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Fast-moving target tracking based on mean shift and frame-difference methods 被引量:32
1
作者 Hongpeng Yin Yi Chai +1 位作者 Simon X. Yang Xiaoyan Yang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2011年第4期587-592,共6页
The mean shift tracker has difficulty in tracking fast moving targets and suffers from tracking error accumulation problem. To overcome the limitations of the mean shift method, a new approach is proposed by integrati... The mean shift tracker has difficulty in tracking fast moving targets and suffers from tracking error accumulation problem. To overcome the limitations of the mean shift method, a new approach is proposed by integrating the mean shift algorithm and frame-difference methods. The rough position of the moving tar- get is first located by the direct frame-difference algorithm and three-frame-difference algorithm for the immobile camera scenes and mobile camera scenes, respectively. Then, the mean shift algorithm is used to achieve precise tracking of the target. Several tracking experiments show that the proposed method can effectively track first moving targets and overcome the tracking error accumulation problem. 展开更多
关键词 mean shift frame-difference method target tracking computer vision.
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基于改进的Mean Shift算法虚拟人脑图像分割 被引量:10
2
作者 陈允杰 张建伟 +2 位作者 王利 王平安 夏德深 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期55-60,共6页
为了克服Mean Shift算法各向同性的缺点,使用结构信息构造各向异性高斯核,使其具有各向异性,从而克服细长目标的影响;将颜色空间投影到新的坐标系下,使得相近颜色可以有较大的距离,以增大虚拟人脑图像中灰质与下层数据之间的区别.虚拟... 为了克服Mean Shift算法各向同性的缺点,使用结构信息构造各向异性高斯核,使其具有各向异性,从而克服细长目标的影响;将颜色空间投影到新的坐标系下,使得相近颜色可以有较大的距离,以增大虚拟人脑图像中灰质与下层数据之间的区别.虚拟人脑图像分割结果说明,该算法可以得到较好的分割结果. 展开更多
关键词 虚拟人 mean shift算法 各向异性 主成分分析
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复杂背景下一种有效的Mean Shift目标跟踪算法 被引量:2
3
作者 罗富贵 宣士斌 +1 位作者 徐俊格 陈超 《广西民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2011年第1期58-63,共6页
