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基于卷积神经网络轻量化的改进SSD异纤检测方法 被引量：4
1
作者 胡胜 王紫悦 +3 位作者 张守京 李博豪 赵小惠 刘文慧 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期171-181,共11页
精准检测棉花中混杂的小型异纤是保障纱线与织物质量的基础和关键。针对现有算法在棉花小型异纤检测中存在的漏检率高、网络结构复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络轻量化的改进单步多框检测器(SSD)的棉花异纤检测方法。首先,通过引... 精准检测棉花中混杂的小型异纤是保障纱线与织物质量的基础和关键。针对现有算法在棉花小型异纤检测中存在的漏检率高、网络结构复杂等问题,提出一种基于卷积神经网络轻量化的改进单步多框检测器(SSD)的棉花异纤检测方法。首先,通过引入深度可分离卷积、倒残差结构等创新性设计,将SSD算法中原有骨干特征提取网络VGGNet16替换为MobileNetv2网络;然后,对于SSD算法中生成的候选框尺寸与棉花异纤大小不匹配导致棉花背景占比过高,从而引起正负样本不均衡的问题,采用K-means++算法对棉花异纤尺寸进行聚类分析,根据聚类结果修正候选框尺寸。通过算例进行验证,结果显示所提方法在实现模型轻量化的同时有效提升了异纤检测效果和计算效率。 展开更多
关键词 异纤检测 改进ssd 卷积神经网络 K-means++聚类 轻量化
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基于Jetson TX2的轻量化SSD模型设计
2
作者 黄建行 谢恒 +2 位作者 周益天 张新良 郑亚昕 《自动化仪表》 2025年第4期80-85,共6页
单触发多盒检测器(SSD)模型为图像目标检测提供了高效的解决方案,但增加网络深度以提高精度的方式增加了便携嵌入式设备的负荷,在实际应用场景中受到限制。考虑目标检测实时性的需求,提出了一种轻量化SSD模型。利用金字塔池化模块和多... 单触发多盒检测器(SSD)模型为图像目标检测提供了高效的解决方案,但增加网络深度以提高精度的方式增加了便携嵌入式设备的负荷,在实际应用场景中受到限制。考虑目标检测实时性的需求,提出了一种轻量化SSD模型。利用金字塔池化模块和多尺度信息融合,替代SSD网络的特征提取模块。金字塔池化模块利用多组池化核在不同尺度上提取特征,并通过横向连接的方式将多个尺度信息进行融合,在保证检测精度的同时,降低嵌入式设备的负荷。给出了在嵌入式设备Jetson TX2上的实现方案。与原SSD模型相比,轻量化SSD模型在嵌入式设备Jetson TX2上的帧率可达13帧/s,并且能够以96%的准确率正确识别佩戴口罩的人员,验证了模型的有效性。该模型为无人驾驶、无人机检测等领域提供了一种实现方案。 展开更多
关键词 深度学习 单触发多盒检测器 便携嵌入式设备 实时性 轻量化 金字塔池化 多尺度信息融合 Jetson TX2
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基于SSD与图像变换的镜下矿物光片智能识别
3
作者 侯振隆 申晋容 +1 位作者 魏继康 赵文天 《东北大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期131-137,154,共8页
在矿物识别中,当识别伴生矿物时,有时会产生漏判、误判.为了解决上述问题,开展了显微镜下矿物的智能化识别方法研究.首先,改进了SSD网络并结合图像变换构建了一种智能识别方法;其次,将该方法应用于中国辽宁省某铁矿光片的显微镜下矿物图... 在矿物识别中,当识别伴生矿物时,有时会产生漏判、误判.为了解决上述问题,开展了显微镜下矿物的智能化识别方法研究.首先,改进了SSD网络并结合图像变换构建了一种智能识别方法;其次,将该方法应用于中国辽宁省某铁矿光片的显微镜下矿物图像,通过试验证明了方法的准确性;最后,确定了学习率、批量尺寸对损失函数的影响,使用梯度下降法进一步提高了识别精度.在试验中,识别精度超过90%,最高可达100%,损失函数值最小值约为0.008.结果表明,提出的方法具有较强的矿物识别能力. 展开更多
关键词 矿物识别 深度学习 ssd 图像变换 矿物含量估算
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基于SSD框架的自然场景盲文识别方法
4
作者 吴东 卢利琼 熊建芳 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第8期1415-1425,共11页
