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Numerical simulation of direct shear tests on mechanical properties of talus deposits based on self-adaptive PCNN digital image processing 被引量:5
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作者 王盛年 徐卫亚 +1 位作者 石崇 张强 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第7期2904-2914,共11页
The macro mechanical properties of materials with characteristics of large scale and complicated structural composition can be analyzed through its reconstructed meso-structures.In this work,the meso-structures of tal... The macro mechanical properties of materials with characteristics of large scale and complicated structural composition can be analyzed through its reconstructed meso-structures.In this work,the meso-structures of talus deposits that widely exist in the hydro-power engineering in the southwest of China were first reconstructed by small particles according to the in-situ photographs based on the self-adaptive PCNN digital image processing,and then numerical direct shear tests were carried out for studying the mechanical properties of talus deposits.Results indicate that the reconstructed meso-structures of talus deposits are more consistent with the actual situation because the self-adaptive PCNN digital image processing has a higher discrimination in the details of soil-rock segmentation.The existence and random distribution of rock blocks make the initial shear stiffness,the peak strength and the residual strength higher than those of the "pure soil" with particle size less than 1.25 cm apparently,but reduce the displacements required for the talus deposits reaching its peak shear strength.The increase of rock proportion causes a significant improvement in the internal friction angle of talus deposit,which to a certain degree leads to the characteristics of shear stress-displacement curves having a changing trend from the plastic strain softening deformation to the nonlinear strain hardening deformation,while an unconspicuous increase in cohesion.The uncertainty and heterogeneity of rock distributions cause the differences of rock proportion within shear zone,leading to a relatively strong fluctuation in peak strengths during the shear process,while movement features of rock blocks,such as translation,rotation and crossing,expand the scope of shear zone,increase the required shear force,and also directly lead to the misjudgment that the lower shear strength is obtained from the samples with high rock proportion.That,however,just explains the reason why the shear strength gained from a small amount of indoor test data is not consistent with engineering practice. 展开更多
