关键词： YOLOv8   轻量化   目标检测   多物体抓取  

摘要： 针对机器人抓取任务中多物体抓取场景中目标检测问题,现有的目标检测算法虽然精度很高,但存在模型参数量大、计算复杂度高的问题,无法满足端对端的工业部署。针对此问题,分析了YOLOv8参数量大的原因,对比了解耦头和耦合头两种检测头方式对参数量和精度的影响,为减少参数量对目标检测头进行参数共享。同时引入部分卷积重新设计了一种轻量化检测头,达到轻量化和算法的性能的平衡。实验表明,改进算法相比于YOLOv8n,模型精度下降了0.20%,但参数量下降了37.08%,有效实现了模型轻量化和性能的平衡。最后对改进模型用基于层自适应的幅度剪枝方法和基于损失函数泰勒展开近似的卷积核剪枝方法进行剪枝,参数量最高下降了79.78%,模型精度基本保持不变,推理速度最高提升89.22%。

关键词： 机器视觉   目标检测   单片机   物联网   智能垃圾桶  

摘要： 阐述基于Jetson Xavier NX AI边缘人工智能开发板的智能分类垃圾桶设计,以Jetson Xavier NX开发板为主要控制核心,运行YOLOv5+DeepSORT双算法进行多目标实时检测,同时连接ATmega2560单片机和ESP32物联网板卡,搭配自主设计的垃圾分类装置完成垃圾分类,利用串口屏实时显示垃圾分类结果,待智能分类垃圾桶满载后,其自身可自主完成垃圾袋的更换。

关键词： 探地雷达   目标检测   深度学习   YOLO   注意力机制  

摘要： 针对传统探地雷达管线目标检测方法存在的无法精确定位管线、解译过程耗时长效率低下、复杂背景噪声干扰等问题,本文设计一种基于YOLOv8的探地雷达图像管线目标检测方法,对原YOLOv8网络进行改进。首先,在主干网络中引入PConv算子,使网络结构更加轻量化,加快模型处理速度,减少冗余计算和内存访问。其次,引入Triplet Attention模块以增强模型在不同维度间的特征提取能力,提高复杂背景下的目标检测精度。最后,将边界框损失函数替换为WiseIoU,提升边界框的回归性能和鲁棒性。以探地雷达管线数据集为例进行实验,结果表明,本文提出的改进模型在检测精度与计算开销上取得了更好的效果。

关键词： 藏式古建筑壁画墙   裂缝   阈值分割算法   神经网络模型   特征参数  

摘要： 对单一背景下裂缝的定期检测研究已取得一定成果,但对复杂背景下裂缝预防性长期生长变形监测的研究尚处于起步阶段。该文综合古建筑壁画墙变形微量和不宜扰动的特点,基于计算机视觉研究了传统图像分割处理技术和裂缝图像智能语义分割神经网络模型,建立了一套非接触式、预防性生长变形监测系统。为降低壁画墙裂缝特有的彩绘壁画、环境光照及噪声等干扰,有效地将裂缝从复杂背景中分离出来,在传统阈值分割算法系统中,通过SIFT特征匹配和单应性矩阵的求解,解决图像视角差异问题,通过对比不同滤波算法,选择更适用于壁画墙裂缝分割的双边滤波算法与阈值分割相结合的监测算法;在智能语义分割系统中,采用多层卷积、采样和拼接等操作,去除多余特征,重构裂缝高级语义特征图,选择多步优化策略改进原U-Net模型网络架构,提升模型测试平均准确率至0.9899。监测12天典型藏式古建筑石砌体壁画墙裂缝,提取裂缝轮廓及裂缝骨架线等相关特征参数作为关键指标定量描述裂缝生长变化信息,发现:传统阈值分割算法二维特征指标(如裂缝面积、密度、宽度)的变异系数COV值处于4.50%~6.52%,改进的U-Net模型将传统方案中数据波动最大的裂缝面积COV由6.52%降至3.53%,提高了监测系统对壁画色彩、光照和阴影干扰的鲁棒性;系统中两类算法分别处理了不同视角下的同一裂缝的12张图像,输出的数据具备均匀一致性,COV不超过7%,证明了该监测系统为壁画墙裂缝的生长变形提供实时无损监测的技术可行性。

关键词： 图像处理   实时语义分割   卷积神经网络   空洞卷积   上下文信息  

摘要： 针对实时语义分割模型大量缩减参数造成特征空间信息损失,以及特征缺少上下文信息导致分割类别预测不准确的问题,提出一种基于空间信息引导的双分支实时语义分割算法。该算法采用双分支结构分别获取特征的空间信息和语义信息,为更好地保留空间信息,设计了一种空间引导模块(SGM),同时捕获特征的局部信息和周围上下文信息,并通过通道加权给予重要信息更高的权重,有效弥补了图像高分辨率特征在降采样过程中的信息损失;为进一步强化特征的上下文信息表征能力,设计了池化特征增强模块(PFEM),采用不同尺寸的池化核捕获多尺度特征信息,并采用条状池化核对特征之间的长距离依赖关系进行建模,更好地确定分割区域的类别。在Cityscapes和CamVid数据集上对所提算法进行验证,平均交并比分别达到77.4%和74.0%,检测速度分别达到49.1帧/s和124.5帧/s,在保证实时分割的情况下有效提升了精度,获得了良好的语义分割性能。

关键词： 恶意软件识别   图像处理   残差U-Net网络   注意力机制  

摘要： 在计算机安全领域,恶意软件识别一直是一个具有挑战性的任务,当前基于深度学习的恶意软件检测技术存在泛化能力不足、性能损耗高等诸多问题.为解决上述问题,提出一种基于位图表征与U-Att分类网络恶意软件识别新技术.U-Att分类网络在残差U-Net网络的基础上,结合了注意力分类器,自适应地聚焦于恶意样本的重要区域,从而提高分类性能.实验中使用多个公开数据集进行了验证,并与其他方法进行了比较分析.实验结果表明,该网络在恶意软件识别任务中取得了优越的性能且拥有更少的参数量.

