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Elderly Fall Detection Based on Improved SSD Algorithm
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作者 Jiancheng Zou Na Zhu +1 位作者 Bailin Ge Don Hong 《Journal of New Media》 2021年第1期1-10,共10页
We propose an improved a single-shot detector(SSD)algorithm to detect falls of the elderly.The VGG16 network part of the SSD network is replaced with the MobilenetV2 network.At the same time,we change the infrastructu... We propose an improved a single-shot detector(SSD)algorithm to detect falls of the elderly.The VGG16 network part of the SSD network is replaced with the MobilenetV2 network.At the same time,we change the infrastructure of MobilenetV2 network,the three layers that were not down-sampled at the end were removed,which can make the model structure simpler and faster to detect.The complete Intersection-over-Union(CIoU)loss function is introduced to get a good regression of the target borders that have different sizes and different proportions.We use Feature Pyramid Network(FPN)for up-sampling,it can fuse low-level feature maps with high resolution and high-level feature maps with rich semantic information.For sampling results,we use the Secure Shell(SSH)module to extract different receptive fields,which improves the detection accuracy.Our model ensures that the accuracy of the elderly fall detection remains unchanged,but it greatly improves the detection speed that only takes 10 milliseconds to detect a picture. 展开更多
关键词 ssd algorithm MobileNetV2 network fall detection
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基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法
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作者 陈伟华 马士博 +1 位作者 闫孝姮 李健华 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第1期234-243,共10页
