网络复杂的结构重参数转为单卷积层,有效减少模型的推理成本。试验结果表明,在该数据集上AP2O-YOLOv8算法的mAP0.5为93.2%,参数量为2.1 MB,FPS为226。相较原YOLOv8n的mAP提升了5.6%,参数量降低了27.6%,FPS提升了27.6%,在提升检测精度和实时检测速度的同时,还降低了模型部署难度。本研究为中华圆田螺雌雄及死亡特征分类检测提供新的思路和方法,有助于进一步推动实现中华圆田螺品质分类加工环节的自动化及智能化技术升级。 展开更多
关键词 中华圆田螺 雌雄田螺 特征检测算法 死亡田螺 YOLOv8 ASF-YOLO 小目标检测头 C2f-OREPA
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基于YOLO检测算法的引体向上有效计数方法及系统
7
作者 程广鑫 石志鸣 +1 位作者 赵行 仇业鹏 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期213-222,共10页
针对现有引体向上计数方法人力资源消耗过大、准确度不高的问题,提出了一种基于YOLO检测算法检测人体骨骼关键点来进行计数的方法。通过改进网络结构、引入跳跃连接,提高了骨骼关键点定位的准确性和效率。同时,采用头部结构比例和实验... 针对现有引体向上计数方法人力资源消耗过大、准确度不高的问题,提出了一种基于YOLO检测算法检测人体骨骼关键点来进行计数的方法。通过改进网络结构、引入跳跃连接,提高了骨骼关键点定位的准确性和效率。同时,采用头部结构比例和实验数据结合的方式推算下颌位置,实现了过杠位置的准确检测。最后,结合骨骼关键点追踪和违规动作检测,实现实时计数,引体向上检测准确率达到98.62%。引体向上计数系统具备实时检测功能,以及数据采集、显示、存储和查找功能,为体育考试提供了高效、客观的计数工具。 展开更多
关键词 引体向上 骨骼关键点 YOLO检测算法 计数系统
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基于深度学习的目标检测算法轻量化研究综述
8
作者 董甲东 桑飞虎 +2 位作者 郭庆虎 陈琳 郑春香 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期2057-2084,共28页
随着深度学习的快速发展,基于深度学习的目标检测算法在多个领域得到广泛应用。然而,随着算法不断演进,一系列挑战也逐渐浮现:模型复杂度增加导致参数量和计算量急剧膨胀,进而使得运行速度下降,难以满足高实时性应用场景需求;算法对硬... 随着深度学习的快速发展,基于深度学习的目标检测算法在多个领域得到广泛应用。然而,随着算法不断演进,一系列挑战也逐渐浮现:模型复杂度增加导致参数量和计算量急剧膨胀,进而使得运行速度下降,难以满足高实时性应用场景需求;算法对硬件性能高要求,限制其在移动设备和边缘计算等资源受限环境中高效部署,缩小其应用范围;训练成本显著上升,包括对大量计算资源和长时间训练需求,也阻碍模型快速迭代。为了应对这些挑战,目标检测算法轻量化研究应运而生。综述基于深度学习的目标检测算法轻量化研究最新进展。对目标检测任务及其评价指标进行概述,详细回顾目标检测算法发展历程及代表性模型。在此基础上,重点探讨目标检测算法的轻量化技术,包括:轻量级网络架构设计,降低模型计算复杂性和空间复杂度;轻量级卷积技术创新,在减少参数量和计算量的同时保持模型性能;深度学习模型压缩方法,优化模型结构降低存储需求。实现资源受限设备高效部署与实时推理。总结当前轻量化目标检测算法研究现状,并在多领域技术融合、硬件架构优化以及边缘设备部署等方面进行展望与思考。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测算法 模型轻量化
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基于生成对抗网络模型的光线不良情形桥梁裂缝检测算法研究
9
作者 张精卫 李博 《桥梁建设》 北大核心 2025年第5期98-104,共7页
针对光线不良情形下现有桥梁裂缝检测方法精度不足、人工标注存在高成本及重复标注等问题,提出一种基于生成对抗网络(CycleGAN)模型的计算机视觉裂缝检测算法。该算法利用生成对抗网络的非成对训练特性,通过构建包含对抗损失、循环一致... 针对光线不良情形下现有桥梁裂缝检测方法精度不足、人工标注存在高成本及重复标注等问题,提出一种基于生成对抗网络(CycleGAN)模型的计算机视觉裂缝检测算法。该算法利用生成对抗网络的非成对训练特性,通过构建包含对抗损失、循环一致性损失和身份损失的图像翻译模型,实现正常光线与光线不良桥梁图像的双向转换并保持图像中的裂缝结构不变。以某桥实地采集的昼夜裂缝图像数据集为例,训练CycleGAN模型以生成夜间风格图像并共享原始标注数据,进而扩充UNet语义分割模型的训练集,从而实现光线不良下桥梁裂缝的准确识别与检测。结果表明:在光线不良测试集上,相较传统算法采用扩充前数据集训练的模型,该算法采用扩充后数据集训练的模型,其语义分割模型关键指标均显著提高,裂缝长度与宽度测量误差显著降低。该方法在不需要成对样本与额外标注的情况下,可提高在光线不良情形下的裂缝检测精度和效率,为复杂光照条件下的桥梁裂缝智能检测提供实用解决方案。 展开更多
