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Pattern recognitionbased method for radar antideceptive jamming 被引量:2
1
作者 Ma Xiaoyan Qin Jiangmin Li Jianxun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第4期802-805,共4页
In order to make the effective ECCM to the deceptive jamming, especially the angle deceptive jamming, this paper establishes a signal-processing model for anti-deceptive jamming firstly, in which two feature-extractin... In order to make the effective ECCM to the deceptive jamming, especially the angle deceptive jamming, this paper establishes a signal-processing model for anti-deceptive jamming firstly, in which two feature-extracting algorithms, i.e. the statistical algorithm and the neural network (NN) algorithm are presented, then uses the RBF NN as the classitier in the processing model. Finally the two algorithms are validated and compared through some simulations. 展开更多
关键词 angle deceptive jamming ANTI-JAMMING pattern recognition feature extraction neural network.
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Feature fusion method for edge detection of color images 被引量:4
2
作者 Ma Yu Gu Xiaodong Wang Yuanyuan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2009年第2期394-399,共6页
A novel feature fusion method is proposed for the edge detection of color images. Except for the typical features used in edge detection, the color contrast similarity and the orientation consistency are also selected... A novel feature fusion method is proposed for the edge detection of color images. Except for the typical features used in edge detection, the color contrast similarity and the orientation consistency are also selected as the features. The four features are combined together as a parameter to detect the edges of color images. Experimental results show that the method can inhibit noisy edges and facilitate the detection for weak edges. It has a better performance than conventional methods in noisy environments. 展开更多
关键词 color image processing edge detection feature extraction feature fusion
