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基于CVR/Tiny24的快速高灵敏温度采集系统设计 被引量：1
1
作者 童明成 罗锐 +1 位作者 刘海波 程鹏 《仪器仪表用户》 2009年第4期21-22,共2页
温度采集包括采用温度传感器和采用热敏电阻两种方式,采用温度传感器具有采集精度高、使用方便等优点,但其反应速度较慢。采用热敏电阻的方法可以很好的弥补这点不足,选择适当的处理器和选用灵敏的热敏电阻是采用这种方法的关键因素。... 温度采集包括采用温度传感器和采用热敏电阻两种方式,采用温度传感器具有采集精度高、使用方便等优点,但其反应速度较慢。采用热敏电阻的方法可以很好的弥补这点不足,选择适当的处理器和选用灵敏的热敏电阻是采用这种方法的关键因素。本文采用BateTH-ERM公司的热敏电阻与ATMEL公司的Tiny24型CVR系列单片机进行温度测量,响应时间小于1秒,测量误差小于0.2℃。 展开更多
关键词 tiny24 温度采集 NTC
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基于CenterNet的密集场景下多苹果目标快速识别方法 被引量：18
2
作者 杨福增 雷小燕 +2 位作者 刘志杰 樊攀 闫彬 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期265-273,共9页
为提高苹果采摘机器人的识别效率和环境适应性,使其能在密集场景下对多苹果目标进行快速、精确识别,提出了一种密集场景下多苹果目标的快速识别方法。该方法借鉴“点即是目标”的思路,通过预测苹果的中心点及该苹果的宽、高尺寸,实现苹... 为提高苹果采摘机器人的识别效率和环境适应性,使其能在密集场景下对多苹果目标进行快速、精确识别,提出了一种密集场景下多苹果目标的快速识别方法。该方法借鉴“点即是目标”的思路,通过预测苹果的中心点及该苹果的宽、高尺寸,实现苹果目标的快速识别;通过改进CenterNet网络,设计了Tiny Hourglass24轻量级骨干网络,同时优化残差模块提高了目标识别速度。试验结果表明,该方法在非密集场景下(即近距离场景)测试集的识别平均精度(Average precision,AP)为98.90%,F1值为96.39%;在密集场景下(即远距离场景)测试集的识别平均精度为93.63%,F1值为92.91%,单幅图像平均识别时间为0.069 s。通过与YOLO v3、CornerNetLite网络在两类测试集下的识别效果进行对比,该方法在密集场景测试集上比YOLO v3和CornerNetLite网络的平均精度分别提高了4.13、29.03个百分点;单幅图像平均识别时间比YOLO v3减少0.04 s、比CornerNetLite减少0.646 s。该方法无需使用锚框(Anchor box)和非极大值抑制后处理,可为苹果采摘机器人在密集场景下快速准确识别多苹果目标提供技术支撑。 展开更多
关键词 采摘机器人 密集场景 多苹果识别 Tiny Hourglass24 CenterNet
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