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优化改进YOLOv8无人机视角下目标检测算法 被引量:8
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作者 孙佳宇 徐民俊 +3 位作者 张俊鹏 炎梦雪 操文 侯阿临 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期109-120,共12页
针对无人机视角下的目标存在多尺度、目标小、被遮挡与背景复杂等问题,提出了一种基于动态样本注意力尺度序列的YOLOv8改进算法BDAD-YOLO。通过引入BiFormer的思想来改造原模型骨干结构,提高模型对关键信息的关注度,更好地保留目标细粒... 针对无人机视角下的目标存在多尺度、目标小、被遮挡与背景复杂等问题,提出了一种基于动态样本注意力尺度序列的YOLOv8改进算法BDAD-YOLO。通过引入BiFormer的思想来改造原模型骨干结构,提高模型对关键信息的关注度,更好地保留目标细粒度细节信息。由于目标存在大小、位置等多变性,传统卷积并不能很好地处理这一情况,因此基于DCN(deformable convolutional network)的思想,设计了一种可以增强对小目标特征提取的C2_DCf模块,从而进一步提高颈部网络中小目标层对特征信息的融合。提出一种基于动态样本的注意力尺度序列融合框架AFD(attention-scale sequence fusion framework based on dynamic samples),使用轻量化动态点采样并通过融合不同尺度的特征图来增强网络提取多尺度信息的能力。使用WIoU损失函数,改善小目标低质量数据对梯度的不利影响,以加快网络收敛速度。实验结果表明,在VisDrone数据集中的val集与test集上平均精度(mAP@0.5)分别提升了4.6个百分点、3.7个百分点,在DOTA数据集上平均精度(mAP@0.5)提升了2.4个百分点,证明了改进算法的有效性和普适性。 展开更多
关键词 目标检测 无人机视角 YOLOv8 BiFormer 特征融合 损失函数
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基于改进YOLOv8的无人机视角下青皮核桃目标检测
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作者 钟天泽 云利军 +2 位作者 杨璇玺 陈载清 吴明杰 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期24-30,共7页
目前针对核桃测产的方法大多停留在利用传统的统计学模型上,其准确率几乎无法保证。因此,以青皮核桃为例,建立无人机航拍视角下的核桃图像数据集,首次将coordinate attention(CA)机制嵌入YOLOv8模型中,利用改进后的YOLOv8-CA模型算法对... 目前针对核桃测产的方法大多停留在利用传统的统计学模型上,其准确率几乎无法保证。因此,以青皮核桃为例,建立无人机航拍视角下的核桃图像数据集,首次将coordinate attention(CA)机制嵌入YOLOv8模型中,利用改进后的YOLOv8-CA模型算法对青皮核桃进行目标检测。实验结果表明,改进后的新模型YOLOv8-CA与原始YOLOv8和YOLOv5相比,在mAP值上分别提高了0.004和0.051,在Recall值上分别提高了0.019和0.089。 展开更多
关键词 目标识别 无人机视角 机器视觉 果实测产 核桃检测
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基于深度神经网络的数字水表识别与应用
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作者 包霞 褚燕华 +3 位作者 何月 王丽颖 王月明 张晓琳 《兵工自动化》 北大核心 2025年第5期52-56,75,共6页
为提高水务公司对居民用水量的管理,提出一种基于深度神经网络模型的数字式水表读数检测和识别方法。在原始DBNet网络模型的基础上对特征提取网络进行改进,将特征提取网络ResNet网络替换成DPN双路径特征提取网络;使用透视变换算法对倾... 为提高水务公司对居民用水量的管理,提出一种基于深度神经网络模型的数字式水表读数检测和识别方法。在原始DBNet网络模型的基础上对特征提取网络进行改进,将特征提取网络ResNet网络替换成DPN双路径特征提取网络;使用透视变换算法对倾斜的读数区域图像进行校正;采用YOLOv5s网络模型对读数区域中的若干个数字进行识别;通过水表识别应用系统将读数结果进行显示,完成水表图像实时检测与识别的功能。实验结果表明:YOLOv5s网络模型具有较好的鲁棒性,能够准确识别出遮挡、模糊以及双半字符数字,识别准确率高达99.1%。 展开更多
关键词 读数识别 深度神经网络 DBNet 透视变换 目标检测
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锂离子电池缺陷检测技术及失效机理分析研究进展 被引量:1
