基于YOLOv5的违章建筑检测方法

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针对无人机图像中违章建筑多为小目标且存在部分遮挡目标导致的检测速率慢、误检率高的问题,提出一种基于YOLOv5网络的违章建筑检测方法。在原来的批量标准化模块开始和结束处分别添加中心和缩放校准增强有效特征并形成更稳定的特征分布,加强网络模型的特征提取能力。用平滑处理后的KL(Kullback-Leibler)散度损失函数替换原损失函数置信度中的交叉熵,进一步提高模型的泛化性能。对YOLOv5的主干特征提取网络进行改进,将残差模块替换为LSandGlass模块减少信息损失并剔除低分辨率的特征层以减少语义
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传统的控制流混淆方案是通过引入一些特殊结构来混淆或隐藏原程序的控制流信息,但这会导致大量的额外开销,此外针对控制流中其他敏感信息,常用的混淆技术并没有完善的保护方案。针对这些问题,提出了基于隐式跳转的控制流混淆技术。分析建立程序的控制流图,获取每个基本块的依赖关系,建立状态转移模型,为每个基本块分配一个运行时状态,并根据该状态生成的密钥来对控制流的跳转、函数的调用及变量的引用等敏感信息进行加密保护,使之转换为需要在运行时解密才能使用的隐式形式,从而实现反静态分析。此外,针对相同对象的密文重复问题,提出了基
针对YOLOv3目标检测算法在遥感图像小目标检测方面精度较低的缺点,提出了一种改进的YOLOv3目标检测算法——YOLOv3-CS。根据对backbone中不同尺度特征重要性的分析重构了backbone,即增加具有丰富位置信息的浅层特征对应的卷积层深度,以此增强backbone对小目标特征的提取能力,引入RFB结构增大浅层特征图的感受野来提升小目标检测精度,优化了anchor boxes及其分配原
近几年注意力模型在计算机视觉领域取得了广泛的应用,通过在卷积神经网络中加入注意力模型,网络的性能可以显著提升。然而大多数现有的方法都专注于开发更复杂的注意力模型,以使卷积神经网络获得更强的特征表达能力,但这也不可避免地增加了模型的复杂性。为了在性能和复杂度间取得平衡,对CBAM模型进行优化提出了轻量级的EAM(Efficient Attention Module)模型。针对CBAM的通道注意力模块
基于基本粒子群算法易陷入局部最优的不足,提出一种基于莱维飞行的改进简化粒子群算法LISPSO(An Improved and Simplified Particle Swarm Optimization algorithm based on Levy flight)。简化粒子群算法舍去更新公式中的速度项,仅由位置项控制其进化方向。在简化粒子群算法SPSO(Simplified Particle Swarm Optimization)的基础上,采用带有随机性的非线性递减惯性权重动态地更新每个粒子的位置。算法
在许多语音信号处理的实际应用中,都要求系统能够低延迟地实时处理多个任务,并且对噪声要有很强的鲁棒性。针对上述问题,提出了一种语音增强和语音活动检测(Voice Activity Detection,VAD)的多任务深度学习模型。该模型通过引入长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络,构建了一个适合于实时在线处理的因果系统。基于语音增强和VAD的强相关性,该模型以硬参数共享的方式连接了两个任务的输出层,不仅减少了计算量,还通过多任务学习提高了任务的泛化能力。实验结果表明,相较
针对现有去雾算法应用于交通标志图像时容易产生信息丢失、色彩失真等问题,导致去雾后图像质量较低,不能很好地满足交通标志识别系统(TSRS)的实际应用需求,提出一种基于天空分割的单幅交通标志图像去雾算法。根据大津算法结合图像灰度特征得到自适应阈值实现天空区域和非天空区域的准确分割;非天空区域采取改进的暗通道先验算法去雾,引入自适应中值滤波和快速双边滤波联合的方法优化透射率,天空区域则采取直方图均衡化算
针对医学、天文图像中的泊松噪声,基于广义全变差的图像泊松去噪模型,结合交替迭代极小化方法,提出一种自适应广义全变差的图像去噪算法。该算法利用广义交叉验证技术,使得模型中的正则化参数在算法迭代过程中可以自动更新。数值实验结果验证了该算法的有效性与可行性。
为了解决传统的高光去除方法在去除图像高光时黑色像素点褪色、边缘和纹理缺失、产生伪影效应的问题,提出了一种导向滤波的高光去除改进算法。该算法通过设置第一阈值分离出图像中的黑色像素和其他像素,并采用不同方法分别估算黑色像素和其他像素的最大漫反射色度,避免黑色像素点发生褪色;利用导向滤波器对最大色度图进行了平滑处理,避免了伪影效应;在分离漫反射分量过程中,根据分母与第二阈值的关系,将滤波后图像中的像素点
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