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融合HC-FPN与ICRU的机载视觉滑行道线检测方法
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作者 章涛 付豪 +2 位作者 罗其俊 王壮 谢向镭 《计算机测量与控制》 2026年第1期42-50,共9页
为通过机载视觉传感器获取飞机滑行方向与滑行道线的相对位置关系,增强民航飞机滑行阶段机时机组人员对滑行道线的感知能力,以实现民航飞机视觉辅助驾驶,提出了一种融合HC-FPN与ICRU的机载视觉滑行道线检测方法;通过ResNet进行图像特征... 为通过机载视觉传感器获取飞机滑行方向与滑行道线的相对位置关系,增强民航飞机滑行阶段机时机组人员对滑行道线的感知能力,以实现民航飞机视觉辅助驾驶,提出了一种融合HC-FPN与ICRU的机载视觉滑行道线检测方法;通过ResNet进行图像特征提取,在网络颈部设计了HC-FPN融合多级高层信息;通过实例检测,并采用行锚检测与动态卷积预测滑行道线形状;此外设计了ICRU满足具有复杂拓扑结构的滑行道线检测;在损失中引入了PIoU损失函数;经过实验测试,该网络在自制滑行道线数据集上F1达到85.81%,在CurveLanes数据集和CULane数据集上F1达到86.17%和78.63%,在TuSimple数据集上准确率达到96.45%,实验结果证实了该方法的准确率和有效性,有助于飞机滑行过程中机组人员辅助驾驶。 展开更多
关键词 滑行道线检测 行锚检测 特征融合 拓扑结构 机载视觉
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基于MSER特征和DT算法的船用电连接器图像识别
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作者 张平 尹旭悦 +2 位作者 顾琦文 黄艳 朱苏 《造船技术》 2026年第1期8-15,92,共9页
针对现有船用电连接器图像识别的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法在舾装作业环境弱光照条件下准确率不稳定的问题,提出基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)特征和Delaunay三... 针对现有船用电连接器图像识别的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法在舾装作业环境弱光照条件下准确率不稳定的问题,提出基于最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)特征和Delaunay三角剖分(Delaunay Triangulation,DT)算法构建拓扑特征向量,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类方法进行船用电连接器图像识别。交叉验证试验表明,与SIFT算法相比,拓扑特征向量法具有更高的船用电连接器图像识别准确率。 展开更多
关键词 船用电连接器 图像识别 最大稳定极值区域特征 DELAUNAY三角剖分算法 拓扑特征向量 支持向量机 尺度不变特征变换
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小样本图像识别研究综述
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作者 孙景浩 聂凯 《计算机测量与控制》 2026年第1期1-8,共8页
随着大规模数据集的发展,基于深度学习的神经网络模型在人脸识别、智能驾驶、工业质量检测、医疗诊断等图像识别领域取得了优异的表现;然而在实际场景的推广应用中,由于诸多因素的限制,研究人员无法获取大量的满足要求的样本数据,难以... 随着大规模数据集的发展,基于深度学习的神经网络模型在人脸识别、智能驾驶、工业质量检测、医疗诊断等图像识别领域取得了优异的表现;然而在实际场景的推广应用中,由于诸多因素的限制,研究人员无法获取大量的满足要求的样本数据,难以达到满意的识别效果,因此进行小样本情形下的图像识别研究是十分有意义的,文章系统地梳理了近年来小样本学习在图像识别领域的应用进展,主要从基于数据增强、基于表征学习以及基于学习策略等3个方面对相关工作进行了介绍分析,并根据目前的研究情况,展望探讨了未来的研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 小样本 图像识别 数据增强 迁移学习
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基于深度学习的散货港口接卸运载车辆识别方法
