复杂场景下基于增强YOLOv3的舰面多目标检测

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:aolongjiutian
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针对舰面场景复杂、目标相互遮挡导致检测率较低等问题,在YOLOv3算法基础上提出了适用于舰面目标检测的增强YOLOv3算法。在输入网络中加入融合的数据增强策略对图像进行色域变换、裁剪、遮挡等操作,设计了多种类图片选取、变换及组合方式来丰富样本信息;针对舰面目标尺寸的特点,利用K-means算法重新设计与检测目标相匹配的先验锚框并分配至对应的预测尺度,以加速模型收敛;在输出网络中通过线性函数对Soft-NMS算法的高斯软阈值函数参数设定进行了改进,以适应不同密集度下的抑制需要,提高网络检测能力。通过将
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影像拼接是生成大规模数字正射影像的关键技术之一。针对多个影像拼接时拼接线穿过明显地物导致的鬼影现象,本文提出了一种超像素和光流引导的由粗到精的影像拼接方法。首先,通过超像素的密集光流提取影像中明显的地物信息;然后,在超像素级别上,利用Dijkstra算法进行最佳拼接区域检测;最后,结合归一化互相关成本函数在像素级别上进行拼接线的像素级优化。因优化节点的数量减少,这种从粗到细的拼接线检测策略显著提高
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基于电信号的故障诊断方法适用于海流透平机叶片不平衡故障,却不适用于平衡故障。为解决基于电信号的方法无法对平衡故障进行诊断这一问题,利用轻量级神经网络对不同故障类型的图像进行分类,从而实现海流透平机叶片故障诊断。并且该方法可以减小参数量、降低对计算设备硬件要求。实验首先使用绳子模拟附着物,缠绕于海流透平机叶片以模拟海底生物附着过程,然后采集不同附着程度的图像;其次,对图像数据进行筛选、分类,组建数据
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为了探究甘蔗、地毯草、芦苇、佛肚竹这四种禾本科植物的光能利用策略,该文以大田或原生境植株为材料,于炎夏伏天最热时节活体监测其叶绿素荧光特性、光合气体交换特性,并分析其色素含量。结果表明:(1)C_4甘蔗和C_4地毯草具有高净光合速率(P_n),是消耗利用光能的主要手段,并且高P_n和高水分利用率(WUE)、高量子效率(Φ_i)耦合在一起;(2)C_3芦苇也具有较高的P_n、WUE和Φ_i,其较高的
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