基于轻量级MobileNet-SSD模型的人流量检测 被引量：4

1

作者 张智 盛健 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第1期89-96,145,共9页

利用深度神经网络模型识别行人目标并检测具有十分高的价值。现实高密度行人检测场景中由于硬件基础以及网络性能消耗等问题的影响,常常需要选取处理速度高、硬件条件要求低的网络且同时兼顾视频监控的连续特性,因此选取了轻量级MobileN... 利用深度神经网络模型识别行人目标并检测具有十分高的价值。现实高密度行人检测场景中由于硬件基础以及网络性能消耗等问题的影响,常常需要选取处理速度高、硬件条件要求低的网络且同时兼顾视频监控的连续特性,因此选取了轻量级MobileNet-SSD网络来高效处理人头目标并引入帧间差分的方式,来有效对人头的椭圆特征目标进行跟踪;结合相关数理方法实现行人跨线计数的高性能人流量检测解决方案。在不同数据集上同现今一流的检测模型作比较,该方法皆表现出优良的检测性能。 展开更多

关键词 mobilenet-ssd 帧间差分 跨线计数 轻量级网络

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改进MobileNet-SSD的电梯内电动车识别方法 被引量：4

2

作者 章曙光 张文韬 +1 位作者 刘洋 唐锐 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期340-345,共6页

由于电动车入户充电易造成火灾风险,传统的视频检测方法需要进行数据上传,易造成数据丢失和高延时。针对上述问题,这里提出一种可在嵌入式设备上运行的改进MobileNet-SSD方法,用于识别电梯内电动车目标。在数据预处理阶段,采用CycleGAN... 由于电动车入户充电易造成火灾风险,传统的视频检测方法需要进行数据上传,易造成数据丢失和高延时。针对上述问题,这里提出一种可在嵌入式设备上运行的改进MobileNet-SSD方法,用于识别电梯内电动车目标。在数据预处理阶段,采用CycleGAN方法进行数据增强以提高模型的泛化能力,针对MobileNet网络计算量过大的问题,这里提出引入宽度乘数和分辨率乘数作为超参数以降低模型运算量,经BOHB(Hyperband-Bayesian Optimization)方法对超参数进行优化后获取最优超参数组合。同时为解决权重无法更新和信息丢失问题,用LReLU取代ReLU作为模型的激活函数。实验结果表明,这里的改进MobileNet-SSD算法能在嵌入式设备上快速、准确地识别电动车目标,改进后的MobileNet-SSD模型能将原SSD模型的map提高6%,响应延迟降低20%。 展开更多

关键词 边缘计算 mobilenet-ssd 电动车识别 BOHB

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基于改进MobileNet-SSD的路面裂缝图像检测算法 被引量：9

3

作者 李鹏程 孙立双 +1 位作者 谢志伟 单佳强 《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第7期123-127,共5页

为大大提高目标检测工作效率,同时为了实现路面裂缝目标检测卷积神经网络的轻量化,提出一种基于改进MobileNet-SSD的路面裂缝图像检测算法。该检测算法在之前采用轻量化卷积神经网络MobileNet的SSD算法基础上设计一种基于感受野提升的... 为大大提高目标检测工作效率,同时为了实现路面裂缝目标检测卷积神经网络的轻量化,提出一种基于改进MobileNet-SSD的路面裂缝图像检测算法。该检测算法在之前采用轻量化卷积神经网络MobileNet的SSD算法基础上设计一种基于感受野提升的检测模块。将深度可分离卷积融合后的特征信息输入到感受野提升模块中,提升感受野范围增强特征信息提取。引入批量归一化算法(Batch Normalization,BN)提升算法的稳定性,提高网络泛化能力。实验结果表明:在公开Concrete Crack Images for Classification裂缝数据集上所提算法均值平均精度(mAP)比改进前的MobileNet-SSD算法提升2.92个百分点,在搭载RTX 2070 SUPER的计算机上平均处理速度可达到50帧/s。所提算法在Concrete Crack Images for Classification裂缝数据集取得较好的检测效率。 展开更多

关键词 路面裂缝 目标检测 mobilenet-ssd 感受野提升

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基于MobileNet-SSD的红外人脸检测算法 被引量：16

