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[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张刚 王运明 彭超亮
实时精确的交通标志检测是自动驾驶和智能交通的关键技术。针对现有智能检测算法检测复杂真实道路场景下的交通标志速度慢、无法较好地适用于嵌入式终端设备的问题，提出了一种基于轻量化SSD的交通标识检测算法。该算法采用MobileNetV3＿large网络替代VGG16网络，可减少模型参数，提高检测实时性；利用添加SE模块的逆残差结构B-neck替换对应的标准卷积增强低层特征层的语义信息；设计改进RFB网络提升小交通标志的检测能力，重新设置预设先验框的尺寸，提升模型对特定数据集的检测能力。实验结果表明，改进SSD算法在中国交通标志检测数据集上的mAP值可达89.04%，比MobileNet-SSD算法提高了5.26%；帧率可达60 frames/s，比SSD算法提高了23 frames/s。所提算法具有较高的实时性和检测精度，对复杂交通环境具有更好的鲁棒性。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
余秋冬 杨明 袁红 梁坤
针对目前生猪目标检测算法模型较大,实时性差导致其难以在移动终端中应用等问题,将一种改进的轻量化YOLOv4算法用于生猪目标检测。在群养猪环境下以不同视角和不同遮挡程度拍摄生猪图像,建立生猪目标检测数据集。基于轻量化思想,在YOLOv4基础上缩减模型大小。结果表明,本研究算法的准确率和召回率分别为96.85%和91.75%,检测速度为62帧/s,相比于原模型,本研究算法在不损失精度的情况下,将模型大小压缩了80%,检测速度提高了11帧/s。本研究算法具有轻量化,稳健性强,实时性好的优点,能够更好地实现实际猪舍环境下生猪目标的检测,并有利于嵌入移动端设备中。
关键词：
生猪 深度学习 目标检测 轻量化
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
党宏社 党晨 张选德
交通标志的自动识别对汽车的安全行驶具有重要意义。针对现有交通标志识别算法存在识别精度低、速度慢的问题，该文提出了一种基于改进YOLOv5s的交通标志识别算法。引入MobileNetv3主干网络，将RFB模块与ECA-Net模块相结合，在不提高网络计算量的情况下，确保更大范围内聚焦有效特征；在特征融合中采用AFF模块，将注意力从同层融合扩展到跨层区域；采用Matrix NMS筛选候选框，以提升模型检测速度。在中国交通标志数据集CCTSDB上的验证结果表明，该算法识别精度为96%，速度为48帧/s，在多种环境下对目标的识别能力得到增强，可以满足交通标志实时识别的需要。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
罗钧 李志学 龚燕峰
针对传统交通标志识别系统存在识别精度较低、识别种类少和识别实时性较低的不足,设计了一套高精度、低功耗、便携式的交通标志智能识别系统。系统硬件为以德州仪器AM5749高性能处理器为核心的嵌入式开发系统,通过结合训练选择设计的基于深度学习的轻量级卷积神经网络所得的系统软件模型,对多达62种的交通标志图像进行分类识别,结果显示在液晶显示器上。通过该实验,学生加深了对卷积神经网络的理解,熟悉利用嵌入式平台进行深度学习算法的开发流程,提高了解决实际问题的学习和实践能力。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
廖晓靖 把余韬 张伟
道路交通标志作为重要的道路设施,其设计和布置旨在发挥最大的功能和效用。分析了驾驶员对交通标志的感知与认知过程,及对此过程有潜在影响的各种因素,总结出交通标志对驾驶任务的3种干预类型。结合满意决策理论(Satisficing Decision Making)和认知架构理论(Cognitive Architecture),构建出驾驶员对交通标志的认知模型,为交通标志效用评估的相关研究提供理论框架支持,对交通标志的科学设计和布置提供指导。
[期刊] 工业工程
[作者]
王培 饶培伦
通过模拟在交通标志引导下到达指定地点的过程,研究了北京市道路交通标志信息量以及驾驶员脑力负荷对感知和理解道路交通标志的影响。在已有研究的基础上,改进了交通标志信息量的计算方法。相关分析结果表明,该方法很好地拟合了驾驶员对交通标志信息量的主观评价。方差分析结果表明:1)信息量的大小对驾驶员感知和理解交通标志没有显著影响;2)脑力负荷对交通标志识别率、决策时间、决策正确率以及决策确信程度有显著影响;3)脑力负荷对主观任务负荷和识别交通标志的时间没有显著影响。
关键词：
交通标志 感知和理解 信息量 脑力负荷
[期刊] 上海海洋大学学报
[作者]
董兆鹏 岳晓雪 田中旭 侯思凡 姜立盛
基于YOLO的贻贝（Mytilus edulis）识别与检测技术，是实现贻贝分级、分苗等作业环节机械化和智能化的关键。然而，贻贝因外部特征不够清晰明确，给识别准确率的提高带来了挑战。本文提出一种基于改进YOLOv5算法的贻贝目标检测模型（CST-YOLO）。该算法融合CoordAttention注意力机制，以增强特征表达能力；采用SIoU作为边界框回归损失函数，以减少边界框回归损失，提高模型的检测速度；将Head替换为改进的解耦头TSCODE Head来提高检测准确率。并在自制的贻贝数据集上进行算法测试，实验结果显示：相比YOLOv5算法，CST-YOLO算法准确率P提高了0.428%，mAP＿0.5:0.95达到92.221%，提高了1.583%。实验表明CST-YOLO算法在保证检测速度的前提下，有效提高了贻贝目标的检测精度。本研究有助于机器视觉技术在贻贝养殖业自动化与智能化生产加工中的应用。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李志鹏 于鸿彬 邵宏宇
