检索结果-南通市图书馆

改进的yolov3算法及其在军事目标检测中的应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

兵工学报 2022年第2期43卷 345-354页

作者：于博文吕明南京理工大学自动化学院江苏南京210094

复杂环境下军事目标检测技术是提高战场态势生成、分析能力的基础和关键。针对军事目标检测任务在复杂环境下传统检测算法的检测性能较低问题,提出一种基于改进yolov3的军事目标检测算法,通过深度学习实现复杂环境下军事目标的自动检测... 详细信息

复杂环境下军事目标检测技术是提高战场态势生成、分析能力的基础和关键。针对军事目标检测任务在复杂环境下传统检测算法的检测性能较低问题,提出一种基于改进yolov3的军事目标检测算法,通过深度学习实现复杂环境下军事目标的自动检测。构建军事目标图像数据集,为各类目标检测算法提供测试环境;在网络结构上通过引入可形变卷积改进的ResNet50-D残差网络作为特征提取网络,提高网络对形变目标的检测精度和速度;在特征融合阶段引入双注意力机制和特征重构模块,增强目标特征的表征能力,抑制干扰,提升检测精度;利用DIOU损失函数和Focal损失函数重新设计目标检测器的损失函数,进一步提高其对军事目标的检测精度;在军事目标图像数据集中进行测试实验。实验结果表明,改进的yolov3算法相比于原yolov3算法,平均精度均值提高了2.98%,检测速度提高了8.6帧/s,具有较好的检测性能,可为战场态势生成、分析提供有效的辅助技术支持。

关键词：目标检测可形变卷积 yolov3算法特征融合注意力机制

基于改进yolov3算法的斜拉桥拉索表面缺陷检测方法

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

传感技术学报 2021年第11期34卷 1509-1517页

作者：李运堂谢梦鸣王鹏峰李孝禄中国计量大学机电工程学院浙江杭州310018 中国计量大学现代科技学院浙江杭州310017

针对人工检测斜拉桥拉索表面缺陷效率低、危险性高、鲁棒性差、检测效果主观性强等问题,提出改进yolov3算法进行斜拉桥拉索表面缺陷自动检测方法。首先,采用K-means聚类算法获取适合拉索表面缺陷特征的先验框尺寸;然后,削减主干特征提... 详细信息

针对人工检测斜拉桥拉索表面缺陷效率低、危险性高、鲁棒性差、检测效果主观性强等问题,提出改进yolov3算法进行斜拉桥拉索表面缺陷自动检测方法。首先,采用K-means聚类算法获取适合拉索表面缺陷特征的先验框尺寸;然后,削减主干特征提取网络中的残差块数量,提高网络检测效率,通过在特征金字塔内添加SPP结构,融合不同感受野的显著特征提升网络对多尺度特征信息的适应能力;最后,将IOU进化成为CIOU作为预测框回归损失,提高定位精度。针对分类效果较差的问题,增大分类损失在总损失中的权重,提高分类精度。测试结果表明,改进yolov3算法mAP达到93.7%,FPS指数为17,满足拉索表面缺陷检测精度和实时性要求。

关键词：机器视觉缺陷检测 yolov3算法斜拉桥拉索

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进yolov3算法的车辆信息检测

重庆大学学报 2021年第12期44卷 71-79页

作者：冯加明储茂祥杨永辉巩荣芬辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051

车辆信息检测是车型识别在智慧交通领域中的首要任务。针对现有的车辆信息检测技术在检测速度、精度以及稳定性方面存在的问题,提出了基于yolov3的深度学习目标检测算法——yolov3-fass。该算法以DarkNet-53网络结构为基础,删减了部分... 详细信息

车辆信息检测是车型识别在智慧交通领域中的首要任务。针对现有的车辆信息检测技术在检测速度、精度以及稳定性方面存在的问题,提出了基于yolov3的深度学习目标检测算法——yolov3-fass。该算法以DarkNet-53网络结构为基础,删减了部分残差结构,降低了卷积层的通道数,添加了1条下采样支路和3个尺度跳连结构,增加了一个检测尺度,并通过K-均值聚类与手动调节相结合的方法计算出12组锚框值。最后通过迁移学习机制对yolov3-fass算法进行微调。在自研的车辆数据集上,yolov3-fass算法与yolov3、yolov3-tiny、yolov3-spp算法以及具有ResNet50和DenseNet201经典网络结构的算法做了对比实验,结果表明yolov3-fass算法能够更精准、高效、稳定地检测到车辆信息。