关键词 talus deposits digital image processing pulse coupled neural networks(PCNN) direct shear test mechanical property granular discrete element method
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Dynamic experimental study on rock meso-cracks growth by digital image processing technique 被引量:2
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作者 朱珍德 倪骁慧 +3 位作者 王伟 李双蓓 赵杰 武沂泉 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2008年第S2期114-120,共7页
A new meso-mechanical testing scheme based on SEM was developed to carry out the experiment of microfracturing process of rocks. The microfracturing process of the pre-crack marble sample on surrounding rock in the im... A new meso-mechanical testing scheme based on SEM was developed to carry out the experiment of microfracturing process of rocks. The microfracturing process of the pre-crack marble sample on surrounding rock in the immerged Long-big tunnel in Jinping Cascade II Hydropower Station under uniaxial compression was recorded by using the testing scheme. According to the stereology theory, the propagation and coalescent of cracks at meso-scale were quantitatively investigated with digital technology. Therefore, the basic geometric information of rock microcracks such as area, angle, length, width, perimeter, was obtained from binary images after segmentation. The failure mechanism of specimen under uniaxial compression with the quantitative information was studied from macro and microscopic point of view. The results show that the image of microfracturing process of the specimen can be observed and recorded digitally. During the damage of the specimen, the distribution of microcracks in the specimen is still subjected to exponential distribution with some microcracks concentrated in certain regions. Finally, the change law of the fractal dimension of the local element in marble sample under different external load conditions is obtained by means of the statistical calculation of the fractal dimension. 展开更多
关键词 MARBLE ROCK failure process digital image processing growth of meso-crack DYNAMIC OBSERVATION experimental study
