改进Faster-RCNN自然环境下识别刺梨果实 被引量：70

1

作者 闫建伟 赵源 +5 位作者 张乐伟 苏小东 刘红芸 张富贵 樊卫国 何林 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第18期143-150,共8页

为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经... 为了实现自然环境下刺梨果实的快速准确识别,根据刺梨果实的特点,该文提出了一种基于改进的FasterRCNN刺梨果实识别方法。该文卷积神经网络采用双线性插值方法,选用FasterRCNN的交替优化训练方式(alternating optimization),将卷积神经网络中的感兴趣区域池化(ROI pooling)改进为感兴趣区域校准(ROIalign)的区域特征聚集方式,使得检测结果中的目标矩形框更加精确。通过比较FasterRCNN框架下的VGG16、VGG_CNN_M1024以及ZF3种网络模型训练的精度-召回率,最终选择VGG16网络模型,该网络模型对11类刺梨果实的识别精度分别为94.00%、90.85%、83.74%、98.55%、96.42%、98.43%、89.18%、90.61%、100.00%、88.47%和90.91%,平均识别精度为92.01%。通过对300幅自然环境下随机拍摄的未参与识别模型训练的刺梨果实图像进行检测,并选择以召回率、准确率以及F1值作为识别模型性能评价的3个指标。检测结果表明:改进算法训练出来的识别模型对刺梨果实的11种形态的召回率最低为81.40%,最高达96.93%;准确率最低为85.63%,最高达95.53%;F1值最低为87.50%,最高达94.99%。检测的平均速度能够达到0.2s/幅。该文算法对自然条件下刺梨果实的识别具有较高的正确率和实时性。 展开更多

关键词 卷积神经网络 fasterrcnn 机器视觉 深度学习 刺梨果实 目标识别

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基于深度学习的铝材表面缺陷检测系统设计 被引量：8

2

作者 朱安康 王娆芬 张振宇 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第8期96-99,103,共5页

针对目前铝型材表面瑕疵检测系统检测效果差的问题,提出了一种基于深度学习的铝材表面缺陷检测系统。首先,适当改变主干网络的深度和通道数以提高模型鲁棒性,同时对改进后模型的超参数进行调整;然后增加使用可变形卷积,提高网络对不规... 针对目前铝型材表面瑕疵检测系统检测效果差的问题,提出了一种基于深度学习的铝材表面缺陷检测系统。首先,适当改变主干网络的深度和通道数以提高模型鲁棒性,同时对改进后模型的超参数进行调整;然后增加使用可变形卷积,提高网络对不规则目标缺陷的检测能力。实验结果表明:对缺陷检测的平均准确率(mAP)较改进前提高6.5%,对角位漏底、起坑、漏底缺陷的检测精度分别提升25.7%,35.4%,33.5%。改进后系统模型的mAP较当前一系列性能优异的目标检测算法有显著提高。 展开更多

关键词 深度学习 fasterrcnn 可变形卷积 缺陷检测

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基于改进FasterRCNN的绝缘子异常检测 被引量：7

3

作者 何文其 李剑 赵文浩 《浙江电力》 2021年第8期40-46,共7页

绝缘子在保证电力传输安全性方面起着重要作用,为提高绝缘子异常检测效率,提出了一种基于改进的FasterRCNN目标检测模型并将其应用于绝缘子检测中。首先,通过无人机采集航拍的图像样本,利用水平翻转、旋转变换、色域变换等通用图像增强... 绝缘子在保证电力传输安全性方面起着重要作用,为提高绝缘子异常检测效率,提出了一种基于改进的FasterRCNN目标检测模型并将其应用于绝缘子检测中。首先,通过无人机采集航拍的图像样本,利用水平翻转、旋转变换、色域变换等通用图像增强方法扩增样本数量,采用LabelImg标注工具对各图像样本进行标注,完成绝缘子数据集的搭建。通过K-means聚类计算得到绝缘子数据集的最优先验锚框。针对破碎绝缘子占比小的问题,提出一种拷贝数据增强的方法,解决绝缘子不均衡问题。最后,通过实验对比分析了主干网络、拷贝数据增强和FocalLoss对网络性能的影响,得出结论:所提出的改进FasterRCNN模型提升了绝缘子检测的准确率,通过ResneSt101主干网络、拷贝数据增强以及FocalLoss,最终绝缘子数据集的mAP(平均精度均值)达到了68.3%,高于FasterRCNN基线6.8%。 展开更多

