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基于改进YOLOv9的高压电缆缺陷检测算法研究
1
作者 杨育熙 夏启辉 +4 位作者 谭佳欣 轩亮 曹刚 凌明成 梁济元 《工程科学学报》 北大核心 2025年第11期2269-2280,共12页
电缆作为电能传输关键载体,高空环境下表层易受环境侵蚀,及时检测其缺陷尤为重要.目前主流检测通过无人机巡检,快速获取图像,传至网络模型后输出检测结果.YOLO算法因其高效检测能力,被广泛应用于无人机巡检.但电缆表层缺陷微小、在高空... 电缆作为电能传输关键载体,高空环境下表层易受环境侵蚀,及时检测其缺陷尤为重要.目前主流检测通过无人机巡检,快速获取图像,传至网络模型后输出检测结果.YOLO算法因其高效检测能力,被广泛应用于无人机巡检.但电缆表层缺陷微小、在高空低能见度天气采集图像质量低,导致无人机巡检结果准确率低.因此,本文提出一种基于改进YOLOv9的电缆缺陷检测模型YOLOv9–USSD.首先在原始YOLOv9模型中加入去雾网络(Unfognet),改善低能见度下图像的视觉质量;同时引入注意力机制(SEAM)和损失函数(Shape–IoU),提升模型对小目标特征提取能力;最后将原始卷积层(Original)替换为新卷积层(DualConv),旨在提高改进后的算法识别准确率.实验结果表明,改进后的YOLOv9–USSD比原YOLOv9模型均值平均精度(mAP)提高3.5%、召回率(R)提高5.6%、模型权重(Weights)减少13 MB、每秒十亿次浮点运算(GFLOPS)减少16个单位,为无人机在低能见度环境下电缆缺陷检测提供一种新的视觉巡检方案. 展开更多
关键词 yolov9算法 注意力机制 无人机检测 小目标检测 去雾网络
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采用改进YOLOv9的X射线图像焊缝缺陷检测算法
2
作者 唐凯 林宁 +2 位作者 林振超 黄凯 郑力新 《华侨大学学报(自然科学版)》 2025年第5期505-512,共8页
针对焊缝缺陷检测中传统方法效率低、主观性强的问题,且现有深度学习模型在微小缺陷识别、复杂背景抗干扰和多尺度适应性上存在不足,提出改进YOLOv9的X射线图像焊缝缺陷检测(YOLOv9s-GMS)算法。YOLOv9s-GMS算法通过引入GhostConv模块,... 针对焊缝缺陷检测中传统方法效率低、主观性强的问题,且现有深度学习模型在微小缺陷识别、复杂背景抗干扰和多尺度适应性上存在不足,提出改进YOLOv9的X射线图像焊缝缺陷检测(YOLOv9s-GMS)算法。YOLOv9s-GMS算法通过引入GhostConv模块,增强对微小特征提取能力;添加单头自注意力(SHSA)模块,聚焦缺陷区域并抑制背景干扰;设计MSDCA模块,强化多尺度焊缝特征表达能力;结合Shape-IoU损失函数,提升不规则缺陷定位精度。在HWDXray数据集上的实验结果表明:YOLOv9s-GMS算法的mAP@0.5达0.954,F1为0.933,R为0.903,显著优于YOLOv5、YOLOv9s及Faster R-CNN等算法,有效提升了焊缝缺陷检测的精度、鲁棒性及多尺度适应性。 展开更多
关键词 焊缝缺陷检测 微小缺陷 yolov9算法 深度学习
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基于改进YOLOv9的大重叠度无人机低空遥感影像目标检测方法
3
作者 刘俊蓉 《计算机测量与控制》 2025年第8期79-85,共7页
针对无人机执行低空飞行任务时,因重叠航拍的方式导致数据冗余,从而增加后续数据处理复杂度的问题,提出基于改进YOLOv9的大重叠度无人机低空遥感影像目标检测方法;通过阴影补偿和影像增强移动并拼接相邻的无人机低空遥感影像,采用背景... 针对无人机执行低空飞行任务时,因重叠航拍的方式导致数据冗余,从而增加后续数据处理复杂度的问题,提出基于改进YOLOv9的大重叠度无人机低空遥感影像目标检测方法;通过阴影补偿和影像增强移动并拼接相邻的无人机低空遥感影像,采用背景差分的方式,分割拼接遥感影像中的前景目标区域;将分割的前景影像区域输入到改进YOLOv9算法中,得出遥感影像的特征提取结果,并计算提取影像特征与设定标准特征之间的匹配度,得出无人机低空遥感影像的目标检测结果;通过实验得出结论:优化设计方法的影像特征提取一致性系数更高,目标检测的成功系数取值更大、目标位置检测误差更小,即优化设计方法的目标检测效果更优。 展开更多
关键词 改进yolov9算法 大重叠度影像 无人机遥感 低空遥感 影像目标检测
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基于改进YOLOV9的塔吊局部巡检路径生成方法