盲文是视障人士学习知识和技术的工具,正常人通常对盲文知之甚少,造成正常人与盲人之间的沟通障碍重重.为此,首先构建了自然场景盲文段图像数据集,该数据集中包含1157幅不同宽高比、不同背景的盲文段图像和对应的标签信息;随后分析自然... 盲文是视障人士学习知识和技术的工具,正常人通常对盲文知之甚少,造成正常人与盲人之间的沟通障碍重重.为此,首先构建了自然场景盲文段图像数据集,该数据集中包含1157幅不同宽高比、不同背景的盲文段图像和对应的标签信息;随后分析自然场景图像中盲文的特点,并基于SSD框架提出自然场景盲文识别方法.所提方法根据盲文字符尺寸小且具有固定宽高比的特点选择用于识别的特征层,设计CNN结构、默认框大小、盲文字符标签、图像输入策略和损失函数,以提高盲文字符识别的准确率;根据盲文字符中盲文点位于边缘区域的特点设计像素层面的注意力机制,提高盲文字符识别的回归率.实验结果表明,在所构建的盲文段图像数据集上,所提方法的H值达到0.903,盲文字符检测速度为66.22帧/s;与SSD,Faster R-CNN,EAST,以及基于CNN的盲文识别方法EAST-Edge和UNet-Braille相比,该方法的盲文识别性能提升明显. 展开更多
关键词 自然场景图像 盲文识别 ssd 卷积神经网络
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基于分步多尺度特征融合的SSD目标检测算法 被引量：1
5
作者 蒋帅 薛波 《计算机与数字工程》 2024年第10期2972-2976,共5页
为解决SSD(single shot multibox detector)目标检测算法由于浅层特征表征能力不强,导致对小目标检测精度较低的问题,提出了一种基于分步多尺度特征融合的SSD目标检测算法。为增加SSD模型浅层特征包含的细节信息和语义信息,在模型的低... 为解决SSD(single shot multibox detector)目标检测算法由于浅层特征表征能力不强,导致对小目标检测精度较低的问题,提出了一种基于分步多尺度特征融合的SSD目标检测算法。为增加SSD模型浅层特征包含的细节信息和语义信息,在模型的低层特征部分引入了两个特征层;只对模型低层的两个特征图进行反卷积操作,并且分两步将低层三个不同尺度的特征图进行特征融合,不仅提高了模型浅层特征的表征能力,而且减少了算法运行过程中的计算量。实验结果表明,在PASCAL VOC2007数据集上,改进后的算法小目标类别的AP值得到了大幅度提高,mAP值比SSD算法提高了3.6%,算法的检测速度也满足实时性要求。 展开更多
关键词 目标检测 ssd 反卷积 分步多尺度特征融合
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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
6
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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基于改进SSD模型的风电叶片内腔缺陷检测 被引量：1
7
作者 郭贺 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期76-84,共9页
针对风电叶片内腔结构复杂、缺陷种类多样、难以准确检测等问题,提出了改进的单次多边界框检测器(SSD)缺陷检测算法,并提出3方面改进:通过将SSD基础网络由可变形卷积神经网络(VGG-16)变成残差网络(ResNet101)以优化预测边界框的回归和... 针对风电叶片内腔结构复杂、缺陷种类多样、难以准确检测等问题,提出了改进的单次多边界框检测器(SSD)缺陷检测算法,并提出3方面改进:通过将SSD基础网络由可变形卷积神经网络(VGG-16)变成残差网络(ResNet101)以优化预测边界框的回归和分类任务的输入特征;通过加入全卷积空间注意力模块(FCSE)使模型更加关注重要特征,从而提高检测的准确性;通过在损失函数中添加超参数来控制平滑区域,使模型更加稳定。在自建风电叶片内腔数据集上的对比实验表明,改进的SSD模型平均精度(mAP)值为83.6%,比原始SSD模型提升了9.4个百分点,检测精度优于其他基于SSD框架的主流模型,同时该模型大幅减少了模型参数量,降低了模型的复杂度和存储需求,检测速度为31.6 f/s,可满足实际生产工作中的检测速度需要。 展开更多
关键词 风电叶片 单次多边界框检测器 缺陷检测
原文传递
基于改进SSD算法的两相把手式开关识别
8
作者 刘冉 于会群 王国兵 《上海电力大学学报》 CAS 2024年第1期39-44,57,共7页
