检索结果-南通市图书馆

基于OpenMV图像识别的自主迷宫寻宝小车

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

现代电子技术 2024年第5期47卷 70-74页

作者：赖盛英谢鑫鑫樊伟征王慧琴陈袁丰上海工程技术大学数理与统计学院上海201620 上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

基于机器视觉模块OpenMV和TC264单片机,设计基于图像识别的自主迷宫寻宝小车。通过识图装置OpenMV识别藏宝图,定位宝藏坐标、识别迷宫矩阵,并通过串口发送给单片机,利用多目标A算法进行路径规划,利用陀螺仪与编码器进行实时定位,根据小... 详细信息

基于机器视觉模块OpenMV和TC264单片机,设计基于图像识别的自主迷宫寻宝小车。通过识图装置OpenMV识别藏宝图,定位宝藏坐标、识别迷宫矩阵,并通过串口发送给单片机,利用多目标A算法进行路径规划,利用陀螺仪与编码器进行实时定位,根据小车当前的坐标与宝藏坐标对比来进行小车的控制,同时使用超声波避障模块及按键等实现迷宫寻宝的任务。通过实验证明,小车系统运行流畅,各个模块之间协调配合,定位精度可达0.2 mm,判别真伪宝藏并将信息发送给单片机的时间在1~2 s,在科学性、准确性、可行性、创新性和完整性方面均有较好的表现。

关键词： OpenMV TC264单片机图像识别迷宫寻宝多目标A算法实时定位

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图像识别的角度传感器设计

传感器与微系统 2024年第2期43卷 113-115,119页

作者：顾庆传张靖周丽李鑫朱豪张鹏坤昭通学院物理与信息工程学院云南昭通657000

为了解决传统光电编码器编码复杂、结构复杂的问题,提出了一种基于图像识别的角度传感器。通过最小二乘圆拟合曲线算法求得光斑的中心点坐标,以该坐标点作为光斑的中心点位置,光斑随着旋转轴运行一周后得到一个虚椭圆,通过计算光斑的运... 详细信息

为了解决传统光电编码器编码复杂、结构复杂的问题,提出了一种基于图像识别的角度传感器。通过最小二乘圆拟合曲线算法求得光斑的中心点坐标,以该坐标点作为光斑的中心点位置,光斑随着旋转轴运行一周后得到一个虚椭圆,通过计算光斑的运动轨迹来求得虚椭圆的中心坐标,进而计算出光斑中心点坐标与输出角度之间的关系。利用霍尔角度传感器的角度作为基准值来检验本文设计的测量精度。实验结果表明:基于图像识别的光电角度传感器的平均非线性误差为8.52%,测量精度达到了2.624°。

关键词：图像识别角度传感器最小二乘法光斑坐标

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图像识别的智能药箱设计与优化

机械设计与制造 2024年第3期 316-319,325页

作者：樊辉郭东军曹浩苏波泳南通大学电气工程学院江苏南通226019 南通大学工程训练中心江苏南通226019 南通大学机械工程学院江苏南通226019

针对当前国内老龄化问题加重,老年人无法按时按需服用药品的问题,设计了一种新型智能药箱。药箱整体采用模块化结构设计,可通过触摸屏设定落药时间、药品种类和数目。设计了手机端APP,提前设定老人服药种类、数量和时间,通过传感器检测... 详细信息

针对当前国内老龄化问题加重,老年人无法按时按需服用药品的问题,设计了一种新型智能药箱。药箱整体采用模块化结构设计,可通过触摸屏设定落药时间、药品种类和数目。设计了手机端APP,提前设定老人服药种类、数量和时间,通过传感器检测药品数量是否满足要求,老人是否按时取药。针对药品质量问题,对智能药箱进行优化,设计了一种基于图像识别的药品质量监测装置,引入一种四元数与自组织神经网络结合的图像边缘检测方法对药品图像进行边缘提取对比,实现药品质量监测。实验表明,智能药箱内部结构合理,落药顺畅,药品质量监测稳定,准确率可达到100%,保障了老人服药的时效性与安全性。