提出了一种改进的Mean Shift目标跟踪算法,该方法能够有效的排除非目标点对跟踪结果的影响,并且得到新的权值,增强了该像素属于目标的可能性,削弱了背景信息对目标模型的影响,提高了在复杂背景下对运动目标跟踪的鲁棒性.实验表明该方法... 提出了一种改进的Mean Shift目标跟踪算法,该方法能够有效的排除非目标点对跟踪结果的影响,并且得到新的权值,增强了该像素属于目标的可能性,削弱了背景信息对目标模型的影响,提高了在复杂背景下对运动目标跟踪的鲁棒性.实验表明该方法能够有效实现复杂场景下的目标跟踪. 展开更多
关键词 目标跟踪 mean shift算法 候选目标模型 权值 目标点
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基于机载LiDAR和Mean Shift算法提取森林密度 被引量:3
4
作者 陈伟 杨敏华 +1 位作者 洪奕丰 李飞 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1156-1163,共8页
为获取森林密度信息,利用Mean Shift算法对森林点云进行单木分割提取森林密度信息.首先,以点云三维坐标和法向量作为特征向量,利用统计分析方法选择合适带宽及阈值,采用Mean Shift算法对点云进行初始分割;其次,对分割后的点云进行分析,... 为获取森林密度信息,利用Mean Shift算法对森林点云进行单木分割提取森林密度信息.首先,以点云三维坐标和法向量作为特征向量,利用统计分析方法选择合适带宽及阈值,采用Mean Shift算法对点云进行初始分割;其次,对分割后的点云进行分析,加入灌木、杂草等过滤条件,得到树冠点云;然后,对树冠点云再次进行Mean Shift分割,并对每类树冠点云进行统计,以稳态点为粗略位置标记计算森林密度;最后,与地面实测数据进行验证.地面数据验证结果表明,平均计算精度达到90.0%以上,可满足林业应用需求;通过与分水岭法进行对比发现,Mean Shift方法获得的精度为92.5%,比分水岭方法 70.0%高出22.5%,且避免了分水岭方法导致的过分割现象. 展开更多
关键词 森林密度 mean shift算法 LIDAR 分水岭法 特征向量
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帧差法和Mean-shift相结合的运动目标自动检测与跟踪 被引量:10
5
作者 汤中泽 张春燕 +1 位作者 申传家 孟晓 《科学技术与工程》 2010年第24期5895-5899,共5页
传统的Mean-shift算法简单快速,但存在半自动跟踪缺陷,在起始帧需要手动确定搜索窗口来选择目标,且核窗宽固定不变,不能实时地适应目标尺寸大小变化,容易跟丢目标。接合帧差法,首先通过帧差法检测目标,并获取目标窗口和中心,再结合Mean-... 传统的Mean-shift算法简单快速,但存在半自动跟踪缺陷,在起始帧需要手动确定搜索窗口来选择目标,且核窗宽固定不变,不能实时地适应目标尺寸大小变化,容易跟丢目标。接合帧差法,首先通过帧差法检测目标,并获取目标窗口和中心,再结合Mean-shift跟踪,并通过设定ρ^(y)相对改变量r来确定目标模板是否需要重新获取,实现Mean-shift算法全自动跟踪,并能适应目标尺寸大小改变的情况。实验表明,该方法跟踪准确,实时性高。 展开更多
关键词 目标检测 帧差法 数学形态学 mean-shift算法
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Mean Shift算法的收敛性分析 被引量:48
6
作者 文志强 蔡自兴 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期205-212,共8页
作为迭代算法,Mean Shift的收敛性研究是应用的基础,而Comaniciu和李乡儒分别证明了Mean Shift的收敛性,但证明过程存在错误.首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指... 作为迭代算法,Mean Shift的收敛性研究是应用的基础,而Comaniciu和李乡儒分别证明了Mean Shift的收敛性,但证明过程存在错误.首先指出了Comaniciu和李乡儒的证明过程存在错误;然后,从数学上重新证明了Mean Shift算法的局部收敛性,并指出其收敛到局部极大值的条件;最后,从几何上举反例分析了Mean Shift的收敛性,并进行了深入比较和讨论.这为Mean Shift算法的深入研究及应用奠定了基础. 展开更多
关键词 mean shift算法 收敛性 核函数 核密度估计 梯度上升方法
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基于颜色直方图和边缘信息的Mean Shift目标跟踪算法
