关键词： 红外图像   目标检测   识别跟踪   Kalman滤波   匈牙利算法  

摘要： 为解决红外热像仪在战场环境多变、背景复杂、目标运动速度过快等情况下难以对目标进行识别与跟踪的问题,本文提出了一种基于红外图像处理的移动目标识别跟踪算法。该算法主要分为移动目标的检测和跟踪两部分。首先采用高斯背景建模方法来提取运动目标,其次应用Kalman滤波来进行运动目标的定位与跟踪,最后通过匈牙利算法来判定目标点的归属。实验结果表明,在MOT基准挑战中的评价指标上,本文算法相比于Sort跟踪器将MOTA提升了1.4%,MT提升了11.9%,ML降低了6.5%,IDs降低了33.3%,FN降低了13.6%,提高了跟踪准确性,成功实现了对多个移动目标的跟踪。本文算法在军事领域具有广泛的应用前景。

关键词： 目标检测   YOLOv7   注意力机制   深度学习  

摘要： 针对现有目标检测算法对于目标遮挡以及小目标造成的误检漏检等问题,以YOLOv7作为基础框架,提出了一种复杂驾驶环境下目标检测的改进方法。首先在原模型上引入CBAM注意力机制,抑制背景干扰信息;使用NWD作为算法的损失函数,增强对小目标的检测能力。实验结果表明,在公开数据集KITTI上,相较原算法准确率提高了4.5%,有效提升了驾驶环境中目标检测的精度。

关键词： 海洋生物识别   目标检测   深度学习   RT-DETR  

摘要： 针对现有浅水海洋生物识别方法在水下环境中对浅水海洋生物识别效果不佳的问题,提出了一种以RT-DETR为基准模型的改进浅水海洋生物识别方法。首先,使用重参数化网络RepViT作为模型的主干网络,提升模型的特征提取能力。然后,构建基于重参数化的并行膨胀卷积RepPDC并引入颈部网络中,使模型能够有效获取长距离上下文信息,有利于提升模型的识别精度。最后,基于注意力机制构建了双向特征融合模块CAFM,提升模型在水下环境中对重点信息的关注能力。实验结果表明,改进后的方法,mAP50提升至87.5%,mAP75提升至70.9%,mAP50:95提升至64.9%,且参数量更少,有望应用到实际浅水海洋生物识别任务中。

关键词： 玻璃幕墙   无人机   机器视觉   损伤检测   图像处理  

摘要： 针对玻璃幕墙易发生脆性破坏、损伤检测效率低及成本高等问题,提出了基于无人机巡检及机器视觉技术的玻璃幕墙面板损伤识别检测方法。首先通过无人机进行了区域图像采集,其次利用SIFT全景融合、Mask匀光处理、Hough直线检测、透视变换、图像预处理等一系列技术完成了玻璃幕墙面板图像的前处理,然后融合k-means和Canny算子进行了面板损伤边缘特征提取,基于损伤特征使用SVM算法进行了损伤识别分类,同时对存在问题的玻璃幕墙发出预警,最后通过幕墙实际工程项目,验证提出的玻璃幕墙面板损伤识别方法的可行性和有效性。

关键词： 泄漏检测   实例分割   目标检测   自注意力机制   置信度传播簇机制   通道剪枝  

摘要： 火电厂关键区域的管道、阀门等设备时常发生油液、蒸汽等物质的泄漏故障.为了提高火电厂管道及阀门泄漏故障的分割与检测精度,加快模型推理速度,提出一种基于改进YOLOv7的火电厂管道及阀门泄漏分割与检测算法,通过在YOLOv7网络中加入相关实例分割模块,实现实例分割与目标检测任务的并行;通过融入极化自注意力机制和可分离的视觉深度自注意力模块(separable vision transformer),弱化复杂背景的干扰,强化对泄漏区域的边缘提取;在后处理阶段运用置信度传播簇机制(confidence propagation cluster, CP-cluster),提高模型定位的准确性;在颈部网络使用幽灵卷积降低特征冗余,并通过通道剪枝技术压缩模型,实现模型轻量化.实验结果表明,在加入各项改进后,算法分割任务与检测任务的mAP@0.5:0.95指标分别达到75.7%、82.2%,相较于基础模型,指标分别提高了11.9%、7.1%,且模型参数量减少了30.3%,可有效地应用于电厂的实际生产环境中.