关键词：智能药箱模块化 APP 图像识别药品质量监测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种图像识别技术下的果实成熟度应用研究

农机化研究 2024年第1期46卷 207-211页

作者：万小红郝蕊洁运城学院数学与信息技术学院山西运城044000

以自然环境下的红提葡萄果穗为研究对象,利用图像识别技术对其果穗成熟度进行研究分析。首先,采用Faster R-CNN卷积神经网络模型识别红提葡萄图像中的果穗,再利用KNN算法分割红提葡萄图像中的果穗和背景,并借助圆形Hough变换法检测出果... 详细信息

以自然环境下的红提葡萄果穗为研究对象,利用图像识别技术对其果穗成熟度进行研究分析。首先,采用Faster R-CNN卷积神经网络模型识别红提葡萄图像中的果穗,再利用KNN算法分割红提葡萄图像中的果穗和背景,并借助圆形Hough变换法检测出果穗图像中的红提葡萄果粒;最后,结合HSV空间中的H值将果粒成熟度划分为4个等级,并计算各个等级的果粒数量占果穗总果粒数量的比重,以此判断该果穗整体的成熟度,从而确定其是否能够满足采摘的要求。实验结果表明:该方法判断果穗成熟度的准确率能达到90%,满足红提葡萄果穗成熟度判断的需求,可辅助精准采摘作业。

关键词：果穗成熟度图像识别 Faster R-CNN KNN算法 Hough变换法

维普期刊数据库博看期刊

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度神经网络的船舶图像识别检索研究

舰船科学技术 2024年第3期46卷 174-177页

作者：赵圆圆李月军李昌庆李春红梁丽莎湛江科技学院智能制造学院广东湛江524000

对船舶图像进行快速准确识别在军民领域都有广泛应用,随着船舶种类的增多、图像质量的提高,传统的卷积神经网络进行船舶图像识别需耗费大量时间。本文对深度神经网络的原理进行分析,并在此基础上研究基于深度神经网络的船舶图像识别流程... 详细信息

对船舶图像进行快速准确识别在军民领域都有广泛应用,随着船舶种类的增多、图像质量的提高,传统的卷积神经网络进行船舶图像识别需耗费大量时间。本文对深度神经网络的原理进行分析,并在此基础上研究基于深度神经网络的船舶图像识别流程,对船舶图像预处理技术进行研究,建立船舶图像训练集和测试集,对YOLOV2、卷积神经网络和本文算法的平均识别时间和识别准确率进行分析,最后研究3种算法的训练次数对识别准确率的影响。本文研究的深度神经网络船舶图像识别算法,在平均识别时间以及识别准确率上具有一定优势。

关键词：深度神经网络图像识别模型训练船舶目标

基于图像识别技术的变电所巡检装置研究与应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图像识别技术的变电所巡检装置研究与应用

作者：刘谢玉盐城工学院

学位级别：硕士

为了实现煤矿变电所智能化巡检,本文设计了一个基于图像识别技术的巡检装置代替人工巡检。该巡检装置利用PLC、执行机构、摄像仪等设备实现运动控制及图像采集,并利用深度学习算法,实现对变电所开关柜仪器仪表检测及数字仪表读数的图像... 详细信息

