基于单阶段多锚框的交通标志检测方法研究
这是一篇关于计算机视觉,交通标志检测,SSD算法,注意力机制,特征增强的论文, 主要内容为交通标志的检测与识别是实现汽车自主驾驶与驾驶辅助的关键环节,对汽车安全行驶与智慧城市建设具有重大意义。在自动驾驶及无人驾驶系统中,反映在驾驶员视线中的交通标志对象通常都很小,因此,在对其进行检测方面,智能交通系统仍存在着优化的可能性。在复杂天气条件下,车辆所处的天气环境会对驾驶系统做出的决策产生很大影响,识别系统能够及时侦测出正确的路标,并协助驾驶人及系统做出判断,从而降低道路上的违章行为及重大事故的发生率。基于此,本文的研究内容如下:(1)针对单目标多锚框检测(Single Shot Multi Box Detector,SSD)算法存在的对小型交通标志检测精度不高、漏检率高、模型复杂性较大等问题,本文提出一种基于GRCNN网络的交通标志检测方法。首先,在SSD网络中引入GDW-Res Block模块,减小模型复杂度。然后,在每个GDW-Res Block模块末端加入高效无序注意力ESA模块,以此消除由图像中的无效信息和池运算共同造成的特征损失。最后,增加局部信息增强的特征融合模块LI-FPN聚合不同尺度间特征信息。该方法在对小型交通标志的识别精度和实时检测速率上分别比基准模型高出9.54%、1.64%,满足实时精准检测的需求。(2)针对现有算法对复杂天气下拍摄的小型交通标志图像存在检测准确率较低、背景复杂且包含噪声、模型复杂度高等问题,本文提出一种基于MABF-CNN网络的复杂交通标志检测方法。本文利用注意力引导的ADBlock图像降噪模块对输入的复杂天气风格的图像中的噪声进行移除,然后采用Mobile Net V2网络的倒残差结构结合基于移动网络的注意力机制MA模块进行特征信息的高效提取,同时保持了模型的轻量化。接着利用双向特征增强模块BF-FPN对深浅层特征进行几何信息和语义信息的充分互补。最后优化分类及定位的损失函数。该方法在复杂天气下对小型交通标志的识别精度和实时检测速率分别比基准模型高出9.35%、1.88%,有助于实现对前方交通标志指示情况实时准确地识别。
基于SSD神经网络算法的人脸口罩识别系统
这是一篇关于SoC系统,SSD算法,口罩检测,软硬件协同的论文, 主要内容为当前环境下,为确保出行人们自身安全、防止传染性疾病肆虐、以及部分特定场所要求,本文提出一种基于SSD神经网络算法的SoC系统设计方法,其目的用于实现实时检测口罩佩戴情况。针对SoC系统架构设计,本文提出以RISC-V架构的蜂鸟E203作为SoC系统主处理器,并在SoC系统中添加协处理器模块,从而硬件实现SSD神经网络算法以完成人脸口罩检测。针对SoC系统各个模块设计问题,本文首先结合OV5640摄像头组,设计图像采集、压缩、预处理以及图像显示模块完成对图像的采集与显示,结合VGA协议完成SoC系统中输入输出模块设计。此外,本文提出利用SD卡与WM8731芯片实现语音播报功能以提醒未佩戴口罩者,设计完成相关模块完成相关初始化以及控制功能。接着本文提出一种SSD神经网络算法的硬件设计方法,分别完成神经网络各层模块的硬件设计,如卷积模块、池化模块、激活模块等。由于FPGA板载资源有限,神经网络大量参数储存在DDR中,该硬件设计方法能够有效减少存储器访问次数。最后本文提出一种非极大值抑制算法的硬件实现方法,该方法在对非极大值抑制算法进行简化后极大地降低该算法的硬件实现难度。此外,本文结合FPGA具有高度可配置性的特点,设计相关模块完成神经网络层数以及相关规格参数配置。