检索结果-南通市图书馆

基于深度学习的交警动态手势检测与识别方法研究

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

武汉理工大学学报（交通科学与工程版） 2024年第3期48卷 441-447页

作者：刘永涛刘永杰孙斐然徐鑫曾凯凯袁诗泉乔洁长安大学汽车学院西安710064 西北工业大学无人系统技术研究院西安710072

文中基于深度学习方法设计了交警动态手势检测与识别算法,以Top-down的姿态估计方法获取交警人物关键点建立人体骨架图,采用时空图卷积的方式进行动作识别.设计交警目标检测算法、交警姿态估计算法和交警动态手势识别算法,对输入模型的... 详细信息

文中基于深度学习方法设计了交警动态手势检测与识别算法,以Top-down的姿态估计方法获取交警人物关键点建立人体骨架图,采用时空图卷积的方式进行动作识别.设计交警目标检测算法、交警姿态估计算法和交警动态手势识别算法,对输入模型的骨架图设计了尺寸归一化,令算法对不同尺寸的骨架图具有相同的识别性能,提高了算法的鲁棒性.所设计的方法在限制容许错误率在10%、15%、25%以及50%的条件下能够达到最高96.32%的识别率.

关键词：交警手势深度学习目标检测手势识别姿态估计

维普期刊数据库

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

基于机载视觉的旋翼无人机着舰引导技术研究

基于机载视觉的旋翼无人机着舰引导技术研究

作者：李佳欢南京航空航天大学

学位级别：硕士

舰载旋翼无人机在海上可执行战场救护、侦察、中继制导、远程打击等多种危险任务,可大规模快速地装备部队,成为现代海上战争中的理想武器。无人机在海上着舰阶段飞行事故频发,因此本课题针对旋翼无人机着舰引导技术,研究机载视觉引导方... 详细信息

舰载旋翼无人机在海上可执行战场救护、侦察、中继制导、远程打击等多种危险任务,可大规模快速地装备部队,成为现代海上战争中的理想武器。无人机在海上着舰阶段飞行事故频发,因此本课题针对旋翼无人机着舰引导技术,研究机载视觉引导方案并搭建硬件实物系统进行工程验证,对自主着舰工程化实现有重要研究意义。首先,明确定义着舰过程中的相关坐标系,对着舰引导过程中的DGPS引导和视觉引导两种方式,详细分析位姿解算流程。根据旋翼无人机着舰的特点,设计了一套基于合作地标的远近距引导方案。并对着舰引导系统进行总体设计,说明机载视觉处理的算法流程。针对该方案设计了提供着舰辅助信息的合作地标。然后,针对远距下滑导引过程中的合作目标检测问题,提出一种基于互补滤波的融合检测算法,该算法结合改进深度学习模型和相关滤波KCF技术,修正KCF的检测结果,减少KCF检测误差,弥补SSD模型检测速度慢的缺点。对于中小目标的检测性能不佳的问题,本文融合深度学习特征层的多尺度信息,重新设计特征提取结构改善检测性能。改进后的模型检测精度和速度明显提高,基本满足着舰要求。紧接着,研究近距降落阶段过程中的合作目标检测问题。对采集到的图像提取外围椭圆轮廓后利用最小二乘方法拟合得到椭圆方程,解算圆形地标在相机坐标系下的二义性位姿,并提出一种用中心H图案的约束得到唯一真实解的方法。通过圆形地标和不对称性H图案解算姿态角,并给出详细推导过程。最后进行实验验证方法的可行性和准确性,并对位姿测量影响因素进行分析。最后,搭建基于多旋翼平台的综合仿真实验。对视觉引导系统各模块进行硬件选型,利用Qt界面开发工具设计开发一套地面监控系统进行实时监控,并搭建无人机飞行系统和甲板模拟系统,形成完整的着舰实验环境。对着舰下滑轨迹进行跟踪着舰,飞行实验结果表明本文所设计的视觉引导技术满足着舰需求,具有良好的可行性。

