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红外弱光下多特征融合与注意力增强铁路异物检测

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北京航空航天大学学报 2023年第8期49卷 1884-1895页

作者：陈永王镇卢晨涛张娇娇兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心兰州730070

针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上... 详细信息

针对红外弱光环境下铁路异物检测时存在目标特征提取不充分、检测精度及实时性低的问题,在CenterNet目标检测模型的基础上,提出了一种红外弱光下多特征融合与注意力增强的无锚框异物检测深度学习模型。在红外目标多尺度特征提取的基础上,引入自适应特征融合(ASFF)模块,充分利用目标高层语义与底层细粒度特征信息,提升红外目标特征提取能力。通过提出的空洞卷积增强注意力模块(Dilated-CBAM)进行关键特征提取,扩大注意力模块感受野范围,克服了原始CenterNet卷积块感受野映射区域变窄、无法检测弱小目标的问题,提升了无锚框网络的检测精度。使用Smooth L1损失函数进行训练,克服了L1损失函数在网络训练过程收敛速度慢及训练不稳定解的问题。通过铁路红外数据集及现场实验测试,结果表明:所提方法较原始CenterNet模型平均检测精度提高了8.03%,检测框置信度提升了31.23%,平均检测速率是Faster R-CNN模型的9.6倍,所提方法在红外弱光环境下能够更加快速准确地检测出铁路异物,主客观评价均优于对比方法。

关键词：机器视觉红外弱光异物检测自适应特征融合空洞卷积增强注意力模块无锚框网络

基于轻量级网络的铁路感兴趣区域异物侵限检测

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吉林大学学报（工学版） 2022年第10期52卷 2405-2418页

作者：陈永卢晨涛王镇兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学甘肃省人工智能与图形图像处理工程研究中心兰州730070

针对当前基于计算机视觉的铁路异物侵限算法存在错误预警、检测效率低、无法满足轻量级部署等问题,提出了一种基于轻量级网络的铁路感兴趣区域异物侵限检测方法。首先,采用透视变换和三次函数拟合的方法检测铁轨线,通过找到铁轨所在区域... 详细信息

针对当前基于计算机视觉的铁路异物侵限算法存在错误预警、检测效率低、无法满足轻量级部署等问题,提出了一种基于轻量级网络的铁路感兴趣区域异物侵限检测方法。首先,采用透视变换和三次函数拟合的方法检测铁轨线,通过找到铁轨所在区域,扩展划分出危险区域和安全区域,得到铁路异物侵限检测的感兴趣区域。然后,利用稀疏化和通道剪枝方法对YOLOv3模型进行压缩,构建了轻量级铁路异物检测模型。最后,通过铁路数据集及现场实验进行测试表明,本文方法具有较高的检测精度和检测速度,本文轻量级模型参数空间减小为原有的1/5,检测速度是Faster R-CNN模型的3.4倍,YOLOv3模型的1.3倍,能够快速有效地检测出不同铁路场景危险区域的异物侵限,减少了错误预警。

关键词：计算机应用异物检测感兴趣区域划分轻量级网络铁路

基于全卷积神经网络的核桃异物检测装备设计与试验

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农业机械学报 2022年第5期53卷 385-391页

作者：谢丽娟戴犇辉洪友君应义斌浙江大学生物系统工程与食品科学学院杭州310058 浙江省农业智能装备与机器人重点实验室杭州310058 金华市婺城区东方红林场金华321025

针对核桃生产线的异物检测需求,首先根据现有通用的核桃加工生产线结构特点,设计并搭建了一套核桃异物检测装备,该装备包括设备框架、图像采集系统和恒定光源系统,整体尺寸为470 mm×600 mm×615 mm。然后以浙江省杭州市核桃生产基地的... 详细信息

针对核桃生产线的异物检测需求,首先根据现有通用的核桃加工生产线结构特点,设计并搭建了一套核桃异物检测装备,该装备包括设备框架、图像采集系统和恒定光源系统,整体尺寸为470 mm×600 mm×615 mm。然后以浙江省杭州市核桃生产基地的核桃和实际生产加工中出现的树叶、树枝、石子、金属、塑料等异物为检测对象,通过工业相机实时采集生产线上的核桃图像,获取直观的图像信息数据。结合了深度学习与计算机视觉技术,利用基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)的算法进行图像边缘检测,对核桃生产加工中可能出现的异物进行了检测,并通过试验对其性能加以验证。结果表明,训练集检测准确率为92.75%,验证集准确率为90.35%,检测速率为4.28 f/s,满足生产线运输速度1 m/s的检测要求。该研究即使在样本量较少的情况下,仍然得到了较好的图像分割效果,可以实现核桃生产线的异物实时检测。

