关键词： 长时跟踪   孪生网络   模板更新   重检测  

摘要： 为解决长时目标跟踪场景中由于遮挡、超出视野导致的目标频繁丢失与重现的问题,设计了一种基于模板更新和重检测的长时目标跟踪算法(LTUSiam)。首先,在跟踪器SiamRPN的基础上,引入三级级联的门控循环单元对目标状态进行判断,选择合适的时机自适应更新模板信息。其次,提出一种基于模板匹配的重检测算法,使用候选区域提取模块重定位目标位置和大小,使用评价得分序列对目标丢失的情况进行判断,以确定下一帧的跟踪状态。实验结果显示,LTUSiam在LaSOT数据集上的成功率和准确率分别达到了0.566和0.556,在VOT 2018_LT数据集上的F 1值为0.644,表明其在处理目标丢失与重现问题时有更好的鲁棒性,有效地改善了长时跟踪的性能。

关键词： 番茄   果实计数   目标检测   多目标追踪   超深掩蔽  

摘要： 针对在温室生产条件和作物种植模式约束下,番茄果实目标连续稳定跟踪困难,难以满足统计计数精度要求等问题,提出一种基于超深掩蔽与改进YOLOv8的不同成熟度果实计数方法。在YOLOv8基础上,构建融合全局特征的空间异质卷积核,优化设计卷积算子及目标检测网络,引入对果实目标标注更具鲁棒性的损失函数。提出用深度估计模型预测深度信息,动态生成深度阈值,基于该阈值,掩蔽远景果实目标,解决目标跟踪不稳定产生的计数精度低的问题。结果表明,与YOLOv8n相比,改进模型平均检测精度提高了3.2个百分点,召回率提高了3.7个百分点;将所设计的卷积算子用于目标检测模型,与使用该算子前相比,果实检测精度提高了2.7个百分点,与引入鲁棒性损失函数前相比,引入该损失后,检测精度提高了1.1个百分点;与不用超深掩蔽处理相比,应用该处理后,番茄果实计数精度提高了12.63个百分点;该方法的番茄果实计数精度为93.80%,对不同成熟度果实的计数精度不低于91.00%,计算速度为23帧/s。对YOLOv8的改进是有效的,超深掩蔽对提高番茄计数精度具有重要作用,研究可为基于视觉技术的果蔬产量统计提供技术参考。

关键词： 小目标检测   对比学习   双流网络   图像退化   图像增强   多尺度  

摘要： 针对小目标检测任务中目标图像尺寸小、目标特征信息模糊、目标和背景难区分等问题,提出一种基于双流对比特性学习和图像多尺度退化增强的小目标检测方法.首先,将对比学习模型的输入图像进行多尺度退化增强,增强算法对小目标的捕获感知;其次,在空间域和频率域同时进行对比学习表征,以学习更具鉴别性的目标识别特征,增强模型对目标与背景的区分能力,从而提高小目标检测的效果.为验证所提方法的有效性设计了消融实验,并对比分析了与其他先进算法的检测性能优劣.实验结果表明:所提方法在MS COCO数据集上平均精度均值mAP相较基线算法提升3.6个百分点,小目标平均精度均值mAP_(S)相较主流先进算法提升7.7个百分点;在VisDrone2019数据集上,所提方法平均精度均值mAP较基线算法提升2.4个百分点,所提方法综合性能优于基线算法与其他主流先进算法.可视化检测效果分析表明,所提方法在小目标检测上的漏检、误检问题得到较大改善.

关键词： 点云配准   FPFH描述子   体素滤波   点云拼接   计算机视觉  

摘要： 为提高点云拼接精度,针对物体表面平整光滑而寻找关键点要求高的问题,提出1种改进的基于快速点特征直方图(FPFH)描述子的点云配准方法。对待配准的点云进行体素降采样,以此点作为关键点,并计算FPFH描述子用以描述局部特性;估计两点云之间点到点的对应关系,并经过随机采样一致性(RANSAC)算法取内点、去外点,估计初始位姿;利用迭代最近点(ICP)方法对点云进行精配准,完成点云数据的配准;依次对相邻的点云进行配准,获得旋转平移矩阵,实现点云拼接。利用公共数据集点云与自主扫描的石头点云数据,采用本文方法与传统ICP方法进行对比仿真实验,验证本文方法的有效性。结果表明:与传统ICP配准方法相比,本文方法的适应度分数为1.579E−05,显著低于点到点和点到面ICP配准方法的适应度分数;对于公共数据集不同角度下的点云拼接,本文方法的相邻点云间配准平均适应度分数达到2.058E−04,平均MSE为0.075;对于自主扫描的石头点云拼接,去除错误匹配点对后保留的对应关系基本呈现平行效果,拼接结果符合预期。使用降采样点作为关键点,并计算FPFH描述子后进行点云配准,不仅可有效降低计算复杂度,配准精度也得到显著提升,尤其在处理表面平整光滑的物体时,本文方法可为点云拼接提供良好基础,具有较好的实用性。

