工业环境老鼠目标检测

机器学习AI算法工程

共 2050字,需浏览 5分钟

 ·

2021-02-05 18:23




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人工智能大数据与深度学习  公众号:datayx

 

本工程着重识别工业环境中的老鼠,以便能够得到及时、有效的处理。本工程的难度如下(如果有条件,养只大猫咪,可能效果更佳....):

  • 老鼠与背景色难以区分

  • 老鼠经常出没在晚上,增加了识别难度

  • 老鼠体型较小,传统的图像处理方法和神经网络方法难以识别

  • 工业环境要求较高的处理速度,一般的神经网络方法难以满足


项目 获取方式

关注微信公众号 datayx  然后回复 老鼠  即可获取。

AI项目体验地址 https://loveai.tech


实现方法简介

鉴于本项目天然的难度,采用单一手段无法处理,现使用复合方法:

  1. 采用YOLOV3-darknet为backbone的主干神经网络结构,以残差方减小梯度消失(YOLOV3拥有20+的FPS,能够满足高性能的工业需求)

  2. 采用双帧差分监测帧与帧之间像素级别变化,并改动网络结构做重点监督训练(解决夜晚识别效果差问题、解决老鼠天然保护色问题)

  3. 修改主干网络先验框尺寸,方便小物体能得到充分的学习(解决小物体检测问题)

主干网络的选择依据:

  1. 相比较 Focal Loss for Dense Object DetectionFaster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks,YOLOV3算法能够在基本满足识别效果的同时,保持高速的运算速度

  2. 相比较SSD: Single Shot MultiBox Detector算法,二者处理速度相差较小,但是YOLOV3算法对小物体的识别效果更好(能够灵活改动先验anchor)

主干网络结构如下:


自主调整先验框大小(anchor):




如何使用本项目


模型线上效果展示


以下为工业环境实际应用,目标较小:




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