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结合RPN网络与SSD算法的遥感影像目标检测算法 被引量：13
1
作者 成喆 吕京国 +1 位作者 白颖奇 曹逸飞 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2021年第4期75-82,99,共9页
利用传统方法对遥感影像的目标检测,过程复杂并且耗时。随着深度学习的发展,用深度学习的方法进行目标检测,为遥感影像的检测开辟了新的思路。当前目标检测的方法主要包括以Faster R-CNN为代表的两阶段检测算法和以SSD为代表的单阶段算... 利用传统方法对遥感影像的目标检测,过程复杂并且耗时。随着深度学习的发展,用深度学习的方法进行目标检测,为遥感影像的检测开辟了新的思路。当前目标检测的方法主要包括以Faster R-CNN为代表的两阶段检测算法和以SSD为代表的单阶段算法,两阶段算法精度高速度慢,单阶段算法速度快精度低。针对两种算法的优势,该文将Faster R-CNN中的RPN与SSD算法相结合,融合单阶段和两阶段算法的优势,在提高精度的情况下保证速度,并加入特征金字塔结构,利用多个卷积层融合低层特征和高层特征的信息,提高预测效果。在NWPUVHR-10高分辨率数据集上进行训练和测试,对结果进行算法评估。同时选用测试集将该文算法与Faster R-CNN和SSD算法进行对比,实验表明该文算法提高了对小目标物体的检测精度,获得了更优的性能。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 rpn网络 SSD算法 遥感影像
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基于Faster-RCNN改进算法的纸张缺陷自动检测方法 被引量：10
2
作者 李果 《赣南师范大学学报》 2021年第3期100-104,共5页
纸张生产过程中经常出现破损、污渍、褶皱、杂质等质量问题,针对这些纸张缺陷检测采用图像处理的方式进行自动检测,提出一种改进的Faster-RCNN算法,来提升纸张缺陷检测效率.检测先是通过Faster-RCNN进行训练,获取缺陷图像后,再引入非局... 纸张生产过程中经常出现破损、污渍、褶皱、杂质等质量问题,针对这些纸张缺陷检测采用图像处理的方式进行自动检测,提出一种改进的Faster-RCNN算法,来提升纸张缺陷检测效率.检测先是通过Faster-RCNN进行训练,获取缺陷图像后,再引入非局部均值算法进行降噪处理,之后对缺陷图像进行精准定位及分割.在这个过程中,为提高算法的效率与精度,对Faster-RCNN中的RPN和ROI进行了改进,并对非局部均值算法进行优化.实验表明,与现有的算法相比,本文提出的算法有效提升了检测的准确度和效率,特别是近似背景情境下的精准度. 展开更多
关键词 纸张缺陷 Faster-RCNN算法 非局部均值算法 rpn改进 双线性插值改进
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基于层次扩展SPN的网络攻击模型 被引量：1
3
作者 黄光球 张斌 王纯子 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期12-18,23,共8页
当前网络攻击模型对于复杂系统的建模能力较差。为此,提出一种基于层次扩展随机Petri网的全网攻击模型。该模型对宏观网络攻击和微观主机攻击具有较好的综合描述能力,适用于网络协同式组合攻击行为的模拟,并能够有效解决网络状态空间爆... 当前网络攻击模型对于复杂系统的建模能力较差。为此,提出一种基于层次扩展随机Petri网的全网攻击模型。该模型对宏观网络攻击和微观主机攻击具有较好的综合描述能力,适用于网络协同式组合攻击行为的模拟,并能够有效解决网络状态空间爆炸问题。基于该模型,提出一种生成算法,通过对网络粗糙攻击路径的定义,给出挖掘主机结点间潜在的攻击关系算法。经过子网扩展后,利用蚁群算法找出k条最优攻击路径,通过对粗糙攻击路径和精确攻击路径的综合评价,给出网络危险性定量评估方法。 展开更多
关键词 网络攻击模型 随机PETRI网 粗糙Petri网 蚁群算法 网络危险性评估 攻击路径
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一种实用的互联网络RP_n(k)及其路由算法 被引量：1
4
作者 邢长明 杨林 刘方爱 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第6期2310-2312,2316,共4页
