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基于改进Faster R-CNN-FPN的田间劳作行为目标检测算法
1
作者 周艳青 邹铭鑫 +2 位作者 姜新华 白洁 马学磊 《内蒙古农业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期77-86,共10页
劳作行为检测时存在着检测精度不高和漏检等问题,利用Faster R-CNN和FPN提出一种改进的劳作行为检测模型。首先,在Faster R-CNN框架基础上,引入特征金字塔网络FPN,用于提高较小目标的检测能力。然后,为提高模型对不同尺度目标的泛化能力... 劳作行为检测时存在着检测精度不高和漏检等问题,利用Faster R-CNN和FPN提出一种改进的劳作行为检测模型。首先,在Faster R-CNN框架基础上,引入特征金字塔网络FPN,用于提高较小目标的检测能力。然后,为提高模型对不同尺度目标的泛化能力,加入多尺度MS训练;并利用内容感知特征重组CARAFE上采样算子替换FPN中的双线性插值上采样方式,实现大范围内像素的关联。最后,在自建的数据集FWBD上对改进的Faster R-CNN-FPN检测模型进行训练和测试。结果表明:(1)与YOLOv3模型相比,改进的劳作行为识别算法mAP为69.40%;(2)与原始模型Faster、Faster-CARAFER、Faster-MS相比,改进的算法模型mAP值最高,达到了71.05%,说明改进的算法模型能有效地实现田间劳作行为的检测,对农业生产实践具有实际应用价值。 展开更多
关键词 田间劳作 行为检测 faster R-CNN 特征金字塔网络 内容感知特征重组
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基于改进Faster R-CNN的输变电工程塔基隐性病害GPR图像识别研究
2
作者 程江洲 杨静怡 +1 位作者 鲍刚 罗应权 《地球物理学进展》 北大核心 2026年第1期442-452,共11页
针对输变电工程塔基因施工过程中操作不当及相关环境因素导致的混凝土隐性病害识别难题,本文提出了一种基于改进的Faster R-CNN网络GPR图像识别方法.首先,以ResNet-50为主干网络融合通道注意力机制,并通过层间位置对比实验优化了SE模块... 针对输变电工程塔基因施工过程中操作不当及相关环境因素导致的混凝土隐性病害识别难题,本文提出了一种基于改进的Faster R-CNN网络GPR图像识别方法.首先,以ResNet-50为主干网络融合通道注意力机制,并通过层间位置对比实验优化了SE模块的嵌入层级与位置,在强化关键特征提取的同时有效降低了计算冗余.其次,引入soft-NMS算法优化紧密相邻目标的边框预测精度,提高紧密相连目标的检测能力.最后,采用生成对抗网络扩增gprMax仿真生成的刚性直柱式基础GPR图像数据集,并对样本进行识别标注.实验结果表明,优化模型平均精度均值达到84.49%,F-Score为77.58%.相较于传统的FasterRCNN目标检测模型,改进模型识别精度提高了6.37%. 展开更多
关键词 探地雷达 隐性病害检测 faster R-CNN 生成对抗网络
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基于改进Faster-R-CNN的起重设备轨道缺陷检测方法
3
作者 陈洪良 张燕超 +1 位作者 潘爱华 明阳 《起重运输机械》 2026年第6期75-80,共6页
文中针对起重设备轨道缺陷检测经验依赖性强、智能化程度低的特点,研究一种基于改进FasterR-CNN模型的起重设备轨道缺陷检测方法。所述方法利用起重设备轨道缺陷检测车对起重轨道的上表面、左右侧面进行视频图像采集,并将采集的视频文... 文中针对起重设备轨道缺陷检测经验依赖性强、智能化程度低的特点,研究一种基于改进FasterR-CNN模型的起重设备轨道缺陷检测方法。所述方法利用起重设备轨道缺陷检测车对起重轨道的上表面、左右侧面进行视频图像采集,并将采集的视频文件用视频拆解、透视校正、帧差检测等方法进行图像预处理;然后将图像数据导入经过改进的Faster R-CNN模型中进行缺陷数量、缺陷种类检测并确定缺陷位置,最终将完成检测标注的图像拼接成完整的轨道图像进行输出,使检测人员能直观看到当前轨道缺陷信息,便于其对轨道情况有清晰的认知,并对轨道检修保养等行为提供数据支撑。 展开更多