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作者 李龙飞 郑永泉 +6 位作者 万旺军 徐至宏 汪清利 王琛 贺馨平 夏新辉 夏阳 《材料导报》 北大核心 2025年第11期7-15,共9页
锂离子电池失效分析和检测技术对认识电池失效机理、监测电池状态、诊断和预警电池故障、评估电池寿命和安全性意义重大,同时对锂离子电池的设计开发和性能提升具有指导价值。本文从“材料-电芯-模组-管理系统”多层级角度对锂离子电池... 锂离子电池失效分析和检测技术对认识电池失效机理、监测电池状态、诊断和预警电池故障、评估电池寿命和安全性意义重大,同时对锂离子电池的设计开发和性能提升具有指导价值。本文从“材料-电芯-模组-管理系统”多层级角度对锂离子电池缺陷检测方法进行介绍,并以电池“内生性”失效和“外源性”失效的双视角角度对锂离子电池的失效进行分类,详细讨论了电池缺陷检测技术在锂离子电池双视角失效分析方面的应用。最后,本文提出将失效检测技术与机器学习算法相结合,构建快速高通量检测新体系,并对未来电池失效分析技术进行展望,以期为高安全锂离子电池技术的发展提供重要参考。 展开更多
关键词 锂离子电池 失效分析 缺陷检测 多层级 双视角
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YOLO-SWR:无人机视角下轻量级交通车辆检测算法
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作者 王泉 叶广飞 陈祺东 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第14期112-122,共11页
在智能交通系统中,无人机视角的车辆检测因其灵活性和高效性,受到越来越多的关注。无人机的车辆检测面临目标尺寸小、尺度变化大、复杂背景干扰、计算资源有限等问题,如何在有限的计算资源下提升检测精度是一个重要的挑战。针对以上问题... 在智能交通系统中,无人机视角的车辆检测因其灵活性和高效性,受到越来越多的关注。无人机的车辆检测面临目标尺寸小、尺度变化大、复杂背景干扰、计算资源有限等问题,如何在有限的计算资源下提升检测精度是一个重要的挑战。针对以上问题,提出了一种精度更高且轻量的车辆检测模型YOLO-SWR。在保持三尺度检测的前提下增加了针对小目标的检测层,充分提取小目标的位置信息和细节特征,同时采用共享轻量检测头,减少网络参数量和计算量;在骨干和颈部网络中使用小波变换替代传统卷积,利用低频和高频分量提取多尺度特征;在C3k2模块中集成RDS模块,加强从网络高层的可扩展感受野中提取特征,并通过残差结构和深度可分离卷积融合浅层特征和深层特征,同时缓解梯度消失问题;采用Soft-NMS策略优化目标框筛选过程,提升细节特征的处理精度。实验结果表明,基于筛选后的VisDrone2019数据集,提出的模型YOLO-SWR比基础模型YOLOv11n,在mAP方面提升了9.6个百分点,同时参数量减少了56%。因此,提出的模型YOLO-SWR在精度与轻量化方面均具有显著优势。 展开更多
关键词 小目标检测 轻量化 交通车辆 目标跟踪 无人机视角
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复杂环境下基于实例分割的车道线检测
6
作者 谢春丽 梁梓涵 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期79-86,120,共9页
面对复杂场景下车道线检测存在适应性不够,检测精度不足的问题,笔者提出了一种基于实例分割的车道检测与跟踪算法。该算法利用Encoder-Decoder网络模型来执行实例划分,并引入双注意力机制模块(convolutional block attention module,CB... 面对复杂场景下车道线检测存在适应性不够,检测精度不足的问题,笔者提出了一种基于实例分割的车道检测与跟踪算法。该算法利用Encoder-Decoder网络模型来执行实例划分,并引入双注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM)提升车道线分割的准确性,获取能有效隔离道路特性与环境干扰的划分图像;最后结合可变透视变换矩阵变换道路图像,采用多项式拟合生成车道线参数方程。研究结果显示:该算法在TuSimple数据集上的检测精度达到96.60%,在CULane数据集上F_(S1)分数达到79.8%;不仅显著提升车道线的分割速度,且在复杂交通环境中有良好的鲁棒性和检测精度。 展开更多
关键词 交通运输工程 车道线检测 实例分割 注意力机制 透视变换
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基于多视角时空对齐学习的恶意域名检测方法
7
作者 金学奇 徐红泉 +1 位作者 黄银强 孙志华 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第8期1417-1424,共8页
