检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：付港南京师范大学

学位级别：硕士

江苏省内水系众多,分布密集,水陆面积占比在全国各省中居首位。当前,我省对于河湖水面船只的管理还是以传统的人工方式为主,导致管理效率低下,人力资源成本较高。随着航拍技术的不断发展,用无人机对监管区域巡检,利用计算机视觉技术对... 详细信息

江苏省内水系众多,分布密集,水陆面积占比在全国各省中居首位。当前,我省对于河湖水面船只的管理还是以传统的人工方式为主,导致管理效率低下,人力资源成本较高。随着航拍技术的不断发展,用无人机对监管区域巡检,利用计算机视觉技术对拍摄得到的图像进行分析,得到所辖区域内航行船只的基本信息,以便更好地进行管理。本文重点研究基于ssd目标检测算法的河湖水面船只的识别,并根据管理部门需求开发出了一套河湖船只识别系统。本文的主要工作如下:(1)数据集的制作。首先以泰州市姜堰区属河流为例,利用无人机在已经规划好的河道航拍路线上进行拍摄,接着对采集的图像运用霍夫变换、均值滤波等进行预处理,再使用label Img图像处理工具对图像进行标注。(2)改进ssd目标检测算法。首先对ssd基础网络结构进行改进,在ssd主干网络上的FC7层之后添加RFB(Receptive Field Block)模块,用该模块分别替换主干网络中conv6-2和conv7-2卷积层的方式来增大图像的感受野,从而进一步提高网络特征提取能力。其次对ssd损失函数进行改进,通过在原有的Softmax loss损失函数基础上加入Center loss损失函数,实现在训练过程中对训练集的每个类别在特征空间上都能维护一个类中心,增加了样本经过网络映射后在特征空间与类中心的距离约束,降低了Softmax loss损失函数造成训练过程中类间距过大的训练影响,实验结果显示改进后的ssd目标检测算法在m AP以及FPS两个性能指标上均有了一定的提升。(3)设计与实现河湖水面船只识别系统。基于上述的研究成果成功将改进的ssd目标检测算法嵌入到系统水面船只识别模块中,并在WEB端给出了系统无人机数据采集模块、图像预处理模块、水面船只识别模块、事件决策模块以及身份认证模块等主要功能的实现结果。

关键词：河湖船只管理 ssd目标检测算法 RFB模块 Center loss函数

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ssd算法及其在铁路场景异常目标检测中的应用研究

SSD算法及其在铁路场景异常目标检测中的应用研究

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作者：张雪艳北方工业大学

学位级别：硕士

随着铁路运营网络的日益稠密,铁路系统的安全运行变得尤为重要,需要采取有效的措施尽可能的降低铁路限界内入侵异物对安全运行的影响。现如今研究可靠准确的算法用以确保铁路交通运输安全已成为铁路运营的重要课题。传统的目标检测算法... 详细信息

随着铁路运营网络的日益稠密,铁路系统的安全运行变得尤为重要,需要采取有效的措施尽可能的降低铁路限界内入侵异物对安全运行的影响。现如今研究可靠准确的算法用以确保铁路交通运输安全已成为铁路运营的重要课题。传统的目标检测算法用于铁路场景异常目标检测时,存在特征提取难度高、算法性能易受外界环境影响的不足。近年来,采用卷积神经网络进行目标的特征提取,逐渐取代了人为目标特征设计,并且具有良好的鲁棒性。本课题结合具有良好实时性和检测精度性能的单定点多边框检测器(Single Shot MultiBox Detector,ssd)算法,进行了其在铁路场景异物检测中的应用研究。研究过程收集了铁路场景和普通场景下包含待检测类别的目标图像,结合迁移学习的思想,对ssd网络采取不同的方法进行了多次训练,得到了用于铁路场景异物侵限检测的卷积网络模型,并对模型的性能进行了分析。针对ssd算法对于小尺寸目标检测效果不佳的问题,改进性地提出了多块ssd算法,该过程首先对于待检测图片进行四个重叠区域的分割,然后对划分的图片同时进行ssd网络的检测,最后将检测的结果进行整合筛选输出,解决了传统ssd检测算法对小目标物体检测效果不佳的问题。实验结果表明,使用ssd算法能够完成对铁路场景异物检测的任务。在Anaconda3环境下的Python3.6版本中,得到了对多块ssd网络的性能评价数据。根据目标检测混淆矩阵,可以计算得到多块ssd网络的mF1,达到了96.6%,比传统ssd模型高出了 9.2%。其中,stone类别的F1高于传统ssd网络23.2个百分点。从最终的图片结果对比中,也可以发现改进的多块ssd算法能够检测出更多的目标,并且目标框的位置也更加精准。