基于环的简单扩展性和Petersen图的短直径,提出了一类新型互联网络RPn(k),研究了该互联网络的性质,它不但具有正则性和良好的可扩展性,还具有比RP(k)互联网络更短的网络直径、更好的可分组性以及更小的网络构造开销。讨论了RPn(k)网络... 基于环的简单扩展性和Petersen图的短直径,提出了一类新型互联网络RPn(k),研究了该互联网络的性质,它不但具有正则性和良好的可扩展性,还具有比RP(k)互联网络更短的网络直径、更好的可分组性以及更小的网络构造开销。讨论了RPn(k)网络的路由问题,给出了点点路由算法,其通信效率为[k/2]+2n个时间步。在节点个数相同时,RPn(k)比RP(k)网络上的路由算法的通信效率有明显提高。 展开更多
关键词 互联网络 rpn(k) 环 PETERSEN图 路由算法
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基于快速区域建议网络的图像多目标分割算法
5
作者 黄劲潮 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第4期20-26,36,共8页
针对传统方法在语义分割中存在大量冗余、结果重叠,造成图像分割算法的结果正确率、鲁棒性较差等问题,提出一种基于快速区域建议网络的图像多目标分割算法。使用选择性搜索(selective search,SS)算法给出初始候选框;采用快速区域建议网... 针对传统方法在语义分割中存在大量冗余、结果重叠,造成图像分割算法的结果正确率、鲁棒性较差等问题,提出一种基于快速区域建议网络的图像多目标分割算法。使用选择性搜索(selective search,SS)算法给出初始候选框;采用快速区域建议网络从初始候选框中分类出初始分割框;使用图割算法(Grab Cut)从初始分割框中分割出多目标。为了验证本研究算法,采用Image Net上预训练的VGG16模型,分别使用COCO数据集和City Scapes数据集的训练数据对VGG16模型微调,使用测试数据进行语义分割和多目标图像分割。与YOLO(you only look once,)算法相比,本算法在两个数据集上的平均正确率分别提高了2.16%和1.55%。Grab Cut算法在快速区域建议网络的初始分割框上,对多目标的分割更精确,鲁棒性更强。本研究构建的算法通过区域建议网络的得分筛选多目标分割的候选框,保留高得分的候选框来提升图像多目标分割的精度,在多目标的模式识别场合中拥有广泛前景。 展开更多
关键词 GrabCut算法 快速区域建议网络 SELECTIVE search算法 多目标分割 图像分割
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中缀算术表达式的轻量化求值算法 被引量：1
6
作者 白宇 郭显娥 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第11期3163-3166,共4页
针对当前中缀算术表达式求值算法笨重或者复杂的问题,提出了一种轻量化的中缀算术表达式求值算法。该算法基于逆向拆分中缀算术表达式的思路,使用递归解析的方法,等价于中缀算术表达式的构造二叉树表示。实验结果表明,该算法与传统逆波... 针对当前中缀算术表达式求值算法笨重或者复杂的问题,提出了一种轻量化的中缀算术表达式求值算法。该算法基于逆向拆分中缀算术表达式的思路,使用递归解析的方法,等价于中缀算术表达式的构造二叉树表示。实验结果表明,该算法与传统逆波兰表达式(RPN)转换、求值算法相比,该算法无需做逆波兰表达式转换,无需人工栈辅助,实现代码量仅有其1/6,而效率仅下降6.9%。与W3Eval算法相比,该算法无需符号转置表,支持算符自定义或重定义,实现代码量不到其1/2。该算法实现代价低,适用于Web应用的Browser端,及嵌入式应用等轻量化应用场合。 展开更多
关键词 轻量化算法 中缀算术表达式 逆向拆分 逆波兰表达式 W3Eval
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复杂环境下的植物病害识别新型研究 被引量：4
7
作者 刘子曦 李鸿翔 +2 位作者 冯澳 杜智雄 倪铭 《计算机技术与发展》 2021年第11期202-207,共6页
病害是威胁植物生长的主要因素之一,随着智慧农业的发展,实现在复杂环境下对植物病害的识别是更高效的防治植物病害的基础。针对复杂环境下的叶片识别问题,根据深度学习算法和迁移学习模型,构造出一种新型植物病害识别模型。首先使用复... 病害是威胁植物生长的主要因素之一,随着智慧农业的发展,实现在复杂环境下对植物病害的识别是更高效的防治植物病害的基础。针对复杂环境下的叶片识别问题,根据深度学习算法和迁移学习模型,构造出一种新型植物病害识别模型。首先使用复杂背景下的叶片数据集训练RPN算法(region proposal network,区域生成网络)实现对叶片的检测定位,然后使用Chan-Vese算法分割图像得到包含病斑特征的叶片。最后,将分割后的叶片输入经过简单背景下病害叶片数据集训练后的迁移学习模型,实现复杂环境下的植物病害识别。在常见的植物叶片病害中,以褐斑病、霜霉病、灰霉病为例进行测试,通过测试结果表明该方法平均正确率为90.4%,远高于传统的ResNet-101模型的正确率,在复杂环境下的植物病害识别应用上具有很好的实用性。 展开更多