4

作者 张骏 朱标 吉涛 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期107-113,共7页

针对“可见光”+“热红外”融合的双光人脸检测算法对硬件依赖性高的劣势。本文提出一种基于MobileNet-SSD的红外人脸检测算法,该算法可以直接检测出红外图像中的人脸区域,对硬件的依赖性较低。同时实验结果表明该算法的检测精度和实时... 针对“可见光”+“热红外”融合的双光人脸检测算法对硬件依赖性高的劣势。本文提出一种基于MobileNet-SSD的红外人脸检测算法,该算法可以直接检测出红外图像中的人脸区域,对硬件的依赖性较低。同时实验结果表明该算法的检测精度和实时性均有所提高,可以直接运用到“疫情”期间的智能体温监控系统中。 展开更多

关键词 深度学习 红外图像 人脸检测 MobileNet SSD

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改进SSD算法在工件表面缺陷检测中的应用 被引量：6

5

作者 周茂军 胡江涛 +3 位作者 王俊杰 彭德政 马沁怡 王雅君 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期139-144,共6页

为能够更为高效地检测工件表面加工缺陷,提出了一种MobileNetV3-SSD目标检测算法,它能够有效实现工件表面缺陷检测。此算法通过改进SSD的骨架网络为MobileNetV3-Large,有效减少网络参数量和计算量,通过结合自底向上的特征金字塔网络的... 为能够更为高效地检测工件表面加工缺陷,提出了一种MobileNetV3-SSD目标检测算法,它能够有效实现工件表面缺陷检测。此算法通过改进SSD的骨架网络为MobileNetV3-Large,有效减少网络参数量和计算量,通过结合自底向上的特征金字塔网络的改进算法,使网络能够捕捉不同尺度和形状的目标信息,将语义分割辅助任务与多层特征融合相结合,进一步提升检测性能。使用PASCAL VOC数据集和Kolektor工业缺陷数据集验证该算法,在PASCAL VOC数据集上的mAP达到77.3%,较SSD算法提高0.4%,在Kolektor数据集上的FPS达到了105,较SSD算法提高112%。验证了MobileNetV3-SSD算法相较于传统SSD网络,具有更好的检测精度和检测速度。 展开更多

关键词 目标检测 MobileNet SSD算法 缺陷检测

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基于轻量级SSD模型的夜间金蝉若虫检测 被引量：6

6

作者 刘阳 高国琴 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期166-175,共10页

为实现夜间树上金蝉若虫的快速准确检测,该研究以自然环境图像数据集为研究对象,结合近距离实际应用场景,考虑到嵌入式系统的模型小型化和计算过程轻量化,在保持精度指标基本不变的前提下,基于适度削减模型深度、宽度的思路对已有目标... 为实现夜间树上金蝉若虫的快速准确检测,该研究以自然环境图像数据集为研究对象,结合近距离实际应用场景,考虑到嵌入式系统的模型小型化和计算过程轻量化,在保持精度指标基本不变的前提下,基于适度削减模型深度、宽度的思路对已有目标检测网络Mobile Net-SSD提出改进。具体措施包括:删除骨干网络末端的小尺寸特征图卷积层,逐级裁剪模型整体宽度、适当增加中高层卷积深度,在目标检测的分类层和预测框的回归层中使用深度可分离卷积代替传统3×3卷积等措施,先后获取3种改进的精简模型以进行比较。夜间图像测试结果表明,在基本保持网络性能的前提下,改进后的模型大小及计算量均呈现大幅减小,其中最优模型大小从原MobileNet-SSD的15.22 MB减少到1.51 MB,模型的浮点运算量也由原先的1.13×10^(9)减少到1.26×10^(8),其平均准确率达90.46%,平均交并比达83.52%,F1分数达92.35%,GPU上的检测速度达179.3帧/s,CPU上的检测速度达到6.49帧/s,与改进前的模型相比具有更好的综合性能,白天图像的试验结果也显示出较好的泛化性能。该文提出的改进模型在大幅减少模型大小及其计算量的同时使模型性能保持在一个较高的水平,更适合部署在移动终端等资源受限设备上,可为金蝉的人工养殖提供有益参考。 展开更多

