接触网异物检测系统的设计与实现
这是一篇关于异物检测,鸟巢,MobileNetv3,DeepLabV3+,EfficientNet-B4,YoloV5s的论文, 主要内容为铁路运输是我国贸易往来重要的交通方式,接触网的供电安全是不可忽视的问题。由于铁路接触网异物种类多且不易实时监控,因此如何在复杂的铁路沿线中对入侵物进行实时、准确的排查成为了学者重点研究的课题。本文采用语义分割和目标识别两种方法实现对接触网异物进行检测。语义分割的异物检测方法主要针对检测未知类别的铁路入侵物的实时性和准确性问题,将接触网零部件作为研究对象,通过分析各零部件的检测状态,从而判断接触网是否有异物存在。目标识别的方法以鸟巢为例,针对检测鸟巢大小不固定且边缘不清晰的实时性和准确性问题,以接触网鸟巢为研究内容,通过分析检测大小不一的鸟巢以及其边缘不清晰的影响因素,并对模型改进训练,实现对接触网的异物检测。本文的主要研究内容如下:1)设计了SUBA-DeepLabV3s+异物检测模型。本模型是使用语义分割的方法对未知类别异物进行判定的,首先通过Mobile Netv3＿small模型获取接触网零部件特征,其次针对接触网异物具有悬挂位置不固定、形状大小随机的特点设计了SUBA(Super Convolutional Block Attention Module)结构,该结构是由改进的空间以及通道注意力机制并联构成。空间注意力机制是将普通卷积替换为空洞卷积;通道注意力机制是将多层感知机MLP替换为卷积核为c的卷积。最后结合最大连续长度算法判定接触网是否存在异物。为验证SUBA-DeepLabV3s+模型性能,与FCN-8s、Seg Net、U-Net等5种模型进行了对比实验,实验表明,本模型的平均交并比和时延的性能上最优。2)设计了ESA4-YOLOV5s异物检测模型。本模型是使用目标识别的方法对以鸟巢为例的异物进行识别的,本模型通过Efficient Net-B4模型对鸟巢特征进行提取。针对接触网异物边缘特征不清晰的问题,本文设计了MSPP(Multiple Dense Spatial Pyramid Pooling)结构。该结构将ASPP上层的输出并入至下层的输入而且引入了一条未经处理的路径,在保证原有信息的基础上增强了对特征的提取。使用SUBA以及MSPP结构获取丰富的多尺度特征信息,最后结合预测模块判定接触网是否存在异物。为验证ESA4-YOLOV5s+模型的性能,与YOLOV4、SSD、Faster R-CNN等4种模型进行对比实验,实验表明,本模型在平均准确率和帧率表现最好。3)完成了接触网异物检测系统的设计与实现。本系统设计实现了目标检测、语义分割目标检测实现等功能模块。通过可视化工具对接触网异物统计分析,可以更加便捷的为工作人员服务。
基于DeepLabV3+模型的道路场景语义分割方法研究
这是一篇关于图像语义分割,DeepLabV3+,注意力机制,Focal Loss损失函数的论文, 主要内容为随着人工智能领域的不断深入,基于道路场景的图像语义分割对于自动驾驶尤为重要,该问题也是深度学习领域重要的研究课题之一。但道路场景下的图像复杂多变,传统的语义分割模型已经不能满足其图像分割需求,对小物体图像分割效果不佳,而且对设备要求较高,同时上下文信息获取不足。为了提高道路场景的语义分割精准度,本文对传统的Deep Lab V3+模型进行优化,提出了FGDF-Deep Lab V3+模型,经验证本文优化的模型具有较好的图像分割效果。本文主要研究工作如下:(1)为提高网络模型的分割精度,减少模型参数量,将Xception＿65和Mobile Net V2特征提取网络进行实验分析。与Mobile Ne V2相比,Xception＿65虽然略有优势,但从参数量、准确性和训练时长等多方面综合考虑,最终确定Mobile Net V2作为Deep Lab V3+的特征提取网络。