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车联网智能微缩车识别和定位方案设计

南阳理工学院学报 2019年第4期11卷 17-23页

作者：江雨燕董映宇郑炜晨安徽工业大学管理科学与工程

视觉轮廓识别和跟踪是进行微缩车联网和微缩车自动行驶的基础和前提性工作。本文主要研究基于红外光和反光材料标记的视觉跟踪系统,在摄像机所能捕捉到的视野中,对微缩车进行识别和定位。系统包括支撑实验硬件材料的选择与装配、微缩车... 详细信息

视觉轮廓识别和跟踪是进行微缩车联网和微缩车自动行驶的基础和前提性工作。本文主要研究基于红外光和反光材料标记的视觉跟踪系统,在摄像机所能捕捉到的视野中,对微缩车进行识别和定位。系统包括支撑实验硬件材料的选择与装配、微缩车联网视觉识辨方案设计以及仿真实验。通过相机实验标定后的图像预处理、轮廓识别处理和噪声过滤处理,获得微缩车的状态,进行图像跟踪识别和仿真实验,降低了标定误差,验证了方案的可行性。

关键词：识别和定位图像预处理轮廓识别

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机器人移动视觉检测与识别关键技术及应用

中国科技成果 2024年第3期25卷 18-18页

作者：无王兴松王蔚涂春磊魏鹏郑鑫李杰东南大学中交第二航务工程局有限公司江苏省特种设备安全监督检验研究院天津航天机电设备研究所南京苏美达智能技术有限公司不详

随着我国制造和建造能力的快速提升,机器人得到了应用和推广,在大型装备制造、安装、维护过程中的检测检验需求不断扩大。面向机器人智能检测的目标识别和定位跟踪成为了多个行业发展的关键技术需求,迫切需要实现检测、识别、定位和导... 详细信息

随着我国制造和建造能力的快速提升,机器人得到了应用和推广,在大型装备制造、安装、维护过程中的检测检验需求不断扩大。面向机器人智能检测的目标识别和定位跟踪成为了多个行业发展的关键技术需求,迫切需要实现检测、识别、定位和导航的高精度、高效率。

关键词：机器人检测检验检测与识别识别和定位大型装备制造高效率关键技术

台阵网格自动定位方法在鄂尔多斯地块南部和秦岭-大别造山带的应用

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北京大学学报（自然科学版） 2022年第4期58卷 626-634页

作者：杨延昭盖增喜北京大学地球与空间科学学院北京100871 河北红山地球物理国家野外科学观测研究站邢台054000

利用新近发展起来的台阵网格自动事件定位方法,对鄂尔多斯地块及秦岭-大别造山带区域136个宽频带流动台站记录的连续波形进行扫描和定位。通过与地震目录的对比发现,不仅在常规地震带上分布着大量的事件,而且在地震目录中极少发生地震... 详细信息

利用新近发展起来的台阵网格自动事件定位方法,对鄂尔多斯地块及秦岭-大别造山带区域136个宽频带流动台站记录的连续波形进行扫描和定位。通过与地震目录的对比发现,不仅在常规地震带上分布着大量的事件,而且在地震目录中极少发生地震的区域出现大量地震事件集中分布的现象。这些事件主要分布于鄂尔多斯地块南部以及秦岭-大别造山带附近的断层带。经过对定位台站的抽样分析和对定位事件地震波形的仔细人工确认,验证了这些被扫描并定位的事件的真实性。通过慢度分析,获得所定位事件的面波传播视速度,绝大部分事件对应的视速度在2.5~5.2km/s之间,与地震面波群速度相符。所定位的地震事件可用于补充秦岭-大别造山带的地震目录,同时可以通过进一步的波形拟合来分析其震源机制。

关键词：识别和定位面波地震目录事件分布视速度

基于深度学习的果蔬识别与定位软件系统研究与实现

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电子制作 2023年第9期31卷 61-64,32页

作者：杜兴贵州电子信息职业技术学院贵州凯里556000

针对目前农业、工业及服务业存在大量手工采摘、分拣果蔬等传统低效率方式现象,本系统提出了一种基于神经网络作为果蔬识别和定位的算法解决方案、同时设计出了vue、uniapp及Ajax等技术作为采集和显示的前端系统、并结合使用了基于Djang... 详细信息

针对目前农业、工业及服务业存在大量手工采摘、分拣果蔬等传统低效率方式现象,本系统提出了一种基于神经网络作为果蔬识别和定位的算法解决方案、同时设计出了vue、uniapp及Ajax等技术作为采集和显示的前端系统、并结合使用了基于Django的Web框架作为识别与定位数据改查的后端系统,结合以上三个核心模块,实现了智能化的果蔬识别与定位软件系统。

