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基于改进YOLOv4算法的煤矿火灾视频智能识别方法研究 被引量：1
1
作者 王伟峰 李煜 +4 位作者 田丰 张宝宝 何地 李高爽 李卓洋 《中国煤炭》 北大核心 2025年第2期88-95,共8页
随着矿井智能化建设,煤矿火灾风险隐患逐渐增加。针对现有火灾检测算法存在准确率低以及对小火焰识别差的问题,提出一种煤矿火灾视频智能识别方法。该方法以YOLOv4为识别模型,采用群组归一化算法对模型归一化算法进行改进,并利用改进算... 随着矿井智能化建设,煤矿火灾风险隐患逐渐增加。针对现有火灾检测算法存在准确率低以及对小火焰识别差的问题,提出一种煤矿火灾视频智能识别方法。该方法以YOLOv4为识别模型,采用群组归一化算法对模型归一化算法进行改进,并利用改进算法降低模型训练时批量值大小引起的误差;为降低矿井环境对火焰识别造成的火焰边缘信息损失,采用随机池化算法与SPP金字塔算法融合、深度可分离卷积与CSP算法融合,实现对动态演化的火焰进行跨尺度特征提取并融合、避免训练过程中的过拟合现象;为降低光源分布不均对视频火焰识别的影响,在模型中引入动态注意力机制,根据火灾视频识别信息的刺激强弱自动调整感受野大小。将标注后的火灾视频图像数据集输入到F YOLOv4算法模型进行训练及测试。结果表明,改进后的F YOLOv4火灾识别模型的平均检测精度达到97.3%左右,较原始模型提升了7.85%,表明该方法可提高检测速度和精度,可有效提高煤矿火灾识别的准确率。 展开更多
关键词 yolov4 CSP改进 SPP改进 群组归一化 动态注意力机制
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基于YOLOv8n的罂粟识别改进算法研究
2
作者 陈海涛 王辉 +2 位作者 邓涛 刘永粤 张琪 《西南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期201-212,共12页
针对罂粟检测任务模型存在的小目标识别、背景复杂、目标物体相对尺度变化等问题,提出了一种基于YOLOv8n的罂粟识别改进算法。该算法通过引入iRMB注意力机制以增强罂粟小目标检测能力,通过将upsample模块替换为CARAFE上采样算子以提升... 针对罂粟检测任务模型存在的小目标识别、背景复杂、目标物体相对尺度变化等问题,提出了一种基于YOLOv8n的罂粟识别改进算法。该算法通过引入iRMB注意力机制以增强罂粟小目标检测能力,通过将upsample模块替换为CARAFE上采样算子以提升罂粟在复杂背景中的识别率,通过将损失函数由CIoU替换为MPDIoU以应对罂粟遥感目标相对尺度变化问题。研究结果表明:基于YOLOv8n的罂粟识别改进算法可将传统YOLOv8n算法的mAP从83.1%提升至86.6%,其中罂粟果实识别的AP提升1.0个百分点,罂粟花蕊识别的AP提升6.1个百分点,实现了对罂粟识别综合性能的提升。 展开更多
关键词 罂粟识别 算法改进 yolov8n算法 注意力机制
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改进型YOLOv8算法在火灾探测中的应用
3
作者 邓力 周进 刘全义 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第3期888-897,共10页
为了提高YOLOv8n算法在火灾探测方面的性能,给出了一种改进方法,通过集成上下文聚合架构Container和轻量级网络GhostNet来优化YOLOv8n网络结构。消融试验和对比试验的结果表明,所提方法能够有效改善YOLOv8n算法检测火灾的效果。该算法... 为了提高YOLOv8n算法在火灾探测方面的性能,给出了一种改进方法,通过集成上下文聚合架构Container和轻量级网络GhostNet来优化YOLOv8n网络结构。消融试验和对比试验的结果表明,所提方法能够有效改善YOLOv8n算法检测火灾的效果。该算法的平均精度达92.8%,探测速度达95.24帧/s,查准率达95%,具备更高的探测性能,可以为火灾探测器的研发提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 改进yolov8算法 深度学习 火灾探测
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基于改进YOLOv4-tiny的安全标志检测
