目标检测
- 基于YOLOv7的人体关联实时吸烟目标检测方法
OLOv7;目标检测0 引言（Introduction）多数作业环境明令禁止吸烟，诸如物流仓储、化工工厂、供电单位等，虽然可以通过中央监控系统实时监控各种作业场景，但是主要依赖人工监查，存在漏报情况，不但不能节省人力成本，而且会对企业和工作人员的生命财产安全造成威胁。随着计算机视觉技术的发展，目标检测技术日渐成熟，智能检测得到广泛的研究和应用，由此本文提出一项基于YOLOv7[1]的人体关联实时吸烟目标检测方法。当下不乏实时吸烟行为检测的相关研究，但是对于
软件工程 2024年1期2024-01-29
- 基于图卷积网络的偏振图像伪装人员检测方法研究
果。关键词：目标检测；偏振成像；深度学习；偏振特征；图卷积网络中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）36-0004-05开放科学（资源服务）标识码（OSID）0 引言伪装人员检测是一项新兴的计算机视觉任务，其目的是识别通过伪装技术隐藏于背景环境中的人员，并定位其在图像中的位置。随着多种多样的伪装方式应用于军事领域，具有伪装模式的目标检测难度逐步增加，近年来，虽然通用目标检测算法[1]取得了优异的检测效果，但
电脑知识与技术 2023年36期2024-01-27
- 引入通道注意力机制的目标检测算法
义摘要：针对目标检测模型在提高检测精度的同时会带来更高模型复杂度这一不足，该文提出了一种改进的YOLOv4模型。该模型将通道注意力机制ECA模块加入特征提取网络之中，构建了一个新的YOLOv4模型。通过在PASCAL VOC数据集上的实验表明：该算法在不增加模型大小的前提下提高了检测精度，相比YOLOv4算法在PASCAL VOC 2007测试集上的平均精确度均值@0.5提升了最高3.56mAP，达到了最高83.42mAP，能够解决目标检测性能和模型复杂度
电脑知识与技术 2023年31期2023-12-25
- 基于改进YOLOv5s的道路行人与车辆检测算法
善。关键词：目标检测；YOLOv5s；CA注意力模块；空间金字塔；Slim-Neck中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）31-0005-04开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：0 引言随着科技发展与城市道路规划的推陈出新，对自动驾驶的要求也越来越严苛。如何能够更快更加精准地进行目标检测一直是自动驾驶汽车所需要解决的关键问题。对目标准确检测主要包括两方面：一方面是在复杂的道路环境下识别出检测目标的信
电脑知识与技术 2023年31期2023-12-25
- 动态环境下基于深度学习的视觉SLAM研究
OLOv5s目标检测算法进行融合，最后对处理后的静态特征点进行帧间匹配。实验使用TUM数据集进行测试，结果显示：SLAM算法结合多视角几何、目标检测后，系统的绝对位姿估计精度在高动态环境中相较于ORB-SLAM2有明显提高。与其他SLAM算法的定位精度相比，改进算法仍有不同程度的改善。关键词：多视角几何；目标检测；同步定位与建图；动态环境中图分类号：TP391.9 文献标志码：A 同步定位与建图（simultaneous localization and
贵州大学学报（自然科学版） 2023年6期2023-12-14
- 基于改进YOLO卷积神经网络的水下海参检测
YOLO；目标检测；深度学习；机器视觉；卷积神经网络中图分类号： S126 文献标识码： A 文章编号： 1000-4440（2023）07-1543-11Underwater sea cucumber identification based on improved YOLO convolutional neural networkZHAI Xian-yi1， WEI Hong-lei1， HAN Mei-qi2， HUANG Meng1（1.