针对当前恶意域名检测方法对域名字符串信息利用不充分和全局编码特征丢失的问题,提出一种基于多视角时空对齐学习的恶意域名检测新方法。首先,将域名字符串嵌入到图像中,并借助降噪自编码网络和卷积神经网络将域名字符串编码到文本和... 针对当前恶意域名检测方法对域名字符串信息利用不充分和全局编码特征丢失的问题,提出一种基于多视角时空对齐学习的恶意域名检测新方法。首先,将域名字符串嵌入到图像中,并借助降噪自编码网络和卷积神经网络将域名字符串编码到文本和视觉特征空间,构造多视角特征集。然后,将特征图下采样为不同尺度的特征层,通过逐层迭代学习特征的梯度信息,增强特征的语义表达能力。最后,借助交叉注意力机制实现文本特征图和视觉特征图的对齐,并在对齐特征图上利用全局平均池化构造原型集,通过关联原型和待测域名特征,快速给出待测域名合法性的判定。在公开数据集上进行了二分类与多分类的测试,验证了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 恶意域名检测 字符串嵌入 降噪自编码网络 多视角特征 交叉注意力
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非合作无人机地面站及飞手快速搜寻检测技术
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作者 靳啸龙 侯博 +1 位作者 范志良 尹中杰 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第7期36-45,共10页
针对现有无人机反制技术仅对无人机本体进行干扰拦截,导致“治标而不治本”的问题,提出了一种非合作无人机地面站及飞手快速搜寻检测技术。首先,利用时间调制阵列天线信号测向方法测定非合作无人机地面站方位;然后,基于该方位信息使用... 针对现有无人机反制技术仅对无人机本体进行干扰拦截,导致“治标而不治本”的问题,提出了一种非合作无人机地面站及飞手快速搜寻检测技术。首先,利用时间调制阵列天线信号测向方法测定非合作无人机地面站方位;然后,基于该方位信息使用透视投影计算地面站操作飞手在无人机挂载视觉设备中的投影尺寸;最后,重构轻量化目标检测网络,并通过目标投影尺寸信息辅助的网络选择机制实现飞手的快速检测。仿真和实验结果表明:所提技术可实现地面站及飞手的快速搜寻检测,其中在无人机平台上单次测向平均用时9.67 ms,平均测向误差1.08°;对飞手目标的图像检测帧率平均提升了52.98%,重构目标检测网络参数量平均减少59.6%,浮点运算速度平均下降37.7%。所提技术可为非合作无人机反制提供全新思路和方法。 展开更多
关键词 无人机反制 信号测向 时间调制阵列天线 透视投影 快速检测
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A self-sensing HTPB liner for non-destructive monitoring nitroglycerin(NG)migration at the interface between double base propellant and the HTPB liner
9
作者 Jie Wang Bo Liu +4 位作者 Yanchun Li Mengqi Chen Qian Guo Dongming Song Aifeng Jiang 《Defence Technology(防务技术)》 2025年第8期166-175,共10页
During the storage of composite propellants,the migration of plasticizers and other unbonded additives at the interfaces of liner adhesives has garnered significant attention in understanding liner failure mechanisms,... During the storage of composite propellants,the migration of plasticizers and other unbonded additives at the interfaces of liner adhesives has garnered significant attention in understanding liner failure mechanisms,aging processes,and safety performance.However,there is currently no non-destructive and quantitative detection method for migration of plasticizers in propellant liner.In this study,we developed a HTPB sensing liner by incorporating conductive fillers-namely carbon black(CB),carbon nanotubes(CNTs),and graphene nanoplatelets(GNP)-into the HTPB matrix.The synergistic interaction between CNTs and GNP