关键词：铁路场景异物入侵 ssd目标检测算法多块ssd网络

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基于优化ssd算法的冰鲜鲳鱼新鲜度评估方法研究

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 472-481页

作者：李振波李萌吴宇峰赵远洋郭若皓陈雅茹中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

保障冰鲜水产品的质量安全是提升水产行业供求效益的关键环节之一,冷链储运的发展急需一种快速无损的鱼肉品质检测技术。以冰鲜鲳鱼为研究对象,提出用于鲳鱼新鲜度质变敏感区域定位与评估的目标检测网络ssd优化方法。首先,建立冰鲜鲳鱼... 详细信息

保障冰鲜水产品的质量安全是提升水产行业供求效益的关键环节之一,冷链储运的发展急需一种快速无损的鱼肉品质检测技术。以冰鲜鲳鱼为研究对象,提出用于鲳鱼新鲜度质变敏感区域定位与评估的目标检测网络ssd优化方法。首先,建立冰鲜鲳鱼新鲜度目标检测数据集。其次,依据先验知识,以鲳鱼的鱼眼和鱼鳃作为感兴趣区域,基于ssd目标检测算法自动定位与识别图像中的质变敏感区域,构建鲳鱼新鲜度评估目标检测模型,通过改进主干网络和设计自适应先验框提升网络性能。优化后的ssd网络在金鲳鱼和银鲳鱼数据集上的平均检测精度均值分别达到98.97%和99.42%,检测速度达到37帧/s。

关键词：冰鲜鲳鱼新鲜度冷链 ssd目标检测算法主干网络自适应先验框

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基于嵌入式平台和目标检测算法的室内机器人足球比赛系统

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现代信息科技 2019年第23期3卷 12-14页

作者：刘春龙珠海市理工职业技术学校

视觉图像信号包含了真实世界的丰富的颜色、纹理、形状等信息,是包括人类在内的许多动物感知世界的主要方式。近年来,图像传感器与图像处理算法越来越成熟,在目标检测、目标识别、物体追踪等方面的应用展现出高性能、高精度、低成本等... 详细信息

视觉图像信号包含了真实世界的丰富的颜色、纹理、形状等信息,是包括人类在内的许多动物感知世界的主要方式。近年来,图像传感器与图像处理算法越来越成熟,在目标检测、目标识别、物体追踪等方面的应用展现出高性能、高精度、低成本等优势。本文实现了一套基于嵌入式平台和ssd算法的室内物体检测、识别、追踪算法,并且将这一系列算法应用于室内机器人足球赛,搭建了完整的室内机器人对抗系统。本文中提出的基于ssd算法的室内机器人足球比赛系统在目标检测准确率和效率方面都优于传统计算机视觉算法。

关键词：卷积神经网络 ssd目标检测算法智能机器人嵌入式

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基于改进ssd的轧制设备手部安全检测方法研究

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制造业自动化 2023年第2期45卷 22-29页

作者：易海涛李博刘旗骆德汉广东工业大学信息工程学院广州510006 电子科技大学中山学院机电工程学院中山528402

针对轧制行业容易发生机器轧伤工人手部的安全事故,研究一种视觉快速识别手部进入危险区域的方法,提出一种基于ssd(Single Shot Multibox Detector)改进的轻量型手部检测算法。将改进的神经网络MobileNet作为ssd主干网络对输入数据进行... 详细信息

针对轧制行业容易发生机器轧伤工人手部的安全事故,研究一种视觉快速识别手部进入危险区域的方法,提出一种基于ssd(Single Shot Multibox Detector)改进的轻量型手部检测算法。将改进的神经网络MobileNet作为ssd主干网络对输入数据进行特征提取,并重新设计六个特征提取层;借鉴特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN)设计特征融合策略,使较浅特征层获取更丰富的语义信息;使用K-means聚类算法对模型默认框进行调整,使模型检测更加具有针对性;最后引入迁移学习策略对网络训练进行加速。从现场生产视频中获取真实环境下的人手数据样本进行实验,该改进算法检测速度达到20FPS,平均精度均值(mAP)可以达到99.44%,模型大小仅为25.7MB,检测性能优于当前主流的目标检测方法。

关键词：手部安全检测 ssd目标检测算法特征融合 K-means聚类

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基于轻量级神经网络的小尾寒羊面部识别

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山东农业大学学报（自然科学版） 2024年第2期55卷 254-261页

作者：孙权宣传忠张梦宇张曦文赵明辉宋硕郝敏内蒙古农业大学机电工程学院内蒙古呼和浩特010018

为实现羊只面部身份快速识别,本文以自建数据集为研究对象,提出了一种基于ssd的轻量化检测算法。首先该算法将ssd的主干网络VGG16替换成轻量级神经网络MobileNetv2,构建了一种轻量化混合神经网络模型。其次在特征提取网络参数量为1122&#... 详细信息