(2)为了获取更关键、丰富的语义信息,提出了一种基于GAM(Global Attention Mechanism)注意力机制和FPN(Feature Pyramid Networks)的FG-Deep Lab V3+道路场景语义分割算法。首先利用FPN结构将特征信息进行整合,进行语义增强。其次使用GAM注意力机制,来解决注意力机制通道和空间信息交互的问题。经实验证明,FGDeep Lab V3+模型对细节的处理更细致,具有较好的分割效果。(3)为了使模型的感受野更大并能够快速收敛,提出了基于改进ASPP和损失函数的FGDF-Deep Lab V3+道路场景语义分割。该方法首先对Deep Lab V3+中ASPP进行密集连接改进,模型的感受野更宽广和像素采样更稠密。其次是FGDF-Deep Lab V3+模型采用Focal Loss损失函数,有效解决了因模型数据不均衡而造成分割精度下降的问题,同时优化参数调整策略。经实验证明,FGDF-Deep Lab V3+模型有效提升了基于道路场景下的语义分割精度。
基于深度学习的露天矿安全挡墙自动识别的实现
这是一篇关于安全挡墙,语义分割,DeepLabV3+,MobileNetV2,CBAM的论文, 主要内容为随着我国智慧矿山项目逐步实施,露天煤矿挡墙的安全性已成为矿山安全管理中的重要方面。然而,大多数地区仍依赖于人工监测,这种监测方式存在许多问题。首先,人工监测需要投入大量人力和时间,效率低下。其次,人工监测还存在一定主观性,可能被人为因素所影响,导致监测结果误判。最重要的是,人工监测存在安全隐患,工作人员需要在危险区域进行监测,若发生意外事故,可能会给工作人员带来严重伤害。为解决这些问题,本文提出一种基于改进的Deep Lab V3+网络的露天矿安全挡墙分割方法。本文数据集的图像数据来自矿山安全生产管理平台。采集的图像需要进行手动标注,设定语义分割类别为安全挡墙、缺口和背景。使用几何翻转、色彩调整等方式扩充数据集。建立的挡墙分割数据集共包含3000张露天矿挡墙图像,将数据集随机分为训练集、验证集和测试集,比例为8:1:1。基于挡墙图像分割数据集,使用语义分割网络进行实验,并利用语义分割评价指标MIo U和MPA进行精度评估。通过对比主流语义分割网络的性能,本文选定Deep Lab V3+网络作为基础模型。Deep Lab V3+的结构是在主干网络Xception和ASPP模块组成的编码器中获取多尺度特征,然后利用解码器进行特征图的恢复。虽然Deep Lab V3+在露天矿挡墙分割任务中具有较好的性能,但还存在复杂场景下分割不精确以及边缘特征信息丢失等问题。因此,针对基础模型的不足,本文对Deep Lab V3+网络进行相关优化。首先,将主干特征提取网络替换为Mobile Net V2。Mobile Net V2网络是轻量级卷积神经网络,采用深度可分离卷积和逆残差结构,可获得更大的感受野,提高边缘特征提取能力。其次,引入CBAM模块。CBAM模块是一种注意力机制,能够自适应地对特征图进行通道和空间维度的特征强化,提升网络在复杂场景下的鲁棒性和精确性。实验表明,本文设计的M-CBAM-Deep Lab V3+网络能够有效地识别和分割露天矿安全挡墙,其MIo U达到85.06%,比原网络提高2.96%;同时,MPA也达到92.94%,比原网络提高1.78%。相比Deep Lab V3+网络,本文网络不仅分割图像更加完整,而且分割效果明显得到改善。这一研究成果对于露天矿安全挡墙监测平台的建立具有重要的实际应用价值。
基于DeepLabV3+模型的道路场景语义分割方法研究