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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
3
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
4
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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论“拣矸就是拣图像”的学术思想
5
作者 马宏伟 张烨 +5 位作者 王鹏 曹现刚 聂珍 魏小荣 周文剑 张明臻 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第5期291-300,共10页
煤矸石分拣是提高煤炭质量最基本、最有效、最重要的技术措施,提高煤矸石分拣的准确性、高效性是煤矸石分拣面临的严峻挑战。深入研究分析了现有“抓取分拣”“拨叉分拣”和“气动分拣”3种煤矸石智能分拣系统架构和原理,提出了“拣矸... 煤矸石分拣是提高煤炭质量最基本、最有效、最重要的技术措施,提高煤矸石分拣的准确性、高效性是煤矸石分拣面临的严峻挑战。深入研究分析了现有“抓取分拣”“拨叉分拣”和“气动分拣”3种煤矸石智能分拣系统架构和原理,提出了“拣矸就是拣图像”的学术思想,建立了“拣矸就是拣图像”学术思想的逻辑架构,阐明了“拣矸就是拣图像”学术思想的基本内涵,主要包括基于图像的煤矸石识别、基于图像的煤矸石分拣特征提取、图像驱动的分拣器动态目标跟踪和基于图像序列的多任务多分拣器协同等关键技术。针对基于图像的煤矸石识别问题,提出了将视觉图像和射线图像融合的识别原理和方法,能够有效提高煤矸石识别的准确率;针对煤矸石图像分拣特征提取问题,提出了基于煤矸石图像的平面特征和深度特征提取和融合算法,构建了煤矸石分拣立方体,能够提高煤矸石分拣的准确性;针对动态煤矸石跟踪问题,提出了基于图像的煤矸石匹配跟踪和路径规划方法,能够提高分拣的精准性和可靠性;针对多分拣器智能协同分拣问题,提出了以煤矸石图像信息库为基础,构建分拣器综合收益函数实现多分拣器多任务最优分配,融合强化学习方法实现多分拣器智能协同控制以及分拣器数量最优配置,能够有效提高多分拣器系统的分拣效率。按照“拣矸就是拣图像”的学术思想,自主研发了双机械臂桁架式煤矸石分拣机器人实验平台,验证了该学术思想的正确性和可行性,并在铜川矿业公司玉华煤矿成功应用。“拣矸就是拣图像”的学术思想为破解煤矸石分拣智能化、精准化、高效化难题奠定了理论基础。 展开更多
关键词 拣矸就是拣图像 图像识别 图像特征提取 图像驱动 动态目标跟踪 智能协同分拣
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基于Snake与注意力机制的船舶实例分割方法
6
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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融合多元特征的E-TransUNet模型施工道路要素分类
7
作者 胡荣明 张宵宵 +2 位作者 竞霞 廖雨欣 黄旭昆 《遥感信息》 北大核心 2025年第2期11-19,共9页
针对施工道路影像中因背景信息复杂导致道路提取错分、漏分及边缘粗糙的问题,提出了一种融合多元特征的E-TransUNet模型施工道路要素提取方法。E-TransUNet模型通过设计多元特征增强模块对图像特征信息进行增强;在模型下采样中融入空洞... 针对施工道路影像中因背景信息复杂导致道路提取错分、漏分及边缘粗糙的问题,提出了一种融合多元特征的E-TransUNet模型施工道路要素提取方法。E-TransUNet模型通过设计多元特征增强模块对图像特征信息进行增强;在模型下采样中融入空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)模块,增强网络对道路影像多尺度特征的提取能力;跳跃连接部分加入卷积注意力(convolutional block attention module,CBAM)模块,从不同维度上捕获道路特征之间的相关性;最后组合采用Dice loss和CE loss作为损失函数解决样本数量不均衡问题。结果表明,该方法对施工道路要素的提取在OA、MIoU和MPA指标分别达到了93.30%、80.37%和91.19%,相比其他网络U-Net、DeeplabV3+、Swin-Unet、HRNet和SegFormer提取效果更好,为施工道路提供了准确的要素提取方法。 展开更多
关键词 施工道路提取 特征增强 语义分割 TRANSFORMER 图像处理