facilitates the formation of a tunneling conductive network that imparts electrical conductivity to the HTPB liner.To elucidate the functional relationship between conductivity and nitroglycerin(NG)migration,we applied the HTPB sensing liner onto double base propellant surfaces and measured both the conductivity of the sensing layer and NG migration during a 71℃accelerated aging experiment.The results shows that when CNTs/GNP content reaches 3wt%,there is an exponential correlation between conductivity and NG migration with a fitting degree of 0.9652;the average response sensitivity of DR/R0 relative to NG migration is calculated as 41.69,with an average deviation of merely 5.67%between NG migrations derived from conductivity fittings compared to those obtained via TGA testing results.Overall,this sensing liner exhibits excellent capabilities for detecting NG migration nondestructively and quantitatively while offering a novel approach for assessing interfacial component migrations as well as debonding defects in propellantsda promising avenue for future self-monitoring strategies regarding propellant integrity. 展开更多
关键词 Sensing liner Electrical conductivity Nitroglycerine migration non-destructive detection
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基于改进YOLOv5s的无人机小目标检测算法 被引量:2
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作者 宋耀莲 王粲 +1 位作者 李大焱 刘欣怡 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2417-2426,共10页
为了解决传统目标检测算法对无人机(UAV)航拍小目标存在错漏检严重的问题,提出基于YOLOv5的无人机小目标检测算法FDB-YOLO.在YOLOv5的基础上增加小目标检测层,优化特征融合网络,充分利用网络浅层小目标细粒信息,提升网络感知能力;提出... 为了解决传统目标检测算法对无人机(UAV)航拍小目标存在错漏检严重的问题,提出基于YOLOv5的无人机小目标检测算法FDB-YOLO.在YOLOv5的基础上增加小目标检测层,优化特征融合网络,充分利用网络浅层小目标细粒信息,提升网络感知能力;提出损失函数FPIoU,通过充分利用锚框的几何性质,采用四点位置偏置约束函数,优化锚框定位,加快损失函数收敛速度;采用结合注意力机制的动态目标检测头(DyHead),通过增加尺度、空间、任务感知提升算法检测能力;在特征提取部分引入双级路由注意力机制(BRA),通过有选择性地对相关区域进行计算,过滤无关区域,提升模型的检测精确度.实验证明,在VisDrone2019数据集上,本算法与YOLOv5s目标检测算法相比,精确率提升了3.7个百分点,召回率提升了5.1个百分点,mAP50增加了5.8个百分点,mAP_(50∶95)增加3.4个百分点,并且相比当前主流算法而言都有更加优秀的表现. 展开更多
关键词 无人机视角 小目标检测层 损失函数 注意力机制 YOLOv5
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直角三棱镜补充视角的密封圈缺陷检测研究 被引量:1
11
作者 秦琴 曹龙 +2 位作者 庄绪宁 汪光宇 屠子美 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期626-634,共9页