7
作者 罗富贵 覃运初 唐凤仙 《数字技术与应用》 2016年第1期127-128,130,共3页
传统的基于颜色直方图Mean Shift目标跟踪算法在复杂环境下对目标的跟踪容易受到背景的干扰,其跟踪的实时性和精确性都会降低。针对这种情况,本文将目标的边缘信息和Mean Shift算法相结合的方法实现对目标的跟踪,通过实验表明该方法有... 传统的基于颜色直方图Mean Shift目标跟踪算法在复杂环境下对目标的跟踪容易受到背景的干扰,其跟踪的实时性和精确性都会降低。针对这种情况,本文将目标的边缘信息和Mean Shift算法相结合的方法实现对目标的跟踪,通过实验表明该方法有效地提高目标跟踪的精度和准确性,能够实现在复杂场景下对目标的有效跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 mean shift算法 颜色直方图 边缘信息
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基于Mean shift和轨迹预测的目标跟踪算法 被引量:4
8
作者 李道凯 原达 王晓静 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第6期2277-2280,2285,共5页
针对目标跟踪过程中出现的定位偏差问题,提出了Mean shift和轨迹预测相结合的运动目标跟踪算法。该算法首先根据目标已知位置信息采用最小二乘法拟合运动轨迹并得到预测位置,然后利用Mean shift算法得到目标最终位置。通过计算搜索误差... 针对目标跟踪过程中出现的定位偏差问题,提出了Mean shift和轨迹预测相结合的运动目标跟踪算法。该算法首先根据目标已知位置信息采用最小二乘法拟合运动轨迹并得到预测位置,然后利用Mean shift算法得到目标最终位置。通过计算搜索误差判断是否发生严重遮挡情况,并给出相应处理策略。进行了一系列实验,验证了算法的有效性,并将实验结果与其他算法比较,表明该算法有效地提高了快速运动目标跟踪的精度,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 均值漂移 轨迹预测 最小二乘法 鲁棒性
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结合帧差法与Mean Shift的抗遮挡跟踪算法 被引量:8
9
作者 岳昊恩 袁亮 吕凯 《现代电子技术》 北大核心 2019年第12期180-182,186,共4页
针对目标严重遮挡后,运动状态发生改变时,传统的基于运动预测的算法无法有效跟踪的问题,提出一种基于帧差法的改进算法。引入巴氏系数(Bhattacharyya)作为目标是否发生遮挡的判据;当发生遮挡时,帧差法检测目标,再次检测到目标时将此位... 针对目标严重遮挡后,运动状态发生改变时,传统的基于运动预测的算法无法有效跟踪的问题,提出一种基于帧差法的改进算法。引入巴氏系数(Bhattacharyya)作为目标是否发生遮挡的判据;当发生遮挡时,帧差法检测目标,再次检测到目标时将此位置作为Mean Shift迭代的起始位置;最后正常跟踪时采用卡尔曼滤波预测目标位置,减少迭代次数。实验结果表明,当目标在严重遮挡后,运动状态改变时,基于运动预测的算法将无法跟踪目标,改进算法能够重新跟踪目标。 展开更多
关键词 目标检测 跟踪算法 卡尔曼滤波 mean shift 帧差法 严重遮挡
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一种基于Mean Shift的快速跟踪算法 被引量:6
10
作者 邹青志 黄山 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第3期278-282,共5页
针对Mean Shift算法难以跟踪快速运动目标、算法迭代次数多以及耗费时间长的问题,提出了一种基于Mean Shift的快速运动目标检测方法,该方法结合帧差法并融合背景信息来快速检测运动目标;同时提出一种新的相似性度量方法进行初步检测,排... 针对Mean Shift算法难以跟踪快速运动目标、算法迭代次数多以及耗费时间长的问题,提出了一种基于Mean Shift的快速运动目标检测方法,该方法结合帧差法并融合背景信息来快速检测运动目标;同时提出一种新的相似性度量方法进行初步检测,排除干扰并快速选出符合标准的目标以进行Mean Shift匹配,找出最佳目标。该方法不仅减少了传统方法的迭代次数,缩短了算法所需时间,而且在跟踪实验中取得了较好的跟踪效果,提升了算法的鲁棒性。 展开更多
关键词 mean shift算法 帧差法 目标跟踪 快速跟踪 鲁棒性
