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基于FPT改进的Mask RCNN算法的道路信息检测研究
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作者 范博森 左云波 +1 位作者 徐小力 王林枫 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第6期202-209,共8页
针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transforme... 针对目前目标检测算法应用于道路信息目标检测效果差,容易出现漏检、错检等问题,提出一种基于FPT(Feature Pyramid Transformer)改进的Mask RCNN道路信息检测算法用于帮助城市道路建设提高工作质量。在特征融合网络中引入借鉴Transformer思想的FPT代替原有的FPN,对特征进行跨空间跨尺度的融合达到特征增强的效果,提高模型检测精度。在实验中,采用迁移学习思想,对PASCAL-VOC2012数据集进行预训练后得到模型的预训练权重,实验结果表明,该算法相较于原算法在分别采用ResNet50、ResNet101时平均精度分别提高了7.5百分点、10.6百分点,对小目标的检测效果变得更好。 展开更多
关键词 道路信息检测 Mask RCNN算法 特征融合 FPT TRANSFORMER
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工业室内环境中建立增强现实系统模型研究 被引量:4
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作者 吴国新 左云波 +1 位作者 秦文丽 许宝杰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期196-201,共6页
针对增强现实(AR)技术在工业领域的应用问题,提出了一个在工业室内环境下应用的增强现实系统模型。该模型主要针对工业中不会在较短时间内发生较大变化的室内环境,首先对头盔式显示器(HMD)采集的环境图像通过Harris检测算法来检测特征点... 针对增强现实(AR)技术在工业领域的应用问题,提出了一个在工业室内环境下应用的增强现实系统模型。该模型主要针对工业中不会在较短时间内发生较大变化的室内环境,首先对头盔式显示器(HMD)采集的环境图像通过Harris检测算法来检测特征点,然后通过程序比对图像在特征点添加相关注释,最后将包含注释的现实图像显示在头盔显示器上。主要介绍了该模型的具体步骤及实现方法,Harris角点检测算法具有应对光强变化、图像旋转等特点,故增加了模型整体的鲁棒性。最后将该模型应用于风力发电机机舱内部环境进行验证,其中特征点检测部分可根据阈值调节特征点数的多少,实验中采用的特征点数为20,在图像匹配部分匹配程度超过85%,实验结果表明该模型实现了增强现实的功能。 展开更多
关键词 增强现实 HMD头盔式显示器 HARRIS角点检测算法 AR注释 VISUALSTUDIO
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基于改进蚁群算法包装机器人轨迹规划研究 被引量:40
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作者 王贵程 吴国新 +1 位作者 左云波 江波 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第8期94-100,共7页
针对六轴包装机器人在货物抓取到放入过程,由于路径规划时间长计算出的路径不准确导致机械臂在包装过程中的平稳性和重复精度不精确的问题,提出一种利用人工势场法和蚁群算法相结合的轨迹规划方法。通过将蚁群算法状态转移函数中加入人... 针对六轴包装机器人在货物抓取到放入过程,由于路径规划时间长计算出的路径不准确导致机械臂在包装过程中的平稳性和重复精度不精确的问题,提出一种利用人工势场法和蚁群算法相结合的轨迹规划方法。通过将蚁群算法状态转移函数中加入人工势场合力,增加蚁群算法的初始值。基于MATLAB用D-H参数建立机器人模型,对改进后的算法进行仿真验证,对传统蚁群算法和改进蚁群算法分别在二维环境和三维环境中进行仿真验证,最后在真实环境下进行实验验证。结果表明,相较于传统算法改进后的算法具有较高的精度和稳定性,在搜索路径耗时、迭代次数和收敛速度等方面能够提高两倍以上。 展开更多
关键词 D-H参数建模 蚁群算法 人工势场 轨迹规划
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基于多特征融合的HL-S工件识别算法 被引量:8
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作者 王卉 徐小力 +1 位作者 左云波 吴国新 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第12期94-99,共6页
为解决目前工业生产过程中,工件检测技术在复杂环境下特征不清晰且背景复杂情况下识别的不准确等问题,提出了一种多特征融合的HL-S(HOG、LBP特征融合-Softmax分类识别)工件识别算法。首先对获取的图片进行预处理操作,将光照较暗不均匀... 为解决目前工业生产过程中,工件检测技术在复杂环境下特征不清晰且背景复杂情况下识别的不准确等问题,提出了一种多特征融合的HL-S(HOG、LBP特征融合-Softmax分类识别)工件识别算法。首先对获取的图片进行预处理操作,将光照较暗不均匀的图像执行Retinex图像增强,在此操作中使用双边滤波代替高斯滤波;然后进行工件的HOG轮廓特征和LBP纹理特征的提取操作,使用线性融合的方法对处理后的图像进行特征融合;最后,将所有样本数据通过Softmax分类器进行归类判别。实验结果表明,使用该方法进行工件识别,能够提高在光照条件不好情况下的识别率,大大提高了工业生产的效率。 展开更多
关键词 工件识别 图像增强 HOG LBP Softmax
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复杂背景下的风力机组叶片图像分割方法研究 被引量:5
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作者 徐红运 徐小力 +1 位作者 左云波 吴国新 《电子测量技术》 2018年第22期60-65,共6页
针对单一的图像分割方法对复杂背景下的风力机组叶片图像进行分割时,得到的结果不具备准确性的问题,提出一种将Canny边缘检测与形态学分析相结合的方法,对Canny算法处理之后的二值图像进行腐蚀膨胀,去除背景区域。在分割一种具有颜色差... 针对单一的图像分割方法对复杂背景下的风力机组叶片图像进行分割时,得到的结果不具备准确性的问题,提出一种将Canny边缘检测与形态学分析相结合的方法,对Canny算法处理之后的二值图像进行腐蚀膨胀,去除背景区域。在分割一种具有颜色差异的风机叶片图像时,将RGB图像转化为HSV图像,再分别对HSV图像的色度、饱和度、和明度分量进行处理,并运用开运算去除图像噪声,得到理想的分割结果。实验结果表明,提出的图像分割方法能得到完整的风机叶片图像分割结果。 展开更多
关键词 风机叶片 图像分割 CANNY算法 形态学分析 HSV