关键词 图像识别 目标检测 金蝉若虫 mobilenet-ssd 轻量级卷积神经网络 模型尺寸 模型运算量

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基于人头检测与跟踪的人群行为异常检测 被引量：6

7

作者 张睿鑫 齐艺璇 朱秋煜 《电子测量技术》 2018年第24期72-76,共5页

随着技术的进步与人们对社会公共安全重视程度的提高,视频监控系统在日常生活中发挥着越来越重要的作用。构建人群异常行为检测可以帮助监管人员及时做出决策,也大大节省人力资源。基于深度学习目标检测模型,提出一种基于人头检测与跟... 随着技术的进步与人们对社会公共安全重视程度的提高,视频监控系统在日常生活中发挥着越来越重要的作用。构建人群异常行为检测可以帮助监管人员及时做出决策,也大大节省人力资源。基于深度学习目标检测模型,提出一种基于人头检测与跟踪的人群行为异常检测方法,通过大量的样本训练一个单一人头目标检测的MobileNetSSD卷积神经网络模型,将一幅图像输入神经网络模型中识别出人头的位置,基于核化相关滤波算法的目标跟踪对检测到的人头进行跟踪,最后基于运动信息进行异常行为判断。大量室内场景实验测试证明此系统的实时性好、准确率高,具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 视频监控 深度学习 mobilenet-ssd 核化相关滤波算法 异常行为检测

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基于内容的仪器仪表图像检索系统 被引量：1

8

作者 伍代民 陶斯超 +1 位作者 严佩敏 朱秋煜 《电子测量技术》 2019年第11期112-117,共6页

随着互联网数据的快速增长,基于内容的图像检索系统迅速成为计算机视觉的热点领域,在各行业都起着非常大的实际作用。利用基于图像内容检索相比传统的文本检索更加直观快捷的特点,并且结合设备维保领域的仪器设备检索的实际需求,提出了... 随着互联网数据的快速增长,基于内容的图像检索系统迅速成为计算机视觉的热点领域,在各行业都起着非常大的实际作用。利用基于图像内容检索相比传统的文本检索更加直观快捷的特点,并且结合设备维保领域的仪器设备检索的实际需求,提出了基于多特征融合和分级检索的图像检索思路,搭建了可用的服务系统,帮助维保工作人员提高工作效率。首先采用了MobileNet-SSD神经网络,训练主体检测模型,对输入图片的主体部分进行裁剪,消除主体以外的其他部分对主体特征提取的影响;然后,通过提取主体图像的最底层颜色特征,形状特征和纹理特征,获得初步筛选结果作为第二级检索的数据集。最后针对发生了旋转或平移的图片,在研究SIFT算法的基础上,利用全仿射变换的算法ASIFT算法进行初步筛选集进行更精确的筛选。实验表明,本算法可以有效地提高图像检索结果的准确率与速度。 展开更多

关键词 多特征融合 mobilenet-ssd 主体检测 特征提取 全仿射变换

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基于SSD-MobileNet的矿工安保穿戴设备检测系统 被引量：14

9

作者 张春堂 管利聪 《工矿自动化》 北大核心 2019年第6期96-100,共5页

针对因矿山人员流动复杂性导致监管困难及因下井人员安全意识不强导致不能有效穿戴安保设备等问题,设计了基于SSD-MobileNet的矿工安保穿戴设备检测系统。将SSD算法的特征提取网络VGG16替换成MobileNet网络,构建了SSD-MobileNet算法模型... 针对因矿山人员流动复杂性导致监管困难及因下井人员安全意识不强导致不能有效穿戴安保设备等问题,设计了基于SSD-MobileNet的矿工安保穿戴设备检测系统。将SSD算法的特征提取网络VGG16替换成MobileNet网络,构建了SSD-MobileNet算法模型;按照VOC2007数据集标准制作矿工安保穿戴设备的照片数据集,对SSD-MobileNet算法模型进行训练;采用SSD-MobileNet算法识别矿工8件安保穿戴设备(安全帽、防尘面具、工作服、工作靴、手电筒、自救器、定位卡、防砸背夹),根据矿工多张不同角度的照片的最高置信度结果综合判定是否穿戴了某件安保设备,并将最高置信度阈值设置为75%。测试结果表明,该系统能够实时、准确地检测出矿工安保设备的穿戴情况,且具有良好的稳定性和抗干扰性。 展开更多

关键词 煤炭开采 目标检测 安保穿戴设备 SSD-MobileNet 置信度

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基于改进SSD和Jetson Nano的口罩佩戴检测门禁系统 被引量：11

10

作者 毛晓波 徐向阳 +4 位作者 李楠 魏刘倩 刘玉玺 董梦超 焦淼鑫 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期85-92,共8页

