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基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法 被引量：2
1
作者 陈伟华 马士博 +1 位作者 闫孝姮 李健华 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期234-243,共10页
复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节,针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题,提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先,检测模型以SSD算法为基准,采用轻量级MobileNetV2... 复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节,针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题,提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先,检测模型以SSD算法为基准,采用轻量级MobileNetV2作为主干网络,在提升模型检测速度的同时实现网络的轻量化;其次,为增强对水迹特征的提取能力,构建高分辨率特征融合模块Sim-HRFPN,在特征融合的同时保留高分辨率的特征,以弥补因轻量化造成的精度损失;最后,为进一步提高模型的计算效率,将GhostConv替换额外预测特征层的传统卷积,在保持模型高性能的同时,减轻了计算负担。实验结果表明,相较于SSD,MSG-SSD的检测速度和检测精度分别提高48.17%和4.89%,计算量和参数量分别减少97.63%和82.99%。由此可知,改进模型不仅能精准识别和快速定位复合绝缘子的憎水性等级,而且满足边缘巡检设备轻量化部署的需求,为电力系统中复合绝缘子运行状态的智能检测提供了一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 复合绝缘子 憎水性检测 智能识别 ssd算法 轻量化 特征融合
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基于改进SSD算法的地铁场景小行人目标检测 被引量：5
2
作者 张秀再 邱野 沈涛 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期397-407,共11页
在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标... 在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性.针对上述问题,提出一种改进SSD算法以加强地铁场景中小行人目标检测效果.通过构建地铁场景行人目标数据集,标注相应标签,同时进行数据预处理操作;在特征提取网络中加入金字塔特征加强模块,将多分支残差单元、亚像素卷积和特征金字塔相结合获得图像多尺度、多感受野融合特征;利用上下文信息融合模块将图像低层特征与上下文特征相融合,生成扩展特征层用于检测小行人目标;设计一种基于Anchor-free的动态正负样本分配策略,为小行人目标生成最优正样本.实验结果表明:提出的改进SSD算法能有效提高地铁场景小行人目标检测性能,对遮挡严重的小行人目标检测,效果提升更为明显. 展开更多
关键词 小行人目标检测 ssd算法 注意力机制 亚像素卷积 多尺度特征融合
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基于改进SSD的车内宠物遗落检测方法
3
作者 潘溢洲 吴恩启 +1 位作者 段函作 寇嘉铭 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第5期115-119,共5页
针对车内宠物遗落问题,在单发多盒探测器(SSD)算法的基础上,提出了一种改进的SSD目标检测算法实时检测车内是否存在遗落宠物,通过引入MobileNetV2算法来替代SSD的主干网络,并改进MobileNetV2的网络结构来进一步减少原有网络的参数量,融... 针对车内宠物遗落问题,在单发多盒探测器(SSD)算法的基础上,提出了一种改进的SSD目标检测算法实时检测车内是否存在遗落宠物,通过引入MobileNetV2算法来替代SSD的主干网络,并改进MobileNetV2的网络结构来进一步减少原有网络的参数量,融合卷积块注意力模块(CBAM)来提高目标定位能力,采用迁移训练策略来更好地训练网络。实验结果表明,改进后算法的模型大小相对于SSD-Mo-bileNetV2减少了65.5%,平均精度均值(mAP)提高了0.9%,帧率(FPS)也有所提升,模型大小更是减少到了原始SSD算法的5%。改进后算法实际检测的效果更好,同时更加适合嵌入移动设备来检测遗落宠物。 展开更多