关键词：神经网络识别和定位 unapp Dango

基于时域信号特征和卷积神经网络的模拟电路故障诊断算法

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计算机应用 2022年第S2期42卷 320-326页

作者：赵师兵张志明同济大学电子与信息工程学院上海200092

模拟电路是现代电子技术的基础,及时识别与定位电路故障是保证系统正常工作的重要环节。针对此类工程问题,提出一种基于时域信号特征和卷积神经网络(CNN)的模拟电路故障判断算法。首先采集对象电路的激励输入和输出响应信号,经过处理后... 详细信息

模拟电路是现代电子技术的基础,及时识别与定位电路故障是保证系统正常工作的重要环节。针对此类工程问题,提出一种基于时域信号特征和卷积神经网络(CNN)的模拟电路故障判断算法。首先采集对象电路的激励输入和输出响应信号,经过处理后成为1*N或2*N的时域信号序列输入CNN中,端到端实现从原始输入时域信号到故障识别期望输出的映射。实验仿真和实测结果表明,与经过信号预处理的频谱图+CNN和小波包变换+反向传播(BP)神经网络算法相比,该算法对结构性电路故障的识别正确率明显提高,在参数变化型电路故障的识别效果上总正确率相差不到1个百分点,但对于电路正常的判断正确率由93%提高到97%,避免出现某一具体故障正确率很低的情况,总体性能优于对比算法。该算法能够准确快速地识别和定位模拟电路中的结构性故障和参数变化型故障。

关键词：双端口网络单元模拟电路故障诊断时域信号特征卷积神经网络识别和定位

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基于深度学习的棉花幼苗识别研究

基于深度学习的棉花幼苗识别研究

作者：易佳昕石河子大学

学位级别：硕士

现代农业的种植方式逐渐走向机械化、规模化、集约化,虽然在一定程度上节省了人工成本和周期时长,但是因机械作业导致大田幼苗的拉伤,不能适熵播种的情况依旧减少了棉花幼苗的出苗率。新疆地区作为我国最大的优质棉基地,2021年种植面积... 详细信息

现代农业的种植方式逐渐走向机械化、规模化、集约化,虽然在一定程度上节省了人工成本和周期时长,但是因机械作业导致大田幼苗的拉伤,不能适熵播种的情况依旧减少了棉花幼苗的出苗率。新疆地区作为我国最大的优质棉基地,2021年种植面积占全国85%,为了把控棉花的高产量和优质量,增加农业收入,提高精细化棉田管理,科学的幼苗识别和定位势在必行,因此,实时监测棉花幼苗的关键技术就是对幼苗精准、快速的识别和定位。本文主要研究内容和研究结果如下:(1)以覆盖地膜的实验田为研究区域,提出一种改进的YOLOv5算法在简单背景下对棉苗进行识别和定位,解决了传统人工方法所带来的成本高、时效慢等问题。通过马赛克方式增强数据,本文在YOLOv5s中引入了注意力机制SENet,将SENet嵌入到Backbone部分的CBL模块中,帮助模型对感兴趣的目标更加关注,提取更深层次的语义特征。训练YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5x、YOLOv5l、YOLOv5s-SE五种不同深度的网络模型,对比网络性能指标,实验结果表示,YOLOv5s-SE整体性能最佳,其准确率为87.95%,召回率为87.57%,能对幼苗快速识别和精准定位。(2)将没有铺设地膜的实验田定义为复杂背景,针对露地棉苗在生长过程中存在杂草遮挡、叶片重叠等问题,本文结合卷积神经网络实现复杂背景下幼苗的识别与定位。在网络中输入棉花幼苗影像,使用VGG16、Res Net50、Mobile Netv2、融合FPN的Res Net50四种特征提取网络,构建基于改进的Faster R-CNN棉花幼苗识别及定位模型。根据棉花幼苗的大小特征,将锚框设计成符合小目标的尺寸,同时使用ROI Align来减小量化操作所带来的坐标偏差,提高模型对目标的分割效果。实验结果表明,改进的Faster R-CNN模型对单张图像平均识别时间为0.289s,平均精确率为89.19%,在复杂背景下,能够准确识别小尺度目标,通过特征融合能够使检测器对模糊、遮挡目标有更好的识别性能。(3)为了对比YOLOv5和Faster R-CNN在自然条件下的拟合性能,找到适用于实际情况的最优算法,实验在数据集中融合了简单背景和复杂背景的棉花幼苗影像,基于迁移学习的方法对YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5x、YOLOv5l、YOLOv5s-SE、VGG16、Res Net50、Mobile Netv2、融合FPN的Res Net50的Faster R-CNN9种卷积网络进行对比分析,结果表明,YOLOv5s-SE的精确率为90.83%,召回率为92.16%,推理速度为124FPS,在保持小目标检测精度不变的情况下,依然提高了推理的速度,更符合自然条件下对棉花幼苗定位和识别。本文以2～4叶期棉花幼苗为研究对象,结合无人机遥感技术、多种深度学习方法实现了棉花幼苗的识别和定位,为后续的棉田管理、精细植保提供技术支持。