江苏农业学报 2023年7期2023-12-13
- 基于视频的林火烟雾检测算法研究
发生。传统的目标检测方法有帧差法、光流法和背景减除法等；如今，随和数值计算设备的改进，许多基于深度学习的目标检测方法开始出现，如基于RCNN的检测算法、基于SSD的检测算法和基于Yolo的检测算法等，本文就各种目标检测算法进行了分析，比较了其优缺点，并对今后目标检测技术的发展进行了展望。关键词： 森林防火； 目标检测； 林火烟雾检测中图分类号： S 76 文献标识码： A 文章编号：１
林业科技 2023年6期2023-12-11
- 基于目标检测与跟踪技术的民航限行车辆预警系统设计与研究
计了一套基于目标检测与跟踪技术的民航限行车辆预警系统，旨在监测机场道面移动目标的情况，并对监测数据进行统计与呈现，为工作人员提供管理依据与帮助。关键词：限行车辆；目标检测；深度学习；机场交通中图分类号：U495 文献标识码：A0 引言随着机场规模日益扩大，机场辖区内的道路也越来越多，为了确保机场道路交通安全，进一步净化广州白云国际机场社会治安环境，保障广大群众合法权益，提升旅客出行体验，维护广州城市形象，如何对机场各道路上的移动目标情况进行有效监控，成为亟
电子产品世界 2023年9期2023-10-28
- 基于树莓派与YOLOv5-Lite模型的行人检测系统设计
5-Lite目标检测模型分别部署在搭载Linux系统的树莓派4B平台上，并在此平台上搭建深度学习环境，构建道路行人检测系统。对这两个模型进行分析对比，实验结果表明，在识别准确率相差0.1%的情况下，YOLOv5-Lite模型相对于原YOLOv5s模型，网络参数量下降了78.26%，模型计算量下降了77.91%，模型内存大小下降了75.52%，检测速度提高了91.67%。综上，本文提出的基于树莓派和轻量化YOLOv5-Lite目标检测网络模型的行人检测系统兼
计算机时代 2023年9期2023-09-25
- 改进YOLOx的风机叶片缺陷检测研究
深度学习； 目标检测； YOLOx-s中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2023）09-106-05Research on the defect detection of fan blades based on YOLOxHao Weixun， Li Jianjun（School of Information Engineering， Inner Mongolia University of s
计算机时代 2023年9期2023-09-25
- 基于PyQt的目标检测数据集自动采集软件设计与实现
秋摘 要：目标检测数据集中的样本数量及差异性对网络检测性能具有重要影响。通过人工标注图像的方式生成数据集耗时又费力，因此设计一款目标检测数据集自动采集软件。该软件可以检测RTSP视频流、图片文件及视频文件，通过预训练好的轻量化检测网络得到目标位置类别及定位信息，生成标注文件并保存到本地。实验结果表明，该文软件在不同的平台上均可运行，其数据集采集速度相比人工标注有显著优势。关键词：数据集制作；PyQt；目标检测；多线程；YOLOv5中图分类号：TP311.
现代信息科技 2023年15期2023-09-18
- 基于深度学习的丝绸文物纹样识别应用
v5、SSD目标检测算法实现对纹样的识别与定位。实验结果表明，MobileNet对丝绸纹样分类的mAP达到83.51%;在目标检测算法中YOLOv5的识别与定位效果最好，其mAP为88.42%。与通过人工分类相比，采用深度学习算法进行分类与识别，可以在降低难度的同时提高分类的速度和准确率，为纺织品文物的鉴定与保护提供了新的思路。关键词： 丝绸文物;深度学习;数字博物馆;目标检测;神经网络;自动分类中图分类号： TS101.1 文献标志码： A文章编号：
丝绸 2023年8期2023-08-31
- 基于联邦学习的交通标志识别研究
：交通标志；目标检测；联邦学习；YOLOv5；FATE中图分类号：G391.4 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）21-0010-050 引言发展至今，将交通系统与物联网、分布式框架以及人工智能等技术相结合以保证人们日常出行的安全和高效。由此生成的智能驾驶正是其中极为重要的一环。智能驾驶依靠的即是对数据的快速处理和高效的运算，但在网络环境良好且车辆停驶的情况下，也会造成巨大的算力浪费。如何有效地利用起车载设备的计算资源，避免其过多的浪费
电脑知识与技术 2023年21期2023-08-26
- 一种车载数字相机与激光雷达融合算法设计
上均有良好的目标检测效果。关键词：环境感知；激光雷达；Yolo；融合算法；目标检测中图分类号：U462 收稿日期：2023-04-19DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2023.08.0061 前言近年来，芯片算力与网络技术的快速发展，使得智能辅助驾驶技术走向成熟。环境感知作为核心技术，包括利用机器视觉的图像识别技术、利用雷达（激光、毫米波、超声波）的周边障碍物检测技术、多源信息融合技术、传感器冗余设计技术等[1]。若仅通过单一