这是一篇关于图像语义分割,DeepLabV3+,注意力机制,Focal Loss损失函数的论文, 主要内容为随着人工智能领域的不断深入,基于道路场景的图像语义分割对于自动驾驶尤为重要,该问题也是深度学习领域重要的研究课题之一。但道路场景下的图像复杂多变,传统的语义分割模型已经不能满足其图像分割需求,对小物体图像分割效果不佳,而且对设备要求较高,同时上下文信息获取不足。为了提高道路场景的语义分割精准度,本文对传统的Deep Lab V3+模型进行优化,提出了FGDF-Deep Lab V3+模型,经验证本文优化的模型具有较好的图像分割效果。本文主要研究工作如下:(1)为提高网络模型的分割精度,减少模型参数量,将Xception＿65和Mobile Net V2特征提取网络进行实验分析。与Mobile Ne V2相比,Xception＿65虽然略有优势,但从参数量、准确性和训练时长等多方面综合考虑,最终确定Mobile Net V2作为Deep Lab V3+的特征提取网络。(2)为了获取更关键、丰富的语义信息,提出了一种基于GAM(Global Attention Mechanism)注意力机制和FPN(Feature Pyramid Networks)的FG-Deep Lab V3+道路场景语义分割算法。首先利用FPN结构将特征信息进行整合,进行语义增强。其次使用GAM注意力机制,来解决注意力机制通道和空间信息交互的问题。经实验证明,FGDeep Lab V3+模型对细节的处理更细致,具有较好的分割效果。(3)为了使模型的感受野更大并能够快速收敛,提出了基于改进ASPP和损失函数的FGDF-Deep Lab V3+道路场景语义分割。该方法首先对Deep Lab V3+中ASPP进行密集连接改进,模型的感受野更宽广和像素采样更稠密。其次是FGDF-Deep Lab V3+模型采用Focal Loss损失函数,有效解决了因模型数据不均衡而造成分割精度下降的问题,同时优化参数调整策略。经实验证明,FGDF-Deep Lab V3+模型有效提升了基于道路场景下的语义分割精度。
接触网异物检测系统的设计与实现
这是一篇关于异物检测,鸟巢,MobileNetv3,DeepLabV3+,EfficientNet-B4,YoloV5s的论文, 主要内容为铁路运输是我国贸易往来重要的交通方式,接触网的供电安全是不可忽视的问题。由于铁路接触网异物种类多且不易实时监控,因此如何在复杂的铁路沿线中对入侵物进行实时、准确的排查成为了学者重点研究的课题。本文采用语义分割和目标识别两种方法实现对接触网异物进行检测。语义分割的异物检测方法主要针对检测未知类别的铁路入侵物的实时性和准确性问题,将接触网零部件作为研究对象,通过分析各零部件的检测状态,从而判断接触网是否有异物存在。目标识别的方法以鸟巢为例,针对检测鸟巢大小不固定且边缘不清晰的实时性和准确性问题,以接触网鸟巢为研究内容,通过分析检测大小不一的鸟巢以及其边缘不清晰的影响因素,并对模型改进训练,实现对接触网的异物检测。本文的主要研究内容如下:1)设计了SUBA-DeepLabV3s+异物检测模型。本模型是使用语义分割的方法对未知类别异物进行判定的,首先通过Mobile Netv3＿small模型获取接触网零部件特征,其次针对接触网异物具有悬挂位置不固定、形状大小随机的特点设计了SUBA(Super Convolutional Block Attention Module)结构,该结构是由改进的空间以及通道注意力机制并联构成。空间注意力机制是将普通卷积替换为空洞卷积;通道注意力机制是将多层感知机MLP替换为卷积核为c的卷积。最后结合最大连续长度算法判定接触网是否存在异物。为验证SUBA-DeepLabV3s+模型性能,与FCN-8s、Seg Net、U-Net等5种模型进行了对比实验,实验表明,本模型的平均交并比和时延的性能上最优。2)设计了ESA4-YOLOV5s异物检测模型。本模型是使用目标识别的方法对以鸟巢为例的异物进行识别的,本模型通过Efficient Net-B4模型对鸟巢特征进行提取。针对接触网异物边缘特征不清晰的问题,本文设计了MSPP(Multiple Dense Spatial Pyramid Pooling)结构。