为了减少疫情期间人们未佩戴口罩造成的交叉感染概率,设计一款基于改进的SSD和Jetson Nano的口罩佩戴检测门禁系统,以快速检测进出口行人是否佩戴口罩,控制闸机的开合。首先,从MAFA和WIDER FACE这2个数据集中抽取适合用于该系统的训练图... 为了减少疫情期间人们未佩戴口罩造成的交叉感染概率,设计一款基于改进的SSD和Jetson Nano的口罩佩戴检测门禁系统,以快速检测进出口行人是否佩戴口罩,控制闸机的开合。首先,从MAFA和WIDER FACE这2个数据集中抽取适合用于该系统的训练图片,其中6000张作为训练集,2000张作为测试集;其次,利用随机色相、饱和度等像素级变换和随机扩展、随机裁剪等几何级变换,对数据集中的小目标进行数据增强,使数据集更加多样,增强该检测网络的泛化能力;再次,将原始SSD的VGG特征提取网络替换为MobileNet-V3,利用其深度可分离卷积的速度优势,以及计算量较小的H-Swish激活函数、轻量化的注意力机制等优化策略,加速检测、提高精度;最后,将该检测网络移植到计算能力有限的人工智能边缘计算设备Jetson Nano上,加装高清显示器,并设计可折叠的平行四边形挡板,选择合适的外围设备,构成了一个具有防疫价值的快速检测公共场所进出口行人是否佩戴口罩的多功能门禁系统。在该嵌入式设备上的测试结果表明:以MobilNet-V3为特征提取网络的目标检测算法SSD,取得了78%的MAP,FPS为12,与以VGG为特征提取网络的原始SSD算法(FPS为2)相比,检测速度是原始SSD算法的6倍。该系统在保证实时性的同时也兼顾了检测精度,达到了精度和速度的平衡。 展开更多

关键词 口罩佩戴检测 门禁系统 目标检测SSD Jetson Nano MobileNet-V3

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基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法 被引量：17

11

作者 陈欣佳 刘艳霞 +1 位作者 洪晓斌 王慧芳 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第2期145-150,共6页

针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作... 针对目前目标检测和目标跟踪算法对无人艇运算配置要求高、速度慢等问题,该文一种提出基于SSD-CF的无人艇目标检测跟踪方法。利用MobileNets结构结合SSD目标检测算法构建轻量级卷积神经网络,实现无人艇的水面目标检测。目标检测结果作为相关滤波CF目标跟踪算法的初始输入,并在目标跟踪过程的保障其有效性。通过MODD水面船只视频数据实验表明,SSD-CF方法融合目标检测与目标跟踪算法,可有效地降低对运算力的要求,提升目标检测跟踪速度和目标位置的稳定连续性。 展开更多

关键词 无人艇 目标检测 目标跟踪 SSD MobileNets 相关滤波

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基于改进SSD的水下光学图像感兴趣目标检测算法研究 被引量：17

12

作者 李宝奇 黄海宁 +2 位作者 刘纪元 刘正君 韦琳哲 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期3372-3378,共7页

针对轻量化目标模型SSD-MV2对水下光学图像感兴趣目标检测精度低的问题,该文提出一种通道可选择的轻量化特征提取模块(SEB)和一种卷积核可变形、通道可选择的特征提取模块(SDB)。与此同时,利用SEB模块和SDB模块分别重新设计了SSD-MV2的... 针对轻量化目标模型SSD-MV2对水下光学图像感兴趣目标检测精度低的问题,该文提出一种通道可选择的轻量化特征提取模块(SEB)和一种卷积核可变形、通道可选择的特征提取模块(SDB)。与此同时,利用SEB模块和SDB模块分别重新设计了SSD-MV2的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV2SDB,并为其选择了合理的基础网络扩张系数和附加特征提取网络SDB模块数量。在水下图像感兴趣目标检测数据集UOI-DET上,SSD-MV2SDB比SSD-MV2检测精度提高3.04%。实验结果表明,SSD-MV2SDB适用于水下图像感兴趣目标检测任务。 展开更多

关键词 水下光学图像感兴趣目标检测 SSD MobileNet V2 可变形卷积 通道可选择

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基于改进SSD的合成孔径声呐图像水下多尺度目标轻量化检测模型 被引量：15

13

作者 李宝奇 黄海宁 +2 位作者 刘纪元 刘正君 韦琳哲 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期2854-2862,共9页

