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基于改进MaskRCNN算法的纸张缺陷图像识别模型研究 被引量：4
1
作者 卞雪静 范璞玉 《造纸科学与技术》 2025年第5期77-81,共5页
为充分提升现有造纸企业纸张缺陷检测工作的效率,基于改进MaskRCNN算法构建了一种纸张缺陷图像识别模型,该模型包含图像采集、图像预处理、缺陷检测模型、缺陷分类与量化、决策判断等模块,按照对应的顺序对纸张缺陷进行识别、分析并提... 为充分提升现有造纸企业纸张缺陷检测工作的效率,基于改进MaskRCNN算法构建了一种纸张缺陷图像识别模型,该模型包含图像采集、图像预处理、缺陷检测模型、缺陷分类与量化、决策判断等模块,按照对应的顺序对纸张缺陷进行识别、分析并提出处理办法等。对该模型的应用效果进行测试,结果表明,与传统模型相比,该模型由于应用了更为智能的改进MaskRCNN算法,在纸张缺陷识别精度、效率、稳定性等方面具有更为显著的优势。 展开更多
关键词 人工智能 改进maskrcnn算法 纸病检测 图像识别
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一种基于改进MaskRCNN的纸病诊断算法 被引量：3
2
作者 汤伟 刘英伟 +3 位作者 王孟效 耿志遥 刘常闯 杨亦君 《中国造纸》 北大核心 2024年第12期164-171,163,共9页
本研究提出了一种基于改进MaskRCNN网络的纸病诊断算法。该算法首先在原有的MaskRCNN网络的基础上,使用轻量化头部骨干网络VOVNet和精细化的RoIPooling(PrRoIPooling)对原网络模型进行改进,以减少原网络模型的参数使用量,提升检测分类速... 本研究提出了一种基于改进MaskRCNN网络的纸病诊断算法。该算法首先在原有的MaskRCNN网络的基础上,使用轻量化头部骨干网络VOVNet和精细化的RoIPooling(PrRoIPooling)对原网络模型进行改进,以减少原网络模型的参数使用量,提升检测分类速度;其次添加空间金字塔注意力机制(SPANet),以解决原网络模型对于小目标检测精确度不高的问题。采集4000多张纸病图像对本研究提出的算法进行仿真验证。结果表明,改进的MaskRCNN模型比原网络模型在平均精度上提升了3个百分点,速度上提升了15%,能够满足纸病诊断的实时性和准确性的实际需求。 展开更多
关键词 纸病诊断 maskrcnn VOVNet PrRoIPooling SPANet
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基于无人机和改进MaskRCNN的山地烟田面积快速测量技术 被引量：1
3
作者 李伟 李洪明 +4 位作者 麻莉娜 刘彭轩 吕明站 林嘉芊 詹莜国 《云南农业科技》 2024年第4期32-36,共5页
为解决山地烟田面积无法快速测量的问题,建立了一种烟田智能勾画和面积测算的方法。通过对MaskRCNN骨干网络ResNet101改进为多个小卷积核,基于无人机搭载可见光相机对烟田航拍,获得高精度空间位置信息的烟田正射影像数据,采用语义分割... 为解决山地烟田面积无法快速测量的问题,建立了一种烟田智能勾画和面积测算的方法。通过对MaskRCNN骨干网络ResNet101改进为多个小卷积核,基于无人机搭载可见光相机对烟田航拍,获得高精度空间位置信息的烟田正射影像数据,采用语义分割判断烟区位置和面积,并使用地形因子进行面积测算。结果表明,针对昆明市石林县山区烟田数据,采用改进的MaskRCNN进行面积测量的平均总体精度为95.31%,有较强的可行性。 展开更多
关键词 山地烟田 无人机 maskrcnn 面积快速测量
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基于改进MaskRCNN算法的管道焊缝缺陷检测 被引量：2
4
作者 杜志虎 韩亮 +1 位作者 薛彦宇 丁胜夺 《电脑知识与技术》 2023年第30期16-18,24,共4页