为解决三维激光检测中被测物体底面点云无法被高效获取的问题,本文提出了基于直角三棱镜折射原理的补充视角三维点云扫描获取方法。该方法使用直角三棱镜将底面图像折射到侧面,弥补了三维检测的底面检测视角缺失的问题,补充了底面检测... 为解决三维激光检测中被测物体底面点云无法被高效获取的问题,本文提出了基于直角三棱镜折射原理的补充视角三维点云扫描获取方法。该方法使用直角三棱镜将底面图像折射到侧面,弥补了三维检测的底面检测视角缺失的问题,补充了底面检测视角。本文以密封圈作为缺陷检测对象,采用结构光三维相机采集三维点云。与直接扫描法相比,本方法可以一次性实时、快速地寻找出密封圈完整的表面缺陷,尤其使底面缺陷检测变得更容易,且无需设置特殊的夹取装置或复杂的机械臂等机械结构,仅需增加一块直角三棱镜。实验证实,直角三棱镜补充视角的点云扫描方法能够达到成像要求,对常见的密封圈断裂缺陷与塌陷缺陷均可很好的检出,检测准确率可达到100,满足密封密封圈缺陷检测的需求。 展开更多
关键词 三维检测 直角三棱镜 补充视角 折射 反射 缺陷检测
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基于检测框下边沿的单目视觉车辆测距研究
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作者 刘宏利 王雨林 +1 位作者 邵磊 李季 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期415-420,共6页
对车辆测距是当今驾驶领域的热门研究方向。针对传统测距方法测距精度受到车型大小影响的问题以及前车存在的X轴偏移问题,提出了基于检测框下边沿中心点的车辆测距模型。该模型通过使用单目视觉摄像头及车辆检测算法获取前方车辆的位置... 对车辆测距是当今驾驶领域的热门研究方向。针对传统测距方法测距精度受到车型大小影响的问题以及前车存在的X轴偏移问题,提出了基于检测框下边沿中心点的车辆测距模型。该模型通过使用单目视觉摄像头及车辆检测算法获取前方车辆的位置信息,并通过车辆检测框得出的下边沿中心点坐标,以及相机安装的俯仰角信息综合建立了车辆测距模型,解决了车型大小带来的误差问题;通过构建三角函数模型,解决了前车相对于实验车辆存在的X轴分量问题,并优化改进了前车安全距离的判定方式;设定车尾矩形框中心点横坐标与车辆外接矩形框宽度的比值λ,根据λ取值分情况讨论,使该模型更符合场景应用需要。并提出了基于测距关键点的逆透视变换模型,减小了测距误差。实验表明,改进后测距模型的测距精度不受车型大小的影响且能考虑到前车位置的X轴分量问题,改进后的测距模型相对于传统测距模型,测距误差降低了约1.5%,且测距精度明显提高。 展开更多
关键词 单目视觉 测距 逆透视变换 检测框下边沿中心点 目标检测
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基于不规则目标检测的指针式仪表读数识别方法 被引量:3
13
作者 潘宇强 姚垚 +1 位作者 张林 高俊涛 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第6期100-105,共6页
针对目前指针式仪表读数识别方法流程多、累计误差大、对倾斜图像识别效果差的问题,提出一种基于不规则目标检测网络的指针式仪表读数识别方法。首先构建校准网络结构,提取不规则目标顶点坐标,实现对图像自动进行透视变换,强化整体网络... 针对目前指针式仪表读数识别方法流程多、累计误差大、对倾斜图像识别效果差的问题,提出一种基于不规则目标检测网络的指针式仪表读数识别方法。首先构建校准网络结构,提取不规则目标顶点坐标,实现对图像自动进行透视变换,强化整体网络对倾斜样本的学习性能;随后利用卷积神经网络直接提取图像特征,实现读数信息的回归任务,减少方法步骤;最后整合模型,使倾斜校准与读数识别任务通过同一个可反向传播的神经网络学习并实现。实验表明,该方法提高了对倾斜仪表图像的读数识别精度,读数流程短、识别效率高。 展开更多
关键词 指针式仪表 不规则目标检测 透视变换 倾斜校准 读数识别
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基于计算机视觉的混凝土表观裂缝识别和宽度测量 被引量:3
14
作者 王文斌 王啸霆 +1 位作者 王涛 陈曦 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2024年第3期41-51,共11页
对钢筋混凝土(reinforcement concrete, RC)结构表观裂缝的高效识别可以为结构震损快速评估提供佐证。无论在地震现场还是实验室环境,此类工作均表现出量大、重复的特征,适合利用计算机视觉技术完成,以弥补人工方式低效、不确定性强的... 对钢筋混凝土(reinforcement concrete, RC)结构表观裂缝的高效识别可以为结构震损快速评估提供佐证。无论在地震现场还是实验室环境,此类工作均表现出量大、重复的特征,适合利用计算机视觉技术完成,以弥补人工方式低效、不确定性强的劣势。以消费级相机输出图像作为数据源,融合U-Net和VGG-16构造适用于混凝土表观裂缝识别的卷积神经网络(convolutional neuralnetwork, CNN)模型,依托多类型RC构件裂缝图像数据库完成模型训练和测试。利用形态学运算、Otsu阈值分割等技术进一步优化裂缝识别结果作为宽度测量的输入数据。为降低相机光轴与裂缝平面不垂直带来的裂缝宽度测量误差,通过特定靶标对原始图像进行透视误差校正,经检验,透视误差校正后的裂缝宽度测量的平均偏差最大可降低约25%。 展开更多