针对轻量化目标检测模型SSD-MV2对合成孔径声呐(SAS)图像水下多尺度目标检测精度低的问题,该文提出一种新的卷积核模块-可扩张可选择模块(ESK),ESK具有通道可扩张、通道可选择和模型参数少的优点。与此同时,利用ESK模块重新设计了SSD的... 针对轻量化目标检测模型SSD-MV2对合成孔径声呐(SAS)图像水下多尺度目标检测精度低的问题,该文提出一种新的卷积核模块-可扩张可选择模块(ESK),ESK具有通道可扩张、通道可选择和模型参数少的优点。与此同时,利用ESK模块重新设计了SSD的基础网络和附加特征提取网络,记作SSD-MV2ESK,并为其选择了合理的扩张系数和多尺度系数。在合成孔径声呐图像水下多尺度目标检测数据集SST-DET上,SSD-MV2ESK在模型参数基本相等的条件下,检测精度比SSD-MV2提升4.71%。实验结果表明,SSD-MV2ESK适用于合成孔径声呐图像水下多尺度目标检测任务。 展开更多

关键词 合成孔径声呐 图像水下多尺度目标检测 SSD MobileNet V2 多通道可选择 深度可分离空洞卷积

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基于改进SSD模型的工件表面缺陷识别算法 被引量：22

14

作者 李兰 奚舒舒 +1 位作者 张才宝 马鸿洋 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期1608-1615,共8页

工件表面缺陷是影响机械设备性能的重要因素,快速高效的检测方法是目前研究的重点。为了解决工件表面缺陷检测问题,提出一种基于改进SSD模型的检测算法。该算法用本文提出的DH-MobileNet网络代替SSD结构中的VGG16网络,从而简化检测模型... 工件表面缺陷是影响机械设备性能的重要因素,快速高效的检测方法是目前研究的重点。为了解决工件表面缺陷检测问题,提出一种基于改进SSD模型的检测算法。该算法用本文提出的DH-MobileNet网络代替SSD结构中的VGG16网络,从而简化检测模型,减少了运算量。同时采用反向残差结构进行位置预测,并用空洞卷积代替下采样操作以避免信息损失。利用扫描电子显微镜得到工件表面图像,建立工件表面缺陷数据集并进行扩充,最后针对碎屑、剥落和梨沟这3类高频缺陷进行训练和测试,并与YOLO、Faster R-CNN和原始SSD模型进行效果比较。检测结果表明该算法能够更准确、快速地检测工件表面缺陷,为实际工业场景中的缺陷检测提供了新的思路。 展开更多

关键词 工件缺陷 SSD模型 MobileNet 目标检测

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基于SSD和MobileNet网络的目标检测方法的研究 被引量：27

15

作者 任宇杰 杨剑 +1 位作者 刘方涛 张启尧 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2019年第11期1881-1893,共13页

为了提高计算机视觉中目标检测的一种基本模型SSD在多任务场景中的准确率和效率,基于深度学习的相关理论研究,结合一种轻量级的深层神经网络MobileNet的基本思想,构建了一种结合特征金字塔的多尺度卷积神经网络结构。利用Tensorflow平... 为了提高计算机视觉中目标检测的一种基本模型SSD在多任务场景中的准确率和效率,基于深度学习的相关理论研究,结合一种轻量级的深层神经网络MobileNet的基本思想,构建了一种结合特征金字塔的多尺度卷积神经网络结构。利用Tensorflow平台完成了以下一些工作:第一,对低层卷积层的特征图进行区域放大,保留更多的目标特征信息,再对高特征层进行特征提取;第二,在对重叠目标候选区域进行过滤的时候,基于非极大值抑制的方法和思想设置阈值消除冗余的目标候选区域,使得产生的负样本的数目减少,使模型效果逐步趋于稳定;第三,针对目标检测中的预测区域与真实区域在匹配过程中所产生的正负样本进行处理,用于保证模型的稳定性等。基于以上方法研究,使得模型对多目标识别的速度有所加快,鲁棒性更好,准确率更高,同时也适当降低了对硬件配置资源的需求。 展开更多

