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车底危险物图像快速拼接算法

激光与光电子学进展 2024年第8期61卷 427-435页

作者：庄建军金鑫南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对车底危险物图像拼接中存在特征点匹配精度低、匹配速度慢、拼接处存在裂缝以及拼接时间久的问题,提出一种车底危险物图像快速拼接算法。首先,利用角点检测(FAST)算法进行图像特征点提取,再用二进制鲁棒不变可扩展关键点(BRISK)算法... 详细信息

针对车底危险物图像拼接中存在特征点匹配精度低、匹配速度慢、拼接处存在裂缝以及拼接时间久的问题,提出一种车底危险物图像快速拼接算法。首先,利用角点检测(FAST)算法进行图像特征点提取,再用二进制鲁棒不变可扩展关键点(BRISK)算法对保留的特征点进行特征描述;其次,用快速最近邻搜索(FLANN)算法进行粗匹配;接着,使用渐进一致采样(PROSAC)算法进行特征点提纯;最后,利用拉普拉斯金字塔算法进行图像融合与拼接。实验结果表明:在车底危险物图像数据中,与SIFT、SURF、ORB算法相比,所提算法的图像特征匹配精度分别提高13.10百分点、8.59百分点、11.27百分点,匹配时间分别缩短76.26%、85.36%、10.27%,图像拼接时间分别缩短63.73%、64.21%、20.07%,拼接处不存在明显裂痕。因此,基于FAST、BRISK、PROSAC和拉普拉斯金字塔组合的图像拼接算法是一种优质的图像快速拼接算法。

关键词：图像处理 FAST算法 BRISK算法 PROSAC算法拉普拉斯金字塔算法图像融合

基于改进YOLOv5m的电动车骑行者头盔与车牌检测方法

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2024年第1期16卷 1-10页

作者：庄建军叶振兴南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

电动车上路必须佩戴安全头盔已成为交管部门的强制性规定.为了能自动检测出电动车骑行者的头盔佩戴情况,提出一种基于改进的YOLOv5m模型的头盔与车牌检测方法,在检测出骑行者未佩戴头盔的同时还能检测出电动车车牌.模型使用自建电动车... 详细信息

电动车上路必须佩戴安全头盔已成为交管部门的强制性规定.为了能自动检测出电动车骑行者的头盔佩戴情况,提出一种基于改进的YOLOv5m模型的头盔与车牌检测方法,在检测出骑行者未佩戴头盔的同时还能检测出电动车车牌.模型使用自建电动车骑行者头盔与车牌检测数据集进行训练,用DIOU损失函数代替GIOU损失函数,DIOU_NMS代替加权NMS,增强模型对密集骑行场景的识别能力.在Backone部位与预测中小目标的Neck部位加入ECA注意力机制,使得模型对中小目标的识别率有所提高;用K-means算法对锚框尺寸重新进行聚类.最后,改进Mosaic数据增强方式.实验结果表明:改进的YOLOv5m电动车骑行者头盔与车牌检测模型的mAP为92.7%,较原YOLOv5m模型提高2.15个百分点,较YOLOv4-tiny、Faster RCNN模型分别提高5.7个百分点与6.9个百分点.改进后的YOLOv5m模型能有效提高对头盔与车牌的识别率.

关键词：头盔检测车牌检测 YOLOv5m 注意力机制 DIOU K-means算法改进Mosaic数据增强

基于改进的YOLOv5模型和射线法的车辆违停检测

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南京信息工程大学学报 2024年第3期16卷 341-351页

作者：庄建军徐子恒张若愚南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

车辆违法停车将会降低道路通行效率,引发交通拥堵和交通事故.传统的车辆违停检测方法参数量大且准确度低.为此,本文提出了一种使用改进的YOLOv5模型和射线法的车辆违停检测方法.首先设计了轻量化的特征提取模块,减少模型参数量;其次在... 详细信息

车辆违法停车将会降低道路通行效率,引发交通拥堵和交通事故.传统的车辆违停检测方法参数量大且准确度低.为此,本文提出了一种使用改进的YOLOv5模型和射线法的车辆违停检测方法.首先设计了轻量化的特征提取模块,减少模型参数量;其次在模型中加入注意力机制,从通道维度和空间维度增强模型的特征提取能力,保证模型精度;接着使用混合数据增强丰富数据集样本,提升复杂背景下的检测效果;然后选用EIoU作为损失函数提高模型定位能力.实验结果表明,改进后的模型均值平均精度达到91.35%,比原始YOLOv5s提升1.01个百分点,并且参数量减少35.79%.最后将改进后模型与射线法结合,在Jetson Xavier NX嵌入式平台的检测速度可以达到约28帧/s,能够实现实时检测.