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An Algorithm for Ship Wake Detection from the SAR Images Using the Radon Transform and Morphological Image Processing 被引量:2
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作者 金亚秋 王世庆 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2001年第4期7-12,共6页
Using the Radon transform and morphological image processing, an algorithm for ship's wake detection in the SAR (synthetic aperture radar) image is developed. Being manipulated in the Radon space to invert the gra... Using the Radon transform and morphological image processing, an algorithm for ship's wake detection in the SAR (synthetic aperture radar) image is developed. Being manipulated in the Radon space to invert the gray-level and binary images, the linear texture of ship wake in oceanic clutter can be well detected. It has been applied to the automatic detection of a moving ship from the SEASAT SAR image. The results show that this algorithm is well robust in a strong noisy background and is not very sensitive to the threshold parameter and the working window size. 展开更多
关键词 ALGORITHMS image processing Mathematical transformations Radar clutter Radar target recognition Spurious signal noise Synthetic aperture radar
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Automatic Detection of Steel Ball's Surface Flaws Based on Image Processing 被引量:1
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作者 于正林 谭微 +1 位作者 杨东林 曹国华 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2007年第3期209-214,共6页
A new method to detect steel ball's surface flaws is presented based on computer techniques of image processing and pattern recognition. The steel ball's surface flaws is the primary factor causing bearing fai... A new method to detect steel ball's surface flaws is presented based on computer techniques of image processing and pattern recognition. The steel ball's surface flaws is the primary factor causing bearing failure. The high efficient and precision detections for the surface flaws of steel ball can be conducted by the presented method, including spot, abrasion, burn, scratch and crack, etc. The design of main components of the detecting system is described in detail including automatic feeding mechanism, automatic spreading mechanism of steel ball's surface, optical system of microscope, image acquisition system, image processing system. The whole automatic system is controlled by an industrial control computer, which can carry out the recognition of flaws of steel ball's surface effectively. 展开更多