关键词 桥梁工程 光线不良 裂缝检测 图像翻译 计算机视觉 生成对抗网络模型 检测算法
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一种改进的概率霍夫直线检测算法 被引量：3
10
作者 李建华 宋刘毅 +1 位作者 樊高峰 雷春丽 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2024年第1期62-68,共7页
针对概率霍夫直线检测算法检测速率不高、检测精度易受其他特征和连续间断线干扰的缺点,提出了一种改进的概率霍夫直线检测算法。改进后的算法将注意力集中在直线可能存在的若干个区间,提升了检测速率与精度,在直线检测全过程监控并剔... 针对概率霍夫直线检测算法检测速率不高、检测精度易受其他特征和连续间断线干扰的缺点,提出了一种改进的概率霍夫直线检测算法。改进后的算法将注意力集中在直线可能存在的若干个区间,提升了检测速率与精度,在直线检测全过程监控并剔除连续间断线,提升了算法的抗干扰能力。经过100组铝锭边缘线检测的实验验证,改进后算法相较原算法平均检测速率提升至1.77倍,查准率提升至1.45倍,且改进后算法在其他图片上的检测速率和检测效果相较原算法也有明显提升。 展开更多
关键词 直线检测算法 霍夫直线检测算法 注意力 检测速率
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面向高密度柔性集成电路封装基板的精密视觉检测算法 被引量：2
11
作者 胡跃明 黄丹 +1 位作者 于永兴 罗家祥 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1255-1263,共9页
高密度柔性集成电路(IC)封装基板是电子组件的核心载体,其制造过程中的刻蚀、显影等工艺需要严格的品质控制.本文开发了一种融合金相显微镜与工业相机的成像视觉检测系统,用于柔性IC封装基板的图像采集与品质控制.针对显微成像视野小、... 高密度柔性集成电路(IC)封装基板是电子组件的核心载体,其制造过程中的刻蚀、显影等工艺需要严格的品质控制.本文开发了一种融合金相显微镜与工业相机的成像视觉检测系统,用于柔性IC封装基板的图像采集与品质控制.针对显微成像视野小、易离焦等问题,提出了一种基于中值的三元模式局部纹理快速自动对焦算法.此外,针对高倍镜下柔性IC封装氧化缺陷分布不均匀问题,引入微分几何工具,利用曲率等几何特征提出了一种基于动态曲线演化的高精度表面氧化分布特征检测模型.通过定性与定量的实验研究,验证了两种算法在快速性和高精度方面的优越性能. 展开更多
关键词 柔性IC封装基板 品质控制 外观视觉检测 自动对焦检测算法 微分几何
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基于深度学习的混凝土结构钢筋工程质量图像视觉检测算法 被引量：6
12
作者 杜晓庆 葛潇峰 +3 位作者 朱炯亦 汪德江 蒋海里 刘攀攀 《建筑科学与工程学报》 CAS 北大核心 2024年第6期31-40,共10页
针对目前钢筋工程质量检测中人工抽检方法检测效率低,覆盖面不全的问题,提出一种可实现钢筋间距与直径智能检测的改进YOLOX目标检测算法。该方法基于精确的钢筋交叉点识别,实现钢筋间距与直径检测,在YOLOX目标检测算法中加入坐标注意力... 针对目前钢筋工程质量检测中人工抽检方法检测效率低,覆盖面不全的问题,提出一种可实现钢筋间距与直径智能检测的改进YOLOX目标检测算法。该方法基于精确的钢筋交叉点识别,实现钢筋间距与直径检测,在YOLOX目标检测算法中加入坐标注意力机制模块,采用完全交并比损失函数替换原有算法中的边界框回归损失函数,显著提升目标检测算法识别钢筋交叉点及其中心坐标的精准度;依据钢筋交叉点预测框的像素坐标信息与RGBD相机采集的深度信息,实现钢筋间距检测;采用整体嵌套边缘检测网络(HED)边缘检测算法消除图片中钢筋肋边缘对统计钢筋直径所含像素个数的干扰,实现钢筋直径的检测。结果表明:采用改进后的算法检测得到的钢筋间距最大误差为4.04 mm,平均误差小于2.8 mm,满足施工规范要求;当采用改进后的算法检测8、10、16、20、25 mm钢筋直径时,检测值在标准值d0±1 mm范围内的平均准确率为97.22%。 展开更多