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基于YOLO-GT网络的零售商品目标检测方法 被引量:5
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作者 周可鑫 左云波 +2 位作者 谷玉海 朱腾腾 卞景艺 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2021年第6期174-184,共11页
提出改进的YOLO-GT深度学习网络,实现基于嵌入式平台的零售商品数据集RPC的图像目标检测。YOLO-GT网络以YOLOv3-Tiny网络为基础,采用线性扩展优化用于特征提取的卷积层,并将深度学习网络浅层信息与深层信息融合使得网络成为三尺度预测网... 提出改进的YOLO-GT深度学习网络,实现基于嵌入式平台的零售商品数据集RPC的图像目标检测。YOLO-GT网络以YOLOv3-Tiny网络为基础,采用线性扩展优化用于特征提取的卷积层,并将深度学习网络浅层信息与深层信息融合使得网络成为三尺度预测网络,提高网络对小目标商品的识别能力。YOLO-GT采用Mish函数优化了网络激活函数,并重新利用FCM聚类算法生成多个新的先验框。利用RPC零售商品数据集在嵌入式平台Jetson nano核心板上实验,YOLO-GT网络对于每张图片的平均检测速度为342.67 ms/张,平均检测准确率(m AP)为97.21%,与YOLOv3-Tiny相比,检测速度提升了57.81%,m AP提升了1.84%,并降低了小目标漏检率,能够满足使用要求。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 RPC 嵌入式 YOLO-GT
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基于改进YOLOv3-Tiny网络的嵌入式物流商品查验系统设计与实现 被引量:4
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作者 周可鑫 左云波 +2 位作者 李小群 付勇 谷玉海 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第9期10-18,共9页
针对电商店家在发货前人工验货效率低下的问题,设计一种基于改进YOLOv3-Tiny网络图像目标检测算法的嵌入式商品查验系统,可高效完成物流商品查验工作。系统通过摄像头获得实时视频帧图片,将帧图片送入改进的YOLOv3-Tiny网络,直接在图片... 针对电商店家在发货前人工验货效率低下的问题,设计一种基于改进YOLOv3-Tiny网络图像目标检测算法的嵌入式商品查验系统,可高效完成物流商品查验工作。系统通过摄像头获得实时视频帧图片,将帧图片送入改进的YOLOv3-Tiny网络,直接在图片上识别回归分析出商品名称信息及坐标信息,与本地订单数据进行比较,判断配货是否正确。整个系统可在Linux或Windows环境下使用。系统优化了YOLOv3-Tiny的特征融合部分、卷积层、锚框数目、锚框尺寸。实验结果表明,该系统单次商品检测分析的运行时间在355~370 ms之间,准确率为96.15%,满足商品实时查验检测的使用要求。 展开更多
关键词 物流商品 目标检测 嵌入式 YOLOv3-Tiny
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基于空间灰度重心推进的线结构光中心提取 被引量:2
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作者 卜民众 吴国新 +2 位作者 黄金鹏 左云波 刘秀丽 《电子测量技术》 北大核心 2024年第2期44-50,共7页
利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着... 利用线结构光对工件进行三维测量时,快速、准确提取激光光条中心是测量系统的关键技术之一。提出一种基于空间灰度重心推进的激光中心提取方法。该方法基于激光条纹空间灰度重心向前推进,结合八邻域判定法进行光条空间区域的选取,接着对选取的区域进行新的空间灰度重心坐标提取;在完成整幅图像提取后,采取3σ准则剔除异常中心点,最终获得激光中心坐标信息。实验结果表明,所提算法对不同类型条纹的适用性强,提取效果稳定。提取中心均方根误差为0.492pixel,相较于提取精度最优的Steger改进算法提升了9.8%,提取速度提高了5倍;相较于处理速度最优的内部推进算法,在保持提取速度基础上,提取精度提升了24.1%。同时,所提算法极大增强了对欠曝光光条图像的处理能力,有效降低了环境对线结构光测量的限制。 展开更多
关键词 测量 线结构光 空间灰度重心 3σ准则
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室内障碍物点云分割的可变阈值联合聚类算法研究 被引量:1
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作者 刘洪凯 王少红 +1 位作者 左云波 谷玉海 《电子测量技术》 北大核心 2024年第9期70-78,共9页
激光雷达点云分割技术在智能车辆环境识别中扮演着重要角色。由于激光雷达存在点云近密远疏、分布不均匀的问题以及存在噪点的情况,导致出现点云分割不准确的现象。针对上述问题,提出了一种可变阈值联合聚类算法。该方法首先对点云数据... 激光雷达点云分割技术在智能车辆环境识别中扮演着重要角色。由于激光雷达存在点云近密远疏、分布不均匀的问题以及存在噪点的情况,导致出现点云分割不准确的现象。针对上述问题,提出了一种可变阈值联合聚类算法。该方法首先对点云数据进行预处理,使用直通滤波、体素滤波和立方体滤波对点云进行提取、稀疏和降噪,再联合自适应DBSCAN算法和改进后的可变阈值欧式聚类算法对点云进行聚类分割。采集真实场景数据进行测试,结果显示,在C-H系数、轮廓系数、D-B系数及轮廓系数等评价指标上均有所提高。这表明,可变阈值联合聚类算法显著提高了点云分割的准确性,有效的提高了聚类结果的类内一致性和类间差异性,为目标检测和识别提供了更可靠的基础。 展开更多
关键词 激光雷达 障碍物检测 点云分割 DBSCAN
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改进YOLOv4-tiny网络的日用商品目标检测算法 被引量:1
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作者 王林枫 左云波 +2 位作者 徐小力 周可鑫 范博森 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第11期319-326,365,共9页
针对基于移动平台的商品图像检测算法存在硬件要求高、模型复杂且精度低等问题,提出一种YOLOv4-tiny改进网络,减少网络参数与模型尺寸,提高网络精度,构建更高效的网络。将原有标准卷积替换为点卷积与逐深度卷积,特征提取使用CG模块,降... 针对基于移动平台的商品图像检测算法存在硬件要求高、模型复杂且精度低等问题,提出一种YOLOv4-tiny改进网络,减少网络参数与模型尺寸,提高网络精度,构建更高效的网络。将原有标准卷积替换为点卷积与逐深度卷积,特征提取使用CG模块,降低网络模型计算损耗。特征融合时,在原有特征金字塔(Feature Pyramid Networks,FPN)基础上添加PANity模块,缩短高低间卷积层的跨度。使用CSPConcat结构对此前各层融合特征进行特征优化处理,提高各层间特征融合的能力。利用k-prototypes算法优化日用商品数据集先验框的尺寸与数目。通过在darknet深度学习框架下,对日用商品数据集进行实验,得出改进后的算法平均精度(mAP)为98%,召回率为97%,较原网络提升了2.4百分点和2百分点,网络模型计算量较原网络降低了40.4%,模型存储文件缩小了55.9%。改进后的网络模型更轻量化、准确率更高,更加适用于部署在无人结算环节的低硬件水平嵌入式设备中。 展开更多