关键词 起重设备 轨道缺陷检测 faster R-CNN 图像处理
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基于改进Faster RCNN算法的马铃薯叶片病害识别
4
作者 邓炜航 赵胜雪 《农机化研究》 北大核心 2026年第7期109-116,共8页
为提高马铃薯叶片病害的识别效果,防止因人工误判造成防治不当,提出了一种马铃薯叶片病害识别模型。首先,收集马铃薯常见病害图像,包括马铃薯健康叶片、一般早疫病、严重早疫病、一般晚疫病、严重晚疫病5种类别图像,通过在Faster RCNN... 为提高马铃薯叶片病害的识别效果,防止因人工误判造成防治不当,提出了一种马铃薯叶片病害识别模型。首先,收集马铃薯常见病害图像,包括马铃薯健康叶片、一般早疫病、严重早疫病、一般晚疫病、严重晚疫病5种类别图像,通过在Faster RCNN基础上引入LSKA(Large Separable Kernel Attention)模块,提高模型对特征图的表达能力;其次,采用PANet(Path Aggregation Network)代替FPN(Feature Pyramid Networks),改善不同尺度特征间的融合效果,同时增加GSConv模块,以增强底层特征的表示能力,减少细节信息的丢失,并验证模型的识别性能。试验结果表明:改进后的Faster RCNN-LPG对马铃薯叶片病害的识别效果有所提高,识别平均精度均值为98.30%,相比原始Faster RCNN模型提高了3.01个百分点;通过与SSD、YOLOv8、YOLOv9模型的识别效果对比,结果表明改进的模型均优于其他算法模型,平均精度均值分别提升了22.79、3.41、2.41个百分点,召回率分别提升了17.53、4.01、2.98个百分点,识别精度分别提高了16.79、4.63、2.64个百分点。研究可为马铃薯叶片病害识别提供参考,以及时准确地识别和防治病害,提高马铃薯产量和品质。 展开更多
关键词 马铃薯 病害识别 faster RCNN LSKA PANet GSConv
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基于改进Faster R-CNN的星敏感器抗干扰快速星像提取算法研究
5
作者 王晨 季卫林 +3 位作者 吴峰 朱锡芳 吴泉英 孙文卿 《传感技术学报》 北大核心 2026年第2期322-331,共10页
星敏感器工作在复杂的空间环境,强噪声干扰将严重影响其姿态测量的效果。星像提取是星敏感器星图识别和姿态估算的必要前提,研究抗干扰的快速星像提取算法是提高星敏感器性能的有效途径。结合星敏感器星像目标特点,提出基于改进Faster R... 星敏感器工作在复杂的空间环境,强噪声干扰将严重影响其姿态测量的效果。星像提取是星敏感器星图识别和姿态估算的必要前提,研究抗干扰的快速星像提取算法是提高星敏感器性能的有效途径。结合星敏感器星像目标特点,提出基于改进Faster R-CNN的星敏感器抗干扰快速星像提取算法。首先,在研究Faster R-CNN的基础上,通过构建星像特征提取网络,优化FPN和RPN结构,实现星像快速粗提取,确定各星像所在区域。然后,提出基于像素筛选的星像质心精提取算法,计算高精度的星像质心坐标,最终实现强噪声干扰环境下的快速星像提取。利用星敏感器仿真方法建立星图数据集,开展以星像特征提取网络为主干网的星像提取网络训练和星敏感器星像提取实验。结果表明,在添加概率分布分别为50和0.08的泊松-高斯复合噪声条件下,提出算法的星像目标识别率达到97.6%,对于1024×1024像元的单幅星图,平均处理时间小于30 ms,星像提取精度达到0.03个像元,优于扫描法和矢量法。 展开更多
关键词 星敏感器 星像提取 目标检测 faster R-CNN 抗干扰
