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面向带钢表面小目标缺陷检测的改进yolov7算法

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2024年第3期47卷 303-308,316页

作者：樊嵘马小陆安徽工业大学电气与信息工程学院安徽马鞍山243002

带钢表面小目标缺陷检测是工业质检领域的研究热点。针对热轧带钢表面缺陷检测任务中小目标缺陷易产生漏检的问题,文章提出一种改进的yolov7算法。在骨干网络中融入通道空间注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和可... 详细信息

带钢表面小目标缺陷检测是工业质检领域的研究热点。针对热轧带钢表面缺陷检测任务中小目标缺陷易产生漏检的问题,文章提出一种改进的yolov7算法。在骨干网络中融入通道空间注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和可重参数化卷积模块,以提升小目标特征的提取效率;采用改进的双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN)颈部网络替换原有的路径聚合网络(path aggregation network,PANet)颈部网络,实现对小目标缺陷特征的高效提纯;采用解耦检测头进行检测结果输出,使网络在训练时进一步收敛至更高精度。实验结果表明,改进后的yolov7算法在小目标带钢缺陷检测场景下检测精度领先yolov7算法4.3 AP50精度,领先yolov6算法5.0 AP50精度,领先YOLOX算法4.8 AP50精度,说明该算法可以较好地应用于小目标带钢缺陷检测。

关键词：机器视觉缺陷检测 yolov7算法双向特征金字塔网络(BiFPN) 注意力机制

基于改进yolov7算法的井场作业安全检测方法研究

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石油工业技术监督 2024年第5期40卷 43-47,70页

作者：孙亚招王景浩李宗祥西安石油大学计算机学院陕西西安710065

针对油井场作业中因监管效率低下导致的安全事故问题,提出了一种改进的yolov7算法来检测井场作业人员不安全行为。首先,将yolov7模型颈部中的原金字塔池化模块替换为空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,ASPP采用多个并行的空洞卷积分支,每个... 详细信息

针对油井场作业中因监管效率低下导致的安全事故问题,提出了一种改进的yolov7算法来检测井场作业人员不安全行为。首先,将yolov7模型颈部中的原金字塔池化模块替换为空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,ASPP采用多个并行的空洞卷积分支,每个分支具有不同的采样率,从而获得不同尺度的感受野,提高了模型对多尺度特征信息的捕获能力;其次将yolov7模型检测头中的普通卷积替换为全维度动态卷积,从4个维度来学习卷积核内部的注意力值,从而获得全维度的卷积核权重,增强了模型对关键特征的关注度。最后,与原yolov7模型进行实验对比。结果表明,改进后的模型平均精度均值提高了5.58%。与其他目标检测模型相比,检测性能有显著提升。

关键词： yolov7算法不安全行为空洞空间金字塔池化全维度动态卷积

一种改进yolov7算法在验证码识别中的应用

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莆田学院学报 2023年第5期30卷 57-61页

作者：朱洪华莆田学院机电与信息工程学院福建莆田351100

针对yolov7算法在验证码字符检测进行特征提取时,原始主干网络的某些局部信息在逐层提取时中经常会出现信息丢失等问题,提出了RDN-yolov7算法。该算法借鉴了残差密集网络中提取多层特征的方式,实现了在深层网络中对各个层的不同特征进... 详细信息

针对yolov7算法在验证码字符检测进行特征提取时,原始主干网络的某些局部信息在逐层提取时中经常会出现信息丢失等问题,提出了RDN-yolov7算法。该算法借鉴了残差密集网络中提取多层特征的方式,实现了在深层网络中对各个层的不同特征进行提取和融合。为了验证算法的有效性,通过Python自动生成,以及从58同城、搜狐网站上爬取数据,生成3类各具特点的验证码数据集,同时与目前目标检测领域先进的RCN、VGG-16、SVM、ResNet、yolov7算法进行对比。从实验结果来看,RDN-yolov7算法的字符检测成功率达到98%以上,优于对比的几种算法,具有一定的实际应用价值。

关键词： yolov7算法残差密集网络验证码 Python

基于改进yolov7算法的钢表面缺陷检测方法

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电子技术（上海） 2023年第6期52卷 390-391页

作者：张磊黄忠虎徐智勇汪井源李建华赵继勇王艺敏中国人民解放军陆军工程大学江苏210001 福建理工大学交通运输学院福建350108

阐述一种基于改进yolov7的钢表面缺陷检测方法,通过引入K-means++聚类算法提高网络检测精度,利用FReLU替换原有的激活函数增强网络的空间灵敏度,引入了CBAM注意力机制,提高网络对缺陷目标的关注度。

