基于智能吊篮的高空作业远程视频监控系统的设计与实现
这是一篇关于高空作业平台,视频监控系统,微服务架构,目标检测,Faster R-CNN,Android应用的论文, 主要内容为高空作业平台是一种将施工人员、工具和材料运送到指定高空位置并进行作业的生产设备,被广泛应用于工业制造、建筑工地等各个行业的高空生产领域。安全问题是关系到施工人员生命安全以及高空作业行业发展的重要影响因素,受到高空地理环境因素的影响,目前国内尚无完备的高空作业远程监管方案。本文设计并实现了一套结合目标检测技术、基于智能电动吊篮的高空作业远程视频监控系统,为高空作业企业提供了综合的实时监管方案。首先,对系统进行了需求分析和架构设计,将远程监控系统的功能性需求抽象成了登录注册、设备定位、实时监控和消息中心这四个功能模块,并基于扩展性强、耦合度低的微服务架构划分出了监控服务、消息服务、个人服务、软硬件通信服务与安全帽检测服务这五大服务模块。然后,重点研究了用于检测高空施工人员是否佩戴安全帽的目标检测算法。在对基于深度学习的R-CNN系列算法进行充分的理论研究后,以Faster R-CNN算法为基础设计了高空作业下的安全帽检测算法,在选择特征提取网络、构建监控场景数据集,以及模型训练策略方面对算法进行了优化,并基于Py Torch框架搭建了深度学习平台,对安全帽检测算法进行了测试和性能评估,对漏检、错检的样本进行了分析。该安全帽检测算法每秒能够处理14帧监控图像,检测准确率为91.8%。最后,对系统进行了详细的设计与实现。系统包括应用服务端和Android客户端,其中,应用服务端的开发包括微服务架构组件和微服务模块两个部分:首先基于Spring Cloud微服务框架搭建远程监控应用服务平台,研究了微服务网关、服务发现与注册组件、负载均衡组件等微服务组件的技术实现;接着分别基于消息队列、RTMP流媒体技术以及FTP文件系统研究了参数、视频与图像等多类数据传输的软硬件通信策略;随后对数据库设计、Redis缓存优化、服务端主动消息推送等业务服务设计中的关键技术进行了方案论证与具体实现;最后基于Sidecar实现了对第三方Python-Web安全帽检测算法的集成。Android客户端的开发以满足功能需求、提供直观用户界面为目标,完成了登录注册、设备定位、实时监控和消息中心四个主要功能模块的方案设计与开发实现,并基于LBS定位技术和Baidu Map研究并改进了面向行政区域级别的多点聚合方案。为了充分发挥微服务架构能够快速水平拓展服务模块,以及自动实现负载均衡策和故障转移的优势,本文基于Docker容器虚拟化技术实现了远程监控系统应用服务端的部署,并在真机上测试了监控软件的各个功能模块,系统最终功能完整且运行稳定,达到了预期效果。
基于Faster R-CNN改进模型的昆虫目标检测系统研究与实现
这是一篇关于深度学习,卷积神经网络,Faster R-CNN,目标检测的论文, 主要内容为目前,生物研究、病虫害检测等领域都借助昆虫目标检测技术的东风,迎来新一轮的迅速发展。传统昆虫目标检测方法需要经过复杂的图像预处理,还需要根据具体的任务要求设计出特定的特征提取算法,通过传统方法训练出模型识别精度较低且泛化能力较弱。在此背景下,本文借助深度学习技术中的卷积神经网络提取图像信息,并对其进行针对性优化,以此训练出检测、泛化性能优秀的模型。本文根据课题组项目要求制作了昆虫图像数据集,通过对比实验验证了优化后的目标检测模型Faster R-CNN的性能,最终以此为基础设计出基于Faster R-CNN改进模型的昆虫目标检测系统。本文主要所做工作如下:(1)收集、扩充、标注、制作昆虫图像数据集。本文根据课题组项目所需,搜集并标注了5类姿态相差较大且常见的农业昆虫的图像。