检索结果-南通市图书馆

基于Faster r-cnn和mask r-cnn的滑坡自动识别研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

大地测量与地球动力学 2024年

作者：于宪煜杨森湖北工业大学土木建筑与环境学院

基于高分一号影像，以三峡库区库首段为例，通过目视解译出160个滑坡样本，按照9:1比例分为训练样本和验证样本；为进一步对比分析不同样本比例下mask r-cnn和Faster r-cnn模型的性能，分别采用8:2、7:3、6:4的样本比例，利用两种模型... 详细信息

基于高分一号影像，以三峡库区库首段为例，通过目视解译出160个滑坡样本，按照9:1比例分为训练样本和验证样本；为进一步对比分析不同样本比例下mask r-cnn和Faster r-cnn模型的性能，分别采用8:2、7:3、6:4的样本比例，利用两种模型分别构建滑坡自动识别模型。研究结果表明，mask rcnn模型识别结果准确率、召回率和F1分数等3个参数均优于Faster r-cnn；且经过交叉验证，证明mask r-cnn模型的性能更为稳定。

关键词：深度学习滑坡识别 mask r-cnn算法 Faster r-cnn算法目标识别

基于mask r-cnn算法的尾矿库干滩长度视频测量研究

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

计量学报 2020年第12期41卷 1468-1474页

作者：杨俊孙叶青申屠南瑛李青中国计量大学灾害监测技术与仪器国家地方联合工程实验室浙江杭州310018

干滩长度是整个尾矿坝安全稳定性的一个重要参数。为了实时准确地测得干滩长度值,提出了一种高效、智能、准确的在线监测新方法——基于mask r-cnn实例分割算法的干滩长度测量方法。此方法共分为4部分:(1)在尾矿坝两岸安装监控摄像头;(2... 详细信息

干滩长度是整个尾矿坝安全稳定性的一个重要参数。为了实时准确地测得干滩长度值,提出了一种高效、智能、准确的在线监测新方法——基于mask r-cnn实例分割算法的干滩长度测量方法。此方法共分为4部分:(1)在尾矿坝两岸安装监控摄像头;(2)基于mask r-cnn算法,训练出识别水线并输出水线坐标的网络模型;(3)将水线轮廓坐标与实际干滩长度进行回归分析,拟合出测量算法关系式;(4)将水线坐标输入上述关系式,即可通过视频画面实时测得干滩长度。研究结果表明,此模型能够准确地进行干滩长度的测量,且适用于光照不足、图像模糊、雨雪天气等情况。

关键词：计量学干滩长度尾矿坝 mask r-cnn算法图像处理实时监测

基于mask r-cnn算法的遥感图像处理技术及其应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学 2020年第10期47卷 151-160页

作者：凌晨张鑫彤马雷军事科学院系统工程研究院后勤科学与技术研究所北京100166 中国科学院自动化研究所北京100190 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401

遥感技术的发展使得遥感影像被应用于农业、军事等诸多领域,而深度学习方法的融入使得该项技术在目标检测、场景分类、语义分割方面取得了重大突破。与自然场景下的舰船检测不同,遥感图像中的舰船为俯视图,舰船较为密集,且容易与港口混... 详细信息

遥感技术的发展使得遥感影像被应用于农业、军事等诸多领域,而深度学习方法的融入使得该项技术在目标检测、场景分类、语义分割方面取得了重大突破。与自然场景下的舰船检测不同,遥感图像中的舰船为俯视图,舰船较为密集,且容易与港口混合。当前对舰船检测的输出结果主要是检测框,缺少对舰船掩码的输出,使得无法全面分析出模型存在的不足;同时,由于遥感图像中的舰船停靠密集,容易产生漏检问题。为解决上述问题,利用mask r-cnn对舰船进行目标检测,较全面地分析模型的训练情况、掩码和检测框的输出结果;通过对目标边缘的学习及参数的调整,使模型与舰船目标相适应。通过实验分析得出了适用于舰船检测的网络模型参数,从而有效降低了舰船停靠密集所产生的误检和漏检问题。

