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基于改进Mask R-CNN的低空遥感实例分割算法
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作者 李冰锋 王光耀 崔立志 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期168-176,共9页
针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50... 针对遥感领域图像目标繁杂、检测和分割精度不高的问题,提出一种改进Mask R-CNN算法。设计PMResNet-50结构作为主干网络,其中金字塔挤压注意模块可以促进局部和全局通道注意之间的信息交互作用,多层次特征聚合模块可以提高PMResNet-50对输入通道语义信息的高效聚合作用。在RoI Align前引入自校准卷积模块来扩大卷积层的感受野大小并对边界框和掩码框执行校准操作。在分割分支使用掩码预测平衡损失函数,对每个类别的正负样本梯度进行平衡,实现对损失梯度的平滑降低处理。在自建低空遥感数据集和iSAID-Reduce100数据集上进行测试,实验结果表明:改进后的算法在自建数据集上box AP和mask AP分别提升17.9%和15.0%,在iSAID-Reduce100数据集上box AP和mask AP达到49.62%和50.27%,该算法很好地完成了对遥感目标的检测和分割。 展开更多
关键词 深度学习 图像处理 遥感图像 实例分割 改进Mask r-cnn算法 ResNet-50
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改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测
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作者 冷岳峰 刘正 +1 位作者 徐宝祎 李志轩 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第1期75-83,共9页
钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特... 钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特征融合模块与轻量化通道注意力模块,增加模型对精细特征的捕捉能力。改进模型在NEU-DET数据集上的实验结果显示,最终mAP(Mean average precision,记为m_(AP))值为80.2%,比原始模型提高了12.6%,FPS提高了40.9%。该算法能够有效提升钢材表面缺陷的检测精度,为钢材表面缺陷自动检测提供参考。 展开更多
关键词 缺陷检测 特征融合 通道注意力机制 改进Faster r-cnn算法
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基于改进Faster R-CNN算法的岩石裂隙发展方向跟踪预测研究 被引量:4
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作者 黄晓红 李铁锋 +1 位作者 刘祥鑫 李伟 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第4期134-141,共8页
为了避免部分岩土工程灾害发生,对岩石表面裂隙发展方向进行跟踪预测,提高岩石表面裂隙的检出率,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的岩石裂隙发展方向跟踪预测方法。该法针对红外热像图中岩石裂隙形态多变、尺寸差异大并对实时性有一... 为了避免部分岩土工程灾害发生,对岩石表面裂隙发展方向进行跟踪预测,提高岩石表面裂隙的检出率,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的岩石裂隙发展方向跟踪预测方法。该法针对红外热像图中岩石裂隙形态多变、尺寸差异大并对实时性有一定要求的特点,以深度残差网络ResNet50为特征提取网络,利用ROIAlign优化建议框与岩石裂隙特征的空间对应关系,建立特征金字塔融合多尺度特征,对Faster R-CNN算法进行改进,并结合平均红外辐射温度-时间曲线对岩石裂隙发展方向跟踪预测,使用花岗岩单轴压缩试验中采集的红外光谱特征进行试验测试。结果表明,该方法能够较好检测红外热像图中的岩石裂隙,在测试集上的mAP达到88.81%,泛化能力较强,同时结合检测框内的平均红外辐射温度-时间曲线可以较好地跟踪预测裂隙发展方向。 展开更多
关键词 岩石裂隙 红外热像图 平均红外辐射温度 目标检测 改进Faster r-cnn算法
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顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法 被引量:11
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作者 朱军 张天奕 +4 位作者 谢亚坤 张杰 李闯农 赵犁 李维炼 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期705-712,736,共9页
人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值.针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN(Faster regionconvolutional neural network)改... 人流量统计对智能安防等领域具有重要研究价值.针对视频监控系统中人流量统计准确率较低的问题,提出一种顾及小目标特征的视频人流量智能统计方法,重点研究用于小目标检测的Faster R-CNN(Faster regionconvolutional neural network)改进算法、运动目标关联匹配以及双向人流量智能统计等关键技术,根据人头目标的小尺度特点对Faster R-CNN网络结构进行适应性改进,利用图像浅层特征提高网络对于小目标的特征提取能力,通过基于轨迹预测的跟踪算法实现运动目标的实时追踪,同时设计双向人流量智能统计算法,以实现人流量高准确率统计;为证明方法的有效性,在密集程度不同的场景中进行了测试.测试结果表明:改进的目标检测算法相较于原始算法,在Brainwash测试集和Pets2009基准数据集上的平均准确率分别提高了7.31%、10.71%,视频人流量智能统计方法在多种场景下的综合评价指标F值均能达到90.00%以上,相较于SSD-Sort算法和Yolov3-DeepSort算法,其F值提高了1.14%~3.04%. 展开更多
关键词 监控视频 人流量统计 Faster r-cnn改进算法 目标检测 目标跟踪
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