由于X光安检图像存在背景复杂,重叠遮挡现象严重,危险品摆放方式、形状差异较大等问题,导致检测难度较高。针对上述问题,本文在YOLOv4的基础上,结合空洞卷积对其网络结构进行改进,加入空洞空间金字塔池化(Atrous Space Pyramid Pooling,...由于X光安检图像存在背景复杂,重叠遮挡现象严重,危险品摆放方式、形状差异较大等问题,导致检测难度较高。针对上述问题,本文在YOLOv4的基础上,结合空洞卷积对其网络结构进行改进,加入空洞空间金字塔池化(Atrous Space Pyramid Pooling,ASPP)模型,以此增大感受野,聚合多尺度上下文信息。然后,通过K-means聚类方法生成更适合X光安检危险品检测的初始候选框。其中,模型训练时采用余弦退火优化学习率,进一步加速模型收敛,提高模型检测精度。实验结果表明,本文提出的ASPP-YOLOv4检测算法在SIXRay数据集上的mAP达到85.23%。该方法能有效减少X光安检图像中危险品的误检率,提高小目标危险品的检测能力。展开更多
针对无人机在光伏组件巡检任务中红外故障图像识别准确率低、检测速度慢的问题,提出一种特征增强的YOLO v5s故障检测算法。首先对损失函数进行优化,将原有的回归损失计算方法由GIOU(generalized intersection over union)改为功能更加...针对无人机在光伏组件巡检任务中红外故障图像识别准确率低、检测速度慢的问题,提出一种特征增强的YOLO v5s故障检测算法。首先对损失函数进行优化,将原有的回归损失计算方法由GIOU(generalized intersection over union)改为功能更加强大的EIOU(efficient intersection over union)损失函数,并自适应调节置信度损失平衡系数,提升模型训练效果;随后,在每个检测层前分别添加InRe特征增强模块,通过丰富特征表达增强目标特征提取能力。最后,用创建的红外光伏数据集进行对比验证。实验结果表明:本文方法均值平均精度(mean average precision,mAP)为92.76%,检测速度(frame per second,FPS)达到42.37 FPS,其中热斑、组件脱落两种故障类型平均精度分别为94.85%、90.67%,完全能够满足无人机自动巡检的需求。展开更多
文摘由于X光安检图像存在背景复杂,重叠遮挡现象严重,危险品摆放方式、形状差异较大等问题,导致检测难度较高。针对上述问题,本文在YOLOv4的基础上,结合空洞卷积对其网络结构进行改进,加入空洞空间金字塔池化(Atrous Space Pyramid Pooling,ASPP)模型,以此增大感受野,聚合多尺度上下文信息。然后,通过K-means聚类方法生成更适合X光安检危险品检测的初始候选框。其中,模型训练时采用余弦退火优化学习率,进一步加速模型收敛,提高模型检测精度。实验结果表明,本文提出的ASPP-YOLOv4检测算法在SIXRay数据集上的mAP达到85.23%。该方法能有效减少X光安检图像中危险品的误检率,提高小目标危险品的检测能力。
文摘针对无人机在光伏组件巡检任务中红外故障图像识别准确率低、检测速度慢的问题,提出一种特征增强的YOLO v5s故障检测算法。首先对损失函数进行优化,将原有的回归损失计算方法由GIOU(generalized intersection over union)改为功能更加强大的EIOU(efficient intersection over union)损失函数,并自适应调节置信度损失平衡系数,提升模型训练效果;随后,在每个检测层前分别添加InRe特征增强模块,通过丰富特征表达增强目标特征提取能力。最后,用创建的红外光伏数据集进行对比验证。实验结果表明:本文方法均值平均精度(mean average precision,mAP)为92.76%,检测速度(frame per second,FPS)达到42.37 FPS,其中热斑、组件脱落两种故障类型平均精度分别为94.85%、90.67%,完全能够满足无人机自动巡检的需求。