关键词： mask r-cnn算法遥感图像处理技术深度学习舰船目标检测影像提取与识别

基于mask r-cnn的电力关键设备载波运行状态检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子设计工程 2024年第5期32卷 100-103,108页

作者：杜海红陈黎明王冬冬石卓国网安徽省电力有限公司安徽合肥230041 国网阜阳供电公司安徽阜阳236000 国网合肥供电公司安徽合肥230061

为解决因载波信号大幅波动造成的电力设备运行状态检测失准问题,提出基于mask r-cnn的电力关键设备载波运行状态检测方法。在mask r-cnn网络模型中,通过定义小波基向量的方法确定电力载波暂态系数的计算结果。联合电量阻抗特征,求解连... 详细信息

为解决因载波信号大幅波动造成的电力设备运行状态检测失准问题,提出基于mask r-cnn的电力关键设备载波运行状态检测方法。在mask r-cnn网络模型中,通过定义小波基向量的方法确定电力载波暂态系数的计算结果。联合电量阻抗特征,求解连续阈值区间表达式,将获取到的电力载波信号放置在已定义阈值区间内。计算奇异值检测系数的取值条件,完成电力关键设备载波运行状态检测。对比实验结果表明,所提方法可以将电力载波信号波动幅值控制在±17 dB之间,对载波信号波动行为起到了明显的抑制作用,能够提升电网主机对电力设备运行状态检测的准确性。

关键词： mask r-cnn算法电力载波运行状态小波基暂态系数阈值区间

基于mask r-cnn的计算机数字图像处理算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

长江信息通信 2023年第6期36卷 39-41页

作者：朱倩倩田恬恬郑州科技学院信息工程学院河南郑州450000 郑州科技学院大数据与人工智能学院河南郑州450000

为进一步提高图像处理的精度与速度,提出基于mask r-cnn的计算机数字图像处理算法。通过残差结构,替换模型架构中大部分作用于全连接层的图像,基于mask r-cnn算法提取图像特征;设计数字图像处理方法,设置目标函数,获取特征信息,在编码... 详细信息

为进一步提高图像处理的精度与速度,提出基于mask r-cnn的计算机数字图像处理算法。通过残差结构,替换模型架构中大部分作用于全连接层的图像,基于mask r-cnn算法提取图像特征;设计数字图像处理方法,设置目标函数,获取特征信息,在编码层与解码层的共同作用下获取生成器的网络结构,经过处理后得到数字图像。实验结果表明,该算法处理后图像的峰值信噪比、结构相似性系数、均方误差较小,运行时间均在0.13s以下。

关键词： mask r-cnn算法计算机数字图像数字图像图像处理算法

基于改进mask r-cnn网络模型的行人检测技术研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进Mask R-CNN网络模型的行人检测技术研究

作者：王艺大连海事大学

学位级别：硕士

行人检测技术是许多应用领域的重要技术,如视频监控、智能机器人、智能交通系统、无人机等。随着深度学习算法的不断应用,传统的行人检测方法无论是在检测速度还是精度方面逐渐暴露出了很多问题。基于两阶段检测的mask r-cnn算法在检测... 详细信息

