【摘 要】
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基于深度学习的目标检测技术作为机器视觉的重要研究方向,已经在很多领域得到广泛应用,但对于有遮挡的物体检测研究进展较缓慢,本文通过研究当前国内外目标检测技术及实现框架,提出增强遮挡目标检测的改进方法,并将改进后的方法应用于保险行业的案件审核环节,减轻了员工的人工检测图像的工作量。具体的研究包括以下内容:1、基于深度学习的目标检测技术框架,提出一种基于Faster R-CNN的改进网络结构,使用Res
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基于深度学习的目标检测技术作为机器视觉的重要研究方向,已经在很多领域得到广泛应用,但对于有遮挡的物体检测研究进展较缓慢,本文通过研究当前国内外目标检测技术及实现框架,提出增强遮挡目标检测的改进方法,并将改进后的方法应用于保险行业的案件审核环节,减轻了员工的人工检测图像的工作量。具体的研究包括以下内容:1、基于深度学习的目标检测技术框架,提出一种基于Faster R-CNN的改进网络结构,使用Resnet50残差网络结构增强特征提取能力;利用FPN网络融合图像特征图上下文信息;使用空洞卷积增加了特征图的感受野,用以优化对遮挡目标的检测能力;采用ROI Align方法提高了网络对目标定位的精度。在训练过程中使用了类别标签平滑方法处理数据标签的分布、使用余弦退火策略方法控制学习率变化。最后在COCO2017、MAFA和WIDER FACE三个数据集中验证了所提网络结构的有效性。2、基于研究实际问题的需要,提出制作数据集图像的选择标准,保证样本数据的质量;对图像中目标的标注方法进行设计,针对同一类电器的不同部位的图像标注为不同类别,便于模型学到不同部位的特征;使用旋转、平移、翻转、随机颜色抖动等方法对数据集进行增广;然后在训练过程使用视觉一致性图像混合方法对数据集进一步增广,增强训练模型的鲁棒性。3、基于以上研究工作,完成了电器维修案件管理系统中电器检测模块的系统开发工作,包括电器检测模块系统结构设计、数据库接口表设计以及系统开发内容,并进行了相关功能模块的效果展示,实现将电器目标检测模型在电器维修案件场景中的应用。
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