基于改进长短时记忆网络的驾驶行为检测方法研究 被引量：10

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作者 施冬梅 肖锋 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期1203-1209,1262,共8页

疲劳驾驶和不安全驾驶行为是引起交通事故的主要原因,随着智能交通技术的发展,利用深度学习算法进行驾驶行为检测已成为研究的热点之一。在卷积神经网络和长短时记忆神经网络的基础上,结合注意力机制改进网络结构,提出一种混合双流卷积... 疲劳驾驶和不安全驾驶行为是引起交通事故的主要原因,随着智能交通技术的发展,利用深度学习算法进行驾驶行为检测已成为研究的热点之一。在卷积神经网络和长短时记忆神经网络的基础上,结合注意力机制改进网络结构,提出一种混合双流卷积神经网络算法,空间流通道采用卷积神经网络提取视频图像的空间特征值,以空间金字塔池化代替均值池化,统一了特征图的尺度变换,时间流通道采用SSD算法计算视频序列相邻两帧光流图像,用于人眼等脸部小目标的检测,再进行图像特征融合与分类,在LFW数据集和自建数据集中进行了实验,结果表明本方法的人脸识别和疲劳驾驶的检测准确率分别高于其他方法1.36和2.58个百分点以上。 展开更多

关键词 安全驾驶 卷积神经网络 长短时记忆 单步检测 人脸识别 疲劳驾驶检测

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基于轻量级网络的装甲目标快速检测 被引量：10

2

作者 孙皓泽 常天庆 +3 位作者 张雷 杨国振 韩斌 李严彪 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1110-1121,共12页

针对战场环境下装甲目标的检测任务,提出一种基于轻量级网络的快速检测方法.首先以轻量级卷积神经网络MobileNet 作为骨架网络,构建一个多尺度的单步检测网络;然后针对装甲目标的尺寸分布情况使用分辨率更高的卷积特征图,并在每个检测... 针对战场环境下装甲目标的检测任务,提出一种基于轻量级网络的快速检测方法.首先以轻量级卷积神经网络MobileNet 作为骨架网络,构建一个多尺度的单步检测网络;然后针对装甲目标的尺寸分布情况使用分辨率更高的卷积特征图,并在每个检测单元上新加入一个残差模块,增强了对小尺度目标的检测能力;最后引入focal-loss损失来替代传统的交叉熵损失函数,有效地克服了训练过程中存在的正负样本分布极度不平衡的问题.针对装甲目标构建了专用的目标检测数据集,并在该数据集上对几种目前主流的单步检测方法进行了训练和测试,实验结果表明,该方法在检测精度、模型容量以及运行速度上均取得了较好的效果,对于无人机等小型移动侦查平台具备良好的适用性. 展开更多

关键词 装甲目标 轻量级卷积神经网络 目标检测 单步检测器

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基于YOLOX的金属表面缺陷检测算法

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作者 王海航 韩文花 王坤 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第9期2803-2810,共8页

为解决传统检测方法对金属表面缺陷检测速度慢、精度低的问题,研究基于深度学习的YOLOX检测算法。在YOLOv4主干网络加入Focus结构,避免图片下采样中信息丢失;预测端创新性采用无锚框思想、解耦头和SimOTA动态正样本匹配方法对融合后特... 为解决传统检测方法对金属表面缺陷检测速度慢、精度低的问题,研究基于深度学习的YOLOX检测算法。在YOLOv4主干网络加入Focus结构,避免图片下采样中信息丢失;预测端创新性采用无锚框思想、解耦头和SimOTA动态正样本匹配方法对融合后特征进行预测,加快收敛速度。将该算法用于金属表面缺陷数据集,实验结果表明,结合无锚框、解耦头、样本匹配方法可使平均检测精度均值提升到83.78%,比YOLOv3和YOLOv4算法分别提升13%和7%,检测图片速度达到65张/秒,检测精度和速度均具有明显提升。 展开更多

关键词 目标检测 缺陷检测 单步检测算法 无锚框 特征金字塔 解耦头 样本匹配

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基于卷积神经网络的目标检测算法综述 被引量：3

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作者 陈伟骏 周长胜 +2 位作者 黄宏博 彭帅 崇美英 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2020年第2期90-96,共7页

