基于改进的Yolo v4绝缘子目标识别算法研究 被引量：3

1

作者 许爱华 陈佳韵 +1 位作者 张明文 刘浏 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2023年第3期545-551,共7页

针对传统卷积神经网络模块体积庞大、运算量高,在体积较小、资源有限的嵌入式平台上运行效果不好,以及现有轻量化模块无法满足测量速度和测试精确度要求的问题,为此选择目前的主流目标识别算法Yolo v4进行模型轻量化,在Yolo v4模型中引... 针对传统卷积神经网络模块体积庞大、运算量高,在体积较小、资源有限的嵌入式平台上运行效果不好,以及现有轻量化模块无法满足测量速度和测试精确度要求的问题,为此选择目前的主流目标识别算法Yolo v4进行模型轻量化,在Yolo v4模型中引入Mobilenet网络和深度可分离模块进行研究。研究结果表明,改进后不同Mobilenet网络的Yolo v4模型检测一张图片的用时均比原始Yolo v4模型减少19 ms以上,准确率都高于92%。其中以Mobilenet v3为主干特征提取网络的改进Yolo v4模型的准确率为95.12%,与原始Yolo v4模型准确率相比提高2.99%,但该模型的参数量约为Yolo v4模型的1/6,模型处理一张巡检图片用时比原Yolo v4模型减少20 ms。绝缘子作为输电线路的重要组成部分,在众多图像中更快地识别出绝缘子能为之后分析输电线路的运行情况提供帮助。 展开更多

关键词 绝缘子 Yolo v4模型 深度可分离卷积块 mobilenet网络

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基于2D先验的3D目标判定算法 被引量：1

2

作者 东辉 解振宁 +2 位作者 孙浩 陈炳兴 姚立纲 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第3期387-394,共8页

提出一种基于2D先验的3D目标判定算法.首先用轻量级MobileNet网络替换经典SSD的VGG-16网络,构建出MobileNet-SSD目标检测模型;其次,通过改进网络结构,提高模型对小目标的检测能力,并引入Focal Loss函数来解决正负样本不均衡和易分样本... 提出一种基于2D先验的3D目标判定算法.首先用轻量级MobileNet网络替换经典SSD的VGG-16网络,构建出MobileNet-SSD目标检测模型;其次,通过改进网络结构,提高模型对小目标的检测能力,并引入Focal Loss函数来解决正负样本不均衡和易分样本占比较高的问题;在相同数据集上,将改进算法与Faster R-CNN、 YOLOv3及MobileNet-SSD进行对比测试,其平均精度mAP分别提高了7.2%、 8.8%和10.6%;最后,通过改进算法获取ROI,利用深度相机将二维ROI转换为ROI点云,并借助直通滤波来判断目标物体是否为真实场景物体,既省去了传统点云识别中的诸多步骤又避免了点云深度学习中三维数据集制作难度较大的问题,在识别速度和识别精度上达到了较好的平衡. 展开更多

关键词 点云识别 mobilenet网络 SSD 目标检测

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基于MobileNet和NAM注意力机制的轻量级OpenPose网络 被引量：1

3

作者 王非 刘军 《通信与信息技术》 2023年第2期8-12,共5页

针对深度学习下的人体姿态识别技术,分析了OpenPose网络参数量巨大,容易产生梯度消失;MobileNet网络识别准确率较低等问题,研究了人体姿态识别、卷积神经网络以及注意力机制的工作原理。分析了OpenPose模型、ShuffleNet模型、GhostNet... 针对深度学习下的人体姿态识别技术,分析了OpenPose网络参数量巨大,容易产生梯度消失;MobileNet网络识别准确率较低等问题,研究了人体姿态识别、卷积神经网络以及注意力机制的工作原理。分析了OpenPose模型、ShuffleNet模型、GhostNet模型、MobileNet模型的卷积神经网络模型和NAM注意力机制的各自特点,提出了基于MobileNet网络和NAM注意力机制的人体姿态识别技术,解决了OpenPose网络参数量大运算和速率较低,MobileNet网络识别准确率较低等问题,通过实验对比识别准确率和识别速率,结果表明添加了NAM注意力机制的MobileNet网络具有识别精度高,识别速率快等特点。 展开更多