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基于帧差法与Mean-shift算法相结合的运动熔滴识别与跟踪方法 被引量:5
11
作者 张赛钰 朱小玲 +2 位作者 汪衍广 叶佳 马国红 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1605-1608,共4页
为了对焊接视频图像中的运动熔滴进行自动识别与跟踪,针对熔滴图像为灰度图像且背景单一的特点,提出了一种基于帧差法与Mean-shift算法相结合的方法.利用帧差法对视频图像的前2帧进行差分处理,获取目标窗口和中心位置并进行标定,以解决M... 为了对焊接视频图像中的运动熔滴进行自动识别与跟踪,针对熔滴图像为灰度图像且背景单一的特点,提出了一种基于帧差法与Mean-shift算法相结合的方法.利用帧差法对视频图像的前2帧进行差分处理,获取目标窗口和中心位置并进行标定,以解决Mean-shift算法需要在起始帧手动框取目标的问题;结合基于灰度直方图的Mean-shift算法确定下1帧的目标模板位置,以实现对运动熔滴的自动识别与跟踪.结果表明,所提出的运动熔滴识别与跟踪方法能够对熔滴图像进行自动识别与跟踪,且具有良好的鲁棒性和实时性. 展开更多
关键词 熔滴图像 帧差法 mean-shift算法 目标 识别 跟踪
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基于多特征信息和直方图相交的改进Meanshift算法
12
作者 李晖宙 《舰船电子工程》 2012年第10期38-41,46,共5页
针对Mean-Shift算法仅利用颜色信息并以Bhattacharya系数为相似性度量导致算法准确率较低的问题,提出一种结合颜色和纹理信息并以直方图交集为相似性度量的跟踪算法。首先用局部二元模式算子提取纹理信息,再以对数比加权直方图取代传统... 针对Mean-Shift算法仅利用颜色信息并以Bhattacharya系数为相似性度量导致算法准确率较低的问题,提出一种结合颜色和纹理信息并以直方图交集为相似性度量的跟踪算法。首先用局部二元模式算子提取纹理信息,再以对数比加权直方图取代传统直方图构建目标和候选目标模型,然后根据场景自适应地综合两类特征并通过Mean-Shift算法获得目标的初略位置,最后以直方图交集作为相似性度量并用Powell方法求其极值作为目标在当前帧中位置的估计。实验表明,该算法不仅能增强跟踪的准确性,而且对光照弱、目标与背景颜色近似等情况也有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 目标跟踪 mean-shift算法 多特征融合 直方图交集 Powell方法
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基于Mean Shift的三维医学图像交互式分割方法
13
作者 杨娟 陈兆学 +1 位作者 姜雪 史梦雪 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2014年第4期5026-5031,共6页
目的:提出一种新的三维医学图像交互式分割方法,利用Mean Shift算法将空间域与特征域相结合的高维计算优势,直接对图像的三维空间分布信息进行处理,同时采用人工与计算机相结合的交互式分割方法在医学图像序列上分割出感兴趣区域。方法... 目的:提出一种新的三维医学图像交互式分割方法,利用Mean Shift算法将空间域与特征域相结合的高维计算优势,直接对图像的三维空间分布信息进行处理,同时采用人工与计算机相结合的交互式分割方法在医学图像序列上分割出感兴趣区域。方法:通常将Mean Shift方法用于图像分割都需要对整幅图像中的所有像素点进行大量的迭代计算,这样使得分割效率很低。而本文基于交互式分割算法原理,通过在感兴趣区域人工设定一个或少数几个初始点,利用人工给出的先验信息只需对感兴趣区域进行Mean Shift的自适应迭代计算和处理,不仅可以克服上述缺陷,还能得到较为精确的分割结果。结果:本文根据该方法进行了实验,从肺部图像序列中准确地分割出了三维的肺结节区域,从时间上和准确度上均能满足临床需求。结论:实验结果证明该交互式分割方法是一种非常有效的三维医学图像分割方法。本文的方法可以同时联合灰度域和空间域特征实现分割,而且它基于所选择的分割特征还具有任意多维空间联合分割的潜力,不失为一种深有发展前景的三维交互式分割方法。 展开更多
关键词 医学图像 交互式分割 三维分割 mean shift方法
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基于改进的帧差法和Mean-shift结合的运动目标自动检测与跟踪 被引量:14
