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题名基于生成对抗网络的航拍路面阴影去除
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作者
韩建峰
金聪颖
宋丽丽
赵悦辰
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机构
内蒙古工业大学信息工程学院
内蒙古工业大学内蒙古感知技术与智能系统重点实验室
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出处
《电光与控制》
北大核心
2025年第2期86-92,共7页
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基金
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY21324)
自治区直属高校基本科研业务费项目(JY20220228)。
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文摘
采用无人机航拍采集路面图像,可有效提高路面健康状况检测的效率。然而,无人机航拍图像因航拍角度和日照变化的影响,产生的长阴影会掩盖路面破损信息,影响破损检测的准确性。针对这一问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的航拍路面阴影去除算法,在生成对抗网络中引入多尺度特征提取模块,以增强图像信息特征提取能力;同时,在判别网络结构中采用深度可分离卷积,有效降低模型对非阴影区域的敏感性,提高判别网络的鉴别效果;此外,构建不同路面和光照条件下的航拍路面阴影数据集,提升模型泛化能力及鲁棒性。实验结果表明,所提算法获得的无阴影结果图像在多个无参考图像质量评估指标上均有所提升,能够提高路面破损检测识别的准确性和完整性。
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关键词
航拍路面
阴影去除
多尺度特征提取
深度可分离卷积
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Keywords
aerial photography of pavement
shadow removal
multi-scale feature extraction
depthwise separable convolution
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名改进的YOLOv8n遥感图像轻量化检测模型
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作者
李泽胤
李栋
房建东
赵磊
张佳惠
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机构
内蒙古工业大学信息工程学院
内蒙古工业大学内蒙古感知技术与智能系统重点实验室
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2025年第6期130-142,共13页
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基金
国家自然科学基金(62361049)
内蒙古自治区自然科学基金(2022QN06004)项目资助。
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文摘
针对遥感图像目标排列密集、尺度差异大以及背景复杂造成的检测虚警率高、检测精度低、漏检和误检的问题,提出了一种基于YOLOv8n的遥感图像检测算法YOLOv8-EP。首先,构建特征聚焦扩散金字塔网络(FFDPN),通过并行深度卷积捕获多尺度信息,同时加入扩散机制将特征信息扩散到各个检测尺度增强特征交互。设计轻量化的任务动态调整检测头(TADD),通过特征共享和并行任务处理,提高检测的定位和分类性能。其次,引入SimAM注意力机制捕捉图像中关键信息,增加模型感受野。最后,引入Inner-CIoU损失函数改善低质量图像对网络梯度的不利影响,加速模型收敛。在NWPU VHR-10数据集和RSOD数据集上的实验结果表明,YOLOv8-EP的mAP分别达到97.6%和97.9%,参数量下降13%,相比于YOLOv8n基线网络提升了2.2%和1.5%,能够满足工业部署的要求,整体达到良好的检测性能。
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关键词
遥感图像
YOLOv8n
特征交互
任务动态调整检测头
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Keywords
remote sensing images
YOLOv8n
feature interaction
task align dynamic detection head
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于边缘计算的巡检无人机公路标线跟踪算法研究
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作者
宋丽丽
陶永昭
韩建峰
张静
姚杰
高雄伟
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机构
内蒙古工业大学信息工程学院
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出处
《激光杂志》
2025年第10期75-84,共10页
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基金
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(No.NJZY21324)
自治区直属高校基本科研业务费项目(No.JY20220228)。
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文摘
对公路标线的实时跟踪是无人机公路巡检任务中的一个重要环节。较新的深度学习网络算法一般伴随着较大参数量,限制了其在边缘设备上的应用,针对其部署在边缘计算平台上的需要,提出了一种基于改进YOLOv3-tiny和DeepSORT的公路标线跟踪算法。改进的算法首先进行K-Means++聚类,其次采用CIOU损失函数,使检测框的回归更加稳定,最后引入改进的SPP结构和SAM空间注意力机制丰富有效特征提取。对检测到的公路标线进行跟踪,并根据实际巡检的情况对DeepSORT进行改进。实验结果表明改进的YOLOv3-tiny算法相比于原算法mAP提高了4.02%,改进的DeepSORT算法相比于原算法MOTA值提升了1.9%,在Nvidia Jetson Xavier NX平台上进行测试,平均帧速率可达31.2帧/s,满足了无人机实时巡检的需求。
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关键词
无人机
边缘计算
目标检测
目标跟踪
公路巡检
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Keywords
UAV
edge computing
target detection
target tracking
highway inspection
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分类号
TN911
[电子电信]
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