复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节,针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题,提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先,检测模型以SSD算法为基准,采用轻量级MobileNetV2... 复合绝缘子憎水性等级的检测是电力系统巡检中的重要环节,针对现有方法存在检测效率低、实时性差及模型结构复杂的问题,提出一种基于MSG-SSD的复合绝缘子憎水性等级智能识别方法。首先,检测模型以SSD算法为基准,采用轻量级MobileNetV2作为主干网络,在提升模型检测速度的同时实现网络的轻量化;其次,为增强对水迹特征的提取能力,构建高分辨率特征融合模块Sim-HRFPN,在特征融合的同时保留高分辨率的特征,以弥补因轻量化造成的精度损失;最后,为进一步提高模型的计算效率,将GhostConv替换额外预测特征层的传统卷积,在保持模型高性能的同时,减轻了计算负担。实验结果表明,相较于SSD,MSG-SSD的检测速度和检测精度分别提高48.17%和4.89%,计算量和参数量分别减少97.63%和82.99%。由此可知,改进模型不仅能精准识别和快速定位复合绝缘子的憎水性等级,而且满足边缘巡检设备轻量化部署的需求,为电力系统中复合绝缘子运行状态的智能检测提供了一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 复合绝缘子 憎水性检测 智能识别 ssd算法 轻量化 特征融合
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基于改进SSD算法的地铁场景小行人目标检测
3
作者 张秀再 邱野 沈涛 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第2期397-407,共11页
在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标... 在地铁场景中,小行人目标由于分辨率低,包含特征信息较少,现阶段目标检测器对此类目标的检测仍具有挑战性.SSD目标检测算法利用金字塔网络的多尺度检测头,能一定程度提高行人目标检测性能,但将其应用于地铁等复杂环境中实现小行人目标检测仍具有一定局限性.针对上述问题,提出一种改进SSD算法以加强地铁场景中小行人目标检测效果.通过构建地铁场景行人目标数据集,标注相应标签,同时进行数据预处理操作;在特征提取网络中加入金字塔特征加强模块,将多分支残差单元、亚像素卷积和特征金字塔相结合获得图像多尺度、多感受野融合特征;利用上下文信息融合模块将图像低层特征与上下文特征相融合,生成扩展特征层用于检测小行人目标;设计一种基于Anchor-free的动态正负样本分配策略,为小行人目标生成最优正样本.实验结果表明:提出的改进SSD算法能有效提高地铁场景小行人目标检测性能,对遮挡严重的小行人目标检测,效果提升更为明显. 展开更多
关键词 小行人目标检测 ssd算法 注意力机制 亚像素卷积 多尺度特征融合
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基于改进型SSD算法的钢缆表面缺陷检测方法 被引量:1
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作者 姜冲 莫文洁 +2 位作者 冯上榜 杨永杰 许鹏 《电子设计工程》 2025年第7期66-71,共6页
针对在框绞过程中钢缆表面会产生缺陷的问题,采用了改进型SSD算法的方法。具体措施为:使用ResNet18作为SSD的骨干算法来提取特征信息;通过萤火虫优化算法和K-Means算法优化先验框,提高匹配精度;引入单向特征融合模块和改进的CBAM注意力... 针对在框绞过程中钢缆表面会产生缺陷的问题,采用了改进型SSD算法的方法。具体措施为:使用ResNet18作为SSD的骨干算法来提取特征信息;通过萤火虫优化算法和K-Means算法优化先验框,提高匹配精度;引入单向特征融合模块和改进的CBAM注意力模块,提高了检测的精度;将Focalloss作为损失函数,减少训练过程中负样本的权值。结合钢缆缺陷数据集进行训练实验,得出改进型SSD算法平均精度为80.3%,相对于传统的SSD-VGG模型提升9%,FPS保持在63.3。在检测精度和检测速度方面上,改进型SSD算法能满足实际需求。 展开更多
关键词 钢缆缺陷 注意力机制 目标检测 ssd算法 特征融合
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基于改进SSD的车内宠物遗落检测方法
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作者 潘溢洲 吴恩启 +1 位作者 段函作 寇嘉铭 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第5期115-119,共5页
