入侵农田问题给试验田的安全保护带来了严重挑战,传统的保护手段存在诸多限制。为解决这一问题,将无人机技术和目标检测与跟踪算法相结合,提出一种创新的解决方案。该方法通过无人机高空航拍视角获取农田图像数据,并利用YOLO(You Only L...入侵农田问题给试验田的安全保护带来了严重挑战,传统的保护手段存在诸多限制。为解决这一问题,将无人机技术和目标检测与跟踪算法相结合,提出一种创新的解决方案。该方法通过无人机高空航拍视角获取农田图像数据,并利用YOLO(You Only Look Once)算法实现实时目标检测。同时,采用SORT(Simple Online and Realtime Tracking)算法对入侵目标进行持续跟踪。通过在海南试验田中的应用实验验证该方法的可行性和有效性。实验结果表明,基于YOLO和SORT算法的无人机目标检测与跟踪系统能够在0.4 s内快速检测和跟踪入侵农田目标,为试验田的安全保护工作提供了重要支持。展开更多
针对常规的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm, PSO)在应用中存在数据波动大、数据精确采集难度高和追踪速度慢等问题,课题组提出了基于卡尔曼滤波和改进粒子群优化算法的光伏最大功率点跟踪(maximum power point track...针对常规的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm, PSO)在应用中存在数据波动大、数据精确采集难度高和追踪速度慢等问题,课题组提出了基于卡尔曼滤波和改进粒子群优化算法的光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)控制器技术,并结合卡尔曼滤波、恒定电压和冒泡排序等方法进行优化。实验结果表明课题组提出的算法可以快速、准确地跟踪到最大功率点,提高了MPPT的响应速度和精度,提高了光伏发电的利用效率。展开更多
针对复杂场景下仅依靠传统的目标检测与跟踪算法进行跟踪时准确度低且速度慢的问题,提出一种基于GhostNet与注意力机制结合的行人检测与跟踪算法。首先,将YOLOv3的主干网络替换为GhostNet,保留多尺度预测部分,利用Ghost模块减少深度网...针对复杂场景下仅依靠传统的目标检测与跟踪算法进行跟踪时准确度低且速度慢的问题,提出一种基于GhostNet与注意力机制结合的行人检测与跟踪算法。首先,将YOLOv3的主干网络替换为GhostNet,保留多尺度预测部分,利用Ghost模块减少深度网络模型参数和计算量,在Ghost模块中融入注意力机制给予重要特征更高的权值。然后,引入目标检测的直接评价指标GIoU来指导回归任务。最后,利用Deep-Sort算法进行跟踪。在公共数据集上实验表明,改进后的模型平均精确度均值(mean Average precision,mAP)达到了92.53%,帧速率是YOLOv3模型的2.5倍;所提算法跟踪准确度优于改进前及其他算法,可以精确有效地跟踪复杂场景下的多目标行人,并具有较强的鲁棒性。展开更多
文摘入侵农田问题给试验田的安全保护带来了严重挑战,传统的保护手段存在诸多限制。为解决这一问题,将无人机技术和目标检测与跟踪算法相结合,提出一种创新的解决方案。该方法通过无人机高空航拍视角获取农田图像数据,并利用YOLO(You Only Look Once)算法实现实时目标检测。同时,采用SORT(Simple Online and Realtime Tracking)算法对入侵目标进行持续跟踪。通过在海南试验田中的应用实验验证该方法的可行性和有效性。实验结果表明,基于YOLO和SORT算法的无人机目标检测与跟踪系统能够在0.4 s内快速检测和跟踪入侵农田目标,为试验田的安全保护工作提供了重要支持。
文摘针对常规的粒子群算法(particle swarm optimization algorithm, PSO)在应用中存在数据波动大、数据精确采集难度高和追踪速度慢等问题,课题组提出了基于卡尔曼滤波和改进粒子群优化算法的光伏最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)控制器技术,并结合卡尔曼滤波、恒定电压和冒泡排序等方法进行优化。实验结果表明课题组提出的算法可以快速、准确地跟踪到最大功率点,提高了MPPT的响应速度和精度,提高了光伏发电的利用效率。
文摘针对复杂场景下仅依靠传统的目标检测与跟踪算法进行跟踪时准确度低且速度慢的问题,提出一种基于GhostNet与注意力机制结合的行人检测与跟踪算法。首先,将YOLOv3的主干网络替换为GhostNet,保留多尺度预测部分,利用Ghost模块减少深度网络模型参数和计算量,在Ghost模块中融入注意力机制给予重要特征更高的权值。然后,引入目标检测的直接评价指标GIoU来指导回归任务。最后,利用Deep-Sort算法进行跟踪。在公共数据集上实验表明,改进后的模型平均精确度均值(mean Average precision,mAP)达到了92.53%,帧速率是YOLOv3模型的2.5倍;所提算法跟踪准确度优于改进前及其他算法,可以精确有效地跟踪复杂场景下的多目标行人,并具有较强的鲁棒性。