4
作者 赵重保 叶亭君 +4 位作者 费斐 康士明 赵雷 王瑶涵 宋泽阳 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第6期149-158,共10页
为有效实现高效安全标志检测和对不安全行为预警,基于深度学习YOLOv4-tiny模型引入ECANet注意力机制,结合Soft-NMS算法提出1种用于检测安全标志的模型。模型中数据集包含2000个安全标志,其中训练集1620张、验证集180张和测试集200张。... 为有效实现高效安全标志检测和对不安全行为预警,基于深度学习YOLOv4-tiny模型引入ECANet注意力机制,结合Soft-NMS算法提出1种用于检测安全标志的模型。模型中数据集包含2000个安全标志,其中训练集1620张、验证集180张和测试集200张。研究结果表明:该模型的检测精度达到97.76%,比YOLOv4-tiny和Faster RCNN卷积神经网络算法分别提高了7.55百分点和9.23百分点;改进的模型可避免YOLOv4-tiny和Faster RCNN卷积神经网络算法中出现的过拟合现象,泛化性能更好,在检测小目标区域和弱光条件下目标时,改进模型优势更加突出。研究结果可为施工场地安全标志的智能化监控与风险预警提供技术参考。 展开更多
关键词 安全标志检测 计算机视觉 yolov4-tiny 注意力机制 Soft-NMS算法
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基于改进YOLOv4-Tiny算法的机械零件识别 被引量：2
5
作者 杨一帆 靳伍银 +1 位作者 薛文亮 王浩浩 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第7期61-65,共5页
为实现机械零件的精准快速识别,文中提出了一种基于改进的YOLOv4-Tiny算法的机械零件识别方法。该方法融合了注意力机制和K-means++聚类算法,采用CSPDarknet53-Tiny网络作为主干网络,并将卷积注意力机制模块(Convolution Block Attentio... 为实现机械零件的精准快速识别,文中提出了一种基于改进的YOLOv4-Tiny算法的机械零件识别方法。该方法融合了注意力机制和K-means++聚类算法,采用CSPDarknet53-Tiny网络作为主干网络,并将卷积注意力机制模块(Convolution Block Attention Module, CBAM;Global Attention Mechanism, GAM)加在YOLOv4-Tiny主干网络与特征金字塔的连接处及其上采样处,在不影响主干网络的条件下,对每个通道的特征信息重新压缩并提取,过滤掉冗余特征信息,保留重要特征信息,并重新分配权重;再用K-means++聚类算法得到一组与机械零件图像数据集相匹配的先验框参数。试验结果表明,与传统的YOLOv4-Tiny算法相比,改进后的YOLOv4-Tiny算法在保证实时性的前提下,平均召回率和平均准确率分别达到99.43%和99.41%,可以准确检测并定位机械零件图像的位置。 展开更多
关键词 yolov4-Tiny算法 机械零件识别 CBAM GAM K-means++聚类算法
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YOLOv4-Tiny的改进轻量级目标检测算法 被引量：26
6
作者 何湘杰 宋晓宁 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第1期138-150,共13页
目标检测是深度学习的重要分支领域,大量的边缘设备需要轻量级的目标检测算法,但现有的轻量级的通用目标检测算法存在检测精度低、检测速度慢的问题。针对这一问题,提出了一种基于注意力机制的YOLOv4-Tiny的改进算法。调整了原有的YOLOv... 目标检测是深度学习的重要分支领域,大量的边缘设备需要轻量级的目标检测算法,但现有的轻量级的通用目标检测算法存在检测精度低、检测速度慢的问题。针对这一问题,提出了一种基于注意力机制的YOLOv4-Tiny的改进算法。调整了原有的YOLOv4-Tiny算法的主干网络的结构,引入了ECA注意力机制,使用空洞卷积改进了传统的SPP结构为DC-SPP结构,并提出了CSATT注意力机制,与特征融合网络PAN形成CSATT-PAN的颈部网络,提高了网络的特征融合能力。