关键词 计算机应用 钢球 表面裂痕 图像加工
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基于视觉识别技术的稻粒特征识别检测系统 被引量:1
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作者 刘春山 李金琼 +4 位作者 陈思羽 刘洪义 潘佳琦 焦仁宝 初旭宏 《农机化研究》 北大核心 2025年第5期138-144,共7页
通过视觉识别图像处理技术对稻谷谷粒进行处理,利用OTSU自适应阈值对稻谷图像进行二值化处理,采用中值滤波对图像进行降噪处理、图像分割和连通区域标记,基于几何形状特征阈值检测算法识别不同种类稻谷的长度、宽度、周长和面积像素值,... 通过视觉识别图像处理技术对稻谷谷粒进行处理,利用OTSU自适应阈值对稻谷图像进行二值化处理,采用中值滤波对图像进行降噪处理、图像分割和连通区域标记,基于几何形状特征阈值检测算法识别不同种类稻谷的长度、宽度、周长和面积像素值,提出一种综合的阈值通用旋转法,可实现不同谷粒的分类。根据获取谷粒图像样品和采集谷粒数目特征,基于形态学处理和分水岭变换分割算法对谷粒进行数目识别提取,最后根据检测的数目和整碎谷粒特征统计汇总稻谷谷粒的相关参数信息,将谷粒识别结果和相关数据信息保存在数据库中,便于进一步分析。研究结果表明:利用MatLab软件中GUI界面开发的稻谷检测系统对谷粒数目有较好的识别力,精确度达98.327%,对于整碎谷粒的识别误差在可控范围,满足要求与传统人工检测相比,具有检测快速、多样化等优点。 展开更多
关键词 检测系统 特征识别 图像处理 稻粒
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动态场景下火灾烟雾多特征融合识别定位研究 被引量:1
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作者 陈贵亮 金天宇 杨冬 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第6期33-37,共5页
提出了一种动态场景下火灾烟雾多特征融合识别定位算法。为解决动态场景下烟雾准确识别与定位问题,将ORB特征提取结合改进的K—最近邻(KNN)算法,实现了更准确的特征点匹配,通过特征点对灰度阈值划分,实现特征点的分离,达到精确的背景补... 提出了一种动态场景下火灾烟雾多特征融合识别定位算法。为解决动态场景下烟雾准确识别与定位问题,将ORB特征提取结合改进的K—最近邻(KNN)算法,实现了更准确的特征点匹配,通过特征点对灰度阈值划分,实现特征点的分离,达到精确的背景补偿;从烟雾静态特征出发,经过烟雾增强的颜色分割后,引入暗通道帧差法,结合亮度视觉注意机制模型,突出烟雾显著区域,实现了轮廓区域精准分割;最后将烟雾纹理信息与轮廓不规则性两类特征进行融合,对融合后的特征向量进行支持向量机(SVM)训练,实现烟雾区域的最终判定。定位实验表明:所提算法具有能够满足动态场景下的火灾烟雾准确识别与定位。 展开更多
关键词 图像处理 火灾烟雾识别 背景补偿 特征融合 支持向量机
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基于图像识别的换热器结霜特性试验研究
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作者 胡开永 李尔康 +3 位作者 靳涛 郑晨潇 孙欢 宁静红 《流体机械》 北大核心 2025年第5期9-14,共6页
为了实现换热器“按需除霜”的调控目的,搭建了换热器结霜性能测试实验台,采用图像识别技术对不同迎面风速条件下的翅片换热器的结霜特性进行了研究,并对动态结霜过程制冷系统的制冷量变化进行了分析。结果表明,测试时间1 h内,在相同空... 为了实现换热器“按需除霜”的调控目的,搭建了换热器结霜性能测试实验台,采用图像识别技术对不同迎面风速条件下的翅片换热器的结霜特性进行了研究,并对动态结霜过程制冷系统的制冷量变化进行了分析。结果表明,测试时间1 h内,在相同空气入口温度和湿度条件下,风速由0 m/s增加到1,2 m/s时,随着风速的增加,翅片管换热器表面的结霜量逐渐减少,换热器结霜堵塞率分别为88.99%,74.93%,39.88%,翅片末端结霜厚度分别为1.169,0.729,0.321 mm;风速较大时,换热器结霜堵塞率较小,对换热器换热能力起到强化作用,从而提高系统的制冷量;风速较低时,换热器结霜堵塞率较大,降低了换热器换热能力,导致系统制冷量降低。研究可为实现换热器“按需除霜”提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 图像识别 灰度处理 二值化 结霜量 结霜堵塞率
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基于注意力卷积增强特征网络的昆虫图像识别
8