关键词：表面缺陷检测 yolov7算法 FReLU CBAM注意力机制

面向配电柜字符识别的yolov7-MSBP目标定位算法

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计算机应用 2024年

作者：王呈王炀荣英佼江南大学物联网工程学院近地面探测技术重点实验室

通过机器视觉算法精确定位配电柜仪表位置是实现仪表智能化识别的关键。针对配电柜背景复杂、字符尺度多样和相机像素低而导致的目标定位精度不高问题，提出一种面向配电柜字符识别的yolov7-MSBP目标定位算法。首先,设计Micro-branch检... 详细信息

通过机器视觉算法精确定位配电柜仪表位置是实现仪表智能化识别的关键。针对配电柜背景复杂、字符尺度多样和相机像素低而导致的目标定位精度不高问题，提出一种面向配电柜字符识别的yolov7-MSBP目标定位算法。首先,设计Micro-branch检测分支,改进初始锚框铺设间隔,提高对小目标的检测精度。其次,引入双向特征金字塔(BiFPN),跨尺度融合不同层特征值,改善因下采样造成的细节特征丢失、特征融合不充分问题；同时，设计同步混合阈卷积注意力模块(Syn-CBAM)，加权融合通道、空间注意力特征,提升算法的特征提取能力；在主干网络引入部分卷积(PConv)模块,降低算法冗余和延迟,提高检测速度。最后,将yolov7-MSBP定位结果送入Paddle OCR(Optical Character Recognition)模型进行字符识别。实验结果表明，yolov7-MSBP算法的平均精度均值(mAP)值达到93.2%，与yolov7算法相比，性能提高了4.3个百分比,能够快速准确地定位识别配电柜字符，验证了所提算法的有效性。

关键词： yolov7算法仪表识别注意力机制双向特征金字塔机器视觉

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改进yolov7的道路多目标检测算法

重庆理工大学学报(自然科学) 2024年

作者：张琦张赛军周广生谢豪华南理工大学机械与汽车工程学院

道路环境的感知是自动驾驶任务中的重要组成部分，为解决道路环境感知中小目标检测困难、检测目标尺寸不一致以及检测目标的遮挡给检测任务带来的困难，提出一种深度学习增强方法以提高目标检测性能。首先，设计了Bottleneck-ELAN(Bottl... 详细信息

道路环境的感知是自动驾驶任务中的重要组成部分，为解决道路环境感知中小目标检测困难、检测目标尺寸不一致以及检测目标的遮挡给检测任务带来的困难，提出一种深度学习增强方法以提高目标检测性能。首先，设计了Bottleneck-ELAN(Bottleneck-Efficient Layer Aggregation Networks)模块作为主干，加强了模型的特征提取能力。同时，使用Gather-and-Distribute(GD)机制实现了特征图之间跨尺度的直接融合，解决了颈部网络的信息丢失问题。此外，采用Complete-IOU(CIOU)和Normalized Wasserstein Distance(NWD)相结合的损失函数组，克服了单一IOU损失函数对不同尺度物体位移敏感性不一致和平滑性差的问题。实验结果表明，改进后的模型在BDD100K数据集上的平均精度均值达到了43.4％，相较于原始的yolov7算法提高了3.1%，并且在小目标检测中精度提升更为明显，提升达到了10%。

关键词：计算机视觉目标检测深度学习 yolov7算法

基于yolov7和图像分块的车道线破损检测算法

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传感器与微系统 2024年第9期43卷 131-134,139页

作者：温王鹏罗文婷李林张德津陈文婷吴镇涛福建农林大学交通与土木工程学院福建福州350000 南京工业大学交通运输工程学院江苏南京211816 深圳大学建筑与城市规划学院广东深圳518060

提出了一种结合yolov7和图像分块的车道线破损检测方法。首先,利用yolov7模型检测并提取车道线区域。其次,运用Otsu法计算每个子块的阈值及子块背景区域和目标区域的灰度均值差值,以此实现二值化。然后,采用双线性插值法平滑图像,实现... 详细信息