关键词 新零售 嵌入式 目标检测 日用商品 YOLOv4-tiny
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Early faults prediction of running state of electromechanical systems and reconfigurable integration of series safety monitoring systems 被引量:3
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作者 Xu Xiaoli zuo yunbo +2 位作者 Chen Tao Liu Xiuli Chen Shanpeng 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第S2期224-232,共9页
Fault prediction technology of running state of electromechanical systems is one of the key technologies that ensure safe and reliable operation of electromechanical equipment in health state. For multiple types of mo... Fault prediction technology of running state of electromechanical systems is one of the key technologies that ensure safe and reliable operation of electromechanical equipment in health state. For multiple types of modern, high-end and key electromechanical equipment, this paper will describe the early faults prediction method for multi-type electromechanical systems, which is favorable for predicting early faults of complex electromechanical systems in non-stationary, nonlinear, variable working conditions and long-time running state; the paper shall introduce the reconfigurable integration technology of series safety monitoring systems based on which the integrated development platform of series safety monitoring systems is built. This platform can adapt to integrated R&D of series safety monitoring systems characterized by high technology, multiple species and low volume. With the help of this platform, series safety monitoring systems were developed, and the Remote Network Security Monitoring Center for Facility Groups was built. Experimental research and engineering applications show that: this new fault prediction method has realized the development trend features extraction of typical electromechanical systems, multi-information fusion, intelligent information decision-making and so on, improving the processing accuracy, relevance and applicability of information; new reconfigurable integration technologies have improved the integration level and R&D efficiency of series safety monitoring systems as well as expanded the scope of application; the series safety monitoring systems developed based on reconfigurable integration platform has already played an important role in many aspects including ensuring safety operation of equipment, stabilizing product quality, optimizing running state, saving energy consumption, reducing environmental pollution, improving working conditions, carrying out scientific maintenance, advancing equipment utilization, saving maintenance charge and enhancing the level of information management. 展开更多
关键词 ELECTROMECHANICAL SYSTEMS EARLY FAULTS safety control monitoring SYSTEMS RECONFIGURABLE INTEGRATION
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Monitoring and control technology of solar photovoltaic power generation system 被引量:4