为协助操作人员准确判断设备开关状态,越来越多的配电站房引入智能巡检机器人进行设备状态监测。在智能巡检机器人参与采集图像数据的硬件基础上,提出了一种改进单激发多框探测器(SSD)图像识别算法,实现了对两相把手式开关的识别。改进... 为协助操作人员准确判断设备开关状态,越来越多的配电站房引入智能巡检机器人进行设备状态监测。在智能巡检机器人参与采集图像数据的硬件基础上,提出了一种改进单激发多框探测器(SSD)图像识别算法,实现了对两相把手式开关的识别。改进SSD算法通过将基于卷积块的注意机制(CBAM)嵌入到SSD算法中,从通道和空间维度中选择有效的特征,抑制不相关的特征,提高模型的识别精度。实验结果表明,改进SSD算法对开关状态目标检测的平均精度(AP)在98.66%以上,平均精度均值(mAP)为99.10%。相较于传统的SSD算法,改进的SSD算法能更好地识别开关状态,提高变电站智能化水平。 展开更多
关键词 ssd算法 注意力机制 开关识别
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基于SSD算法的人脸检测算法研究 被引量：2
9
作者 郑文秀 赵兴娜 《现代信息科技》 2024年第19期17-22,共6页
针对传统SSD算法中对小目标检测效果不好的问题,提出一种基于ResNet的人脸检测算法。将SSD算法的基础网络VGG改进为ResNet网络,并通过残差网络,采用特征融合的方式将不同深度的特征信息进行融合,从而提高算法对小尺度人脸的检测性能。同... 针对传统SSD算法中对小目标检测效果不好的问题,提出一种基于ResNet的人脸检测算法。将SSD算法的基础网络VGG改进为ResNet网络,并通过残差网络,采用特征融合的方式将不同深度的特征信息进行融合,从而提高算法对小尺度人脸的检测性能。同时,针对SSD算法对重叠框出现漏检的问题,将非极大值抑制算法(NMS)改进为Soft-NMS。此外,通过设置一个衰减函数,来降低相邻检测框的置信度,解决传统NMS算法对分数较低的检测框过滤掉的问题,能够降低算法的漏检率,提升算法的检测精度。 展开更多
关键词 人脸检测 ssd算法 ResNet Soft-NMS
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基于SGM-SSD的电力巡检机器人障碍物定位模型
10
作者 王琪 董泉 +3 位作者 梁向阳 焦海龙 徐明 冯顺 《测控技术》 2024年第8期1-6,共6页
为了提升电力巡检机器人对输电线路障碍物识别的精度,对电力巡检障碍物定位识别模型进行了研究,并提出了一种结合半全局匹配(Semi-Global Matching, SGM)算法和单点多盒探测器(Single Shot Multibox Detector, SSD)的模型。采用加权最... 为了提升电力巡检机器人对输电线路障碍物识别的精度,对电力巡检障碍物定位识别模型进行了研究,并提出了一种结合半全局匹配(Semi-Global Matching, SGM)算法和单点多盒探测器(Single Shot Multibox Detector, SSD)的模型。采用加权最小二乘(Weighted Least Squares, WLS)滤波算法,对利用SGM算法所得视差图中的空洞和噪点进行了处理,并提出了一种轻量化单点多盒探测方法。实验测试结果显示,优化后的模型定位测量误差低于5.13%;其大小由300 MB下降到了2.03 MB;轻量化模型在89、250次迭代后的损失函数值分别降至0.23和0.33。验证了所提出的模型能够实现输电线路障碍物定位和识别,能够满足实际的应用需求。 展开更多
关键词 半全局匹配算法 单点多盒探测器 电力巡检机器人 障碍物定位 定位识别
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基于特征融合的SSD视觉小目标检测 被引量：12
11
作者 王冬丽 廖春江 +1 位作者 牟金震 周彦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第16期31-36,共6页
针对SSD算法在检测目标过程中对小目标检测效果差的缺陷,提出了特征融合的SSD方法。该方法充分融合深浅层特征信息以提升网络模型对小目标的检测能力,为更好地检测小目标,将先验框尺寸相对原图比列进行调整,同时对SSD模型相应超参数值... 针对SSD算法在检测目标过程中对小目标检测效果差的缺陷,提出了特征融合的SSD方法。该方法充分融合深浅层特征信息以提升网络模型对小目标的检测能力,为更好地检测小目标,将先验框尺寸相对原图比列进行调整,同时对SSD模型相应超参数值进行调整。实验结果表明,检测精度mAP较SSD提高3.4个百分点,对小目标Bottle、Chair、Plant检测精度分别提升8.7个百分点、3.4个百分点和7.1个百分点。检测精度mAP较当前一系列性能优异的目标检测算法有显著提高。通过拓展实验进一步证明改进算法成功检测到了大多数SSD算法没有检测到的小目标,提高了平均检测准确率。 展开更多