因样本数量不足,通过图像空间变换及灰度化操作扩充了原始数据集,数据增强后的数据集样本数量共计6670张,达到了深度学习对数据集数量的要求。(2)昆虫目标检测模型的改进及验证实验。本文从理论层面分析了目前应用广泛的目标检测算法,最终选择了Faster R-CNN作为本系统的目标检测框架,并对Faster R-CNN进行三个方面的优化:首先,经过对比分析常见网络结构的优缺点,使用Res Net-50替代原本的VGGNet,在保证模型参数量减少的同时增强模型的表达能力;其次,从浅层特征到深层特征的特征提取过程中图像数据丢失的可能性会增大,为了避免类似情况的发生,加入多尺度特征融合办法;最后优化了目标检测中的Anchor机制:一是在批处理时加入在线困难样本挖掘策略平衡昆虫正负样本,二是在筛选过滤候选目标框时使用软非极大值抑制替代非极大值抑制,避免目标昆虫候选框的漏检。(3)昆虫目标检测系统的软硬件设计与实现。本系统主要由嵌入式系统、Web服务器以及目标检测服务器三部分组成。在嵌入式系统方面,以树莓派为开发平台,其主要工作是作为客户端负责定时采集图像,并以建立树莓派、服务器之间的socket连接的方式完成上传图片任务。在服务器方面,系统的服务器部分可以划分为Web服务器以及目标检测服务器。首先,通过整合Spring Boot、Mybatis、Thymeleaf、Echarts等框架,设计了Web服务器负责实现网页客户端的基本功能;其次,目标检测服务器基于Django框架,搭载了预先训练的Faster R-CNN目标检测模型,实现昆虫目标检测功能。本系统在采用了优化措施之后,基于Faster R-CNN改进模型的昆虫目标检测系统的检测精度得到了提升,达到了系统设计标准,具有广泛的应用价值。
基于红外热像的颈椎病变辅助诊疗系统研究与应用
这是一篇关于颈椎红外图像,深度学习,卷积神经网络,Faster R-CNN,马尔可夫随机场,李雅普诺夫指的论文, 主要内容为一方面,医用红外热像技术作为一项方便快捷、无损伤性、可以发现早期病灶的医学检测手段,具有很高的研究与应用价值。另一方面,颈椎病也成为当代人们常见高发的一类疾病,严重影响人们的健康与生活治疗。近年来医疗产业信息化发展迅速,互联网借助计算机、手机广泛普及。在此背景下,本文研究了红外颈椎智能分析相关算法,并实现了基于红外颈椎图像的辅助诊疗系统,为颈椎类病变提供初诊时的辅助诊断,以及诊后治疗阶段检验康复效果的功能。本文研究了基于红外颈椎图像分析的辅助诊断相关算法。首先设计了基于Faster-RCNN深度网络的识别模型,对采集到的整个人体背面红外图像进行感兴趣区域的提取,自动提取出颈椎部位,且到达了较好的分割效果。基于分割出来的颈椎部位红外图像,设计一种基于CNN卷积神经网络进行温度特征自动提取与分类的算法,并通过引入注意力机制进一步提高了算法性能,实现了对颈椎病症情况的有效区分。此外,本文也引入了非线性动力学系统混沌分析的概念,同样基于Faster-RCNN提取出来的颈椎部位感兴趣区域,进行高热区域的分割。采用了马尔科夫随机场算法,该算法模型相对于其他聚类算法,能更好地提取出需要的区域。基于分割出来的高热部位,提取边界轮廓值,计算轮廓与质心的距离构成一维时间序列。利用李雅普诺夫指数对混沌时间序列分析,计算出李雅普诺夫指数谱,进行病变情况的估计,得到了指数值与病变情况间的基本规律。本文基于上述研究的算法设计一个颈椎红外图像辅助诊断系统,前端使用Vue.js框架实现,后端使用Spring boot框架搭建,采用python web提供算法服务接口,并且使用了 MySQL持久化数据,Redis实现缓存,并用Docker容器编排构建集群服务。该系统可以为医生的诊断提供参考。
