关键词： 清水砖墙   特征训练   劣化识别   评估诊断  

摘要： 通过深度学习和计算机视觉技术的融合应用,结合迁移学习优化神经网络架构,基于目标检测算法,实现对历史建筑清水砖墙劣化损伤特征的自动识别及精确评估。建立清水砖墙劣化特征样本数据库,选用PP-PicoDet算法进行模型训练与特征增量叠加训练,实现对损伤类型、位置和程度的快速且精确的自动识别。相较传统人工勘查模式,大幅提高了作业效率及结果准确性,为历史建筑保护修缮提供了新的智能化高效勘察工具和方法。

关键词： 智能运维   视听觉协同   模型扩展   目标检测   声云信息引导  

摘要： 随着电网规模的不断扩大和日益复杂,发展智能运维技术是提升运维效率的必由之路。为实现变电站目标的主动感知,基于小样本学习框架提出一种视听觉协同的目标检测网络(visual and auditory fusion detection network, VAFDNet),利用小样本量级数据融合视听觉信息,实现低数据集成本的模型扩展。VAFDNet由作为基础网络的Faster R-CNN和声云信息引导模块构成。声云信息引导模块包括声学特征引导分支和全局特征引导分支,并通过引入声云信息引导机制实现视听觉特征的融合与增强。VAFDNet的训练利用2阶段训练微调方法,提升了网络的泛化性能,可以有效应对变电站目标视听觉协同样本稀缺的问题。在含有3类目标的视听觉协同样本集上进行测试,VAFDNet整体识别精度达到52.623%,各类视听觉协同目标的检测精度均有大幅提升,对数据量极小的主变压器、套管的识别效果也得到明显改善。

关键词： 并行计算   异构计算   奇异值分解   国产平台   图像处理  

摘要： 随着深度学习等高算力应用的发展,异构计算正在逐步成为并行计算的重要方向。国产异构平台近年来发展迅速,针对国产平台的架构定制开发适配的算法与软件有着重要意义。奇异值分解(SVD)作为线性代数库中用于处理一般矩阵的强大分解器,应用在科学计算、人工智能、信号处理等众多领域。现有某类国产加速器的可用库中SVD算法性能远低于NVIDIA,这对相关应用的高效移植带来了挑战。为此,通过调整算法流程减少线程启动与访存开销,提出了面向国产加速器的矩阵双对角化方法mySVD。卸载计算密集型任务到加速器,设计面向国产异构平台的分治算法;通过CPU+加速器多流,提出了任务并行的奇异向量矩阵生成方法。最终形成一套奇异值算法的高效移植优化方案。实验结果表明,该方案在不同的测试矩阵规模上,性能最高达到现有的商业闭源线性代数库MKL的9.8倍,以及现有开源异构计算线性代数库MAGMA的5.5倍。最终将其用于图像处理,并跨平台与MATLAB、NVIDIA公司的GPU线性代数库CUSOLVER进行对比,其具有更快的速度且生成的图像与原图像相似度更高。

关键词： YOLO算法   目标检测   计算机视觉   特征提取   卷积神经网络  

摘要： 近年来,基于深度学习的目标检测算法是计算机视觉研究热点,YOLO算法作为一种优秀的目标检测算法,其发展历程中网络架构的改进,对于提高检测速度和精度起到了重要作用。对YOLOv1~YOLOv9的整体框架进行了横向分析,从网络架构(骨干网络、颈部层、头部层)、损失函数方面进行了对比分析,充分讨论了不同改进方法的优势和局限性,具体评估了改进方法对模型精度的提升效果。讨论了数据集的选择与构建方法、不同评价指标的选择依据,及其在不同应用场景中的适用性和局限性,深入研究了在五个应用领域(工业、交通、遥感、农业、生物)YOLO算法的具体改进,并对检测速度、检测精度及复杂度之间的平衡进行探讨。分析了YOLO在各领域的发展现状,通过具体实例总结YOLO算法研究中存在的问题,并结合应用领域的发展趋势,展望YOLO系列算法的未来,详细探讨了YOLO算法的四个研究方向(多任务学习、边缘计算、多模态结合、虚拟和增强现实技术)。

关键词： 水面目标检测   深度学习   Efficientdet-D0   位置信息   上下文信息  

摘要： 针对复杂多变的水面环境中,小目标检测精度低、漏检率高且检测平台计算资源有限的问题,提出了一种基于Efficientdet-D0融合位置信息和上下文的水面目标检测方法.首先,采用坐标注意力机制对主干特征提取网络的主要模块移动翻转瓶颈卷积进行改进,将目标的位置信息集成到通道注意力中,提高网络对水面小目标的检测能力;其次,在特征融合网络BiFPN中引入Cot模块,增强特征融合网络对特征图相邻和全局上下文的获取能力,进一步提高检测小目标的能力;最后,为优化预测网络训练,将预测网络激活函数替换为H-swish.在WSODD测试集中的实验结果表明,本文模型的mAP相比于原始模型提高了16.95%,漏检率下降明显,且本文模型参数量小于大多现有模型,证明了本文方法在水面目标检测模型中的有效性.