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作者 Xu Xiaoli zuo yunbo Wang Huan 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2010年第10期887-891,共5页
In view of characteristics of solar photovoltaic (PV) power station such as the decentralized layout and massive monitoring and control information, a solar PV power generation monitoring and control system has been d... In view of characteristics of solar photovoltaic (PV) power station such as the decentralized layout and massive monitoring and control information, a solar PV power generation monitoring and control system has been designed. The system is designed into three layers namely the sensor and actuator layer, the PLC field monitoring and control layer and the remote network monitoring and control layer. Through ZigBee wireless network, PROFIBUS and GPRS wireless network, the system makes the three layers exchange information rapidly, and the system supervises not only various operational parameters of the power generating system but also weather changes as a way to change the solar tracking strategy of the PV power generating system and reduce the operating energy consumption of the system. Through the hardware redundant design of PLC central controller and the upper computer, the solar PV power station can be more secure and reliable when running. 展开更多
关键词 计算机 网络监控 控制技术 光电功率
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基于深度学习的园区安防吸烟行为检测
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作者 陈赛 左云波 +2 位作者 郑伊凡 胡欢 谷玉海 《电子测量技术》 北大核心 2024年第15期73-81,共9页
针对园区禁烟区时常出现一些流动人员违规抽烟造成的安防隐患问题,提出一种联合人体骨骼关键点检测和改进的YOLOv7烟支检测的吸烟行为深度学习检测方法。该方法首先通过OpenPose提取人体关键点的坐标信息,计算手、鼻子、脖子之间距离的... 针对园区禁烟区时常出现一些流动人员违规抽烟造成的安防隐患问题,提出一种联合人体骨骼关键点检测和改进的YOLOv7烟支检测的吸烟行为深度学习检测方法。该方法首先通过OpenPose提取人体关键点的坐标信息,计算手、鼻子、脖子之间距离的比值,手、肘、肩之间的角度,判别是否满足吸烟姿态。然后联合改进的YOLOv7算法检测图像中是否存在烟支,来最终判断吸烟行为是否存在。其中改进的YOLOv7算法引入了全局注意力机制模块,强化了语义与位置信息,使用转置卷积改进上采样方式,减小了信息丢失,并采用MPDIOU损失函数,增强了回归结果准确性,提升了对烟支小目标的检测精度。通过实验测试,本文方法准确率达到95.45%,可以有效地检测出吸烟行为。 展开更多
关键词 深度学习 吸烟行为检测 人体关键点 改进的YOLOv7
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Application of Noise Reduction Method Based on Birgé-Massart Threshold 被引量:1
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作者 Xu Xiaoli Jiang Zhanglei +1 位作者 zuo yunbo Wu Guoxin 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S1期134-137,共4页
Flue gas generator set is a kind of large high-speed rotating machinery in petrochemical industry.This research focuses on noise reduction algorithms basis ontheBirgé-Massartthreshold.Obtained the threshold throu... Flue gas generator set is a kind of large high-speed rotating machinery in petrochemical industry.This research focuses on noise reduction algorithms basis ontheBirgé-Massartthreshold.Obtained the threshold through Penalization Strategy Provided by Birgé-Massart;constructed different modulus maximum vertex neighborhood on different wavelet transform decomposition scales to influence the search process of modulus maximum point;obtained the appropriate modulus maximum points sequence on various wavelet decomposition scales;highlighted state feature information;finally usedMallat staggered projection to reconstruct signals.In order to validate the effectiveness of the algorithm,it was compared with four kinds of threshold noise suppression methods namely Rigrsure,Sqtwolog,Heursure,Minimaxi.The results show that this algorithm has a better signal to noise ratio and mean-square error. 展开更多