提出的YOLOv4-CSATT算法和原始YOLOv4-Tiny算法相比,在检测速度基本持平的情况下,对于信息的敏感程度以及分类的准确程度有了明显的提高,在VOC数据集上精度提高了12.3个百分点,在COCO数据集上高出了6.4个百分点。在VOC数据集上,相比Faster RCNN、SSD、Efficientdet-d1、YOLOv3-Tiny、YOLOv4-MobileNetv1、YOLOv4-MobileNetv2、PP-YOLO算法在精度上分别高出3.3、5.5、6.3、17.4、10.3、0.9和0.6个百分点,在召回率上分别高出2.8、7.1、4.2、18.0、12.2、2.1和4.0个百分点,FPS达到94。通过提出CSATT注意力机制提高了模型对于空间的通道信息的捕捉能力,并结合ECA注意力机制和特征融合金字塔算法,提高了模型的特征融合的能力以及目标检测精度。 展开更多
关键词 目标检测 yolov4-Tiny算法 注意力机制 轻量级神经网络 特征融合
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基于改进YOLOv5s的烟丝制丝生产线小目标杂物检测方法
7
作者 郑银环 陈恩杰 +1 位作者 吴飞 张帅彬 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第9期1183-1191,共9页
文章提出一种基于改进YOLOv5s的小目标检测算法,以YOLOv5s算法为基础模型,首先将Focal Loss和EIoU Loss引入模型优化原有的BCE Loss和CIoU Loss,加快模型的收敛速度;其次添加一个目标检测头,提高对小目标杂物的检测精度;最后对比分析不... 文章提出一种基于改进YOLOv5s的小目标检测算法,以YOLOv5s算法为基础模型,首先将Focal Loss和EIoU Loss引入模型优化原有的BCE Loss和CIoU Loss,加快模型的收敛速度;其次添加一个目标检测头,提高对小目标杂物的检测精度;最后对比分析不同类型注意力模块对模型的影响,并将坐标注意力引入模型颈部,加强模型对目标关键特征的提取,提高模型的学习能力。基于自制的杂物数据集对模型进行训练,实验结果表明,相较YOLOv5s算法,改进后的模型在测试集上的精确率、召回率、平均精度均值(mean average precision,mAP)值分别提高4.9%、5.5%、7.3%,识别效果更好,满足实际生产中精确性和实时性要求。 展开更多
关键词 小目标检测 yolov5s算法 注意力机制 检测头 损失函数改进
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基于改进YOLOv4算法的轮毂表面缺陷检测 被引量：11
8
作者 吴凤和 崔健新 +3 位作者 张宁 张志良 张会龙 郭保苏 《计量学报》 CSCD 北大核心 2022年第11期1404-1411,共8页
汽车轮毂加工过程中产生的表面缺陷严重影响整车的美观性及服役性能,针对人工检测效率低、漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv4算法的轮毂表面缺陷检测方法。构建了轮毂缺陷数据集,其包含6种表面缺陷,由2346张4928×3264 pixel... 汽车轮毂加工过程中产生的表面缺陷严重影响整车的美观性及服役性能,针对人工检测效率低、漏检率高的问题,提出一种基于改进YOLOv4算法的轮毂表面缺陷检测方法。构建了轮毂缺陷数据集,其包含6种表面缺陷,由2346张4928×3264 pixel的图像组成;采用K-means方法进行先验框聚类,并针对YOLOv4算法在纤维、粘铝等小尺度缺陷上检测精度不足问题,在原网络Neck部分引入细化U型网络模块(TUM)和注意力机制,用于增强有效特征并抑制无效特征,强化多尺度特征提取与融合,改善特征处理过程中可能存在的小目标信息丢失问题;基于该数据集,训练并测试不同算法的缺陷检测性能并验证改进模块的有效性。结果表明,该方法大幅提升了粘铝等小尺寸缺陷的检测能力,缺陷检测平均精度达到85.8%,与多种算法相比较检测精度最高。 展开更多
关键词 计量学 轮毂 缺陷检测 改进yolov4算法 细化U型网络
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基于FPGA的YOLOv4-tiny硬件优化与实现
9
作者 王凯 柏艳红 +1 位作者 李小松 李浩然 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第9期24-27,33,共5页