为实现羊只面部身份快速识别,本文以自建数据集为研究对象,提出了一种基于ssd的轻量化检测算法。首先该算法将ssd的主干网络VGG16替换成轻量级神经网络MobileNetv2,构建了一种轻量化混合神经网络模型。其次在特征提取网络参数量为1122×32的bottleneck层前端和72×160的bottleneck层后端分别引入CA、SE、CBAM和ECA注意力机制,实验结果表明72×160的bottleneck层后端引入ECA注意力机制是最优的。最后将smoothL1损失函数替换成BalancedL1损失函数。最优模型(ssd-v2-ECA2-B)模型大小从ssd的132MB减小到56.4MB,平均精度均值为81.16%,平均帧率为64.21帧/s,相较于基础的ssd模型平均精度均值提升了0.94个百分点,模型体积减小了75.6MB,检测速度提高了5.23帧/s。利用相同数据集在不同目标检测模型上进行对比试验,与ssd模型、Faster R-CNN模型、Retinanet模型相比,平均精度均值分别提升了0.36、2.40和0.07个百分点,与改进前的模型相比具有更好的综合性能。改进模型在大幅减少模型大小及其计算量的同时使模型性能保持在一个较高的水平,为畜牧养殖数字化和智能化提供方法参考,具有较高的应用价值。

关键词：羊脸识别 ssd目标检测算法 MobileNetv2轻量级神经网络

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改进ssd算法在零部件检测中的应用研究

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计算机工程与应用 2021年第7期57卷 257-262页

作者：沈新烽姜平周根荣南通大学电气工程学院江苏南通226019

针对生产线上运动过程中的零部件类型检测的实时性和准确度要求高,部分零件体积较小难以检测的问题,提出一种基于改进ssd(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法的零部件检测方法。使用轻量级网络MobileNetV3-Large替代ssd算法的... 详细信息

针对生产线上运动过程中的零部件类型检测的实时性和准确度要求高,部分零件体积较小难以检测的问题,提出一种基于改进ssd(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法的零部件检测方法。使用轻量级网络MobileNetV3-Large替代ssd算法的主干网络VGG-16,图像输入长宽尺寸由300×300像素改为224×224像素,利用特征金字塔网络提升对体积较小零件的检测效果。以气动马达零部件的检测为例进行仿真实验;网络训练中,利用数据增强提高模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的ssd算法在提高对零部件实时性检测速度的同时,保证了检测的准确率。

关键词：零部件检测 ssd目标检测算法 MobileNetV3 特征金字塔网络

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用于盲人视觉辅助的多目标快速识别并同步测距方法

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福州大学学报（自然科学版） 2018年第4期46卷 472-480页

作者：吴晓烽吴丽君吴振辉陈志聪林培杰文吉成福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所福建福州350116 国家电网福州供电公司福建福州350003

提出一种以摄像头实现的可用于盲人视觉辅助的多运动目标快速识别并同步测距方法.该方法以深度学习多目标检测算法(single shot multibox detector,ssd)识别各类目标,并通过ssd输出的目标类别及检测框(bounding box)高度来提出测距模型... 详细信息

提出一种以摄像头实现的可用于盲人视觉辅助的多运动目标快速识别并同步测距方法.该方法以深度学习多目标检测算法(single shot multibox detector,ssd)识别各类目标,并通过ssd输出的目标类别及检测框(bounding box)高度来提出测距模型,从而同步地获取多个目标的测量距离.本方法仅通过普通摄像头便能识别较多类物体且识别类别数量可拓展,能够将测距模块和障碍物识别模块同步执行,从而可对多个物体实时识别并同步测距.实验结果表明,本方法能有效地识别障碍物,具有良好的测距精度,为盲人视觉辅助的一种有效探索.

关键词：盲人视觉辅助多运动目标检测 ssd目标检测算法实时测距

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腰椎神经根核磁共振图像检测算法研究

腰椎神经根核磁共振图像检测算法研究

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作者：吴伯雄大连海事大学

学位级别：硕士

腰椎间盘突出症成为越来越常见的疾患之一,临床上有两种主要情况会引发此疾病。一种原因是腰间盘各部分在不同程度上的退行性改变后,在外力因素的作用下,腰间盘的纤维环破裂,髓核组织从破裂之处突出于后方或椎管内,导致相邻脊神经根遭... 详细信息