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基于深度学习的玉米粒识别系统的设计与实现
8
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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基于模式识别的光纤通信网络异常信号检测研究
9
作者 宋志远 赵建 《激光杂志》 北大核心 2025年第8期192-197,共6页
为精准检测光纤通信网络中异常信号,为网络故障诊断及信号修复提供依据,保障光纤通信网络的平稳运行,提出基于模式识别的光纤通信网络异常信号检测方法。分析光纤通信网络信号异常模式,构建包含不同异常模式的信号样本数据集;利用经验... 为精准检测光纤通信网络中异常信号,为网络故障诊断及信号修复提供依据,保障光纤通信网络的平稳运行,提出基于模式识别的光纤通信网络异常信号检测方法。分析光纤通信网络信号异常模式,构建包含不同异常模式的信号样本数据集;利用经验模态分解方法去除光纤通信网络信号中的噪声,从去噪信号中提取瞬时频率、裕度、偏斜度以及峭度4个特征向量,用于光纤通信网络信号的特征表示;建立基于最小二乘支持向量机的异常信号检测模型,利用构建的样本数据集对其实施训练,将提取的光纤通信网络信号特征信息输入至训练好的检测模型中,模型输出结果就是光纤通信网络异常信号检测结果,即光纤通信网络信号异常模式。实验表明,该方法可以精准检测出光纤通信网络信号异常模式,在低信噪比条件下检测灵敏度可达91%以上。 展开更多
关键词 模式识别 光纤通信 网络信号 异常检测 特征向量提取 最小二乘支持向量机
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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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基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法研究 被引量:2
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作者 马富齐 穆睿昕 +3 位作者 贾嵘 王波 赵宇航 马恒瑞 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第11期51-62,共12页
局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了... 局部放电是表征电力设备绝缘状态的重要指标,研究局部放电辨识对保障电力设备及电网安全运行意义重大。然而局部放电信号微弱,不同类型局部放电特征差异小,现有基于单数据源的局部放电监测方法信息利用率低、辨识精度有限。为此,提出了一种基于声光融合成像特征解析的电力设备局部放电精细识别方法。首先,对采集到的放电音频和声像图进行滑动特征提取,构成声光融合特征矩阵。其次,将特征矩阵嵌入多元时间序列,利用门控双轴编码模型并行地从时间轴方向和特征轴方向进行信息抽取、权重分配及特征重组。最后,计算重组特征向量属于各个类别的概率,实现局部放电高精度辨识。结果表明,所提方法能够实现对多种放电类型的精确识别,其准确率可达98.32%,相较基于单数据源特征的局部放电辨识表现出更好的检测效果。 展开更多
关键词 局部放电 声光融合成像 多元特征解析 时间序列 模式识别
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基于混合双分支卷积神经网络和图卷积神经网络的全色锐化方法 被引量:1
12
作者 王文卿 张小乔 +2 位作者 何霁 刘涵 刘丁 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期649-657,共9页
多光谱图像全色锐化是遥感影像处理与解译领域的热点问题。相较于传统全色锐化方法,基于深度学习的全色锐化方法聚焦于图像深层次特征的提取,大幅提升了融合图像的质量。本文提出一种基于混合双分支卷积神经网络和图卷积神经网络的全色... 多光谱图像全色锐化是遥感影像处理与解译领域的热点问题。相较于传统全色锐化方法,基于深度学习的全色锐化方法聚焦于图像深层次特征的提取,大幅提升了融合图像的质量。本文提出一种基于混合双分支卷积神经网络和图卷积神经网络的全色锐化方法,旨在同时挖掘图像的光谱、空间与非几何结构信息,以提升融合图像空间分辨率和光谱分辨率。本方法建立在多分辨率分析融合框架的基础上,利用深度神经网络构建了特征提取、特征融合和图像重构模块。混合双分支网络模块是由2D和3D卷积神经网络构建,其中,2D卷积神经网络负责挖掘多光谱图像与全色图像的空间特征,3D卷积神经网络负责挖掘图像的光谱特征。引入了图卷积神经网络以捕捉图像图结构中节点的空间关系,从而整合非局部信息。将多光谱图像与全色图像的空间、光谱和非几何特征通过特征融合模块进行融合。将融合特征输入图像重构网络重建高质量多光谱图像。本文算法在GeoEye-1和IKONOS遥感数据上进行了实验验证,实验结果表明:与其他方法相比,本文算法在主观视觉和客观评价指标上均表现出优秀性能。 展开更多