专用汽车 2023年8期2023-08-24
- 基于改进YOLOv5的驾驶员手持手机检测算法研究
信息，提高小目标检测的精确度。其次，采用一种改进的特征融合方法，提取三个尺度的特征，并对特征进行融合，更好地提取局部信息。实验结果表明，与YOLOv5相比，该检测算法在自制数据集上的精确度达到71.9%，提高了2.1%，对小目标的检测效果显著。关键词：目标检测；YOLOv5；残差模块；注意力机制中图分类号：TP183；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）12-0066-04Research on Driver Hand
现代信息科技 2023年12期2023-08-21
- 基于改进YOLOv5s的交通标志检测算法
因素导致的在目标检测任务中出现参数量过多、检测速度慢等问题，文章基于原有YOLOv5s的网络框架提出一种改进后的目标检测网络Shuffle-Block，首先选用开源的CCTSDB数据集进行实验，引入Shuffle-Block模块替换YOLOv5s原始的CSPDarknet主干网络，使得YOLOv5s的网络模型轻量化，降低模型的复杂程度。关键词：YOLOv5s；交通标志；深度学习；目标检测中图分类号：TP183；TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2
现代信息科技 2023年12期2023-08-21
- 面向实时目标检测的Ｆａｓｔｅｒ Ｒ?ＣＮＮ 算法
：文章讨论了目标检测在计算机视觉领域中的重要性，并介绍了目标检测算法的 2 种主要类型：传统计算机视觉方法和基于深度学习的方法。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流，并取得了较好的效果。然而，为进一步提高 Faster R-CNN 在目标检测方面的性能，文章结合鲸鱼优化算法对Faster R-CNN 网络进行优化，并使用 PASCAL VOC 2012数据集对网络性能进行测试。实验结果表明，基于鲸鱼优化算法的 Faster R-C
计算机应用文摘 2023年15期2023-08-09
- 面向实时目标检测的Ｆａｓｔｅｒ Ｒ?ＣＮＮ 算法
：文章讨论了目标检测在计算机视觉领域中的重要性，并介绍了目标检测算法的 2 种主要类型：传统计算机视觉方法和基于深度学习的方法。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流，并取得了较好的效果。然而，为进一步提高 Faster R-CNN 在目标检测方面的性能，文章结合鲸鱼优化算法对Faster R-CNN 网络进行优化，并使用 PASCAL VOC 2012数据集对网络性能进行测试。实验结果表明，基于鲸鱼优化算法的 Faster R-C
计算机应用文摘·触控 2023年15期2023-08-09
- 基于DMPC的多无人机多维决策协同区域搜索
；区域搜索；目标检测；分布式；多维决策中图分类号：TP39；V279 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）11-0015-07Multi-UAV Multidimensional Decision-Making Collaborative Regional Search Based on DMPCZHAO Xu， LI Zhi（College of Electronics and Information Engineering， S
现代信息科技 2023年11期2023-08-01
- 基于卷积神经网络的茶叶病虫害检测系统设计
积神经网络；目标检测；茶叶病虫害；检测系统中图分类号：TP391.41文献标志码：A0 引言近年来，随着卷积神经网络的兴起，基于卷积神经网络的模型不断涌现，国内外诸多学者都将卷积神经网络应用于图像处理研究，尤其是在图像分类和目标检测研究方面，网络模型AlexNet［1］、GoogleNet［2］、ResNet［3］、ASNet［4］、VGG-16［5］等在图像分类和目标检测准确率上都得到了进一步提升。文献［6-7］将卷积神经网络应用于农作物病虫害的检测上，
无线互联科技 2023年9期2023-07-20
- 基于改进DeepSORT和FastReID的室内多目标人员跨镜识别与跟踪
视频分析实现目标检测、目标跟踪和行人重识别存在的诸如目标框重框、遮挡等问题，提出了一种基于改进DeepSORT和FastReID的室内多目标人员跨镜追踪的方法。该方法使用YOLOv5s进行人员检测、DeepSORT进行人员跟踪、FastReID进行人员重识别。采用EIOU-NMS算法解决了YOLOv5s人员检测过程中出现的重框问题；在FastReID的特征提取网络中引入了NEUFA注意力机制，并使用优化后的FastReID的特征提取网络替换了DeepSOR
西安科技大学学报（社会科学版） 2023年3期2023-07-20
- 高速公路异常事件检测中的目标检测和主体识别算法