腰椎间盘突出症成为越来越常见的疾患之一,临床上有两种主要情况会引发此疾病。一种原因是腰间盘各部分在不同程度上的退行性改变后,在外力因素的作用下,腰间盘的纤维环破裂,髓核组织从破裂之处突出于后方或椎管内,导致相邻脊神经根遭受刺激或压迫,从而产生腰部疼痛,一侧下肢或双下肢麻木、疼痛等一系列临床症状。另一种原因是腰椎椎管内静脉曲张肿大压迫神经根,引起腰部疼痛,引起下肢麻木等一系列临床症状。由椎管内静脉丛异常曲张所导致的腰腿疼痛,很难通过原生核磁共振图像进行分析与确认,故而本论文主要对核磁共振图像中腰椎神经根检测问题进行研究。腰椎神经根核磁共振图像检测存在多形态、目标小、数据不平衡这几个难点。多形态是指同一部位的神经根在不同时刻表现出不同的状态,我们提出了 Dssd(deformable convolution Single Shot Detector)目标检测算法来解决多形态的问题。同时针对Dssd卷积神经网络模型对小目标检测精度不高的问题,提出了一种基于特征金字塔结构的Dssd改进模型。特征金字塔结构可以将深层的携带有更抽象、更丰富的语义信息的卷积特征图与浅层的分辨率更高、更细节的卷积特征图进行融合。最后,为了处理数据不平衡问题,我们根据置信度动态调整交叉熵损失,对标准交叉熵损失函数进行了改进。我们首先在标准数据集VOC2007和VOC2012上测试本文提出的检测算法,并与ssd目标检算法进行比较,实验结果表明我们提出的算法拥有更好的性能。接着我们在临床核磁共振图像数据集上进行测试,同时也与其他模型进行了比较,结果显示了腰椎神经根多形态检测算法的优越性。

关键词：腰椎神经根多形态卷积神经网络特征金字塔 ssd目标检测算法

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基于机器学习的公交客流统计方法研究

基于机器学习的公交客流统计方法研究

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作者：张文涛长安大学

学位级别：硕士

公交客流量是公共交通管理部门对城市公交线路优化、车辆调度的重要数据来源,如何获取精确的公交客流数据具有重要的研究价值。目前,公交客流计数系统的整体框架主要分为乘客目标检测、轨迹跟踪和分类计数三大部分。采用传统图像处理方... 详细信息

公交客流量是公共交通管理部门对城市公交线路优化、车辆调度的重要数据来源,如何获取精确的公交客流数据具有重要的研究价值。目前,公交客流计数系统的整体框架主要分为乘客目标检测、轨迹跟踪和分类计数三大部分。采用传统图像处理方法在二维图像上进行乘客目标检测依然存在很多问题,例如易受光照干扰、背景抖动以及乘客形态多变等因素影响,很难对乘客进行精确锁定。而乘客目标检测作为整个系统的基础部分,其精确度将对后期的跟踪和人数统计产生直接的影响。针对以上问题,本文在乘客目标检测方面分别采用两种不同的检测算法。第一种算法充分利用深度相机获取的深度信息,通过相机三维标定将深度图像转换为世界坐标系下的俯视投影图,然后根据单个人体目标头部区域具有最大高度值的特点,采用局部高度最大值算法对人头目标进行锁定,最后结合SVM(Support Vector Machine)分类器对人头目标进行分类识别。利用深度信息构建公交场景的三维信息不仅有效地减少了光照的影响还避免了乘客之间相互遮挡的问题,对乘客目标检测创造了良好的条件。第二种算法将深度学习中的ssd(Single Shot MultiBox Detector)网络模型应用于乘客人头目标检测,ssd网络模型能够从样本数据中自主学习可以表达目标本质属性的特征,因此可以更加精确地检测乘客目标。本文利用大量公交视频建立人头目标样本库,分别选取不同样本量的人头目标训练人头目标模型并进行实验分析对比,选则具有最佳检测性能的模型实现乘客目标的精确检测。在乘客人头目标跟踪的问题上采用“帧间匹配+卡尔曼滤波”的组合方法对目标进行匹配跟踪获得运动轨迹。首先在乘客目标检测的基础上,采用帧间匹配法对目标检测框进行初步匹配,当目标存在漏检或者被遮挡时则利用卡尔曼滤波对目标位置信息进行预测,并在预测位置周围区域范围内进行搜索,实现目标的连续跟踪。最后根据乘客目标运动轨迹和伪目标轨迹的特征分布,选取区分度最好的特征组合对轨迹进行分类计数,实现公交客流统计。本文分别对以上两种基于不同目标检测算法的公交客流统计方法进行了测试,实验结果表明,这两种方法均具有较高的人数统计精度,基于深度图像检测算法的人数统计精度为95.16%,基于深度学习ssd目标检测算法的人数统计精度为97.72%,均能满足公交客流统计的实际需求。

关键词：深度图像 ssd目标检测算法 SVM分类器卡尔曼滤波

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