14
作者 邓文浩 唐立才 +2 位作者 张南锋 纪曦 王兵 《现代电子技术》 北大核心 2016年第4期108-111,共4页
为了实现在静态背景下对运动目标的自动检测跟踪,提出基于改进的帧差法和Mean-shift结合的运动目标自动检测与跟踪算法。该算法改进了传统的三帧差分法,引入单高斯背景模型参与目标检测。此外,传统的Mean-shift算法,在起始帧需要手动选... 为了实现在静态背景下对运动目标的自动检测跟踪,提出基于改进的帧差法和Mean-shift结合的运动目标自动检测与跟踪算法。该算法改进了传统的三帧差分法,引入单高斯背景模型参与目标检测。此外,传统的Mean-shift算法,在起始帧需要手动选定目标,且选定窗口大小固定不变,不能根据目标尺寸变化而变化,从而导致失去目标。这里提出的方法先利用改进的帧差法检测目标,确定目标的位置窗口和中心,然后结合Mean-shift算法,根据是否超出设定的阈值来确定是否需要更新模板,从而实现该算法对运动目标的自动跟踪。实验表明,该算法计算速度快,具有较高的准确率。 展开更多
关键词 目标检测 帧差法 目标跟踪 mean-shift算法
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基于改进Mean-Shift算法的四旋翼无人机目标检测与跟踪
15
作者 宋昭玮 梁天谊 +1 位作者 顾佳欣 苏婷婷 《科教导刊》 2018年第13期46-47,共2页
四旋翼无人机目标的检测与跟踪是当前机器视觉领域中的一个研究热点,本文给出了一种基于改进MeanShift算法的四旋翼无人机目标检测与跟踪方案。首先根据目标的外观及其运动特征等信息建立相应的目标函数,然后计算彩色空间的直方图特征,... 四旋翼无人机目标的检测与跟踪是当前机器视觉领域中的一个研究热点,本文给出了一种基于改进MeanShift算法的四旋翼无人机目标检测与跟踪方案。首先根据目标的外观及其运动特征等信息建立相应的目标函数,然后计算彩色空间的直方图特征,结合改进Mean-Shift算法和模板匹配法对目标进行检测与跟踪。实验结果表明,本文所提的方案能够有效检测目标,并能较稳定地跟踪目标。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 mean-shift 模板匹配法 彩色空间
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基于帧差法和Mean Shift融合的浮选中颗粒跟踪方法
16
作者 梁秀满 付董帅 牛福生 《软件工程》 2017年第8期4-6,共3页
为了准确地跟踪浮选视频序列中的絮体颗粒,提出一种结合帧差法与Mean Shift的多运动目标跟踪方法。首先使用帧间差分法对视频文件中的初始两帧图像进行差分处理,进而检测得到运动目标,并确定跟踪窗口和跟踪目标的中心位置;然后结合数学... 为了准确地跟踪浮选视频序列中的絮体颗粒,提出一种结合帧差法与Mean Shift的多运动目标跟踪方法。首先使用帧间差分法对视频文件中的初始两帧图像进行差分处理,进而检测得到运动目标,并确定跟踪窗口和跟踪目标的中心位置;然后结合数学形态学处理优化差分图像,滤除噪声干扰;最后利用求得的核直方图模型在下一帧图像内进行搜索,通过Mean Shift算法找到最佳匹配区域,达到对颗粒位置跟踪的目的。结果表明,该算法可以迅速并高效地跟踪浮选过程中的多个絮体颗粒,具有优越的鲁棒性和实时性。 展开更多
关键词 多目标跟踪 颗粒 帧差法 mean shift算法
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一种面向IRS辅助通信系统的信号检测方法
17
作者 陈为满 孙士兵 《空天预警研究学报》 2025年第3期209-212,234,共5页
为提升智能反射面(IRS)辅助的多输入单输出系统下行链路的信号检测性能,结合优化IRS离散相位、基站波束赋形矢量和用户等化器,以最小化检测信号的均方误差,提出基于多变量联合优化的信号检测性能优化(JOPI)方法.首先构建以最小均方误差... 为提升智能反射面(IRS)辅助的多输入单输出系统下行链路的信号检测性能,结合优化IRS离散相位、基站波束赋形矢量和用户等化器,以最小化检测信号的均方误差,提出基于多变量联合优化的信号检测性能优化(JOPI)方法.首先构建以最小均方误差为目标的优化问题,将其分解为波束赋形、等化器设计和IRS相位优化三个子问题;然后分别采用维纳滤波器、最小二乘法和网格搜索法求解.仿真结果表明,JOPI方法能够显著降低检测信号的均方误差. 展开更多