关键词：旋翼无人机自主着舰视觉引导深度学习目标检测位姿解算工程验证

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于红外图像处理的无人机光伏组件故障检测

基于红外图像处理的无人机光伏组件故障检测

作者：于祥跃吉林大学

学位级别：硕士

近年来,我国越发重视太阳能资源的开发和利用,光伏装机量不断攀升,但光伏系统的长时间运行和恶劣的天气状况都容易引发组件故障,影响其正常工作,甚至产生安全隐患,因此,光伏电站的定期巡检尤为重要。采用搭载相机的无人机对光伏电站进... 详细信息

近年来,我国越发重视太阳能资源的开发和利用,光伏装机量不断攀升,但光伏系统的长时间运行和恶劣的天气状况都容易引发组件故障,影响其正常工作,甚至产生安全隐患,因此,光伏电站的定期巡检尤为重要。采用搭载相机的无人机对光伏电站进行巡检的方式可以有效满足光伏电站的运维需求。本文以无人机巡检光伏电站为背景,以提升光伏组件红外图像故障检测的效率为目标,研究了红外光伏组件图像的故障检测技术,并结合实际需求,设计了适用于不同场景的红外图像故障检测方案。首先,分析了红外光伏组件特性并设计了无人机巡检方案。分析了光伏组件在红外成像下的特点以及光伏组件故障成因,指出了光伏组件红外图像故障检测中的技术难点和干扰因素。根据大型集中式光伏电站的特点,构建了无人机光伏组件红外图像巡检方案。其次,设计了传统图像故障检测方案。为避免红外图像中杂草、水坑等背景干扰信息影响检测结果,设计了基于图像分割算法的光伏组件故障检测方案,包括改进的分水岭算法和基于霍夫直线检测的算法识别光伏组件,并研究边缘检测算法在检测组件故障中的应用。红外图像中每一个像素点的温度信息都可以被提取出来,基于这一特性,设计了自适应温度阈值检测算法,此算法可以有效地筛选出组件中温度异常点,从而完成光伏组件发热故障的检测。红外图像可以根据灰度信息绘制灰度直方图,为消除直方图中干扰信息并选取合适的灰度阈值,设计了一种拟合灰度曲线设定灰度阈值的检测方案,通过分析灰度曲线特点和图像灰度特性选取阈值,并应用中值滤波滤除剩余干扰,完成组件故障检测。对传统图像处理方案进行实验,分析了传统图像处理方案的应用场景。最后,设计了深度学习故障检测方案。分别对YOLOv4和YOLOv7-tiny两种深度学习目标检测算法进行改进。针对原始数据较少的问题,在制作数据集时进行离线数据增强达到扩充数据集的目的。YOLOv4模型参数多、模型大,故应用Dense Net121网络替换原有的Dark Net53主干网络,实现模型轻量化,减少计算参数,提升检测速度;设计了新的路径聚合网络,进一步提升浅层特征的融合,并在新增路径上添加YOLO检测头,达到提升小目标检测精度的目的;在主干网络后添加注意力机制模块,进一步提升模型专注度,提高整体检测精度。针对YOLOv7-tiny模型,设计了两种路径聚合网络,研究不同路径聚合网络对特征融合效果的影响;通过添加不同类型的注意力机制,研究分别在主干网络后和路径聚合网络前两种位置添加注意力机制时对检测精度的影响。对所有算法进行实验评估,证明了改进算法的可行性和有效性。

关键词：光伏故障检测深度学习目标检测红外图像处理无人机巡检

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器视觉的石墨球表面缺陷检测技术研究

基于机器视觉的石墨球表面缺陷检测技术研究

作者：袁得钦湖南大学

学位级别：硕士

随着核工业迅速地发展,旨在实现高安全性、高燃烧效率的第四代核工业核心系统被开发,尽管其燃烧性能实现质的飞跃,但是适配第四代核工业系统相关工件的产能依然低下。其中,第四代核工业系统燃料组成部分石墨球,在生产过程中存在磕碰、... 详细信息

