检索结果-南通市图书馆

一种新的基于形态学与yolov3算法的显微镜图像中孢子识别方法

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智能计算机与应用 2020年第5期10卷 30-34,38页

作者：李鑫铭赵磊邵宝民王栋山东理工大学计算机学院山东淄博255000

针对国内对显微镜下致病菌种识别以及细胞活性检验等问题,提出以darknet-53网络模型与yolov3算法取出疑似目标,再配以传统形态学算法进行筛选,从而达到准确、快速、智能化的诊断方式。Yolo算法检测速度较传统检测算法提高上百倍,可满足... 详细信息

针对国内对显微镜下致病菌种识别以及细胞活性检验等问题,提出以darknet-53网络模型与yolov3算法取出疑似目标,再配以传统形态学算法进行筛选,从而达到准确、快速、智能化的诊断方式。Yolo算法检测速度较传统检测算法提高上百倍,可满足医学诊断的高效需求。再加入形态学算法,对目标做形状椭圆拟合,对色值、轮廓和大小等维度做判断,从而进一步提升检测正确率与检出率。经过自建样本数据训练以及大量实验表明,加入传统形态学处理后,对孢子的识别算法准确率高达94%以上,检出率达82%以上。本文算法将传统图像处理方法与深度学习方法相结合,应用于实际检测中,提高了检测准确率,检测速度是专业医务人员检测速度的两倍以上。

关键词：菌种识别 Darknet-53 yolov3算法形态学算法椭圆拟合

基于改进yolov3算法的变电站安全防护装备智能检测方法

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电力科学与工程 2022年第5期38卷 1-8页

作者：赵凌骏庄汝学周林康王慧姚浩威刘娜苏州电力设计研究院有限公司江苏苏州215011

为满足变电站实时视频监控需要,针对个人安全防护装备的自动检测,提出了一种基于改进yolov3算法的实时目标检测方法。采用Gamma校正技术对图像进行预处理,并进行数据增强;然后,基于K-means++算法得到最适合的先验框大小,以提高检测速度... 详细信息

为满足变电站实时视频监控需要,针对个人安全防护装备的自动检测,提出了一种基于改进yolov3算法的实时目标检测方法。采用Gamma校正技术对图像进行预处理,并进行数据增强;然后,基于K-means++算法得到最适合的先验框大小,以提高检测速度;通过迁移学习进行快速有效训练。在实际工程图像数据集上进行仿真实验,结果表明:与其他典型的目标检测方法相比,所提方法的平均检测精度提高了2%以上,且每秒帧数最高。

关键词：变电站安全防护装备智能检测深度学习 yolov3算法

基于特征提取改进yolov3算法的马铃薯畸形识别

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农业装备与车辆工程 2024年第1期62卷 7-11,33页

作者：王琦王关平吴晨光张文瀚甘肃农业大学机电工程学院甘肃兰州730070

马铃薯畸形严重影响其商品价值,畸形剔除成为马铃薯产后售前的核心工作步骤之一。目前,该环节主要依靠人工目测进行,劳动消耗量大、投入成本高,精准、高效的自动检测技术亟待开发。近年来,机器视觉在物体外观及特性识别领域引起广泛关注... 详细信息

马铃薯畸形严重影响其商品价值,畸形剔除成为马铃薯产后售前的核心工作步骤之一。目前,该环节主要依靠人工目测进行,劳动消耗量大、投入成本高,精准、高效的自动检测技术亟待开发。近年来,机器视觉在物体外观及特性识别领域引起广泛关注,而马铃薯畸形属于马铃薯形态特征,故在获取马铃薯外形照片的基础上,采用改进的yolov3算法对马铃薯畸形进行识别。使用注意力特征金字塔替换yolov3算法中的特征金字塔,克服了特征融合过程中的干扰,增强网络的深层特征提取,并优化了特征表达,进而达到提升畸形检测精度、可靠性的目的。实验结果表明,改进的yolov3算法相比改进前精确率提升2.68%,F1精度提升2.31%,mAP提升3.34%,针对深层特征的检测能力明显增强。该算法高效、精准,为马铃薯畸形检测提供了一种更优的智能检测方法。

关键词：马铃薯畸形 yolov3算法注意力特征金字塔深度学习

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基于yolov3算法的农场环境下奶牛目标识别

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广东石油化工学院学报 2019年第4期29卷 31-35页

作者：王毅恒许德章安徽工程大学机械与汽车工程学院安徽芜湖241000 芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司安徽芜湖241007

针对农场环境下使用手工标记与肉眼识别方法识别奶牛时计数效率低、错误率高,而使用无线射频检测技术比较复杂且成本高的问题,使用检测速度较快且性能较好的yolov3算法对农场环境下的奶牛进行目标识别。该方法采用了3个不同尺度的特征... 详细信息

针对农场环境下使用手工标记与肉眼识别方法识别奶牛时计数效率低、错误率高,而使用无线射频检测技术比较复杂且成本高的问题,使用检测速度较快且性能较好的yolov3算法对农场环境下的奶牛进行目标识别。该方法采用了3个不同尺度的特征图来进行对象检测,能够检测到更加细粒度的特征;使用Darknet-53网络加入残差模块,有利于解决深层次网络的梯度问题,从而增加奶牛目标识别模型的识别效果;采用K-means聚类得到先验框的尺寸,预测对象类别时使用logistic的输出进行预测,可以支持多标签对象。从检测结果来看,该方法在农场环境背景下的奶牛目标识别效果较好,检测准确率较高。