关键词 多尺度卷积特征 SSD模型 MobileNet 图像目标检测

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基于深度学习的人造板表面缺陷检测研究 被引量：18

16

作者 魏智锋 肖书浩 +2 位作者 蒋国璋 伍世虔 程国飞 《林产工业》 北大核心 2021年第2期21-26,共6页

缺陷识别是人造板检测的重要环节,目前大多采用人工检测方法。将一种轻量级的深层神经网络MobileNet与SSD算法结合,使用Inception网络附加到多个特征映射上,构建SSD-MobileNet算法模型用于人造板的缺陷检测,以提高区分不同缺陷的能力。... 缺陷识别是人造板检测的重要环节,目前大多采用人工检测方法。将一种轻量级的深层神经网络MobileNet与SSD算法结合,使用Inception网络附加到多个特征映射上,构建SSD-MobileNet算法模型用于人造板的缺陷检测,以提高区分不同缺陷的能力。从人造板工厂生产现场获取主要包括粗刨花、水印、砂痕、杂物、胶斑5种缺陷类型的表面缺陷图,制成一个包含3216张人造板表面缺陷图像的数据集。利用该数据集对SSD-MoblieNet模型进行训练、测试,并与其他特征提取网络(ResNet18、VoVNet39、ESPNetV2)的检测精度和检测速度的影响结果进行对比,发现其检测速度最快达到75帧/s,相对其他特征提取网络的平均精度均值提升2.26%~3.52%。该研究为实现人造板表面实时在线检测提供良好的技术支撑。 展开更多

关键词 人造板 表面缺陷 SSD-MobileNet 卷积神经网络 深度学习 检测

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基于特征融合的轻量级SSD目标检测方法 被引量：12

17

作者 吴天成 王晓荃 +2 位作者 蔡艺军 荆有波 陈铖颖 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1437-1444,共8页

针对应用于嵌入式设备的轻量级目标检测算法,本文提出了一种基于特征融合的改进方案。针对目前MobileNetV2-SSD轻量级目标检测算法检测精度低、小目标检测效果差的问题,结合FPN特征金字塔的特征融合思想,选用了MobileNetV2-SSD中包含较... 针对应用于嵌入式设备的轻量级目标检测算法,本文提出了一种基于特征融合的改进方案。针对目前MobileNetV2-SSD轻量级目标检测算法检测精度低、小目标检测效果差的问题,结合FPN特征金字塔的特征融合思想,选用了MobileNetV2-SSD中包含较多语义信息的3层特征层进行融合,利用多尺度检测的原理,将融合后的特征层重新生成特征金字塔进行目标检测。使用PASCAL VOC 2007数据集对改进后的目标检测模型和原模型进行对比测试,其检测精度mAP相对原模型提高了3.9%,达到了76.5%,同时模型对于小目标的检测效果也有了显著提升。最后将模型部署至嵌入式设备Jetson AGX Xavier中进行测试,改进后的模型在网络结构更加复杂的情况下检测速度接近原模型,达到了22 FPS的检测速度,可以实现嵌入式设备上的实时目标检测。 展开更多

关键词 目标检测 轻量化神经网络 SSD MobileNet 特征融合

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基于边缘计算与深度学习的输电设备异物检测方法 被引量：36

18

作者 路艳巧 孙翠英 +1 位作者 曹红卫 闫红伟 《中国电力》 CSCD 北大核心 2020年第6期27-33,共7页

在输电设备上经常会出现各种异物,如鸟巢、塑料袋,如果不能及时发现并清理将会对输电系统造成很大的安全隐患。因此,及时对输电设备是否有异物进行检测非常必要。针对该问题,提出了一种基于边缘计算和深度学习的异物检测方法。该方法与... 在输电设备上经常会出现各种异物,如鸟巢、塑料袋,如果不能及时发现并清理将会对输电系统造成很大的安全隐患。因此,及时对输电设备是否有异物进行检测非常必要。针对该问题,提出了一种基于边缘计算和深度学习的异物检测方法。该方法与现有利用无人机拍摄传回云端服务器计算方法不同,通过将检测计算下沉到边缘设备,使用Mobilenet加上优化后SSD的目标检测方法在边缘设备直接处理计算,将检测出异物的图像发回云端。该方法在CPU上的运行速度是基于VGG(目视图像生成器)的SSD方法的5倍左右,是Faster-RCNN的58倍左右;在模型大小上是基于VGG的SSD方法的2/9左右,是Faster-RCNN的2/49左右,精确度为89%;与直接将数据传回云端服务器再进行处理的方式相比,数据传输量减少约90%。该方法不仅满足实时性,还具有可靠的效果,基于该方法的系统已经得到实际部署。 展开更多

关键词 异物检测 边缘计算 卷积神经网络 Mobilenet SSD

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