：高速公路；目标检测；主体识别中图分类号：U495A4916730引言高速公路上车辆行驶速度较快，易造成重大人员伤亡事故。事件检测系统可实时发现道路异常事件，及时进行告警处置，避免二次事故的发生。事件检测的核心算法是目标检测和识别，只有准确地发现和识别目标，才能对异常事件进行准确的判定。王滢暄等［1］针对高速公路特定场景下的目标检测问题，提出了一种基于YOLOv4网络的改进算法，对交通场景下的车辆目标进行检测，将多幅图像的拼接层连接后再进行车辆检测，提升了
西部交通科技 2023年4期2023-07-18
- 结合改进注意力机制的YOLO目标检测算法
：YOLO；目标检测；多尺度卷积；注意力机制0 引言自从Hinton 提出利用神经网络对图像数据中的高维特征进行自主学习[1]以来，基于深度学习的目标检测已成为计算机视觉领域中一个重要的研究热点[2]。目标检测的方法主要分为双阶段和单阶段目标检测算法。双阶段目标检测算法，如Fast R-CNN[3]、Faster R-CNN[4]等，都是通过生成预选框再利用神经网络对候选框进行分类识别。单阶段目标检测算法，如YOLO （you only look once
计算机时代 2023年7期2023-07-17
- 基于改进YOLOv3的电梯内电动车检测算法
献瑜关键词：目标检测；轻量化网络；注意力模块；YOLOv3；CIOU0 引言电梯作为高层建筑中的重要交通工具，常见的安全隐患问题如轿厢困人、电梯冲顶、反复开关门、携带可燃易爆物品等[1]，通过“智慧电梯”[2]安全管理平台得到了有效解决，但目前对禁止电动车等可燃易爆物品进入电梯仍缺乏有效的方法[3]。2021 年5 月，四川省某小区的电梯内一辆电动车瞬间爆燃，导致多人受伤。2021 年11 月，合肥市一小区住户的电动自行车在屋内充电时燃烧，导致火情。因此，
计算机时代 2023年7期2023-07-17
- 基于BiFPN-YOLOv5的公路养护检测算法
公路养护; 目标检测; YOLOv5; BiFPN; SIou loss0 引言公路是中国最重要的交通设施，为我国经济发展带来了基础与保障[1]。目前我国高速公路已达到14.96万km，虽然我国公路已取得了巨大的成就，但其中有60%的公路年限超过了8年，导致公路的养护问题逐渐成为公路管理的主要任务[2]。公路养护问题上最核心的问题是如何快速精准地检测到公路损坏的位置，目前最主流的方式是通过人工对公路健康状态进行巡查与记录，但依赖人工的方式会浪费大量的人力与
电脑知识与技术 2023年15期2023-07-11
- 基于YOLOv5的绝缘子目标检测算法
v5的绝缘子目标检测算法。在模型中加入CBAM注意力机制改变YOLOv5的网络结构，增强对目标有效特征的提取，确定绝缘子的位置。实验结果表明，使用改进的YOLOv5算法进行绝缘子目标检测平均精度可达到98.7%，提高了模型的检测精度，对后续绝缘子缺陷检测具有一定参考价值。关键词：绝缘子；目标检测；YOLOv5算法；CBAM注意力中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）08-0107-04Abstract：
现代信息科技 2023年8期2023-06-25
- 基于YOLOv5和多尺度特征融合的学生行为研究
YOLOv5目标检测算法的学生课堂行为识别方法。首先，建立学生课堂行为数据集，为研究提供数据来源；其次，针对学生目标密集等问题提出一种多尺度特征融合的学生课堂行为识别方法。多次实验结果表明，所提方法有效地提高了学生课堂行为识别的精度。学生课堂行为的智能化识别为教师掌握学生学情、改进授课策略提供了重要依据。关键词：YOLOv5；学生行为；行为识别；目标检测；特征融合中图分类号：TP183 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）08-00
现代信息科技 2023年8期2023-06-25
- 基于无人机机器视觉的轨道异物入侵检测方法
：轨道异物；目标检测；YOLOv5；无人机中图分类号：TP391.4文献标志码：A0引言轨道异物入侵是人为事故和列车本身故障以外造成铁路事故的主要因素，现阶段通常采用间接检测的方法避免异物入侵带来的危害。间接检测以非接触式的视频监控、微波为主［1］，目前的研究重点主要集中在视频监控方法上。德国学者利用车载摄像机和激光雷达实现轨道异物识别［2］。陈根重［3］设计了融合单目与双目一体的异物入侵检测系统。金炳瑞［4］提出了基于图像处理的轨道异物入侵检测方法。何文
无线互联科技 2023年7期2023-06-25
- 基于FPGA的目标检测系统与加速器设计
摘 要：目标检测作为计算机视觉技术的基础任务，在智慧医疗、智能交通等生活场景中应用广泛。深度学习具有高类别检测精度、高精度定位的优势，是当前目标检测的研究重点。由于卷积神经网络计算复杂度高、内存要求高，使用CPU实现的设计方案已经难以满足实际应用的需求。现场可编程逻辑门阵列（FPGA）具有可重构、高能效、低延迟的特点。研究围绕FPAG硬件设计，选取了YOLOv2算法，并针对该算法设计了对应的硬件加速器，实现了基于FPGA的目标检测。关键词：YOLO；FP
现代信息科技 2023年7期2023-06-25