关键词 目标检测 MobileNetV2网络 单发多盒探测器算法 深度学习 轻量化网络
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基于改进SSD算法的车辆检测 被引量：27
4
作者 李国进 胡洁 艾矫燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期266-274,共9页
SSD算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归,检测小目标效果优于YOLO算法,但SSD算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此,提出一种改进SSD算法。为提取更多的车辆特征信息,设计改进Inception模块替代SSD网络中的Conv8、Conv9和Conv10... SSD算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归,检测小目标效果优于YOLO算法,但SSD算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此,提出一种改进SSD算法。为提取更多的车辆特征信息,设计改进Inception模块替代SSD网络中的Conv8、Conv9和Conv10层。将浅层特征的位置信息和深层特征的语义信息进行均衡化融合,构建多尺度特征融合均衡化网络,提高小目标车辆识别率。在特征提取层均引入SENet,对不同特征通道的重要性进行重标定以提高模型性能。实验结果表明,改进后SSD算法在自制的车辆数据集上平均精度为90.89%,检测速度达到59.42 frame/s,相比改进前的SSD算法,在精度和速度上分别提高2.65个百分点和17.41 frame/s,能够更快速、准确地对图像中的车辆进行识别和定位。 展开更多
关键词 车辆检测 ssd算法 Inception结构 注意力机制 特征融合
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基于改进SSD的钢材表面缺陷检测 被引量：35
5
作者 阎馨 杨月川 屠乃威 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第5期112-120,共9页
工业生产过程中,钢材表面缺陷的检测对于钢材的质量控制发挥着十分重要的作用,针对钢材表面缺陷检测中存在的检测精度低、检测速度慢等问题,提出了一种钢材表面缺陷检测的改进SSD算法。在所提算法中,采用Transformer多头注意力机制模块... 工业生产过程中,钢材表面缺陷的检测对于钢材的质量控制发挥着十分重要的作用,针对钢材表面缺陷检测中存在的检测精度低、检测速度慢等问题,提出了一种钢材表面缺陷检测的改进SSD算法。在所提算法中,采用Transformer多头注意力机制模块代替原SSD结构中的Conv5_1层,以提高小目标检测的能力;原SSD结构中的Conv7操作替换为Involution算子操作,以减少运算的参数量;对网络结构进行特征融合处理,以更全面地检测特征图中所包含的信息。利用NEU-DET数据集进行实验,实验结果表明改进后的SSD算法是有效的,可以高效检测到钢材表面的小目标缺陷,相比改进前平均检测精度提高了4.5%,检测速度提高了13.6%。 展开更多
关键词 钢材表面缺陷检测 改进ssd算法 注意力机制 Involution算子 特征融合
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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：9
6
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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基于改进SSD算法的行人检测方法 被引量：14
7
作者 于波 刘畅 《电子测量技术》 北大核心 2021年第12期24-28,共5页
随着计算机视觉的快速发展,行人检测技术越来越成为人们关注的热门话题之一。行人检测算法中SSD算法相对于其他行人检测算法更加稳定,针对SSD算法做行人检测时产生的检测精度低的问题,提出一种以ResNet残差网络作为SSD的前馈网络,提取... 随着计算机视觉的快速发展,行人检测技术越来越成为人们关注的热门话题之一。行人检测算法中SSD算法相对于其他行人检测算法更加稳定,针对SSD算法做行人检测时产生的检测精度低的问题,提出一种以ResNet残差网络作为SSD的前馈网络,提取行人特征,并通过特征值生成目标框的行人检测算法。将原始SSD算法与改进后的SSD算法分别通过INRIA行人检测数据集的训练集和测试集做实验进行精度对比。实验结果表明,与SSD算法做行人检测时的检测效果相比,改进的行人检测算法更具鲁棒性,算法平均准确率提高了接近5%。 展开更多