针对YOLOv4-tiny算法结构复杂、计算资源消耗大、参数众多,难以在FPGA上高效部署的问题,提出了一种软硬件结合的优化策略。将YOLOv4-tiny的骨干网络替换为Mobilenetv1网络,在加强特征提取网络中引入CBAM模块;对网络结构进行通道剪枝,对... 针对YOLOv4-tiny算法结构复杂、计算资源消耗大、参数众多,难以在FPGA上高效部署的问题,提出了一种软硬件结合的优化策略。将YOLOv4-tiny的骨干网络替换为Mobilenetv1网络,在加强特征提取网络中引入CBAM模块;对网络结构进行通道剪枝,对权重和偏置进行16位定点数量化。改进后的网络与原始YOLOv4-tiny相比参数量减少了40%,而识别准确率基本不变。使用高层次综合工具生成FPGA IP核,设计并行流水化的卷积结构并采用卷积层间分块操作,提高计算效率。将改进后算法在Zynq-7020FPGA芯片上实现,实验结果表明,改进后算法计算性能为43.4 GOP/s,是现有文献的1.6~4.1倍;能效比是现有的工作的4.8~10.7倍。所提策略能更高效地将算法部署在资源受限的FPGA平台上。 展开更多
关键词 yolov4-tiny 算法剪枝 算法量化 FPGA 并行流水结构
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改进YOLOv7算法的排水管道缺陷检测与几何表征 被引量：6
10
作者 曾飞 李斌 +1 位作者 周健 樊江峰 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期110-118,共9页
定期检查排水管道可以及时发现严重缺陷,对保证排水系统健康运行和城市环境安全具有重要意义。针对排水管道低照度和低分辨率检测困难现状,提出一种改进YOLOv7算法的排水管道缺陷检测与几何表征方法。首先,利用对比度受限自适应直方图... 定期检查排水管道可以及时发现严重缺陷,对保证排水系统健康运行和城市环境安全具有重要意义。针对排水管道低照度和低分辨率检测困难现状,提出一种改进YOLOv7算法的排水管道缺陷检测与几何表征方法。首先,利用对比度受限自适应直方图均衡化图像增强技术,改善图像的对比度和细节,以提高检测网络对排水管道缺陷的捕获能力;其次,基于设计的Drop-CA和MC模块改进YOLOv7算法,使网络获得浅层缺陷的语义信息并降低误检率,提高模型的分类和定位能力;最后,针对裂缝和断裂2种严重缺陷,设计了一种定量描述该缺陷的几何特征方法来评估缺陷的大小。实验结果表明,改进的网络模型最终平均精度达到93.3%,检测速度达到42.9 f/s。该方法有效提升排水管道缺陷检测和分类精度,且可以有效表征缺陷的几何特征。 展开更多
关键词 图像增强 缺陷检测 改进的yolov7算法 Drop-CA 几何特征
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基于改进YOLOv4算法的小型多旋翼无人机目标检测 被引量：4
11
作者 王磊 张启亮 翁明善 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期125-131,共7页
针对基于传统恒虚警概率检测算法的多输入多输出雷达在强地杂波背景下对于小型多旋翼无人机目标检测能力急剧下降的问题,引入了光学图像处理领域的YOLOv4目标检测算法,并在原算法的基础上加入SE模块,形成SE-YOLOv4算法。通过对雷达一维... 针对基于传统恒虚警概率检测算法的多输入多输出雷达在强地杂波背景下对于小型多旋翼无人机目标检测能力急剧下降的问题,引入了光学图像处理领域的YOLOv4目标检测算法,并在原算法的基础上加入SE模块,形成SE-YOLOv4算法。通过对雷达一维原始回波信号进行处理,获得目标回波信号在距离多普勒域能量分布的二维数据矩阵,形成特征明显的二维距离多普勒谱图,进行标注后构建数据集,模型训练完成后,在测试集上对模型的检测性能进行评估。实验结果表明SE-YOLOv4算法的检测性能优于传统的CFAR算法。 展开更多
关键词 多旋翼无人机 恒虚警概率检测 yolov4算法
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基于改进YOLOv7-tiny算法的多种类不均衡样本水稻害虫检测 被引量：3
12
作者 李鑫 南新元 《山东农业科学》 北大核心 2024年第6期133-142,共10页