随着核工业迅速地发展,旨在实现高安全性、高燃烧效率的第四代核工业核心系统被开发,尽管其燃烧性能实现质的飞跃,但是适配第四代核工业系统相关工件的产能依然低下。其中,第四代核工业系统燃料组成部分石墨球,在生产过程中存在磕碰、冒口、韧痕等缺陷,鉴于核工业安全要求,需要对石墨球进行全检。由于石墨球高辐射性将损害检测工人身体,并且工人检测石墨球具有效率低、误检率高、成本高等问题,现阶段石墨球检测难以满足第四代核工业系统产能需求,亟需研究新的检测技术提高检测效率。本文针对现阶段石墨球检测效率低下设计一套石墨球表面缺陷检测系统。本文主要研究工作如下:(1)根据石墨球工件的特征分析和检测要求,设计了石墨球成像方案,并进行了成像硬件选型,搭建了石墨球表面缺陷检测的成像平台。首先基于传统图像处理算法开展了石墨球缺陷检测研究。采用高斯滤波进行图像预处理,采用OTSU算法实现图像分割,并通过形态学与Canny算法实现石墨球特征点的提取,提出一种基于最小二乘法的边界圆拟合算法实现石墨球粗定位。在此基础上,通过轮廓的形位信息实现石墨球的表面缺陷识别,然后基于缺陷形心与轮廓灰度值的特征实现石墨球表面缺陷分类。实验结果表明传统图像处理算法对于石墨球表面缺陷检测具有一定检测效果,但其准确度有待进一步提升,并且其分类效果较差。(2)鉴于传统图像处理算法对于石墨球表面缺陷识别与分类效果一般,开展了基于深度学习目标检测方法的石墨球表面缺陷识别与分类研究。首先通过基于最小二乘法的边界圆拟合算法实现石墨球的粗定位,再以现阶段性能较优的Faster R-CNN、SSD、Retina Net、YOLOv5系列深度学习目标检测模型进行石墨球缺陷的识别与分类训练,最终实现石墨球表面缺陷的高精度高效率检测。实验结果表明基于YOLOv5s的石墨球表面缺陷检测的m AP值高达97.18%。(3)针对现阶段视觉软件系统开发面向过程、无框架编程方式,提出了石墨球缺陷检测软件框架,软件框架主体采用消费者生产者模式实现高封装、高并发性、高鲁棒性,然后通过自定义流程和柔性化组态进一步提高软件的柔性。柔性化组态包括利用基于适配器模式的柔性库实现常动程序的低耦合和采用封装成库的形式实现程序的高复用。程序框架可推广及面向机器视觉软件系统。

关键词：石墨球机器视觉表面缺陷检测深度学习目标检测视觉软件框架

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

面向智慧水务的目标检测技术研究

面向智慧水务的目标检测技术研究

作者：杨铭中北大学

学位级别：硕士

目前,指针式压力表无论是在工农业生产、生活和交通运输等多个领域中都被广泛的使用,压力信息的采集、监控和记录对于生产和生活具有非常重要的意义。因此,自动识别指针式压力表读数的任务也成为智慧水务系统中的研究热点和重点。如今,... 详细信息