作者 韩巧玲 周晗 +3 位作者 赵玥 王禹沣 赵燕东 王海兰 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1072-1078,共7页
为解决由于五大连池地区昆虫样本量少、类别分布不均导致昆虫识别准确性低的问题,提出一种基于注意力卷积增强特征的匹配网络(feature-enhanced matching network,FEMNet)。采用随机欠采样对数据集进行平衡处理;通过提出特征上下文嵌入... 为解决由于五大连池地区昆虫样本量少、类别分布不均导致昆虫识别准确性低的问题,提出一种基于注意力卷积增强特征的匹配网络(feature-enhanced matching network,FEMNet)。采用随机欠采样对数据集进行平衡处理;通过提出特征上下文嵌入模块,增强昆虫全局和局部特征的提取能力;基于匹配网络实现样本间特征的灵活匹配,提高小样本下昆虫图像识别精度。实验结果表明,对于小样本昆虫数据集,FEMNet方法比次优方法MatchingNet准确率提升4.5%、召回率提升4.8%、精确率提升6.1%、F1值提升5.3%,说明该方法能够准确自动识别昆虫,可为后续昆虫学研究提供技术支持。 展开更多
关键词 昆虫识别 图像处理 五大连池 小样本学习 匹配网络 不平衡学习 随机欠采样
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面向多模态皮肤病语料库的可变形分区注意力黑色素瘤识别方法
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作者 林玉萍 刘梦皎 +3 位作者 王明豪 张栋 许美凤 李策 《兰州理工大学学报》 北大核心 2025年第5期92-99,共8页
针对黑色素瘤图像诊断问题,提出一种基于可变形分区注意力机制的黑色素瘤识别方法.该方法采用由粗到细的特征提取与识别策略准确区分黑色素瘤和普通痣并建立相应语义标签,在此基础上结合病例文本构建多模态皮肤病语料库.首先,为解决良... 针对黑色素瘤图像诊断问题,提出一种基于可变形分区注意力机制的黑色素瘤识别方法.该方法采用由粗到细的特征提取与识别策略准确区分黑色素瘤和普通痣并建立相应语义标签,在此基础上结合病例文本构建多模态皮肤病语料库.首先,为解决良性与恶性子类别间差异过大导致模型训练困难及识别效率低的问题,构建了一个从粗类到细类层级深入的学习架构;其次,针对病灶边缘模糊、分布不均以及特征提取难的问题,提出了一种融合注意力机制与可变形卷积的可变形分区注意力模块,通过由粗到细的特征提取策略实现了全局与局部特征的有效结合;此外,引入了联合损失函数优化模型识别精准性.实验结果表明,该算法在自建数据集上展现了高敏感性和高特异性,有效提升了病例文本和医学影像匹配构建多模态皮肤病语料库的准确性. 展开更多
关键词 医学图像处理 黑色素瘤识别 可变形卷积 注意力机制 深度学习 多模态语料库
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基于CT扫描与图像处理技术的岩心多尺度裂缝提取方法
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作者 吴丰 陈学武 +2 位作者 赵辉 石祥超 刘建锋 《石油实验地质》 北大核心 2025年第4期882-894,共13页
裂缝广泛存在于各类岩石中,其特征对于储层评价、油气藏开发和地质灾害预测等领域具有重要意义。现有基于图像处理的裂缝提取技术在微裂缝识别、裂缝细节特征提取、裂缝与孔隙区分等方面存在明显不足。提出了一种多尺度裂缝滤波核叠加... 裂缝广泛存在于各类岩石中,其特征对于储层评价、油气藏开发和地质灾害预测等领域具有重要意义。现有基于图像处理的裂缝提取技术在微裂缝识别、裂缝细节特征提取、裂缝与孔隙区分等方面存在明显不足。提出了一种多尺度裂缝滤波核叠加降噪方法,采用多个滤波核叠加对岩心CT扫描图像进行滤波降噪,再将滤波结果叠加;提出了一种多尺度信息增强裂缝分割方法,将阈值分割、顶帽分割等图像分割方法与边缘增强技术相结合,以增强微裂缝信息,并针对不同尺度裂缝采取不同的分割策略;分析了图像分割三维体的长度、宽度、表面积、体积、形状因子、平整度和伸长率等形态参数之间的关系。研究结果表明,多尺度裂缝滤波核叠加降噪方法显著降低了岩心CT扫描图像噪声干扰,精准地保留了裂缝细节特征;多尺度信息增强裂缝分割方法提高了多尺度裂缝的提取精确度和稳定性;裂缝形态参数图版能剔除与裂缝相似的孔隙、特殊矿物边界等非裂缝,最终实现多尺度裂缝的准确提取。 展开更多
关键词 裂缝 数字岩心 CT扫描 图像处理 滤波 边缘增强
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基于改进YOLOv8m的成熟柿子品种及表型特征多标签识别
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作者 耿耀君 马萍 +4 位作者 李雯敏 苗园爽 关长飞 李润雨 黄铝文 《农业工程学报》 北大核心 2025年第17期143-152,共10页