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改进Faster R-CNN的光伏组件热斑缺陷识别方法
6
作者 谭小瑶 雷亮 +2 位作者 杨泛舟 李斌 易灿灿 《红外技术》 北大核心 2026年第1期105-112,共8页
光伏组件热斑缺陷直接导致光伏电站发电效率低下,甚至引发火灾。针对光伏组件热斑缺陷识别精度低的问题,提出了改进Faster R-CNN的光伏组件热斑缺陷识别方法。首先,在Faster R-CNN目标检测模型的基础上,引入ResNet101与EFPN特征金字塔... 光伏组件热斑缺陷直接导致光伏电站发电效率低下,甚至引发火灾。针对光伏组件热斑缺陷识别精度低的问题,提出了改进Faster R-CNN的光伏组件热斑缺陷识别方法。首先,在Faster R-CNN目标检测模型的基础上,引入ResNet101与EFPN特征金字塔融合网络代替VGG16,用于提升模型对小目标缺陷的检测精度;其次,使用全局平均池化代替全连接层,减少Faster R-CNN模型计算的参数量。最后,采用热重启余弦退火策略更新学习率,提升模型在训练过程中的收敛速度。经过实验验证并与其他模型对比,改进Faster R-CNN模型在光伏组件热斑缺陷识别任务中精确率达94.8%。结果表明,改进的Faster R-CNN相较于其他模型如YOLOv5和SSD,对于光伏组件热斑缺陷识别任务有良好的实用性和准确率。 展开更多
关键词 faster R-CNN 红外目标检测 热斑 光伏组件 故障诊断 ResNet101
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基于改进Faster R-CNN的冬枣新鲜度判别
7
作者 戴浩天 刘文联 +2 位作者 朱美燕 张玲 朱良 《食品与机械》 北大核心 2026年第1期93-100,共8页
[目的]针对冬枣新鲜度判别需求,提出一种基于深度学习的判别方法,将冬枣分为5个新鲜度阶段,旨在提高判别准确性并减少光线反射影响。[方法]提出了一种结合高效ResNet、注意力机制与Faster R-CNN的冬枣新鲜度判别方法。利用ResNet对图像... [目的]针对冬枣新鲜度判别需求,提出一种基于深度学习的判别方法,将冬枣分为5个新鲜度阶段,旨在提高判别准确性并减少光线反射影响。[方法]提出了一种结合高效ResNet、注意力机制与Faster R-CNN的冬枣新鲜度判别方法。利用ResNet对图像进行卷积处理,提取全局特征图;通过通道注意力模块强化关键特征,结合特征金字塔网络(FPN)提取多尺度信息。Faster R-CNN从中选取候选区域,经过ROI池化后输入全连接层,通过多角度损失函数优化模型性能。通过硬度、电导率、维生素C和多酚含量等理化指标验证模型效果。[结果]改进的Faster R-CNN模型在新鲜度判别上的准确率达到98.60%。[结论]改进的Faster R-CNN模型在小规模样本下的表现优于现有方法。 展开更多
关键词 冬枣 新鲜度判别 faster R-CNN 注意力机制 特征金字塔 小规模
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基于Faster R-CNN与可见光红外融合图像的变电站缺陷检测
8
作者 季子愈 徐锐祥 +3 位作者 王浩鹏 张钱熠 吴淅童 张小莲 《电工技术》 2026年第4期42-45,50,共5页
提出了一种基于可见光和红外融合图像的变电站缺陷检测方法,以提高电力巡检效率和检测精度。利用双目摄像机获取可见光和红外图像,并采用Faster R-CNN目标检测算法处理融合图像,实现对变压器、绝缘子等部件外部缺陷和异常温度的自动检... 提出了一种基于可见光和红外融合图像的变电站缺陷检测方法,以提高电力巡检效率和检测精度。利用双目摄像机获取可见光和红外图像,并采用Faster R-CNN目标检测算法处理融合图像,实现对变压器、绝缘子等部件外部缺陷和异常温度的自动检测。实验结果表明该方法能有效检测外部缺陷和温度异常。 展开更多
关键词 faster R-CNN 可见光与红外融合图像 变电站缺陷 温度异常 深度学习