4
作者 刘广帅 陈国栋 +3 位作者 陈文铿 熊海宁 牟宏霖 林进浔 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2024年第12期21-25,共5页
塔吊随着服役年限的增加,易出现裂缝、氧化腐蚀等问题,导致承载力不足,引发严重危害性的事故。传统的塔吊检测靠人工主观观察,具有很大的局限性。因此需要更加智能化的塔吊巡检方式。针对应用无人机对塔式起重机的巡检问题,提出了一种... 塔吊随着服役年限的增加,易出现裂缝、氧化腐蚀等问题,导致承载力不足,引发严重危害性的事故。传统的塔吊检测靠人工主观观察,具有很大的局限性。因此需要更加智能化的塔吊巡检方式。针对应用无人机对塔式起重机的巡检问题,提出了一种塔吊局部巡检路径生成的方法。首先训练改进的YOLOV9目标检测算法实现无人机对塔吊的识别,并对识别出的塔吊使用单目测距算法进行定位;其次提取出塔吊的骨架,对骨架离散化后聚类拟合;最后得出无人机的局部巡检路径。实验结果表明该方法可以实现塔吊身和塔吊臂的路径生成,且运行的平均时间为1.14 s,满足实时检测要求。 展开更多
关键词 塔吊检测 yolov9算法 单目测距 骨架提取 聚类
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DMU-YOLO:机载视觉的多类异常行为检测算法 被引量：1
5
作者 韩佰轩 彭月平 +1 位作者 郝鹤翔 叶泽聪 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第7期128-140,共13页
针对无人机航拍图像的检测算法中存在小目标识别精度低和特征提取能力不足的问题,设计了一种改进YOLOv9的多类别异常行为检测算法。该算法在模型头部加入改进的维度感知选择性集成模块,进行了有效的通道分割和融合策略,并在主干部分添... 针对无人机航拍图像的检测算法中存在小目标识别精度低和特征提取能力不足的问题,设计了一种改进YOLOv9的多类别异常行为检测算法。该算法在模型头部加入改进的维度感知选择性集成模块,进行了有效的通道分割和融合策略,并在主干部分添加多维协同注意力机制,同时引入最大特征池化,强化了针对自建数据集的特征提取能力,而后将通用倒置残差模块与原网络的特征提取模块融合,形成了UIB-RepELAN特征提取模块,有效提升了模型检测的鲁棒性,针对难易样本不均匀分布导致的数据集长尾分布等问题,采用数据增强方法对异常类别样本进行扩充,并使用Focaler-IoU对损失函数进行重构,提高模型泛化能力。结果表明,相较于基线模型,在Vis-Drone2019数据集上的检测精度由0.046提高到0.048;针对自建数据集的检测精度由0.909提高到0.960,平均检测用时为28 ms,满足了高效率高精度的检测要求。 展开更多
关键词 yolov9算法 多类异常行为检测 特征提取 无人机航拍数据集 深度学习
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基于PLCnext平台的无人机交通监控系统设计与实现
6
作者 秦栋 任晓明 +1 位作者 叶舟 陈坚 《电子测量技术》 北大核心 2025年第9期119-128,共10页
为了提高交通监控的效率,特别是在固定式道路摄像头视角有限的情况下,提出了一种基于PLCnext平台的无人机交通监控系统。该系统结合YOLOv9深度学习方法,控制两台配备摄像头的无人机与PLCnext平台协同,提供更广泛的视野覆盖范围和灵活的... 为了提高交通监控的效率,特别是在固定式道路摄像头视角有限的情况下,提出了一种基于PLCnext平台的无人机交通监控系统。该系统结合YOLOv9深度学习方法,控制两台配备摄像头的无人机与PLCnext平台协同,提供更广泛的视野覆盖范围和灵活的监控能力,实现对交通车辆的实时监控。为提高航拍图像中低分辨率场景下的检测精度,提出了YOLOv9s-SPDADown-LSK模型。该模型通过引入SPD层,增强对图像细节特征的保留,使用ADown模块优化下采样过程,并在骨干网络中融入LSK注意力机制,以强化特征提取能力。实验结果表明,系统在图像处理的延迟约为80 ms,改进后的模型在mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到了96.3%和82.7%,检测准确率为97.2%,有效减少了误检和漏检,证明了系统的可行性和算法的有效性。 展开更多
关键词 PLCnext控制系统 无人机 交通监控 yolov9算法 目标检测 深度学习 注意力机制
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