行人检测技术是许多应用领域的重要技术,如视频监控、智能机器人、智能交通系统、无人机等。随着深度学习算法的不断应用,传统的行人检测方法无论是在检测速度还是精度方面逐渐暴露出了很多问题。基于两阶段检测的mask r-cnn算法在检测精度方面有着良好的表现,因此被应用于各种场景下的行人检测。然而,这种算法在对行人检测时还存在一定的缺陷,如在图像中往往尺寸较大的行人距离拍摄设备较近,相反,距离设备较远的行人显示的尺寸较小,因此,针对不同尺寸的行人目标设置统一的特征处理策略是研究的问题之一。其次,在现实生活场景中行人之间的遮挡往往也无法避免,这给检测过程带来一定的难度。针对这些存在的问题,本文提出一种基于改进mask r-cnn的行人检测算法,主要研究内容如下:(1)提出在原模型中引入可扩展的特征金字塔网络结构。由于图像中行人的尺寸大小不固定,区分不同尺度的行人可能需要不同的特征。本文在mask r-cnn模型的基础上,通过合并单元这一操作将网络中提取到的不同尺度的行人特征图进行跨尺度融合,因此生成的行人特征更加具有代表性,在一定程度上提高了对图像中不同尺度行人的检测性能。(2)提出改进的边界框回归损失函数。边界框回归技术主要用于纠正行人的检测框,使预测行人的边界框更贴近于图中标注的边界框,从而对图片中行人的定位更加精准。然而,在一些密集遮挡的场景中可能会存在对行人的检测不准确,针对这一问题,本文采用了改进的边界框回归损失,使预测行人的边界框不仅需要与其真实的行人边界框更加贴近,还要排斥周围其他的标注框和其他不是预测当前行人的边界框,在一定程度上增强了边界框的定位能力,从而提高了行人的检测精度。(3)实验分析。从实验结果可以看出,mask r-cnn算法在各个部分的改进对最后的检测结果都有一定的提升,并且在具有挑战性的COCO2017数据集上只对人这一类别进行了训练,结果显示本文改进后的算法在测试集上提高了2%的边框平均精度。(4)对比验证。在相同的数据集上,训练了经典的两阶段检测算法Faster r-cnn、分割算法mask Scoring r-cnn、Point rend、Query Inst、Sparse Inst和单阶段检测算法YOLOv3,并和本文改进后的算法在各个评价指标上做了对比分析。从实验结果来看,改进后算法的检测效果要优于其他算法。

关键词：行人检测 mask r-cnn算法特征金字塔网络特征融合边界框回归损失

基于mask r-cnn的人脸检测与分割方法

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机工程 2020年第6期46卷 274-280页

作者：林凯瀚赵慧民吕巨建詹瑾刘晓勇陈荣军广东技术师范大学计算机科学学院广州510665

针对现有主流的人脸检测算法不具备像素级分割,从而存在人脸特征具有噪声及检测精度不理想的问题,提出了一种基于mask r-cnn的人脸检测及分割方法。通过resNet-101结合rPN网络生成候选区域,再利用roIAlign算法实现像素级的特征点定位,... 详细信息

针对现有主流的人脸检测算法不具备像素级分割,从而存在人脸特征具有噪声及检测精度不理想的问题,提出了一种基于mask r-cnn的人脸检测及分割方法。通过resNet-101结合rPN网络生成候选区域,再利用roIAlign算法实现像素级的特征点定位,旨在提高定位精度。根据全卷积网络生成相应的人脸二值掩码,实现图像中人脸信息与背景的分割。此外,构建了一个具有分割标注信息的人脸数据集用于训练相应模型。在通用人脸检测数据集的实验结果表明,该方法具有较好的人脸检测效果,并能在准确检测的同时实现像素级的人脸信息分割。

关键词：人脸检测 mask r-cnn算法实例分割 roIAlign算法全卷积网络

基于改进mask r-cnn的泳池溺水行为检测系统设计

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

传感器与微系统 2021年第1期40卷 94-97页

作者：彭婷沈精虎乔羽青岛大学机电工程学院山东青岛266071 烟台创迹软件有限公司青岛分公司山东青岛266071

通过研究mask r-cnn算法,并对传统的mask r-cnn算法进行卷积主干的优化,增加联级特征金字塔模型分支,设计出游泳者溺水检测系统。通过对泳池中游泳者姿势进行实时识别,判断出溺水者并及时发出警报。实验结果表明:系统检测速度为5 FPS,... 详细信息