关键词 钢筋工程质量 深度学习 目标检测算法 钢筋交叉点 像素坐标
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基于深度学习的无锚框目标检测算法综述 被引量：5
13
作者 高海涛 朱超涵 +2 位作者 张天棋 郝飞 茅新宇 《机床与液压》 北大核心 2024年第1期202-209,共8页
近年来,基于深度学习的无锚框目标检测算法备受关注。为了深入理解无锚框检测算法,对比分析了基于深度学习的无锚框检测算法的原理机制、网络结构、核心特性以及优缺点,归纳总结了无锚框检测算法的核心技术,并在同一数据集上通过性能实... 近年来,基于深度学习的无锚框目标检测算法备受关注。为了深入理解无锚框检测算法,对比分析了基于深度学习的无锚框检测算法的原理机制、网络结构、核心特性以及优缺点,归纳总结了无锚框检测算法的核心技术,并在同一数据集上通过性能实验研究上述算法的性能,总结提出基于深度学习的目标检测算法未来的研究方向。 展开更多
关键词 无锚框目标检测算法 深度学习 算法比较
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BEV特征下激光雷达和单目相机融合的目标检测算法研究 被引量：2
14
作者 李文礼 喻飞 +2 位作者 石晓辉 唐远航 杨果 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第11期182-193,共12页
为提高自动驾驶汽车对周围目标物的检测精度,提出了一种激光雷达和单目图像数据在鸟瞰图特征上融合的目标物检测算法(monocular-bird’s eye view fusion,Mono-BEVFusion)。为构建相机BEV特征,搭建了简单高效的深度预测网络预测相机特... 为提高自动驾驶汽车对周围目标物的检测精度,提出了一种激光雷达和单目图像数据在鸟瞰图特征上融合的目标物检测算法(monocular-bird’s eye view fusion,Mono-BEVFusion)。为构建相机BEV特征,搭建了简单高效的深度预测网络预测相机特征的深度,基于显式监督的方法用深度真值对其进行监督。构建激光雷达BEV特征时,将激光点云体素化为柱状网格转化到BEV特征下,设计BEV特征融合网络将激光点云BEV特征和相机BEV特征融合,将融合特征输入到目标检测框架得到目标物(汽车、行人和骑行人)检测结果。利用KITTI数据集和实车路采数据对Mono-BEVFusion融合算法进行评估,实验结果表明该算法相较于现有融合算法综合平均精度提升了2.90个百分点,其中汽车类和行人类单项检测精度分别提升3.38个百分点和4.13个百分点。Mono-BEVFusion融合算法对遮挡目标或者距离较远的目标有较稳定的检测效果,能够有效避免单传感器的漏检现象,具有较好的实际应用价值。 展开更多
关键词 自动驾驶汽车 目标物检测算法 深度预测 BEV特征融合 KITTI数据集
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基于改进布谷鸟搜索优化深度卷积网络的隧道衬砌裂缝检测算法研究 被引量：2
15
作者 韩青松 李生勇 徐红梅 《中国铁路》 北大核心 2024年第10期52-59,共8页
针对隧道衬砌裂缝检测算法准确度低的问题,提出改进布谷鸟搜索优化深度卷积网络的隧道衬砌裂缝图像检测算法。首先,基于EfficientNet卷积块堆叠网络和使用深度可分离卷积移动倒置残块(Mobile Inverted Residual Block,MBConv),进行多尺... 针对隧道衬砌裂缝检测算法准确度低的问题,提出改进布谷鸟搜索优化深度卷积网络的隧道衬砌裂缝图像检测算法。首先,基于EfficientNet卷积块堆叠网络和使用深度可分离卷积移动倒置残块(Mobile Inverted Residual Block,MBConv),进行多尺度高效提取裂缝图像语义特征;同时引入改进的卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)增强关键特征的影响;为避免区域边缘细节特征丢失,运用边缘强化模块(Boundary Enhancement Module,BEM)来调整边缘位置特征细节权重;最后,使用轮盘赌改进自适应布谷鸟搜索优化分割阈值θ,进而得到衬砌裂缝图像检测算法。消融实验结果表明,各种优化改进模块可有效提高算法模型效果,在有干扰和无干扰条件下,准确率分别达到95.74%和97.26%;对比其他算法,该算法模型的裂缝检测准确率达94.91%,均优于Mask R-CNN和DeepLabv3等算法。 展开更多
