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华东交通大学学报 2024年第3期41卷 65-73页

作者：王晓明陈智宇董文涛姚道金黄贻凤华东交通大学电气与自动化工程学院江西南昌330013 华东交通大学土木建筑学院江西南昌330013

【目的】针对铁路运行时由于接触网吊弦缺陷造成的安全隐患问题,提出一种基于改进yolov7x的接触网吊弦缺陷识别方法。【方法】首先在主干特征提取层的末端引入Swin Transformer网络替换原有的扩展高效层聚合网络模块,提高网络掌握全局... 详细信息

【目的】针对铁路运行时由于接触网吊弦缺陷造成的安全隐患问题,提出一种基于改进yolov7x的接触网吊弦缺陷识别方法。【方法】首先在主干特征提取层的末端引入Swin Transformer网络替换原有的扩展高效层聚合网络模块,提高网络掌握全局信息的能力,再引用SIoU(SCYLLA-IoU)损失函数替换原网络的损失函数,为预测框收敛过程添加方向惩罚机制,最后使用coordinate attention(CA)注意力机制融合颈部层中的扩展高效层聚合网络模块,增强颈部网络模块的全局感受野。【结果】仿真结果表明,此改进算法训练出的模型精度达到95.9%,相较于原yolov7x算法检测精度提高了4.7%,检测速度也达到了52帧/s。【结论】改进算法解决了在吊弦缺陷识别领域检测效率低下的问题,在实际作业中能够提高接触网吊弦缺陷排查工作的效率。

关键词：接触网吊弦缺陷检测 yolov7x Swin Transformer SIoU损失函数 CA

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基于改进yolov7x的车型识别算法

引用

辽宁大学学报（自然科学版） 2024年第2期51卷 184-192页

作者：许超王浩宇刘忠义王中文李博辽宁大学物理学院辽宁沈阳110036 辽宁大学司法鉴定研究院辽宁沈阳110036

为提高车型识别精度并改善误检问题,本文提出了一种改进yolov7x的车型识别算法.首先,对BIT-Vehicle数据集进行提取并人为划分,使数据集符合模型要求;其次,将CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制加入backbone网络中,... 详细信息

为提高车型识别精度并改善误检问题,本文提出了一种改进yolov7x的车型识别算法.首先,对BIT-Vehicle数据集进行提取并人为划分,使数据集符合模型要求;其次,将CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制加入backbone网络中,在模型参数增幅较小的情况下,提升主干网络的特征提取能力;最后,引入SIoU损失函数,利用predict box和groundtruth box之间的向量角度,重新定义了损失函数,提高了模型检测的mAP0.5(mean Average Precision,IoU=0.5)与准确率.实验结果表明,改进yolov7x算法整体识别结果优于yolov7x算法,改进yolov7x算法的mAP0.5和准确率分别为98.4%和97.4%,分别提高了0.5%和1.1%,具有更优的精度和更低的误检率,较好地满足了车型识别的需求.

关键词： yolov7x 车型识别注意力机制

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