关键词 mobilenet网络 参数运算 梯度消失 注意力机制

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面向复杂场景下的轻量级可循环回收物品检测

4

作者 邓钧霖 闫旸 陈泽秋 《天津职业技术师范大学学报》 2023年第4期17-23,共7页

针对将YOLOv5模型部署至资源有限的设备时存在模型大、计算量高、检测精度不够、复杂场景下易漏检错检等问题,对YOLOv5算法进行了轻量化、高精度化改进。结合MoblieNetV2的倒残差结构和GhostNet的幻影模块提出MG模块,并基于ShuffleNet... 针对将YOLOv5模型部署至资源有限的设备时存在模型大、计算量高、检测精度不够、复杂场景下易漏检错检等问题,对YOLOv5算法进行了轻量化、高精度化改进。结合MoblieNetV2的倒残差结构和GhostNet的幻影模块提出MG模块,并基于ShuffleNet系列的分组、重排思想提出MSG模块,将原YOLOv5算法中的Conv模块和C3模块替换为MSG模块,以实现对原YOLOv5架构的轻量化改造。在检测网络的颈部,用分组后相加的操作替代普通卷积降维的操作提高网络对复杂场景的检测精度。结果表明:优化后的模型与原模型相比,模型参数量、模型体积、计算复杂度分别下降了42%、36%、34%和检测精度提高了5%。 展开更多

关键词 YOLOv5算法 mobilenet网络 ShuffleNet网络 GhostNet网络 循环经济

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基于改进型MobileNet网络的车型识别方法 被引量：5

5

作者 黄跃珍 王乃洲 +1 位作者 梁添才 金晓峰 《电子技术与软件工程》 2019年第1期22-24,共3页

车型识别是车辆结构化系统的重要方面。针对嵌入式环境下车型识别精度的要求,提出改进型MobileNet网络模型。利用Squeeze-and-Excitation模块对MobileNet网络结构进行改进,提高车型识别精度。实验表明,所提出的改进策略可以有效地提高... 车型识别是车辆结构化系统的重要方面。针对嵌入式环境下车型识别精度的要求,提出改进型MobileNet网络模型。利用Squeeze-and-Excitation模块对MobileNet网络结构进行改进,提高车型识别精度。实验表明,所提出的改进策略可以有效地提高车型识别的精度。 展开更多

关键词 卷积神经网络 mobilenet网络 车型识别 Squeeze-and-Excitation网络

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基于FPGA的高效可伸缩的MobileNet加速器实现 被引量：4

6

作者 萧嘉乐 梁东宝 +1 位作者 陈弟虎 粟涛 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期628-633,共6页

MobileNet网络是一种广泛应用于嵌入式领域的深度神经网络,为了解决其硬件实现效率低的问题,同时达到在不同硬件资源下具有一定可伸缩性,提出了基于FPGA的一款MobileNet网络加速器结构,针对网络的堆叠结构特性设计了三级流水的加速阵列... MobileNet网络是一种广泛应用于嵌入式领域的深度神经网络,为了解决其硬件实现效率低的问题,同时达到在不同硬件资源下具有一定可伸缩性,提出了基于FPGA的一款MobileNet网络加速器结构,针对网络的堆叠结构特性设计了三级流水的加速阵列,并实现了在0~4000乘法器开销下都达到70%以上的计算效率。最终在XILINX Zynq-7000 ZC706开发板上实现了MoblieNet网络加速器,在150 MHz工作频率下,可达到156 Gop/s的性能和61%的计算效率,计算效率高于其他MobileNet网络加速器的。 展开更多