基于改进Faster R-CNN的纸病诊断算法的研究
这是一篇关于特种纸张,纸病诊断,Faster R-CNN,模型压缩,可视化实现的论文, 主要内容为纸张抄造过程中,因受诸多因素影响,纸张表面会产生不同程度的缺陷,如褶皱、黑斑、孔洞等,通常称之为纸病。纸病的出现会给特种用途纸张,如航空航天用纸、工业电容器纸、高档壁纸原纸和铜版纸等带来很大的影响,甚至导致安全隐患。因此,对于特种纸张而言,纸病诊断是造纸过程中不可或缺的环节。纸病诊断过程一般可分为纸张图像数据采集、纸病图像信息提取和纸病图像类型识别三个环节。由于纸张幅宽的不断加大以及纸机车速的不断提高,导致采集到的纸张图像数量不断增加,纸病出现的概率也随之上升,使得纸病在线诊断的难度不断增大。本论文针对纸病诊断过程中存在的纸病图像特征提取不够充分、检测精度低、漏检错检、实时性较差等问题进行改进。论文的主要工作可总结为以下四个方面。(1)基于Faster R-CNN的纸病诊断算法的改进研究针对传统纸病检测算法中小目标纸病特征提取不够充分、检测精度低、小目标漏检等问题,论文提出了一种基于改进Faster R-CNN的纸病诊断算法。改进之处表现为:在算法中添加空间和通道的双重注意力机制CBAM,提高检测精度;将ROI-Pooling替换为ROI-Align,以增强网络的泛化能力。实验结果表明改进后的算法平均精度均值可达98%,较原算法提升8.5%,能够充分提取纸病特征信息,有效提高小目标纸病的检测精度,降低错、漏检率。(2)基于改进Faster R-CNN的模型压缩算法研究针对改进的Faster R-CNN模型中ResNet-50网络结构复杂,检测速度较慢的问题,提出了一种改进的Network Sliming模型压缩算法。改进之处表现为:采用ELU激活函数替代ReLU激活函数,以此缓解模型中出现神经节点出现死亡的现象;将BN层和ELU激活函数放在卷积操作之前,来提高模型的泛化能力。实验结果表明改进的Faster R-CNN模型压缩后检测速度较压缩前提高20.8%。(3)纸病诊断实验平台的搭建和算法实例验证为了验证纸病诊断算法的可行性,建立相应的实验平台,为算法研究提供实验数据和测试环境。该实验平台包括光源模块,纸张图像采集装置、纸张诊断模块等部分。在实验平台的纸张上制造纸病,选择合适的光源照射纸张,使用CCD相机拍摄纸张图像,将图像信息传输到纸病诊断模块进行诊断,对所提出压缩后的改进Faster R-CNN的纸病诊断算法进行验证。实验结果表明改进后算法的检测平均精度均值可达98.7%,有效提高纸病的检测精度,改进后算法检测速度提高20.6%,提高纸病诊断的实时性。(4)纸病诊断系统的可视化实现为了实现纸病诊断结果的可视化,论文设计了一个基于PyQt5开发工具的纸病诊断系统,将纸病诊断过程可视化。该系统根据纸病诊断系统的实际要求设计用户界面库,实现了用户管理、纸病诊断等功能,最后随机选择4种类型的纸病各100张图片在系统中进行功能测试,该检测平台为未来的工业产品提供了重要的实际应用基础。综上所述,本文主要工作是基于改进Faster R-CNN的纸病诊断算法研究,实验结果表明改进后的算法平均精度均值可达98%,检测速度提高20.8%;并且搭建了相应的实验平台,建立纸病数据集对算法进行验证;同时设计了纸病诊断系统软件,实现纸病缺陷检测和识别分类结果的可视化,为后续开展线上纸病诊断奠定了基础。
基于图像增强的隧道暗环境目标识别算法的研究