关键词：核桃生产线异物检测深度学习图像分割

基于自适应高斯混合模型的铁轨异物入侵检测研究

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光电子．激光 2022年第4期33卷 403-413页

作者：侯涛宝才文陈燕楠兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070

针对复杂铁路环境下异物入侵动态检测抗扰能力弱和快速性差等问题,本文提出了一种基于自适应高斯混合模型(adaptive Gaussian mixture model, AGMM)的铁轨异物入侵检测方法。通过分析铁路场景发生复合抖动时存在随机性的特点,首先对输... 详细信息

针对复杂铁路环境下异物入侵动态检测抗扰能力弱和快速性差等问题,本文提出了一种基于自适应高斯混合模型(adaptive Gaussian mixture model, AGMM)的铁轨异物入侵检测方法。通过分析铁路场景发生复合抖动时存在随机性的特点,首先对输入的铁路视频进行抖动检测,然后引入仿射变换与中值滤波,对视频序列中存在抖动的图像进行处理。再采用逐帧迭代填充的方法,对去抖后图像出现的黑边进行填充,得到无抖动和无黑边的铁路视频帧。最后,在现有高斯混合模型的基础上,设计了自适应选择高斯分布个数和学习率,利用改进后的高斯混合模型实现复杂铁路视频的背景建模,并由此提高前景目标的检测速度。实验结果表明,本文方法在铁路视频存在抖动的情形下,轨道异物入侵目标检测的精度是原有的2.6倍,检测速度是2.8倍,能提高目标检测的抗干扰性和快速性。

关键词：异物检测图像去抖仿射变换中值滤波高斯混合模型

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基于小样本的传送带异物视频检测算法

中国安全科学学报 2023年第S01期33卷 134-137页

作者：贾尚锋王志强郝鑫宇国能准能集团有限责任公司内蒙古鄂尔多斯010300

为解决基于深度学习的传送带异物视频检测算法中实际采集到的传送带异物数据集较少的问题,提出一种基于YOLOX的传送带异物检测算法。首先,使用MobileNet V3替换YOLOX中主干特征提取网络CSPDarknet,以减少主干特征的计算时间;然后,将深... 详细信息

为解决基于深度学习的传送带异物视频检测算法中实际采集到的传送带异物数据集较少的问题,提出一种基于YOLOX的传送带异物检测算法。首先,使用MobileNet V3替换YOLOX中主干特征提取网络CSPDarknet,以减少主干特征的计算时间;然后,将深度可分离卷积神经网络替代YOLOX中加强特征提取网络中的卷积网络,以减少加强特征提取网络的计算时间;最后,在加强特征提取网络中深度可分离卷积神经网络前添加卷积注意力模块(CBAM)以提高检测准确率。结果表明:经试验验证本文算法在使用少量样本的情况下能够完成训练并实现96.5%的识别准确率;同时本算法的平均时间仅为0.019 s;识别帧率可以达到40 FPS。

关键词：小样本异物检测迁移学习 YOLOX 卷积注意力模块(CBAM)

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小尺度特征提取的瓶装矿泉水异物检测方法

现代食品科技 2022年第1期38卷 364-370,270页

作者：张冲伟张云伟昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

瓶装矿泉水异物检测旨在查找出矿泉水中的异物杂质,在矿泉水制造业具有重要的应用价值。然而,传统的机器视觉检测精度较低,受背景的干扰较大、且漏检率和误检率较高。为解决上述问题,提出小尺度特征提取的瓶装矿泉水异物检测算法。该算... 详细信息

瓶装矿泉水异物检测旨在查找出矿泉水中的异物杂质,在矿泉水制造业具有重要的应用价值。然而,传统的机器视觉检测精度较低,受背景的干扰较大、且漏检率和误检率较高。为解决上述问题,提出小尺度特征提取的瓶装矿泉水异物检测算法。该算法主要包含判别性特征学习模块,数据增值模块以及细粒度信息获取模块。在判别性特征学习模块中,针对矿泉水异物,利用聚类的方式设计合理的先验框尺寸并对特征图进行处理,通过对网络的输出结果进行损失约束以赋予模型提取判别性特征的能力。样本数量的增加能够对算法检测性能的提升起积极作用。为此,构建数据增值模块。在该模块中,利用通道随机打乱和重组的方式对自建数据集进行扩充。进一步,在细粒度信息获取模块中,采用小尺度特征学习的机制对异物进行表征。实验结果证明了该研究提出算法的优越性和有效性。瓶装矿泉水异物检测平均准确率可达96.22%,m AP值为83.84%,召回率为86.31%,检测速度为50 f/s。因此,该研究能够为瓶装矿泉水异物检测提供可靠的技术支持。