针对传统管道焊缝缺陷检测方法的实用性差、准确率低的问题,文章基于MaskRCNN算法,融入空洞卷积(Dilated Convolution,DC),提出一种改进的DCMask RCNN管道焊缝缺陷检测算法,自动提取缺陷的特征,捕获多尺度上下文信息,扩大感受野以获取... 针对传统管道焊缝缺陷检测方法的实用性差、准确率低的问题,文章基于MaskRCNN算法,融入空洞卷积(Dilated Convolution,DC),提出一种改进的DCMask RCNN管道焊缝缺陷检测算法,自动提取缺陷的特征,捕获多尺度上下文信息,扩大感受野以获取更精细的特征,提升模型在训练过程中的特征提取能力,并且使用同一基线实现焊缝缺陷分割与焊缝缺陷检测。另外,采用切片采样加拼接的一种数据增强方法,以扩充数据,缓解管道焊缝缺陷X射线图像数据匮乏问题,避免模型过拟合。实验证明,所提出的方法可实现管道焊缝缺陷的准确检测。 展开更多
关键词 管道焊缝缺陷检测 maskrcnn算法 空洞卷积 多尺度上下文信息 数据增强
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基于高分辨率表征的多人姿态估计算法
5
作者 时维国 于晓慧 《大连交通大学学报》 CAS 2023年第5期108-114,共7页
针对人体姿态估计任务特征提取精度低的问题,设计了一种特征高分辨率表征的姿态估计方法。该方法基于Mask RCNN模型,在RCNN获得目标实例后,将实例的检测结果映射到特征金字塔的高分辨率特征层,然后通过关键点预测模块上采样提高特征分辨... 针对人体姿态估计任务特征提取精度低的问题,设计了一种特征高分辨率表征的姿态估计方法。该方法基于Mask RCNN模型,在RCNN获得目标实例后,将实例的检测结果映射到特征金字塔的高分辨率特征层,然后通过关键点预测模块上采样提高特征分辨率,最后将预测特征进行空间位置编码成分类任务,来获取每个实例的关键点二维空间位置并实现多人姿态估计。提出的多人姿态估计算法其检测任务性能精度提高1.0%,姿态估计任务精度提高0.5%,该算法减少了姿态估计的预测误差,进一步提升了姿态估计性能,提高了多人姿态估计的精度,实现了高分辨率表征。 展开更多
关键词 maskrcnn人体检测 高分辨率表征 深度学习 多人姿态估计
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基于计算机视觉的井下输送带跑偏检测方法 被引量：9
6
作者 林俊 党伟超 +1 位作者 潘理虎 白尚旺 《煤矿机械》 北大核心 2019年第10期169-171,共3页
为了准确监测井下输送带运行状态,防止输送带跑偏,提出了一种基于计算机视觉的井下输送带跑偏检测方法。首先采用基于卷积神经网络的MaskRCNN实例分割算法提取输送带图象中的感兴趣区域并进行图像预处理;之后采用改进的Canny算法提取输... 为了准确监测井下输送带运行状态,防止输送带跑偏,提出了一种基于计算机视觉的井下输送带跑偏检测方法。首先采用基于卷积神经网络的MaskRCNN实例分割算法提取输送带图象中的感兴趣区域并进行图像预处理;之后采用改进的Canny算法提取输送带区域的边缘轮廓信息;最后采用改进的直线段检测(LSD)算法提取输送带边缘直线特征,根据边缘直线的斜率和中心线的相对位置判断输送带是否跑偏。实验结果表明,提出的井下输送带跑偏检测方法能够较准确地检测出输送带边缘直线从而进行跑偏判定,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 卷积神经网络 maskrcnn 输送带带跑偏 CANNY LSD
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基于多模态参数的土木施工工程机械自动化方法研究 被引量：1
7
作者 刘艺 《自动化与仪器仪表》 2022年第8期114-117,121,共5页