关键词 智能反射面 最小均方误差 波束赋形 等化器 离散相移 Trellis法
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基于均值漂移聚类算法的岩体结构面产状优势分组
18
作者 彭是焱 周鑫 +1 位作者 申壮 徐千博 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第4期1392-1399,共8页
岩体结构面产状的优势分组对于揭示不同类型结构面的分布规律和特征具有重要意义。传统的结构面极点密度图分组方法通常较为依赖地质经验,缺乏一定客观性,为此,引入均值漂移聚类算法开展岩体结构面产状优势分组研究。首先,人工生成不同... 岩体结构面产状的优势分组对于揭示不同类型结构面的分布规律和特征具有重要意义。传统的结构面极点密度图分组方法通常较为依赖地质经验,缺乏一定客观性,为此,引入均值漂移聚类算法开展岩体结构面产状优势分组研究。首先,人工生成不同离散程度岩体结构面产状数据。随后,将生成的产状数据转换为三维空间中的坐标,并以单位法向量的夹角正弦值γ作为相似性度量标准。接下来采用均值漂移算法对度量的数据集进行聚类分析,通过与传统的极点密度图法和K均值聚类算法进行比较,有效性检验指标和聚类错误识别率与K均值聚类算法接近一致。最后以重庆三功矿岩质边坡为工程实例,通过野外采集到的结构面数据验证了新方法的合理性及有效性。结果表明:该方法聚类效果优于传统的极点图分组方法和K均值聚类算法,聚类结果客观合理,对近水平产状也有良好的聚类效果。 展开更多
关键词 岩体 结构面产状 优势分组 均值漂移聚类算法
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基于特征阈值分割的电力监控图像目标盲检测
19
作者 杨庭 陈闻 严俊 《电子设计工程》 2025年第6期118-121,126,共5页
电力监控图像常存在复杂的背景和环境干扰,如杂乱的线路、树木、建筑物等。这些干扰物体可能与目标具有相似的外观特征,使得目标识别难度较大。为此,提出了基于特征阈值分割的电力监控图像目标盲检测方法。计算单一灰度级对应的图像像素... 电力监控图像常存在复杂的背景和环境干扰,如杂乱的线路、树木、建筑物等。这些干扰物体可能与目标具有相似的外观特征,使得目标识别难度较大。为此,提出了基于特征阈值分割的电力监控图像目标盲检测方法。计算单一灰度级对应的图像像素,选取直方图区域斜分的阈值,根据灰度级与邻域平均灰度级构建二值图像函数,划分噪声点区和待检测图像点区。基于此,用背景区域分布描述特征一致性,获取分割阈值。通过均值漂移法归一化处理样本数据,利用最近邻搜索方法滤除包含噪声点的冗余特征点。基于超平面法向量与偏差的最大超平面,构建判定目标函数,实现图像目标盲检测。由实验结果可知,该方法最大检测完整程度为99.8%,能够保证检测电力监控图像的完整性。 展开更多
关键词 特征阈值分割 电力监控图像 目标盲检测 均值漂移法
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基于改进Yolov5模型的纱筒余纱量检测方法 被引量:1
20
作者 史伟民 李洲 +2 位作者 陆伟健 屠佳佳 徐寅哲 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期196-203,共8页
为实现针织圆纬机纱架上纱筒余纱量的实时检测,提出一种深度学习与传统图像处理相结合的检测方法。通过优化Yolov5的主干网络并加入Shuffle-Attention注意力机制,利用改进后模型在图像中检测并框出纱筒位置;然后利用透视变换、均值偏移... 为实现针织圆纬机纱架上纱筒余纱量的实时检测,提出一种深度学习与传统图像处理相结合的检测方法。通过优化Yolov5的主干网络并加入Shuffle-Attention注意力机制,利用改进后模型在图像中检测并框出纱筒位置;然后利用透视变换、均值偏移、canny轮廓检测、闭操作等处理获取纱筒内外圆轮廓,设计基于梯度下降的圆拟合算法,拟合纱筒内外圆的轮廓,得到纱筒的内外圆半径;最后结合小孔成像的原理完成纱筒余纱量的测量。结果表明:改进后的Yolov5模型在纱筒检测精度上达到99.5%,检测速度可达20帧/s,同时模型参数减少至3.255×106可检测的最小纱筒余纱量为3 mm,当纱筒余纱量小于3 mm后,将其视为空筒,进行延时更换。本文算法拟合圆所花费时间是传统霍夫圆检测算法的1/4左右,因此可满足针织车间的实际应用需求。 展开更多
关键词 改进Yolov5模型 透视变换 均值偏移 梯度下降法 纱筒余纱量 针织圆纬机
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