关键词 衬砌裂缝 隧道结构 检测算法 图像特征
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基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法 被引量：5
16
作者 胡丹丹 张忠婷 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期653-660,共8页
在复杂道路场景中检测车辆、行人、自行车等目标时,存在因多尺度目标及部分遮挡易造成漏检及误检等情况,提出一种基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法。首先,利用深度可分离卷积替换部分普通卷积,减少模型的参数量以... 在复杂道路场景中检测车辆、行人、自行车等目标时,存在因多尺度目标及部分遮挡易造成漏检及误检等情况,提出一种基于改进YOLOv5s的面向自动驾驶场景的道路目标检测算法。首先,利用深度可分离卷积替换部分普通卷积,减少模型的参数量以提升检测速度。其次,在特征融合网络中引入基于感受野模块(receptive field block,RFB)改进的RFB-s,通过模仿人类视觉感知,增强特征图的有效感受野区域,提高网络特征表达能力及对目标特征的可辨识性。最后,使用自适应空间特征融合(adaptively spatial feature fusion,ASFF)方式以提升PANet对多尺度特征融合的效果。实验结果表明,在PASCAL VOC数据集上,所提算法检测平均精度均值相较于YOLOv5s提高1.71个百分点,达到84.01%,在满足自动驾驶汽车实时性要求的前提下,在一定程度上减少目标检测时的误检及漏检情况,有效提升模型在复杂驾驶场景下的检测性能。 展开更多
关键词 YOLOv5s 自动驾驶 目标检测算法 深度可分离卷积 感受野模块 自适应空间特征融合 PANet 多尺度特征融合
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基于SNPP/VIIRS卫星数据的海温锋检测算法研究
17
作者 于杰 管磊 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期21-29,共9页
本文采用SNPP/VIIRS(Suomi national polar-orbiting partnership/Visible infrared imaging radiometer suite)卫星海表温度数据对锋面检测算法进行对比分析,包括Sobel算法、Canny算法、引力模型法、直方图分析法和熵算法。通过分析上... 本文采用SNPP/VIIRS(Suomi national polar-orbiting partnership/Visible infrared imaging radiometer suite)卫星海表温度数据对锋面检测算法进行对比分析,包括Sobel算法、Canny算法、引力模型法、直方图分析法和熵算法。通过分析上述算法中间结果、单日海温锋检测结果以及月度锋面概率分布的差别与特征,再结合各算法特点发现,在锋面识别中由于各算法的底层逻辑不同,造成了对海温锋定义难以统一的问题,因此各算法检测出的海温锋各有特点,适合不同的研究和应用需求,实际应用时要根据研究需要和实际情况选择合适的算法。各算法的特点为:Canny算法、引力模型法、Sobel算法、熵算法对强锋面的检测能力依次递减,对弱锋面的检测能力依次递增,抗噪性递减,直方图分析法检测出的锋面表现出较强的连续性,锋面光滑、清晰且连贯,抗噪性较好;各算法适用场合为:以梯度计算为基础的Sobel算法或者其他梯度类算法适用于精确计算温度变化程度的应用场景,Canny算法适用于强锋面的研究,引力模型法适用于应用噪声较大的数据检测锋面或者强锋面的检测,熵算法适用于弱锋面的检测,直方图分析法比较适合分析连续的长锋面。 展开更多
关键词 卫星 海表温度 海温锋 锋面检测算法
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一种改进Canny算子的图像边缘检测算法 被引量：14
18
作者 王军 林宇航 +1 位作者 贾玉彤 张华良 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期1413-1417,共5页