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基于改进Faster R-CNN的安全帽检测方法
9
作者 曹姝 常宸嘉 +1 位作者 蔡文滨 张淼 《信息与电脑》 2026年第4期37-39,共3页
针对现有安全帽佩戴检测算法在复杂场景中的不足,文章基于多维度改进的快速区域卷积神经网络(Faster Region-Based Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)检测方法,通过正则化加强、特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN... 针对现有安全帽佩戴检测算法在复杂场景中的不足,文章基于多维度改进的快速区域卷积神经网络(Faster Region-Based Convolutional Neural Network,Faster R-CNN)检测方法,通过正则化加强、特征金字塔网络(Feature Pyramid Networks,FPN)损失加权优化、特征金字塔与锚框重设计的核心改进,从参数约束、损失引导、特征表达层面提升模型性能。实验结果表明,改进后的模型平均精度均值(mean Average Precision,mAP)从原始的0.81提升至0.88,精度提升约7%,且训练收敛稳定性与复杂场景适应性显著增强。 展开更多
关键词 faster R-CNN 复杂场景 多维度改进
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基于改进Faster R-CNN的目标检测算法研究
10
作者 曲雅婷 贾得顺 《汽车实用技术》 2026年第6期8-13,共6页
针对自动驾驶车辆在复杂场景中的目标识别不精准的问题,文章提出了一种基于Faster R-CNN的改进型目标检测算法,采用残差网络(ResNet-50)来增强多尺度特征提取能力,优化锚框尺寸,借助多尺度卷积特征融合的方式来整合不同层次的特征,显著... 针对自动驾驶车辆在复杂场景中的目标识别不精准的问题,文章提出了一种基于Faster R-CNN的改进型目标检测算法,采用残差网络(ResNet-50)来增强多尺度特征提取能力,优化锚框尺寸,借助多尺度卷积特征融合的方式来整合不同层次的特征,显著提升了目标检测模型对复杂场景的适应性。实验结果表明,改进型Faster R-CNN在整个召回率范围内均表现出更优的性能,尤其在高召回率区域依然能够保持较高的平均度均值(mAP)值,显示出良好的鲁棒性和泛化能力,验证了改进型Faster R-CNN算法的有效性,能够提升自动驾驶车辆在复杂场景中识别目标的精准度。 展开更多
关键词 自动驾驶 目标识别 faster R-CNN 特征融合
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基于Faster R-CNN的鱼群摄食密度识别
11
作者 周磊 程锦翔 +2 位作者 朱尔汉 张新扬 徐何垚 《机械工程师》 2026年第2期119-121,126,共4页
鱼群密度识别是实现精准投喂的关键。针对目前鱼群密度识别精度低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的鱼群密度识别方法。该方法通过K210视觉识别系统采集到不同天气、时间段、水质情况下的鱼群图像,在CNN网络中提取特征图,同时以聚集... 鱼群密度识别是实现精准投喂的关键。针对目前鱼群密度识别精度低的问题,提出了一种基于Faster R-CNN的鱼群密度识别方法。该方法通过K210视觉识别系统采集到不同天气、时间段、水质情况下的鱼群图像,在CNN网络中提取特征图,同时以聚集密度定义鱼群摄食和不需摄食两种行为,利用区域生成网络(RPN)和Faster RCNN建立鱼群摄食密度识别模型。试验结果显示,所提方法判断准确率可达94.6%,精确率达到95.9%,能够较好地应用于精准投喂场景。 展开更多
关键词 图像识别 faster R-CNN 深度学习 鱼群密度
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职场人,你FOMO了吗?
