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基于改进RT-DETR的极端天气下交通标志检测方法
1
作者
秦伦明
张云起
+2 位作者
崔昊杨
边后琴
王悉
《电子测量技术》
北大核心
2025年第9期56-64,共9页
针对雨、雾和雪等极端天气下交通标志模糊不清,导致检测精度下降和小目标识别困难等问题,本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法。首先,采用数据增强方法模拟极端天气环境,以提高模型在这些环境下对交通标志的识别能力。其次...
针对雨、雾和雪等极端天气下交通标志模糊不清,导致检测精度下降和小目标识别困难等问题,本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法。首先,采用数据增强方法模拟极端天气环境,以提高模型在这些环境下对交通标志的识别能力。其次,在主干网络中引入Ortho注意力机制,利用正交滤波器减少特征冗余,筛选重要通道信息,提高对小目标的检测精度。此外,采用高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN)替换原模型中的跨尺度上下文特征混合器(CCFM),通过高层特征筛选并融合低层特征信息,提升模型在极端天气下对低对比度和模糊目标的检测精度。实验结果显示,改进算法在平均检测精度方面达到87.84%,相比原始RT-DETR模型提高了2.37%,同时参数量减少至18.22 M,相比原模型降低了8.4%,对小目标和处于极端天气中的目标识别精度更高,对保障乘客的安全具有实际意义。
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关键词
RT-DETR
正交通道注意力机制
高层
筛选
特征
金字塔
网络
交通标志识别
图像增强
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职称材料
基于改进RT-DETR的织物疵点检测方法
2
作者
李敏
周双
+2 位作者
朱萍
崔树芹
颜小运
《电子测量技术》
2025年第14期176-184,共9页
针对织物疵点种类有限、尺度变化大以及模型检测精度低等问题,提出了一种基于RT-DETR的织物疵点检测方法DHR-DETR。首先,创新性地设计了多路径坐标注意力机制模块(MPCA),并将其与可变形卷积模块(DCNv2)深度融合,构建动态可变形卷积模块...
针对织物疵点种类有限、尺度变化大以及模型检测精度低等问题,提出了一种基于RT-DETR的织物疵点检测方法DHR-DETR。首先,创新性地设计了多路径坐标注意力机制模块(MPCA),并将其与可变形卷积模块(DCNv2)深度融合,构建动态可变形卷积模块,以应对复杂多样的疵点形状。其次,采用高水平筛选特征金字塔(HS-FPN)替换跨尺度特征融合模块(CCFM),实现多层次特征的高效融合并有效降低了模型复杂度。最后,构建了兼具轻量化和特征增强能力的RetBlockC3模块,并集成至HS-FPN网络,进一步强化模型对局部信息的捕捉能力,同时显著提升模型的轻量化性能。试验结果表明,DHR-DETR方法在公开和自制织物数据集上的mAP@0.5分别达到了50.9%和97.5%,相较原模型提高了2.9%和0.6%,参数量仅为17.9 M,计算量降低了37%,显著提升了模型的检测性能和部署效率,具备在实际工业检测任务中的应用潜力。
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关键词
RT-DETR
疵点检测
动态可变形卷积
高水平筛选特征金字塔
轻量化
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职称材料
题名
基于改进RT-DETR的极端天气下交通标志检测方法
1
作者
秦伦明
张云起
崔昊杨
边后琴
王悉
机构
上海电力大学电子与信息工程学院
北京交通大学自动化与智能学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第9期56-64,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(62073024)资助。
文摘
针对雨、雾和雪等极端天气下交通标志模糊不清,导致检测精度下降和小目标识别困难等问题,本文提出了一种基于改进RT-DETR的交通标志检测算法。首先,采用数据增强方法模拟极端天气环境,以提高模型在这些环境下对交通标志的识别能力。其次,在主干网络中引入Ortho注意力机制,利用正交滤波器减少特征冗余,筛选重要通道信息,提高对小目标的检测精度。此外,采用高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN)替换原模型中的跨尺度上下文特征混合器(CCFM),通过高层特征筛选并融合低层特征信息,提升模型在极端天气下对低对比度和模糊目标的检测精度。实验结果显示,改进算法在平均检测精度方面达到87.84%,相比原始RT-DETR模型提高了2.37%,同时参数量减少至18.22 M,相比原模型降低了8.4%,对小目标和处于极端天气中的目标识别精度更高,对保障乘客的安全具有实际意义。
关键词
RT-DETR
正交通道注意力机制
高层
筛选
特征
金字塔
网络
交通标志识别
图像增强
Keywords
RT-DETR
orthogonal attention mechanism
HS-FPN network
traffic sign detection
image enhancement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于改进RT-DETR的织物疵点检测方法
2
作者
李敏
周双
朱萍
崔树芹
颜小运
机构
武汉纺织大学计算机与人工智能学院
出处
《电子测量技术》
2025年第14期176-184,共9页
基金
湖北省教育厅科学研究计划重点项目(D20211701)资助。
文摘
针对织物疵点种类有限、尺度变化大以及模型检测精度低等问题,提出了一种基于RT-DETR的织物疵点检测方法DHR-DETR。首先,创新性地设计了多路径坐标注意力机制模块(MPCA),并将其与可变形卷积模块(DCNv2)深度融合,构建动态可变形卷积模块,以应对复杂多样的疵点形状。其次,采用高水平筛选特征金字塔(HS-FPN)替换跨尺度特征融合模块(CCFM),实现多层次特征的高效融合并有效降低了模型复杂度。最后,构建了兼具轻量化和特征增强能力的RetBlockC3模块,并集成至HS-FPN网络,进一步强化模型对局部信息的捕捉能力,同时显著提升模型的轻量化性能。试验结果表明,DHR-DETR方法在公开和自制织物数据集上的mAP@0.5分别达到了50.9%和97.5%,相较原模型提高了2.9%和0.6%,参数量仅为17.9 M,计算量降低了37%,显著提升了模型的检测性能和部署效率,具备在实际工业检测任务中的应用潜力。
关键词
RT-DETR
疵点检测
动态可变形卷积
高水平筛选特征金字塔
轻量化
Keywords
RT-DETR
defect detection
dynamic deformable convolution
high-level screening feature pyramid
lightweight design
分类号
TN38 [电子电信]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进RT-DETR的极端天气下交通标志检测方法
秦伦明
张云起
崔昊杨
边后琴
王悉
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进RT-DETR的织物疵点检测方法
李敏
周双
朱萍
崔树芹
颜小运
《电子测量技术》
2025
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职称材料
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