关键词：畜牧业农场 yolov3算法奶牛目标检测

基于yolov3算法的机械零件智能识别方法

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信息与电脑 2023年第21期35卷 53-55页

作者：滕超陈明献蔡文泉刁文海广州市机电技师学院广东广州510000

为提高零件识别准确率,缩短识别耗时,提出一种基于yolov3算法的机械零件智能识别方法。该方法先对采集图像进行预处理,然后通过增强固定特征、提取图像缺陷特征点等方式识别机械零件特征,然后基于yolov3算法建立智能识别模型,实现机械... 详细信息

为提高零件识别准确率,缩短识别耗时,提出一种基于yolov3算法的机械零件智能识别方法。该方法先对采集图像进行预处理,然后通过增强固定特征、提取图像缺陷特征点等方式识别机械零件特征,然后基于yolov3算法建立智能识别模型,实现机械零件智能识别功能。实验结果表明,该方法的检测准确率高于94.3%,检测耗时不超过2.1 ms,优于对比方法,应用效果较好。

关键词： yolov3算法机械零件智能识别

基于yolov3算法的变电站作业风险管控可视化远程监控方法

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电工技术 2024年第10期 109-112页

作者：史文正江苏苏电产业管理有限公司江苏南京210000

在现阶段的变电站作业风险管控可视化远程监控中,由于可视化图像的处理速度较慢,监控结果时延较高。为此,提出基于yolov3算法的变电站作业风险管控可视化远程监控方法。在变电站作业环境中布设传感器节点实现作业信息的动态感知,将感知... 详细信息

在现阶段的变电站作业风险管控可视化远程监控中,由于可视化图像的处理速度较慢,监控结果时延较高。为此,提出基于yolov3算法的变电站作业风险管控可视化远程监控方法。在变电站作业环境中布设传感器节点实现作业信息的动态感知,将感知数据进行融合并进行远程传导,采用传导数据进行图像可视化后,引入yolov3算法对图像进行处理,加速图像处理进程,实现远程监控。实验结果表明:所提方法应用后得出的监控结果表现出的时延较低,均值为0.17 s,实时性较高,满足了变电站作业风险管控的现实监控需求。

关键词：变电站作业作业风险风险管控远程监控 yolov3算法可视化监控

基于改进的yolov3算法的集装箱箱损区域定位方法

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集装箱化 2024年第9期35卷 7-11页

作者：刘敏中远海运集装箱运输有限公司

为了节省集装箱检测人力和时间成本,实现对集装箱箱损的精准评估,提出基于改进的yolov3算法的箱损区域定位方法:通过改进的yolov3网络精准定位集装箱可能受损的区域,并借助网络结构优化,显著提升细微损伤识别能力;同时,针对箱损特征实... 详细信息

为了节省集装箱检测人力和时间成本,实现对集装箱箱损的精准评估,提出基于改进的yolov3算法的箱损区域定位方法:通过改进的yolov3网络精准定位集装箱可能受损的区域,并借助网络结构优化,显著提升细微损伤识别能力;同时,针对箱损特征实施深度定制化网络调整,包括调整模型先验框以适应不同尺寸损伤,从而确保箱损识别的准确性。试验证明:基于改进的yolov3网络定位箱损区域不仅有利于降低计算成本,还能确保系统实时响应,实现箱损自动化快速识别。

关键词：集装箱箱损识别深度学习 yolov3算法目标检测

改进yolov3算法在集装箱箱号定位中的应用

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传感器与微系统 2019年第7期38卷 157-160页

作者：刘岑郭立君张荣胡叶天宁波大学信息科学与工程学院

针对传统集装箱箱号定位精度差,效率低等问题,提出一种基于yolov3算法改进的深度神经网络,实现对集装箱箱号的快速定位。在对采集到的集装箱图片进行预处理后,通过聚类得到网络训练所需要的初始先验框尺寸,并针对集装箱号码定位的特点,... 详细信息

针对传统集装箱箱号定位精度差,效率低等问题,提出一种基于yolov3算法改进的深度神经网络,实现对集装箱箱号的快速定位。在对采集到的集装箱图片进行预处理后,通过聚类得到网络训练所需要的初始先验框尺寸,并针对集装箱号码定位的特点,简化了网络模型的输出和网络训练的损失函数,实现更加高效、精确的集装箱箱号定位。实验结果表明:基于改进yolov3算法的集装箱箱号的定位方法,具有高准确率与强实时性,定位的准确率高达98. 5%,同时可达26. 23 fps的定位速率,整体的实时性和准确率均可满足实际应用的需求。

关键词：集装箱箱号定位深度神经网络非极大值抑制 yolov3算法

基于yolov3算法的私家花园智能监控系统研究

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住宅产业 2020年第7期 53-56页

作者：邓心阳蔡绍硕喻飞根杜楠楠中南民族大学计算机科学学院湖北武汉430074 武汉市金叶云景观科技有限公司湖北武汉430074

随着5G和物联网技术在智能家居中的深入运用,广泛运用新型无线智能设备替代传统设备的智能花园也成为了未来私家花园发展的趋势。本文设计了一种适用于私家花园的智能监控系统,提出了将5G无线通信技术和yolov3目标检测算法相结合的方案... 详细信息

随着5G和物联网技术在智能家居中的深入运用,广泛运用新型无线智能设备替代传统设备的智能花园也成为了未来私家花园发展的趋势。本文设计了一种适用于私家花园的智能监控系统,提出了将5G无线通信技术和yolov3目标检测算法相结合的方案。该系统通过yolov3目标检测算法,不再需要人为监测,就能对花园中出现的异常情况自动识别并发出警报,从而实现私家花园防护系统在无人监管的情况下能够智能化运转。

关键词：智能监控目标检测 5G通信技术 yolov3算法