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作者 张凤翔 毛锐 +3 位作者 周泉 钱欣漪 剪欣 易双 《自动化技术与应用》 2026年第2期58-62,160,共6页
针对散货港口抓斗门机智能化改造过程中,基于图像特征的陆侧接卸运载车辆识别和定位方法中存在的时间成本高,效率低下的问题。提出一种基于LW-YOLOv5的散货港口接卸运载车辆识别算法。通过色相饱和度明度(hue saturation value, HSV)颜... 针对散货港口抓斗门机智能化改造过程中,基于图像特征的陆侧接卸运载车辆识别和定位方法中存在的时间成本高,效率低下的问题。提出一种基于LW-YOLOv5的散货港口接卸运载车辆识别算法。通过色相饱和度明度(hue saturation value, HSV)颜色空间实现目标的快速粗定位,再利用轻量化的算法实现目标的精确定位。最后,使用该方法应用于实际工程项目。结果显示,与已有算法相比,所提方法在不影响识别准确度的同时,能够降低时间成本,提高检测速度。 展开更多
关键词 散货港口 接卸车辆 抓斗门机 YOLOv5 深度学习 卷积神经网络 图像识别
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输电走廊多植被地区典型树木种类智能识别方法
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作者 邓凯锋 蒲阳 《自动化技术与应用》 2026年第1期69-73,共5页
输电走廊周围具有密集的树木,树木之间会互相遮挡和重叠,导致遥感图像中树木的边界模糊不清,增加了识别难度。为此,研究一种输电走廊多植被地区典型树木种类智能识别方法。借助无人机遥感系统采集输电走廊多植被地区的遥感图像并实施预... 输电走廊周围具有密集的树木,树木之间会互相遮挡和重叠,导致遥感图像中树木的边界模糊不清,增加了识别难度。为此,研究一种输电走廊多植被地区典型树木种类智能识别方法。借助无人机遥感系统采集输电走廊多植被地区的遥感图像并实施预处理。对无人机遥感图像进行单木分割,针对每个单木区域,提取光谱特征、纹理特征两种,构建出一个多维度的特征空间,输入到AdaBoost.M1算法构建的强分类器中,实现典型树木种类智能识别。实验结果表明,所研究方法识别出研究区共有树种9类,其中西南桦和银杏占比较多,证明了方法的可应用性。所研究方法的Kappa系数最高,为0.858,表明所研究方法在树木种类智能识别方面具有较高的准确性。 展开更多
关键词 输电走廊 多植被地区 典型树木种类 智能识别方法
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基于改进YOLOv8的火焰检测算法 被引量:1
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作者 段志伟 赵师震 闫浩 《自动化技术与应用》 2025年第10期84-89,共6页
针对复杂环境下检测火焰效果差,初期小火焰容易出现错检以及漏检的问题,在YOLOv8的基础上提出YOLOv8-SCV算法。首先,在C2f模块中嵌入SimAM注意力机制,设计一个模块SimAM-C2f,应用到骨干网络中,减少特征冗余,帮助模型更精确地识别火焰特... 针对复杂环境下检测火焰效果差,初期小火焰容易出现错检以及漏检的问题,在YOLOv8的基础上提出YOLOv8-SCV算法。首先,在C2f模块中嵌入SimAM注意力机制,设计一个模块SimAM-C2f,应用到骨干网络中,减少特征冗余,帮助模型更精确地识别火焰特征;然后,引入上采样算子CARAFE替代Upsample模块,减少上采样信息的损失。最后,在Neck部分,使用轻量级卷积GSConv代替标准卷积,使用单次聚合(one-shot aggregation)方法设计跨级部分网络VoV-GSCSPC,减少模型参数量,降低模型计算量的同时,提升一定的精度。实验结果表明,YOLOv8-SCV算法相比原来的算法mAP50、Precision值分别提高了4.1%、7%,改善了小目标火焰错检、漏检问题,同时满足火焰检测的实时性要求。 展开更多
关键词 深度学习 火焰检测 注意力机制 YOLOv8算法 特征融合
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用于动态场景高动态范围成像的局部熵引导的双分支网络
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作者 黄颖 李昌盛 +1 位作者 彭慧 刘苏 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期204-213,共10页