针对车内宠物遗落问题,在单发多盒探测器(SSD)算法的基础上,提出了一种改进的SSD目标检测算法实时检测车内是否存在遗落宠物,通过引入MobileNetV2算法来替代SSD的主干网络,并改进MobileNetV2的网络结构来进一步减少原有网络的参数量,融... 针对车内宠物遗落问题,在单发多盒探测器(SSD)算法的基础上,提出了一种改进的SSD目标检测算法实时检测车内是否存在遗落宠物,通过引入MobileNetV2算法来替代SSD的主干网络,并改进MobileNetV2的网络结构来进一步减少原有网络的参数量,融合卷积块注意力模块(CBAM)来提高目标定位能力,采用迁移训练策略来更好地训练网络。实验结果表明,改进后算法的模型大小相对于SSD-Mo-bileNetV2减少了65.5%,平均精度均值(mAP)提高了0.9%,帧率(FPS)也有所提升,模型大小更是减少到了原始SSD算法的5%。改进后算法实际检测的效果更好,同时更加适合嵌入移动设备来检测遗落宠物。 展开更多
关键词 目标检测 MobileNetV2网络 单发多盒探测器算法 深度学习 轻量化网络
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基于改进SSD网络的番茄采摘机器人目标识别方法
6
作者 任笑铭 《机械制造与自动化》 2025年第5期208-211,共4页
为解决番茄采摘目标识别效率低、准确性受限等问题,提出一种基于改进型单镜头多盒检测器网络的番茄采摘机器人目标识别方法。增加感受野模块、排除损失函数和柔化非最大值抑制优化目标检测算法,搭建双目视觉的目标识别系统进行仿真分析... 为解决番茄采摘目标识别效率低、准确性受限等问题,提出一种基于改进型单镜头多盒检测器网络的番茄采摘机器人目标识别方法。增加感受野模块、排除损失函数和柔化非最大值抑制优化目标检测算法,搭建双目视觉的目标识别系统进行仿真分析。结果表明:改进算法的损失值降低1.1,检测成熟番茄与未成熟番茄的精确率-召回率曲线下面积分别为0.945、0.931,平均精度均值为0.938。所提系统定位单个番茄的绝对误差低于16 mm,相对误差小于1.60%,定位多个番茄的绝对误差低于15 mm,相对误差小于1.33%。 展开更多
关键词 番茄采摘 ssd算法 目标识别 双目视觉 三角测量
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基于SSD算法和自适应理论的智慧城市轨道交通安检方法研究
7
作者 杨丽红 《自动化与仪器仪表》 2025年第7期79-83,共5页
为了提升智慧城市轨道交通的安检精度与效率,研究提出了基于自适应理论的单发多盒探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)算法,以实现候选框的自适应调整、裁剪偏移量回归以及自适应感受野匹配。在此基础上,采用特征融合模块对原算... 为了提升智慧城市轨道交通的安检精度与效率,研究提出了基于自适应理论的单发多盒探测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)算法,以实现候选框的自适应调整、裁剪偏移量回归以及自适应感受野匹配。在此基础上,采用特征融合模块对原算法加以优化,提升小尺寸目标检测精度。结果显示,基于自适应理论的SSD算法的均值平均精度值最高达到了94.68%。同时,该算法的每秒帧数最高达到了51.24帧/s。此外,基于特征融合的改进SSD算法对小尺寸目标检测的均值平均精度高达96.25%,每秒帧数高达52.69帧/秒。说明研究所提的优化算法在保证检测精度的前提下实现了实时处理,有利于推动智慧城市轨道交通安检领域的智能化发展。 展开更多
关键词 ssd算法 自适应理论 智慧城市 轨道交通
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基于改进SSD算法的铣刀前刀刃抗破损设计方法讨论
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作者 许春 刘涛 +2 位作者 詹智敏 张随鹏 刘琦峰 《模具技术》 2025年第2期29-35,共7页
探讨了一种基于改进SSD算法的工业铣刀刀具边缘抗破损方法。在设计过程中,根据工业铣刀刀具的单刀齿铣削情况计算程序控制的时间间隔,获取刀齿切削对应的矢径值计算出切削刃长度,对工业铣刀刀具微齿重叠形式进行优化设计,确定其中细小参... 探讨了一种基于改进SSD算法的工业铣刀刀具边缘抗破损方法。在设计过程中,根据工业铣刀刀具的单刀齿铣削情况计算程序控制的时间间隔,获取刀齿切削对应的矢径值计算出切削刃长度,对工业铣刀刀具微齿重叠形式进行优化设计,确定其中细小参数,最后引入改进SSD算法对刀具边缘进行破损情况以及参数的检测。铣刀刀具边缘抗破损性能测试结果表明,在相同测试环境下,由设计方法得到的刀具严重破损率大大降低,说明抗破损性能有所提高,验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 改进ssd算法 工业铣刀 刀具边缘 抗破损