关键词 小目标检测 特征融合 ssd(single shot multibox detector) 特征增强 PASCAL VOC2007
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基于SSD网络模型的多目标检测算法 被引量：15
12
作者 蔡汉明 赵振兴 +1 位作者 韩露 曾祥永 《机电工程》 CAS 2017年第6期685-688,共4页
针对现代化工厂中视觉机器人或智能终端处理多目标检测算法的计算任务繁重、运算速度较慢等问题,将网络通信技术应用到算法处理中进行了在线检测。对TCP/IP协议进行了研究,建立了智能终端和云端之间的关系,提出了将智能终端采集到的图... 针对现代化工厂中视觉机器人或智能终端处理多目标检测算法的计算任务繁重、运算速度较慢等问题,将网络通信技术应用到算法处理中进行了在线检测。对TCP/IP协议进行了研究,建立了智能终端和云端之间的关系,提出了将智能终端采集到的图像数据进行预处理然后使用基于TCP的Socket多线程通信方式将图像数据送入云端,在云端的多台计算机上同时使用SSD网络模型的多目标检测算法进行了并行处理,并将结果传回智能终端。利用计算机单机与智能终端在线检测在处理时间上进行了对比试验。试验结果表明:在线检测速度稍慢,但已满足实际需求;智能终端在线检测降低了对智能机器人终端硬件的要求,回收的数据可以再利用,并且可以实现算法动态升级。 展开更多
关键词 目标检测 卷积神经网络 ssd 智能机器人 SOCKET网络通信
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嵌入遮挡关系模块的SSD模型的输电线路图像金具检测 被引量：11
13
作者 赵振兵 江爱雪 +2 位作者 戚银城 张薇 赵文清 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期656-662,共7页
为了提升深度学习目标检测模型在输电线路金具自动化检测任务中的准确率,针对金具检测数据集中金具目标标注框之间不可避免地广泛存在相交而导致金具目标检测定位不准确的问题,本文利用相交区域的相似性作为金具目标的上下文信息,提出... 为了提升深度学习目标检测模型在输电线路金具自动化检测任务中的准确率,针对金具检测数据集中金具目标标注框之间不可避免地广泛存在相交而导致金具目标检测定位不准确的问题,本文利用相交区域的相似性作为金具目标的上下文信息,提出目标间遮挡关系的描述方法,用于规则性描述图像中金具目标间的相互遮挡,设计遮挡关系模块,并将其嵌入到单次多框检测器(single shot multibox detector,SSD)模型中。为了验证嵌入遮挡关系模块的SSD模型的有效性,选择了8类目标标注框普遍存在相交的小目标金具进行实验,实验使用的金具检测数据集的训练集和测试集中金具目标数分别为6271和1713。实验证明,原始SSD模型的平均精度均值(mean average precision,mAP)为72.10%,嵌入遮挡关系模块的SSD模型的m AP为76.56%,性能提升了4.46%。 展开更多
关键词 输电线路金具 遮挡度 遮挡关系描述 遮挡关系模块 ssd 标注框 目标检测 深度学习
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结合乐高滤波器和SSD的低光照图像融合检测方法 被引量：3
14
作者 李琳 刘学亮 +1 位作者 赵烨 纪平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第7期213-218,共6页
针对低光照图像背景环境复杂导致目标检测易产生误检、漏检现象,提出了一种基于SSD目标检测的改进低光照图像精度和速度的方法。该方法先对低光照图像进行增强处理,然后将处理后的低光照图像和增强图像分别输入到融入乐高滤波器的SSD网... 针对低光照图像背景环境复杂导致目标检测易产生误检、漏检现象,提出了一种基于SSD目标检测的改进低光照图像精度和速度的方法。该方法先对低光照图像进行增强处理,然后将处理后的低光照图像和增强图像分别输入到融入乐高滤波器的SSD网络结构中进行训练检测,通过得到的两种检测模型对处理后的数据集进行检测,最后融合检测结果候选框中的不重复框,筛选候选框中的重复框,标记出正确位置的目标,从而提升对低光照图像检测的精度。在网络结构不同位置融入乐高滤波器,模型参数量分别减少8.9%和29.5%,浮点运算次数下降6.8%和34.9%,检测框融合处理后检测精度得到了3%~7%的提升。该方法更符合实际应用,有效提升了低光照图像的检测速度和精度,扩大了目标检测的应用范围。 展开更多