- 基于改进YOLOv5的绝缘子快速检测
：深度学习；目标检测；绝缘子；YOLOv5中图分类号：TP18；TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）06-0073-04Fast Detection of Insulators Based on Improved YOLOv5HUANG Shiyi， DONG Xiaojie， YANG Longhuan， WANG Yifan（College of Intelligent Systems Science and
现代信息科技 2023年6期2023-06-25
- 基于注意力和上下文的多尺度图像背景下的小目标检测方法
尺度背景下小目标检测的效果。在COCO数据集上，本算法的APs高于基准retinanet最高达2.9，在DIOR数据集上mAP能够达到69.0，优于该数据集上最优算法，同时能够维持自己单阶段的速度。关键词：目标检测；小目标检测；离散自注意力；跨尺度注意力中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）05-0001-07Small Object Detection Method under the Backg
现代信息科技 2023年5期2023-06-22
- 基于YOLOv5的改进小目标检测算法研究
：文章针对小目标检测存在的可利用特征少、定位精度要求高、数据集小目标占比少、样本不均衡和小目标对象聚集等问题，提出将coordinate attention注意力嵌入YOLOv5模型。Coordinate attention注意力机制通过获取位置感知和方向感知的信息，能使YOLOv5模型更准确地识别和定位感兴趣的目标。YOLOv5改进模型采用木虱和VisDrone2019数据集开展实验验证，实验结果表明嵌入coordinate attention能有效提高
现代信息科技 2023年3期2023-06-22
- 基于深度学习的林地澳洲坚果检测识别
LO v3等目标检测算法相比有明显的精度优势。该研究充分表明该模型对园林下的澳洲坚果有良好的检测效果，且具有检测精度高、鲁棒性强的优点。关键词：澳洲坚果；目标检测；深度学习；Faster R-CNN；特征金字塔网络中图分类号：S776.01文献標识码：A文章编号：1006-8023（2023）02-0113-08Macadamia integrifolia Detection and Recognition inOrchards Based on Deep
森林工程 2023年2期2023-06-13
- 基于深度学习的图像目标检测系统设计与实现
R-CNN；目标检测；可视化预测1引言随着社会经济的发展，图像信息成为与人们生活密切相关的重要数据，利用计算机来迅速地实现图像分类和目标检测，已成为当前图像处理最迫切的需求。目标检测是深度学习的一个重要应用，要求从图片背景中分离出感兴趣的目标。相较于庞大的图像数据信息的产生，图像分类和目标识别的速度、准确率也在快速提升。此前的研究证明，在大数据集上进行训练可以获得一个小数据集的实质性改进。一般来说，这些超大规模的数据集可以使局部识别性能大幅度提高[1]。随
计算机应用文摘 2023年4期2023-05-30
- 基于雾天复杂场景下的道路目标检测研究
再检测的道路目标检测方法。对采集的雾天图像进行基于暗通道先验理论去雾处理，再将其送入训练好的YOLOv3目标检测模型进行推理检测，并在去雾算法中引入导向滤波方法。为使YOLOv3检测模型具有更好的检测性能，将目标框回归损失函数从原来的CIoU改进为SIoU，并在BBD100K数据集的部分标注图像下进行实验。实验结果表明，在YOLOv3网络模型下，使用CIoU损失函数时检测精度为45.8%，使用SIoU损失函数时检测精度为46.6%，提升了0.8%；将雾化图
青岛大学学报（工程技术版） 2023年2期2023-05-30
- 基于改进RPN的孪生小样本电力目标检测
用于电力行业目标检测的孪生网络小样本模型，在极端小样本情况下性能优良，同时具有更加轻量化的优势，可为电力检测新方法研究提供参考。关键词：计算机感知；孪生网络；电力场景；小样本；目标检测Research on few-shot power detection of siamese network based on improved RPNFENG Jun1， PAN Sichen1，ZHAO Shuai1，PENG Liangying1，FAN Xiongf
河北科技大学学报 2023年1期2023-05-30
- 基于YOLOv5s的城市道路车辆检测方法的设计与实现
LOv5s；目标检测；车辆检测中图分类号： TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）03-0019-031 引言截至2022年6月底，公安部已經官方宣布我国的车辆总量已经达到了4.06亿辆，与2021年底比较，新增加了1082 万辆汽车（扣除报废注销量），增长率为2.74%。其中，2022年6月之前新注册登记的车辆就有1657万辆。这说明了我国人民的生活质量处于不断上升的趋势中，对汽车的需求量也在持续的增加，这就导致道路交通拥堵现