针对SoC系统主处理器与协处理器交互问题,本文结合RISC-V架构对自定义指令集的规定,自行定义相关指令以完成主处理器对协处理器的控制功能。并利用相关接口,设计相关模块实现指令与相关数据交互功能。最后,本文利用相关调试软件,编写汇编语言以及相关代码,利用软硬件协同思想完成整个系统搭建、控制SoC系统正常运行并进行相关测试。本文对设计后的人脸口罩识别SoC系统进行测试,未佩戴口罩情况下的人脸口罩检测准确率为100%,佩戴口罩情况下的人脸口罩检测准确率为87.88%。系统中使用336个DSP单元用于实现神经网络算法中的PE卷积计算单元,经过测试,PE利用率为66.3%。
基于单阶段多锚框的交通标志检测方法研究
这是一篇关于计算机视觉,交通标志检测,SSD算法,注意力机制,特征增强的论文, 主要内容为交通标志的检测与识别是实现汽车自主驾驶与驾驶辅助的关键环节,对汽车安全行驶与智慧城市建设具有重大意义。在自动驾驶及无人驾驶系统中,反映在驾驶员视线中的交通标志对象通常都很小,因此,在对其进行检测方面,智能交通系统仍存在着优化的可能性。在复杂天气条件下,车辆所处的天气环境会对驾驶系统做出的决策产生很大影响,识别系统能够及时侦测出正确的路标,并协助驾驶人及系统做出判断,从而降低道路上的违章行为及重大事故的发生率。基于此,本文的研究内容如下:(1)针对单目标多锚框检测(Single Shot Multi Box Detector,SSD)算法存在的对小型交通标志检测精度不高、漏检率高、模型复杂性较大等问题,本文提出一种基于GRCNN网络的交通标志检测方法。首先,在SSD网络中引入GDW-Res Block模块,减小模型复杂度。然后,在每个GDW-Res Block模块末端加入高效无序注意力ESA模块,以此消除由图像中的无效信息和池运算共同造成的特征损失。最后,增加局部信息增强的特征融合模块LI-FPN聚合不同尺度间特征信息。该方法在对小型交通标志的识别精度和实时检测速率上分别比基准模型高出9.54%、1.64%,满足实时精准检测的需求。(2)针对现有算法对复杂天气下拍摄的小型交通标志图像存在检测准确率较低、背景复杂且包含噪声、模型复杂度高等问题,本文提出一种基于MABF-CNN网络的复杂交通标志检测方法。本文利用注意力引导的ADBlock图像降噪模块对输入的复杂天气风格的图像中的噪声进行移除,然后采用Mobile Net V2网络的倒残差结构结合基于移动网络的注意力机制MA模块进行特征信息的高效提取,同时保持了模型的轻量化。接着利用双向特征增强模块BF-FPN对深浅层特征进行几何信息和语义信息的充分互补。最后优化分类及定位的损失函数。该方法在复杂天气下对小型交通标志的识别精度和实时检测速率分别比基准模型高出9.35%、1.88%,有助于实现对前方交通标志指示情况实时准确地识别。
基于互动场景的“线下”智能教育平台的设计与实现
这是一篇关于互联网教育,互动部件,个性化教学,SSD算法的论文, 主要内容为目前互联网教育行业流行的直播课、录播课和在线双师课程,在一定程度上解决了教育资源分配不均的问题,但是这几种教育方式由于老师和学生的有效互动较少,依然存在教学效率不高和个性化不足的问题。为了增加老师和学生的有效互动,作者实习的公司设计开发了基于互动场景的“线下”智能教育平台,该平台建立完善的教育方案,在录播课的基础上以卡点方式动态加入互动视频切片,让屏幕中的老师在授课的同时和学生进行实时的、高效的互动,增进彼此的了解,在个性化教学的基础上提升学生学习兴趣,解决教育行业中人效不高和个性化不足的问题。项目开发过程中,作者首先参与系统的需求分析,基于需求分析结果将系统划分为课件内容生产、教学管理、教学服务三大模块,作者独立完成了教学管理和教学服务模块。