关键词 mobilenet网络 卷积神经网络 硬件加速器

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基于多尺度特征融合的轻量级异常行为检测模型

7

作者 王巍 张世泽 +1 位作者 魏忠诚 赵晓宁 《电脑与信息技术》 2023年第5期16-19,共4页

针对数据量复杂的视频监控场景下现有的异常行为检测模型对小目标异常行为的准确率不高、计算量复杂的问题,本文提出一种基于多尺度特征融合的轻量级异常行为检测模型。首先将YoloV4主干网络替换为MobileNet网络,有效减少模型的参数总... 针对数据量复杂的视频监控场景下现有的异常行为检测模型对小目标异常行为的准确率不高、计算量复杂的问题,本文提出一种基于多尺度特征融合的轻量级异常行为检测模型。首先将YoloV4主干网络替换为MobileNet网络,有效减少模型的参数总量与计算量;其次在MobileNet的逆残差结构中嵌入自注意力机制加强获取全局语义信息的能力;接着使用自适应空间特征融合结构ASFF(Adaptively Spatial Feature Fusion)优化PANet(Path Aggregation Network)网络结构,使模型获得不同尺度特征数据的权重融合,进一步有效利用浅层特征和深层特征,提高对小尺度目标异常行为的检测精度。实验结果证明,文章提出的模型检测在小目标上平均精度均值达到了85.35%,更适合于视频监控场景下的异常行为检测。 展开更多

关键词 异常行为检测 mobilenet网络 逆残差结构 自适应空间多尺度特征融合 自注意力机制

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基于轻量级卷积神经网络的人脸检测算法 被引量：3

8

作者 朱灵灵 高超 陈福才 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期273-280,共8页

针对人脸检测在移动端应用时面临的移动设备计算能力及存储资源受限等问题,设计一种基于轻量级卷积神经网络的改进人脸检测算法Lightweight-SSH。基于单点无头人脸检测器(SSH)人脸检测算法,采用基于MobileNet的轻量级卷积神经网络对样... 针对人脸检测在移动端应用时面临的移动设备计算能力及存储资源受限等问题,设计一种基于轻量级卷积神经网络的改进人脸检测算法Lightweight-SSH。基于单点无头人脸检测器(SSH)人脸检测算法,采用基于MobileNet的轻量级卷积神经网络对样本数据进行特征提取,减少模型的参数量和计算量,通过在SSH网络的检测模块中引入可变形卷积层,提升卷积神经网络对人脸形变的建模能力。在Wider Face数据集上的实验结果表明,与常用人脸检测算法相比,Lightweight-SSH算法在保证检测精度的前提下,明显降低模型复杂度,并提高了模型检测速度。 展开更多

关键词 人脸检测 可变形卷积 mobilenet网络 单点无头人脸检测器 Lightweight-SSH算法

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基于图像处理的交通事故检测及责任判定

9

作者 王艺博 崔华 《计算机系统应用》 2022年第12期120-126,共7页

为了在发生轻微交通事故时,快速使事故车辆驶离现场,保证道路畅通,提出了一种车辆碰撞检测及责任判定模型.首先结合SSD目标检测算法(single shot multibox detector)和MobileNet轻量级深度网络模型,对其进行改进以获取每一帧视频图像中... 为了在发生轻微交通事故时,快速使事故车辆驶离现场,保证道路畅通,提出了一种车辆碰撞检测及责任判定模型.首先结合SSD目标检测算法(single shot multibox detector)和MobileNet轻量级深度网络模型,对其进行改进以获取每一帧视频图像中运动目标的位置和大小信息,实现对车辆识别与检测.其次,利用卡尔曼滤波器对连续图像帧之间的运动目标建立对应匹配关系,预测目标的运动状态,对目标的位置及运动趋势做出判断,实现车辆轨迹跟踪.随后通过车辆目标检测框的交并比判断是否发生碰撞.最后针对直行道路中车辆的速度、方向信息结合道路安全条例及机动车事故快速方法对事故车辆进行责任判定.结果分析表明,该研究可实现直行道路场景下的追尾及变道引发的车辆碰撞检测及责任判定. 展开更多

