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航空工程进展 2024年第1期15卷 97-104页

作者：贾文博汪洪量奚之飞樊俊铃杨胜春张伟赵延广中国飞机强度研究所强度与结构完整性全国重点实验室西安710065 国营芜湖机械厂芜湖241000 大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室大连116023

飞机结构X射线图像评定过程存在复杂背景下裂纹分割不准确、检出难等问题。基于高效层聚合网络提出一种飞机结构X射线裂纹图像智能评定模型(ELAN-Seg),将ELAN-Seg模型和DeepLabv3+模型的射线图像裂纹分割能力进行对比,结合图像处理技术... 详细信息

飞机结构X射线图像评定过程存在复杂背景下裂纹分割不准确、检出难等问题。基于高效层聚合网络提出一种飞机结构X射线裂纹图像智能评定模型(ELAN-Seg),将ELAN-Seg模型和DeepLabv3+模型的射线图像裂纹分割能力进行对比,结合图像处理技术对模型分割的裂纹长度进行评估,利用飞机强度试验及外场维护过程采集的X射线图像对模型进行验证。结果表明:分割的最小裂纹长度约为3 mm,ELAN-Seg模型对复杂背景射线图像裂纹分割更加准确,裂纹漏检率小于3.8%,该模型具有工程适用性。

关键词： X射线裂纹图像高效层聚合网络注意力机制智能评定

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基于Stair−YOLOv7−tiny的煤矿井下输送带异物检测

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工矿自动化 2024年第8期50卷 99-104,111页

作者：梅晓虎吕小强雷萌国家能源集团宁夏煤业有限责任公司枣泉煤矿宁夏银川750000 天地(常州)自动化股份有限公司江苏常州213015 中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221116

针对现有煤矿井下输送带异物检测方法应对复杂场景适应性差、无法满足实时性和轻量化要求、处理尺寸差异较大异物时表现不佳的问题,基于轻量化YOLOv7−tiny模型进行改进,提出了一种Stair−YOLOv7−tiny模型,并将其用于煤矿井下输送带异物... 详细信息

针对现有煤矿井下输送带异物检测方法应对复杂场景适应性差、无法满足实时性和轻量化要求、处理尺寸差异较大异物时表现不佳的问题,基于轻量化YOLOv7−tiny模型进行改进,提出了一种Stair−YOLOv7−tiny模型,并将其用于煤矿井下输送带异物检测。该模型在高效层聚合网络(ELAN)模块中添加特征拼接单元,形成阶梯ELAN(Stair−ELAN)模块,将不同层级的低维特征与高维特征进行融合,加强了特征层级间的直接联系,提升了信息捕获能力,增强了模型对不同尺度目标和复杂场景的适应性;针对检测头引入阶梯特征融合(Stair−fusion),形成阶梯检测头(Stair−head)模块,通过逐层融合不同分辨率的检测头特征,增强了中低分辨率检测头的特征表达能力,实现了特征信息的互补。实验结果表明:Stair−YOLOv7−tiny模型在输送带异物开源数据集CUMT−BelT上的检测效果优于CBAM−YOLOv5,YOLOv7−tiny及其轻量化模型,准确率、平均精度均值、召回率和精确率分别达98.5%,81.0%,82.2%和88.4%,检测速度为192.3帧/s;在某矿井下输送带监控视频分析中,Stair−YOLOv7−tiny模型未出现漏检或误检,实现了输送带异物的准确检测。

关键词：输送带异物检测 YOLOv7−tiny 多尺度目标检测 Stair−fusion 高效层聚合网络检测头

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基于YOLO-SDI的农田残膜检测方法

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计算机工程 2024年

作者：林志康谢丽蓉卞一帆蹇福智周龙石明磊可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心(新疆大学) 新疆巴州汇丰塑业有限公司

为应对复杂农田环境下残膜回收机拾取地膜回收效率低和现有深度学习模型识别残膜精准度低等问题，该研究基于YOLOv5s提出一种YOLO-SDI的农田残膜检测模型。首先，将空间金字塔池化结构与ELAN注意力机制结合，以更好地聚焦关键局部特征... 详细信息

为应对复杂农田环境下残膜回收机拾取地膜回收效率低和现有深度学习模型识别残膜精准度低等问题，该研究基于YOLOv5s提出一种YOLO-SDI的农田残膜检测模型。首先，将空间金字塔池化结构与ELAN注意力机制结合，以更好地聚焦关键局部特征，提升小目标识别率；其次，使用DySample替代UpSample方法，增强小目标的特征信息，提高模型识别准确性；随后，引入InceptionNext模块，通过并行卷积层捕捉不同尺度信息，增强模型对全局特征的关注度，从而提高检测鲁棒性；最后，采用Soft-NMS替代NMS方法，通过逐步衰减重叠框的置信度，以更精细地调整目标框的位置和置信度，提高锚框的定位精度。实验结果表明，YOLO-SDI相较原模型，P、R、F1分数和mPA分别提高了1.2、0.2、0.6和7.2个百分点。该研究成果表明，YOLO-SDI模型在农业残膜管理和田间清洁度评价等相关实际应用中具有一定的潜力，为提高农田残膜回收率提供有力的技术支撑。

关键词：残膜检测 YOLOv5 高效层聚合网络 InceptionNext DySample Soft-NMS

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基于改进U-Net的超声前列腺分割算法研究

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长江信息通信 2024年第2期37卷 86-89页

作者：仰帅三峡大学湖北宜昌443002

前列腺超声图像分割在临床诊疗和病理学研究中具有重要影响,而发现有些影像边缘出现凸起及不规则等复杂情形,这导致无法明确定位边缘位置,进而无法分割出前列腺。为解决上述问题,文章基于U-Net网络模型,设计出了一种改进的网络模型,通... 详细信息

前列腺超声图像分割在临床诊疗和病理学研究中具有重要影响,而发现有些影像边缘出现凸起及不规则等复杂情形,这导致无法明确定位边缘位置,进而无法分割出前列腺。为解决上述问题,文章基于U-Net网络模型,设计出了一种改进的网络模型,通过添加高效层聚合网络(Efficient Layer Aggregation Network,ELAN)模块,使编码获取更丰富的特征信息,有助于提高模型的感知能力和区分能力。实验表明该算法的MPA、MIoU、Dice值比基础模型算法分别提高3.28%、2.97%、3.04%。

关键词： U-Net 前列腺超声图高效层聚合网络深度学习

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