为了实现煤矿变电所智能化巡检,本文设计了一个基于图像识别技术的巡检装置代替人工巡检。该巡检装置利用PLC、执行机构、摄像仪等设备实现运动控制及图像采集,并利用深度学习算法,实现对变电所开关柜仪器仪表检测及数字仪表读数的图像识别。具体研究内容主要包括:(1)轨道式巡检装置系统的总体设计,涵盖了从系统需求分析到系统结构设计。本文首先对当前主流的轮式巡检装置和轨道式巡检装置分别进行了前期调研和分析。在综合考虑了煤矿变电所实际情况、成本以及轮式和轨道式巡检装置的优缺点,确定了基于PLC、步进电机、伺服电机、传感器以及摄像仪等设备的轨道式巡检装置基本结构。随后,设计了巡检装置的控制系统,以确保其能够完成巡检任务。最后对通信系统进行设计,包括PLC与RS485以及PLC与Win CC上位机软件的交互通信,确保巡检装置采集的图像数据以及变电所环境信息传输至上位机控制系统中。(2)针对煤矿变电所的开关柜,采集了大量原始图片,并对这些图像进行了预处理,以构建煤矿变电所的仪器仪表数据集。随后,本文提出了一种改进的YOLOv5模型,实现对仪器仪表的检测。通过实验验证,改进后的模型有效减少内存的频繁访问和冗余计算,并且交并比Io U设为0.5的平均精度均值(m AP@0.5)达到了98.8%。(3)本文提出了一种改进的YOLOv8模型,用于实现数字仪表读数识别。将原模型的颈部网络替换为slimneck,并且采用CIOU和NWD混合的损失函数进行训练。通过实验验证,改进后的模型相较于原YOLOv8模型在精度提高了1.1%、召回率提高了1%,以及m AP@0.5-0.95提高了0.9%。(4)针对煤矿变电所的巡检需求及巡检系统的硬件条件,构建了上位机控制系统的功能框架。该系统集成了开关柜仪器仪表识别与展示、数字仪表读数识别与展示、变电所室内环境数据采集及数据存储等核心功能。通过图像识别技术,系统可自动识别并展示开关柜仪器仪表的状态及数字仪表的读数,提高了巡检的自动化程度。同时,系统能够实时监测并采集变电所室内环境数据,为运维管理提供重要依据。所有采集的数据均可存储于系统中,便于后续查询与分析。

关键词：煤矿变电所巡检装置图像识别仪表检测人机交互

基于图像识别和碰撞信息的钻卡工况气囊点爆方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图像识别和碰撞信息的钻卡工况气囊点爆方法研究

作者：邱航重庆理工大学

学位级别：硕士

追尾事故是交通事故中较为常见的一种情况,其中最为严重的就是轿车追尾卡车。由于轿车的保险杠与卡车的防撞梁存在高度差,轿车的前部无法全部参与碰撞,导致碰撞前期的加速度峰值较低,使得安全气囊不能点爆或点爆时间较晚,进而对驾乘人... 详细信息