12
作者 Niga 《中国眼镜科技杂志》 2026年第4期74-74,共1页
最近,OpenClaw成为许多科技博主和内容创作者频繁提及的话题,业内把部署、调教、使用OpenClaw的过程称为“养龙虾”。随着内容不断扩散,越来越多非专业开发者也开始关注这一新东西。许多人未必会深入理解其架构,却会主动收藏教程、浏览... 最近,OpenClaw成为许多科技博主和内容创作者频繁提及的话题,业内把部署、调教、使用OpenClaw的过程称为“养龙虾”。随着内容不断扩散,越来越多非专业开发者也开始关注这一新东西。许多人未必会深入理解其架构,却会主动收藏教程、浏览案例,甚至尝试按照分享内容进行简单搭建。在这股“养龙虾”的热潮中,好奇心固然是驱动力,但更深层的情绪是一种隐约的不安,如果对新技术一无所知,是不是意味着自己正在错过某种重要变化? 展开更多
关键词 OpenClaw 科技博主 使用 fomo 调教 案例 职场人
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基于ADFaster-RCNN的肺炎检测算法
13
作者 史萌 《计算机应用文摘》 2026年第1期70-72,共3页
深度学习方法在提取肺炎周征特征时存在精度低、误报率高的问题。为提升检测效果,文章提出基于ADFater-RCNN的肺炎检测算法,通过训练通道感知模型对CT影像关键参数进行自适应调整,从而增强特征提取能力。经通道感知处理的图像输入Faster... 深度学习方法在提取肺炎周征特征时存在精度低、误报率高的问题。为提升检测效果,文章提出基于ADFater-RCNN的肺炎检测算法,通过训练通道感知模型对CT影像关键参数进行自适应调整,从而增强特征提取能力。经通道感知处理的图像输入Faster-RCNN检测框架,可实现肺炎病灶区域的精准预测。实验结果表明,该方法显著提高了检测精度与速度,降低了误报率,为医护人员提供了可靠的CT(Computed Tomography)病灶诊疗辅助。 展开更多
关键词 肺炎 CT影像 通道感知 faster-RCNN
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一种改进的Faster R-CNN遥感图像多目标检测模型研究 被引量：2
14
作者 苗茹 李祎 +3 位作者 周珂 张俨娜 常然然 孟更 《计算机工程》 北大核心 2025年第8期292-304,共13页
针对遥感图像背景复杂、目标种类多和尺度差异大所造成的目标漏检和误检问题,提出一种改进Faster R-CNN多目标检测模型。首先,采用Swin Transformer来替代ResNet 50骨干网络,增强模型特征提取能力;其次,添加平衡特征金字塔(BFP)模块融... 针对遥感图像背景复杂、目标种类多和尺度差异大所造成的目标漏检和误检问题,提出一种改进Faster R-CNN多目标检测模型。首先,采用Swin Transformer来替代ResNet 50骨干网络,增强模型特征提取能力;其次,添加平衡特征金字塔(BFP)模块融合浅层和高层语义信息,进一步加强特征融合效果;最后,在分类和回归分支中,添加动态权重机制,促进网络在训练过程中更关注高质量候选框,提高目标定位和分类的精确度。在RSOD数据集上的实验结果表明,所提模型相较于Faster R-CNN模型每秒浮点运算次数(FLOPs)大幅度减少,并且模型的mAP@0.5∶0.95提高了10.7百分点,平均召回率提高10.6百分点。相较于其他主流检测模型,所提模型在降低漏检率的同时,取得了更高的精度,能显著提高复杂背景下遥感图像的检测精度。 展开更多
关键词 遥感图像 多目标检测 faster R-CNN Swin Transformer模块 平衡特征金字塔 动态权重机制
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基于改进Faster R-CNN的焊缝缺陷检测方法 被引量：8
15
作者 陈利琼 梅后金 +1 位作者 胡洪宣 赵奎 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第5期2027-2033,共7页