电脑知识与技术 2023年3期2023-05-30
- 基于图像识别的目标检测可行性分析
：图像识别；目标检测；评价标准1引言目前，深度学习领域成为各学科融合热门，伴随计算机算力的提升，深度学习进一步发展，并基于深度学习实现图像识别，在图像识别领域取得了重大进步。但大家似乎都迈入了一个误区：图像识别相当于计算机视觉或者仅仅是对图像进行简单处理。相较于大众认知，图像识别不仅仅等同于对图像进行识别，它是一个宽泛的领域。本文首先探讨图像识别的任务分类，并对图像识别领域的应用场景进行介绍。算法的研究基于图像识别的可行性，以及如何判断图像识别效果的优劣，
计算机应用文摘 2023年9期2023-05-30
- 基于OpenCV的机器人分拣系统设计
penCV；目标检测；图像处理；tesseract-OCR；机器人分拣系统中图分类号：TP242；TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1671-0797（2023）09-0034-04DOI：10.10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2023.09.0100 引言随着各大电商的快速发展，我国快递行业的整体规模迅速壮大，包裹数量逐年增多，快递的错派、丢件等问题也日渐凸显，传统人工分拣已经无法适应当前的分拣需求，亟需一种用
机电信息 2023年9期2023-05-18
- 基于Transformer的目标检测研究综述
ormer的目标检测方法因其突出的性能引起了众多研究者的关注。文章从作为Neck的Transformer 和作为Backbone的Transformer两类框架在目标检测领域的研究状况、几种常见模型的基本原理以及在COCO 2017 ValSet上的对比实验三个方面做出了综述。关键词： 目标检测； Transformer； 计算机视觉； 深度学习中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2023）05-
计算机时代 2023年5期2023-05-14
- 基于图像识别的目标检测可行性分析
：图像识别；目标检测；评价标准1引言目前，深度学习领域成为各学科融合热门，伴随计算机算力的提升，深度学习进一步发展，并基于深度学习实现图像识别，在图像识别领域取得了重大进步。但大家似乎都迈入了一个误区：图像识别相当于计算机视觉或者仅仅是对图像进行简单处理。相较于大众认知，图像识别不仅仅等同于对图像进行识别，它是一个宽泛的领域。本文首先探讨图像识别的任务分类，并对图像识别领域的应用场景进行介绍。算法的研究基于图像识别的可行性，以及如何判断图像识别效果的优劣，
计算机应用文摘·触控 2023年9期2023-05-10
- 融合注意力机制的YOLOv5火灾烟雾检测
元彪关键词：目标检测;烟雾检测；YOLOv5；注意力机制；ACON激活函数中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）08-0001-040 引言由于采用传统的烟雾报警或检测手段的烟雾探测器装置只能在靠近排放源的地方识别烟雾的存在，并且受各种天气环境影响，其感受到的温度、湿度及颗粒密度都会影响检测效果[1]。由于设备的探测范围的局限性，一些户外场所的地理属性导致无法大范围铺设传统的探测设备，它们缺乏检测局部烟雾的能力。20
电脑知识与技术 2023年8期2023-04-27
- 基于YOLOv5的坐姿监测系统设计
OLOv5；目标检测；坐姿监测中图分类号：TP39 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）08-0022-04“坐姿”作为人们生产生活最常用的姿态，与人们身体健康密切相关。坐姿不正确是导致青少年近视率持续上升的重要原因之一，根据国家学生体质与健康调研结果表明，我国各学段学生近视率持续上升，7～12岁小学生、13～15岁初中生、16～18岁高中生视力不良率分别为45.71%、74.36%、83.28%[1]，同时长期不良的坐姿可能会导致成年人
电脑知识与技术 2023年8期2023-04-27
- 基于机器视觉的油田仪表示数自动识别方法
图像识别 目标检测 指针定位 透视变换矩阵The Automatic Recognition Method of OilField Instrument Indication Based on Machine VisionZHAO Lei（Liaohe Oilfield Materials Company， Panjin， Liaoning Province，124010 China）Abstract：The traditional inst
科技资讯 2023年6期2023-04-23
- 图像识别技术在录播系统中的研究