追尾事故是交通事故中较为常见的一种情况,其中最为严重的就是轿车追尾卡车。由于轿车的保险杠与卡车的防撞梁存在高度差,轿车的前部无法全部参与碰撞,导致碰撞前期的加速度峰值较低,使得安全气囊不能点爆或点爆时间较晚,进而对驾乘人员造成较大的伤害。本文针对这一情况,提出一种融合图像识别和碰撞信息的新型气囊点爆方法。具体研究内容如下:(1)结合国内早期卡车后下防撞梁标准GB11567.2-2001《汽车和挂车后下部防护要求》(防撞梁离地高度较高)及现有标准GB11567-2017《汽车及挂车侧面和后下部防护要求》,分析对比后建立符合新旧法规的两类防撞梁有限元模型。再选择丰田Yaris有限元模型完成全正碰工况的整车碰撞及约束系统的模型搭建和验证。(2)以重叠率100%和56.3km/h的碰撞速度作为边界条件,搭建轿车钻撞卡车的仿真模型。仿真结果表明参照GB11567.2-2001标准的仿真模型其碰撞前期的加速度峰值较小,安全气囊大概率会延迟展开或不展开,进而导致假人出现被安全气囊扫脸的危险。采用“127mm-30ms”准则计算出的钻卡工况下最佳点火时刻,假人损伤有较大改善。统计分析所有模型的最佳点火时刻,发现其基本在速度变化量为2m/s时所对应的时刻,因此选择此速度变化量为点爆阈值。(3)为了兼顾检测速度与精度,选择使用yolov5算法来搭建卡车识别模型。为模拟真实的碰撞场景,使用旋转、调节亮度等方式对数据集进行泛化处理,同时数据集中的目标卡车图片应该符合第二章中使用的有限元卡车模型类型。数据集包含“truck”、“heavy truck”、“family sedan”、“suv”四个标签,共4170张图片。为了使用双目摄像头进行测距,使用MATLAB中的命令对双目摄像头进行标定,得到双目摄像头的内参外参、畸变系数、旋转矩阵和平移矩阵,再使用Opencv中的stereo Rectify函数进行立体校正,最后使用SGBM局部算法进行立体匹配,完成卡车识别测距模型。(4)基于假人损伤特性,再结合卡车识别测距模型和第二章得到的加速度曲线特点,设计新的点火算法,实现方式为使用Python和MATLAB/Simulink联合仿真。使用Prescan搭建碰撞场景,输入仿真曲线模拟碰撞场景,通过跟最佳点火时刻对比,发现算法误差在2ms之间,证明算法有效。论文针对汽车追尾卡车展开研究,研究结果表明:轿车追尾碰撞卡车尾部的相容性较差,防撞梁的长度与强度决定加速度的大小。碰撞产生的能量小部分被保险杆吸收,绝大部分由发动机、散热器、发动机罩等吸收,此工况下的加速度曲线相较于全正碰工况来讲,峰值小且持续时间长,乘员损伤主要表现在头部与胸部。基于此情况,使用双目识别测距的方法,来精确识别此工况,使其在较低的加速度下也能及时点爆。限于实际现实问题,论文讨并未将控制策略应用到安全气囊中,后续工作可结合嵌入式开发。

关键词：钻卡工况约束系统图像识别控制策略

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多特征的肾脏肿瘤MRI图像识别

基于多特征的肾脏肿瘤MRI图像识别

作者：周真伊吉林大学

学位级别：硕士

肾细胞癌(Renal cell carcinoma,RCC)是一种常见的恶性肾脏肿瘤,在全世界范围内保持较高的发病率和死亡率。初期的肾细胞癌治愈率较高,五年内的生存率在90%以上,所以,肾癌的精确诊断对于患者至关重要。随着影像学领域的不断发展,肾脏肿... 详细信息

肾细胞癌(Renal cell carcinoma,RCC)是一种常见的恶性肾脏肿瘤,在全世界范围内保持较高的发病率和死亡率。初期的肾细胞癌治愈率较高,五年内的生存率在90%以上,所以,肾癌的精确诊断对于患者至关重要。随着影像学领域的不断发展,肾脏肿瘤的检测得到了完善,癌症患者得以及时发现和尽早治疗。传统的影像学诊断方法依靠医生的病理学知识和临床经验,通常存在个体主观性差异和人为习惯的影响。以影像组学为代表的计算机辅助诊断技术利用计算机的优势,将影像学成像、生理化交叉和医学图像处理相结合,捕捉病灶区域,提高癌症诊断的准确率。影像组学从放射成像中深入挖掘人眼难以识别和量化的复杂内容,通过对医学图像中的肿瘤信息进行高通量地量化,从而得到大量高级的影像组学特征,并从物理可解释的角度对特征进行分析。选取建模验证效果好的特征,构建适用于临床辅助诊断的模型。目前,肾脏肿瘤图像识别主要包含两种影像组学分析方法:机器学习和深度学习。已有的研究结果显示,基于机器学习模型的肾脏肿瘤图像识别中,提取和用于训练的图像特征较为单一,导致特征描述不全面,识别准确率有待提升;基于深度学习模型的肾脏肿瘤图像识别中,计算得到的图像卷积特征不具有物理可解释性,不适合在医学临床诊断中应用。针对上述问题,本文提出以下创新:首先提出了一种基于图像特征的肾脏肿瘤病变情况判别算法,以实际肾脏肿瘤患者的MRI断层扫描图像为实验数据,通过图像特征提取,建立特征向量矩阵,构建了基于图像特征的机器学习模型,对图像数据进行识别和分类,验证所提算法的可行性。该算法用于检测肾脏肿瘤的病变程度和临床医学辅助诊断,分类结果与增殖细胞相关抗原Ki67的表达结果相吻合。其次提出了一种针对肾脏肿瘤图像的特征提取算法,首次将高斯混合模型参数作为肾脏肿瘤图像特征来进行图像识别。在特征提取时,着重考虑肾脏肿瘤MRI图像的分布特性,利用高斯混合模型对图像进行拟合,获取代表图像分布情况的特征。针对肾脏肿瘤的不同病变程度,增殖细胞相关抗原Ki67的表达结果具有明显差异,该算法能够很好地表征这种差异,并获得最高93.9286%的识别准确率和最高0.999的受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)的曲线下的面积(Area under curve,AUC)。本文提出的肾脏肿瘤图像特征提取算法将多种图像特征相融合,其特征包含高斯混合模型特征、形态学特征、灰度直方图特征、灰度共生矩阵特征和剪切波变换特征等。最后提出了一种基于数据交并集差异的图像分类判别方法。针对不同类别的图像中数据组成的差异,将混杂在错误分类类别中的图像数据甄别出来,最终达到图像数据三分类的效果。该方法适用于基于图像数据二分类结果的图像数据三分类情况,优化了模型的分类性能,突破了支持向量机只适用于数据二分类的局限性。

