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基于改进YOLOv7的矿井人员检测算法北大核心CSTPCD
作者：邵小强李鑫杨永德原泽文杨涛
发表期刊：电子科技大学学报 2024年3期
关键词：矿井人员检测YOLOv7自注意力ACmix损失函数
摘要：矿井人员的实时检测是建设智慧矿山必不可少的内容,通过视频监测井下人员,从而实现危险区域预警及联动控制,对于矿井安全生产具有重要意义.现阶段可见光图像识别技术针对井下昏暗环境中人员的辨识还有待完善.针对井下光照不均、煤尘干扰严重导致监控视频存在噪声多、图像模糊等问题,提出一种改进YOLOv7的矿井人员检测算法.首先,针对ELAN模块直接拼接形成通道隔离的问题,提出基于通道重组与特征关注的复杂场景检测方式;其次,针对特征融合结果未侧重预期…查看全部>>
基于改进YOLOv7算法的风力涡轮机表面缺陷检测
作者：王志高林杨宇
发表期刊：湖北民族大学学报（自然科学版） 2024年1期
关键词：风力涡轮机YOLOv7AFPN扩充的高效聚合网络SGE巡检多尺度融合
摘要：针对风力涡轮机表面缺陷类型多、尺度差异大与特征提取困难等问题,提出了改进YOLOv7(you only look once version 7)算法用于风力涡轮机表面缺陷检测。首先,采用渐进金字塔网络(asymptotic feature pyramid network,AFPN)替换YOLOv7网络中的路径聚合特征金字塔网络(path aggregation feature pyramid network,PAFPN),解决了多尺度…查看全部>>
废旧棉纺织品回收过程中小尺寸异纤检测方法CSTPCD
作者：朱高曾霖梁子辉魏巍易长海
发表期刊：棉纺织技术 2023年7期
关键词：废旧纺织品异纤纺织品回收YOLOv7Bottleneck Transformer目标检测
摘要：针对废旧棉纺织品在回收过程中小尺寸异纤出现漏检和误检等问题,设计了一种基于改进的YOLOv7小尺寸异纤检测模型.该模型在原始YOLOv7模型的主干网络中嵌入Bottleneck Transformer结构,并对YOLOv7网络结构进行修改,增强模型在浅层网络对小尺寸异纤全局位置信息提取能力,提高小尺寸异纤在深层网络中颜色、纹理等语义信息权重.试验结果表明:改进后模型的mAP值和对小尺寸异纤的检测精度分别达到0.991、0.987.该模…查看全部>>
基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别CSTPCD
作者：韩康李敬兆陶荣颖
发表期刊：工矿自动化 2024年3期
关键词：不安全行为识别目标检测姿态估计时空图卷积网络人员锁定YOLOv7ByteTrack
摘要：应用人工智能技术对矿井提升机司机等煤矿关键岗位人员的行为进行实时识别,防止发生设备误操作等危险情况,对保障煤矿安全生产具有重要意义.针对基于图像特征的人员行为识别方法存在的抗背景干扰能力差与实时性不足问题,提出了一种基于改进YOLOv7和ByteTrack的煤矿关键岗位人员不安全行为识别方法.首先,基于MobileOne和C3对YOLOv7目标检测模型骨干与头部网络进行轻量化改进,提高模型推理速度;其次,融合ByteTrack跟踪算…查看全部>>
改进YOLOv7的航拍图像目标检测北大核心CSTPCD
作者：崔丽群曹华维
发表期刊：计算机工程与应用 2024年20期
关键词：目标检测YOLOv7动态卷积检测头C2-Res2BlockMPDIoU
摘要：针对无人机航拍图像中尺度变化、小目标且密集遮挡情况导致检测精度降低的问题,提出一种改进YOLOv7的航拍图像目标检测算法.设计一种联合动态卷积的加权采样模块,从多个维度捕捉特征,提高模型特征提取能力;增加浅层特征检测头,保留更多的细节信息,增强对小目标特征的利用能力;在特征融合部分构建一种具有残差结构的多尺度特征聚合模块(C2-Res2Block),使模型融合丰富的多尺度信息.使用MPDIoU度量替换传统IOU计算边界回归损失,提高模…查看全部>>