关键词 深度学习 绝缘子识别 fasterrcnn 目标检测

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基于Transformer与FasterRCNN的多模态特征提取与融合

4

作者 陈远露 王亮 《信息技术与信息化》 2024年第5期111-114,共4页

传统人机对话中仅使用文本单一模态存在对话中包含的信息量不够的问题,而使用文本和图片两种模态能丰富对话中的信息量,也更符合实际生活中的聊天场景。由于文本和图片两个模态的不同特点,对话模型只采用单一的传统NLP和CV领域的模型,... 传统人机对话中仅使用文本单一模态存在对话中包含的信息量不够的问题,而使用文本和图片两种模态能丰富对话中的信息量,也更符合实际生活中的聊天场景。由于文本和图片两个模态的不同特点,对话模型只采用单一的传统NLP和CV领域的模型,不能同时很好地处理这两种模态。针对在多模态特征提取与融合模型上的问题,提出一种基于Transformer与FasterRCNN融合的多模态特征提取与融合模型,更好地进行两种模态的特征提取、融合,达到提高多模态对话的性能的目的。模型中,Transformer对文本进行特征提取,FasterRCNN对图片进行特征提取,然后通过Late Fusion融合技术将图片和文本两种模态的特征融合。实验结果表明,相较于传统的单一模型,提出的模型在多模态对话的几种性能评价指标上均取得了比较理想的效果。 展开更多

关键词 多模态 对话系统 特征提取 特征融合 模型融合 TRANSFORMER fasterrcnn

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改进FasterRCNN模型的布氏硬度检测方法 被引量：2

5

作者 周如辰 游昌壕 潘永东 《计算机测量与控制》 2022年第6期72-78,83,共8页

自动提取布氏压痕轮廓是提高布氏硬度检测效率的关键一步,针对传统机器视觉算法提取布氏压痕轮廓算法的不足,通过FasterRCNN模型实现了布氏硬度压痕直径的自动化检测;针对检测布氏硬度压痕圆的特点,提出对FasterRCNN模型的改进;在classi... 自动提取布氏压痕轮廓是提高布氏硬度检测效率的关键一步,针对传统机器视觉算法提取布氏压痕轮廓算法的不足,通过FasterRCNN模型实现了布氏硬度压痕直径的自动化检测;针对检测布氏硬度压痕圆的特点,提出对FasterRCNN模型的改进;在classification网络中的边框回归损失函数中加入预测检测框的长与宽的方差,在改进的边框回归函数优化目标修改为真实检测框与预测检测框差距最小且预测检测框宽与高之间差距最小,使得基于改进的FasterRCNN模型布氏硬度检测能够提供更加准确的目标预测检测框,取得更精准检测效果;同时引入数据增强的方法扩充有效数据大小;实验结果表明,基于FasterRCNN的布氏硬度模型检测方法适用于锈蚀和光滑金属表面工况;改进的FasterRCNN网络模型准确率为97.08%,较原模型提升0.73%,归一化均方误差(nMSE)为0.001 226,较原模型降低40.31%,改进的效果明显,并弥补机器视觉算法提取压痕轮廓的不足。 展开更多

关键词 fasterrcnn 布氏硬度 边框回归 压痕提取 计算机视觉

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用于烟雾病检测的Faster RCNN改进算法 被引量：1

6

作者 徐佳薇 武杰 +1 位作者 雷宇 顾宇翔 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第6期1391-1400,共10页

为了预防烟雾病引发的并发症威胁患者生命,需要对烟雾病进行及时有效的诊断。本文提出了一种改进的Faster RCNN算法用于烟雾病检测。首先,提取颈内动脉数字减影血管造影(Digital subtraction angiography,DSA)图像,并进行数据增强,训练... 为了预防烟雾病引发的并发症威胁患者生命,需要对烟雾病进行及时有效的诊断。本文提出了一种改进的Faster RCNN算法用于烟雾病检测。首先,提取颈内动脉数字减影血管造影(Digital subtraction angiography,DSA)图像,并进行数据增强,训练集、验证集和测试集之比为6∶2∶2。使用ResNet101网络作为特征提取网络,避免血管特征在卷积和池化过程中产生模糊或丢失;结合区域生成网络(Region proposal network,RPN),定位烟雾病病灶的位置;再将Faster RCNN模型中的ROI Pooling替换为ROI Align进行特征映射,避免由量化带来的误差影响。本文采用平均精度(Average precision,AP)作为算法检测性能的评估指标,所用方法对正常样本和烟雾病样本检测的AP分别为99.23%和89.39%。实验结果表明,该方法可以实现烟雾病的快速有效检测,可在复杂的血管网中准确检测烟雾病病灶的位置,为烟雾病辅助诊断提供一定的技术支持。 展开更多