关键词 植物病害 rpn算法 Chan-Vese算法 迁移学习 ResNet-101
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Faster RCNN的交通场景下行人检测方法 被引量：2
8
作者 徐向前 孙涛 《软件导刊》 2020年第4期67-70,共4页
为了提高行人检测的准确性和鲁棒性,针对现有行人检测方法准确率低且实时性不佳等问题,参考目标检测算法中快速区域卷积神经网络Faster RCNN算法,首先采用K-means聚类算法得到合适的宽高比,然后优化区域建议网络(RPN)结构,降低计算量,... 为了提高行人检测的准确性和鲁棒性,针对现有行人检测方法准确率低且实时性不佳等问题,参考目标检测算法中快速区域卷积神经网络Faster RCNN算法,首先采用K-means聚类算法得到合适的宽高比,然后优化区域建议网络(RPN)结构,降低计算量,并通过比较MobileNet、VGG16、ResNet50特征提取网络效果优劣,提出改进Faster RCNN的交通场景下行人检测方法,在Caltech-NEW数据集上进行训练与测试。实验结果表明,该方法大幅提高交通场景下行人检测的实时性和准确性,在测试集上检测准确度达到87.5%,单张图片检测耗时为0.187s,相比现有其它方法,其检测效果更好。 展开更多
关键词 卷积神经网络 行人检测 K-MEANS算法 区域建议网络
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基于改进Faster R-CNN算法的两轮车视频检测 被引量：5
9
作者 邝先验 李洪伟 杨柳 《现代电子技术》 北大核心 2020年第9期129-134,共6页
针对城市道路交通视频中两轮车检测经常遇到的误检、漏检频繁,小尺度两轮车检测效果不佳等问题,设计了一种基于改进的Faster R-CNN算法的两轮车视频检测模型。模型修改了锚点的参数,并构建了一种多尺度特征融合的区域建议网络(RPN)结构... 针对城市道路交通视频中两轮车检测经常遇到的误检、漏检频繁,小尺度两轮车检测效果不佳等问题,设计了一种基于改进的Faster R-CNN算法的两轮车视频检测模型。模型修改了锚点的参数,并构建了一种多尺度特征融合的区域建议网络(RPN)结构,使得模型对小尺度目标更加敏感。针对两轮车数据集匮乏,采用迁移学习的方法进行学习并获得两轮车检测的最终模型。实验结果表明,改进后的算法可以有效解决交通视频中小尺度两轮车的检测问题,在两轮车数据集上获得了98.94%的精确率。 展开更多
关键词 两轮车视频检测 两轮车检测模型 改进Faster R-CNN算法 rpn网络 参数修改 多尺度特征融合
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基于改进PVANet的实时小目标检测方法 被引量：2
10
作者 段秉环 文鹏程 李鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第2期593-597,共5页
现有目标检测算法主要以图像中的大目标作为研究对象,针对小目标的研究比较少且存在检测精确度低、无法满足实时性要求的问题,基于此,提出一种基于深度学习目标检测框架PVANet的实时小目标检测方法。首先,构建一个专用于小目标检测的基... 现有目标检测算法主要以图像中的大目标作为研究对象,针对小目标的研究比较少且存在检测精确度低、无法满足实时性要求的问题,基于此,提出一种基于深度学习目标检测框架PVANet的实时小目标检测方法。首先,构建一个专用于小目标检测的基准数据集,它包含的目标在一幅图像中的占比非常小且存在截断、遮挡等干扰,可以更好地评估小目标检测方法的优劣;其次,结合区域建议网络(RPN)提出一种生成高质量小目标候选框的方法以提高算法的检测精确度和速度;选用step和inv两种新的学习率策略以改善模型性能,进一步提升检测精确度。在构建的小目标数据集上,相比原PVANet算法平均检测精确度提高了10.67%,速度提升了约30%。实验结果表明,该方法是一个有效的小目标检测算法,达到了实时检测的效果。 展开更多
关键词 小目标检测 小目标数据集 PVANet算法 区域建议网络 学习率策略
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