关键词：深度学习 yolov3算法 DarkNet-53网络结构车辆信息检测目标检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进yolov3算法的视频目标检测

计算机科学与探索 2021年第1期15卷 163-172页

作者：宋艳艳谭励马子豪任雪平北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

由于监控中的行人检测存在背景复杂,目标尺度和姿态多样性及人与周围物体互相遮挡的问题,造成yolov3对部分目标检测不准确,会产生误检、漏检或重复检测的情况。因此,在yolov3的网络基础上,利用残差结构思想,将浅层特征和深层特征进行上... 详细信息

由于监控中的行人检测存在背景复杂,目标尺度和姿态多样性及人与周围物体互相遮挡的问题,造成yolov3对部分目标检测不准确,会产生误检、漏检或重复检测的情况。因此,在yolov3的网络基础上,利用残差结构思想,将浅层特征和深层特征进行上采样连接融合得到104×104尺度检测层,并将K-means算法聚类得到的边界框尺寸应用到各尺度网络层,增加网络对多尺度、多姿态目标的敏感度,提高检测效果。同时,利用预测框对周围其他目标的斥力损失更新yolov3损失函数,使预测框向正确的目标靠近,远离错误的目标,降低模型的误检率,以改善目标间互相遮挡而影响的检测效果。实验结果证明,在MOT16数据集上,相比yolov3算法,提出的网络模型具有更好的检测效果,证明了方法的有效性。

关键词：目标检测 yolov3算法斥力损失深度学习视频理解

基于改进yolov3算法的交通场景目标检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

森林工程 2022年第6期38卷 164-171页

作者：肖雨晴杨慧敏东北林业大学工程技术学院哈尔滨150040

目标检测算法在智能交通领域有着重要的应用,但存在小目标检测精度低和多尺度目标信息丢失的问题。针对此问题,提出一种改进的yolov3_4d算法,可以实现复杂交通场景中多尺度目标的精准识别。首先,为解决不同尺度目标在常规算法中信息丢... 详细信息

目标检测算法在智能交通领域有着重要的应用,但存在小目标检测精度低和多尺度目标信息丢失的问题。针对此问题,提出一种改进的yolov3_4d算法,可以实现复杂交通场景中多尺度目标的精准识别。首先,为解决不同尺度目标在常规算法中信息丢失的问题,在检测网络中增加128×128尺度构造多尺度检测网络,挖掘不同尺度信息。其次,设计注意力残差单元和特征增强模块,注意力残差单元提取深层次小目标语义特征信息,特征增强模块拼接多尺度特征,获取丰富的融合信息。最后,算法引入GIoU和Focal函数设计损失函数,加快收敛速率,增强鲁棒性。数据集BDD 100K和VOC 2012的实验表明,改进算法的mAP50值增加了9.2%和4.0%,小目标的mAP值增加了2.3%和3.2%,充分证实本算法的可行性。

关键词：目标检测智能交通 yolov3算法多尺度检测特征融合

基于yolov3算法的智能采茶机关键技术研究

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国农机化学报 2024年第4期45卷 199-204,236页

作者：马志艳李辉杨光友湖北工业大学武汉市430068 湖北省农机装备智能化工程技术研究中心武汉市430068

在复杂背景下精确识别茶叶嫩芽,是实现高端茶叶智能化采摘的关键技术之一。为实现高端茶叶机械化精准采摘,设计一台基于视觉的采茶样机,根据蛛式机械手采摘茶叶的路径规划,将机械手末端的移动坐标问题转换成静平台3个电机转角问题。针对... 详细信息

在复杂背景下精确识别茶叶嫩芽,是实现高端茶叶智能化采摘的关键技术之一。为实现高端茶叶机械化精准采摘,设计一台基于视觉的采茶样机,根据蛛式机械手采摘茶叶的路径规划,将机械手末端的移动坐标问题转换成静平台3个电机转角问题。针对yolov3算法进行改进,采用EfficientNet网络替代DarkNet-53网络进行特征提取,并利用目标函数GIOU优化损失函数。试验结果表明:改进的yolov3算法在茶叶嫩芽识别方面,其准确率达到86.53%,单张图像平均识别时间为53 ms,相比传统的yolov3算法,性能实现明显的提升,可以达到预期目标,满足机器采摘需求。