关键词 烟雾病检测 数字减影血管造影 深度学习 fasterrcnn 特征提取

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人脸检测算法的优化 被引量：2

7

作者 龚格格 吴珊 郭湘南 《计算机技术与发展》 2019年第6期47-51,共5页

面部特征被广泛应用于一系列视频监控系统,其中公安系统中人脸检测模块尤为突出。由于人脸的巨大视觉变化,如遮挡、光照、大的姿态变化问题使人脸检测一直存在着瓶颈,在实际应用中这些问题依旧很常见。对此,文中通过简要介绍候选框生成... 面部特征被广泛应用于一系列视频监控系统,其中公安系统中人脸检测模块尤为突出。由于人脸的巨大视觉变化,如遮挡、光照、大的姿态变化问题使人脸检测一直存在着瓶颈,在实际应用中这些问题依旧很常见。对此,文中通过简要介绍候选框生成算法,同时结合FasterRCNN、联合人脸检测和对齐的级联卷积神经网络框架的优缺点进行分析和改进,提出了快速级联卷积神经网络模型。由于候选框网络和RoI检测网络共享卷积层,在候选框网络中使用多层卷积层信息,采用RoI池化和L2归一化将身体信息与面部信息进行融合,实现结合身体上下文信息来处理较小的人脸区域,并对数据集进行测试来验证模型的有效性,弥补因视觉变化导致人脸检测中的不足,提高人脸检测网络性能。 展开更多

关键词 人脸检测 候选框生成算法 fasterrcnn 快速级联卷积神经网络模型 网络性能

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基于改进FasterRCNN的配网架空线路异常状态检测 被引量：9

8

作者 王超洋 樊绍胜 +2 位作者 刘铮 李彬 张巍 《电力学报》 2019年第4期322-329,共8页

随着无人机巡线技术的不断发展,现已广泛运用在输电线路运维工作中,但仍需由人工判断线路异常状态类型,检测准确率极易受环境影响,现有智能检测技术检测速度慢、检测手段单一。针对提高异常状态智能检测效率问题,提出基于融合FPN结构的F... 随着无人机巡线技术的不断发展,现已广泛运用在输电线路运维工作中,但仍需由人工判断线路异常状态类型,检测准确率极易受环境影响,现有智能检测技术检测速度慢、检测手段单一。针对提高异常状态智能检测效率问题,提出基于融合FPN结构的FasterRCNN深度学习在线异常状态检测系统。首先采用ResNet50卷积神经网络对原图逐层进行特征提取,得到最高层特征图;再对该特征图使用反池化法进行上采样得到多张低特征图,并将原各层特征图与新各层特征图对应融合;最后将融合后的全部特征图输入RPN层进行二分类与边框回归,经过ROIpooling层后得到异常点检测结果。经过对配网设备及异常状态检测数据集的检测验证,所提出的网络结构对比原FasterRCNN网络,不仅具有更高的识别正确率,且可以有效识别变压器等小目标物体。 展开更多

关键词 架空线路异常状态智能检测 FPN神经网络 fasterrcnn神经网络 高低特征共享

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深度学习改进FasterRCNN算法皮革材料缺陷机器视觉检测研究 被引量：6

9

作者 朱春燕 《中国皮革》 CAS 2023年第12期26-29,共4页

FastRCNN或FasterRCNN算法常用于对皮革材料表面缺陷进行检测,但其存在检测精度不高、准确率一般等问题。本文以深度学习改进传统算法得到改进Faster RCNN算法,并将改进后的算法用于皮革材料缺陷机器视觉检测工艺中,通过原图位置坐标改... FastRCNN或FasterRCNN算法常用于对皮革材料表面缺陷进行检测,但其存在检测精度不高、准确率一般等问题。本文以深度学习改进传统算法得到改进Faster RCNN算法,并将改进后的算法用于皮革材料缺陷机器视觉检测工艺中,通过原图位置坐标改进、池化层算法设计及卷积神经网络特征提取等步骤实现了皮革材料缺陷机器视觉检测的优化。 展开更多

