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基于Faster R-CNN的无人机车辆目标检测 被引量:16
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作者 张莹 刘子龙 万伟 《电子科技》 2021年第11期11-20,共10页
无人机视角目标存在分辨率低、完整度低、干扰项多等缺点。此外,无人机目标检测系统研究进展缓慢,其对于小目标、不完整目标和重叠目标的检测精度无法满足社会实际需求。针对以上问题,文中提出一种基于Faster R-CNN的无人机平台车辆目... 无人机视角目标存在分辨率低、完整度低、干扰项多等缺点。此外,无人机目标检测系统研究进展缓慢,其对于小目标、不完整目标和重叠目标的检测精度无法满足社会实际需求。针对以上问题,文中提出一种基于Faster R-CNN的无人机平台车辆目标检测解决方案。该方案使用ResNet卷积神经网络作为特征提取网络,并改进网络结构,重新设计Anchor生成和改进Soft-NMS算法等策略,解决了小目标、不完整目标和重叠目标的检测精度低等问题,提高了无人机车辆检测的精度。文中所构建的数据集测试实验表明,所提算法较改进前AP值提高13.46%。公开数据集上的测试实验表明,相较于目前的主流算法,文中所提算法拥有更好的AP值和召回率。 展开更多
关键词 Faster R-CNN 无人机图像 车辆检测 ResNet 卷积神经网络 网络结构改进 Anchor生成 soft-nms算法
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基于YOLOV3的改进目标检测识别算法 被引量:16
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作者 王战涛 张策 王晓田 《上海航天(中英文)》 CSCD 2021年第6期60-70,共11页
经过近几十年不断的研究和发展,红外目标检测识别在侦察、导弹制导等领域取得了卓越的成就和广泛的应用,亦成为当今的热门话题。为进一步提高模型的检测识别性能,提出一种基于YOLOV3改进的目标检测识别算法。首先,通过分析红外目标的检... 经过近几十年不断的研究和发展,红外目标检测识别在侦察、导弹制导等领域取得了卓越的成就和广泛的应用,亦成为当今的热门话题。为进一步提高模型的检测识别性能,提出一种基于YOLOV3改进的目标检测识别算法。首先,通过分析红外目标的检测特性,改进了原始算法的特征提取网络,融合KL-LOSS,在原网络预测目标位置的基础上,进一步预测了位置的准确度标准差,并结合Soft-NMS算法用于改善网络的检测准确度;其次,针对红外目标相对三通道彩色图像的特征量少的问题,在检测层前融合了SKNET模块,使网络更加关注目标的有用特征;最后,给出改进网络训练的新的损失函数及前向传播算法流程。实验结果表明:改进的KS-YOLO网络在目标域(实拍空中红外目标数据集)上的平均AP性能值要优于原来的YOLOV3网络2.4个百分点,预测时间比YOLOV3实用性更好、更快。 展开更多
关键词 红外目标检测 YOLOV3 SKNET网络 soft-nms算法 KS-YOLO
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改进Mask R-CNN的车辆检测算法 被引量:1
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作者 汪菊 孙玉 吴宜良 《福州大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期421-429,共9页
为提升在不同复杂场景下的车辆检测性能,提出一种基于改进Mask R-CNN的车辆检测算法.在算法的主干网络ResNet50中引入PSA极自注意力机制提升主干网络特征提取能力;在特征金字塔顶层网络中添加一个带有ECA注意力机制的分支与原分支进行... 为提升在不同复杂场景下的车辆检测性能,提出一种基于改进Mask R-CNN的车辆检测算法.在算法的主干网络ResNet50中引入PSA极自注意力机制提升主干网络特征提取能力;在特征金字塔顶层网络中添加一个带有ECA注意力机制的分支与原分支进行特征融合,缓解顶层特征由于通道降维造成的信息损失.重新设计卷积检测头使得边框回归更为准确,并使用余弦退火算法和Soft-NMS算法来优化训练过程和后处理结果.实验结果表明,改进的Mask R-CNN车辆检测算法相比原Mask R-CNN算法在复杂场景下具有更高的检测精度,在CNRPark-EXT测试集中平均精确度提高3.8%,在更具挑战性的MiniPark测试集中平均精确度提高7.9%. 展开更多
关键词 车辆检测 Mask R-CNN算法 PSA极自注意力机制 ECA注意力机制 soft-nms算法
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基于改进Faster R-CNN的码头自动识别 被引量:4
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作者 常莉莉 王贤敏 王春胜 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期752-765,共14页
码头自动识别能够为港口的建设与开发、海岸带地理信息的获取及海上军事实力的评估提供重要依据。然而由于码头普遍尺寸小、数量多、分布散乱,且受周围船舶、建筑等环境干扰严重,传统算法难以满足对高速发展的码头进行准确监测的需求,... 码头自动识别能够为港口的建设与开发、海岸带地理信息的获取及海上军事实力的评估提供重要依据。然而由于码头普遍尺寸小、数量多、分布散乱,且受周围船舶、建筑等环境干扰严重,传统算法难以满足对高速发展的码头进行准确监测的需求,如何对码头目标进行准确识别成为亟需解决的问题。本文基于公开遥感数据集及Google Earth高分遥感影像构建了3种码头类型的数据集,并针对码头的尺寸特征和空间分布特征对Faster R-CNN算法进行了如下改进:(1)采用K-Means算法对候选框进行预设,使其大小更适应码头尺寸;(2)采用Soft-NMS算法代替NMS算法,以降低分布密集地区码头的误删率和漏检率。实验结果表明,本文改进的Faster R-CNN算法FKSN(Faster R-CNN+K-Means+Soft-NMS)识别精度达到92.6%,相较Faster R-CNN算法精度提高了8.3%。将码头目标识别结果和传统分类方法ISODATA、SSD及Faster R-CNN、Faster R-CNN+K-Means等目标提取模型的识别结果相对比,本文方法在虚警率和漏检率的评价指标表现最好,分别为3.2%和7.6%,说明本文方法对于各类码头目标识别具有更好的效果。基于改进Faster R-CNN算法的码头自动识别研究可以为码头的合理建设、规划及治理提供技术支持,为港口高效利用和军事实力分析提供有效途径。 展开更多