关键词 表观裂缝 计算机视觉 裂缝识别 裂缝宽度测量 透视误差校正
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基于几何透视图像预处理和CNN的全景图像交通标志识别算法 被引量:2
15
作者 曹峻凡 张向利 +1 位作者 闫坤 张红梅 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第7期171-176,共6页
为解决深度学习方法在高清全景图像中检测交通标志遇到图形处理器资源不足、小目标容易漏检、检测速度过慢等问题,采用小目标过采样训练数据生成方法、图像分块和几何透视检测预处理方法以及改进的轻量神经网络Improved-Tiny-YOLOv3,提... 为解决深度学习方法在高清全景图像中检测交通标志遇到图形处理器资源不足、小目标容易漏检、检测速度过慢等问题,采用小目标过采样训练数据生成方法、图像分块和几何透视检测预处理方法以及改进的轻量神经网络Improved-Tiny-YOLOv3,提出了一种基于深度学习的轻量级全景图像中交通标志检测方法。并在Tsinghua-Tencent 100K数据集上进行了实验,mAP值达到92.7%,在Nvidia 1080Ti显卡上检测速度可达到20 FPS,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 交通标志检测识别 Improved-Tiny-YOLOv3 几何透视法 随机裁剪 CIoU 全景图像
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基于改进YOLOv5s 的药盒钢印日期识别方法 被引量:1
16
作者 黄杨乐天 刘宜胜 王俊茹 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第7期189-196,共8页
目的药盒的钢印日期与背景对比度低,字符轮廓不明显,识别易受环境光线干扰,对此提出一种基于机器视觉的识别方法。方法使用改进YOLOv5s模型,首先对采集的药盒数据集进行透视变换校正,并进行数据增强。通过在模型的骨干网络中融合位置注... 目的药盒的钢印日期与背景对比度低,字符轮廓不明显,识别易受环境光线干扰,对此提出一种基于机器视觉的识别方法。方法使用改进YOLOv5s模型,首先对采集的药盒数据集进行透视变换校正,并进行数据增强。通过在模型的骨干网络中融合位置注意力机制(CA),减少冗余信息的干扰;颈部网络根据加权双向特征金字塔网络(BiFPN)引入权重,更好地平衡不同尺寸图层的特征信息;引入动态聚焦损失函数(WIoU),降低高质量样本对训练的干预,提高模型的泛化能力。结果在自建钢印字符数据集上的实验结果表明,改进网络对药盒钢印日期识别的平均精度值达到了99.41%,比原始模型提升了2.38%,帧率为80.01帧/s。结论改进后的YOLOv5模型对药盒钢印日期的检测精度优于原有网络,对可以满足药盒生产线的实时性要求。 展开更多
关键词 钢印日期 透视变换 目标检测 加权特征图 注意力机制
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太阳能电池片图像校正与表面缺陷检测 被引量:3
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作者 朱栋 胡伟笑 赵腾 《电子测量技术》 北大核心 2024年第8期126-133,共8页
针对太阳能电池片图像的透视失真与表面缺陷检测问题,提出一种基于虚拟相机的太阳能电池片图像的透视校正方法和改进YOLOv5s的神经网络模型。首先,根据相机外参构建水平姿态的虚拟相机,建立原图与虚拟相机的透视映射关系,以实现原图的... 针对太阳能电池片图像的透视失真与表面缺陷检测问题,提出一种基于虚拟相机的太阳能电池片图像的透视校正方法和改进YOLOv5s的神经网络模型。首先,根据相机外参构建水平姿态的虚拟相机,建立原图与虚拟相机的透视映射关系,以实现原图的透视校正。然后,采用动态头部来提高YOLOv5s头部的表示能力,并在C3模块的瓶颈处加入感受野增强模块RFI来提高小目标感受野。最后,将YOLOv5s的定位loss与NWD loss进行融合来弥补小目标位置偏差。实验结果表明,基于虚拟相机的透视校正,其效果明显优于传统方法且运行时间更短;同时改进后的YOLOv5s模型对比YOLOv5s、YOLOv7、YOLOv8平均精度分别提高6.1%、27.7%、1.1%,对太阳能电池片表面质量检测具有实际应用价值。 展开更多
关键词 太阳能电池片 透视校正 虚拟相机 YOLOv5s 缺陷检测
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水稻行线检测和导航信息提取方法——基于相机位姿
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作者 刘汉文 李彦明 +2 位作者 刘子翔 黄飞 刘成良 《农机化研究》 北大核心 2024年第12期15-21,共7页