关键词：图像识别影像组学特征提取机器学习

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于图像识别的核桃壳仁分选设备研究

基于图像识别的核桃壳仁分选设备研究

作者：胡诗祺塔里木大学

学位级别：硕士

新疆核桃产业得益于优越的自然资源禀赋和持续的政策支持而蓬勃发展,构建完整核桃产业链并持续推进核桃采后加工技术与装备研究是发展方向,而破解核桃壳仁分选技术难题是实现核桃加工全程机械化的关键。因此,针对核桃壳仁物料无法精准分... 详细信息

新疆核桃产业得益于优越的自然资源禀赋和持续的政策支持而蓬勃发展,构建完整核桃产业链并持续推进核桃采后加工技术与装备研究是发展方向,而破解核桃壳仁分选技术难题是实现核桃加工全程机械化的关键。因此,针对核桃壳仁物料无法精准分选,现有设备与产业特点不适应的现状,开展核桃壳仁分选技术研究,可指导核桃壳仁分选设备的设计与试制。本文首先设计了图像采集系统,并构建了核桃壳仁物料数据集,再对核桃壳仁识别算法进行选优,而后设计并试制了核桃壳仁分选设备,最后利用BBD设计与神经网络相结合的方法对分选设备关键参数进行了优化。具体研究结论如下:(1)设计的图像采集系统主要由条形LED光源明场照明系统、LTCAM LT-USB5MP工业相机、LTCAM LT-CS055014-3MP光学镜头、机架等组成。使用图像采集系统获得由2753张图像构成的核桃壳仁物料数据集,并将其按照8:2比例随机分为训练集和测试集。(2)训练并选择的YOLOv8n算法性能表现优于其余四种YOLOv8系列算法和Faster R-CNN算法,其在不同品种核桃壳仁、不同光照条件以及壳仁互相遮挡的场景下仍能准确识别出核桃壳仁物料。(3)设计并试制的核桃壳仁分选设备由物料输送装置、图像采集装置、控制装置、分选装置、机架五大部分组成。利用BBD设计与神经网络相结合建立的核桃壳仁分选设备最优参数预测模型决定系数达0.98,该模型优化的关键参数组为:喷气组件气压为0.72 MPa,喷气组件角度为10.16°,分选高度为105.12 mm,清选率为95.75%。本文研究成果可为带壳坚果类农林产品分选技术与设备研究提供参考。

关键词：核桃壳仁分选图像识别神经网络参数优化