针对基于多张曝光图像序列的高动态范围(HDR)成像任务在相机抖动或拍摄主体移动时出现运动伪影以及曝光失真的问题,提出一个用于动态场景HDR成像的局部熵引导的双分支网络。首先,利用离散小波变换(DWT)分离出输入图像的低频光照相关信... 针对基于多张曝光图像序列的高动态范围(HDR)成像任务在相机抖动或拍摄主体移动时出现运动伪影以及曝光失真的问题,提出一个用于动态场景HDR成像的局部熵引导的双分支网络。首先,利用离散小波变换(DWT)分离出输入图像的低频光照相关信息以及高频运动相关信息,以便于网络有针对性地处理曝光以及主体移动;其次,对于低频光照相关信息分支,设计一个利用图像局部熵计算注意力的模块来引导网络减少细节不足的曝光特征的提取;对于高频运动相关信息分支,引入一个轻量级的特征对齐模块来进行场景的一致性对齐,从而减少运动特征的提取;最后,结合通道注意力构建时域自注意力模块,从而加强曝光图像序列在时间域之间的相互依赖关系,以进一步提高结果质量。在公开数据集Kalantari、Sen、Tursun上进行评估。在Kalantari数据集上的实验结果表明,与最新的一些方法对比,所提网络以PSNR-l为42.20 dB的成绩取得第一,SSIM-l为0.988 9的成绩取得第三。结合其余数据集上的实验结果可知,所提网络可以有效减少曝光失真以及运动伪影,并生成细节多、视觉效果佳的图像。 展开更多
关键词 高动态范围成像 局部熵 注意力机制 离散小波变换 图像信息分离
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基于特征提取的光伏发电系统故障检测方法
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作者 仇新宇 陈霄 +1 位作者 李悦 张震 《自动化技术与应用》 2026年第1期54-57,68,共5页
为了改进光伏发电系统破损故障检测方法,以应对系统规模扩大和复杂性提升带来的巨大挑战。通过设计装载双光相机的无人机巡检装置,采集光伏巡检图像,并利用改进的SIFT特征匹配拼接方法将多张图像合并成一张大图。基于YOLO v4网络构建的... 为了改进光伏发电系统破损故障检测方法,以应对系统规模扩大和复杂性提升带来的巨大挑战。通过设计装载双光相机的无人机巡检装置,采集光伏巡检图像,并利用改进的SIFT特征匹配拼接方法将多张图像合并成一张大图。基于YOLO v4网络构建的检测模型,包括主干特征提取、检测头和特征金字塔网络,能有效检测微小表面破碎、蜗牛纹、组件发黄、EVA脱落等故障。测试结果显示,该方法在各类破损故障检测中均表现出色,特别是EVA脱落故障的mAP值高达0.993,证明了该方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 无人机 可见光图像 红外图像 特征融合 特征提取 光伏发电系统 破损故障检测
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基于多头自注意力机制优化的Swin Transformer牛肝菌图像识别模型
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作者 袁梓殊 《南方农业》 2026年第1期105-110,共6页
针对复杂自然环境下野生牛肝菌图像识别难的问题,提出一种融合图像分割与Swin Transformer结构的野生牛肝菌分类方法,通过Labelme标注实现前景掩码提取,并将前景图像输入基于多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention,MHSA)优化的Swi... 针对复杂自然环境下野生牛肝菌图像识别难的问题,提出一种融合图像分割与Swin Transformer结构的野生牛肝菌分类方法,通过Labelme标注实现前景掩码提取,并将前景图像输入基于多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention,MHSA)优化的Swin Transformer网络进行分类,在包含7类牛肝菌的自建图像数据集上进行训练与测试,结果显示:模型的分类准确率为96.8%,与原始Swin Transformer模型相比,改进模型在类别相似度高的样本上识别更稳定,推理时间保持在单图2 s以内,具备良好的实用性与部署效率,在遮挡、光照变化等非理想条件下测试,该方法具有较强的鲁棒性与泛化能力。 展开更多
关键词 多头自注意力机制 Swin Transformer 野生牛肝菌 图像分割
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融合注意力机制的轻量级猪体质量实时估计方法 被引量:1
10
作者 罗森 葛志辉 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期161-172,共12页