关键词：瓶装矿泉水异物检测图像处理

基于双通道Transformer的地铁站台异物检测

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计算机工程 2024年第4期50卷 197-207页

作者：刘瑞康刘伟铭段梦飞谢玮戴愿华南理工大学土木与交通学院广东广州510640

Transformer因其全局注意力优势在异物检测上取得了比卷积神经网络(CNN)更具竞争力的结果,但依然面临计算成本高、输入图像块尺寸固定、局部与全局信息交互匮乏等问题。提出一种基于双通道Transformer骨干网络、金字塔轻量化Transforme... 详细信息

Transformer因其全局注意力优势在异物检测上取得了比卷积神经网络(CNN)更具竞争力的结果,但依然面临计算成本高、输入图像块尺寸固定、局部与全局信息交互匮乏等问题。提出一种基于双通道Transformer骨干网络、金字塔轻量化Transformer块和通道交叉注意力机制的DualF ormer模型,用以检测地铁站台屏蔽门与列车门间隙中存在的异物。针对输入图像块尺寸固定的问题,提出双通道策略,通过设计2种不同的特征提取通道对不同尺度的输入图像块进行特征提取,增强网络对粗、细粒度特征的提取能力,提高对多尺度目标的识别精度;针对计算成本高的问题,构建金字塔轻量化Transformer块,将级联卷积引入到多头自注意力(MHSA)模块中,并利用卷积的维度压缩能力来降低模型的计算成本;针对局部与全局信息交互匮乏的问题,提出通道交叉注意力机制,利用提取到的粗细粒度特征在通道层面进行交互,优化局部与全局信息在网络中的权重。在标准化地铁异物检测数据集上的实验结果表明,DualFormer模型参数量为1.98×10^(7),实现了89.7%的精度和24帧/s的速度,优于对比的Transformer检测算法。

关键词：视觉Transformer 异物检测双通道策略金字塔轻量化Transformer块注意力融合

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输电通道交叉跨越段导地线异物三维信息检测

沈阳工业大学学报 2023年第6期45卷 680-685页

作者：朱登杰李昊李锐海廖永力张志强何锦强华北电力大学能源动力与机械工程学院河北保定071003 南方电网科学研究院有限责任公司生产技术支持中心广东广州510000

输电线异物检测普遍采用无人机拍照,但需要人工复检,导致电力巡检效率偏低,为解决这一问题,提出输电通道交叉跨越段导地线异物三维信息检测算法。通过智能无人机拍摄相关区域,并采用双目立体视觉理论,获取异物图像的三维深度信息;引入... 详细信息

输电线异物检测普遍采用无人机拍照,但需要人工复检,导致电力巡检效率偏低,为解决这一问题,提出输电通道交叉跨越段导地线异物三维信息检测算法。通过智能无人机拍摄相关区域,并采用双目立体视觉理论,获取异物图像的三维深度信息;引入双边滤波算法消除图像中的噪声及其他因素的干扰,对于动态异物,算法可分析其特征并完成连续跟踪;通过计算异物与导地线之间的安全距离,完成异物检测。结果表明,该方法能够精准地检测出多幅输电通道交叉跨越段导地线图像中的各类异物,且检测精度较高。

关键词：输电通道交叉跨越段导地线异物检测三维信息双目视觉系统安全距离双边滤波算法动态跟踪

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改进MOG-LRMF的铁轨动态异物检测

交通运输系统工程与信息 2020年第2期20卷 91-100页

作者：侯涛伍海萍牛宏侠兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070 兰州交通大学自动控制研究所兰州730070

针对复杂铁路环境下动态入侵异物检测精度低和抗扰能力差等问题,提出一种基于改进MOG-LRMF算法的铁路轨道异物入侵实时检测方法.引入仿射变换,对视频序列可能出现的抖动进行预校正处理;分析MOG-LRMF模型特点,利用MOG模型对视频帧中的背... 详细信息

针对复杂铁路环境下动态入侵异物检测精度低和抗扰能力差等问题,提出一种基于改进MOG-LRMF算法的铁路轨道异物入侵实时检测方法.引入仿射变换,对视频序列可能出现的抖动进行预校正处理;分析MOG-LRMF模型特点,利用MOG模型对视频帧中的背景进行建模,用前一帧背景中学习到的知识对当前帧背景进行预测,优化MOG-LRMF参数求解模型;利用EM算法对改进MOG-LRMF模型进行参数求解,实现背景在线实时更新.实验结果表明,改进的MOG-LRMF算法在光照充足、光线较弱、相机存在抖动、背景复杂及存在多个目标情形下都能提高目标检测精度,具有较好的抗干扰性、鲁棒性和快速性.

关键词：信息技术异物检测改进MOG-LRMF 仿射变换 EM算法