关键词 图像融合 遥感 图像处理 深度学习 卷积神经网络 机器学习 特征提取 图像重构
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钢丝绳横向振动倾斜矩形拟合图像识别研究
13
作者 任一男 彭玉兴 +1 位作者 常向东 卢昊 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期6-10,共5页
为了改善传统钢丝绳横向振动图像识别算法的检测效果,提高检测准确率与实时性,降低拍摄中残影现象和背景干扰带来的误差,提出一种基于倾斜矩形拟合的钢丝绳横向振动图像识别算法,并结合Visual Studio编程平台与OpenCV软件库使用C++语言... 为了改善传统钢丝绳横向振动图像识别算法的检测效果,提高检测准确率与实时性,降低拍摄中残影现象和背景干扰带来的误差,提出一种基于倾斜矩形拟合的钢丝绳横向振动图像识别算法,并结合Visual Studio编程平台与OpenCV软件库使用C++语言进行算法设计。经过对比验证,在较低的输入图像分辨率(640×480)和帧率(30fps)下,本算法能准确识别钢丝绳横向振动幅值与振动频率,提高了钢丝绳横向振动的检测精度:振幅误差小于0.8%、频率检测误差小于0.15%,降低了由昂贵的高速相机带来的检测成本。 展开更多
关键词 钢丝绳振动 图像识别 特征提取 轮廓拟合
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基于实例分割和机器学习的育肥猪群体体重估测方法研究
14
作者 罗世林 何秀文 +3 位作者 欧阳梦 俞正阳 梁亚茹 杨小玲 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第10期153-160,共8页
针对规模化育肥猪生产养殖,传统的猪只称重方法存在自动化水平低、效率低、费时费力、易造成猪只应激等问题,提出一种基于实例分割与机器学习相结合的非接触式育肥猪群体体重估测方法。使用Mask R-CNN和Mask2former两种不同的实例分割... 针对规模化育肥猪生产养殖,传统的猪只称重方法存在自动化水平低、效率低、费时费力、易造成猪只应激等问题,提出一种基于实例分割与机器学习相结合的非接触式育肥猪群体体重估测方法。使用Mask R-CNN和Mask2former两种不同的实例分割算法获取群猪的掩膜轮廓,并进行效果对比。Mask R-CNN和Mask2former的分割精度分别为93.86%、98.98%,最终选择Mask2former实例分割模型。结合群猪分割掩膜的图像信息,提取掩膜图像的相关特征参数作为模型的数据输入,采用不同的算法构建多种体重估测模型并进行比较。结果表明,随机森林估测模型的效果最好,其决定系数R2为0.94,平均绝对误差为7.92 kg,平均相对误差为2.58%。基于实例分割与机器学习的非接触式育肥猪群体体重估测研究方法可以较好地预测体重,为实现群猪自动称重提供技术与理论支持。 展开更多
关键词 育肥猪群体 体重估测 图像处理 实例分割 机器学习 特征提取
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基于图像纹理特征的高适应性低成本蒸发器结霜状态智能识别方法对比
15
作者 徐英杰 张恒瑞 +3 位作者 柳云宇 周晓晓 韩晓红 陈光明 《制冷学报》 北大核心 2025年第4期61-74,共14页
误除霜或除霜不及时将导致制冷/热泵机组能耗增加、稳定性降低、故障率提升。精准识别结霜状态从而及时除霜是提升制冷/热泵性能的重要方向。基于数字/智能技术的结霜状态识别方法展现出较好的潜力,但现有技术在实际应用的复杂条件下,... 误除霜或除霜不及时将导致制冷/热泵机组能耗增加、稳定性降低、故障率提升。精准识别结霜状态从而及时除霜是提升制冷/热泵性能的重要方向。基于数字/智能技术的结霜状态识别方法展现出较好的潜力,但现有技术在实际应用的复杂条件下,识别准确率明显降低,亟待改善。基于此,以蒸发器表面图像的纹理特征为切入点,提出以灰度共生矩阵提取纹理特征并结合麻雀算法优化后的极限学习机进行分类的智能识别方法。有望规避拍摄角度、光照强度等外部条件的影响,实现较强的适应性。建立实验装置,实验采集4125张复杂工况下3种结霜状态的蒸发器图像样本,对新方法进行了验证和对比研究。结果表明,该方法在不同工况下识别准确率可接近或高于95%,显著高于现有的方法5%~35%。该方法的稳定性较高,成本较低,表现出良好的应用潜力。 展开更多