关键词 深度学习 改进fasterrcnn算法 皮革表面缺陷 机器视觉

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基于卷积神经网络的人体穴位识别研究

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作者 魏雨 马晓阳 高志宇 《中医药信息》 2024年第2期39-43,共5页

目的:基于卷积神经网络技术对人体穴位进行识别研究。方法:针对人体穴位识别问题构建FasterRCNN模型,并基于该模型构建实用的微信小程序。结果:综合使用Early Stopping策略和Dropout技术可以有效地避免过拟合。在模型训练过程中,通过设... 目的:基于卷积神经网络技术对人体穴位进行识别研究。方法:针对人体穴位识别问题构建FasterRCNN模型,并基于该模型构建实用的微信小程序。结果:综合使用Early Stopping策略和Dropout技术可以有效地避免过拟合。在模型训练过程中,通过设置一个最大迭代次数和一个最小性能提升阈值来触发Early Stopping策略,以提前停止训练。同时,可以在神经网络的各个层中应用Dropout技术,以降低模型的复杂度并增强模型的泛化能力。经过不断的调参训练,穴位模型的测试集map最终达到了92%左右,经过30次的迭代损失函数也达到了收敛该模型充分发挥了卷积神经网络的优势,既保证了识别的准确性,又实现了实时性,经过实验验证具有较高的准确性和稳定性。结论:基于卷积神经网络技术构建的微信小程序,用户可以随时随地获取穴位信息,了解穴位知识,为民众提供便捷的健康服务。 展开更多

关键词 卷积神经网络 fasterrcnn模型 人体穴位识别 微信小程序

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融合图像识别和VFH+的无人艇局部路径规划方法 被引量：7

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作者 洪晓斌 魏新勇 +2 位作者 黄烨笙 刘艳霞 肖国权 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期24-33,共10页

针对水面无人艇在复杂海况下的局部避障问题,文中引入深度学习方法来处理视觉信息,提出了结合VFH+算法的水面无人艇的局部路径规划方法.首先利用对称的编码器-解码器结构的图像语义分割模型和FasterRCNN网络模型进行水面边界线检测及水... 针对水面无人艇在复杂海况下的局部避障问题,文中引入深度学习方法来处理视觉信息,提出了结合VFH+算法的水面无人艇的局部路径规划方法.首先利用对称的编码器-解码器结构的图像语义分割模型和FasterRCNN网络模型进行水面边界线检测及水面障碍物识别,构建水面无人艇环境模型;然后采用基于VFH+的局部路径规划方法,通过逐步构建主直方图、二元直方图和掩模直方图压缩环境数据,引入合理的代价函数来获取实现水面无人艇的有效避障方向规划.在MODD图像数据集上的仿真实验以及实船避障实验结果表明,该方法能有效地提取水面图像信息,并得到合理的局部路径规划策略,在10kn航速下的避障轨迹平滑,可满足水面无人艇的自主避障需求. 展开更多

关键词 无人艇 图像分割 fasterrcnn模型 VFH+算法 路径规划

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基于深度学习的服务区危化品车辆识别算法研究 被引量：3

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作者 曹鑫胜 《山西电子技术》 2019年第3期84-86,96,共4页

近年来,随着我国工业化进程的加快,危化品的使用量也在不断地增长,特别是长途运输过程中在高速公路行驶的危化品车辆也越来越多,进入服务区的危化品车辆也在逐年增加。本文通过对进入高速公路服务区危化品车辆的实时识别,使服务区人员... 近年来,随着我国工业化进程的加快,危化品的使用量也在不断地增长,特别是长途运输过程中在高速公路行驶的危化品车辆也越来越多,进入服务区的危化品车辆也在逐年增加。本文通过对进入高速公路服务区危化品车辆的实时识别,使服务区人员能够在第一时间得知危化品车辆进入服务区,对进一步做好安全管理工作具有一定的指导性意义。 展开更多

关键词 危化品车辆识别 YOLO模型 fasterrcnn算法

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