目标检测一直是计算机视觉领域中的研究热点。由于高性能计算设备发展迅速以及深度学习技术的不断突破,卷积神经网络也被应用到目标检测领域。基于卷积神经网络的目标检测算法的发展大致分为两个方向:基于候选区域的两步检测器以及基于... 目标检测一直是计算机视觉领域中的研究热点。由于高性能计算设备发展迅速以及深度学习技术的不断突破,卷积神经网络也被应用到目标检测领域。基于卷积神经网络的目标检测算法的发展大致分为两个方向:基于候选区域的两步检测器以及基于一体化卷积神经网络的单步检测器。两步检测器一般具有速度慢精度高的特点,单步检测器一般具有速度快精度低的特点。针对这两个方向总结了基于卷积神经网络的目标检测算法的研究进展和存在的问题,对目标检测未来的发展趋势进行了展望。 展开更多

关键词 卷积神经网络 目标检测 计算机视觉 两步检测器 单步检测器

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面向机器人抓取的双目视觉单步多目标检测方法应用研究 被引量：18

5

作者 李世裴 李春琳 +1 位作者 韩家哺 朱新龙 《重庆工商大学学报（自然科学版）》 2021年第5期68-74,共7页

针对工业机器人的抓取技术普遍采用离线示教的方式,目标物的改变就会导致抓取不准的问题,研究了一种面向机器人抓取的双目视觉单目多目标检测方法,强化了机器人的抓取能力;首先搭建机器人抓取视觉检测系统,系统采用双目测距模型定位深度... 针对工业机器人的抓取技术普遍采用离线示教的方式,目标物的改变就会导致抓取不准的问题,研究了一种面向机器人抓取的双目视觉单目多目标检测方法,强化了机器人的抓取能力;首先搭建机器人抓取视觉检测系统,系统采用双目测距模型定位深度,单步多目标检测器定位像素坐标;通过相机标定和eye-to-Hand手眼标定将图像中的像素坐标以及双目测距模型的深度坐标转换为机器人基坐标的位姿,建立机器人运动学模型完成机器人基坐标到机器人末端坐标的转换,通过ROS实现上位机与机器人通讯,并将定位结果发送给ROS;经过多次实验,表明方法的目标检测误差在3.5 mm以内,深度误差在1.2 mm之内,具有很好的实用推广价值。 展开更多

关键词 单步多目标检测 双目视觉 机器人抓取 相机标定

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基于特征融合SSD的远距离车辆检测方法 被引量：13

6

作者 刘鸣瑄 刘惠义 《国外电子测量技术》 2020年第2期28-32,共5页

针对SSD算法对远距离车辆检测中无法考虑局部细节、纹理特征等,进而造成检测精度低的问题,提出了一种基于特征融合的SSD方法并用于远距离车辆检测,将高分辨率的浅层卷积层和语义较强的深层卷积层进行融合,通过残差块设计一个完整的特征... 针对SSD算法对远距离车辆检测中无法考虑局部细节、纹理特征等,进而造成检测精度低的问题,提出了一种基于特征融合的SSD方法并用于远距离车辆检测,将高分辨率的浅层卷积层和语义较强的深层卷积层进行融合,通过残差块设计一个完整的特征融合结构,增加网络的宽度和深度。对KITTI和TT100k数据集进行了检测能力和平均精度均值的对比实验,结果表明,针对远距离车辆,改进后基于特征融合SSD方法的准确率有明显提高。 展开更多

关键词 远距离车辆检测 单步多框检测器 卷积神经网络 特征融合

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基于深度学习SSD目标检测算法的混凝土结构裂缝识别 被引量：12

7

作者 李想 熊进刚 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2021年第1期43-51,共9页

针对当前土木工程混凝土结构裂缝识别效率低、精度不高的现状,基于深度学习理论,提出了一种基于单步多框检测(SSD)的裂缝识别方法。利用labelimg插件制作了2种具有代表性的裂缝数据集BCD和CCIC的数据标签。然后利用大量典型的裂缝图片... 针对当前土木工程混凝土结构裂缝识别效率低、精度不高的现状,基于深度学习理论,提出了一种基于单步多框检测(SSD)的裂缝识别方法。利用labelimg插件制作了2种具有代表性的裂缝数据集BCD和CCIC的数据标签。然后利用大量典型的裂缝图片进行识别训练,比较模型在不同样本类型和数量下训练效果的差异。并通过取样验证、损失值可视化和mAP精度评价等方法,证明该裂缝识别系统精度能达到95%以上并具有一定的普适性。因此,该系统可以应用到实际的裂缝识别任务中,为混凝土裂缝识别提供更高效的途径。 展开更多

