检索结果-南通市图书馆

江西农业学报 2022年第10期34卷 108-115页

作者：武珊青海高等职业技术学院青海海东810600

采用融合ISODATA聚类算法与yolo-v3网络构建果蔬虫害识别模型,利用预选框提取方法分辨栅格害虫目标个数,并加入空间金字塔池化结构,以提高图像特征提取的稳定性。在害虫种类识别的测试中,优化的yolo-v3网络mAP为88.92%,比Faster-RCNN高... 详细信息

采用融合ISODATA聚类算法与yolo-v3网络构建果蔬虫害识别模型,利用预选框提取方法分辨栅格害虫目标个数,并加入空间金字塔池化结构,以提高图像特征提取的稳定性。在害虫种类识别的测试中,优化的yolo-v3网络mAP为88.92%,比Faster-RCNN高3.7个百分点。而在果蔬图像背景测试中,优化的yolo-v3网络mAP为87.32%,比传统yolo-v3模型高4.4个百分点。试验表明:优化的yolo-v3网络对于图像噪声抗干扰性更强,检测精度高的同时保持了稳定的检测效率。

关键词：虫害防治 yolo-v3网络迭代自组织聚类算法空间金字塔池化

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融合机器视觉和无监督域适应的轻型弱小目标检测方法

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黑龙江科技大学学报 2024年第2期34卷 329-334页

作者：武狄张哲李强黑龙江科技大学计算机与信息工程学院哈尔滨150022

针对轻型弱小目标因体积小及亮度弱等导致目标检测跟踪困难的问题,提出融合机器视觉和无监督域适应的轻型弱小目标检测方法。采用Gamma校正方法对图像中弱亮度的轻型弱小目标进行光照补偿,增强目标轮廓清晰度,提取并融合特征显著图获得... 详细信息

针对轻型弱小目标因体积小及亮度弱等导致目标检测跟踪困难的问题,提出融合机器视觉和无监督域适应的轻型弱小目标检测方法。采用Gamma校正方法对图像中弱亮度的轻型弱小目标进行光照补偿,增强目标轮廓清晰度,提取并融合特征显著图获得图像目标区域,通过yolo-v3网络将原始图像集作为源域样本训练网络,将目标区域作为目标域样本展开无监督域适应的目标检测。结果表明,所提方法的图像目标提取精度提高了2.05%,目标检测精度达82.36%,相较于其他对比方法检测精度提升了2.1%。验证了该方法检测轻型弱小目标的有效性。

关键词：机器视觉 Gamma校正目标区域提取 yolo-v3网络目标检测

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基于机器视觉的柔性包装袋喷码缺陷检测研究

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包装工程 2022年第9期43卷 249-256页

作者：周玮门耀华辛立刚太原学院艺术设计系太原030024 山西工程科技职业大学山西晋中030619 江汉大学美术学院武汉430056

目的针对传统喷码检测方法计算量大、字符区域定位不显著、识别准确率较低等不足,提出一种基于机器视觉的柔性包装袋喷码缺陷检测方法。方法以柔性包装袋上喷码图像为研究对象,以滤波抑噪、阈值处理等技术对图像进行预处理,运用yolo-v3... 详细信息

目的针对传统喷码检测方法计算量大、字符区域定位不显著、识别准确率较低等不足,提出一种基于机器视觉的柔性包装袋喷码缺陷检测方法。方法以柔性包装袋上喷码图像为研究对象,以滤波抑噪、阈值处理等技术对图像进行预处理,运用yolo-v3网络模型对字符区域进行定位,并采用阈值和非极大值抑制算法提高喷码区域定位的显著性,通过改进AlexNet网络结构、运用多特征融合运算等方法,获取更为丰富的图像卷积特征,实现字符串的整体识别,从而提高喷码缺陷识别的准确率。结果将yolo-v3联合改进AlexNet的检测方法与传统喷码检测方法进行对比,结果表明,所设计喷码缺陷检测方法的分类准确率达到99.39%。结论基于机器视觉的柔性包装袋喷码缺陷检测方法在模型计算量、字符区域定位显著性和字符识别准确率都有一定的优势,并有效解决了字符串整体识别的问题。

关键词：机器视觉多特征融合喷码缺陷 yolo-v3网络改进AlexNet

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基于FPGA的双源无轨电车的改进型yolo-v3模型

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电子与封装 2022年第8期22卷 79-85页

作者：董宜平谢达钮震彭湖湾贾尚杰中国电子科技集团公司第五十八研究所江苏无锡214072 无锡中微亿芯有限公司江苏无锡214072 凯博易控车辆科技苏州股份有限公司江苏苏州215200

为实现双源无轨电车对集电盒的智能识别和挂载,基于第三版传统黑暗网络的主干网络单次检测(yolo-v3)网络模型,提出以轻量化移动网络为主干网络的改进型yolo-v3网络。通过数据集的处理、模型的设计、训练环境的搭建等完成了网络的部署,... 详细信息

为实现双源无轨电车对集电盒的智能识别和挂载,基于第三版传统黑暗网络的主干网络单次检测(yolo-v3)网络模型,提出以轻量化移动网络为主干网络的改进型yolo-v3网络。通过数据集的处理、模型的设计、训练环境的搭建等完成了网络的部署,然后对模型规模、识别精度和处理速度等指标进行比较。结果显示改进型yolo-v3网络使用更小的计算资源得到更优精度。网络部署在FPGA内部中央处理器的分散处理单元中。实车测试结果表明,改进网络明显优于其他传统网络。

关键词： yolo-v3网络移动网络目标检测 FPGA 深度学习

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高速公路建设远程视频监控系统的设计与实现

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工业仪表与自动化装置 2022年第2期 76-80页

作者：倪四清左光恒张俊湖北交投建设集团有限公司湖北交投建设投资开发有限公司湖北武汉430000

针对中国高速公路传统视频监控系统成本高、维修复杂、数据交互困难等问题,该研究通过利用沿高速公路路边分布的密集部署的摄像机设施,建立了远程视频监控系统。该系统在大数据分析平台上将监视到的沿高速公路的实时视频数据进行可视化... 详细信息

针对中国高速公路传统视频监控系统成本高、维修复杂、数据交互困难等问题,该研究通过利用沿高速公路路边分布的密集部署的摄像机设施,建立了远程视频监控系统。该系统在大数据分析平台上将监视到的沿高速公路的实时视频数据进行可视化处理,针对恶劣空气通过分析空气能见度和监测图像特征的耦合变化来解决能见度值,采用基于深度学习的目标检测算法实现大数据的处理和计算,引入GIoU指标作为边框损失函数对yolo-v3网络模型进行精确度改进,实验表明,相比于传统L1与IoU指标损失函数,GIoU损失值在迭代次数为20000次时只有0.1,综合效果最好。

关键词：高速公路视频监控可见度检测深度学习 yolo-v3网络

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