为了及时有效地发现桥梁病害,克服目前人工目测方法固有的费时、费力且易受主观因素影响的缺陷,提出一种基于卷积神经网络的轻量化桥梁病害智能识别方法。在保持原MobileNetV2网络模型宽度不变的情况下,通过减少网络中瓶颈模块的数量,...为了及时有效地发现桥梁病害,克服目前人工目测方法固有的费时、费力且易受主观因素影响的缺陷,提出一种基于卷积神经网络的轻量化桥梁病害智能识别方法。在保持原MobileNetV2网络模型宽度不变的情况下,通过减少网络中瓶颈模块的数量,并在其中嵌入Squeeze and Excitation通道注意力机制,使新网络能够更有效地学习和利用特征通道之间的关系,以提升网络识别性能。结果表明:经过缩减瓶颈模块和嵌入通道注意力机制两次改进的网络模型,实现了98.78%的识别准确率,较改进前提高了2.85%,计算量也较改进前减少了23.02 M;将改进后的网络模型引入Matlab的GUI界面,将代码可视化为可以独立使用的桥梁病害识别系统,为风化、钢筋锈蚀、开裂和孔洞四种桥梁病害的高效识别提供便利。展开更多
针对柑橘病虫害图像实时采集与检测过程中无人机运动和摄像头对焦不准导致的模糊问题,提出了一种高效的去模糊算法,即在目标检测算法前增加去模糊预处理环节,旨在提升图像清晰度,并增强检测精度和鲁棒性。本研究在DeblurGAN-v2主干网络...针对柑橘病虫害图像实时采集与检测过程中无人机运动和摄像头对焦不准导致的模糊问题,提出了一种高效的去模糊算法,即在目标检测算法前增加去模糊预处理环节,旨在提升图像清晰度,并增强检测精度和鲁棒性。本研究在DeblurGAN-v2主干网络中采用FPN-MobileNetv3-small轻量化结构,并引入SKNet(Selective Kernel Networks)注意力机制自适应选择卷积核尺寸,以实现轻量化和高效去模糊。此外,使用自校准卷积网络(Self-Calibrated Convolutions)动态调整卷积视场,丰富卷积表达,实际解决去模糊过程中细节易丢失、特征融合效果不理想的问题。试验结果表明:与原始模型相比,改进后模型的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)提升了3.25 dB,结构相似性指数(Structural Similarity,SSIM)提升了9.26%,模型大小为16.4 M,处理速度为41.7 FPS。利用YOLOv8模型进行目标检测,在模型召回率没有明显降低的情况下,模型的准确率(Precision,P)和平均检测精度均值(Mean of Average Precision,mAP)分别提升了3.8、1.8个百分点,验证了该去模糊算法的有效性。本研究为柑橘病虫害检测提供了更高质量的图像,对实现精准农业和提高农产品经济价值具有重要意义。展开更多
文摘为了及时有效地发现桥梁病害,克服目前人工目测方法固有的费时、费力且易受主观因素影响的缺陷,提出一种基于卷积神经网络的轻量化桥梁病害智能识别方法。在保持原MobileNetV2网络模型宽度不变的情况下,通过减少网络中瓶颈模块的数量,并在其中嵌入Squeeze and Excitation通道注意力机制,使新网络能够更有效地学习和利用特征通道之间的关系,以提升网络识别性能。结果表明:经过缩减瓶颈模块和嵌入通道注意力机制两次改进的网络模型,实现了98.78%的识别准确率,较改进前提高了2.85%,计算量也较改进前减少了23.02 M;将改进后的网络模型引入Matlab的GUI界面,将代码可视化为可以独立使用的桥梁病害识别系统,为风化、钢筋锈蚀、开裂和孔洞四种桥梁病害的高效识别提供便利。
文摘针对柑橘病虫害图像实时采集与检测过程中无人机运动和摄像头对焦不准导致的模糊问题,提出了一种高效的去模糊算法,即在目标检测算法前增加去模糊预处理环节,旨在提升图像清晰度,并增强检测精度和鲁棒性。本研究在DeblurGAN-v2主干网络中采用FPN-MobileNetv3-small轻量化结构,并引入SKNet(Selective Kernel Networks)注意力机制自适应选择卷积核尺寸,以实现轻量化和高效去模糊。此外,使用自校准卷积网络(Self-Calibrated Convolutions)动态调整卷积视场,丰富卷积表达,实际解决去模糊过程中细节易丢失、特征融合效果不理想的问题。试验结果表明:与原始模型相比,改进后模型的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)提升了3.25 dB,结构相似性指数(Structural Similarity,SSIM)提升了9.26%,模型大小为16.4 M,处理速度为41.7 FPS。利用YOLOv8模型进行目标检测,在模型召回率没有明显降低的情况下,模型的准确率(Precision,P)和平均检测精度均值(Mean of Average Precision,mAP)分别提升了3.8、1.8个百分点,验证了该去模糊算法的有效性。本研究为柑橘病虫害检测提供了更高质量的图像,对实现精准农业和提高农产品经济价值具有重要意义。