针对土木施工工程机械位姿估计准确率低的问题,提出一种基于多模态的土木施工工程机械自动控制方法。在该方法中,首先从网络融合优化和分割损失函数优化对MaskRCNN进行改进,然后将改进后的MaskRCNN算法用于工程机械图像进行二维特征和... 针对土木施工工程机械位姿估计准确率低的问题,提出一种基于多模态的土木施工工程机械自动控制方法。在该方法中,首先从网络融合优化和分割损失函数优化对MaskRCNN进行改进,然后将改进后的MaskRCNN算法用于工程机械图像进行二维特征和三维点云特征提取;最后基于提取的多维度特征进行多模态信息融合,并通过回归函数对位姿进行估计。结果表明,MaskRCNN算法与ResNet、DenseNet骨干网相结合,可以提升边缘特征提取能力;实际工程机械抓取发现,该方法在土木工程抓取机械臂的精度控制方面,也具有较高的精度。 展开更多
关键词 多模态 maskrcnn 施工工程 机械自动化 位姿估计
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基于光视觉信息自适应聚合的船舶自主避碰决策
8
作者 张博文 阚明 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第19期165-169,共5页
船舶航行环境复杂多变,多模态视觉相机采集的多源视觉信息融合过程繁杂,特征提取不够精细,为此研究光视觉信息自适应聚合的船舶自主避碰决策方法。利用Kinect相机采集多源图像,通过自适应聚合增强环境感知。结合MaskRCNN与ResNet-101,... 船舶航行环境复杂多变,多模态视觉相机采集的多源视觉信息融合过程繁杂,特征提取不够精细,为此研究光视觉信息自适应聚合的船舶自主避碰决策方法。利用Kinect相机采集多源图像,通过自适应聚合增强环境感知。结合MaskRCNN与ResNet-101,精确提取图像信息中的目标特征,经RPN生成候选区域。特征向量进入FCN与分类回归分支,识别目标并定位,转换坐标后获取运动态势。依据碰撞风险计算和船舶操纵经验,智能输出避碰指令。实验结果表明,该方法在复杂航行环境下展现出良好的避碰决策性能,光视觉信息聚合后,交并比、F1 score分别为92.7%、94.2%。 展开更多
关键词 光视觉信息 避碰决策 maskrcnn 碰撞风险
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基于密集交互式融合Mask RCNN的肺部PET/CT图像实例分割 被引量：2
9
作者 周涛 赵雅楠 +2 位作者 陆惠玲 王亚星 支力佳 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2024年第3期527-534,共8页
正电子发射断层显像/X线计算机体层成像(PET/CT)肺部图像中存在病灶区域特征像素信息少、形状复杂多样,病变与周围组织界限模糊等问题,导致模型对肿瘤病变特征提取不充分。针对上述问题,本文提出基于密集交互式融合Mask RCNN(DIF-Mask R... 正电子发射断层显像/X线计算机体层成像(PET/CT)肺部图像中存在病灶区域特征像素信息少、形状复杂多样,病变与周围组织界限模糊等问题,导致模型对肿瘤病变特征提取不充分。针对上述问题,本文提出基于密集交互式融合Mask RCNN(DIF-Mask RCNN)实例分割模型。首先设计具有跨尺度主辅结构的特征提取网络,提取出不同尺度病灶特征;然后设计密集交互式增强辅助网络(DIFEN),通过将最浅层病变特征以密集连接形式与邻近特征、当前特征进行交互融合,增强深层特征图中病灶细节信息;最后构建密集交互式融合金字塔网络(DIF-FPN),在自下而上路径中将浅层信息逐个以密集连接方式补充到深层特征中,进一步加强模型对病变区域的微弱特征感知力。在临床PET/CT肺部图像数据集上进行消融实验和对比实验,结果表明所提模型对于病变区域实例分割的APdet、APseg、APdet_s、APseg_s指标分别为67.16%、68.12%、34.97%、37.68%,与Mask RCNN(ResNet50)相比在APdet和APseg指标上分别提升7.11%、5.14%。DIF-Mask RCNN模型能够有效检测分割肿瘤病变,为肺癌辅助诊断提供重要的参考价值与评估依据。 展开更多
关键词 正电子发射断层显像/X线计算机体层成像 实例分割 交互式融合 密集连接 maskrcnn
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