该结构将ASPP上层的输出并入至下层的输入而且引入了一条未经处理的路径,在保证原有信息的基础上增强了对特征的提取。使用SUBA以及MSPP结构获取丰富的多尺度特征信息,最后结合预测模块判定接触网是否存在异物。为验证ESA4-YOLOV5s+模型的性能,与YOLOV4、SSD、Faster R-CNN等4种模型进行对比实验,实验表明,本模型在平均准确率和帧率表现最好。3)完成了接触网异物检测系统的设计与实现。本系统设计实现了目标检测、语义分割目标检测实现等功能模块。通过可视化工具对接触网异物统计分析,可以更加便捷的为工作人员服务。
基于深度学习的露天矿安全挡墙自动识别的实现
这是一篇关于安全挡墙,语义分割,DeepLabV3+,MobileNetV2,CBAM的论文, 主要内容为随着我国智慧矿山项目逐步实施,露天煤矿挡墙的安全性已成为矿山安全管理中的重要方面。然而,大多数地区仍依赖于人工监测,这种监测方式存在许多问题。首先,人工监测需要投入大量人力和时间,效率低下。其次,人工监测还存在一定主观性,可能被人为因素所影响,导致监测结果误判。最重要的是,人工监测存在安全隐患,工作人员需要在危险区域进行监测,若发生意外事故,可能会给工作人员带来严重伤害。为解决这些问题,本文提出一种基于改进的Deep Lab V3+网络的露天矿安全挡墙分割方法。本文数据集的图像数据来自矿山安全生产管理平台。采集的图像需要进行手动标注,设定语义分割类别为安全挡墙、缺口和背景。使用几何翻转、色彩调整等方式扩充数据集。建立的挡墙分割数据集共包含3000张露天矿挡墙图像,将数据集随机分为训练集、验证集和测试集,比例为8:1:1。基于挡墙图像分割数据集,使用语义分割网络进行实验,并利用语义分割评价指标MIo U和MPA进行精度评估。通过对比主流语义分割网络的性能,本文选定Deep Lab V3+网络作为基础模型。Deep Lab V3+的结构是在主干网络Xception和ASPP模块组成的编码器中获取多尺度特征,然后利用解码器进行特征图的恢复。虽然Deep Lab V3+在露天矿挡墙分割任务中具有较好的性能,但还存在复杂场景下分割不精确以及边缘特征信息丢失等问题。因此,针对基础模型的不足,本文对Deep Lab V3+网络进行相关优化。首先,将主干特征提取网络替换为Mobile Net V2。Mobile Net V2网络是轻量级卷积神经网络,采用深度可分离卷积和逆残差结构,可获得更大的感受野,提高边缘特征提取能力。其次,引入CBAM模块。CBAM模块是一种注意力机制,能够自适应地对特征图进行通道和空间维度的特征强化,提升网络在复杂场景下的鲁棒性和精确性。实验表明,本文设计的M-CBAM-Deep Lab V3+网络能够有效地识别和分割露天矿安全挡墙,其MIo U达到85.06%,比原网络提高2.96%;同时,MPA也达到92.94%,比原网络提高1.78%。相比Deep Lab V3+网络,本文网络不仅分割图像更加完整,而且分割效果明显得到改善。这一研究成果对于露天矿安全挡墙监测平台的建立具有重要的实际应用价值。
基于深度学习的露天矿安全挡墙自动识别的实现
这是一篇关于安全挡墙,语义分割,DeepLabV3+,MobileNetV2,CBAM的论文, 主要内容为随着我国智慧矿山项目逐步实施,露天煤矿挡墙的安全性已成为矿山安全管理中的重要方面。然而,大多数地区仍依赖于人工监测,这种监测方式存在许多问题。首先,人工监测需要投入大量人力和时间,效率低下。其次,人工监测还存在一定主观性,可能被人为因素所影响,导致监测结果误判。最重要的是,人工监测存在安全隐患,工作人员需要在危险区域进行监测,若发生意外事故,可能会给工作人员带来严重伤害。为解决这些问题,本文提出一种基于改进的Deep Lab V3+网络的露天矿安全挡墙分割方法。本文数据集的图像数据来自矿山安全生产管理平台。采集的图像需要进行手动标注,设定语义分割类别为安全挡墙、缺口和背景。