Research on Large-scale Image Retrieval based on Local Features

伴随着互联网络与移动数码设备的兴起，“大数据”的理念早已在各个方面影响着大众的日常生活。这其中特别值得注意的是伴随着各类社交网站扩张，呈现几何速度增长的图像数据。虽然海量的图像丰富了人们的日常生活，改变了人们的社交理念，但是也带来一个不可避免的问题，如何在浩瀚如烟的图像数据中高效的寻找到自己所感兴趣的图像和影像，如何寻找到难以用言语描述的图像或视频，等等诸类问题成为了视觉搜索领域亟待解决的问题。 针对这类问题，本文就视觉搜索中的图像检索方法展开研究，从图像检索中的本质与关键问题入手，着重从字典结构的描述子性能分析与比较、图像几何验证与近似近邻搜索三个角度提出了以下方法： 在基于字典结构的描...With the rise of the Internet and mobile digital devices, large scale image retrieval has been a challenging problem for computer vision. Particularly, the Internet promotes people's interaction social and also brings an unavoidable problem that is how to efficiently retrieve the images which people care. This problem has been an urgent task to be solved in visual search.To solve this problem,this...学位：理学博士院系专业：信息科学与技术学院_人工智能基础学号：3152012015393

基于SE-YOLOv5s的绝缘子检测

在电力系统需要巡检的大环境下，人工巡检的传统方式存在很大不便和安全隐患，而采用无人机的目标检测方法在绝缘子检测识别方向有很大的应用前景。针对绝缘子图像检测中存在的场景复杂、视角多变、设备计算能力受限等问题，提出了一种改进的轻量级SE-YOLOv5s卷积神经网络来实现对绝缘子的快速目标检测，该方法首先在YOLOv5s网络中融合SE注意力模块，以强化网络对绝缘子目标的辨识能力，随后采用K-means聚类方法构建绝缘子的先验框，以提升定位精度，最后构造置信度与定位任务联合的损失函数，并引入 Mosaic 数据增强策略训练网络，有效解决训练数据不足的问题。经过实验验证发现，与主流目标检测方法相比，提出的SE-YOLOv5s方法在绝缘子检测准确率、召回率、检测速度及平均精度均值等性能指标上均取得了较好的结果。实验结果表明，该网络对于绝缘子检测有很好的效果，具有更好的鲁棒性，对电力系统的巡检方式具有参考价值