为实现桥梁裂缝的快速、准确定位,考虑光照变化、污渍阴影等干扰因素的影响,提出一种结合桥梁检测机和改进单阶段目标检测(you only look once version 3,YOLOv3)算法的桥梁裂缝检测方法。首先,在预处理阶段,采用改进自适应Mask匀光算...为实现桥梁裂缝的快速、准确定位,考虑光照变化、污渍阴影等干扰因素的影响,提出一种结合桥梁检测机和改进单阶段目标检测(you only look once version 3,YOLOv3)算法的桥梁裂缝检测方法。首先,在预处理阶段,采用改进自适应Mask匀光算法对数据集进行处理,矫正阴影和光照不均等问题,提高算法环境适应能力;其次,在目标检测阶段,针对桥梁裂缝的特点,对数据集使用k-means++算法聚类先验框以适应裂缝的不同尺寸,采用广义交并比对YOLOv3损失函数进行改进以提高定位精度;最后,采用迁移学习对YOLOv3进行训练。实验结果表明,在迭代140个epoch后,检测速度可达到31帧/s,平均精度(average precision,AP)达到94.88%,相比于采用原始数据集的原始YOLOv3网络AP值提高了13.16%,能够满足实时性和高精度的检测要求。展开更多
提出了在背景杂波呈现W e ibu ll分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法。从统计分析观点,推导了基于局部窗口的W e ibu ll分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最...提出了在背景杂波呈现W e ibu ll分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法。从统计分析观点,推导了基于局部窗口的W e ibu ll分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最后提出了应适当选择恒虚警率。仿真结果表明该方法的有效性。展开更多
文摘为实现桥梁裂缝的快速、准确定位,考虑光照变化、污渍阴影等干扰因素的影响,提出一种结合桥梁检测机和改进单阶段目标检测(you only look once version 3,YOLOv3)算法的桥梁裂缝检测方法。首先,在预处理阶段,采用改进自适应Mask匀光算法对数据集进行处理,矫正阴影和光照不均等问题,提高算法环境适应能力;其次,在目标检测阶段,针对桥梁裂缝的特点,对数据集使用k-means++算法聚类先验框以适应裂缝的不同尺寸,采用广义交并比对YOLOv3损失函数进行改进以提高定位精度;最后,采用迁移学习对YOLOv3进行训练。实验结果表明,在迭代140个epoch后,检测速度可达到31帧/s,平均精度(average precision,AP)达到94.88%,相比于采用原始数据集的原始YOLOv3网络AP值提高了13.16%,能够满足实时性和高精度的检测要求。
文摘提出了在背景杂波呈现W e ibu ll分布条件下的SAR图像恒虚警目标检测方法。从统计分析观点,推导了基于局部窗口的W e ibu ll分布参数估计和自适应CFAR目标检测阈值的计算公式;对检测后的图像进行形态滤波处理以消除检测中的虚假目标;最后提出了应适当选择恒虚警率。仿真结果表明该方法的有效性。