为了在资源有限的移动设备上对猪体质量进行准确和实时估计,提出了融合注意力机制的轻量级猪体质量实时估计方法,该方法分为分割阶段和体质量估计阶段。在分割阶段,为了能更准确地获得猪躯干分割图像,提出了边缘引导的轻量级分割网络EG-... 为了在资源有限的移动设备上对猪体质量进行准确和实时估计,提出了融合注意力机制的轻量级猪体质量实时估计方法,该方法分为分割阶段和体质量估计阶段。在分割阶段,为了能更准确地获得猪躯干分割图像,提出了边缘引导的轻量级分割网络EG-YOLO。在体质量估计阶段,为了更好地融合双视角特征用于体质量估计,基于改进的轻量级MobileNeXt子网络,构建了双视角特征融合的轻量级体质量估计网络,并在自建的猪体质量估计数据集上进行实验。结果表明,体质量估计的误差仅为3.99%。 展开更多
关键词 体质量估计 边缘引导 注意力机制 特征融合
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基于机器视觉的扁线电机定子焊接定位
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作者 任永强 韩冲 汪超 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期731-736,共6页
针对扁线电机生产过程中的定子焊接定位目标多、速度慢等问题,文章提出一种具有旋转不变性的快速多目标模板匹配方法。首先对图像进行预处理,减少干扰;然后采用由粗到精的加速匹配策略。粗匹配阶段,通过图像金字塔算法降低计算成本,利... 针对扁线电机生产过程中的定子焊接定位目标多、速度慢等问题,文章提出一种具有旋转不变性的快速多目标模板匹配方法。首先对图像进行预处理,减少干扰;然后采用由粗到精的加速匹配策略。粗匹配阶段,通过图像金字塔算法降低计算成本,利用优化的快速圆投影特征对模板和搜索图像进行匹配,再使用改进的均值漂移算法对匹配点进行底层类聚,完成对多目标的自适应划分,并将类聚中心作为下一阶段的候选点;精匹配阶段,在候选点及其邻域上利用Hu矩进行模板匹配,实现目标的精确定位。实验结果表明,文章所提方法能解决目标旋转问题,可以快速准确地匹配多个目标,且定位精度在3个像素以内,满足实际焊接定位需求。 展开更多
关键词 圆投影 均值漂移 HU矩 模板匹配 多目标
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基于机器视觉的羽毛分拣系统的设计与实现 被引量:1
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作者 金雨璇 许宗华 +1 位作者 马兴录 马圣洁 《计算机测量与控制》 2025年第9期245-253,共9页
在羽毛生产过程中,洗净烘干后的羽毛中常掺杂杂色羽毛,现有分拣方法效率低且人工筛选成本高,制约了羽毛品质的提升;针对上述问题,对ResNet-18、YOLOv5和OpenCV等技术方案进行了实验对比及分析,设计并实现了一个基于机器视觉的羽毛分拣系... 在羽毛生产过程中,洗净烘干后的羽毛中常掺杂杂色羽毛,现有分拣方法效率低且人工筛选成本高,制约了羽毛品质的提升;针对上述问题,对ResNet-18、YOLOv5和OpenCV等技术方案进行了实验对比及分析,设计并实现了一个基于机器视觉的羽毛分拣系统;详细介绍了单片机和继电器、电磁阀、气泵等硬件系统设计,以及HSV提取、运动检测、颜色识别、数据通信、气泵控制和远程监控等软件模块的具体实现;结合图像处理与机器视觉相关算法,设计并实现了基于气泵控制的羽毛自动化分拣系统;对该系统在正常室内环境下进行测试,手持羽毛识别测试的分拣正确率在白天和傍晚分别达到96%和90%;自由下落羽毛识别测试的分拣正确率在白天和傍晚分别为80%和74%。 展开更多
关键词 羽毛分拣 图像处理 机器视觉 ResNet YOLO OPENCV 气泵控制 自动化
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基于轻量化神经网络的低照度图像增强算法 被引量:1
13
作者 刘芸萌 龙永红 李欣 《湖南工业大学学报》 2025年第4期41-47,共7页
针对低照度场景下图像亮度低的问题,提出了一种基于轻量化神经网络的无监督低照度图像增强算法。提出一种可学习的内容自适应S型亮度映射曲线,不仅能扩大亮度调整范围,且能在保证亮度的情况下保持良好的对比度;此外,设计了一个轻量化的... 针对低照度场景下图像亮度低的问题,提出了一种基于轻量化神经网络的无监督低照度图像增强算法。提出一种可学习的内容自适应S型亮度映射曲线,不仅能扩大亮度调整范围,且能在保证亮度的情况下保持良好的对比度;此外,设计了一个轻量化的亮度曲线估计网络,网络采用无监督训练,通过学习输入图像与拟合曲线之间的映射关系,解决了标签数据获取难的问题。实验结果表明,所提轻量化图像增强网络的计算量较小,有效减少了计算时间,在不同数据集上均取得了良好表现,为低照度场景下的图像增强提供了有效的解决方案。 展开更多
关键词 S型亮度映射曲线 轻量化神经网络 无监督学习 图像增强
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槟榔自动切片机图像识别及切片轨迹方法研究