录播系统中的目标检测和跟踪技术，在没有人工干预的情况下，利用图像处理算法对视频图像进行实时分析与处理，实现对跟踪目标的自动检测、跟踪和拍摄。关键词：录播系统；图像识别；目标检测；目标跟踪中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）06-0097-06开放科学（资源服务）标识码（OSID）0引言国家“十三五”教育改革提出通过提升教育信息化促进教育公平、提高教育质量的方针[1]。近年来随着云计算、大数据等技术的实
电脑知识与技术 2023年6期2023-04-14
- 基于YOLOv5s算法的风机叶片故障识别与检测
；故障识别；目标检测；交并比中图分类号：TP277 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）06-0076-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）0 引言风力发电作为发展最为成熟、最具有开发规模的可再生、清洁的绿色能源，拥有广阔的发展前景。风机叶片作为风力发电的重要承载部件，其是否安全运行直接影响着风力发电机组对风能的获取效率，同时对设备的使用寿命以及周围的环境安全有着巨大的影响。根据我国风能资源的分布，风力设备多分布在湿度
电脑知识与技术 2023年6期2023-04-14
- 基于知识图谱WordNet实现多数据集合并及其在YOLO9000中的应用
;深度学习;目标检测;YOLO9000;Softmax1 概述在如今的生活中，人脸识别、自动驾驶、车辆检测、行人检测等视觉技术早已得到了普遍应用，为人们众多工作生活带来了便利。这些检测识别技术背后依靠的是目标检测算法的产生和发展。社会生活要求目标检测系统足够快速、足够准确、有足够的能力检测更多对象。从传统到深度学习，目标检测算法不断地更新换代，不断改进先前的不足并提出更加强大和富有创意的方法。2014年，Ross Girshick极具创造性地提出Regio
电脑知识与技术 2023年4期2023-03-24
- 基于人工智能的红外热成像监控系统设计
；人工智能；目标检测；数据清洗随着电网规模的不断增加，电力设备的维护成本越来越高。而故障发生前的检修尤为重要，可以减少设备故障次数，降低设备故障带来的损失[1]。国务院印发《新一代人工智能发展规划》，要求到2025年战略目标为人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力。国家发展改革委在《“十四五”新型储能发展实施方案》中要求提升能源产业链现代化水平，推进能源产业数字化智能化升级，积极开展电网、电厂等领域智能化建设[2]。国家对于智能设备的要求越来越高，此
电脑知识与技术 2023年4期2023-03-24
- 基于互联网的公共场所监控人脸特征目标检测
据的人脸特征目标检测方案，通过对人脸特征，如胡须、眼镜、口罩等特征，对互联网联机多场所监控视频进行检测，筛选出目标人群，从而减少机器人脸识别或传统人工识别工作量，提高识别速度，降低成本，最后以口罩佩戴检测系统的实现案例验证了系统可行性及精准度，并对目标检测技术应用前景进行了展望。关键词：互联网；目标检测；人脸特征；监控视频引言近年来，监控作为视频证据采集的主要工具被大量安置在城市公共区域各个角落，有效保证了人民群众的生命财产安全，但随着摄像头增多，监控视频
互联网周刊 2023年2期2023-03-12
- 基于深度学习的图像目标检测系统设计与实现
R-CNN；目标检测；可视化预测1引言随着社会经济的发展，图像信息成为与人们生活密切相关的重要数据，利用计算机来迅速地实现图像分类和目标检测，已成为当前图像处理最迫切的需求。目标检测是深度学习的一个重要应用，要求从图片背景中分离出感兴趣的目标。相较于庞大的图像数据信息的产生，图像分类和目标识别的速度、准确率也在快速提升。此前的研究证明，在大数据集上进行训练可以获得一个小数据集的实质性改进。一般来说，这些超大规模的数据集可以使局部识别性能大幅度提高[1]。随
计算机应用文摘·触控 2023年4期2023-03-05
- 智慧教室课堂教学中学生抬头率检测与分析
永健关键词：目标检测；YOLOv5；BiFPN；智慧教室；教学评价1引言为加快教育现代化和教育强国进程，教育部于2018年制定了《教育信息化2.0行动计划》，计划指出要以人工智能、大数据、物联网等新兴技术为基础，依托各类智能设备及网络，积极开展智慧教育研究和示范。2019年，相关部门印发《中国教育现代化2035》，再次指出要加快教育信息化的脚步，建设智能化的校园，为国内高校探索智慧教育模式提供了方向。智慧校园是数字校园的进一步发展和提升，是教育信息化的更高
计算机应用文摘·触控 2022年20期2022-11-21
- 基于目标检测的自动断电实验台控制器的设计
。通过对传统目标检测算法的研究与分析，研究了Openmv图像预处理和灰度直方图均衡化的方法，采用帧间差分检测算法和关键帧的人物识别方法，实现了目标识别功能，最终形成基于目标检测的自动断电实验台的设计，该实验台可以准确地实现无人时自动断电，从而保证了实验室的用电安全以及达到了节省能源的目的。关键词：实验室安全;控制器;目标检测;节省能源中图分类号：TP391 文献标识码：A文章編号：1009-3044（2022）18-0080-03开放科学（资源服