关键词： 显著目标检测   卷积神经网络形式的自适应注意力   掩码注意力   特征增强  

摘要： 显著目标检测(SOD)旨在模仿人类视觉系统注意力机制和认知机制来自动提取场景中的显著物体。虽然现有基于卷积神经网络(CNN)或Transformer的模型不断刷新该领域方法的性能,但较少研究关注以下两个问题:(1)此领域多数方法常采用逐像素点的密集预测方式以获取像素显著值,然而该方式不符合基于人类视觉系统的场景解析机制,即人眼通常对语义区域进行整体分析而非关注像素级信息;(2)增强上下文信息关联在SOD任务中受到广泛关注,但通过Transformer主干结构获取长程关联特征不一定具有优势。SOD应更关注目标在适当区域内其中心-邻域差异性而非全局长程依赖。针对上述问题,该文提出一种新的显著目标检测模型,将CNN形式的自适应注意力和掩码注意力集成到网络中,以提高显著目标检测的性能。该算法设计了基于掩码感知的解码模块,通过将交叉注意力限制在预测的掩码区域来感知图像特征,有助于网络更好地聚焦于显著目标的整体区域。同时,该文设计了基于卷积注意力的上下文特征增强模块,与Transformer逐层建立长程关系不同,该模块仅捕获最高层特征中的适当上下文关联,避免引入无关的全局信息。该文在4个广泛使用的数据集上进行了实验评估,结果表明,该文提出的方法在不同场景下均取得了显著的性能提升,具有良好的泛化能力和稳定性。

关键词： 计算机视觉   图像   增强   模糊   细节   动画  

摘要： 传统的模糊增强方法在实际应用中存在处理后动画图像的清晰度不佳问题,为此,引入计算机视觉技术,进行动画图像细节模糊增强方法优化。首先,获取动画图像细节特征,构建动画图像数学模型;其次,利用先验图谱知识代替动画图像中的暗原色,实现动画图像细节颜色衰减处理;然后,基于计算机视觉技术,对动画图像模糊边缘信息分割;采用导向滤波的暗通道先验方法,完成动画图像细节模糊增强处理。实验结果表明:新的方法可以有效提高动画图像的清晰度,且动画图像细节模糊增强处理的效率也得到了极大提升。

关键词： 激光预测   目标跟踪   目标运动估计  

摘要： 空中目标运动状态的自由度更高,目标的运动状态更难获知。现有的方法聚焦于二维空间(方位、俯仰)相对运动轨迹估算,忽略了侦查平台自身姿态变化对目标运动轨迹估算的干扰,难以直接应用于机载红外平台应用。针对该问题,本文提出一种机载红外平台下空中目标三维运动估计方法,测算目标在北西天坐标系下各向的运动状态。为提升目标位置估算的精度,本方法引入了目标距离信息,及侦查平台的自身姿态信息,提升红外目标运动状态估计的抗干扰性。本文方法首先采用基于TLD和卡尔曼滤波的目标跟踪模块,采用先检测后跟踪的策略,同时采用卡尔曼滤波缓解目标质心抖动对目标位置估算精度的影响;其次提出长短时策略距离预测模块,用于预测补充激光测距器未获取到的目标距离信息;最后通过基于先验信息的空中目标运动估计模块,获取目标在北西天坐标系下各向的运动状态,实现对空中目标三维运动信息估计。在已知空中目标三维运动信息条件下,通过本文方法可以反向解算目标在当前侦查系统的二维空间信息。实验结果表明,本方法目标距离预测结果误差小于50 m,参考坐标系下北西天各向速度误差小于25 m/s,当侦查系统姿态角发生变化时,本文方法对目标跟踪的稳定性优于卡尔曼滤波。

关键词： 深度学习   无损检测   神经网络   计算机视觉  

摘要： 为解决目前道路病害检测算法精度低、鲁棒性差的问题,提出了Bi-Swin Transformer结构。其主干特征提取网络采用四层Swin Transformer Block来捕获全局依赖关系,在特征融合阶段使用BiFPN融合网络实现特征在不同尺度之间的双向交流。在来自7个不同国家的道路病害数据库上进行训练,并应用数据增强方式。结果表明,Bi-Swin Transformer有着比Transformer模型及卷积神经网络更为优秀的性能,更适用于道路病害检测,平均准确率达到了0.539。其在小目标道路病害中的检测精度仍然为最优,高于当前先进的检测模型。通过实际检测表明,Bi-Swin Transformer模型不仅具有高精度,而且具有强鲁棒性。