关键词 SSD模型 mobilenet网络 目标跟踪 车辆碰撞检测 责任判定

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模型裁剪在车型识别中的应用 被引量：1

10

作者 王乃洲 金连文 +1 位作者 梁添才 金晓峰 《电子技术与软件工程》 2020年第3期156-158,共3页

本文针对边缘设备对车型识别系统计算资源与速度的苛刻要求,提出一种面向Mobilenetv2车型识别网络的裁剪策略。利用Thinet裁剪方法对MobileNetv2网络进行参数压缩,提高车型识别速度,减少推理计算的资源消耗。实验表明,所提出的裁剪策略... 本文针对边缘设备对车型识别系统计算资源与速度的苛刻要求,提出一种面向Mobilenetv2车型识别网络的裁剪策略。利用Thinet裁剪方法对MobileNetv2网络进行参数压缩,提高车型识别速度,减少推理计算的资源消耗。实验表明,所提出的裁剪策略可以有效地提高车型识别速度。 展开更多

关键词 模型裁剪 车型识别 mobilenet网络

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基于改进MobileNet轻量级网络的人脸遮蔽检测

11

作者 刘梦瑶 《信息技术与信息化》 2022年第12期23-26,共4页

针对拼接伪造人脸图像的不法分子向人脸图像加入噪音、滤波等处理以遮掩操作痕迹的行为,为在极大程度上锁定添加了图像拼接、伪造篡改等恶意操作的图像主体范围问题,提出了一种基于改进MobileNet轻量级网络的人脸遮蔽检测算法。首先,对... 针对拼接伪造人脸图像的不法分子向人脸图像加入噪音、滤波等处理以遮掩操作痕迹的行为,为在极大程度上锁定添加了图像拼接、伪造篡改等恶意操作的图像主体范围问题,提出了一种基于改进MobileNet轻量级网络的人脸遮蔽检测算法。首先,对收集的2类人脸数据添加椒盐噪音等3种遮蔽处理。然后,进行相应的数据筛查清洗,整理对比样本。最后,改进MobileNet网络通过降低中间层通道神经元数、添加随机失活层、调节学习率方式等减少过拟合等的发生,提升对人脸遮蔽的检测性能。实验结果表明,所提方法对3类经遮蔽处理的人脸图像的检测准确率达92.30%。 展开更多

关键词 卷积神经网络 改进mobilenet网络 人脸图像遮蔽 遮蔽检测

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基于深度学习SSD_MobileNet的海洋养殖水面死鱼识别研究

12

作者 侯明鑫 王林 +3 位作者 吴敬权 俞国燕 刘洺辛 潘新祥 《电脑编程技巧与维护》 2022年第5期3-7,32,共6页

海洋渔业养殖过程中的关于死鱼及时发现问题关系到海洋渔业养殖的成鱼率,不能及时的发现死鱼会引起海洋污染,也会引发更大数量的死鱼。基于人工智能深度学习物体识别SSD_MobileNet模型实现针对海洋养殖中单条死鱼和多条死鱼的识别,给出... 海洋渔业养殖过程中的关于死鱼及时发现问题关系到海洋渔业养殖的成鱼率,不能及时的发现死鱼会引起海洋污染,也会引发更大数量的死鱼。基于人工智能深度学习物体识别SSD_MobileNet模型实现针对海洋养殖中单条死鱼和多条死鱼的识别,给出了SSD_MobileNet的死鱼识别模型运行的工程架构,并且通过实验结果证明了提出方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 海洋养殖 水面死鱼 mobilenet网络结构 深度学习 识别

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基于深度学习的盲人辅助购物APP的设计与实现

13

作者 张洁 刘芬芬 +2 位作者 谢宏 邵秋丹 林建 《信息与电脑》 2021年第4期103-104,共2页

针对盲人群体在超市购物存在视觉障碍的问题,笔者设计一款基于深度学习的盲人辅助购物APP。设计的功能包括商品种类识别、商品颜色识别、商品标签识别以及语音播报。该APP采用轻量级神经网络MobileNet和单阶段目标检测算法SSD完成商品... 针对盲人群体在超市购物存在视觉障碍的问题,笔者设计一款基于深度学习的盲人辅助购物APP。设计的功能包括商品种类识别、商品颜色识别、商品标签识别以及语音播报。该APP采用轻量级神经网络MobileNet和单阶段目标检测算法SSD完成商品种类识别,借助Tesseract-OCR技术完成商品标签识别,利用讯飞语音SDK完成语音播报,拥有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 盲人辅助购物 深度学习 mobilenet神经网络

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