关键词 结霜状态识别 灰度共生矩阵 数字图像 纹理特征 除霜
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双谱分析的辐射噪声线谱源深度辨识方法
16
作者 宋楠楠 王晓燕 +1 位作者 梅贝宁 安良 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第8期1609-1617,共9页
针对基于功率谱线谱幅度起伏的水面/水下目标辨识方法在低信噪比条件下性能下降问题,本文利用高阶谱抑制高斯噪声的特性,提出了一种基于辐射噪声高阶谱线谱起伏特性的声源深度辨识方法。采用频谱分析法,在理论上证明了双谱分析对声源深... 针对基于功率谱线谱幅度起伏的水面/水下目标辨识方法在低信噪比条件下性能下降问题,本文利用高阶谱抑制高斯噪声的特性,提出了一种基于辐射噪声高阶谱线谱起伏特性的声源深度辨识方法。采用频谱分析法,在理论上证明了双谱分析对声源深度差异导致的线谱起伏特性差异的敏感性,建立了双谱线谱起伏指数模型,并用于辐射噪声线谱源的深度辨识。研究表明:相较于功率谱分析方法,本文提出的双谱线谱起伏指数将水面和水下声源线谱的差异性区间拓宽约5.7倍,提高了利用辐射噪声线谱起伏特性进行声源深度辨识的稳健性,对水声目标的特征提取与识别具有重要意义。 展开更多
关键词 辐射噪声 高阶谱 双谱分析 深度辨识 线谱起伏 特征提取 目标识别 水声信号处理
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基于语义分割的乡村道路识别
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作者 曹新宇 张太红 +1 位作者 赵昀杰 姚芷馨 《现代电子技术》 北大核心 2025年第2期179-186,共8页
针对目前智能农机在乡村复杂环境下行驶时对周围特征识别精度不足的问题,以乡村道路场景为研究对象,提出一种改进PP-LiteSeg模型。首先使用STDC对图像特征进行提取,在保证轻量化的同时确保特征信息完整;然后将条形池化引入简单金字塔模... 针对目前智能农机在乡村复杂环境下行驶时对周围特征识别精度不足的问题,以乡村道路场景为研究对象,提出一种改进PP-LiteSeg模型。首先使用STDC对图像特征进行提取,在保证轻量化的同时确保特征信息完整;然后将条形池化引入简单金字塔模块,加强特征的提取能力,并将坐标注意力加入统一注意力融合模块,进一步加强多尺度特征的融合,捕获更为丰富的信息,从而提高模型对乡村复杂场景识别的准确率。实验结果表明,在不同场景下,所提模型可以达到较好的分割效果,建筑物、柏油路、障碍等单个类别的准确率均达到80%以上,能够有效地分割乡村道路场景。改进模型可为智能农机在乡村道路场景下的安全行驶提供技术参考。 展开更多
关键词 语义分割 乡村道路 特征识别 条形池化 坐标注意力 场景分类 图像处理
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云计算下大规模激光图像快速分类和识别方法 被引量:1
18
作者 朱阳燕 梅香香 《激光杂志》 北大核心 2025年第3期113-119,共7页
大规模激光图像识别方法受到计算能力和数据处理速度的限制,难以满足快速分类和识别需求。云计算的出现,给解决该问题提供了思路。设计一种云计算下大规模激光图像快速分类和识别方法。利用云计算平台对激光图像进行数学形态分析和预处... 大规模激光图像识别方法受到计算能力和数据处理速度的限制,难以满足快速分类和识别需求。云计算的出现,给解决该问题提供了思路。设计一种云计算下大规模激光图像快速分类和识别方法。利用云计算平台对激光图像进行数学形态分析和预处理,确保图像在后续处理中能够保持一致的形态和特征。借助平台上的小波分析技术,对预处理后的激光图像实施降噪处理,有效去除图像中的噪声干扰,提升图像质量。在得到无噪声图像后,进一步利用云计算平台的分布式资源,高效提取图像特征,获取精确描述图像纹理属性的特征参量。将这些特征参量与其他特征相结合,共同构建出完整的图像特征向量。通过比较不同图像的特征向量,准确判断它们之间的相似性和差异性,实现激光图像的精确分类和识别。实验数据对比分析表明,相较于传统方法,该方法在处理速度和识别精度上均有显著的提升,不仅能够有效地处理大规模激光图像数据,还能显著提高图像识别的准确性和效率,为激光图像识别技术的发展提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 云计算 大规模激光图像 降噪处理 特征提取 快速识别