提出了一种结合yolov7和图像分块的车道线破损检测方法。首先,利用yolov7模型检测并提取车道线区域。其次,运用Otsu法计算每个子块的阈值及子块背景区域和目标区域的灰度均值差值,以此实现二值化。然后,采用双线性插值法平滑图像,实现车道线分割,并利用拓扑结构分析法提取车道线轮廓。最后,设计了像素统计、直线拟合、割断检测3种方法判断车道线是否破损。实验结果表明:在不同场景下,该算法在破损车道线检测中的精确率为91.79%,具有较好的检测效果和一定的应用价值。

关键词：车道线破损检测深度学习 yolov7算法分块分割最大类间方差法

基于yolov7的交通目标检测算法研究与设计

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基于YOLOv7的交通目标检测算法研究与设计

作者：王沛雪延安大学

学位级别：硕士

随着科技和经济的快速发展,无人驾驶技术和辅助驾驶系统的发展受到人们的广泛关注,作为这两个方向的核心部分,交通目标检测算法的发展也越发重要。目前出现的交通目标检测算法虽然取得了很大的进步,然而在实际应用还存在着场景复杂、目... 详细信息

随着科技和经济的快速发展,无人驾驶技术和辅助驾驶系统的发展受到人们的广泛关注,作为这两个方向的核心部分,交通目标检测算法的发展也越发重要。目前出现的交通目标检测算法虽然取得了很大的进步,然而在实际应用还存在着场景复杂、目标密集以及设备原因导致的误检与漏检问题,影响检测精度;其次由于现有的目标检测算法往往复杂度过高,内存占用大,造成检测速度偏低而无法部署到移动端。针对上述出现的问题,本文的主要研究内容如下:(1)针对交通道路场景中容易出现误检和漏检的问题,本文以yolov7算法为基准进行改进。首先,为解决网络小目标检测结果不理想的问题,在原网络的基础上增加一个160×160尺寸的小目标检测层;其次,在主干网络上融入CBAM注意力机制,使网络对自己感兴趣的区域赋予权重,削弱无关背景的干扰,以增强网络的特征提取能力;再次,借鉴Bi FPN方法的思想,对yolov7特征融合网络进行优化,缓解浅层网络信息丢失的问题;最后,将CIo U损失函数更改为SIo U函数,以减少模型收敛不稳定问题,提高模型的鲁棒性。(2)针对现有交通道路目标检测算法自身复杂度高,内存占用大,难以在移动端部署的问题,本文提出一种基于yolov7-tiny的轻量化的交通道路目标检测算法。通过使用Ghost-Conv鬼影卷积代替原网络中的普通卷积,消除网络中出现的冗余特征图,减少网络参数量提升网络速度;基于Bot Net网络思想,将多头自注意力机制融入ELAN模块中,提出一个新的模块M-ELAN代替原始主干网络中的ELAN模块,让网络可以关注局部和全局信息的同时降低参数量;通过在颈部网络中引入Sim AM注意力机制,在不增加参数量的同时增强检测效果。相比于原网络,改进后的网络其参数量和FLOP分别下降了22%和20.7%,更适合部署到移动端。(3)设计了一款道路交通目标检测系统。本研究应用Py Side6搭建平台,该平台利用提前训练好的权重文件对图片、视频和摄像头输入的数据进行检测,同时还设计了两个调控按钮来调节置信度和交并比,满足客户多样性需求。

关键词：深度学习交通目标检测 yolov7算法轻量化 PySide6

面向智慧养老的改进yolov7人脸识别算法

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信息工程大学学报 2024年第2期25卷 175-180,226页

作者：戴莹叶贵安徽警官职业学院安徽合肥233670

针对目前社会老龄化趋势,为适应养老领域发展需求,提出面向智慧养老的改进yolov7人脸识别算法。首先,提出多尺度信息输入模块,提取图像的全局信息,提高信息利用率;其次,总结归纳老年人脸特征,提出全局自适应特征提取模块,结合注意力机... 详细信息

针对目前社会老龄化趋势,为适应养老领域发展需求,提出面向智慧养老的改进yolov7人脸识别算法。首先,提出多尺度信息输入模块,提取图像的全局信息,提高信息利用率;其次,总结归纳老年人脸特征,提出全局自适应特征提取模块,结合注意力机制改进主干网络和检测头;最后,通过迁移学习方法训练网络,并加入多项式损失策略分配特征权重,同时不断调试参数来提高网络识别能力。实验结果表明,所提网络在老年人脸数据上的精度和召回率分别为95.26%和91.57%,并且相比于原yolov7的网络参数量下降了5.4%。

关键词：智慧养老人脸识别 yolov7算法注意力机制