管道内部的焊缝缺陷是导致管道发生泄漏和破裂事故的主要原因,而X射线能够有效地检测到这些缺陷。然而,焊缝缺陷存在种类多、尺寸小和背景复杂等问题,影响检测精度。针对目前基于深度学习的焊缝缺陷检测模型对图像复杂背景和光照变化的... 管道内部的焊缝缺陷是导致管道发生泄漏和破裂事故的主要原因,而X射线能够有效地检测到这些缺陷。然而,焊缝缺陷存在种类多、尺寸小和背景复杂等问题,影响检测精度。针对目前基于深度学习的焊缝缺陷检测模型对图像复杂背景和光照变化的适应性不足、小目标检测效果不佳的问题。在快速区域卷积神经网络(faster region convolutional neural networks,Faster R-CNN)网络的主干网络上添加通道注意力机制和对残差块结构进行修改,并采用ROI Align替换传统Faster R-CNN网络的ROI Pooling的改进模型。实验结果表明:改进后的Faster R-CNN网络模型与原算法相比,平均精度值(mean average precision,mAP)和F_(1)分别比原算法提升了15.82%和16.44%,能够满足焊缝缺陷检测的高精度要求,具有重要的理论意义与良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 深度学习 缺陷检测 X射线图像 faster R-CNN
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改进Faster R-CNN的钢材表面缺陷检测 被引量：8
16
作者 冷岳峰 刘正 +1 位作者 徐宝祎 李志轩 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第1期75-83,共9页
钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特... 钢材表面缺陷检测是工业生产中至关重要的一项检测工作,针对钢材表面缺陷检测中漏检以及对于细小缺陷检测精度不佳等问题,提出了一种改进Faster R-CNN算法。在FPN(Feature pyramid networks)与RPN(Region proposal network)之间引入特征融合模块与轻量化通道注意力模块,增加模型对精细特征的捕捉能力。改进模型在NEU-DET数据集上的实验结果显示,最终mAP(Mean average precision,记为m_(AP))值为80.2%,比原始模型提高了12.6%,FPS提高了40.9%。该算法能够有效提升钢材表面缺陷的检测精度,为钢材表面缺陷自动检测提供参考。 展开更多
关键词 缺陷检测 特征融合 通道注意力机制 改进faster R-CNN算法
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基于Faster R-CNN的作物生物密度智能识别方法 被引量：1
17
作者 李修华 李倩 +2 位作者 张瀚文 丁璐 王泽平 《生物工程学报》 北大核心 2025年第10期3828-3839,共12页
准确获取大田作物数量和密度不仅是水肥管理按需投入的关键,也是保障作物产量和品质的关键。无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)航拍可以快速且大面积地获取大田作物的分布图像信息,但是单一类型密集目标的准确识别对于大多数识别算... 准确获取大田作物数量和密度不仅是水肥管理按需投入的关键,也是保障作物产量和品质的关键。无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)航拍可以快速且大面积地获取大田作物的分布图像信息,但是单一类型密集目标的准确识别对于大多数识别算法来说都是一个巨大的挑战。本研究以香蕉苗为例,通过无人机高空航拍香蕉园的图像,研究密集目标高效识别方法。本研究提出了一种“裁-识-拼”的策略,构建了一个基于改进的Faster R-CNN算法的计数方法。该方法先将包含高密集目标的图像按不同尺寸(模拟不同飞行高度)裁剪成大量图像瓦片,并采用对比度限制自适应直方图均衡化(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)算法提高图像质量,构建了包含36000张图像瓦片的香蕉苗数据集;然后采用经过参数优化的Faster R-CNN网络训练香蕉苗识别模型;最后将识别结果进行反拼接,并设计了一种边界去重算法,对最终的计数结果进行校正,以减少图像裁剪引起的香蕉苗重复识别。结果表明,经过参数优化的Faster R-CNN对不同尺寸的香蕉图像数据集的识别精度最高达到了0.99;去重算法可以将针对航拍原始图像的平均计数误差从1.60%降低到0.60%,香蕉苗的平均计数准确率达到99.4%。本研究提出的方法有效解决了高分辨率航拍图像中密集小目标识别难题,为精准农业中的作物密度智能监测提供了高效可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 果园计数 香蕉 faster R-CNN 深度学习 去重