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改进SSD算法在工件表面缺陷检测中的应用 被引量:6
9
作者 周茂军 胡江涛 +3 位作者 王俊杰 彭德政 马沁怡 王雅君 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期139-144,共6页
为能够更为高效地检测工件表面加工缺陷,提出了一种MobileNetV3-SSD目标检测算法,它能够有效实现工件表面缺陷检测。此算法通过改进SSD的骨架网络为MobileNetV3-Large,有效减少网络参数量和计算量,通过结合自底向上的特征金字塔网络的... 为能够更为高效地检测工件表面加工缺陷,提出了一种MobileNetV3-SSD目标检测算法,它能够有效实现工件表面缺陷检测。此算法通过改进SSD的骨架网络为MobileNetV3-Large,有效减少网络参数量和计算量,通过结合自底向上的特征金字塔网络的改进算法,使网络能够捕捉不同尺度和形状的目标信息,将语义分割辅助任务与多层特征融合相结合,进一步提升检测性能。使用PASCAL VOC数据集和Kolektor工业缺陷数据集验证该算法,在PASCAL VOC数据集上的mAP达到77.3%,较SSD算法提高0.4%,在Kolektor数据集上的FPS达到了105,较SSD算法提高112%。验证了MobileNetV3-SSD算法相较于传统SSD网络,具有更好的检测精度和检测速度。 展开更多
关键词 目标检测 MobileNet ssd算法 缺陷检测
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基于改进SSD的缺陷目标红外检测算法 被引量:2
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作者 张华忠 杨荣 +2 位作者 邓旭 李飞 钟勉 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1885-1893,共9页
在外场实验时,由于民机复合材料蒙皮缺陷红外检测缺陷特征不明显,导致检测精度低和复杂模型导致检测速度慢,针对该问题,提出一种改进的SSD算法提高检测精度和实现模型轻量化。该算法首先采用U-Net网络对图像预处理,降低无关特征信息的干... 在外场实验时,由于民机复合材料蒙皮缺陷红外检测缺陷特征不明显,导致检测精度低和复杂模型导致检测速度慢,针对该问题,提出一种改进的SSD算法提高检测精度和实现模型轻量化。该算法首先采用U-Net网络对图像预处理,降低无关特征信息的干扰,增强缺陷的可检测性。其次,使用Mobilenetv2作为骨干网络,减少模型所占内存大小,提高缺陷检测效率。然后,引入融合改进注意力机制(CBAM)的倒残差模块作为辅助卷积层,进一步轻量化模型并解决精度低的问题。消融实验和对比实验表明,该算法在民机复合材料缺陷数据集上,mAP精度高达96.8%,检测速度(FPS)为72.74 f/s。相比传统SSD算法,AP0.5提升了8.3%,参数量(Params)减少至3.966 M,浮点量(GFLOPS)降低了42倍。该算法在飞机复合材料红外检测领域具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 红外检测 U-Net网络 ssd算法 mAP精度 轻量化
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基于深度学习SSD算法的高密度电法智能解译方法技术研究 被引量:4
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作者 师学明 黄崇钰 +2 位作者 王瑞 李斌才 郑洪 《工程地球物理学报》 2024年第1期1-11,共11页
高密度电法在探测灰岩区地下溶洞病害体方面得到广泛应用,但高密度电法反演结果依赖于初始模型,存在多解性,地质解译容易受专业人员主观因素影响。为此,本文从具有唯一性的视电阻率数据出发,研究了基于深度学习的SSD(Single Shot Multi-... 高密度电法在探测灰岩区地下溶洞病害体方面得到广泛应用,但高密度电法反演结果依赖于初始模型,存在多解性,地质解译容易受专业人员主观因素影响。为此,本文从具有唯一性的视电阻率数据出发,研究了基于深度学习的SSD(Single Shot Multi-box Detector)目标检测算法的视电阻率异常智能解译方法技术。针对岩溶地质病害,设计了不同填充类型、形状、规模、数量的溶洞电性异常模型,利用Res2dmod软件进行视电阻率正演计算,构建了包含1400个样本的高密度电法视电阻率智能解译学习样本库(样本和标签)。基于TensorFlow框架,建立了基于深度学习SSD算法的高密度电法视电阻率异常智能解译方法技术,使用学习样本库训练网络权值,训练结束后对高密电法温纳装置视电阻率异常进行智能解译,单个视电阻率剖面异常智能解译耗时不到1 s,各类目标(填充型溶洞、未填充型溶洞)平均准确率为90.68%。研究结果表明:基于SSD算法的高密度电法视电阻率异常智能解译技术可显著提高高密度电法视电阻率解译效率,避免专业人员主观因素影响。 展开更多