关键词 行人检测 ssd算法 残差网络
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一种基于SSD的行人检测改进算法 被引量：3
8
作者 李国进 韦慧铃 +1 位作者 艾矫燕 陈延明 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第5期1327-1336,共10页
在智能视频监控、自动驾驶、智能机器人等新兴领域中,行人检测作为其中最基本的一环起着关键性作用。由于在复杂环境下行人检测容易受到客观因素的影响,例如行人的成像尺寸差异大、相似物体多等造成行人检测精度低的问题,针对上述问题,... 在智能视频监控、自动驾驶、智能机器人等新兴领域中,行人检测作为其中最基本的一环起着关键性作用。由于在复杂环境下行人检测容易受到客观因素的影响,例如行人的成像尺寸差异大、相似物体多等造成行人检测精度低的问题,针对上述问题,对由卷积神经网络构成的SSD算法进行改进。为了提高基础卷积网络提取特征的能力,设计以ResNet101为基础的改进网络替换原来的VGGNet16基础网络;同时为了解决原SSD算法的浅层网络对于目标特征提取不准确的问题,增加了FPN网络对提取的浅层与深层卷积的特征进行了融合。改进的算法在行人数据集上进行训练和测试,实验结果表明,改进的SSD算法检测行人目标的平均精度比原SSD算法提高了6%,并能准确识别复杂场景中不同尺寸的行人目标,证明了改进算法的可行性。 展开更多
关键词 行人检测 深度学习 ssd算法 基础网络 融合
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交通场景中改进 SSD算法的小尺度行人检测研究 被引量：6
9
作者 汪慧兰 戴舒 +1 位作者 刘丹 王桂丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期201-207,共7页
由于交通场景中的行人目标所处的背景环境复杂、目标较小等因素,使得目前的行人检测算法在实际应用中存在检测精度不高、检测速度较慢的问题。因此行人检测模块作为高级辅助驾驶系统的核心模块,一直以来都是目标检测的研究热点之一。针... 由于交通场景中的行人目标所处的背景环境复杂、目标较小等因素,使得目前的行人检测算法在实际应用中存在检测精度不高、检测速度较慢的问题。因此行人检测模块作为高级辅助驾驶系统的核心模块,一直以来都是目标检测的研究热点之一。针对交通场景中小尺度行人目标,将传统的SSD网络结构中的主干网络卷积层结合Inception模块中的稀疏连接来优化卷积结构,从而增强网络的特征提取能力。同时利用残差结构组成的预测模块代替传统的两个3×3大小的卷积核来进一步提取特征图的深层特征,提高对小尺度行人目标的检测精度。引入FocalLoss函数作为网络的分类损失函数,使得损失函数更加关注于包含更多有用信息的困难负样本,解决训练过程中正负样本不平衡的问题,加快网络的收敛和稳定。实验结果表明,对于交通场景中小尺度的行人目标改进的SSD算法在检测精度和速度上都有所提高。 展开更多
关键词 行人检测 ssd算法 残差块 FocalLoss函数
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引入通道注意力机制的SSD目标检测算法 被引量：26
10
作者 张海涛 张梦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第8期264-270,共7页
为提升原始SSD算法的小目标检测精度及鲁棒性,提出一种基于通道注意力机制的SSD目标检测算法。在原始SSD算法的基础上对高层特征图进行全局池化操作,结合通道注意力机制增强高层特征图的语义信息,并利用膨胀卷积结构对低层特征图进行下... 为提升原始SSD算法的小目标检测精度及鲁棒性,提出一种基于通道注意力机制的SSD目标检测算法。在原始SSD算法的基础上对高层特征图进行全局池化操作,结合通道注意力机制增强高层特征图的语义信息,并利用膨胀卷积结构对低层特征图进行下采样扩大其感受野以增加细节与位置信息,再通过级联的方式将低层特征图与高层特征图相融合,从而实现小目标及遮挡目标的有效识别。实验结果表明,与原始SSD算法相比,该算法在PASCAL VOC数据集上的平均精度均值提升了2.2%,具有更高的小目标检测精度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 ssd算法 全局池化 通道注意力机制 膨胀卷积 PASCAL VOC数据集