目前,指针式压力表无论是在工农业生产、生活和交通运输等多个领域中都被广泛的使用,压力信息的采集、监控和记录对于生产和生活具有非常重要的意义。因此,自动识别指针式压力表读数的任务也成为智慧水务系统中的研究热点和重点。如今,随着深度学习技术的快速发展和单片机芯片的广泛应用,边缘端上的人工智能应用正变得越来越多样化。然而,由于单片机的设计结构和性能限制,与个人主机相比,其存在一定的局限性。如果通过将已训练好的深度学习模型移植到单片机上,就可以实现各种应用场景的智能化,从而提高生产效率和降低人力成本。本文针对SSD目标检测算法,在确保对水务数据(压力表表盘目标)识别精度的基础上,分别从模型的轻量化和提升识别精准度两方面依次开展目标检测模型算法研究,主要研究内容如下:(1)目标检测网络轻量化:首先,本文设计了一种基于SSD改进的压力表表盘目标检测模型SSD-Light,根据感受野大小设计轻量级主干网络结构并制作标注了数据集,将原版SSD多层多尺度检测任务转换为了单尺度检测任务,大幅度减少原网络模型主干网络和检测层的层数。然后,本文又引入了深度可分离卷积核替换了原网络中普通卷积核,进一步的轻量化该模型。该模型通过数据集上的试验结果表明,模型在保证对目标有效识别的前提下,模型参数个数仅为原版SSD网络的0.1%,模型容量大小仅为原版SSD网络的0.2%,大幅度的缩减了模型容量。(2)提升轻量化以后模型的检测精度:上述轻量化技术可能会导致模型在处理图像数据时表现不佳,针对该问题,进一步提出了融合注意力机制的轻量化目标检测模型,来提升模型对目标的之别准确率和精确率。该模型能够保持与原版SSD只相差5%m AP,保证模型的检测精度。

关键词：深度学习目标检测压力表表盘检测 SSD算法轻量化网络注意力机制

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于时频矩阵检测的宽带跳频信号捕获技术

基于时频矩阵检测的宽带跳频信号捕获技术

作者：关哲欣西安电子科技大学

学位级别：硕士

在无线通信领域,跳频通信是近年来高速发展的一种通信方式,区别于传统定频通信方式,其在通信中最大的特点是信号的频率会不停的跳变,因此具有优秀的隐蔽性能和抗干扰能力,在实际监测中往往难以对跳频信号进行有效的捕获。同时随着无线... 详细信息

在无线通信领域,跳频通信是近年来高速发展的一种通信方式,区别于传统定频通信方式,其在通信中最大的特点是信号的频率会不停的跳变,因此具有优秀的隐蔽性能和抗干扰能力,在实际监测中往往难以对跳频信号进行有效的捕获。同时随着无线通信技术的进步,电磁环境复杂多变,监测接收到的信号中时常还会包含有多种干扰,所以如何对跳频信号进行有效准确的检测,并判断其是否由于干扰信号的影响导致时频混叠具有重要的意义。本文以信号的时频变换为基础,结合深度学习目标检测理论,针对跳频信号检测问题进行研究,具体内容如下。(1)本文对目前常用的几种时频变换方法进行了归纳整理,研究其变换原理,并从时效性和变换性能上对其进行对比分析。同时本文研究了目前较为经典的几种深度学习目标检测算法,梳理了检测流程,为后面的跳频信号的检测算法的设计提供依据。(2)针对敌方跳频通信信号检测困难问题,本文结合深度学习目标检测和信号时频变换方法,提出了一种基于时频矩阵检测的宽带跳频信号捕获技术。首先对跳频信号进行时频变换,并对变换结果进行归一化和切割,生成训练数据集。然后搭建并训练深度学习目标检测网络,利用残差收缩单元,提升网络的稳健性,同时降低网络复杂度提高网络的运算速度;最后使用训练好的网络对跳频信号进行检测,得到每一跳信号的出现时间和频率范围。(3)针对我方跳频通信受扰,且通信状态无法反馈的情况,本文在(2)的基础上进行算法改进,不仅能够对跳频信号每一跳进行检测,还可以判断出其受到干扰信号的类型,实现了对时频混叠情况下跳频信号的检测。同时考虑到实际应用中难以获得大量受干扰数据样本,使用Mix Up、Cut Mix等数据增强方法扩充训练数据集,保证小样本情况高鲁棒检测性能。

关键词：时频变换信号检测跳频信号时频混叠深度学习目标检测