期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于改进YOLOv8n的采掘工作面小目标检测方法
1
作者 薛小勇 何新宇 +2 位作者 姚超修 蒋泽 潘红光 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期105-111,共7页
为有效检测和识别煤矿井下采掘工作面人员是否佩戴安全防护装置,针对井下光照条件差、安全防护装备目标尺寸小且颜色与背景相似等情况,提出了一种基于改进YOLOv8n的采掘工作面小目标检测方法。在YOLOv8n骨干网络C2f模块中融合动态蛇形卷... 为有效检测和识别煤矿井下采掘工作面人员是否佩戴安全防护装置,针对井下光照条件差、安全防护装备目标尺寸小且颜色与背景相似等情况,提出了一种基于改进YOLOv8n的采掘工作面小目标检测方法。在YOLOv8n骨干网络C2f模块中融合动态蛇形卷积(DSConv),构建C2f−DSConv模块,以提高模型提取多尺度特征的能力;在Neck层引入极化自注意力(PSA)机制,以减少信息损失,提高特征表达能力;在Head层增设1个专门针对小目标的检测头,形成4检测头结构,以扩大模型检测范围。实验结果表明,改进YOLOv8n模型对井下人员及其所佩戴安全帽、矿灯、口罩、自救器检测的平均精度分别为98.3%,95.8%,89.9%,87.2%,90.8%,平均精度均值为92.4%,优于Faster R−CNN,YOLOv5s,YOLOv7,YOLOv8n模型,且检测速度达208帧/s,满足煤矿井下目标检测精度和实时性要求。 展开更多
关键词 采掘工作面 小目标检测 YOLOv8n 安全防护装备检测 多尺度目标识别
下载PDF
基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别方法 被引量：6
2
作者 樊星 赵祥模 +2 位作者 刘占文 沈超 徐江 《现代电子技术》 北大核心 2019年第15期134-138,143,共6页
为解决交通标志目标易受复杂环境影响且呈现多尺度分布,造成识别精度低的问题,构建一种多尺度卷积神经网络模型。针对不同尺寸输入设计相应的网络结构,提取目标特征,实现对不同尺寸目标的识别,再加权融合各子网络结果得到最终识别结果,... 为解决交通标志目标易受复杂环境影响且呈现多尺度分布,造成识别精度低的问题,构建一种多尺度卷积神经网络模型。针对不同尺寸输入设计相应的网络结构,提取目标特征,实现对不同尺寸目标的识别,再加权融合各子网络结果得到最终识别结果,实现多尺度目标识别。经实验验证分析,提出算法模型在小尺寸目标、较小尺寸目标、中尺寸目标、大尺寸目标上识别率分别达到99.12%,99.24%,99.41%,99.35%,保障了多尺度输入目标识别的鲁棒性,综合识别率可以达到99.31%,验证了算法在平衡实时性及准确率的基础上,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 智能交通 深度学习 交通标志识别 多尺度目标识别 神经网络 加权融合
下载PDF
基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法
3
作者 许楠 苑迎春 +1 位作者 耿俊 何振学 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期119-126,共8页
为解决多器官特征识别存在的多器官数据集难以获取以及待处理数据集存在的密集小目标和多尺度目标等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法。该方法以YOLOv8s为基础,在Backbone部分设计了跨阶段局部残差(residu... 为解决多器官特征识别存在的多器官数据集难以获取以及待处理数据集存在的密集小目标和多尺度目标等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的果实与叶片器官分割方法。该方法以YOLOv8s为基础,在Backbone部分设计了跨阶段局部残差(residual CSPLayer 2Conv,RC2)模块,以拓宽每个网络层的感受野,使网络能充分提取密集的小目标特征。在Neck部分设计了尺度空间金字塔池化(scale spatial pyramid pooling,SSPP)模块,以充分融合网络的高阶多尺度特征信息,增强模型对多尺度目标的检测能力。在Head部分设计了非对称解耦检测头(asymmetric decoupling detection head,ADDH)模块,使模型分类更关注于中心内容,而回归更关注于边缘信息。试验结果表明,在PlantCLEF2022公共数据集中选取的17种果树的数据集中,改进的YOLOv8s模型对果树果实和叶片器官识别的平均精度均值为90.2%,比YOLOv8s模型高6.7个百分点。此外,该研究还将该模型应用到自建的枣数据集上,达到了99.1%的识别准确率,较原模型提升6.6个百分点,证明了所提出方法的通用性,可为常见果树的器官分割与基于多器官特征的细粒度品种分类研究提供参考。 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 果树 多器官 YOLOv8s 多尺度目标识别
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部