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基于MobileNet-SSD的安全帽佩戴检测算法 被引量：30
11
作者 徐先峰 赵万福 +2 位作者 邹浩泉 张丽 潘卓毅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期298-305,313,共9页
针对真实场景下安全帽佩戴检测面临的背景复杂、干扰性强、待检测目标较小等问题,在SSD算法的基础上,提出改进的MobileNet-SSD算法。通过引入轻量型网络MobileNet并构建MobileNet-SSD算法提高检测速度,采用迁移学习策略克服模型训练困... 针对真实场景下安全帽佩戴检测面临的背景复杂、干扰性强、待检测目标较小等问题,在SSD算法的基础上,提出改进的MobileNet-SSD算法。通过引入轻量型网络MobileNet并构建MobileNet-SSD算法提高检测速度,采用迁移学习策略克服模型训练困难问题。从施工相关视频中获取真实环境下的安全帽样本构建样本集,以解决当前安全帽数据集规模较小、网络难以充分拟合特征的问题。实验结果表明,MobileNet-SSD算法在损失很小精度的情况下,相较于SSD算法,检测速度提高了10.2倍。 展开更多
关键词 安全帽佩戴检测 轻量型ssd算法 深度学习 检测精度 检测速度
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一种改进的压板状态识别SSD算法 被引量：18
12
作者 周克 杨倩文 +1 位作者 王耀艺 张金钱 《电测与仪表》 北大核心 2021年第1期69-76,共8页
在变电站二次侧管理中,压板承担着重要作用。文章提出了一种改进SSD图像识别算法,用以实现对压板状态的识别。新算法通过在SSD目标识别算法中,嵌入注意力机制,利用注意力机制挖掘了每个特征通道的重要程度,提升有用特征的权重,抑制了无... 在变电站二次侧管理中,压板承担着重要作用。文章提出了一种改进SSD图像识别算法,用以实现对压板状态的识别。新算法通过在SSD目标识别算法中,嵌入注意力机制,利用注意力机制挖掘了每个特征通道的重要程度,提升有用特征的权重,抑制了无效特征,提升了原有算法的检测精度。为了解决训练样本不足的问题,新算法通过对样本的扩充和迁移学习的方式,训练得到了提出的新SSD算法中的各个参数,并通过仿真实验进行验证。实验结果表明,改进后的SSD算法,其识别准确率达到96%,召回率达到94%,每秒可以检测23张图片,能够有效提升变电站内压板状态识别的效率。 展开更多
关键词 压板状态识别 ssd算法 注意力机制 样本扩充 迁移学习
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改进的SSD算法及其在目标检测中的应用 被引量：10
13
作者 张震 李孟洲 +1 位作者 李浩方 马军强 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第9期226-231,共6页
针对以R-CNN展开的目标检测速度慢,传统的SSD算法在检测小目标精度不高的问题,提出一种改进的SSD算法。该算法提出轻量级网络融合+层级特征融合构建新的金字塔特征层来解决SSD对小目标识别率低的问题。将卷积前后的特征进行轻量级网络融... 针对以R-CNN展开的目标检测速度慢,传统的SSD算法在检测小目标精度不高的问题,提出一种改进的SSD算法。该算法提出轻量级网络融合+层级特征融合构建新的金字塔特征层来解决SSD对小目标识别率低的问题。将卷积前后的特征进行轻量级网络融合,形成新的金字塔特征层,对形成的特征层进行层级特征融合,形成最终的金字塔特征层,在最终的金字塔特征层上执行目标检测任务。在PASCAL-VOC2007的训练集和验证集上训练该算法,并在VOC2007测试集上测试该算法对小目标检测的有效性,检测速度达到81.5帧/s,与传统SSD算法相比,mAP提升了0.078。 展开更多
关键词 ssd算法 特征融合 金字塔特征层 目标检测
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基于K-SSD-F的东亚飞蝗视频检测与计数方法 被引量：7
14
作者 李林 柏召 +2 位作者 刁磊 唐詹 郭旭超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期261-267,共7页