为实现基于机器视觉的田间水稻害虫检测,本研究结合IP102农业害虫数据集及网络资源,建立了含有26类标签的不均衡样本水稻害虫数据集;改进YOLOv7-tiny单阶段目标检测算法,以部分卷积PConv作为主要卷积核,结合极化自注意力机制(Polarized ... 为实现基于机器视觉的田间水稻害虫检测,本研究结合IP102农业害虫数据集及网络资源,建立了含有26类标签的不均衡样本水稻害虫数据集;改进YOLOv7-tiny单阶段目标检测算法,以部分卷积PConv作为主要卷积核,结合极化自注意力机制(Polarized Self-Attention),将提取到的特征进行复杂双向多尺度特征融合,建立了适合多种类不均衡样本的水稻害虫检测模型。结果表明,在加入迁移学习和多尺度训练的条件下,改进后的YOLOv7-tiny检测算法在自建水稻害虫数据集的平均检测精度达到96.4%,单张图片的检测时间为8.8 ms,模型大小为9 055 kb,可实现对田间水稻害虫的快速准确识别,为水稻害虫的智能化检测和防治提供了技术支持。 展开更多
关键词 水稻害虫检测 改进yolov7-tiny算法 部分卷积 极化自注意力机制 特征融合 迁移学习
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基于改进YOLOv4的灾后人员检测算法 被引量：1
13
作者 张立国 李佳庆 +2 位作者 赵嘉士 耿星硕 章玉鹏 《高技术通讯》 CAS 2023年第7期742-749,共8页
针对地震等灾后环境复杂、救援机器人对救援目标识别实时性和准确度要求较高的问题,提出一种基于改进YOLOv4的目标检测模型。该算法将YOLOv4网络中的主干特征提取网络替换成MobileNetv1模型以增强特征复用,同时缩减网络参数量,提高运行... 针对地震等灾后环境复杂、救援机器人对救援目标识别实时性和准确度要求较高的问题,提出一种基于改进YOLOv4的目标检测模型。该算法将YOLOv4网络中的主干特征提取网络替换成MobileNetv1模型以增强特征复用,同时缩减网络参数量,提高运行速度;通过K-means++算法进行锚点维度聚类以适应灾后人员检测,提升算法精度。并且针对灾后人员检测数据集缺乏问题,贡献相应的数据集。实验结果表明,改进的网络与YOLOv4相比在保证模型精度的前提下帧率提升了约92%,权重文件大小变为原来的20.73%,满足了灾后救援机器人目标检测实时性和准确性的需求,对于灾后人员检测场景有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 灾后救援 目标检测 改进yolov4 Mobilenetv1 K-means++
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基于改进YOLOv4的澳洲坚果视觉监测方法
14
作者 罗鑫 李加强 何超 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第5期217-222,共6页
针对大规模澳洲坚果种植园管理困难的问题,提出一种基于改进YOLOv4的林地澳洲坚果生长监测方法。在澳洲坚果种植基地中进行图像采集,记录3种常见的澳洲坚果存在形式,制作VOC数据集并用于模型训练。对样本数量较少的类别进行数据增强,使... 针对大规模澳洲坚果种植园管理困难的问题,提出一种基于改进YOLOv4的林地澳洲坚果生长监测方法。在澳洲坚果种植基地中进行图像采集,记录3种常见的澳洲坚果存在形式,制作VOC数据集并用于模型训练。对样本数量较少的类别进行数据增强,使训练样本均衡分布。在原始YOLOv4方法的基础上进行改进,用DenseNet121网络替换原来的主干网络,并使用Focalloss优化检测模型的分类损失函数,有效提升检测模型精度,同时缓解类别间检测精度不平衡问题。试验结果表明,与YOLOv4、YOLOv3方法相比,所提改进YOLOv4方法对每种澳洲坚果形式的平均精度(AP)均为最高,检测模型的平均精度均值(mAP)达到93.33%,检测速度达到28.7 FPS,实现对林地澳洲坚果落果、病害等生长信息的实时、高效获取,为精确监测澳洲坚果生长状态提供依据。 展开更多
关键词 澳洲坚果 果园监测 深度学习 改进yolov4 目标检测
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基于改进Yolov4轻量化水面船只目标检测
15
