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基于LDF-YOLO的小目标检测方法
1
作者
刘洋
任旭虎
+1 位作者
刘宝弟
刘伟锋
《电子测量技术》
北大核心
2025年第12期156-165,共10页
小目标检测是计算机视觉中极具挑战性的任务,现有的检测算法复杂度高、计算量大且检测精度低导致了漏检和误检的问题,本文针对小目标的独有特征提出了LDF-YOLO算法以提高检测精度并降低漏检率。首先是对Head部分的改进,在特征融合网络...
小目标检测是计算机视觉中极具挑战性的任务,现有的检测算法复杂度高、计算量大且检测精度低导致了漏检和误检的问题,本文针对小目标的独有特征提出了LDF-YOLO算法以提高检测精度并降低漏检率。首先是对Head部分的改进,在特征融合网络中引入了特征转换模块,设计了针对微小物体的检测头LP-Detect;其次,借鉴残差门控机制和局部特征增强机制设计了LR-C2f模块,增强模型提取局部特征的能力;最后,融入了局部特征增强模块,以强化骨干网络提取小目标信息的能力。在公开数据集Tiny Person上,LDF-YOLO比原YOLOv8在mAP0.5上提高了4.5%,召回率提高了5.5%,实验结果验证了改进方法的有效性,同时在NWPU VHR-10和VisDrone2019数据集上做了泛化对比实验,经实验表明各项指标均有提升。
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关键词
小目标检测
YOLOv8
残差门控机制
特征转换
特征融合
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职称材料
基于改进差分进化算法的机器人运动学参数标定
被引量：
26
2
作者
姜一舟
于连栋
+2 位作者
常雅琪
贾华坤
赵会宁
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1580-1588,共9页
机器人的定位精度是评价机器人性能的重要指标。为提高机器人的定位精度,提出了一种改进差分进化算法,完成了机器人运动学参数标定实验。该算法在选择操作中使用了Metropolis接受准则,搜索更多的空间区域,以获得更好的收敛性。同时提出...
机器人的定位精度是评价机器人性能的重要指标。为提高机器人的定位精度,提出了一种改进差分进化算法,完成了机器人运动学参数标定实验。该算法在选择操作中使用了Metropolis接受准则,搜索更多的空间区域,以获得更好的收敛性。同时提出了种群多样性评价函数来监测种群多样性,种群低于阈值时进行二次变异操作,以避免陷入局部优化。为了验证本文提出的方法,利用六自由度机器人和激光跟踪器进行了仿真和实验。经过运动学参数标定,机器人的平均距离精度由2.906 0 mm(校准前)提高到0.095 2 mm。实验结果证明了本文提出的基于改进差分进化算法的机器人运动学参数辨识方法的有效性。
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关键词
机器人标定
改进的差分进化算法
运动学模型
定位精度
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职称材料
题名
基于LDF-YOLO的小目标检测方法
1
作者
刘洋
任旭虎
刘宝弟
刘伟锋
机构
中国石油大学
华东海洋与空间信息
学院
中国石油大学
华东
控制
科学与
工程
学院
出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第12期156-165,共10页
基金
国家自然科学基金(62372468)
山东省重点基础研究项目(ZR2023ZD32)
山东省自然科学基金(ZR2023MF008)项目资助。
文摘
小目标检测是计算机视觉中极具挑战性的任务,现有的检测算法复杂度高、计算量大且检测精度低导致了漏检和误检的问题,本文针对小目标的独有特征提出了LDF-YOLO算法以提高检测精度并降低漏检率。首先是对Head部分的改进,在特征融合网络中引入了特征转换模块,设计了针对微小物体的检测头LP-Detect;其次,借鉴残差门控机制和局部特征增强机制设计了LR-C2f模块,增强模型提取局部特征的能力;最后,融入了局部特征增强模块,以强化骨干网络提取小目标信息的能力。在公开数据集Tiny Person上,LDF-YOLO比原YOLOv8在mAP0.5上提高了4.5%,召回率提高了5.5%,实验结果验证了改进方法的有效性,同时在NWPU VHR-10和VisDrone2019数据集上做了泛化对比实验,经实验表明各项指标均有提升。
关键词
小目标检测
YOLOv8
残差门控机制
特征转换
特征融合
Keywords
small object detection
YOLOv8
residual gated mechanisms
feature transformation
feature fusion
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于改进差分进化算法的机器人运动学参数标定
被引量：
26
2
作者
姜一舟
于连栋
常雅琪
贾华坤
赵会宁
机构
合肥工业
大学
仪器
科学与
光电
工程
学院
中国石油大学控制科学与工程学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1580-1588,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(No.51805139,No.51875165)
国家重大科研仪器研制项目(No.51927811)
111引智项目(No.B12019)。
文摘
机器人的定位精度是评价机器人性能的重要指标。为提高机器人的定位精度,提出了一种改进差分进化算法,完成了机器人运动学参数标定实验。该算法在选择操作中使用了Metropolis接受准则,搜索更多的空间区域,以获得更好的收敛性。同时提出了种群多样性评价函数来监测种群多样性,种群低于阈值时进行二次变异操作,以避免陷入局部优化。为了验证本文提出的方法,利用六自由度机器人和激光跟踪器进行了仿真和实验。经过运动学参数标定,机器人的平均距离精度由2.906 0 mm(校准前)提高到0.095 2 mm。实验结果证明了本文提出的基于改进差分进化算法的机器人运动学参数辨识方法的有效性。
关键词
机器人标定
改进的差分进化算法
运动学模型
定位精度
Keywords
robot calibration
modified differential evolution algorithm
kinematic model
positioning accuracy
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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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LDF-YOLO的小目标检测方法
刘洋
任旭虎
刘宝弟
刘伟锋
《电子测量技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于改进差分进化算法的机器人运动学参数标定
姜一舟
于连栋
常雅琪
贾华坤
赵会宁
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
26
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职称材料
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