基于改进边界框回归损失的YOLOv3检测算法 被引量：9

1

作者 沈记全 陈相均 翟海霞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期236-243,共8页

YOLOv3检测算法中的边界框回归损失函数对边界框尺度敏感,且与算法检测效果评价标准交并比(IoU)之间的优化不具有强相关性,无法准确反映真值框与预测框之间的重叠情况,造成收敛效果不佳。针对上述问题,提出基于IoU的改进边界框回归损失... YOLOv3检测算法中的边界框回归损失函数对边界框尺度敏感,且与算法检测效果评价标准交并比(IoU)之间的优化不具有强相关性,无法准确反映真值框与预测框之间的重叠情况,造成收敛效果不佳。针对上述问题,提出基于IoU的改进边界框回归损失算法BR-IoU。将IoU作为边界框回归损失函数的损失项,使不同尺度的边界框在回归过程中获得更均衡的损失优化权重。在此基础上,通过添加惩罚项最小化预测框与真值框中心点间围成的矩形面积,并提高预测框与真值框之间宽高比的一致性,从而优化边界框的回归收敛效果。在PASCAL VOC和COCO数据集上的实验结果表明,在不影响实时性的前提下,BR-IoU能够有效提高检测精度,采用BR-IoU的YOLOv3算法在PASCAL VOC 2007测试集上mAP较原YOLOv3算法和G-YOLO算法分别提高2.5和1.51个百分点,在COCO测试集上分别提高2.07和0.66个百分点。 展开更多

关键词 yolov3检测算法 边界框回归 交并比 BR-IoU损失算法 宽高比

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基于预训练模型的深度学习算法及其在图书馆行人目标检测中的应用 被引量：1

2

作者 严珊 《图书馆研究与工作》 2024年第3期43-51,共9页

图书馆行人目标检测能够实现对图书馆内行人目标情况的统计,观察读者的学习行为和时间倾向,对提高服务质量和改善图书馆设施构造具有重要作用。现有图书馆行人目标深度学习算法能够对行人目标进行自动识别和统计,但计算复杂度高,神经网... 图书馆行人目标检测能够实现对图书馆内行人目标情况的统计,观察读者的学习行为和时间倾向,对提高服务质量和改善图书馆设施构造具有重要作用。现有图书馆行人目标深度学习算法能够对行人目标进行自动识别和统计,但计算复杂度高,神经网络模型的训练效率低,难以适应图书馆不同场所的需求。对上述问题,文章提出一种基于预训练模型的深度学习算法。该算法基于迁移学习的思想,对模型进行预训练,从而避免模型从零开始训练,并且设计了一种广义损失函数,该函数不仅关注不同对象的重合区,还关注不重合区,从而能更好地体现出两个对象的重合性。实验结果表明,基于预训练模型的深度学习算法能够提高行人目标检测模型的训练效率以及检测的精确度和查全率,能够满足图书馆不同场景下行人目标检测的需求。 展开更多

关键词 行人目标检测 深度学习算法 yolov3检测算法 预训练模型 图书馆

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基于输电线异物的轻量级目标检测方法研究

3

作者 徐玲玲 林伟 《电子与封装》 2024年第12期80-85,共6页

输电线路上的异物检测对确保电力系统安全运行至关重要。为了提高输电线异物识别效率,改进了YOLOv3-Tiny模型。首先在头部网络中,采用深度可分离卷积替代标准卷积、归一化和激活函数结构,分离空间和通道相关性,降低卷积计算量,提高了识... 输电线路上的异物检测对确保电力系统安全运行至关重要。为了提高输电线异物识别效率,改进了YOLOv3-Tiny模型。首先在头部网络中,采用深度可分离卷积替代标准卷积、归一化和激活函数结构,分离空间和通道相关性,降低卷积计算量,提高了识别的速度;其次,引入了考虑距离损失、高宽损失的EIoU的损失函数替代原始的损失函数,使得模型找到边界框预测与类别预测之间的最佳点,从而提升算法的检测效果。消融实验验证了这些改进的有效性,结果表明,改进后的模型在保持高精度的同时,检测速率(FPS)提高了2.02倍,减少了74.17%的参数量,大幅降低了计算资源需求。该算法在资源受限环境中表现出色,具备实际应用价值。 展开更多

关键词 输电线异物检测 目标检测算法 yolov3-Tiny 损失函数

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基于YOLOv3-tiny的火焰目标检测算法 被引量：4

4

作者 徐岩 李永泉 +2 位作者 郭晓燕 韩立苏 刘巧玲 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第6期95-103,共9页

