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基于改进的YOLOv5安全帽佩戴检测算法

湖北大学学报（自然科学版） 2024年第1期46卷 1-13页

作者：雷建云李志兵夏梦田望中南民族大学计算机科学学院湖北武汉430074 湖北省制造企业智能管理工程技术研究中心湖北武汉430074 农业区块链与智能管理湖北省工程研究中心湖北武汉430074

针对安全帽佩戴检测中存在的误检和漏检的问题,提出一种基于YOLOv5模型改进的安全帽佩戴检测算法。改进模型引入多尺度加权特征融合网络,即在YOLOv5的网络结构中增加一个浅层检测尺度,并引入特征权重进行加权融合,构成新的四尺检测结构... 详细信息

针对安全帽佩戴检测中存在的误检和漏检的问题,提出一种基于YOLOv5模型改进的安全帽佩戴检测算法。改进模型引入多尺度加权特征融合网络,即在YOLOv5的网络结构中增加一个浅层检测尺度,并引入特征权重进行加权融合,构成新的四尺检测结构,有效地提升图像浅层特征的提取及融合能力;在YOLOv5的Neck网络的BottleneckCSP结构中加入SENet模块,使模型更多地关注目标信息忽略背景信息;针对大分辨率的图像,添加图像切割层,避免多倍下采样造成的小目标特征信息大量丢失。对YOLOv5模型进行改进之后,通过自制的安全帽数据集进行训练检测,mAP和召回率分别达到97.06%、92.54%,与YOLOv5相比较分别提升了4.74%和4.31%。实验结果表明:改进的YOLOv5算法可有效提升安全帽佩戴的检测性能,能够准确识别施工人员的安全帽佩戴情况,从而大大降低施工现场的安全风险。

关键词：目标检测多尺度加权特征融合注意力机制图像切割

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三维医学图像的快速重建与任意切割

复旦学报（医学版） 2002年第2期29卷 142-144页

作者：王满宁韩正之宋志坚上海交通大学智能控制研究所上海200030 复旦大学数字医学研究中心上海200032

目的　实现三维医学图像的快速重建和任意切割。方法　采用外接球面法和分段标记法。结果　快速清晰地显示出人体器官的解剖结构 ,对器官的切割可以基于鼠标任意操作。结论　用JavaApplication实现对医学图像快速重建及任意切割是可行... 详细信息

目的　实现三维医学图像的快速重建和任意切割。方法　采用外接球面法和分段标记法。结果　快速清晰地显示出人体器官的解剖结构 ,对器官的切割可以基于鼠标任意操作。结论　用JavaApplication实现对医学图像快速重建及任意切割是可行的 ,并为虚拟手术的研究提供了条件。

关键词：三维重建图像切割虚拟手术医学图像

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一种叶片RGB图像快速切割多重去噪方法

江苏农业科学 2021年第12期49卷 151-156页

作者：林志华林国健陈享灯林雷通曾文龙邱铭生江海东林天然福建省烟草公司龙岩市公司福建龙岩364000 南京农业大学江苏南京210095

基于RGB图像连通性,提出一种图像快速切割多重去噪法(fast cutting and multiplede-noise,简称FCMD),并与现有的4种算法进行对比。结果表明,该方法处理时长适中,对单色叶和杂色叶的识别像素、色阶均值、色阶中位数的准确率均达到98.78%... 详细信息

基于RGB图像连通性,提出一种图像快速切割多重去噪法(fast cutting and multiplede-noise,简称FCMD),并与现有的4种算法进行对比。结果表明,该方法处理时长适中,对单色叶和杂色叶的识别像素、色阶均值、色阶中位数的准确率均达到98.78%及以上,综合表现最优。FCMD能够在不同的边缘算子下完成对各种类型叶片准确、快速的切割消噪,其中以sobel算子的处理效果最优,其处理效果与手动切割(CK)无明显差异。同时,FCMD法在中高分辨率(3750×2500)的切割效果与手动切割无明显差异,而所用时长仅为CK的23.21%,效率提升近5倍。因此,FCMD是一种高效、准确、适用范围广的RGB图像自动化叶片切割去噪方法。

关键词： RGB图像图像切割背景去噪植物叶片 FCMD

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图像切割工具大比拼

电脑时空 2002年第11期 76-78页

作者：钟诚

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图像切割法在缓存服务器中部署策略

计算机与数字工程 2015年第2期43卷 320-324页

作者：王倩刘建华昝林萍西安邮电大学计算机学院西安710061 西安邮电大学信息中心西安710061

为了解决内容分发网络中因缓存服务器部署位置而导致的网络延时等问题,同时改进内容分发网络中缓存服务器的合理化部署策略,论文借鉴网络仿真图像轻点匹配算法的思想,提出了一种CDN图像切割的多层K划分模式,通过理论分析和计算,同时找... 详细信息