关键词 高密度电法 温纳装置 视电阻率 ssd目标检测算法 智能解译
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基于改进型SSD算法的铁路货场异物侵限小目标检测研究 被引量:1
12
作者 李建国 陈敬涛 +1 位作者 张伟 李斌 《铁道通信信号》 2024年第7期57-62,共6页
为解决铁路货场异物侵限场景中小目标检测难度大、准确率不高、检测效果不佳的问题,提出基于特征金字塔网络的改进型单阶多框检测(SSD)算法。通过研究现阶段铁路货场业务管理现状、异物侵限场景及对应的检测技术,对小目标检测现存问题... 为解决铁路货场异物侵限场景中小目标检测难度大、准确率不高、检测效果不佳的问题,提出基于特征金字塔网络的改进型单阶多框检测(SSD)算法。通过研究现阶段铁路货场业务管理现状、异物侵限场景及对应的检测技术,对小目标检测现存问题进行归类总结;通过在SSD算法的检测网络部分增加不同特征层信息的金字塔网络结构,提高小目标检测效率。根据改进前后2种算法在铁路货场异物侵限场景的试验数据对比,得出改进型SSD算法推理阶段的检出精度更高,可有效提高小目标检测效率和准确率,为铁路货场智能化安全管控提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 深度学习 小目标检测算法 铁路货场 异物侵限 ssd算法 特征金字塔网络
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改进SSD算法的QR二维码精准定位方法研究 被引量:2
13
作者 袁征 韩奕 《自动化仪表》 CAS 2024年第12期34-38,共5页
为解决污水处理厂加盖封闭后带来的巡检难题,可利用巡检机器人精准定位标识有特征二维码的检测盖板,并打开盖板以获取被巡检区域内的关键信息。由于传统二维码检测技术无法满足高精度的定位需求,提出一种改进的单次多边框检测(SSD)算法... 为解决污水处理厂加盖封闭后带来的巡检难题,可利用巡检机器人精准定位标识有特征二维码的检测盖板,并打开盖板以获取被巡检区域内的关键信息。由于传统二维码检测技术无法满足高精度的定位需求,提出一种改进的单次多边框检测(SSD)算法。在SSD算法对快速响应(QR)二维码区域进行粗定位的基础上,通过中值滤波和自适应二值化处理,采用透视变换方法矫正变形图像,利用边缘提取和定位码筛选的方法实现对QR二维码的精准定位。构建污水处理厂检测盖板QR二维码数据集,选取图像采集中常见的5种工况进行试验。试验结果表明,相较于开源计算机视觉库(OpenCV)算法,改进SSD算法识别率平均提升约5%、开盖率平均提升约32%,大幅提高了智能巡检效率。该算法有效解决了复杂工业场景下的二维码图像定位问题。 展开更多
关键词 污水处理厂 智能巡检机器人 快速响应二维码 目标检测 精准定位 深度学习 单次多边框检测算法
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一种改进SSD的国土耕地违规占用鲁棒检测方法 被引量:1
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作者 李作进 贺学乐 +2 位作者 蔡俊锋 曹亚男 李明虹 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2024年第11期155-163,共9页
针对国土耕地违规占用行为中小目标占比偏高,检测准确率低、实时稳定性差等问题,提出从铁塔摄像头获取视频并结合改进的单次多框检测器(single shot multibox detector,SSD)算法,实现国土耕地违规占用行为的实时智能检测。将SSD主干网... 针对国土耕地违规占用行为中小目标占比偏高,检测准确率低、实时稳定性差等问题,提出从铁塔摄像头获取视频并结合改进的单次多框检测器(single shot multibox detector,SSD)算法,实现国土耕地违规占用行为的实时智能检测。将SSD主干网络替换为ResNet-50,增强算法对违规占用目标的特征提取能力;构建特征融合模块融合高低层以增强小目标的细节特征,构造Short-cut模块生成预测特征金字塔;创建联合权值调整模块,增强违规占用目标的有用目标信息;采用K-means聚类算法优化候选框的宽高比,使其更适用于自制数据集。提取常见违规占用行为目标为实验对象,结果表明,改进后的SSD算法检测违规占用行为的平均准确率为91.24%,并有效增强小目标的检测效果,可为国土资源监测作参考应用。 展开更多