基于YOLOv3-tiny网络提出一种满足实时性需求的火焰目标检测算法,解决现有一般算法在自制火焰数据集上检测效果不佳的问题。通过构建CSP-MobileNetV2结构并引入到骨干网络池化层替换原始卷积层,提升网络的特征提取能力;引入选核注意力网... 基于YOLOv3-tiny网络提出一种满足实时性需求的火焰目标检测算法,解决现有一般算法在自制火焰数据集上检测效果不佳的问题。通过构建CSP-MobileNetV2结构并引入到骨干网络池化层替换原始卷积层,提升网络的特征提取能力;引入选核注意力网络(SKNet),使卷积核对不同尺寸的火焰目标实现自适应调整,增强了对火焰特征的提取能力;引入金字塔池化模块(PPM),将具有不同感受野的特征图进行融合,实现多级特征信息融合互补,提高特征表达能力。实验结果表明,改进算法在自制火焰数据集上的平均检测精度均值达到84.3%,比原网络提高4.1%。 展开更多

关键词 火焰目标 yolov3-tiny网络 金字塔池化模块 检测算法

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基于YOLOv3算法的盲道识别研究 被引量：2

5

作者 袁扬 马浩文 +3 位作者 叶云飞 管庆勒 周琳泰 马高辉 《河南科技》 2022年第6期20-23,共4页

世界卫生组织统计的数据显示,全球失明人数超过3600万,且有逐年递增的趋势。对于视障人群而言,其出行十分不便,并且现有的盲道识别算法大多是基于颜色和纹理,检测速度较慢,不能很好地解决盲人出行难的问题。为此,本研究提出一种基于YOL... 世界卫生组织统计的数据显示,全球失明人数超过3600万,且有逐年递增的趋势。对于视障人群而言,其出行十分不便,并且现有的盲道识别算法大多是基于颜色和纹理,检测速度较慢,不能很好地解决盲人出行难的问题。为此,本研究提出一种基于YOLOv3网络模型的盲道识别算法。笔者使用LabelImg工具对收集到的数据进行标注,再将标注后的图片送入模型中进行训练,并调整参数,得到最佳的检测模型。试验结果表明,YOLOv3算法的识别准确率达到98%,为优化盲道识别算法提供了新思路。 展开更多

关键词 yolov3 目标检测算法 盲道识别 深度学习

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基于YOLOv3改进的工业指针式仪表检测方法

6

作者 安建平 刘晓群 《无线互联科技》 2023年第17期143-146,159,共5页

随着巡检机器人的应用,泵站、变电站、实验室对指针自动检测识别的需求增加。YOLOv3方法是使用最广泛的基于深度学习的对象检测方法之一。它使用K-means(K均值聚类算法)聚类方法来估计预测边界框的初始宽度和高度。使用该方法估计的宽... 随着巡检机器人的应用,泵站、变电站、实验室对指针自动检测识别的需求增加。YOLOv3方法是使用最广泛的基于深度学习的对象检测方法之一。它使用K-means(K均值聚类算法)聚类方法来估计预测边界框的初始宽度和高度。使用该方法估计的宽度和高度对初始聚类中心敏感且耗时。为了解决这些问题,文章从YOLOv3电表检测算法出发,提出了解决特定电表检测过程中涉及的目标检测性能不足的问题,取得了改进原有算法主干网络大、参数多、计算量大的弊端的成果。 展开更多

关键词 目标检测 yolov3 仪表检测算法 性能改进

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改进YOLOv3的复杂施工环境下安全帽佩戴检测算法 被引量：18

7

作者 赵红成 田秀霞 +1 位作者 杨泽森 白万荣 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期194-200,共7页

为解决施工场所环境复杂导致的智能监控下安全帽佩戴检测准确率低及漏检等问题,提出一种改进YOLOv3的安全帽佩戴检测算法。采用Focal Loss专注困难正样本训练,提高模型在复杂环境下的鲁棒性;在原始网络基础上使用空间金字塔多级池化融... 为解决施工场所环境复杂导致的智能监控下安全帽佩戴检测准确率低及漏检等问题,提出一种改进YOLOv3的安全帽佩戴检测算法。采用Focal Loss专注困难正样本训练,提高模型在复杂环境下的鲁棒性;在原始网络基础上使用空间金字塔多级池化融合局部与整体特征,提高多尺度检测能力;引入注意力机制,将通道和空间注意力模块分别集成到YOLOv3的主干网络和检测层的残差结构中,使模型专注于安全帽特征学习;使用GIoU提高定位准确率,在复杂施工环境不同视觉条件下验证算法的有效性。结果表明:改进模型的平均精度达到88%,较原始模型提高13.3%,其中person及helmet的精度分别提高17.2%、9.5%,召回率分别提高15.3%、7.6%。 展开更多

关键词 yolov3 复杂施工环境 安全帽佩戴 检测算法 Focal Loss 空间金字塔池化(SPP) 注意力机制 并集上的广义交集(GIoU)

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基于多算法融合的跌倒行为识别 被引量：9

8

作者 程淑红 谢文锐 +1 位作者 张典范 徐南 《计量学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期107-113,共7页