关键词：车辆违停检测 YOLOv5s算法 Ghost卷积注意力机制射线法

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一种多传感器骑行安全辅助系统设计

信息技术 2024年第4期48卷 52-58页

作者：王刚庄建军李雅宁王璐南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学工程训练中心南京210044

传统自行车缺少灯光指示、环境感知等设备,这为骑行者带来了极大的安全风险和隐患。为此,文中设计了一种多传感器骑行安全辅助系统,该系统以STM32微处理器为主控芯片,以激光雷达、超声波传感器、姿态传感器、霍尔传感器、GPS与通讯模块... 详细信息

传统自行车缺少灯光指示、环境感知等设备,这为骑行者带来了极大的安全风险和隐患。为此,文中设计了一种多传感器骑行安全辅助系统,该系统以STM32微处理器为主控芯片,以激光雷达、超声波传感器、姿态传感器、霍尔传感器、GPS与通讯模块、LED点阵屏为外围电路,实时感知车辆环境与周边车况,为骑行者提供辅助照明、转向指示、自动鸣笛、碰撞警告、实时定位、危险报警等安全辅助功能。经安装与测试,该系统可提供最大7m的探测距离,低响应延迟,最大25km/h的速度检测,较大提升了骑行者的人身安全。

关键词：环境感知嵌入式技术激光雷达 STM32 超声波传感器

轻量化YOLOv5s网络车底危险物识别算法

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浙江大学学报（工学版） 2023年第8期57卷 1516-1526,1561页

作者：金鑫庄建军徐子恒南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044

针对现有车底危险物检测模型结构复杂、参数量大、不易部署于端侧的问题,提出轻量化SG-YOLOv5s网络模型.对YOLOv5s网络的骨干和颈部进行优化改进,显著降低网络的参数量,大幅缩小模型的权重体积;在训练阶段采用Mixup数据增强,提高模型的... 详细信息

针对现有车底危险物检测模型结构复杂、参数量大、不易部署于端侧的问题,提出轻量化SG-YOLOv5s网络模型.对YOLOv5s网络的骨干和颈部进行优化改进,显著降低网络的参数量,大幅缩小模型的权重体积;在训练阶段采用Mixup数据增强,提高模型的泛化能力;采用SIoU替换边框回归损失函数CIoU,使危险物预测框更接近真实框,提高检测精度.鉴于车底危险物数据集较少的现状,利用智能小车拍摄大量车底碎片化图像,采用AutoStitch算法进行图像拼接,最终获得自建车底图像数据集.实验结果表明:在自建的9种模拟车底危险物数据集上,SG-YOLOv5s模型识别精确率为97.63%,相较于原YOLOv5s模型提升了1.26%,而参数量减少了71.27%,模型权重体积下降了71.28%,为后续识别模型的嵌入式部署提供了可能.

关键词：轻量化模型 YOLOv5s 数据增强目标识别图像拼接

一种结构化双注意力混合通道增强的跨模态行人重识别方法

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电子与信息学报 2023年

作者：庄建军庄宇辰南京信息工程大学电子与信息工程学院南京信息工程大学-中大医院智慧医疗研究院

在目前跨模态行人重识别技术的研究中，大部分现有的方法会通过单模态原始可见光图像或者对抗生成图像的局部共享特征来降低跨模态差异，导致在红外图像判别中由于底层特征信息丢失而缺乏稳定的识别准确率。为了解决该问题，该文提出一... 详细信息

在目前跨模态行人重识别技术的研究中，大部分现有的方法会通过单模态原始可见光图像或者对抗生成图像的局部共享特征来降低跨模态差异，导致在红外图像判别中由于底层特征信息丢失而缺乏稳定的识别准确率。为了解决该问题，该文提出一种结构化双注意力可交换混合随机通道增强的特征融合跨模态行人重识别方法，利用通道增强后的可视图像作为第三模态，通过图像通道可交换随机混合增强(I-CSA)模块对可见光图像进行单通道和三通道随机混合增强抽取，从而突出行人的姿态结构细节，在学习中减少模态间差异。结构化联合注意力特征融合(SAFF)模块在注重模态间行人姿态结构关系的前提下，为跨模态表征学习提供更丰富的监督，增强了模态变化中共享特征的鲁棒性。在SYSU-MM01数据集全搜索模式单摄设置下Rank-1和mAP分别达到71.2%和68.1%，优于同类前沿方法。