关键词 耕地保护 铁塔摄像头 目标检测 ssd算法 特征融合
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基于改进SSD的高空绝缘子缺陷检测算法 被引量:2
15
作者 俞俊 武丽 +2 位作者 付相为 张征浩 葛彩成 《信息技术》 2024年第12期72-79,共8页
针对高空绝缘子背景复杂、缺陷目标较小等因素造成小目标检测效果不佳,提出了一种改进的基于残差融合注意力模块的SSD(Residual Fusion Attention Module,RFAM-SSD)小目标检测算法。首先将网络一分为二,主干网络通过残差网络的多重特征... 针对高空绝缘子背景复杂、缺陷目标较小等因素造成小目标检测效果不佳,提出了一种改进的基于残差融合注意力模块的SSD(Residual Fusion Attention Module,RFAM-SSD)小目标检测算法。首先将网络一分为二,主干网络通过残差网络的多重特征循环融合模块(ResNet Multiple Cycle Feature Fusion Module,RES-MFCFM)得到特征层,经过卷积得到六个预测特征层,分支网络通过卷积得到对应的六个特征层,两分支通过RFAM,得到最终的六个特征层来检测目标;设计Focal-IOU Loss来代替原损失,提高检测效果。实验表明改进后的算法mAP为92.4%,比原始SSD算法提高了7.2%,且满足实时检测需求,表明该检测算法对于绝缘子缺陷小目标有较好的检测效果。 展开更多
关键词 小目标检测 ssd算法 残差网络 注意力机制 特征融合
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基于改进SSD-MobileNet算法的AGV动态目标检测方法 被引量:2
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作者 张刚 唐戬 +3 位作者 郝红雨 白彤 郝崇清 樊劲辉 《河北工业科技》 CAS 2024年第1期1-9,共9页
为了提升自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)动态障碍物视觉检测的精度和帧率,提出了一种基于单镜头多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)的改进算法。将轻量级MobileNet网络引入到SSD网络结构中,然后利用K-means... 为了提升自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)动态障碍物视觉检测的精度和帧率,提出了一种基于单镜头多盒检测器(single shot multibox detector,SSD)的改进算法。将轻量级MobileNet网络引入到SSD网络结构中,然后利用K-means算法对训练数据集中真实框的AR值进行聚类并更新,最后利用Jeston Nano嵌入式平台搭建了AGV实验系统,引入TensorRT加速引擎,分别对改进前后的SSD-MobileNet模型进行加速优化,并对比分析。结果表明:改进的SSD-MobileNet模型在AGV上使用TensorRT加速引擎的mAP值为79.1%,相比优化前提升了10.8%,对精度影响很小,而帧率达到了25 f/s,较原SSD模型提升了近4倍,且改进后模型规模也比优化前缩小了37%。采用改进算法能够使AGV在运输过程中完成动态障碍物检测任务,可代替人工实现货物高效运输,并节省运输成本,为智能化运输提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 计算机感知 动态目标检测 ssd-MobileNet改进算法 K-MEANS聚类算法 TensorRT加速引擎
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改进SSD算法的无人喷雾机避障路径规划
17
作者 张恪莱 《自动化与仪器仪表》 2024年第3期63-66,71,共5页
传统无人喷雾机避障路径规划算法存在规划路径规划精准度与规划效率无法平衡的问题,导致在高精度规划设定下,算法寻优过程较为复杂,整体规划效率偏低;设定高效率寻优条件下,所得路径偏差较大,严重影响正常农业生产。为了解决精度与效率... 传统无人喷雾机避障路径规划算法存在规划路径规划精准度与规划效率无法平衡的问题,导致在高精度规划设定下,算法寻优过程较为复杂,整体规划效率偏低;设定高效率寻优条件下,所得路径偏差较大,严重影响正常农业生产。为了解决精度与效率的平衡问题,引入改进的SSD算法,对无人喷雾机避障路径规划过程进行全程优化;通过建立改进的SSD算法卷积模型、创建障碍目标注意力机制、避障路径规划;实现提升模型特征影响程度,优化路径障碍分析能力,增强障碍路径规划计算能力的效果。通过对比实验数据表明,经过提出算法优化后的无人喷雾机避障路径规划精准度与规划效率均有所提升,能够更好地平衡障碍规避精度与路径规划效率,具有较高的研究价值。 展开更多