通过研究mask r-cnn算法,并对传统的mask r-cnn算法进行卷积主干的优化,增加联级特征金字塔模型分支,设计出游泳者溺水检测系统。通过对泳池中游泳者姿势进行实时识别,判断出溺水者并及时发出警报。实验结果表明:系统检测速度为5 FPS,检出率为93.3%,误检率为6.4%,效果良好,满足预期要求。

关键词：目标检测分类器 mask r-cnn算法游泳者检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

水稻田主要虫害远程监测识别装备研发

水稻田主要虫害远程监测识别装备研发

作者：张正辉山东农业大学

学位级别：硕士

粮食事关国运民生,粮食安全是国家安全的重要基础。水稻是我国主要粮食作物,在粮食安全中占有极其重要的地位。水稻虫害对水稻产量及品质的影响明显,水稻虫害防治预警是水稻从种植到收获过程中的工作重点。水稻虫害防治效果是水稻丰收... 详细信息

粮食事关国运民生,粮食安全是国家安全的重要基础。水稻是我国主要粮食作物,在粮食安全中占有极其重要的地位。水稻虫害对水稻产量及品质的影响明显,水稻虫害防治预警是水稻从种植到收获过程中的工作重点。水稻虫害防治效果是水稻丰收的关键因素,虫害的发展趋势预测是虫害防治的必要步骤。因此,通过虫害诱捕装备监测并统计虫害数量及虫害种类,对虫害的爆发起到预测和预警的作用。目前,传统的水稻虫害识别主要依靠专家或经验丰富的水稻种植户,通过观察虫害的外形纹理特征,并与标准虫害识别卡比对,识别水稻虫害的种类。该方法对种植户的专业知识要求较高、工作量大,且大部分虫害昼伏夜出,观测难度大。虫害爆发初期,危害状不明显,难以及时发现,往往容易错过防治最佳时期。为解决这一问题,构建一种水稻主要虫害识别模型,利用现有虫情测报灯,对二化螟、棉铃虫进行监测识别,并针对稻飞虱设计一种稻飞虱远程监测装备,完成稻飞虱的自动诱捕、拍摄上传,实现田间对稻飞虱的无人诱捕监测。水稻主要虫害识别模型基于SD-mask r-cnn深度学习网络对水稻主要虫害进行自动分类、识别,具有高效、精准、快速等优点。具体研究内容如下:（1）研发稻飞虱远程监测装备。针对稻飞虱的形态小的特点及其趋光性的生活习性,设计稻飞虱远程监测装备,利用光诱对稻飞虱进行针对性诱捕,隔离网防止体型较大的飞蛾类虫害进入影响监测,使用摄像头对稻飞虱进行拍照采样。整机主要由电源装置、图像采集装置,诱捕装置及控制系统构成,针对稻飞虱进行诱捕和拍摄采集。在设计过程中,充分考虑了装备的稳定性、便携性、实用性以及操作简单性,方便用户日常操作及维护。（2）水稻主要虫害样本图像的采集和扩增。使用智能虫情测报灯、新型飞蛾诱捕器和稻飞虱远程监测装备,对二化螟、棉铃虫及稻飞虱进行图像采集。图像预处理包括采集虫害单体样本初分割,图像的旋转、亮度和饱和度调节并完成数据集制作。（3）搭建mask rcnn网络运行环境。使用Conda环境管理系统进行环境搭建,基于Keras模型库进行Tensor Flow1.13.2的搭建及其他依赖库的安装。保证mask r-cnn识别网络能够在win10系统顺利运行。（4）构建并优化水稻田主要虫害识别模型。提出一种基于深度学习的SD-mask r-cnn卷积神经网络完成精确识别分割虫害图片。网络是在mask r-cnn识别网络的基础上,使用Swish激活函数对特征提取网络res Net 101及其内部的深度残差块进行优化,提高识别网络的精度,同时将改进的深度残差收缩块引入特征提取网络。使用相同样本集分别训练mask r-cnn识别模型和SD-mask r-cnn识别模型,分析对比识别效果。

关键词：水稻田 mask r-cnn算法深度残差收缩网络虫害识别装备