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无人机目标检测的光适应预处理算法

无线电工程 2024年

作者：赵继达甄国涌储成群中北大学仪器与电子学院

无人机进行目标检测任务时，检测精度受图像质量影响，图像质量又受光照条件的影响。因此，设计提出一种基于分类的轻量级无人机光适应算法，利用轻量级网络ShuffleNetv2对航拍图像按光照条件分类后，再利用改进的图像处理模块IAT进行... 详细信息

无人机进行目标检测任务时，检测精度受图像质量影响，图像质量又受光照条件的影响。因此，设计提出一种基于分类的轻量级无人机光适应算法，利用轻量级网络ShuffleNetv2对航拍图像按光照条件分类后，再利用改进的图像处理模块IAT进行图像增强或者曝光校正；为了解决航拍低光图像噪声干扰问题，设计边缘增强滤波模块。实验证明，轻量级网络ShuffleNetv2在自建航拍图像分类数据集上分类精度达到99.5%；加入边缘增强滤波模块的图像增强算法PSNR指标平均提升1.26，SSIM指标提升0.023；改进后的IAT算法PSNR指标提升0.46，SSIM指标提升0.008；光适应算法对目标检测平均准确率提升0.4%，在Jetson AGX Xavier设备上处理速度达到57.4帧，满足实时目标检测。

关键词：分类图像增强曝光校正目标检测滤波

基于改进YOLOv5的自动驾驶目标检测方法

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科学技术与工程 2024年第16期24卷 6757-6765页

作者：高昕甄国涌储成群王子硕中北大学仪器与电子学院太原030051

针对目前自动驾驶领域的目标检测算法在交通场景下的漏检目标,目标定位不精确、目标特征表达不充分及目标识别效果欠佳等问题,提出一种基于TPH-YOLOv5(transformer prediction heads-YOLOv5)的道路目标检测方法。首先为了减轻物体尺度... 详细信息

针对目前自动驾驶领域的目标检测算法在交通场景下的漏检目标,目标定位不精确、目标特征表达不充分及目标识别效果欠佳等问题,提出一种基于TPH-YOLOv5(transformer prediction heads-YOLOv5)的道路目标检测方法。首先为了减轻物体尺度急剧变化带来的漏检风险,增加了用于微小物体检测的检测头,为在高密度场景中精确定位对象,使用Transformer预测头来捕获全局信息;其次为了增强模型的特征表达能力,用选择性注意力机制(selective interactive module with affinity learning, SIMAM)模块对卷积层的输出进行加权;最后,为了提高目标识别的精度,网络颈部增加了4个金字塔池化模块(spatial pyramid pooling, SPP)块来进行多尺度融合,为了加快收敛速度和提高回归精度采用EIOU(Euclidean distance-IOU)作为边界框损失函数。通过消融、对比和可视化验证实验表明,提出的算法比YOLOv5在平均精度上提高了8.1%,漏检率明显减少,目标检测效果明显增强。

关键词：目标检测自动驾驶 YOLOv5 多尺度检测损失函数

改进YOLOv5的钢材表面缺陷检测网络轻量化研究

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组合机床与自动化加工技术 2024年第3期 58-63页

作者：甄国涌赵林熔李文越储成群王达孙妍中北大学仪器与电子学院太原030051 陆军装备部驻北京地区军事代表局某军代室太原030000 北京遥感设备研究所北京100005

在YOLOv5模型的基础上设计了一种改进的轻量化网络,能够快速准确地实现钢材表面缺陷检测。首先,使用基于梯度路径设计的ELAN结构,通过提高网络的学习能力来提高检测精度;其次,引入深度可分离卷积和Ghostv2模块减少模型体积和参数量;最后... 详细信息

在YOLOv5模型的基础上设计了一种改进的轻量化网络,能够快速准确地实现钢材表面缺陷检测。首先,使用基于梯度路径设计的ELAN结构,通过提高网络的学习能力来提高检测精度;其次,引入深度可分离卷积和Ghostv2模块减少模型体积和参数量;最后,利用SIOU边界框损失函数训练模型,使模型能够快速收敛并且精确回归。在NEU-DET上的实验结果表明,改进后的模型mAP值提升到77.0%,相较于原模型提高了5.3%,模型体积减少了42.1%,参数量减少了43.4%,检测速度也快了0.4 ms,实现了模型轻量化效果和检测精度的平衡,为后续在硬件终端上部署提供了一种可行方案。