针对目前国内蝗虫监测主要以人工监测为主、监测效率低且计数不准确的问题,以5龄东亚飞蝗为实验对象,提出了一种蝗虫视频计数方法K-SSD-F算法。该方法可以实时、连续、自动监测蝗虫的数量。首先利用背景分离法中的KNN算法提取视频前后... 针对目前国内蝗虫监测主要以人工监测为主、监测效率低且计数不准确的问题,以5龄东亚飞蝗为实验对象,提出了一种蝗虫视频计数方法K-SSD-F算法。该方法可以实时、连续、自动监测蝗虫的数量。首先利用背景分离法中的KNN算法提取视频前后帧的时空特征;然后通过标注好的数据训练SSD模型,并对视频进行检测,提取视频的静态特征,二者结合以提高计数准确率;最后利用补帧算法识别因姿态变化导致的漏计数的帧。实验结果表明,蝗虫识别准确率为97%,召回率为89%,平均检测精度(mAP)为88.94%,F1值为92.82%,且检测速度达到了19.78 f/s。本文方法具有较好的鲁棒性,可以实现蝗虫的实时和自动计数,其精度优于其他模型,也可为其他种类的昆虫自动识别计数提供理论基础。 展开更多
关键词 东亚飞蝗 视频目标计数 背景分离法 ssd算法 补帧算法
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基于改进SSD的苹果叶部病理检测识别 被引量：10
15
作者 李辉 严康华 +2 位作者 景浩 侯锐 梁晓菡 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第10期134-137,共4页
针对目前主流的目标检测算法在苹果叶部病理的检测中识别速度和精度较低的问题,实现了基于改进SSD的苹果叶部病理的检测识别。首先,采用轻量级特征融合结构,融合高低层特征图特征;其次,引入通道注意力机制,提取更有效的病斑小目标特征信... 针对目前主流的目标检测算法在苹果叶部病理的检测中识别速度和精度较低的问题,实现了基于改进SSD的苹果叶部病理的检测识别。首先,采用轻量级特征融合结构,融合高低层特征图特征;其次,引入通道注意力机制,提取更有效的病斑小目标特征信息,同时使用Focal Loss损失函数代替原有的Multibox Loss损失函数,减少了训练中大量简单负样本的权值;最后,利用苹果叶部病理公共数据集进行对比实验,选取训练最优的网络。实验表明:改进的SSD比其它算法的检测效果有明显的提升。 展开更多
关键词 苹果叶部病理检测 ssd算法 特征融合 通道注意力机制
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改进SSD算法及其在地铁安检中的应用 被引量：4
16
作者 张震 李孟洲 +1 位作者 李浩方 马军强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期314-320,共7页
针对传统SSD算法在检测小目标时容易漏检且检测精度不高的问题,提出一种改进算法。对SSD算法中各尺度特征进行尺寸大小不变的卷积操作,将卷积前后对应的特征进行轻量级网络融合,从而生成新的金字塔特征层,并加入基于残差模块的检测单元... 针对传统SSD算法在检测小目标时容易漏检且检测精度不高的问题,提出一种改进算法。对SSD算法中各尺度特征进行尺寸大小不变的卷积操作,将卷积前后对应的特征进行轻量级网络融合,从而生成新的金字塔特征层,并加入基于残差模块的检测单元避免增加网络模型容量和运算复杂度,同时增强对小尺度目标的检测能力。基于PASCAL-VOC2007小目标数据集的实验结果表明,与传统SSD、YOLOv3、Faster RCNN等算法相比,在PASCAL-VOC2007小目标数据集中,该算法的m AP指标较传统SSD算法提高8.5%,较Faster RCNN算法提高3.9%,较YOLOv3提高2%,FPS达到83 frame/s,其检测地铁安检图片的m AP达到77.8%。 展开更多
关键词 ssd算法 网络融合 金字塔特征层 残差模块 检测单元 目标检测
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基于SSD算法的航空发动机内部凸台缺陷检测 被引量：9
17
作者 陈为 梁晨红 《电子测量技术》 2020年第9期29-34,共6页
基于深度学习的背景,提出将目标检测算法用于航空发动机内部凸台缺陷的检测研究。首先介绍了算法的主要特点,通过使用聚类分析方法改进算法产生默认框的生成方式,提高了算法模型对发动机内部凸台缺陷的匹配能力;并采用多种图像处理算法... 基于深度学习的背景,提出将目标检测算法用于航空发动机内部凸台缺陷的检测研究。首先介绍了算法的主要特点,通过使用聚类分析方法改进算法产生默认框的生成方式,提高了算法模型对发动机内部凸台缺陷的匹配能力;并采用多种图像处理算法相结合,对目标图像进行预处理来突出凸台缺陷的主要特征,增强了算法模型提取待检测目标的特征信息,从而进一步提高检测算法对于航空发动机凸台缺陷的检测精度。最终检测算法对于凸台缺陷的检测精度达到了95%以上。 展开更多
关键词 ssd算法 凸台缺陷检测 默认框 图像处理
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基于改进SSD的缺陷目标红外检测算法 被引量：4
18