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改进Faster-R-CNN的输送带表面损伤检测 被引量：3
18
作者 袁媛 赵鹏举 +1 位作者 孟文俊 王航 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第3期199-203,共5页
针对输送带在长期运转过程中易出现划伤、撕裂和破裂的损伤问题,提出了一种改进Faster-R-CNN的输送带表面损伤检测方法。该检测方法在Faster-R-CNN神经网络的基础上,首选MobileNet网络进行图像轻量化特征提取,然后在RPN模块中引入ancho... 针对输送带在长期运转过程中易出现划伤、撕裂和破裂的损伤问题,提出了一种改进Faster-R-CNN的输送带表面损伤检测方法。该检测方法在Faster-R-CNN神经网络的基础上,首选MobileNet网络进行图像轻量化特征提取,然后在RPN模块中引入anchor原始特征与卷积相融合的背景分类,以加强输送带的损伤特征信息;最后构建输送带表面损伤的数据集进行数据试验,并分别采用VGG-19,ResNet-18骨干网络进行试验对比,结果表明改进的Faster-R-CNN的算法,针对输送带划伤、撕裂和破损的损伤状态均能够有效识别。 展开更多
关键词 输送带 损伤检测 faster-R-CNN MobileNet
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基于改进Faster R-CNN的机场跑道道面裂缝检测方法 被引量：2
19
作者 张璐 高培伟 +1 位作者 张芊伊 李国庆 《粘接》 2025年第5期159-162,共4页
民航运输在中国交通体系中占据着至关重要的地位。随着机场使用年限的延长,道面损伤问题日益严重,这对飞机滑行与起降的安全构成了重大威胁。为了降低飞机在起降过程的风险性,提出了一种基于Faster R-CNN的改进检测方法。该检测方法综... 民航运输在中国交通体系中占据着至关重要的地位。随着机场使用年限的延长,道面损伤问题日益严重,这对飞机滑行与起降的安全构成了重大威胁。为了降低飞机在起降过程的风险性,提出了一种基于Faster R-CNN的改进检测方法。该检测方法综合利用了GC-ASFF模块、CIoU指标、改进损失函数和迁移学习等深度学习和目标检测技术,实现了对道面裂缝的准确检测,以便利用识别到的道面裂缝特征参数来对当前道面安全状况进行评估。试验结果表明,改进后的模型识别精度较高,综合性能较优,对于飞机跑道道面损伤能够进行精准识别和检测,具有较高的可靠性。 展开更多
关键词 裂缝检测 faster R-CNN ASFF 交并比 损失函数
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改进Faster R-CNN的变电站电气主接线图图元检测 被引量：2
20
作者 冯冰 杜岳凡 +4 位作者 金尧 宗祥瑞 金花 刘潭晶 王璁 《哈尔滨理工大学学报》 北大核心 2025年第4期39-47,共9页
针对变电站电气主接线图中图元检测精度低以及小目标图元误检率漏检率高的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的变电站电气主接线图图元检测方法。首先,引入深度残差网络结构,替换Faster R-CNN原始特征提取网络,增强多尺度图元目标... 针对变电站电气主接线图中图元检测精度低以及小目标图元误检率漏检率高的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN算法的变电站电气主接线图图元检测方法。首先,引入深度残差网络结构,替换Faster R-CNN原始特征提取网络,增强多尺度图元目标特征提取能力;然后,引入特征金字塔网络,将浅层特征信息和深层特征信息融合,提升深层网络对小目标的检测性能;最后,依据小目标尺度分布特征,在区域建议网络中重新设定Anchor的参数值,进一步提高小目标检测性能。实验结果表明,改进算法的平均检测精度达88.9%,相比原算法提高了4.2%,具有更高的检测精度和更低的误检率与漏检率。 展开更多
关键词 变电站 接线图 图元检测 faster R-CNN优化算法 深度学习
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