提出一种多算法融合的跌倒行为识别算法。首先,针对人体目标的特征对YOLOv3 tiny检测算法进行改进,有效框定人体动态目标区域,提取出目标前景;在此基础上利用AlphaPose姿态识别框架识别出人体骨骼关键点,得到人体主要关节图;最后以人体... 提出一种多算法融合的跌倒行为识别算法。首先,针对人体目标的特征对YOLOv3 tiny检测算法进行改进,有效框定人体动态目标区域,提取出目标前景;在此基础上利用AlphaPose姿态识别框架识别出人体骨骼关键点,得到人体主要关节图;最后以人体关节图坐标信息为输入,通过时空图卷积神经网络对跌倒等动作进行检测识别,满足对不同场景跌倒的有效检测。实验结果表明:融合算法改善了不同场景下跌倒行为的检测效果,检测的准确率可达到97.4%,并有效降低了误检率。 展开更多

关键词 计量学 跌倒行为识别 yolov3 tiny检测算法 姿态识别 时空图卷积

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基于改进YOLOv3-Tiny的目标检测技术研究 被引量：8

9

作者 张陈晨 靳鸿 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期215-218,312,共5页

为了确保车辆财产安全和战备管理,满足现代战争适配平台要求,针对目前广泛采用的YOLOv3-Tiny目标检测算法,设计了一种基于改进YOLOv3-Tiny算法的目标检测方法,主要包括数据训练、特征提取、目标检测部分等,通过改进输入尺寸以及用部分... 为了确保车辆财产安全和战备管理,满足现代战争适配平台要求,针对目前广泛采用的YOLOv3-Tiny目标检测算法,设计了一种基于改进YOLOv3-Tiny算法的目标检测方法,主要包括数据训练、特征提取、目标检测部分等,通过改进输入尺寸以及用部分池化层替换卷积层的方式对整体算法进行了改进。仿真结果显示,改进型YOLOv3-Tiny算法与传统的检测算法相比,检测精度提升了3.2%。 展开更多

关键词 yolov3-Tiny目标检测算法 目标检测 深度学习 车辆识别

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基于YOLOv3-tiny检测和KCF追踪算法的受电弓故障检测 被引量：3

10

作者 杨晨 邵丽丽 +3 位作者 牛慧敏 李婷 王涛 巩秀钢 《智能计算机与应用》 2020年第5期47-51,共5页

为避免因受电弓脱落、羊角缺失而引发的列车运行安全的问题,提出了一种追踪受电弓的方法,通过监控视频对受电弓脱落、羊角缺失等进行追踪,当受电弓发生故障时及时预警。为解决KCF算法追踪过程中目标丢失无法找回的问题,引入了一种检测... 为避免因受电弓脱落、羊角缺失而引发的列车运行安全的问题,提出了一种追踪受电弓的方法,通过监控视频对受电弓脱落、羊角缺失等进行追踪,当受电弓发生故障时及时预警。为解决KCF算法追踪过程中目标丢失无法找回的问题,引入了一种检测机制对KCF追踪算法进行矫正,通过对摄像头捕捉到的约20000张图片以及3个视频作为训练样本,利用训练样本对YOLOv3-tiny网络进行离线训练,生成预测模型;最后利用训练好的模型和改进后KCF算法对摄像头的监控图像进行在线实时追踪,发现对于受电弓脱落、羊角缺失等现象的追踪检测的精确率为91.3%,高于YOLOv2-tiny算法和YOLO-tiny算法。 展开更多

关键词 受电弓故障 目标追踪 KCF算法 yolov3-tiny检测算法 预警

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狭小空间内基于线激光的枕簧缺口视觉间接定位 被引量：2

11

作者 刘桓龙 李大法 +1 位作者 周建义 魏涛 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第17期37-49,共13页

针对转向架侧架空间狭小以及不确定光照条件下难以通过传统的视觉系统及算法实现枕簧端面缺口定位的问题,本团队提出了一种基于线激光光斑特征的枕簧缺口视觉间接定位方法。通过对K6型转向架承载弹簧和减振弹簧这两类枕簧外簧第一、第... 针对转向架侧架空间狭小以及不确定光照条件下难以通过传统的视觉系统及算法实现枕簧端面缺口定位的问题,本团队提出了一种基于线激光光斑特征的枕簧缺口视觉间接定位方法。通过对K6型转向架承载弹簧和减振弹簧这两类枕簧外簧第一、第二层簧圈的尺寸特征进行分析,并采用最小二乘法拟合尺寸数据,分别建立了两类枕簧簧圈高度比值与枕簧端面缺口方位对应关系的数学模型。采用YOLOv3-tiny目标检测算法实现了复杂背景下枕簧的检测与感兴趣区域(ROI)的分割,基于阈值分割和边界框拟合算法提出了激光光斑高度自适应求解方法,该方法提升了定位方法的灵活性。试验结果表明,所提方法的定位精度在-5°~+5°以内,单次定位时间不超过0.15s,而且对光照强度的变化具有很强的鲁棒性。 展开更多

关键词 测量 枕簧缺口 线激光 yolov3-tiny目标检测算法 视觉定位 鲁棒性

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