为了避免除草机器人在自动驾驶除草过程中碾压和损伤水稻苗,针对单目相机行线检测结果难以提取正确的导航信息导致无法保证除草机器人行驶在正确路径上的问题,提出了基于相机位姿的水稻行线检测和导航信息提取方法。在所规定的坐标系下... 为了避免除草机器人在自动驾驶除草过程中碾压和损伤水稻苗,针对单目相机行线检测结果难以提取正确的导航信息导致无法保证除草机器人行驶在正确路径上的问题,提出了基于相机位姿的水稻行线检测和导航信息提取方法。在所规定的坐标系下,利用相机位姿建立像素坐标系与世界坐标系对应坐标的映射关系,根据映射关系对图像进行透视变换并选择感兴趣区域;对感兴趣区域进行图像预处理,采用滑窗法进行水稻行识别;根据坐标映射关系,将水稻行识别结果转换为世界坐标系下的导航信息。试验结果表明:本算法可以实现水稻行线检测与导航信息的提取,同时对于行线弯曲、断行、行线连通等典型情况也适用。在Nvidia Jetson TX2平台上,处理1幅图像并提取导航信息的平均用时约为0.5s,水稻行线识别准确率为97%,成功识别所提取导航线的平均误差为39.0909mm,可以满足除草机器人行线跟踪的实时性与准确性要求。 展开更多
关键词 水稻行 导航信息 除草机器人 相机位姿 机器视觉 透视变换
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迷宫机器人迷宫信息提取方法研究
19
作者 袁臣虎 张丽娜 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第1期129-135,共7页
针对迷宫机器人自主获取迷宫信息耗时长、耗能高、信息缺失等问题,提出借助图像处理相关方法获取迷宫单元格信息,以提升迷宫机器人迷宫任务效率。针对迷宫图像中的亮度不均、色彩异化等固有缺陷,提出一种融合Kirsch和改进Canny算子的迷... 针对迷宫机器人自主获取迷宫信息耗时长、耗能高、信息缺失等问题,提出借助图像处理相关方法获取迷宫单元格信息,以提升迷宫机器人迷宫任务效率。针对迷宫图像中的亮度不均、色彩异化等固有缺陷,提出一种融合Kirsch和改进Canny算子的迷宫单元格边缘检测方法,实现了迷宫单元格的边缘特征提取。利用图像形态学原理,对迷宫单元格特征进行去噪、合并、膨胀和填充,实现图像边缘增强。针对迷宫单元格特征,提出了一种像素分块匹配特征法进行迷宫单元格信息匹配,以实现迷宫单元格的信息提取。实验结果表明对亮度范围在γ=1.1且拍摄角度30度及以上的迷宫图像信息提取正确率达到100%,因此,提出的迷宫信息提取方法是实际可行的,为后续迷宫机器人迷宫任务的高效执行提供了保证。 展开更多
关键词 透视变换 特征匹配 边缘检测 迷宫机器人
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基于文本图像修正的两阶段船名识别框架
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作者 卢鹏涛 蒋雯 +2 位作者 黄菊 孙水发 汪方毅 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期30-39,共10页
船舶名称(牌照)识别在水路运输系统中发挥着重要的作用。针对船舶名称在内河航道中目标较小且航道两岸观测船舶存在较大倾斜角度导致难以识别的问题,提出一个以自然场景文本检测算法(differentiable binarization,DB)和文本识别算法(con... 船舶名称(牌照)识别在水路运输系统中发挥着重要的作用。针对船舶名称在内河航道中目标较小且航道两岸观测船舶存在较大倾斜角度导致难以识别的问题,提出一个以自然场景文本检测算法(differentiable binarization,DB)和文本识别算法(convolutional recurrent neural network,CRNN)为基础的船舶名称自动识别框架(automatic ship name identification,ASNI),ASNI包括以下3个部分:船名检测、文本图像修正和识别,其中,船名文本图像修正由船名矫正模块和超分辨率重建模块构成。首先,该框架利用DB算法对图像船名候补区域特征进行自适应尺度融合处理获取特征图,通过特征映射预测生成的二值图像寻找连接区域,以此获得船名感兴趣区域(ROI)。其次,在船名检测之后引入船名矫正模块,基于透视变换对ROI中船名不规则文本进行矫正。此外,设计超分辨率重建模块,对矫正后的船名图像进行超分辨率重建处理,以提高船名图像的分辨率。最后,利用CRNN算法对文本图像修正后的ROI中船名进行识别得到最终结果。通过在内河航道船舶数据集(ship license plate,SLP)上进行训练和测试,最终实验结果显示,ASNI框架对船舶识别的平均准确率为87.50%,相比于基础框架提升了3.12%。本文设计的框架有效解决了因分辨率不足和倾斜导致船舶识别不准确的问题,相比基础框架,ASNI有更好的识别效果。 展开更多
关键词 船舶名称识别 文本检测 透视变换 超分辨率
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