基于改进YOLOv7的高垄草莓成熟度实时检测研究
作者：吴仁愿王圆梦陈心怡唐文超赵家国王双丽
发表期刊：智慧农业导刊 2024年21期
关键词：高垄草莓成熟度检测YOLOv7ShuffleNetv2CBAMCARAFE
摘要：针对光照、遮挡、果实密集以及分布不均衡等复杂环境造成草莓识别不准确问题,该文提出一种基于YOLOv7的改进模型为YOLOv7-SCC,制作草莓样本数据集建立真实采摘的复杂环境数据,首先,使用轻量级特征提取网络ShuffleNetv2替换YOLOv7主干网络,实现轻量化的同时有效减少模型参数量;其次,引入CBAM注意力机制模块,从而增强特征网络对草莓区域的识别;最后,选用内容感知特征重组(CARAFE)上采样来扩展特征融合网络中的感受野…查看全部>>
一种改进YOLOv7-GCA的车型快速识别方法
作者：斯洪云苏盈盈邓圆圆阎垒杨浩军
发表期刊：重庆科技学院学报（自然科学版） 2024年3期
关键词：YOLOv7轻量化GhostConvCA注意力机制
摘要：针对道路车流量大、车型识别速度慢等问题,提出了一种改进YOLOv7-GCA的车型快速识别方法.首先,采用参数量更小、检测速度更快的轻量化卷积GhostConv替换网络中的普通卷积Conv,以提高车型识别速度;其次,为了保证模型的识别精度,在进入颈部前引入CA注意力机制模块.实验结果表明,YOLOv7-GCA模型在保证识别精度的前提下,减少了模型的参数量和复杂度,提高了车型识别速度.
基于CBAM改进YOLOv7的电力设备红外图像分类检测北大核心
作者：陈佳余成波王士彬蒋启超何鑫张未
发表期刊：红外技术 2025年1期
关键词：电力设备YOLOv7红外图像CBAM
摘要：针对复杂环境下电力设备红外图像的深度学习目标检测数据繁杂、检测精度较低等问题,本文提出一种基于卷积块注意模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进YOLOv7的电力设备红外图像分类算法。首先将已有数据集进行标注,并按一定比例划分成训练集、验证集以及测试集,然后在YOLOv7的主干网络中引入CBAM,使模型能对感兴趣的区域进行强调并抑制无用信息,其次将划分好的数据集放入改进后的YOLO…查看全部>>
基于YOLOv7的显著性目标检测
作者：刘伟杨蕾徐争超龚大伟
发表期刊：物联网技术 2025年5期
关键词：YOLOv7目标检测深度学习信息安全CBAM加密显示
摘要：随着信息显示技术的持续发展,信息显示的安全性问题愈发突出.信息加密显示技术的实现依赖于目标检测技术,需要根据不同信息的特点来选用相应的加密算法.为此,提出一种基于YOLOv7 的显著性目标检测算法,该算法可以通过自建数据集标定显著性区域,对模型进行训练,并将得到的显著性区域用于自适应加密显示算法,以实现可分级的加密显示.实验结果表明,该模型性能优越,有着较高的检测准确率,能够为后续针对敏感信息区域进行加密提供有力的支撑.
自然环境下基于改进YOLOv7的梨花识别方法北大核心
作者：张秀花魏华杰孔德刚刘尚坤黄征王洪森
发表期刊：农业工程学报 2025年2期
关键词：梨花图像识别YOLOv7自然环境小目标层CBAM损失函数
摘要：针对自然环境下梨花易被遮挡、背景杂乱、光照条件与目标距离不断变化等特点导致梨花识别难和精度不高的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7模型的梨花识别算法.该算法首先加入P2小目标层,增加了特征提取与模型多尺度融合能力,使被遮挡的梨花目标更好地被捕获;其次,在输出检测端末尾加入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制模块,提高模型的上下文理解能力,提升YOLOv7在各种场景下(不…查看全部>>

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