这是一篇关于低照度图像增强,目标识别,U-Net,循环生成对抗网络,Faster R-CNN的论文, 主要内容为隧道缺陷检测是目前隧道养护的重要一环,但受到隧道内低照度光源的影响,采集图像存在亮度低、细节信息不明显等问题。而现有的低照度图像增强算法恢复图像往往会出现颜色失真、微小细节信息丢失等情况,导致整体视觉效果较差,不利于后续处理任务的进行。本文针对隧道低照度采集图像设计了两种增强算法,并提出一套隧道复杂暗环境缺陷检测方案,具体内容如下:1.设计基于U-Net网络的HSV空间低照度图像增强算法。首先将图像从RGB空间转换至HSV空间,减弱图像色彩信息与亮度信息之间的强关联性,然后单独对亮度分量V做增强处理避免出现颜色失真问题;利用改进U-Net网络同层特征跳跃连接的结构特性,提取图像亮度分量V的深层特征,有效避免算法前向传播以及梯度更新导致的特征丢失问题;同时使用引导滤波算法增强图像边缘轮廓信息,解决图像增强后的细节信息丢失问题,并通过拉普拉斯锐化算法提升图像对比度以增强细节纹理信息;最后将增强的特征分量转换为亮度合适细节信息丰富的RGB增强图像。利用算法增强后图像客观指标增长量分别为AG:6.815、EN:2.065、PSNR:10.526、SSIM:0.719。2.设计基于U-Net的多分支循环生成对抗网络低照度增强算法。采用循环生成对抗网络进行无监督训练增强图像,无需配对的低质量与高质量图像数据集,能有效避免隧道暗环境成对图像采集困难的问题。设计多分支生成器结构进行输入图像特征提取,将改进的U-Net网络作为生成器主分支,解决图像亮度提升有限的问题,且其中添加通道注意力模块ECA模型有效增强图像深层细节信息,同时设计残差卷积网络模型作为生成器辅助分支提取图像浅层特征信息;采用全局与局部相结合鉴别器模型对生成图像特征“真实性”进行全面判别;经过生成器与鉴别器不断相互对抗学习,最终生成器能够生成具有良好视觉效果的高质量图像。3.为验证增强算法实用性,设计基于图像增强的隧道暗环境缺陷检测系统。首先对隧道采集的原始低照度图像进行增强处理,提高图像质量增强可读性,制作高质量目标识别数据集,保证后续缺陷检测任务有效展开;然后以Faster R-CNN算法为检测系统主体模型,通过前期所得数据集进行识别训练,得到满足任务要求的高精度缺陷检测系统;最后设计交互界面,直观展示算法对隧道缺陷的检测效果。
基于深度学习的巷道顶板托盘识别方法研究
这是一篇关于锚杆托盘识别,Faster R-CNN,K-means++聚类算法,注意力机制,知识蒸馏的论文, 主要内容为随着人工智能技术的发展,机器视觉技术被广泛应用于煤矿智能化应用中。托盘作为巷道顶板支护作业中的重要部件之一,通过识别托盘的特征可以实现装备自动定位、巷道变形监测以及锚杆异常监测等。其中,能否准确识别托盘是这类应用可靠性的关键。本文从托盘识别精度和识别速度两方面对目标检测网络进行优化,提出了一种基于改进Faster R-CNN的煤矿井下巷道顶板托盘识别方法,主要工作如下:(1)研究了托盘识别、目标检测和网络轻量化方法相关基础理论,总结了托盘识别、目标检测方法和网络轻量化方法的研究现状。介绍了基于顶板托盘的掘进机位姿检测方法,进而引出托盘识别的重要性。其次分析了托盘识别的重难点,介绍了本课题所涉及的相关理论知识,最后对托盘识别的总体方案进行设计。(2)为提升托盘的识别准确率,对Faster R-CNN算法进行三点改进:首先,采用特征提取效果更好的Res Net50代替VGG16作为主干网络;其次,基于Kmeans++聚类算法对区域建议网络中的锚框尺寸进行优化;最后,在特征提取网络Res Net50中引入注意力机制模块,以此增强网络对托盘的关注度。(3)Faster R-CNN算法虽然检测精度高,但检测速度慢,故需对其进行轻量化研究,以提高托盘识别的效率。选取Res Net18作为主干网络,并引入深度可分离卷积,构建了一种轻量级的特征提取网络。