然后在概要设计的基础上进行系统的详细设计,最后进行编码和测试。本系统后台采用Spring Cloud生态框架、前端采用Vue.js框架进行开发,以H5页面展示,前后端通过Web Socket协议通信,利用Nginx反向代理服务器实现课中高并发下的负载均衡,同时通过Redis缓存机制实现高速数据读写,缓解数据库的压力。该系统的设计难点在于教学服务模块的开发,该模块包括课前准备、课中互动、课后反馈三个子模块,其中课前准备包括课件查询下载、设备检测、学生头像标注及答题器绑定等功能。课中互动包括老师问答、秩序维护、音量反馈、学生PK等互动模块的开发,课中模块通过SSD目标检测算法检测学生状态,将目标学生状态分类为正向、负向、举手三种状态,基于学生课中状态检测结果开发互动部件,设计课中互动场景,为主讲老师提供智能互动策略。课后反馈模块包括学生课程评价、老师课后表扬、课中报告、家长留言点赞、课后测验等功能,让学生、老师、家长增进彼此的了解,提供更适合学生的课程,营造良性循环的教学氛围,同时为学生提供个性化的教学方式。目前项目已上线且稳定运行,不断进行服务升级。该项目的践行有助于解决在线教育中个性化不足和效率低下等问题,有助于促进教育改革,推进教育公平。
基于互动场景的“线下”智能教育平台的设计与实现
这是一篇关于互联网教育,互动部件,个性化教学,SSD算法的论文, 主要内容为目前互联网教育行业流行的直播课、录播课和在线双师课程,在一定程度上解决了教育资源分配不均的问题,但是这几种教育方式由于老师和学生的有效互动较少,依然存在教学效率不高和个性化不足的问题。为了增加老师和学生的有效互动,作者实习的公司设计开发了基于互动场景的“线下”智能教育平台,该平台建立完善的教育方案,在录播课的基础上以卡点方式动态加入互动视频切片,让屏幕中的老师在授课的同时和学生进行实时的、高效的互动,增进彼此的了解,在个性化教学的基础上提升学生学习兴趣,解决教育行业中人效不高和个性化不足的问题。项目开发过程中,作者首先参与系统的需求分析,基于需求分析结果将系统划分为课件内容生产、教学管理、教学服务三大模块,作者独立完成了教学管理和教学服务模块。然后在概要设计的基础上进行系统的详细设计,最后进行编码和测试。本系统后台采用Spring Cloud生态框架、前端采用Vue.js框架进行开发,以H5页面展示,前后端通过Web Socket协议通信,利用Nginx反向代理服务器实现课中高并发下的负载均衡,同时通过Redis缓存机制实现高速数据读写,缓解数据库的压力。该系统的设计难点在于教学服务模块的开发,该模块包括课前准备、课中互动、课后反馈三个子模块,其中课前准备包括课件查询下载、设备检测、学生头像标注及答题器绑定等功能。课中互动包括老师问答、秩序维护、音量反馈、学生PK等互动模块的开发,课中模块通过SSD目标检测算法检测学生状态,将目标学生状态分类为正向、负向、举手三种状态,基于学生课中状态检测结果开发互动部件,设计课中互动场景,为主讲老师提供智能互动策略。课后反馈模块包括学生课程评价、老师课后表扬、课中报告、家长留言点赞、课后测验等功能,让学生、老师、家长增进彼此的了解,提供更适合学生的课程,营造良性循环的教学氛围,同时为学生提供个性化的教学方式。目前项目已上线且稳定运行,不断进行服务升级。该项目的践行有助于解决在线教育中个性化不足和效率低下等问题,有助于促进教育改革,推进教育公平。
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