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基于迁移学习的EfficientNet矿用带式输送机除铁器异物识别
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作者 杨海龙 袁逸萍 +3 位作者 樊盼盼 肖鹿 赵飞阳 袁少珂 《煤炭科学技术》 北大核心 2025年第S1期443-453,共11页
在矿山作业中,带式输送机中的原煤输送带常混入锚杆、锚索、挖机铲齿和托盘等金属器件,需通过除铁器将这些异物吸走,以避免铁器与运煤发生磕碰或刺穿输送带,从而影响带式输送机的正常运行。针对矿用带式输送机除铁器在运行过程中经常面... 在矿山作业中,带式输送机中的原煤输送带常混入锚杆、锚索、挖机铲齿和托盘等金属器件,需通过除铁器将这些异物吸走,以避免铁器与运煤发生磕碰或刺穿输送带,从而影响带式输送机的正常运行。针对矿用带式输送机除铁器在运行过程中经常面临尘雾和低照度复杂的工作环境,提出了一种适用于低照度及尘雾环境的除铁器异物识别方法。首先,采集了露天煤矿带式输送机除铁器的异常和正常图像,通过限制对比度自适应直方图均衡化对低照度图像进行预处理,以增强图像对比度和提升监测图像的清晰度。通过随机加雾的方法模拟真实尘雾环境,提升模型泛化能力。随后,利用基于迁移学习的EfficientNet-B2网络,在网络架构中引入多个移动翻转瓶颈卷积模块,对不同层次的特征图进行叠加和分析,以提取图像的深层特征信号。通过全局平均池化层将高维特征图缩减为低维向量,最终通过全连接层输出图像的合格与异常类别。实验数据集来源于某露天煤矿现场采集的3000张除铁器图像和600张雾化处理图像。将提出的异物监测算法模型应用于某露天煤矿带式输送机的除铁器,以监测除铁器表面的吸附状态,并开展对比实验。实验结果表明,提出的模型能更快地达到稳定迭代,且损失值更小,并且在各项性能指标上均优于其他现有的卷积神经网络模型,具体表现:准确率为99.79%、精确率为99.07%、召回率为99.01%和F1-Score为0.9904。这些结果表明该模型能够准确有效地对除铁器的吸附状态进行分类。 展开更多
关键词 异物识别 迁移学习 图像增强 特征提取 EfficientNet
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基于局部图像特征聚合的温室场景识别方法
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作者 于美玲 周云成 +1 位作者 侯玉涵 刘峻渟 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期485-494,共10页
场景识别可作为温室环境空间定位的替代方案,也是智能农机装备视觉系统的重要功能之一。针对以特征聚类为基础的场景识别范式无法适应高动态变化且高度相似的温室场景识别的问题,提出一种基于深度特征聚合的温室场景识别方法,以预训练... 场景识别可作为温室环境空间定位的替代方案,也是智能农机装备视觉系统的重要功能之一。针对以特征聚类为基础的场景识别范式无法适应高动态变化且高度相似的温室场景识别的问题,提出一种基于深度特征聚合的温室场景识别方法,以预训练的视觉Transformer网络为基础,提取场景图像局部特征,应用多层感知机全局感受野特性,考虑局部特征空间关系,融合图像局部特征,生成场景图像全局描述子,以多重相似性损失最小化为优化目标,构建温室场景识别模型。试验结果表明,模型场景识别R@1(top-1召回率)、R@5和R@10分别达到78.43%、89.21%和92.47%,具有较高的场景识别精度。所提出的基于多层感知机的特征混合方法是有效的,与采用池化操作进行特征聚合相比,R@1提高8.01个百分点。模型对光照条件变化具有一定的鲁棒性,与正常的中等光照条件相比,强光及弱光条件下,R@1下降未超过4.00个百分点。相机视角及采样距离的变化也会影响模型识别性能,20°以内的视角变化,R@1下降6.61个百分点,2倍以内的距离变化,R@1下降17.87个百分点。与现有场景识别基准方法NetVLAD、GeM、Patch-NetVLAD、MultiRes-NetVLAD和MixVPR相比,R@1分别提高7.82、6.59、3.56、4.14、1.88个百分点,在温室场景识别任务上模型性能有较大提升。该研究构建的基于多层感知机的图像全局特征聚合方法,能够生成可靠的全局描述子,用于温室场景识别,且具有一定的光照、视角、距离及时间变化的鲁棒性,研究结果可为智能农机视觉系统设计提供技术参考。 展开更多
关键词 日光温室 场景识别 特征聚合 视觉Transformer 图像处理
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