关键词：智能采茶 yolov3算法蛛式机械手机器学习图像识别

维普期刊数据库博看期刊

基于yolov3算法的特高压直流线路保护动作行为评价

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

武汉大学学报（工学版） 2024年第6期57卷 746-755页

作者：龚庆武石孝承王艺霖乔卉张豪杰武汉大学电气与自动化学院湖北武汉430072

特高压传输距离较远且工作环境复杂,容易发生故障,线路保护动作正确率不高。基于±800 kV特高压直流输电工程,将目标探测算法与特高压直流保护动作评价相结合,提出了一种基于yolov3算法的特高压直流保护动作评价方法。首先分析了影响线... 详细信息

特高压传输距离较远且工作环境复杂,容易发生故障,线路保护动作正确率不高。基于±800 kV特高压直流输电工程,将目标探测算法与特高压直流保护动作评价相结合,提出了一种基于yolov3算法的特高压直流保护动作评价方法。首先分析了影响线路继电保护动作行为的因素;然后构建了基于yolov3算法的特高压直流线路保护动作评价网络结构,开展基于PSCAD(power systems computer aided design)的特高压直流线路保护动作行为仿真,生成网络训练和测试所需的数据样本集,再利用训练样本集对评价网络进行训练;最后对该网络进行了测试。测试结果表明,该方法可以正确评价特高压直流线路保护的动作行为,具有学习能力强、速度快、精度高等优点,解决了传统人工评价人力不足的问题。

关键词：继电保护保护动作评价特高压直流 yolov3算法 PSCAD仿真

金属表面缺陷检测的改进yolov3算法研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机械科学与技术 2020年第9期39卷 1390-1394页

作者：方叶祥甘平陈俐南京工业大学经济与管理学院南京211810

针对现有的金属表面缺陷检测方法存在着检测效率低、适用范围受限、处理步骤繁琐等缺陷,提出了基于改进型yolov3算法的实时缺陷检测方法。该方法将采集到的图片分为N×N个格子,每个格子用来检测缺陷的中心点是否在格子中,利用特征金字... 详细信息

针对现有的金属表面缺陷检测方法存在着检测效率低、适用范围受限、处理步骤繁琐等缺陷,提出了基于改进型yolov3算法的实时缺陷检测方法。该方法将采集到的图片分为N×N个格子,每个格子用来检测缺陷的中心点是否在格子中,利用特征金字塔与残差层融合特征的方式对图片中的缺陷进行定位,得到多个缺陷的边界框,使用非极大抑制的方法筛选出得分最高的边界框。为了提高检测效果,在输入端对图像进行直方图均衡化,并基于缺陷权重优化了算法中的损失函数以提高缺陷分类的准确性。最后,利用改进型yolov3算法对钢板表面的压痕与划痕进行了实验检测,结果显示该方法可以快速、准确检测出钢材表面的压痕与划痕,精度分别为92%和90%。

关键词：金属表面缺陷检测 yolov3算法目标检测直方图均衡化

基于改进yolov3算法的受电弓安全状态检测技术研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

铁道机车车辆 2024年第2期44卷 94-100页

作者：辛恩承北京纵横机电科技有限公司北京100094 中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所北京100081

受电弓是连接列车和接触网的重要部件,其运行中的工作状态直接影响列车的运营安全,近年来结合车载视频监控系统从图像上进行受电弓安全状态的检测成为主流方法。针对使用传统图像识别方法对受电弓安全状态进行检测存在的精度低和实时性... 详细信息

受电弓是连接列车和接触网的重要部件,其运行中的工作状态直接影响列车的运营安全,近年来结合车载视频监控系统从图像上进行受电弓安全状态的检测成为主流方法。针对使用传统图像识别方法对受电弓安全状态进行检测存在的精度低和实时性差的现状,通过自建受电弓安全运行条件数据集,结合深度学习理论对其进行安全运行状态在线检测。采用GAN神经网络提升了数据集的性能,弥补了数据种类失衡的现象;通过对yolov3算法进行改造,插入即插即用的注意力模块,优化小目标的检测效果;通过与自研硬件的结合实现多路受电弓监控实时视频流的分析,为车载受电弓视频实时智能分析提供新的思路和有力支撑。

关键词：受电弓智能识别视频监控 yolov3算法