改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测

摘要

cqvip:针对大型构件三维精密测量中构件结构复杂、测量环境变化等导致的合作目标检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测方法。首先,利用WGAN-GP生成对抗网络扩增合作目标图像样本数量;其次,采用卷积层密集连接代替YOLOv2基础网络的逐层连接增强图像特征信息流,引入空间金字塔池化汇聚图像局部区域特征,构建改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测方法;最后,采用增强的目标图像样本数据集训练改进YOLOv2卷积神经网络的多类型合作目标检测模型,实现多类型合作目标检测。实验结果表明:采用多类型合作目标图像数据集测试,多类型合作目标检测精度达到90.48%,目标检测速度为58.7 frame/s。该方法具有较高的检测精度和速度,鲁棒性好,满足大型构件三维精密测量中多类型合作目标检测的要求。