在移动机器人自主作业时,环境中往往存在障碍物,路径规划避障时要进行动态目标检测.Canny边缘检测算法可以与众多动态目标检测算法相结合,提高目标检测的效果.但是传统Canny边缘检测存在着自适应性不强,边缘检测可能不连续,或者检测虚... 在移动机器人自主作业时,环境中往往存在障碍物,路径规划避障时要进行动态目标检测.Canny边缘检测算法可以与众多动态目标检测算法相结合,提高目标检测的效果.但是传统Canny边缘检测存在着自适应性不强,边缘检测可能不连续,或者检测虚假边缘的现象.本文提出了一种优化Canny边缘检测算法,通过改进的自适应中值滤波来预处理图像,对算法效率及对噪声点的处理做出了优化,紧接着增加梯度计算方向,最后结合改进的大津阈值分割法,提出了三阈值分割法代替原始的阈值分割法使图像边缘信息更加完整准确.仿真结果表明,该算法在边缘检测准确率上对比传统Canny边缘检测,Sobel算子与较新改进算法均有20%左右的提升,该算法优化了传统算法检测的连续性和准确率. 展开更多
关键词 目标检测 CANNY边缘检测算法 自适应中值滤波 大津阈值分割法 三阈值分割
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基于改进YOLOv5s的CNN-Swin Transformer森林野生动物图像目标检测算法 被引量：3
19
作者 杨文翰 刘天宇 +2 位作者 周俊池 胡文武 蒋蘋 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期121-130,共10页
【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动... 【目的】为提高野生动物在复杂森林环境中的检测精度,促进森林野生动物保护技术发展,提出一种基于YOLOv5s网络模型、针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像的改进检测算法。【方法】以包含湖南壶瓶山国家级自然保护区几种典型森林野生动物在内的数据集为研究对象,首先,对真实标注框图像进行裁剪、归一化和缩放处理,随机将2~4张裁剪图像拼贴组成新的数据集元素,以丰富和增强数据集图像信息;其次,使用一种基于通道注意力思想的加权通道拼接方法,在通道拼接时引入权重改变通道数量,通过反向传播训练方法不断更新权重以增加重要特征信息的通道层数;接着,引入Swin Transformer模块与CNN网络相结合,为卷积神经网络特征提取加入自注意力机制,融合2种网络特征提取层的优势,提高特征提取的感受野;最后,选择更优的α-DIoU损失函数替代GIoU损失函数,针对边界框重叠面积和中心点距离造成的损失,引入新的几何因素惩罚项。【结果】在相同试验条件和数据集下,相比原YOLOv5s网络模型,改进算法极大提高检测的平均准确率和平均回归率,均值平均精度由74.1%提升至88.4%,获得14.3%的精度提升,同时也超过YOLOv3、YOLOXs、RetinaNet、Faster R-CNN等其他流行目标检测算法。【结论】针对陷阱相机所摄取森林野生动物图像背景与目标对比度低、遮挡重叠严重,致使检测误检率、漏检率高等问题,在检测算法中提出一系列改进措施,为我国森林野生动物的保护和数据获取提供一种新的可行性方案和思路。 展开更多
关键词 森林野生动物 检测算法 YOLOv5s Swin Transformer 网络融合
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基于对抗性双通道编码器的网络入侵检测算法 被引量：2
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作者 金诗博 张立 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期75-82,共8页
针对网络流量数据不平衡引起少数类攻击检测率低的问题,提出一种基于对抗性双通道编码器的入侵检测算法。分别采用正常流量和攻击流量来训练变分自编码器模型,构建基于自编码器派生流量数据的多通道表示形式的新特征向量,驱动生成对抗... 针对网络流量数据不平衡引起少数类攻击检测率低的问题,提出一种基于对抗性双通道编码器的入侵检测算法。分别采用正常流量和攻击流量来训练变分自编码器模型,构建基于自编码器派生流量数据的多通道表示形式的新特征向量,驱动生成对抗网络的生成过程朝向目标类,生成的少数类图像,有效地扩充数据集;通过引入CBAM模块来改进生成器的网络结构,融合通道和空间两个方向的特征,增强模型的特征提取能力;将判别器输出调整为单目标分类并加入softmax层,输出Fake、Normal和Attack结果,避免生成器生成无法与所需类型匹配的图像而获得奖励,提高生成图片的质量。实验结果表明,该方法能够有效降低误报率以及提高未知攻击的检测精度,尤其在不平衡数据集中具有更多的优势。 展开更多
关键词 入侵检测算法 辅助生成对抗网络 自编码器 注意力机制
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