为提高传统Canny算法的灵活度和自适应能力,提出了一种改进的自适应Canny边缘检测算法。采用双边滤波代替高斯滤波滤除噪声并锐化图像边缘;再使用水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度模板对图像的梯度幅值进行计算。对传统的Otsu阈值分割算法进行了改进,改进的思路是找出类内和类间方差的最大值作为阈值,阈值搜索范围的缩小可以使计算量减少,实现快速分割。通过道路标线图像验证,说明改进后的Canny算法对道路标线的分割效果更好,减少了边缘断裂和假边缘,处理的时间也相对缩短。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
赵颖 王书茂 陈兵旗
针对机器视觉导航中道路引导线检测方法复杂、实时性不能满足使用要求的问题提出了基于改进Hough变换的公路车道线快速检测算法:根据车道线与路面颜色的不同判断车道线位置计算出车道线的方向候补点群,根据车辆所处车道的情况对方向候补点群进行聚类,以每一类的中点为基准点使用基于一点的改进Hough变换算法计算出车道线的斜率。实验结果表明,一幅图片的处理时间约85 ms,处理结果与实际情况吻合。算法能够检测出高速公路上所有车道线的斜率,为道路引导线的实时检测提供了一种新思路。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
叶铭亮 周慧英 李建军
【目的】森林火灾常常会对人类的财产和生态多样性造成巨大损害，传统的森林火灾检测技术存在可靠性低、造价过高等不足。目前基于卷积神经网络的深度学习算法在处理图像型数据上具有准确性高、成本低、速度快等优势，但是其处理视觉要素和物体之间关系的能力不如Transformer。因此，本研究提出一种改进Swin Transformer网络的方法应用于森林火灾检测。【方法】Transformer是一种基于自注意机制的深度神经网络，其强大的表现能力使得其能够在计算机视觉领域大放异彩。Swin Transformer提出将Transformer应用于计算机视觉任务,构建了一种名为Swin Transformer Blocks的骨干网络，并且提出了一种滑动窗口多头自注意力机制。本文结合Transformer与深度学习算法并应用于森林火灾检测领域，在Swin Transformer网络结构中对窗口自注意力机制进行改进，采用了knn自注意力提高对小块噪声的识别，使用Augmentation数据增强方法增加模型的泛化能力。【结果】数据集为自建的森林火灾图像数据集，通过旋转、裁剪、模糊以及色彩调节等数据增广的方法将300张不同环境下的森林火灾图像数据扩充到1 900张图像，最后对Swin Transformer以及改进后的模型进行对比实验，改进后的算法准确率可达98.1%,bbox＿mAP、bbox＿mAP＿50和bbox＿mAP＿75分别达到了66.7%、96.4%和81.3%。【结论】本文提出一种改进Swin Transformer应用于森林火灾检测的方法。研究结果表明，改进的Swin Transformer模型能够有效检测不同环境下的森林火灾。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
邓力 周进 刘全义
由于火灾具有快速蔓延的特性和较高的破坏力,实现火灾的早期探测是十分必要的,针对火灾检测算法的研究也尤为重要。该文提出了一种改进的YOLOv8算法,通过集成轻量型模块Slim Neck和切片辅助推理方法SAHI,分别优化了YOLOv8算法的网络结构和推理框架,将火灾数据集目标分类为火焰(fire)、烟雾(smoke)和干扰项(default)。实验结果表明, Slim Neck-YOLOv8算法比相关的先进算法具有更优的火灾检测性能,与YOLOv8模型相比,查全率(recall)增长了2.7%、平均精度(m AP)增长了0.2%,检测速度提高了35 fps,同时也降低了计算负担。在Slim Neck-YOLOv8基础上进一步优化推理框架所得的Slim Neck-YOLOv8+SAHI算法,有效改善了漏检与误检现象。该研究有助于提升火灾检测系统的速度和精度,为火灾预警工作提供了有力的技术支持。
[期刊] 物流技术
[作者]
范海红
针对目前我国快递包裹中转中心面临的快递包裹文件数量密集型问题以及包裹辨识检测算法技术，提供了一个经过改进的Faster R-CNN辨识检测算法。通过修改Faster R-CNN算法中的损失函数，用RepGT损失函数替代原回归项中的损失函数，使得选取的包裹候选框更接近包裹目标框,完成图像检测。通过数据实验发现，改进后的算法比传统的Faster R-CNN在精度上提升了2.38AP，同时发现当损失函数中参数σ=1时，检测精确度达到最高。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李庆中 汪懋华
基于分形图像的自相似特征，提出了一种新的图像边缘检测算法，实验结果证明该算法能有效提取图像边缘，具有较强的抗噪声性能。
关键词：
图像处理 边线检测 分形
[期刊] 物流技术
[作者]
胡杰 刘志成 杨慧萍 李泽西
为了提高车辆检测的准确率和效率,为智能交通系统提供可靠的参考信息,针对传统Harr特征车辆检测算法存在特征向量维数过大、训练时间过长的问题,提出采用非负矩阵分解Harr特征得到低维的Harr-NMF特征,对Harr-NMF特征分类并由Adaboost算法训练得到基于Harr-NMF特征的车辆分类器,对车身进行有效识别。针对实车测试时出现的重复检测、错误检测等问题,进一步优化了算法。测试结果表明,改进后的算法提高了车辆检测率并有效降低了误检率。
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