关键词：行人重识别跨模态混合通道增强联合注意力特征融合

基于改进的YOLOv5m电动车骑行者头盔与车牌检测方法

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南京信息工程大学学报(自然科学版) 2023年

作者：庄建军叶振兴南京信息工程大学电子与信息工程学院

电动车上路必须佩戴安全头盔已成为交管部门的强制性规定.为了能自动检测出电动车骑行者的头盔佩戴情况，提出一种基于改进的YOLOv5m模型的头盔与车牌检测方法，在检测出骑行者未佩戴头盔的同时还能检测出电动车车牌。模型使用自建电动... 详细信息

电动车上路必须佩戴安全头盔已成为交管部门的强制性规定.为了能自动检测出电动车骑行者的头盔佩戴情况，提出一种基于改进的YOLOv5m模型的头盔与车牌检测方法，在检测出骑行者未佩戴头盔的同时还能检测出电动车车牌。模型使用自建电动车骑行者头盔与车牌检测数据集进行训练，用DIOU损失函数代替GIOU损失函数，DIOU＿NMS代替加权NMS，增强模型对密集骑行场景的识别能力.在Backone部位与预测中小目标的Neck部位加入ECA注意力机制，使得模型对中小目标的识别率有所提高;用Kmeans算法对锚框尺寸重新进行聚类.最后，改进Mosaic数据增强方式。实验结果表明：改进的YOLOv5m 电动车骑行者头盔与车牌检测模型的 mAP 为92.7%，较原YOLOv5m 模型提高2.15个百分点，较YOLOv4-tiny、FasterRCNN模型分别提高5.7个百分点与6.9个百分点。改进后的YOLOv5m 模型能有效提高对头盔与车牌的识别率。

关键词：头盔检测车牌检测 YOLOv5m 注意力机制 DIOU Kmeans算法改进Mosaic数据增强

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一种基于深度学习的商标检测方法

科学技术与工程 2023年第36期23卷 15538-15544页

作者：庄建军石潇愉南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

网购时代,五花八门的产品品牌让消费者选择困难,同时也滋生了大量线上商标侵权行为。为此,提出一种基于深度学习的商标检测方法。方法以YOLOv7-tiny网络模型为基础,首先,为提升多尺度检测能力,Neck部分的PAnet模块改为简化的自适应学习... 详细信息

网购时代,五花八门的产品品牌让消费者选择困难,同时也滋生了大量线上商标侵权行为。为此,提出一种基于深度学习的商标检测方法。方法以YOLOv7-tiny网络模型为基础,首先,为提升多尺度检测能力,Neck部分的PAnet模块改为简化的自适应学习权重、多尺度特征融合网络SimBiFPN;接着,为关注关键语义信息,引入注意力机制,将Neck与Head间的卷积层Conv改为全维度动态卷积ODConv;最后,为了使算法具有像素级建模能力,将激活函数改为FRelu。选择天池平台数据集经Mosaic和Mixup数据增强后完成模型的训练与验证。结果表明:改进模型的mAP达到85.84%,较原始模型提升了近2个百分点,优于其他YOLO(you only look once)模型,且模型的参数量下降41%。所提方法有助于提高用户的在线购物效率,同时可加强商标侵权的打击力度。

关键词：深度学习商标识别 YOLOv7 注意力机制小目标检测

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基于光子晶体的氯化钠溶液浓度传感研究

电子测量技术 2022年第24期45卷 54-59页

作者：梅永朱飞宏庄建军南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室南京210044 南京信息工程大学环境科学与工程学院南京210044 南京信息工程大学工程训练中心南京210044 南京信息工程大学长望学院南京210044

为了得出光子晶体缺陷透射峰位置与溶液折射率及溶液浓度的关系,本文提出一种利用氯化钠溶液构建缺陷层的一维光子晶体传感模型,采用传输矩阵法计算和分析了缺陷峰波长与氯化钠溶液浓度之间的关系。结果表明,缺陷峰波长与溶液折射率及... 详细信息

为了得出光子晶体缺陷透射峰位置与溶液折射率及溶液浓度的关系,本文提出一种利用氯化钠溶液构建缺陷层的一维光子晶体传感模型,采用传输矩阵法计算和分析了缺陷峰波长与氯化钠溶液浓度之间的关系。结果表明,缺陷峰波长与溶液折射率及其氯化钠浓度呈正比关系,利用该传感模型测量溶液浓度的灵敏度为0.57 nm/%。本文提出的一维光子晶体传感模型具有灵敏度高、受温度影响小、可在线测量等特点,为实际光子晶体传感器的设计提供了理论参考。

关键词：一维光子晶体缺陷模传输矩阵溶液浓度