关键词： 青贮玉米   枯叶病   YOLOv7-MLD   目标检测   注意力机制   智慧农业  

摘要： 为实现对青贮玉米枯叶病的精确检测,降低大田环境下的人工诊断成本,减少病害带来的影响,提出一种基于YOLOv7改进的智能检测与识别模型YOLOv7-MLD。首先,在YOLOv7网络的主干中添加DBB模块,增强主干的特征提取能力;其次,在3个输出特征层添加坐标注意力机制(CA)模块,增强对病害特征的提取能力;最后,将损失函数由CIoU替换为SIoU,以提高边界框的收敛速度和回归精度。在玉米枯叶病数据集的子集上进行实验,结果表明,YOLOv7-MLD模型的AP值达到84.2%,与原YOLOv7相比,F1值提高了5.9%,精确率和召回率分别提高了4.3%与7.3%。该模型实现了在田间复杂环境下对青贮玉米枯叶病病害的精准定位与识别,对于指导早期青贮玉米枯叶病病害防治具有十分重要的现实意义。

关键词： 自动驾驶   环境感知   多模态   目标检测   车道线检测  

摘要： 自动驾驶车辆对动态物体的感知以及对静态车道线的检测往往需要满足高准确率和低延时的特征。针对不同的传感器特性(如激光雷达、摄像头),文章提出一种高效的多模态鸟瞰视角下(BEV,Bird'seye-view)的三维目标与三维车道线检测模型,称之为BOLD。该模型结合激光雷达定位准确度高以及图像语义信息丰富等互补性的优点,基于Lift-splat-shoot相机视椎模型将图像的二维特征转化至BEV空间,紧接着针对不同的任务共享骨干网进行特征提取,进一步降低模型成本,实现端到端的模型训练和低延时模型推理。

关键词： 轨道检测   计算机科学   轮廓信息   图形处理  

摘要： 随着高速铁路网迅速发展和列车运行速度的提升,铁路运输安全面临越来越多挑战。传统手工轨道检测方式由于耗时长、效率低下以及难以实现多参数精准测量,已逐渐无法满足现代铁路系统对安全性与效率的高标准要求。因此,研究利用先进的计算机科学技术对钢轨廓形及其磨耗进行快速精确测量的新方法,通过图形处理和轮廓提取技术,提出了一种高精度轨道检测方案,该方案通过计算机图像技术提升了轨道检测的自动化水平和数据处理能力,确保了铁路运输的高效与安全。

关键词： 转速测量   机器视觉   目标检测   图像相似度   图像传感器   频谱分析  

摘要： 针对在靶场实验中难以对处于高速飞行状态下的运动目标进行转速测量的问题,提出了一种基于扫描振镜的高速飞行目标转速测量方法。首先,该方法以振镜拍摄系统为基础,利用自适应背景差分和相似度评估法对序列图像进行处理,以获取图像的周期性相似度水平。随后,通过周期算法调频Z变换(chirp-Z transform,CZT)来重构信号周期以确定转速,并从光照条件、拍摄速率和图像分辨率对该方法测量精度的影响进行了实验研究。结果表明,在100~900 r/min的范围内,该方法的最大相对误差在±0.65%以内,达到了小于1%的精度指标。该方法具有非接触测量、免标记和成本低等优势,并且能够实现高精度的测量。

关键词： 目标跟踪   三帧差法   Mean shift算法   Cam shift算法  

摘要： 目前计算机视觉领域研究的一大热点问题是目标跟踪,而该领域中出现最早的算法是目标跟踪算法。针对这项研究,采用三帧差法、Mean shift算法和Cam shift算法来对一段存在目标遮挡及目标背景相似的视频进行目标跟踪实验,并对三种算法的跟踪效果进行比较。Mean shift算法有较高的实时性和鲁棒性,但在跟踪过程中,跟踪窗口的大小需保持不变,当跟踪目标发生形变时,容易跟踪失败;Cam shift算法以运动目标的颜色为特征,对光照变化不敏感,有利于目标的跟踪,但在复杂背景下容易出现目标丢失;三帧差法做了两次差分运算,为目标跟踪提供了更大的可能,实现简单,运行速度快,自适应性强,并且对场景光线变化不敏感。实验结果表明:在目标遮挡和背景相似的情况下,Mean shift算法和Cam shift算法跟踪效果较差,而三帧差法可以准确地跟踪目标,跟踪效果良好。