关键词：目标检测钢材表面缺陷 YOLOv5 轻量化网络

基于超分模型与改进Canny的零件测量系统

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集成电路与嵌入式系统 2024年

作者：甄国涌赵继达储成群王子硕中北大学仪器与电子学院

针对工业测量零件尺寸中存在测量精度低、算法适应性差等问题，设计提出基于超分模型与改进Canny算法的机器视觉零件测量系统。首先，对相机进行尺寸标定，得到像素距离与实际尺寸的比例关系；其次，引入并改进超分模型对输入图片进行... 详细信息

针对工业测量零件尺寸中存在测量精度低、算法适应性差等问题，设计提出基于超分模型与改进Canny算法的机器视觉零件测量系统。首先，对相机进行尺寸标定，得到像素距离与实际尺寸的比例关系；其次，引入并改进超分模型对输入图片进行预处理处理，得到边缘细节更加清晰的图像；第三，为了优化工业测量环境中光照条件差导致的边缘检测问题，结合Otsu算法与双阈值分割算法，利用局部阈值分割的方式改进Canny边缘滤波算法得到边缘图像；最后对边缘图像进行圆拟合与直线拟合后，根据相机标定结果与超分模型参数标记零件尺寸结果。实验结果表明，本系统的测量精度可以达到0.001mm，平均测量误差为0.0074mm，整体测量速度为6.44s，能满足高精度工业测量需求。

关键词：机器视觉边缘检测超分模型拟合自适应阈值双阈值分割

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改进边缘检测算法及其FPGA实现

激光杂志 2024年第3期45卷 74-80页

作者：王子硕单彦虎储成群程洪涛高昕赵兴龙中北大学仪器与电子学院太原030051

针对传统边缘检测算法在FPGA上实现存在缺乏自适应性及实时性差的问题,结合FPGA高速并行处理数据的特点,提出一种改进的边缘检测算法。该算法首先将双边滤波应用于Canny边缘检测算法,在降低噪声的同时保留图像边缘梯度信息;其次使用改进... 详细信息

针对传统边缘检测算法在FPGA上实现存在缺乏自适应性及实时性差的问题,结合FPGA高速并行处理数据的特点,提出一种改进的边缘检测算法。该算法首先将双边滤波应用于Canny边缘检测算法,在降低噪声的同时保留图像边缘梯度信息;其次使用改进的Sobel算子,在4个方向上进行梯度幅值计算,以提高图像边缘的定位精度;最后提出一种基于梯度直方图的一阶导数变化的自适应阈值选取策略,以提高算法的自适应能力。实验结果表明双边滤波处理后,图像的峰值信噪比(PSNR)相较传统Canny算法提升了109%。边缘图像的单边缘响应和边缘连接性有明显提升,同时满足实时性要求。为Canny算法应用到嵌入式机器视觉中提供一种可行方案。

关键词：边缘提取 Canny算法 FPGA 图像处理双边滤波

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基于天空分割和暗通道先验的图像去雾算法

舰船电子工程 2024年第2期44卷 49-54页

作者：甄国涌张伟康单彦虎储成群中北大学仪器与电子学院太原030051

针对传统暗通道先验算法对天空区域去雾时出现的颜色失真等问题,提出一种基于天空分割和加权计算大气光值的去雾算法。首先基于有雾图像中天空区域梯度小、对比度低和亮度高的特征实现天空区域的分割。其次基于天空分割的结果加权计算... 详细信息

针对传统暗通道先验算法对天空区域去雾时出现的颜色失真等问题,提出一种基于天空分割和加权计算大气光值的去雾算法。首先基于有雾图像中天空区域梯度小、对比度低和亮度高的特征实现天空区域的分割。其次基于天空分割的结果加权计算大气光值,有效避免了图像中小面积高亮区域对大气光值预估的影响,防止恢复的图像偏暗。最后通过对不同区域透射率的结合,实现图像的复原。实验结果表明:该算法能够对包含天空区域的有雾图像有效复原,解决了天空区域颜色失真的问题,且去雾后的图像细节清晰、颜色自然。

关键词：天空分割暗通道先验图像去雾大气光值估计

基于超分模型与改进Canny算法的零件测量系统

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集成电路与嵌入式系统 2024年第7期24卷 59-64页