14
作者 黄良沛 何友缘 杨天龙 《自动化技术与应用》 2025年第5期135-140,共6页
槟榔外轮廓识别和切片轨迹确定是实现槟榔自动切片的关键,为此提出一种基于S单分量图像来识别槟榔外轮廓,通过切片长度和高度阈值并结合权重评分选取最优切片轨迹的方法。首先将红-绿-蓝(Red-Green-Blue,RGB)颜色空间的彩色图像进行滤... 槟榔外轮廓识别和切片轨迹确定是实现槟榔自动切片的关键,为此提出一种基于S单分量图像来识别槟榔外轮廓,通过切片长度和高度阈值并结合权重评分选取最优切片轨迹的方法。首先将红-绿-蓝(Red-Green-Blue,RGB)颜色空间的彩色图像进行滤波处理再转换至色调-饱和度-明度(hue-saturation-value,HSV)颜色空间,分离出S单分量图像,进行大津算法(nobuyuki otsu,Otsu)图像阈值分割;再结合形态学操作和漫水填充算法去除二值图中干扰噪点,最后绘制槟榔外轮廓、最小外接矩形和计算切片轨迹。实验结果表明,该图像处理方法能完整地获得槟榔轮廓,耗时少准确率高,按照切片轨迹对槟榔果进行切割测量后,平均误差为0.3 mm,证明了切片轨迹算法的可行性。 展开更多
关键词 槟榔切片 S单分量图 OTSU图像分割 漫水填充算法 切片轨迹算法
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基于YOLO-v4的海滩垃圾识别算法研究 被引量:3
15
作者 唐艳凤 胡立姗 +2 位作者 尤海正 刘锦龙 邵凯琳 《自动化技术与应用》 2025年第5期141-145,共5页
海滩垃圾日益增多,流入大海不但会对海洋环境造成污染,而且会影响海洋生物健康。对海滩垃圾进行识别并分类处理具有重要意义。提出基于改进的(you only look once version4,YOLO-v4)目标检测算法的垃圾识别分类方案。通过现场拍摄海滩... 海滩垃圾日益增多,流入大海不但会对海洋环境造成污染,而且会影响海洋生物健康。对海滩垃圾进行识别并分类处理具有重要意义。提出基于改进的(you only look once version4,YOLO-v4)目标检测算法的垃圾识别分类方案。通过现场拍摄海滩垃圾图片,建立垃圾数据库;改进的YOLO-v4算法在传统的YOLO-v4网络架构SCPDarkNet53上融入混合空洞卷积结构,增强感受域的连续性,降低信息在池化过程中造成信息丢失的程度。引入空间锯齿空洞卷积,获取更多细节特征,将数据集导入改进后YOLO-v4架构中,实现图像中垃圾种类的识别。实验研究表明,相比YOLO-v4通用算法,所提算法在识别海滩垃圾的准确率提升了6%,对海滩环境的保护有一定的推广意义。 展开更多
关键词 YOL0-v4 海滩垃圾识别 混合空洞卷积 空间锯齿空洞卷积
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基于FaceNet网络的光照变化人脸检测
16
作者 刘晓伟 刘迪 《平顶山学院学报》 2025年第5期57-63,共7页
为克服光照变化对人脸识别准确性带来的挑战,设计基于FaceNet网络的光照变化人脸检测方法.应用同态滤波法建立光照预处理机制,通过低频分量的抑制和高频分量的强化来降低光照不均匀带来的影响,同步实现图像细节的突出与图像动态范围的缩... 为克服光照变化对人脸识别准确性带来的挑战,设计基于FaceNet网络的光照变化人脸检测方法.应用同态滤波法建立光照预处理机制,通过低频分量的抑制和高频分量的强化来降低光照不均匀带来的影响,同步实现图像细节的突出与图像动态范围的缩减.通过基于微粒子群优化算法的人脸光照恢复方法生成人脸检测图像的光照恢复版本,实现人脸检测图像的光照恢复.通过FaceNet网络实现人脸检测,网络结构由Inception-ResNet-v1、L2正则化及三元组损失函数构成.测试结果表明,该方法在LFW和CASIA-WebFace两大数据集上的NIQE提升效果均达0.7以上,识别准确度均高于0.92. 展开更多
关键词 同态滤波 FaceNet网络 Inception-ResNet-v1 微粒子群优化算法 光照变化 人脸检测
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变电站远程智能巡检图像目标快速识别算法 被引量:2
17
作者 卢铭翔 惠小东 +2 位作者 金鑫 张家兴 陈煜敏 《自动化技术与应用》 2025年第2期145-149,共5页