为了解决内容分发网络中因缓存服务器部署位置而导致的网络延时等问题,同时改进内容分发网络中缓存服务器的合理化部署策略,论文借鉴网络仿真图像轻点匹配算法的思想,提出了一种CDN图像切割的多层K划分模式,通过理论分析和计算,同时找到了一种适合CDN网络环境的最大化边缘切割的K路KL(Kernighan-Lin)细化算法,它是根据物理部署点抽象出网络节点拓扑图,再通过相应的算法进行粗化和细化阶段的处理,使节点部署达到最佳化,最后通过算法分析证明了在解决CDN缓存服务器部署问题上,多层K划分算法是一种可靠高效的方法。

关键词：内容分发网络图像切割多层K划分匹配算法 K路KL细化算法

基于图像识别技术的直肠癌淋巴结转移的智能诊断应用

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基于图像识别技术的直肠癌淋巴结转移的智能诊断应用

作者：叶云飞南华大学

学位级别：硕士

随着直肠癌患病率的逐年升高,直肠癌智能诊断领域越来越受到人们的关注。直肠癌易向肠外浸润并引起淋巴结转移,而淋巴结的转移对根治直肠癌有着至关重要的作用。因此,本文旨在通过图像识别技术,结合直肠癌患者的CT影像数据和医生的临床... 详细信息

随着直肠癌患病率的逐年升高,直肠癌智能诊断领域越来越受到人们的关注。直肠癌易向肠外浸润并引起淋巴结转移,而淋巴结的转移对根治直肠癌有着至关重要的作用。因此,本文旨在通过图像识别技术,结合直肠癌患者的CT影像数据和医生的临床诊断数据,对直肠癌肿瘤进行智能识别,并对直肠癌肿瘤图像进行智能切割,最后根据切割的肿瘤图像信息进行淋巴结转移情况的智能判断。首先对于直肠癌肿瘤的识别,由于卷积神经网络在处理大量数据上的优势和自我学习的功能以及其在图像识别上取得的惊人成果,因此本文选择卷积神经网络模型进行直肠癌肿瘤的识别。首先对108位直肠癌患者的CT影像数据以及由医生提供的临床诊断数据,按照8:2的比例构建训练数据集和测试数据集,并构建八层卷积神经网络对训练数据集进行100次训练和参数调优,最后根据测试数据集对模型效果进行评价。结果显示模型的召回率为0.975,精确率为0.894,F-Score=0.933,模型在技术上基本满足要求,在实际应用的过程中,可能存在一定概率的误诊情况,但几乎不会出现漏诊的情况。对于直肠癌肿瘤图像的切割,相比于CNN和FCN,U-Net增加了收缩路径和扩展路径,使得其可以精确定位不同尺寸的目标并进行分割;并且人体内部结构相对稳定,直肠分布非常规律,语义学简单明确,低分辨率信息可以简单地定位肿瘤区域。因此,本文选择U-Net模型进行图像分割。经过参数调优后,模型最终的Dice系数为0.812,与传统方法相比较,其效果有着巨大的提升。接着是直肠癌淋巴结转移的智能诊断。本文首先对切割的直肠癌肿瘤信息,根据其纹理特征、灰度特征、小波变换特征以及卷积特征四个方面进行特征提取,并构建支持向量机、朴素贝叶斯、BP神经网络三个模型进行训练和效果对比。最终结果显示朴素贝叶斯模型有着最优的评价效果,其查全率为100%,查准率为62.5%,F-Score=0.769,其存在一定程度的误诊情况,几乎不存在漏诊的情况。最后,将上述搭建的直肠癌肿瘤的识别和切割算法以及淋巴结转移的智能判断算法包装成易于调用的Web页面集成组件,实现功能的复用和资源的共享。

关键词：直肠癌淋巴结转移图像识别图像切割卷积神经网络

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图像头发区域切割问题

硅谷 2010年第12期 159-159页

作者：王云路沈达唐逴皓北京邮电大学信息与通信工程学院

图像中头发的提取与切割在造型设计、病变分析中有重要的意义。根据头发的颜色,区域连通性和空间位置的三大特征,提出利用最小模糊熵确定灰度阈值和利用空间灰度差异确立头发区域的方法。

关键词：图像切割头发区域连通

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基于深度学习的图片中商品参数识别方法

软件学报 2018年第4期29卷 1039-1048页

作者：丁明宇牛玉磊卢志武文继荣大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室(中国人民大学信息学院) 北京100872

计算机计算性能的提升使得深度学习成为了可能.作为计算机视觉领域的重要发展方向之一的目标检测也开始结合深度学习方法并广泛应用于各行各业.受限于网络的复杂度和检测算法的设计,目标检测的速度和精度成为一个trade-off.目前电商领... 详细信息