关键词 深度学习 单步多框检测 裂缝识别 混凝土结构

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基于深度学习的群体种鸭蛋受精信息检测方法 被引量：6

8

作者 李庆旭 王巧华 +2 位作者 肖仕杰 顾伟 马美湖 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期193-200,共8页

针对我国禽蛋孵化行业以人工方式剔除无精蛋自动化程度低的问题,以孵化5 d的群体种鸭蛋为研究对象,利用图像采集装置采集群体种鸭蛋图像,在常用单步多框检测器(Single shot multibox detector,SSD)网络的基础上提出一种改进SSD目标检测... 针对我国禽蛋孵化行业以人工方式剔除无精蛋自动化程度低的问题,以孵化5 d的群体种鸭蛋为研究对象,利用图像采集装置采集群体种鸭蛋图像,在常用单步多框检测器(Single shot multibox detector,SSD)网络的基础上提出一种改进SSD目标检测算法,并采用该方法对孵化早期整盘群体种鸭蛋中的受精蛋与无精蛋进行识别。利用MobileNetV3轻量化网络作为模型的特征提取网络,可快速高效提取图像特征。结果表明:本文建立的模型对孵化早期群体种鸭蛋中受精蛋与无精蛋的平均识别精度为98.09%、召回率为97.32%、漏检率为0,优于改进前网络模型的96.88%、96.17%、1.04%。本文方法可为种鸭蛋孵化产业相关智能机器人或机械手的研发提供技术支撑。 展开更多

关键词 群体受精鸭蛋 MobileNetV3 单步多框检测器 深度学习

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基于机器视觉的割草系统青草识别研究 被引量：3

9

作者 艾永平 唐巧兴 +1 位作者 王泽杰 莫庆林 《上海工程技术大学学报》 CAS 2020年第4期369-374,共6页

为使割草机系统实现青草识别,规划割草机运动路径并自动进行割草工作,采用单步多框检测器(SSD)目标检测算法和卷积神经网络框架(Caffe)在工作机上训练青草识别模型.通过树莓派(RPi)拍摄割草场地照片并传送到工作机,工作机计算青草在图... 为使割草机系统实现青草识别,规划割草机运动路径并自动进行割草工作,采用单步多框检测器(SSD)目标检测算法和卷积神经网络框架(Caffe)在工作机上训练青草识别模型.通过树莓派(RPi)拍摄割草场地照片并传送到工作机,工作机计算青草在图片中的坐标值并返回至树莓派,树莓派再根据青草的坐标值自动计算车桥转动角度和后轮电动机运行时间及方向,调动割草机机械部分进行割草作业.实验结果表明,较之于传统的人工机械割草机或围栏式割草机,训练的青草识别模型能正常识别青草,割草机能较好地自动规划割草路径,具有一定除草效果.研究结果实现了机器视觉和传统机械的结合,为今后智能机械的研究提供一定思路. 展开更多

关键词 青草识别 单步多框检测器(SSD)模型 机器视觉 三维建模

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基于深度学习的单步目标检测器特征增强算法 被引量：2

10

作者 朱婷婷 《数字技术与应用》 2019年第6期132-132,134,共2页

目标检测是电子计算机所涉及的一个课题之一,且具有一定的挑战性。本文基于深度学习的单步目标检器特征增强算法展开了讨论和实验,希望能够有效的促进我国电子计算机应用技术的进一步发展。

关键词 单步目标检测技术 特征增强算法 深度学习

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单步异常检测为Cracker布下迷阵

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作者 RoBa 《黑客防线》 2005年第5期116-118,共3页

Icefire：在调试过程中，我们常常需要设置断点，但SHE(结构化异常处理)配合断点进行跟踪的方法或许大家都不太熟悉吧?这种方法可以在注册算法的跟踪、调试中得到不错的应用，读者朋友们不妨一起来学习一下。适合读者：逆向爱好者 前置... Icefire：在调试过程中，我们常常需要设置断点，但SHE(结构化异常处理)配合断点进行跟踪的方法或许大家都不太熟悉吧?这种方法可以在注册算法的跟踪、调试中得到不错的应用，读者朋友们不妨一起来学习一下。适合读者：逆向爱好者 前置知识：汇编、系统底层知识。 展开更多

关键词 WINDOWS 操作系统 异常处理程序 CRACKER 单步异常检测

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