作者 卢艺 储开斌 +2 位作者 张继 冯成涛 彭敏 《海洋测绘》 CSCD 北大核心 2024年第6期19-23,共5页
针对水面船只目标检测计算量大、检测帧率较低的问题,设计了一个改进Yolov4的网络轻量化算法。首先,提出DWG模块,利用该模块和Ghost卷积构成Yolov4新主干,降低网络模型的大小。其次,在颈部网络前添加SE注意力机制,并将颈部网络简化为FP... 针对水面船只目标检测计算量大、检测帧率较低的问题,设计了一个改进Yolov4的网络轻量化算法。首先,提出DWG模块,利用该模块和Ghost卷积构成Yolov4新主干,降低网络模型的大小。其次,在颈部网络前添加SE注意力机制,并将颈部网络简化为FPN结构,提高检测帧率。最后,引入Mish函数替换原网络的激活函数,并利用Focal Loss对损失函数进行优化。实验结果表明,改进后的算法相比原算法,参数量缩减93.2%,计算量减少95.1%,检测速率提升3.2倍,能够实现水面船只的实时检测。 展开更多
关键词 船只目标检测 轻量化网络 yolov4算法 Ghost卷积 实时检测
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采用改进YOLOv4算法的大豆单株豆荚数检测方法 被引量：11
16
作者 郭瑞 于翀宇 +3 位作者 贺红 赵永健 于慧 冯献忠 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第18期179-187,共9页
大豆单株豆荚数检测是考种的重要环节,传统方法通过人工目测的方式获取豆荚类型和数量,该方法费时费力且误差较大。该研究利用大豆单株表型测量仪采集到的表型数据,通过融合K-means聚类算法与改进的注意力机制模块,对YOLOv4目标检测算... 大豆单株豆荚数检测是考种的重要环节,传统方法通过人工目测的方式获取豆荚类型和数量,该方法费时费力且误差较大。该研究利用大豆单株表型测量仪采集到的表型数据,通过融合K-means聚类算法与改进的注意力机制模块,对YOLOv4目标检测算法进行了改进,使用迁移学习预训练,获取最优模型对测试集进行预测。试验结果表明,该研究模型的平均准确率为80.55%,数据扩充后准确率达到了84.37%,比育种专家目测准确率提高了0.37个百分点,若不考虑5粒荚,该研究模型的平均准确率为95.92%,比YOLOv4模型提高了10.57个百分点,具有更强的检测性能。在简单背景的摆盘豆荚检测中,该研究模型预测的平均准确率达到了99.1%,比YOLOv4模型提高了1.81个百分点,研究结果表明该模型在不同场景下的大豆豆荚检测中具有较强的泛化能力,可为大豆人工智能育种提供参考。 展开更多
关键词 图像识别 算法 大豆 豆荚检测 yolov4 K-MEANS聚类 注意力机制
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基于改进YOLOv4算法的无人机目标检测 被引量：7
17
作者 祁江鑫 吴玲 +2 位作者 卢发兴 史浩然 许俊飞 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期210-217,共8页
为了提高无人机集群检测精度和速度,提出了改进YOLOv4无人机集群目标检测方法。使用轻量化网络MobileNetV3分别获得5个有效特征层代替原网络中主特征提取网络生成的有效特征层,降低原网络的参数量和计算量;采用改进的K-means优化聚类先... 为了提高无人机集群检测精度和速度,提出了改进YOLOv4无人机集群目标检测方法。使用轻量化网络MobileNetV3分别获得5个有效特征层代替原网络中主特征提取网络生成的有效特征层,降低原网络的参数量和计算量;采用改进的K-means优化聚类先验框替代原算法中的先验框;基于公共数据集验证算法的有效性,在单无人机和无人机集群2种情况下进行了检测实验。实验结果表明:使用轻量化网络并利用改进K-means优化聚类先验框的改进YOLOv4算法,相比传统YOLOv3和YOLOv4算法明显提升无人机检测精度和检测速度,检测精度比YOLOv3和YOLOv4分别提高了16.4%、7.3%,检测速率分别提高0.82倍、1.27倍,漏检率分别降低了68.5%、6.25%,误检率分别降低了69.8%、62.2%,有效解决了误检和漏检等问题;与其他深度学习算法SSD和Centernet相比,检测精度分别提高15.4%、19.4%,检测速率分别提高了16.4%、52.1%。 展开更多
关键词 深度学习 轻量化网络 无人机 集群检测 改进yolov4 改进K-MEANS