关键词 目标检测 低光照图像 ssd算法 乐高滤波器 融合
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基于字典学习与SSD的不完整昆虫图像稻飞虱识别分类 被引量：7
15
作者 林相泽 张俊媛 +2 位作者 徐啸 朱赛华 刘德营 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期165-171,共7页
为了解决图像采集过程中由于昆虫图像获取不完整而导致整体稻飞虱识别精度低、速度慢的问题,提出了一种基于字典学习和SSD的不完整稻飞虱图像分类方法。首先,使用自主研发的野外昆虫图像采集装置采集稻飞虱图像,构建小型图像集。然后,... 为了解决图像采集过程中由于昆虫图像获取不完整而导致整体稻飞虱识别精度低、速度慢的问题,提出了一种基于字典学习和SSD的不完整稻飞虱图像分类方法。首先,使用自主研发的野外昆虫图像采集装置采集稻飞虱图像,构建小型图像集。然后,将采集的稻田昆虫图像进行阈值分割,得到单一稻田昆虫图像;对单一昆虫图像进行分块处理,得到带有背景信息和特征信息的混合子图像块集;使用子图像块作为字典原子来构建过完备字典,并对其进行初始化和优化更新;将更新后的过完备字典作为训练集输入SSD算法中进行训练,得到训练模型。最后,将采集的包含不完整稻田昆虫的图像在训练集模型上进行测试,并将测试结果与BPNN(Back propagation neural network)、SVM(Support vector machines)、稀疏表示等方法进行对比。试验结果表明,所提出的基于字典学习和SSD的稻飞虱识别与分类方法可以对不完整的昆虫图像进行准确快速的识别分类,其中,分类速度可达22 f/s,识别精度可达89.3%,对稻飞虱的监督、预警和防治提供了有效的信息与技术支持。 展开更多
关键词 稻飞虱 过完备字典 ssd 不完整图像 分类 识别
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用于交通标志检测的窗口大小聚类残差SSD模型 被引量：4
16
作者 宋青松 王兴莉 +3 位作者 张超 陈禹 宋焕生 KHATTAK Asad Jan 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期133-140,共8页
SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类... SSD通常被认为适合于求解小目标图像检测问题,但在特征表征和检测效率两方面还存在改进空间.提出一种聚类残差SSD模型,一方面将原始SSD模型中的VGG16基础网络替换为更深的ResNet50残差网络,以改善特征表征能力.另一方面采用K-均值聚类算法取代盲目搜索机制,确定SSD中默认窗口的大小,以改善检测效率.针对德国交通标志检测数据集,模型获得了97.1%mAP和每幅图像0.07 s的检测速度.针对中国交通标志数据集,模型获得89.7%mAP和每幅图像0.08 s的检测速度.与原始SSD模型比较,本文所提模型的检测性能得到改善. 展开更多
关键词 交通标志检测 深度学习 单拍多盒探测器(ssd) K-均值 聚类
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基于改进SSD的工件定位算法 被引量：2
17
作者 李琳 符明恒 +1 位作者 张铁 邹焱飚 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1260-1269,共10页
工业机器人完成工件的拾取、分拣与装配等任务,需要获得准确的位置信息。而目标检测算法的回归损失函数的设定会直接影响预测框的定位准确性。针对SSD原始回归损失函数忽略4个边界信息的相关性及与评价指标IoU变化不匹配等问题,提出了... 工业机器人完成工件的拾取、分拣与装配等任务,需要获得准确的位置信息。而目标检测算法的回归损失函数的设定会直接影响预测框的定位准确性。针对SSD原始回归损失函数忽略4个边界信息的相关性及与评价指标IoU变化不匹配等问题,提出了一种基于改进SSD的工件定位算法。所提算法以高效交并比(EIoU)为SSD的回归损失函数,将4个边界信息作为一个整体,并添加了中心点损失和边长损失2个惩罚项分别表征预测框与真实框的中心点相对距离和边长差异,解决了边框回归不准确的问题。实验结果表明:所提算法能把定位平均误差控制在0.18 mm以内,误差峰值控制在0.76 mm以内。所提算法能有效提高工件的定位精度,适用于不同类型的工件或其他类似的定位任务,具有良好的工业应用前景。 展开更多
