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结合YOLOv8与双目测距算法的水面漂浮垃圾检测定位系统设计
1
作者
何君尧
王文胜
韩宜航
《现代电子技术》
北大核心
2024年第20期1-7,共7页
为解决户外水域垃圾自动回收船的垃圾目标定位与识别差的问题,提出一种结合YOLOv8与双目测距算法的水面漂浮垃圾回收船的垃圾识别定位系统。该系统主要由摄像头、上位机视觉处理单元和下位机控制单元三部分组成,通过对水域环境内的垃圾...
为解决户外水域垃圾自动回收船的垃圾目标定位与识别差的问题,提出一种结合YOLOv8与双目测距算法的水面漂浮垃圾回收船的垃圾识别定位系统。该系统主要由摄像头、上位机视觉处理单元和下位机控制单元三部分组成,通过对水域环境内的垃圾进行视觉识别分类后,再进行定位和测距,实现水域垃圾的定位和识别;在定位和识别之后,控制机器收集垃圾。采用双目相机获取图像,使用Jetson Nano嵌入式芯片作为上位机主控芯片,利用最新深度学习模型YOLOv8进行水面垃圾的提取与识别,并通过SGBM算法进行双目测距,得到距离和角度信息;然后将上位机测得的距离和角度信息通过串口通信发送给下位机Arduino控制板,以控制船体做出转向和航行。测试结果表明,收集装置识别结果稳定,准确率达到90.5%,测距结果准确,精度达到厘米级,能够实现控制装置自动收集的目标。
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关键词
水面漂浮垃圾
目标定位
垃圾
识别
YOLOv8
双目测距算法
视觉检测
自动收集
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职称材料
FA-YOLOv7:水面垃圾小目标检测算法
2
作者
徐守坤
龚研
李宁
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2328-2334,共7页
为解决水面垃圾检测中小目标比例高、易受光照及环境噪声影响的问题,提出一种基于YOLOv7的改进型检测算法FA-YOLOv7。构建一个上下文信息感知模块(GCFA),解决小目标环境语境信息缺失的难题;引进深度噪声抑制模块(DNSM),降低环境噪声对...
为解决水面垃圾检测中小目标比例高、易受光照及环境噪声影响的问题,提出一种基于YOLOv7的改进型检测算法FA-YOLOv7。构建一个上下文信息感知模块(GCFA),解决小目标环境语境信息缺失的难题;引进深度噪声抑制模块(DNSM),降低环境噪声对检测精度的影响;为增强模型训练的稳定性和提高收敛速度,采用联合回归损失函数。通过水面垃圾检测实际应用的测试,验证了该方案的准确性与有效性。
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关键词
计算机视觉
小目标检测
水面漂浮垃圾
自注意力机制
损失函数
噪声抑制
深度学习
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职称材料
题名
结合YOLOv8与双目测距算法的水面漂浮垃圾检测定位系统设计
1
作者
何君尧
王文胜
韩宜航
机构
北京信息科技大学机电工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第20期1-7,共7页
基金
国家重点研发计划课题(2020YFB1713205)
北京市教育委员会科研计划项目资助(KM202411232023)
2024年北京信息科技大学“青年骨干教师”支持计划(YBT202403)。
文摘
为解决户外水域垃圾自动回收船的垃圾目标定位与识别差的问题,提出一种结合YOLOv8与双目测距算法的水面漂浮垃圾回收船的垃圾识别定位系统。该系统主要由摄像头、上位机视觉处理单元和下位机控制单元三部分组成,通过对水域环境内的垃圾进行视觉识别分类后,再进行定位和测距,实现水域垃圾的定位和识别;在定位和识别之后,控制机器收集垃圾。采用双目相机获取图像,使用Jetson Nano嵌入式芯片作为上位机主控芯片,利用最新深度学习模型YOLOv8进行水面垃圾的提取与识别,并通过SGBM算法进行双目测距,得到距离和角度信息;然后将上位机测得的距离和角度信息通过串口通信发送给下位机Arduino控制板,以控制船体做出转向和航行。测试结果表明,收集装置识别结果稳定,准确率达到90.5%,测距结果准确,精度达到厘米级,能够实现控制装置自动收集的目标。
关键词
水面漂浮垃圾
目标定位
垃圾
识别
YOLOv8
双目测距算法
视觉检测
自动收集
Keywords
water surface floating garbage
target positioning
garbage identification
YOLOv8
binocular ranging algorithm
visual detection
automatic collection
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
FA-YOLOv7:水面垃圾小目标检测算法
2
作者
徐守坤
龚研
李宁
机构
常州大学计算机与人工智能学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2328-2334,共7页
基金
江苏省石油化工过程关键设备数字孪生技术工程研究中心开放课题基金项目(DTEC202103)。
文摘
为解决水面垃圾检测中小目标比例高、易受光照及环境噪声影响的问题,提出一种基于YOLOv7的改进型检测算法FA-YOLOv7。构建一个上下文信息感知模块(GCFA),解决小目标环境语境信息缺失的难题;引进深度噪声抑制模块(DNSM),降低环境噪声对检测精度的影响;为增强模型训练的稳定性和提高收敛速度,采用联合回归损失函数。通过水面垃圾检测实际应用的测试,验证了该方案的准确性与有效性。
关键词
计算机视觉
小目标检测
水面漂浮垃圾
自注意力机制
损失函数
噪声抑制
深度学习
Keywords
computer vision
small target detection
water surface garbage
self-attention mechanism
loss function
noise sup-pression
deep learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合YOLOv8与双目测距算法的水面漂浮垃圾检测定位系统设计
何君尧
王文胜
韩宜航
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
FA-YOLOv7:水面垃圾小目标检测算法
徐守坤
龚研
李宁
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
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职称材料
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