关键词 FEATURE EXTRACTION MODULUS MAXIMUM PUNISHMENT strategies
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Research on information technology of state monitoring and fault prediction for mechatronics system 被引量:1
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作者 Xu Xiaoli zuo yunbo +2 位作者 Meng Lingxia Zhao Xiwei Liu Xiuli 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第S1期139-145,共7页
The safety and reliability of mechatronics systems,particularly the high-end,large and key mechatronics equipment in service,can strongly influence on production efficiency,personnel safety,resources and environment.B... The safety and reliability of mechatronics systems,particularly the high-end,large and key mechatronics equipment in service,can strongly influence on production efficiency,personnel safety,resources and environment.Based on the demands of development of modern industries and technologies such as international industry 4.0,Made-in-China 2025 and Internet + and so on,this paper started from revealing the regularity of evolution of running state of equipment and the methods of signal processing of low signal noise ratio,proposed the key information technology of state monitoring and earlyfault-warning for equipment,put forward the typical technical line and major technical content,introduced the application of the technology to realize modern predictive maintenance of equipment and introduced the development of relevant safety monitoring instruments.The technology will play an important role in ensuring the safety of equipment in service,preventing accidents and realizing scientific maintenance. 展开更多
关键词 mechatronics system information technology state monitoring fault prediction
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Research on motion compensation method based on neural network of radial basis function
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作者 zuo yunbo 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第S2期215-218,共4页
The machining precision not only depends on accurate mechanical structure but also depends on motion compensation method. If manufacturing precision of mechanical structure cannot be improved, the motion compensation ... The machining precision not only depends on accurate mechanical structure but also depends on motion compensation method. If manufacturing precision of mechanical structure cannot be improved, the motion compensation is a reasonable way to improve motion precision. A motion compensation method based on neural network of radial basis function(RBF) was presented in this paper. It utilized the infinite approximation advantage of RBF neural network to fit the motion error curve. The best hidden neural quantity was optimized by training the motion error data and calculating the total sum of squares. The best curve coefficient matrix was got and used to calculate motion compensation values. The experiments showed that the motion errors could be reduced obviously by utilizing the method in this paper. 展开更多
关键词 MOTION COMPENSATION NEURAL network RADIAL BASIS function
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