作者：甄国涌赵继达储成群王子硕中北大学仪器与电子学院太原030051

针对工业测量零件尺寸中存在测量精度低、算法适应性差等问题,设计了基于超分模型与改进Canny算法的机器视觉零件测量系统。首先,对相机进行尺寸标定,得到像素距离与实际尺寸的比例关系;其次,引入并改进超分模型对输入图片进行预处理,... 详细信息

针对工业测量零件尺寸中存在测量精度低、算法适应性差等问题,设计了基于超分模型与改进Canny算法的机器视觉零件测量系统。首先,对相机进行尺寸标定,得到像素距离与实际尺寸的比例关系;其次,引入并改进超分模型对输入图片进行预处理,得到边缘细节更加清晰的图像;接着,为了优化工业测量环境中光照条件差导致的边缘检测问题,结合Otsu算法与双阈值分割算法,利用局部阈值分割的方式改进Canny边缘滤波算法得到边缘图像;最后,对边缘图像进行圆拟合与直线拟合后,根据相机标定结果与超分模型参数标记零件尺寸结果。实验结果表明,本系统的测量精度可以达到0.001 mm,平均测量误差为0.0074 mm,整体测量速度为6.44 s,能够满足高精度工业测量需求。

关键词：机器视觉边缘检测超分模型自适应阈值双阈值分割

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基于局部保持匹配的改进图像匹配算法

激光杂志 2022年第2期43卷 82-88页

作者：甄国涌刘慧芳储成群中北大学仪器与电子学院太原030051

针对传统图像匹配算法存在误匹配率高、匹配耗时长等问题,提出一种基于局部保持匹配(LPM)的改进图像匹配算法。该算法首先对图像进行双边滤波,减少噪声干扰,之后在尺度不变特征变换(SIFT)算法下提取鲁棒特征点,并利用欧氏距离进行粗匹... 详细信息

针对传统图像匹配算法存在误匹配率高、匹配耗时长等问题,提出一种基于局部保持匹配(LPM)的改进图像匹配算法。该算法首先对图像进行双边滤波,减少噪声干扰,之后在尺度不变特征变换(SIFT)算法下提取鲁棒特征点,并利用欧氏距离进行粗匹配得到初始匹配集;然后利用LPM算法对初始匹配集中具有相似局部邻域结构的特征点进行保留,剔除不符合条件的匹配对,得到二次匹配集;最后利用改进的随机抽样一致性(RANSAC)算法建立局部最优模型,并对二次匹配集进行误匹配点剔除,得到精匹配集,实现高精度匹配。通过采用Oxford标准数据集与真实图像进行仿真的实验结果表明,与其他几种算法相比,改进的图像匹配算法在图像发生旋转、缩放、尺度以及光照等变化时匹配精度与匹配实时性均有显著提升,因此,改进算法具有良好的匹配性能。

关键词：局部保持匹配随机抽样一致性匹配精度图像匹配误匹配剔除

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基于点云处理的小型工业零件高度精密测量

电子测量技术 2022年第11期45卷 134-139页

作者：张潇丹单彦虎储成群中北大学仪器与电子学院太原030051

针对很多小型工业零件存在微米级测量的需求,提出了一种点云多次滤波与平面拟合相结合的测量方法。以上下平面平行的规则直三棱柱体工件作为测量对象,使用3D线激光传感器获取工件的点云模型并传输到计算机中进行处理,将点云数据首先通... 详细信息

针对很多小型工业零件存在微米级测量的需求,提出了一种点云多次滤波与平面拟合相结合的测量方法。以上下平面平行的规则直三棱柱体工件作为测量对象,使用3D线激光传感器获取工件的点云模型并传输到计算机中进行处理,将点云数据首先通过统计滤波剔除噪声和离群值;其次利用体素滤波降采样精简点云数量;然后采用直通滤波分离出工件点云的上下表面;再分别对上下表面的点云通过随机抽样一致性(RANSAC)算法拟合出平面方程;最后计算上下平面之间的间距即为被测工件的高度信息。将该方法测得的高度与激光三角法原理测得的高度数据进行对比,结果表明,该方法测量精度提高了72.33%;同时对于不同的点云密度,利用所提出的方法进行测量,测得当降采样中体素立方体的边长为15 cm时(点云数量精简了98.3%时)测量的误差最小,最小能达到5.1μm。该方法大大提高了工件的测量精度,可以广泛应用于工业测量中。

关键词：激光三角法点云统计滤波点云体素滤波点云直通滤波点云平面拟合工件测量