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改进YOLOv5s算法的地铁场景行人目标检测
被引量：
8
1
作者
张秀再
邱野
张晨
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第6期134-143,共10页
地铁场景行人目标存在大小不一、不同程度遮挡以及环境过暗导致目标模糊等问题,很大程度影响了行人目标检测的准确性.针对上述问题,本研究提出了一种改进YOLOv5s目标检测算法以增强地铁场景行人目标检测的效果.构建地铁场景行人数据集,...
地铁场景行人目标存在大小不一、不同程度遮挡以及环境过暗导致目标模糊等问题,很大程度影响了行人目标检测的准确性.针对上述问题,本研究提出了一种改进YOLOv5s目标检测算法以增强地铁场景行人目标检测的效果.构建地铁场景行人数据集,标注对应标签,进行数据预处理操作.本研究在特征提取模块中加入深度残差收缩网络,将残差网络、注意力机制和软阈值化函数相结合以增强有用特征信道,削弱冗余特征信道;利用改进空洞空间金字塔池化模块,在不丢失图像信息的前提下获得多尺度、多感受野的融合特征,有效捕获图像全局上下文信息;设计了一种改进非极大值抑制算法,对目标预测框进行后处理,保留检测目标最优预测框.实验结果表明:提出的改进YOLOv5s算法能有效提高地铁场景行人目标检测的精度,尤其对小行人目标和密集行人目标的检测,效果提升更为显著.
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关键词
行人目标检测
YOLOv5s
注意力机制
改进空洞空间金字塔池化
原文传递
基于RDA-Net模型的遥感影像云与云阴影检测方法
被引量：
5
2
作者
张晨
张秀再
杨昌军
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第20期490-500,共11页
针对目前大多数云与云阴影检测方法容易产生误检、边缘细节丢失严重以及检测不够精确的问题,提出一种基于双注意力卷积神经网络模型(RDA-Net)的遥感影像云与云阴影检测方法。模型中引入双注意力模块可以有效捕获全局特征的依赖关系,使...
针对目前大多数云与云阴影检测方法容易产生误检、边缘细节丢失严重以及检测不够精确的问题,提出一种基于双注意力卷积神经网络模型(RDA-Net)的遥感影像云与云阴影检测方法。模型中引入双注意力模块可以有效捕获全局特征的依赖关系,使用递归残差模块可以避免深层网络出现退化,改进空洞空间金字塔池化模块在不改变特征图尺寸的前提下可以提取图像的多尺度特征。首先对遥感影像数据集进行预处理并制作对应的标签,然后利用高分一号WFV遥感影像数据集进行训练和测试。实验结果表明,所提方法有效提高云与云阴影的检测精度,在复杂条件下仍能获得较好的云与云阴影的边缘细节。
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关键词
遥感
双注意力
云与云阴影检测
递归残差
改进空洞空间金字塔池化
原文传递
题名
改进YOLOv5s算法的地铁场景行人目标检测
被引量：
8
1
作者
张秀再
邱野
张晨
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023年第6期134-143,共10页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(11504176,61601230)
江苏省高校自然科学研究项目(13KJA510001)
江苏省自然科学基金青年基金(BK20141004)。
文摘
地铁场景行人目标存在大小不一、不同程度遮挡以及环境过暗导致目标模糊等问题,很大程度影响了行人目标检测的准确性.针对上述问题,本研究提出了一种改进YOLOv5s目标检测算法以增强地铁场景行人目标检测的效果.构建地铁场景行人数据集,标注对应标签,进行数据预处理操作.本研究在特征提取模块中加入深度残差收缩网络,将残差网络、注意力机制和软阈值化函数相结合以增强有用特征信道,削弱冗余特征信道;利用改进空洞空间金字塔池化模块,在不丢失图像信息的前提下获得多尺度、多感受野的融合特征,有效捕获图像全局上下文信息;设计了一种改进非极大值抑制算法,对目标预测框进行后处理,保留检测目标最优预测框.实验结果表明:提出的改进YOLOv5s算法能有效提高地铁场景行人目标检测的精度,尤其对小行人目标和密集行人目标的检测,效果提升更为显著.
关键词
行人目标检测
YOLOv5s
注意力机制
改进空洞空间金字塔池化
Keywords
pedestrian
target
detection
YOLOv5s
attention
mechanism
improved
atrous
spatial
pyramid
pooling
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于RDA-Net模型的遥感影像云与云阴影检测方法
被引量：
5
2
作者
张晨
张秀再
杨昌军
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心
中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室国家卫星气象中心
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021年第20期490-500,共11页
基金
国家自然科学基金青年科学基金(11504176,61601230)
江苏省高校自然科学研究项目(13KJA510001)
江苏省自然科学基金青年基金(BK20141004)。
文摘
针对目前大多数云与云阴影检测方法容易产生误检、边缘细节丢失严重以及检测不够精确的问题,提出一种基于双注意力卷积神经网络模型(RDA-Net)的遥感影像云与云阴影检测方法。模型中引入双注意力模块可以有效捕获全局特征的依赖关系,使用递归残差模块可以避免深层网络出现退化,改进空洞空间金字塔池化模块在不改变特征图尺寸的前提下可以提取图像的多尺度特征。首先对遥感影像数据集进行预处理并制作对应的标签,然后利用高分一号WFV遥感影像数据集进行训练和测试。实验结果表明,所提方法有效提高云与云阴影的检测精度,在复杂条件下仍能获得较好的云与云阴影的边缘细节。
关键词
遥感
双注意力
云与云阴影检测
递归残差
改进空洞空间金字塔池化
Keywords
remote
sensing
dual
attention
cloud
and
cloud
shadow
detection
recursive
residual
improved
atrous
spatial
pyramid
pooling
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P426.5 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进YOLOv5s算法的地铁场景行人目标检测
张秀再
邱野
张晨
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2023
8
原文传递
2
基于RDA-Net模型的遥感影像云与云阴影检测方法
张晨
张秀再
杨昌军
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2021
5
原文传递
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