关键词 工件 定位 损失函数 单步多框目标检测 高效交并比
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基于MobileNetV2和IFPN改进的SSD垃圾实时分类检测方法 被引量：14
18
作者 赵珊 刘子路 +1 位作者 郑爱玲 高雨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S01期106-111,共6页
针对垃圾分类检测任务中检测目标尺寸不一和小目标检测精度不高等问题,构建一种基于隐式特征金字塔网络(IFPN)和MobileNetV2的改进SSD模型的分类检测方法,对垃圾进行实时分类检测。首先,将改进后的MobileNetV2引入SSD,加入带有空洞卷积... 针对垃圾分类检测任务中检测目标尺寸不一和小目标检测精度不高等问题,构建一种基于隐式特征金字塔网络(IFPN)和MobileNetV2的改进SSD模型的分类检测方法,对垃圾进行实时分类检测。首先,将改进后的MobileNetV2引入SSD,加入带有空洞卷积的空间金字塔池化模块(ASPP),在降低网络模型计算复杂度的同时保证网络实时性和精确性;其次,采用IFPN从网络的深层到浅层逐级融合SSD,更精确地检测出小目标;最后,使用Focal Loss函数调节正负样本之间的权重。实验结果表明,在阈值为0.4时,所提方法比传统SSD平均精确率均值(mAP)提高了4.84个百分点,检测耗时减少了72.7%,能满足边缘计算设备对模型的各项要求。 展开更多
关键词 垃圾分类 目标检测 MobileNetV2 ssd 空间金字塔池化 隐式特征金字塔网络
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基于改进SSD的苹果叶部病理检测识别 被引量：9
19
作者 李辉 严康华 +2 位作者 景浩 侯锐 梁晓菡 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第10期134-137,共4页
针对目前主流的目标检测算法在苹果叶部病理的检测中识别速度和精度较低的问题,实现了基于改进SSD的苹果叶部病理的检测识别。首先,采用轻量级特征融合结构,融合高低层特征图特征;其次,引入通道注意力机制,提取更有效的病斑小目标特征信... 针对目前主流的目标检测算法在苹果叶部病理的检测中识别速度和精度较低的问题,实现了基于改进SSD的苹果叶部病理的检测识别。首先,采用轻量级特征融合结构,融合高低层特征图特征;其次,引入通道注意力机制,提取更有效的病斑小目标特征信息,同时使用Focal Loss损失函数代替原有的Multibox Loss损失函数,减少了训练中大量简单负样本的权值;最后,利用苹果叶部病理公共数据集进行对比实验,选取训练最优的网络。实验表明:改进的SSD比其它算法的检测效果有明显的提升。 展开更多
关键词 苹果叶部病理检测 ssd算法 特征融合 通道注意力机制
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基于SSD网络的电梯内电动自行车检测研究 被引量：2
20
作者 黄鹏 房志明 +3 位作者 朱曼 黄中意 叶锐 刘泳琪 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期167-172,共6页
为减少因电动自行车违规操作而造成的消防安全事故,杜绝电动自行车进电梯的违规行为,基于深度学习SSD目标检测网络,使用VGG16、EfficientNet、MobileNet 3种主干网络,研究SSD网络对电梯内电动自行车检测的可行性,分析比较3种网络的检测... 为减少因电动自行车违规操作而造成的消防安全事故,杜绝电动自行车进电梯的违规行为,基于深度学习SSD目标检测网络,使用VGG16、EfficientNet、MobileNet 3种主干网络,研究SSD网络对电梯内电动自行车检测的可行性,分析比较3种网络的检测效果,并提出基于双摄的检测方法,进一步提高电梯场景下检测准确度,减少误检误报警。研究结果表明:SSD检测网络对电梯内电动自行车检测效果良好,其中SSD_MobileNet网络更适用于工业领域,双摄检测方法的检测准确率均大于90%。 展开更多
关键词 消防安全 深度学习 电动自行车进电梯 双摄检测 ssd 主干网络
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