关键词 Faster R-CNN 码头自动识别 K-MEANS算法 soft-nms算法 高分遥感
原文传递
基于改进YOLOv3算法的挖掘机检测方法 被引量:2
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作者 周斌 苏鹏 高鹏 《数字制造科学》 2022年第2期141-145,共5页
针对西气东输工程中无人值守的油气场站,为防止工程挖掘机在作业时进入危险区域,确保油气场站及附近管线安全。提出了一种基于改进YOLOv3算法的挖掘机检测识别算法。首先,将原有框架中的K-means聚类算法优化为K-means++算法进行聚类,得... 针对西气东输工程中无人值守的油气场站,为防止工程挖掘机在作业时进入危险区域,确保油气场站及附近管线安全。提出了一种基于改进YOLOv3算法的挖掘机检测识别算法。首先,将原有框架中的K-means聚类算法优化为K-means++算法进行聚类,得到更适合挖掘机识别的先验框。其次,对于视频图像中工程挖掘机互相遮挡而引起漏检问题,采用soft-NMS算法选择输出预测框。实验结果表明,改进后的YOLOv3算法相较于改进前在能保证实时性的前提下,对挖掘机的检测精度更高,并能很好地解决漏检问题。 展开更多
关键词 YOLOv3算法 工程挖掘机 油气场站 K-means++算法 soft-nms算法
原文传递
基于改进的Faster-RCNN的人群密度预警方法
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作者 常珍 《软件》 2023年第10期86-88,共3页
本文提出了一种改进的基于Faster-RCNN的人群密度预警方法。通过引入软非极大值抑制算法,对Faster-RCNN进行了优化,显著提升了对密集人群的检测能力。经过改进的算法在测试集上的平均绝对误差和均方误差分别降低至3.4和9.8,表现出色。... 本文提出了一种改进的基于Faster-RCNN的人群密度预警方法。通过引入软非极大值抑制算法,对Faster-RCNN进行了优化,显著提升了对密集人群的检测能力。经过改进的算法在测试集上的平均绝对误差和均方误差分别降低至3.4和9.8,表现出色。该方法不仅可用于行人检测,还能实时生成人群密度热力图,并根据平均密度分级划分拥挤程度。 展开更多
关键词 公共安全 人群密度估计 机器视觉 soft-nms算法 Faster-RCNN算法
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基于Faster-RCNN的自然环境下苹果识别 被引量:5
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作者 石展鲲 杨风 +2 位作者 韩建宁 郭鑫 曹尚斌 《计算机与现代化》 2023年第2期62-65,共4页
针对苹果园中存在的果实相互重叠、枝叶干扰以及复杂背景等问题,本文提出Faster-RCNN一种改进的模型。该模型通过增强Mosaic数据,使得识别小物体目标果实能力得到提升,同时,对Faster-RCNN结构中的锚框进行优化,优化后的锚框能更好地检... 针对苹果园中存在的果实相互重叠、枝叶干扰以及复杂背景等问题,本文提出Faster-RCNN一种改进的模型。该模型通过增强Mosaic数据,使得识别小物体目标果实能力得到提升,同时,对Faster-RCNN结构中的锚框进行优化,优化后的锚框能更好地检测出距离相机较远的目标果实,以及使用Soft NMS算法对密集区域的识别效果进一步得到改进。通过对300幅未参与识别的自然环境下的苹果图像进行验证,验证结果表明:召回率为91.44%,准确率为93.35%,F1值为92.38%,每幅图像的检测可在0.2 s内完成。改进后的算法鲁棒性得到增强,能够满足在自然环境下对苹果果实的识别工作。 展开更多
关键词 Faster-RCNN Mosaic数据增强 目标识别 soft nms算法
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基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法 被引量:4
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作者 杨亚男 朱晓冬 +2 位作者 刘元宁 朱琳 董霖 《吉林大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2022年第2期369-380,共12页
针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题,提出一种基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法.首先利用YoloV4结合MobileNetV3对虹膜内外圆进行粗定位,再利用瞳孔、虹膜和巩膜的灰度差值分别对虹膜内外圆进行精定位.同时... 针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题,提出一种基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法.首先利用YoloV4结合MobileNetV3对虹膜内外圆进行粗定位,再利用瞳孔、虹膜和巩膜的灰度差值分别对虹膜内外圆进行精定位.同时,使用K-means++聚类算法生成先验框;使用快速soft-DIoU-NMS算法去除预测过程冗余框,提高算法检测率;使用Focal Loss作为类别损失函数.对比实验结果表明,该算法运行速度更快,定位准确率更高,识别算法的效果更明显. 展开更多
关键词 虹膜定位 YoloV4 快速soft-DIoU-nms算法 K-means++聚类
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