柿子表型特征是其种质资源鉴定的重要依据。为快速准确识别成熟柿子的品种和表型特征,该研究提出了一种改进YOLOv8m的成熟柿子品种及其表型特征多标签识别模型YOLOv8m-LCA。针对自然环境中成熟柿子轮廓存在不规则、难以准确提取的问题,... 柿子表型特征是其种质资源鉴定的重要依据。为快速准确识别成熟柿子的品种和表型特征,该研究提出了一种改进YOLOv8m的成熟柿子品种及其表型特征多标签识别模型YOLOv8m-LCA。针对自然环境中成熟柿子轮廓存在不规则、难以准确提取的问题,在YOLOv8m网络中,将大型可分离核注意力模块(large separable kernel attention,LSKA)添加到C2f模块(cross-stage partial-connection with 2 convolutions)中,以增强果实边缘特征细节的提取和减少模型计算量。为提高模型对关键表型特征的识别率,在骨干网络中新增4个卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM),以增强模型对空间和通道维度的加权注意力处理能力;采用双路径下采样模块替代原有的卷积下采样模块,以减少特征图高频信息损失。调整头部网络的分类损失函数,实现品种与表型特征的多标签实例输出。结果表明:在自主构建30个柿子品种以及14类表型特征数据集上,相比YOLOv8m,所提出的模型YOLOv8m-LCA整体识别精确率(P)及平均精度均值(mAP@50)分别为93.0%和94.9%,分别提升了7.4和6.8个百分点;模型大小和参数量分别为27.6 MB和13.63 M,分别降低了47.02%和47.29%,且优于YOLOv5m、YOLOv11m、YOLOv12m等当前主流轻量级YOLO系列目标检测算法。YOLOv8m-LCA对随机选取的6类柿子品种及其表型特征的检测置信度范围为0.90~0.97,验证了改进模型对柿子关键特征提取的有效性。该方法可为柿子及其他水果种质资源表型特征鉴定提供模型参考。 展开更多
关键词 图像处理 深度学习 表型 柿子 多标签识别 YOLOv8m
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基于Snake与注意力机制的船舶实例分割方法
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作者 陈晨 胡松涛 +3 位作者 马枫 赵新征 魏月楠 舒忠诚 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第5期307-320,共14页
[目的]船舶的实例分割可服务于船舶监测、识别和跟踪等任务,支撑船舶智能航行。然而,受船舶形状尺度多变及环境因素的干扰,已有实例分割方法在船舶轮廓提取上表现不佳。为解决此问题,提出基于曲线递归的Ship Contour方法。[方法]通过改... [目的]船舶的实例分割可服务于船舶监测、识别和跟踪等任务,支撑船舶智能航行。然而,受船舶形状尺度多变及环境因素的干扰,已有实例分割方法在船舶轮廓提取上表现不佳。为解决此问题,提出基于曲线递归的Ship Contour方法。[方法]通过改进CenterNet方法提取分层特征,融合Deep Layer Aggregation-60骨干网络,兼顾精度和速度;优化Block结构、引入ECA通道注意力机制增强特征提取的能力,使用Mish激活函数代替ReLU适应深层学习;引入平移不变的轮廓变形方法、Dynamic Matching Loss损失函数加快最终轮廓的提取。[结果]在2300张样本的2023Ship-seg专用数据集上,所提出方法的准确率AP0.5:0.95达到64.0%,召回率AR0.5:0.95达到67.9%,优于主流实例分割算法。[结论]所提方法能有效提升监控与智能航行场景下的视觉处理效果。 展开更多
关键词 图像处理 图像分割 船舶实例分割 注意力机制 SNAKE模型 目标识别 特征提取
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基于ARCS动机模型的数字图像处理实验项目式教学设计
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作者 李斌 曹未丰 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第2期147-151,共5页
为了端正学生学习动机以激发学习的主动性与积极性,将“注意力、相关性、自信心、满意度”(ARCS)动机模型与项目式教学模式相结合,以“基于人脸识别的课堂考勤系统设计”为例,对数字图像处理实验课程进行了项目式教学设计,优化教学策略... 为了端正学生学习动机以激发学习的主动性与积极性,将“注意力、相关性、自信心、满意度”(ARCS)动机模型与项目式教学模式相结合,以“基于人脸识别的课堂考勤系统设计”为例,对数字图像处理实验课程进行了项目式教学设计,优化教学策略,并将该项目式设计运用到课堂教学实践,在实践中不断完善。实施结果表明,基于ARCS动机模型的项目式教学设计能有效地提高学生学习专业课的动机和兴趣,帮助学生建立学习自信,提升对专业课学习的满意度。此外,该实验的教学设计及其实施过程对于其他实践类课程具有较好的借鉴意义。 展开更多
关键词 项目式教学 动机模型 数字图像处理实验
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基于DIC技术冻融后钢筋混凝土梁损伤识别
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作者 邓文彬 杨丽 孙常康 《混凝土》 北大核心 2025年第6期48-53,共6页