计算机计算性能的提升使得深度学习成为了可能.作为计算机视觉领域的重要发展方向之一的目标检测也开始结合深度学习方法并广泛应用于各行各业.受限于网络的复杂度和检测算法的设计,目标检测的速度和精度成为一个trade-off.目前电商领域的飞速发展产生了大量包含商品参数的图片,使用传统方法难以有效地提取出图片中的商品参数信息.针对这一问题,提出了一种将深度学习检测算法和传统OCR技术相结合的方法,在保证识别速度的同时大大提升了识别的精度.所研究的问题包括检测模型、针对特定数据训练、图片预处理以及文字识别等.首先比较了现有的目标检测算法,权衡其优缺点,然后使用YOLO模型完成检测任务,并针对YOLO模型中存在的不足进行了一定的改进和优化,得到了一个专用于检测图片中商品参数的目标检测模型,最后使用tesseract完成文字提取任务.在将整个流程结合到一起后,该系统不仅有着较好的识别精度,而且是高效和健壮的.最后讨论了优势和不足之处,并指出了未来工作的方向.

关键词：目标检测图像切割光学字符识别商品参数深度学习

基于图像的高速磁浮长定子轨道异常状况的检测研究

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基于图像的高速磁浮长定子轨道异常状况的检测研究

作者：李洪鲁国防科技大学

学位级别：硕士

高速磁浮列车是一种利用电磁力实现车辆沿轨道无接触“零高度”快速运行的新型交通工具,磁浮轨道在其中发挥着重要作用。它不仅与车辆悬浮导向系统相互作用产生电磁吸力实现车辆的稳定悬浮导向,而且它还是列车同步直线牵引系统的电机长... 详细信息

高速磁浮列车是一种利用电磁力实现车辆沿轨道无接触“零高度”快速运行的新型交通工具,磁浮轨道在其中发挥着重要作用。它不仅与车辆悬浮导向系统相互作用产生电磁吸力实现车辆的稳定悬浮导向,而且它还是列车同步直线牵引系统的电机长定子部件,与车辆悬浮电磁铁相互作用产生直线牵引力,它的状态直接影响车辆的牵引和制动性能,特别是齿面环氧层擦伤、裂缝、脱落,线缆下挂及安装螺栓缺失等异常状况。而这些轨道状况处于这种长大距离高架形式的轨道交通系统中,由于细小很难及时发现。若无法及时发现处理,它将逐渐导致电机的电气性能恶化,甚至造成事故。为了保证车辆运行的稳定性、安全性和舒适性,必须要重视高速磁浮轨道的检修维护,要加快研制快速有效的检测系统。参照轮轨交通的经验,上述异常状况的检测适合采用图像检测的方法。在国家重点科研计划课题“高速磁浮轨道线路综合检测系统的研究”支持下,本文研究设计了一种基于图像的搭载式高速磁浮轨道检测系统,重点针对长定子齿面环氧层的擦伤、破裂、脱落等异常状况的检测展开了算法研究,对线缆下挂、安装螺栓缺失等异常状况提出了解决方案,并进行了部分实验验证。首先,根据要求设计了基于图像的搭载式检测系统方案,它包括搭载图像采集装置和地面信息处理系统。针对搭载图像采集装置,计算、分析、选型了相机、镜头、光源,设计分析了装置的结构,图像采集试验结果表明,该装置能够获得较高质量的长定子轨道图像。针对地面信息处理系统,设计了图像处理、定位分割、特征提取和分类等算法模块的流程组合。第二,由于搭载安装环境及空间、光照的影响,本文研究了图像处理技术,通过透视变换将获取的轨道图像变换为正交投影,并利用自适应直方图均衡化缓解图像存在的不均匀照射问题,提高了图像的对比度。在此基础上,基于图像中轨道的灰度特征、空间特征以及形状特征,提出了基于阈值化的图像切割方法,实现了齿面图像、线缆图像以及螺栓图像的定位切割。为了进一步对齿面环氧层的状况进行检测,提出了基于滑动窗口的图像增强算法,解决了特征样本少的问题,并设计了基于非线性支持向量机的多类分类法,解决了齿面环氧层擦伤、裂缝、脱落等几种异常分类问题。第三,针对线缆下挂的检测问题,根据下挂线缆遮挡远端齿面区域的特征,提出了基于投影积分与理论投影曲线进行相似性度量的检测算法;针对安装螺栓缺失的检测问题,根据螺栓为标准件,具有统一规格的特征,本文还提出了基于模板匹配的螺栓检测方法。以上两种算法均为初步方案,有待进一步实验和深入。最后,设计搭建了试验装置和试验系统,对上述算法的有效性进行了部分验证。研究结果为实现轨道线路快速有效的检测奠定了基础,为推进高速磁浮系统的进一步应用提供了维护保障。

关键词：高速磁浮列车长定子轨道图像检测图像切割齿面环氧层缺陷非线性支持向量机线缆下挂螺栓缺失