设计变电站远程智能巡检图像目标快速识别算法,通过高效的目标识别性能,提升变电站巡检水平。利用无人机搭载相机,采集变电站远程智能巡检图像,通过小波变换方法滤波处理所采集的智能巡检图像。利用自适应阈值分割方法,分割已滤波处理... 设计变电站远程智能巡检图像目标快速识别算法,通过高效的目标识别性能,提升变电站巡检水平。利用无人机搭载相机,采集变电站远程智能巡检图像,通过小波变换方法滤波处理所采集的智能巡检图像。利用自适应阈值分割方法,分割已滤波处理的变电站远程智能巡检图像,将智能巡检图像划分为前景图像与背景图像。以智能巡检图像的前景图像为基础,构建高斯差分金字塔,提取图像的SIFT特征。依据所提取智能巡检图像的SIFT特征构建样本集,作为特征加权支持向量机的输入,利用特征加权支持向量机输出目标快速识别结果。实验结果表明,该算法可以快速识别变电站远程智能巡检图像中的目标,目标识别时间低于500 ms。 展开更多
关键词 远程智能巡检 目标识别算法 SIFT特征 特征加权
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利用图像直方图多阈值分割实现LED芯片焊盘快速检测研究
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作者 陈少山 符明明 +2 位作者 赵思锐 李静 李善德 《计算机测量与控制》 2025年第11期97-103,132,共8页
针对LED芯片下底部填充胶贴合情况焊盘检测,研究了一种利用直方图曲线极小值点作为分割阈值的灰度图像多阈值分割方法;通过对X-ray检测机采集的LED芯片下底部填充胶贴合情况图像直方图曲线的平滑处理和条件判断,寻找满足预期的波峰波谷... 针对LED芯片下底部填充胶贴合情况焊盘检测,研究了一种利用直方图曲线极小值点作为分割阈值的灰度图像多阈值分割方法;通过对X-ray检测机采集的LED芯片下底部填充胶贴合情况图像直方图曲线的平滑处理和条件判断,寻找满足预期的波峰波谷,将对应的极小值点作为分割阈值,实现图像的多阈值快速分割方法;相比OTSU方法多阈值分割和区域生长算法,该方法计算复杂度较低,在LED芯片下底部填充胶贴合情况焊盘的识别和分割过程中,分割耗时不到OTSU方法和区域生长算法的百分之一,分割效果相比OTSU方法更好,而且针对图像整体灰度的差异,具有较强的自适应性,满足工业生产线对高UPH的要求;表明该方法在处理直方图曲线具有明显波峰波谷的图像分割时具有显著的速度优势。 展开更多
关键词 多阈值分割 LED芯片焊盘 OTSU算法 直方图 曲线极值法 UPH
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一种基于机器视觉的台区用电行为安全性检查技术 被引量:1
19
作者 杨宇坤 曹刚 刘倩如 《自动化技术与应用》 2025年第8期161-164,183,共5页
台区用电安全是电力公司关注的重点,一旦无法及时发现异常用电行为,将给电力公司造成严重的经济损失。为保证台区用电安全,研究一种基于机器视觉的台区用电行为安全性检查技术。研究中机器视觉设备——电荷耦合器件(charge-coupled devi... 台区用电安全是电力公司关注的重点,一旦无法及时发现异常用电行为,将给电力公司造成严重的经济损失。为保证台区用电安全,研究一种基于机器视觉的台区用电行为安全性检查技术。研究中机器视觉设备——电荷耦合器件(charge-coupled device,CCD)摄像头拍摄台区用电区域内来往人员行为图像并针对图像实施灰度变换和去噪两个步骤的预处理。提取用电行为机器视觉图像局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征,以此为输入,利用改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络算法实现用电行为安全检测。结果表明,其AUC值相对更大,说明所研究检查技术准确性更高,能更为准确地判断台区用电行为是否安全。 展开更多
关键词 机器视觉 用电行为 LBP特征 预处理 改进RBF神经网络算法 检查技术
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基于3D视觉分析技术的医院患者跌倒识别方案设计 被引量:1
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作者 许庆 陈文涛 刘志文 《自动化技术与应用》 2025年第4期99-102,共4页
为实现针对医院患者跌倒行为的准确识别,研究提出了一套基于3D视觉分析技术的人体跌倒识别方案。详细介绍了该方案中人体运动目标检测与人体行为特征提取的实现策略,并通过深度森林算法对所采集到的样本数据加以处理,进而实现对于跌倒... 为实现针对医院患者跌倒行为的准确识别,研究提出了一套基于3D视觉分析技术的人体跌倒识别方案。详细介绍了该方案中人体运动目标检测与人体行为特征提取的实现策略,并通过深度森林算法对所采集到的样本数据加以处理,进而实现对于跌倒行为的判别,最后通过模拟实验的方式对该方案的有效性进行分析。 展开更多
关键词 跌倒识别 3D视觉 YOLOv3算法 人体行为 特征提取
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