电脑知识与技术 2022年18期2022-08-31
- 水下图像目标检测技术研究
荣摘要：运用目标检测技术，水下机器人海底打捞技术可替代人工捕捞，解决人工作业危险系数高、经济效益低的问题。该文水下目标检测研究对象为海参、海胆、扇贝、海星四类生物，针对水下图像颜色偏移严重、存在明显跨域等问题，提出了一种基于Cascade-Rcnn的海底生物目标检测方法，结合传统图像处理，解决水下图像跨域问题，最终精度达到0.507（iou0.5：0.95 Map）。关键词：目标检测 Cascade-Rcnn 跨域 颜色偏移中图分类号：TP2
科技资讯 2022年12期2022-07-17
- 基于深度学习的破损绝缘子检测研究
YOLOv4目标检测方法的破损绝缘子智能检测模型。针对Scaled-YOLOv4网络在训练过程中难以分辨有效信息的问题，分析Scaled-YOLOv4网络Neck部分的降采样操作会导致信息丢失，提出将改进的注意力机制加入网络模型中，设计了DC-Scaled-YOLOv4模型。将网络上得到的破损绝缘子数据集分配成训练集和测试集，并对故障识别模型进行训练。采用该模型对破损绝缘子进行识别测试，Scaled-YOLOv4在破损绝缘子数据集上的检测精度为80%，而文
现代信息科技 2022年4期2022-07-07
- 面向航空目标检测的神经网络加速器设计
用于航空图像目标检测领域。然而，由于航空图像成像背景环境复杂、目标尺寸小且方向任意，为了提取更高层次的特征信息，神经网络模型的结构复杂度不断提高，使得模型计算复杂度高、计算时间长，从而难以满足航空目标检测的实时性需求。本文提出了一种面向航空目标检测的基于Winograd算法的神经网络加速器，通过Winograd卷积算法可大幅减少卷积计算中的乘法数量，并针对Winograd卷积在神经网络计算中由于时域变换引入额外加法计算的问题，提出了一种深流水的矩阵变换计算
航空科学技术 2022年5期2022-07-03
- 车辆前排乘员安全带检测算法研究
4-tiny目标检测框架，通过设置不同数量检测头的两个网络分别用于车辆和挡风玻璃检测。在MobileNeXt网络中，通过在沙漏残差模块中添加SAM空间注意力模块实现安全带检测。在车辆数据集、挡风玻璃数据集、安全带数据集上进行训练和测试，实验结果表明，车辆检测网络在平均精度（mean Average-Precision， mAP）为99.69%时速度为145 帧/秒，挡风玻璃检测网络在平均精度为99.88%时速度为163 帧/秒，安全带检测网络在准确率（Ac
软件工程 2022年6期2022-06-11
- 卷积神经网络在实时检测领域的研究
度预测改善小目标检测。基于一系列的消融实验验证Mini模块设计的有效性，并透过对照实验结果证实Mini Net模型的实时性优于全卷积模型，在参数量仅有0.92×106的情况下，能够有效地提取目标特微。关键词：卷积神经网络;轻量模型;目标检测;图像识别中图分类号：TP311 文獻标识码：AResearch on Convolutional Neural Networks in Real-time DetectionGAO Xinyi， CHEN Qi
软件工程 2022年6期2022-06-11
- 基于计算机视觉的无人机目标检测算法综述
升必然要基于目标检测。计算机视觉技术早在20世纪90年代就已经开始应用于无人机领域，早期受限于微处理器较差的运算能力，相关算法虽然有一定的优化但总体上发展缓慢。经过几十年的发展，目前随着处理器运算能力的显著提升，利用计算机视觉相关技术解决无人机应用中的问题显得更加得心应手。关键词：计算机视觉;无人机;目标检测;引言随着无人机在军用及民用领域的广泛应用，以无人机为平台的图像获取和处理技术在军事、交通、物流和摄影等诸多领域得到快速发展。基于无人机视觉的多目标跟
新视线·建筑与电力 2022年4期2022-06-08
- 基于YOLO算法的桥面铺装及其资产检测技术
;深度学习;目标检测;卷积神经网络中图分类号 U443.33 文献标识码 A 文章编号 2096-8949（2022）10-0070-030 引言大跨径钢桥面铺装及其附属资产是确保桥梁结构正常运营的关键部分，其服役状态直接影响到区域交通的互联互通。桥面铺装及其附属资产由于常年暴露于自然环境，且承受交通荷载的不断作用，服役状况不断衰减并最终出现损伤。因此，针对铺装等设施状况的全面、及时的检测是制订有效维养方案的关键。在道路巡检领域，深度学习中目标检测的方
交通科技与管理 2022年10期2022-06-07
- 基于神经网络的洗手动作识别方法
手动作识别;目标检测;注意力机制;编解码结构【中图分类号】Q189 【文献标识码】A 【文章编号】2026-5328（2022）03--011 引言中华人民共和国卫生部[1]在2020年发布了《医务人员手卫生规范》，它规定了医务人员洗手方法和外科冲洗手消毒方法。在临床环境中引入手卫生依从性的智能化检测方式是十分必要的。2020年2月，邢政等人[2]发明一种洗手监测装置，该装置使用传感器检测到手部后，执行洗手响应，记录使用者的信息并上传至终端。2020年
锦州医科大学报 2022年3期2022-06-06