使用几何翻转、色彩调整等方式扩充数据集。建立的挡墙分割数据集共包含3000张露天矿挡墙图像,将数据集随机分为训练集、验证集和测试集,比例为8:1:1。基于挡墙图像分割数据集,使用语义分割网络进行实验,并利用语义分割评价指标MIo U和MPA进行精度评估。通过对比主流语义分割网络的性能,本文选定Deep Lab V3+网络作为基础模型。Deep Lab V3+的结构是在主干网络Xception和ASPP模块组成的编码器中获取多尺度特征,然后利用解码器进行特征图的恢复。虽然Deep Lab V3+在露天矿挡墙分割任务中具有较好的性能,但还存在复杂场景下分割不精确以及边缘特征信息丢失等问题。因此,针对基础模型的不足,本文对Deep Lab V3+网络进行相关优化。首先,将主干特征提取网络替换为Mobile Net V2。Mobile Net V2网络是轻量级卷积神经网络,采用深度可分离卷积和逆残差结构,可获得更大的感受野,提高边缘特征提取能力。其次,引入CBAM模块。CBAM模块是一种注意力机制,能够自适应地对特征图进行通道和空间维度的特征强化,提升网络在复杂场景下的鲁棒性和精确性。实验表明,本文设计的M-CBAM-Deep Lab V3+网络能够有效地识别和分割露天矿安全挡墙,其MIo U达到85.06%,比原网络提高2.96%;同时,MPA也达到92.94%,比原网络提高1.78%。相比Deep Lab V3+网络,本文网络不仅分割图像更加完整,而且分割效果明显得到改善。这一研究成果对于露天矿安全挡墙监测平台的建立具有重要的实际应用价值。
基于DeepLabV3+模型的道路场景语义分割方法研究
这是一篇关于图像语义分割,DeepLabV3+,注意力机制,Focal Loss损失函数的论文, 主要内容为随着人工智能领域的不断深入,基于道路场景的图像语义分割对于自动驾驶尤为重要,该问题也是深度学习领域重要的研究课题之一。但道路场景下的图像复杂多变,传统的语义分割模型已经不能满足其图像分割需求,对小物体图像分割效果不佳,而且对设备要求较高,同时上下文信息获取不足。为了提高道路场景的语义分割精准度,本文对传统的Deep Lab V3+模型进行优化,提出了FGDF-Deep Lab V3+模型,经验证本文优化的模型具有较好的图像分割效果。本文主要研究工作如下:(1)为提高网络模型的分割精度,减少模型参数量,将Xception＿65和Mobile Net V2特征提取网络进行实验分析。与Mobile Ne V2相比,Xception＿65虽然略有优势,但从参数量、准确性和训练时长等多方面综合考虑,最终确定Mobile Net V2作为Deep Lab V3+的特征提取网络。(2)为了获取更关键、丰富的语义信息,提出了一种基于GAM(Global Attention Mechanism)注意力机制和FPN(Feature Pyramid Networks)的FG-Deep Lab V3+道路场景语义分割算法。首先利用FPN结构将特征信息进行整合,进行语义增强。其次使用GAM注意力机制,来解决注意力机制通道和空间信息交互的问题。经实验证明,FGDeep Lab V3+模型对细节的处理更细致,具有较好的分割效果。(3)为了使模型的感受野更大并能够快速收敛,提出了基于改进ASPP和损失函数的FGDF-Deep Lab V3+道路场景语义分割。该方法首先对Deep Lab V3+中ASPP进行密集连接改进,模型的感受野更宽广和像素采样更稠密。其次是FGDF-Deep Lab V3+模型采用Focal Loss损失函数,有效解决了因模型数据不均衡而造成分割精度下降的问题,同时优化参数调整策略。经实验证明,FGDF-Deep Lab V3+模型有效提升了基于道路场景下的语义分割精度。
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