关键词： 车道偏离预警系统(LDWS)   机器人操作系统(ROS)   计算机视觉   智能小车  

摘要： 随着智能交通系统的迅速发展,车道偏离预警系统(LDWS)作为先进驾驶辅助系统(ADAS)的重要组成之一,已经成为近年来的研究热点。该文基于机器人操作系统(ROS)环境,开发并测试一款用于阿克曼结构小车的车道偏离预警系统。系统采用计算机视觉结合激光雷达(LIDAR)和惯性测量单元(IMU)等传感器数据,通过数据融合提高了车辆状态估计的准确度。系统利用边缘检测算法结合霍夫变换对采集到的图像进行处理,选定图像中感兴趣区域进行特定区域的直线识别,通过筛选排除不符合车道线特征的直线,进而精确的识别车道线。然后,利用激光雷达对小车周围的环境信息进行采集,获取小车周围环境的点云图像,为小车前进状态提供精确的参考。最后,通过ROS对各种传感器数据进行分析,根据车辆的实时状态和传感器数据预测车道偏离,并向驾驶员发出实时警告。通过实验证明,该系统的信息采集部分能够对车道线进行精确的识别,基于ROS的智能车道偏离预警系统在技术上是可行的,具有较好的车道线识别性能。

关键词： 生物医学工程   图像处理   脑机接口   生物医学信号处理   医疗卫生装备   生物医学成像   技术研究成果   神经工程  

摘要： 为促进我国生物医学工程领域的繁荣与发展,提升卫勤保障装备研发速度和质量,我刊“论著-研究与设计”栏目特面向全国征稿。该栏目主要报道生物医学工程领域最新的理论和技术研究成果、新型医疗卫生装备及器械的研制、医院数字化及智能化建设,选题包括但不限于:(1)基础研究类,如生物医学工程关键技术研究、生物系统建模及仿真研究、生物医学信号处理技术研究、生物医学成像与图像处理研究、脑机接口与神经工程研究。

关键词： 目标检测   浅层融合   三叉乾特征融合   视觉机制   非极大值抑制  

摘要： 针对传统输电线路无人机巡检图像检测方法对输电线路小目标检测能力弱,并且存在错检和漏检率高、浅层网络语义信息不足等问题,提出了一种SSD-RTF输电线路小目标检测算法模型。在原始的SSD算法主干网络VGG-16浅层网络层添加视觉机制扩大感受野,并且引入三叉乾特征融合模块提取特征图的多尺度特征,增加特征图的鲁棒性;融合FusionNet浅层特征模块,从而增加小目标的提取能力;使用注意力机制提升对关键信息的学习效果,从而提高目标检测效率;改进非极大值抑制提高网络的表示能力。改进后的SSD-RTF算法在自行构建的输电线数据集上的实验结果显示,在检测小目标时的准确性和实时性都有了一定的提高,整体mAP上升了7.5%,同时减少了错检和漏检。

关键词： 安全工程   低照度图像   目标检测   图像增强   注意力机制  

摘要： 实时的吸烟行为监测对于保障工地安全具有重要的意义。研究针对隧道等低照明环境因光照强度低、光线分布混杂、点光源过曝光而导致的烟支检测精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s(You Only Look Once Version 5s)的吸烟行为检测模型。首先,设计一种图像增强方法,旨在限制点光源过曝光产生的局部高光,增强烟支特征细节,改善图像对比度。其次,引入卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),使模型更加聚焦烟支目标区域的内容信息和位置信息。最后,改进多尺度检测头,增加适用于烟支的更小检测层,提升模型对烟支的检测能力。试验结果显示,研究提出的针对低照明环境的检测模型可将平均检测精度从91.8%提升至95.9%,相较于原模型和其他经典模型,检测效果得到了显著提升,表明了方法的有效性。

关键词： 六足机器人   树莓派   机器视觉   目标跟踪   避障   步态规划  

摘要： 为了解决人类在极端环境探索和作业时的安全性问题,设计了一款六足机器人。该六足机器人以树莓派4B为控制核心,具备目标跟踪、行走、越障、远程控制等功能;采用三角步态行进,提高了稳定性和自由度;搭配摄像头等多种传感器模块,可以实时采集周围环境信息;与控制核心进行数据交换,通过驱动模块控制舵机运动,从而实现目标跟踪控制。该六足机器人可用于抗震救灾、矿难救援等情景下的目标勘探。