为研究在冻融环境下的数字图像相关技术在钢筋混凝土梁损伤识别中的应用,通过将经历一定冻融循环次数的钢筋混凝土梁进行静力弯曲试验,利用数字图像相关技术实时监测梁体表面的位移和试验梁弯曲试验时极限破坏时变形,分析了冻融循环对... 为研究在冻融环境下的数字图像相关技术在钢筋混凝土梁损伤识别中的应用,通过将经历一定冻融循环次数的钢筋混凝土梁进行静力弯曲试验,利用数字图像相关技术实时监测梁体表面的位移和试验梁弯曲试验时极限破坏时变形,分析了冻融循环对钢筋混凝土梁静载作用下裂缝全过程发展规律、极限荷载、荷载-挠度曲线和全位置挠度曲线影响。试验结果表明:基于数字图像相关技术的损伤识别方法能够有效地监测钢筋混凝土梁在冻融环境下的损伤演化过程,同时能够提供梁全位置变形监测,实现损伤区域的准确定位,评估冻融损伤对结构性能的影响,为结构安全评估提供了重要依据。还能够实时监测试件的变形情况,发现潜在的损伤问题,并提前预警,为混凝土结构的健康评估和维护提供重要支持。 展开更多
关键词 数字图像相关技术 冻融循环 损伤识别 全过程健康监测
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人工智能技术在果蔬采后商品化处理中的应用
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作者 王春燕 孙玉玉 +3 位作者 郝瑛 苏娟 东莎莎 张鑫 《中国果菜》 2025年第9期6-10,共5页
随着科技的飞速发展,人工智能(artificial intelligence,AI)技术在多个领域展现出巨大的影响力。在农业领域,尤其是果蔬采后商品化处理方面,智能化处理技术逐渐成为热点,AI技术的应用不仅提高了商品化处理效率,还显著延长了产品的货架期... 随着科技的飞速发展,人工智能(artificial intelligence,AI)技术在多个领域展现出巨大的影响力。在农业领域,尤其是果蔬采后商品化处理方面,智能化处理技术逐渐成为热点,AI技术的应用不仅提高了商品化处理效率,还显著延长了产品的货架期,减少了损耗。本文综述了近年来AI在果蔬采后商品化处理中的主要应用途径,并探讨了人工智能技术在果蔬采后商品化处理领域面临的挑战和未来发展趋势,为果蔬采后商品化处理的智能化发展提供参考,也为未来AI技术在果蔬采后商品化处理领域的深入应用提供参考。 展开更多
关键词 人工智能 果蔬 商品化处理 图像识别 应用 发展趋势
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星载DTDI系统全链路成像质量影响因素分析
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作者 庄绪霞 魏久哲 贺金平 《航天返回与遥感》 北大核心 2025年第1期60-72,共13页
为实现星载数字时间延迟积分(Digital Time Integration Delay,DTDI)系统的有效设计与成像质量分析,文章提出星载DTDI系统全链路成像质量影响因素分析方法。首先,分析了技术的原理和影响因素,在此基础上构建了场景-大气-星载系统-处理... 为实现星载数字时间延迟积分(Digital Time Integration Delay,DTDI)系统的有效设计与成像质量分析,文章提出星载DTDI系统全链路成像质量影响因素分析方法。首先,分析了技术的原理和影响因素,在此基础上构建了场景-大气-星载系统-处理的全链路DTDI成像系统仿真模型,开展了多要素影响下的DTDI成像仿真试验与分析评价。结果表明:0.9 m分辨率下,积分时间0.063 ms、量化位数12 bit、TDI级数6级可以获得较好的成像质量,利用DTDI技术可将平台稳定度要求降至0.1(°)/s。文章研究成果可为星载DTDI系统设计分析提供参考。 展开更多
关键词 星载 数字时间延迟积分 全链路仿真 信噪比 计算处理 成像质量评价
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基于数字图像处理的砂岩细观结构分形特征研究
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作者 黄冬梅 潘鑫 +2 位作者 乔书昱 朱盈盈 王新照 《矿业安全与环保》 北大核心 2025年第4期108-116,共9页
为研究砂岩细观结构特征与其宏观损伤破坏的相关性,以新汶煤田鄂庄煤矿选取的4种典型砂岩为研究对象,通过扫描电镜试验获取其灰度图像,借助实验优度法选取合适的分割方法,对其进行图像处理,并获取砂岩孔裂隙的长度、周长和面积等参数信... 为研究砂岩细观结构特征与其宏观损伤破坏的相关性,以新汶煤田鄂庄煤矿选取的4种典型砂岩为研究对象,通过扫描电镜试验获取其灰度图像,借助实验优度法选取合适的分割方法,对其进行图像处理,并获取砂岩孔裂隙的长度、周长和面积等参数信息;通过小岛法获取岩样孔裂隙分形维数并计算损伤变量,研究分形特征、损伤变量与强度的相关性。研究结果表明:砂岩强度与其细观结构分形维数呈反比关系,砂岩孔裂隙结构复杂程度越高,其分形维数越大,单轴抗压强度越小,砂岩细观结构分形特征可为其强度特性评价及影响分析提供依据;砂岩损伤变量与分形维数具有正相关性,损伤变量随分形维数的递增呈非线性增大,分形维数可较好地表征砂岩的损伤程度和破碎程度,同时影响着砂岩的损伤特征。 展开更多
关键词 砂岩 分形特征 数字图像处理 小岛法 抗压强度 损伤变量
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装配体位置智能识别技术与方法研究