关键词 改进的ssd算法 无人喷雾机 避障 路径规划
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基于YOLO、SSD与Faster R-CNN的视频监控目标检测算法优化研究 被引量:4
18
作者 凌英杰 《现代计算机》 2024年第21期49-53,58,共6页
随着视频监控系统的复杂性增加,海量、实时且准确的视频监控目标检测变得至关重要。现有的视频目标检测算法如YOLO、SSD和Faster R-CNN各有优劣,且对于海量视频进行目标检测,单一算法均难以满足不同的视频检测需求。鉴于此针对视频目标... 随着视频监控系统的复杂性增加,海量、实时且准确的视频监控目标检测变得至关重要。现有的视频目标检测算法如YOLO、SSD和Faster R-CNN各有优劣,且对于海量视频进行目标检测,单一算法均难以满足不同的视频检测需求。鉴于此针对视频目标检测,提出了一种混合的目标检测算法,该算法结合了YOLO的快速检测能力、SSD的多尺度处理优势以及Faster R-CNN的高精度特点,旨在优化视频监控的性能。通过在合成数据集和真实世界数据集上的实验验证,该混合算法在速度和准确性上均展现出显著改进,特别是在处理小目标和高密度交通场景时的表现良好。 展开更多
关键词 目标检测 YOLO ssd Faster R-CNN 视频监控 算法优化
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基于ISSD-GRU模型的台区售电量预测方法
19
作者 刘成 《电工技术》 2024年第11期36-40,共5页
针对台区售电量不确定影响因素多、预测精度不高的问题,提出了一种基于改进ISSD优化GRU神经网络的台区售电量预测方法,利用反向学习提高SSD算法对最优参数的搜索效率。以某地台区历史售电量、温度、工作日类型和节假日类型作为影响因素... 针对台区售电量不确定影响因素多、预测精度不高的问题,提出了一种基于改进ISSD优化GRU神经网络的台区售电量预测方法,利用反向学习提高SSD算法对最优参数的搜索效率。以某地台区历史售电量、温度、工作日类型和节假日类型作为影响因素对GRU模型进行训练,利用ISSD算法实现对GRU隐藏层神经元个数和学习率超参数的寻优,构建用于台区售电量预测的ISSD-GRU模型。算例分析表明,ISSD-GRU模型在台区售电量预测结果上精度更高。 展开更多
关键词 反向学习 ssd算法 GRU神经网络 售电量预测 时间序列 预测精度
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基于改进SSD算法的车辆检测 被引量:26
20
作者 李国进 胡洁 艾矫燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期266-274,共9页
SSD算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归,检测小目标效果优于YOLO算法,但SSD算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此,提出一种改进SSD算法。为提取更多的车辆特征信息,设计改进Inception模块替代SSD网络中的Conv8、Conv9和Conv10... SSD算法利用多尺度特征图进行分类和位置回归,检测小目标效果优于YOLO算法,但SSD算法在进行车辆检测时存在漏检问题。为此,提出一种改进SSD算法。为提取更多的车辆特征信息,设计改进Inception模块替代SSD网络中的Conv8、Conv9和Conv10层。将浅层特征的位置信息和深层特征的语义信息进行均衡化融合,构建多尺度特征融合均衡化网络,提高小目标车辆识别率。在特征提取层均引入SENet,对不同特征通道的重要性进行重标定以提高模型性能。实验结果表明,改进后SSD算法在自制的车辆数据集上平均精度为90.89%,检测速度达到59.42 frame/s,相比改进前的SSD算法,在精度和速度上分别提高2.65个百分点和17.41 frame/s,能够更快速、准确地对图像中的车辆进行识别和定位。 展开更多
关键词 车辆检测 ssd算法 Inception结构 注意力机制 特征融合
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