为实现模型高精度和轻量化兼顾,本文采用知识蒸馏算法,对托盘识别精度较高的教师网络进行蒸馏,指导结构相对简单的学生网络,旨在保持模型识别精度的同时,提高托盘识别的速度。(4)在模拟巷道中自采图像,将图像中的目标分为完整托盘及不完整托盘两大类,对目标位置进行标注,并将其划分为训练集、验证集和测试集,完成托盘图像数据库的建立。最后在Pytorch深度学习框架上对改进模型进行试验验证,试验结果表明:经过(3)中的改进,改进后的Faster R-CNN网络模型托盘识别的平均精度均值(m AP)比原Faster R-CNN网络提高了7.59%;经过(4)中改进,模型占用空间减少了59.47%,m AP值仅损失3.58%,改进后的算法在基本保持原有识别精度的同时,极大提升了托盘识别的速度。本文研究了基于深度学习的煤矿井下巷道顶板托盘识别方法,为提升托盘识别的精度和速度,对算法进行相应改进,实现了煤矿井下巷道顶板托盘的高精度、高效率识别,对相关煤矿智能化应用的发展具有一定的理论意义。
基于时序信息的奶山羊视频目标检测算法研究及应用
这是一篇关于奶山羊,Faster R-CNN,视频目标检测,时序信息的论文, 主要内容为利用智能视频监控技术对奶山羊养殖场进行监测,有助于及时获取羊群动态和异常行为,提高羊场管理效率,降低养殖成本。视频目标检测是智能监控技术的重要组成部分,其检测结果直接影响后续目标跟踪及行为分析的效果。本文以西北农林科技大学畜牧教学实验基地的奶山羊监控视频为研究对象,实现了基于改进Faster R-CNN算法的奶山羊视频目标检测。本文的主要研究内容与结论如下:(1)奶山羊视频目标检测数据集的构建。针对奶山羊视频目标检测数据集不足的问题,首先在奶山羊养殖场安装远程监控设备以获取到原始的奶山羊监控视频,并对其进行格式转换,筛选出有效的视频片段;其次使用FFmpeg对视频片段分帧,Label Img开源工具对帧图像进行标注;最后按照ILSVRC-VID数据集格式组织文件,并将最终的奶山羊数据集命名为GOAT-Dataset,用于后续算法模型的训练。(2)基于特征加权的奶山羊视频目标检测。针对卷积神经网络对视频帧特征信息利用不充分的问题,本文提出了一种基于特征加权的奶山羊视频目标检测模型SFFaster R-CNN。SF-Faster R-CNN在Faster R-CNN和Res Net-50主干网络的基础上,嵌入了改进后的SE通道注意力模块,用于提高卷积神经网络对有效特征的学习权重;引入多尺度特征融合FPN模块,使提取的特征更具丰富的表达能力。经实验证明,SF-Faster R-CNN拥有更好的检测性能,在GOAT-Dataset奶山羊数据集上的检测精度达到了71.54%。(3)基于聚合时序信息的奶山羊视频目标检测。针对SF-Faster R-CNN模型未充分利用相邻帧间同一对象特征高度相似的问题,提出了一种基于聚合时序信息的奶山羊视频目标检测模型。本模型将视频帧划分为关键帧与非关键,仅在关键帧上使用特征提取网络进行特征提取,并采用递归特征聚合的方式增强关键帧特征,对于非关键帧特征,则使用轻量级的光流网络通过特征传播得到;接着又引入了时序ROI对齐算子(Temporal ROI Align),该算子在时间序列上利用特征相似性从其他帧的特征映射中提取当前帧候选框的特征。经实验证明,基于聚合时序信息的奶山羊视频目标检测模型在GOAT-Dataset数据集上有较高的准确率和较快的识别速度。最后,设计了基于时序信息的奶山羊视频目标检测系统,可对奶山羊监控视频进行检测。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码项目助手 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/46873.html