关键词： 水下检测   水下锚链   悬链线方程   图像处理   试验研究  

摘要： 针对水下锚链姿态估计问题,提出了一种基于光学图像的姿态识别方法。该方法使用光学相机获取水下锚链的局部图像,通过图像处理方法提取锚链的外形特征,并且根据水下锚链的悬链线方程模型,由局部的光学图像推演出完整锚链的姿态信息。针对该方法,阐述了其基本原理与流程,设计完成了微缩比例水槽试验,通过动、静态锚链的姿态识别试验验证该方法的有效性。试验结果表明:静态锚链姿态识别试验时的锚链水平跨度误差不超过5%;水面处系泊点匀速运动情况下,动态锚链的运动状态识别与真实运动趋势基本一致,误差为2.393%。研究成果证明了该水下锚链姿态识别方法的可靠性,为后续实际工程应用提供了理论基础支撑。

关键词： 改装电动车   中小目标检测   YOLOv7-tiny   BiFormer   BiFPN  

摘要： 由于电动车的普及,越来越多的电动车进行非法改装雨棚.然而,这种改装行为会增加一些安全隐患.首先,挡雨板会遮挡骑行者视野,增加事故的风险.其次当速度过快时,挡雨板也会在不经意间擦伤行人,带来极大的安全隐患,给交通安全带来了严重威胁.本文提出了一种改进的YOLOv7-tiny算法,用于电动车非法改装检测.首先在网络的结构上加入BiFormer注意力机制,不仅可以捕获更多电动车细节的信息,而且可以使得模型更加关注一些较小的目标信息.其次将改进的特征金字塔结构和特征融合网络的张量拼接操作进行结合,提升对中小型目标的检测能力.最后对框架的ELAN模块和SPPCSPC模块进行改进和优化,可以在不增加过多参数量的同时,提升对中小目标的检测精度,增强提取特征的效果.

关键词： 目标跟踪   ShuffleNetV2   孪生网络   注意力机制  

摘要： 孪生网络跟踪算法可将跟踪问题转换为相似性匹配问题,然而多数算法无法在移动端或算力不足的嵌入式设备中实现工程应用。为此,提出一种基于孪生网络的轻量级跟踪算法,选择可以在移动端使用的ShuffleNetV2作为核心网络。针对原网络的不足,提出消除padding层影响、修改激活函数、采用上采样、修改步长4种优化操作,同时引入注意力机制进一步加强特征之间的联系。在OTB100和UAV123数据集上进行仿真实验,结果表明,与现有跟踪算法相比,所提算法综合性能表现优异,同时在面对形变、低分辨率、尺度变换等多种复杂因素带来的影响时有较好的鲁棒性。

关键词： 科技项目评审   人工智能   行为分析   目标检测   目标跟踪  

摘要： 为提高科技项目评审会议组织实施的质量,规范评审过程中参会人员的行为,提出一种基于改进YOLOv5的科技项目评审过程人员行为分析方法,实时分析评审会议现场监控视频数据,识别参会人员的违规行为。首先,基于改进的YOLOv5构建监控视频小目标检测网络,在YOLOv5主干网络中融合TCANet注意力机制,获取评审会议现场监控视频数据中重点关注的目标区域,并在其头部网络增加了特征图上采样处理,将上采样得到的特征图与主干网络中的浅层特征图进行融合,实现评审会议现场中手机、名片等小目标的检测;然后,提出参会人员行为分析算法,通过人体目标跟踪网络模型实时跟踪参会人员的移动轨迹,建立区域属性与专家位置域联合的时空关联关系判别式,识别参会人员与专家接触、攀谈等违规行为。实验结果表明,该方法对评审会议现场中手机、名片小目标的检测准确率为0.657,相比于YOLOv5m,mAP提升了0.196;参会人员的跟踪准确率Rank-1达到0.938,图像处理帧率为21 F/s,能够准确识别参会人员接触、攀谈行为,对评审会议现场人员行为智能化管理具有重要意义。

关键词： 垃圾识别   目标检测   注意力机制   Mask R-CNN  

摘要： 随着全球环保意识的提高和资源回收利用的重要性日益凸显,对可回收垃圾的准确识别成为一项关键任务。提出了一种基于注意力机制的可回收垃圾识别方法,该方法使用Mask R-CNN网络模型来提取垃圾图像中的纹理、形状和颜色等特征。同时,引入了ECA注意力机制,通过学习注意力权重,模型能够更有针对性地关注那些与垃圾分类最为紧密相关的特征。此外,还使用了GIoU损失函数来更好地反映边界框之间的相对位置和大小关系。经实验验证,改进后的模型mAP达到了81.7%,相比原模型提升了8.5%。

关键词： 智能技术   建筑工程管理   BIM   数字孪生   物联网   机器学习   计算机视觉  

摘要： 针对建筑工程管理的复杂性和多变性,研究了BIM与数字孪生在三维协同设计、物联网在施工进度监控、机器学习在资源调度、计算机视觉在质量安全巡检,以及5G+边缘计算在现场决策支持等方面的关键应用,分析这些技术在实际应用中面临的挑战。在此基础上,提出了基于知识图谱的工程数据融合架构、强化学习驱动的自适应算法优化框架、流程挖掘技术的系统兼容性提升方案、雾计算赋能的边缘节点协同策略,以及工业物联网协议标准化改造方案等优化路径,旨在打破数据孤岛,提升算法适应性,增强系统兼容性,降低传输时延,并简化设备集成,从而全面推动建筑工程管理的智能化进程,提高管理效率和质量。