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改进YOLOv4算法的GFRP内部缺陷检测与识别 被引量：3
18
作者 赵博研 王强 +2 位作者 王毅 张鹏涛 高建国 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2021年第4期55-62,共8页
为实现航空玻璃纤维复合材料内部分层缺陷的智能识别,搭建了一种多自由度光纤耦合式太赫兹时域光谱系统,对带有模拟内部分层缺陷的样件进行检测,对检测结果图像进行了数据筛选、数据增强和数据标注,构建目标检测所用数据集。同时,提出... 为实现航空玻璃纤维复合材料内部分层缺陷的智能识别,搭建了一种多自由度光纤耦合式太赫兹时域光谱系统,对带有模拟内部分层缺陷的样件进行检测,对检测结果图像进行了数据筛选、数据增强和数据标注,构建目标检测所用数据集。同时,提出了一种改进的YOLOv4算法,提高了缺陷智能识别的精度。实验结果表明,改进的YOLOv4算法在测试集得到91.05%的准确率和92.02%的召回率,分别较原YOLOv4算法提高了5.73%和8.51%,具有更强的特征提取能力,并展现出良好鲁棒性,明显消除了应用原YOLOv4算法的错检、漏检现象。 展开更多
关键词 玻璃纤维复合材料 太赫兹时域光谱 目标检测 K-MEANS算法 yolov4算法
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基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法 被引量：4
19
作者 杨亚男 朱晓冬 +2 位作者 刘元宁 朱琳 董霖 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期369-380,共12页
针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题,提出一种基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法.首先利用YoloV4结合MobileNetV3对虹膜内外圆进行粗定位,再利用瞳孔、虹膜和巩膜的灰度差值分别对虹膜内外圆进行精定位.同时... 针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题,提出一种基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法.首先利用YoloV4结合MobileNetV3对虹膜内外圆进行粗定位,再利用瞳孔、虹膜和巩膜的灰度差值分别对虹膜内外圆进行精定位.同时,使用K-means++聚类算法生成先验框;使用快速soft-DIoU-NMS算法去除预测过程冗余框,提高算法检测率;使用Focal Loss作为类别损失函数.对比实验结果表明,该算法运行速度更快,定位准确率更高,识别算法的效果更明显. 展开更多
关键词 虹膜定位 yolov4 快速soft-DIoU-NMS算法 K-means++聚类
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基于YOLOv4和改进分水岭算法的绝缘子爆裂检测定位研究 被引量：27
20
作者 刘悦 黄新波 《电网与清洁能源》 北大核心 2021年第7期51-57,共7页
近年来,航拍巡检代替人工成为了输电线路电力巡检的主要方式,而输电线路上绝缘子的完整性直接影响其供电可靠性。在复杂背景的干扰下,传统的图片处理方法往往对主体识别能力低下。针对这一问题,该文提出了一种基于YOLOv4的深度学习并结... 近年来,航拍巡检代替人工成为了输电线路电力巡检的主要方式,而输电线路上绝缘子的完整性直接影响其供电可靠性。在复杂背景的干扰下,传统的图片处理方法往往对主体识别能力低下。针对这一问题,该文提出了一种基于YOLOv4的深度学习并结合改进的分水岭算法,对航拍绝缘子图像精确识别及缺陷检测的问题进行了研究。首先利用YOLOv4对绝缘子进行精准的识别与定位,有效弥补了传统方法在复杂背景下识别能力低下的不足;再结合改进分水岭算法对绝缘子自爆位置进行识别,该方法可以快速地识别出绝缘子主体和缺陷位置。 展开更多
关键词 yolov4 分水岭算法 绝缘子故障 图像处理
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