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作者 唐文献 周志凯 +1 位作者 郭胜 王为民 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第10期117-121,125,共6页
自动化和智能化已成为当前制造业研究和应用的热点。针对工业现场环境复杂,装配体特征识别困难、定位精度低等问题,提出了改进的滤波算法(组合滤波算法)并结合信噪比,对图像降噪进行多次寻优,以获得最优降噪内核值,提高降噪效果。在此... 自动化和智能化已成为当前制造业研究和应用的热点。针对工业现场环境复杂,装配体特征识别困难、定位精度低等问题,提出了改进的滤波算法(组合滤波算法)并结合信噪比,对图像降噪进行多次寻优,以获得最优降噪内核值,提高降噪效果。在此基础上,通过轮廓查找和边缘检测,对装配体的特征进行精确识别与位置判断。最后,通过实际应用验证了本方法的准确度和可靠性。研究表明:采用组合滤波算法识别不同特征零件形状的精度提高了1倍,且该算法能满足装配体实际定位精度要求。 展开更多
关键词 特征识别 装配体定位 图像处理 组合滤波算法 轮廓查找法 边缘检测
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基于无人机影像和MDIEA-YOLO苗木识别模型的造林验收智能系统
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作者 王武魁 廉瑞峰 +3 位作者 吴明晶 张大兴 石燕妮 谷亚宇 《北京林业大学学报》 北大核心 2025年第5期14-25,共12页
【目的】传统造林验收方法效率低且难以适应复杂场景,同时无人机影像难以直接用于AI模型输入,制约了造林智能化验收的实现。本研究针对造林验收场景提出一种基于无人机影像的MDIEA-YOLO检测模型,旨在实现对造林幼苗的高效识别与计数,提... 【目的】传统造林验收方法效率低且难以适应复杂场景,同时无人机影像难以直接用于AI模型输入,制约了造林智能化验收的实现。本研究针对造林验收场景提出一种基于无人机影像的MDIEA-YOLO检测模型,旨在实现对造林幼苗的高效识别与计数,提高造林验收的精确度和效率,为林业管理现代化提供技术支持。【方法】为实现上述目标,本研究开发了“多维交互增强注意力模块”(MDIEA),该模块融合了卷积块注意力机制和Shuffle Attention机制,能够高效处理复杂场景和小目标特征,显著提升网络的解析能力。通过将MDIEA嵌入YOLOv8特征提取网络,细化的通道和空间注意力加权增强了关键特征的识别能力。此外,引入XIoU损失函数优化了模型对小型和重叠目标的边界定位能力,进一步提升检测精度。最终,构建了基于无人机影像和MDIEA-YOLO模型的端到端影像预处理流程,实现了造林幼苗的自动识别与计数。【结果】在福建将乐国有林场的实验中,MDIEA-YOLO模型在1年生、2年生、3年生数据集上分别获得了97.5%、96.1%、96.8%的mAP0.5值,明显优于其他对比模型。在不同光照和分辨率条件下,MDIEA-YOLO模型的m AP0.5值均保持在92%以上,显示出良好的鲁棒性。在处理100张影像时,MDIEA-YOLO模型的CPU与GPU处理效率相近,无明显差异,表明该系统在实际应用中具有较高的灵活性和适应性。与人工检验对比发现,该系统在关键指标上展现了与人工检验相当甚至更高的准确性和效率,证明了系统的可靠性和实用性。【结论】本研究提出的造林验收无人机影像预处理系统,有效推动了造林验收的智能化进程,显著提升了验收效率和精度,为造林验收领域提供了新的技术解决方案,具备广泛的应用前景。未来,将继续优化模型性能,扩大数据集规模,以适应更广泛的应用场景,推动林业管理的现代化进程。 展开更多
关键词 数字化造林验收 无人机(UAV) 图像识别 小目标检测 YOLOv8 注意力机制 损失函数优化
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基于深度学习的玉米粒识别系统的设计与实现
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作者 丁电宽 李健 +1 位作者 李立新 邵军波 《现代农业科技》 2025年第14期150-154,165,共6页
玉米作为全球重要的粮食作物之一,其品质检测对保障粮食安全具有重要意义。通过基于深度学习的两阶段目标检测算法对完整饱满、完整偏小和霉变或破损的玉米粒进行检测和识别,以AI EdgeBoard计算卡(FZ3B)为主控芯片,设计了一套玉米粒识... 玉米作为全球重要的粮食作物之一,其品质检测对保障粮食安全具有重要意义。通过基于深度学习的两阶段目标检测算法对完整饱满、完整偏小和霉变或破损的玉米粒进行检测和识别,以AI EdgeBoard计算卡(FZ3B)为主控芯片,设计了一套玉米粒识别系统,利用百度飞桨的EasyData智能数据服务平台对数据集进行标注和预处理,搭建了玉米粒识别模型并进行训练和测试。该系统实现了高效率和高精度的玉米粒识别,可以广泛应用于玉米品质检测等领域。经测试,模型部署到硬件之后,该系统在玉米粒识别任务上的准确率达到了95%以上。 展开更多
关键词 深度学习 玉米粒识别 两阶段目标检测 图像处理 特征点提取
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