作者 张华忠 杨荣 +2 位作者 邓旭 李飞 钟勉 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1885-1893,共9页
在外场实验时,由于民机复合材料蒙皮缺陷红外检测缺陷特征不明显,导致检测精度低和复杂模型导致检测速度慢,针对该问题,提出一种改进的SSD算法提高检测精度和实现模型轻量化。该算法首先采用U-Net网络对图像预处理,降低无关特征信息的干... 在外场实验时,由于民机复合材料蒙皮缺陷红外检测缺陷特征不明显,导致检测精度低和复杂模型导致检测速度慢,针对该问题,提出一种改进的SSD算法提高检测精度和实现模型轻量化。该算法首先采用U-Net网络对图像预处理,降低无关特征信息的干扰,增强缺陷的可检测性。其次,使用Mobilenetv2作为骨干网络,减少模型所占内存大小,提高缺陷检测效率。然后,引入融合改进注意力机制(CBAM)的倒残差模块作为辅助卷积层,进一步轻量化模型并解决精度低的问题。消融实验和对比实验表明,该算法在民机复合材料缺陷数据集上,mAP精度高达96.8%,检测速度(FPS)为72.74 f/s。相比传统SSD算法,AP0.5提升了8.3%,参数量(Params)减少至3.966 M,浮点量(GFLOPS)降低了42倍。该算法在飞机复合材料红外检测领域具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 红外检测 U-Net网络 ssd算法 mAP精度 轻量化
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SSD深度学习算法在机械手抓取系统中的应用 被引量：4
19
作者 刘艳 冯志杰 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2020年第6期67-70,共4页
针对机械手在半结构化环境中出现抓取物堆叠等情况,造成抓取准确率较低的问题,文章提出了深度学习SSD算法,以提升多物件抓取的效能。针对三种不同的物件样本进行训练,首先SSD神经网络算法进行物件种类辨识,产生边界框包围物件在影像中... 针对机械手在半结构化环境中出现抓取物堆叠等情况,造成抓取准确率较低的问题,文章提出了深度学习SSD算法,以提升多物件抓取的效能。针对三种不同的物件样本进行训练,首先SSD神经网络算法进行物件种类辨识,产生边界框包围物件在影像中的位置;其次,根据物件轮廓特征寻找包围物件的最小矩形,计算物件在影像中的位置坐标;最后完成夹爪配置规划信息,以避免夹爪碰撞到其他的物件,造成夹取失败。实验结果表明,采用SSD神经网络分类器的机械手,对三种物件的夹取成功率平均为93%,能有效避开物件的堆叠与碰撞。 展开更多
关键词 深度学习 物件分类 抓取配置 ssd算法 神经网络算法
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自然环境下多类水果采摘目标识别的通用改进SSD模型 被引量：98
20
作者 彭红星 黄博 +4 位作者 邵园园 李泽森 张朝武 陈燕 熊俊涛 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第16期155-162,共8页
为解决当前自然环境下水果识别率不高、泛化性不强等问题,该文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑4种水果为研究对象,提出了一种改进的SSD(single shot multi-boxdetector)深度学习水果检测模型:将经典SSD深度学习模型中的VGG16输入模型替换为R... 为解决当前自然环境下水果识别率不高、泛化性不强等问题,该文以苹果、荔枝、脐橙、皇帝柑4种水果为研究对象,提出了一种改进的SSD(single shot multi-boxdetector)深度学习水果检测模型:将经典SSD深度学习模型中的VGG16输入模型替换为Res Net-101模型,并运用迁移学习方法和随机梯度下降算法优化SSD深度学习模型。该文基于Caffe深度学习框架,对自然环境下采集的水果图像进行不同网络模型、不同数据集大小和不同遮挡比例等多组水果识别检测效果对比试验。试验表明:改进的SSD深度学习水果检测模型对4种水果在各种环境下的平均检测精度达到88.4%,高于经典SSD深度学习模型中的86.38%,经过数据增强后平均检测精度可提升至89.53%,在遮挡面积低于50%的情况下F1值能达到96.12%,有较好的泛化性和鲁棒性,可以很好地实现自然环境下多类水果的精准检测,可为农业自动化采摘中的水果识别检测问题提供新的方案。 展开更多
关键词 图像识别 模型 算法 水果检测 深度学习 ssd VGG16 ResNet-101
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