关键词：棉花幼苗 YOLOv5 注意力机制改进的Faster R-CNN 识别和定位

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基于机器视觉的工件的在线检测

组合机床与自动化加工技术 2012年第7期 75-78,81页

作者：潘武张莉彦徐俊成北京化工大学机电工程学院北京100029

利用HALCON软件提供的算子对摄像机内、外参数和机器人"手眼"系统进行标定,在此基础上结合视觉检测技术提出了一种工件在线缺陷检测的方法。该方法是根据触发时刻的空间位置来确定抓取时刻工件位置的一种空间相量平移方法,接着利用图像... 详细信息

利用HALCON软件提供的算子对摄像机内、外参数和机器人"手眼"系统进行标定,在此基础上结合视觉检测技术提出了一种工件在线缺陷检测的方法。该方法是根据触发时刻的空间位置来确定抓取时刻工件位置的一种空间相量平移方法,接着利用图像处理软件发出的电信号来控制机械手来完成缺陷工件的动态抓取工作。最后利用C++完成人机界面的设计,经调试可完成实时在线检测、可达到生产要求精度。

关键词：机器视觉相机标定识别和定位在线检测

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多光谱波段筛选的煤矸石快速定位

中国激光 2021年第16期48卷 184-194页

作者：来文豪周孟然王锦国胡天羽孔茜茜胡锋卞凯朱梓伟安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232000

煤矿的现代化建设需要实现煤矸石的智能分选。设计了一个基于多光谱图像的煤矸石检测模型,其目的是快速、准确地为智能分选提供煤矸石位置。首先,采集煤和煤矸石的多光谱数据,利用最佳指数因子理论从多光谱图像的25个波段中选择3个构成... 详细信息

煤矿的现代化建设需要实现煤矸石的智能分选。设计了一个基于多光谱图像的煤矸石检测模型,其目的是快速、准确地为智能分选提供煤矸石位置。首先,采集煤和煤矸石的多光谱数据,利用最佳指数因子理论从多光谱图像的25个波段中选择3个构成伪RGB图像。其次,设计一个轻量的检测模型,记为YOLO mg。最后,基于伪RGB图像将设计的模型用于煤矸石检测研究,并通过非极大值抑制联合置信度阈值过滤冗余边界框。实验结果显示,YOLO mg在204 pixel×204 pixel的输入分辨率下,实现了煤矸石91.91%的平均检测精度,并且115张光谱图像的检测耗时仅为1.225 s。所设计的轻量检测模型能实现煤矸石最快速的识别和定位,这对煤矸石的智能分离操作具有重要意义。

关键词：光谱学多光谱图像最佳指数因子波段选择 YOLO mg 识别和定位

控制图在识别TFT-GI层沉积过程波动中的应用

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电子世界 2021年第22期 75-78页

作者：党亮英包远福徐习亮李素哲王丹蔡婷王超北京京东方显示技术有限公司显示事业品质中心北京京东方显示技术有限公司

液晶产品的质量会受到关键质量特性的影响,稳定的过程质量特性能提升产品品质。本文讲述了TFT-LCD产品的非金属层GI层的特性,GI层厚度(简称:GI THK)的工艺过程波动,及如何应用控制图精准识别和定位异常波动。分析过程基于流程出发,基于... 详细信息

液晶产品的质量会受到关键质量特性的影响,稳定的过程质量特性能提升产品品质。本文讲述了TFT-LCD产品的非金属层GI层的特性,GI层厚度(简称:GI THK)的工艺过程波动,及如何应用控制图精准识别和定位异常波动。分析过程基于流程出发,基于工序特点,通过对大量数据的深入挖掘,充分应用控制图等统计工具进行流程诊断,来达到查找过程波动差异源的目的。

关键词：查找过程过程波动统计工具质量特性充分应用流程诊断异常波动识别和定位