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- YOLO算法思路研究pdf当今,随着我国经济的不断发展,人们的生活水平不断改善,越来越多的汽车进入了普通家庭,车辆俨然走进千家万户并发展成为日常生活中的主要代步工具。当汽车在给人类的出行方式带来方便和快捷时,也造成了道路交通拥堵等问题。近年来,由于交通拥堵造成的环境污染问题
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会员免费 - 学习TensorFlow,生成tensorflow输入输出的图像格式pdfTensorFLow能够识别的图像文件,可以通过numpy,使用tf.Variable 或者tf.placeholder加载进tensorflow;也可以通过自带函数[]读取,当图像文件过多时,一般使用pipeline 通过队列的方法进行读取。下面我们介绍两种生成tensorflow的图像格式的方法,供给tensorflow的graph的输入与输出。
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会员免费 - 张焕龙-《基于增量式互信息的图像快速匹配方法》针对传统互信息图像匹配方法中因灰度概率分布计算量大而导致匹配速度慢的问题,提出一种增量式灰度统计的图像匹配新方法。该方法在初始待匹配子图概率分布统计表的基础上,经过增量式计算避免了相邻图像块中灰度概率统计的重复性操作,大大减少了图像匹配过程中的概率统计的运算量。实验结果证明了该算法在保持互信息图像匹配优势的同时,提高了图像匹配的速度。
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会员免费 - 基于改进YOLO-v8的行李追踪技术.pdf:在机场行李分拣场景下,传统多目标追踪算法存在目标ID切换率高和目标轨迹误报率高的问题。提出一 种基于改进YOLO v8和ByteTrack算法的行李追踪技术。增加了CBAM模块,替换ADH解耦头以及改变训练时 的损失函数,增加了检测精度,加强了目标特征的判别性,降低目标的ID切换率。在Byte数据关联中进行了GSI 插值后处理,不仅利用了高分框和低分框,也使得长时间遮挡后的追踪效果得到保证,降低了因遮挡产生的ID错 误切换。在机场行李分拣数据集上,MOTA和IDF1分别达到了89.9%和90.3%,有了较为明显的提升,能稳定的 实现对行李箱ID的追踪。 关键词:机场行李分拣;多目标跟踪;基于检测的跟踪;YOLO v8;ByteTrack
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会员免费 - CS5211,DP转LVDS点屏方案规格书CS5211是一个eDP到LVDS转换器,配置灵活,适用于低成本显示系统。CS5211与eDP 1.2兼容,支持1通道和2通道模式,每通道速度为1.62Gbps和2.7Gbps。CS5211采用强大的SerDes技术,可以以较低的误码率恢复高速串行数据。 CS5211 LVDS发射机支持单端口和双端口模式。CS5211支持的最大分辨率是WUXGA(1920x1200)。CS5211有4个配置引脚,可支持16种不同的组合一个EEPROM图像的面板分辨率和LVDS工作模式。此外,还提供了一个简便的工具来编辑、生成和更新EEPROM图像以供定制配置。
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会员免费 - dotcode技术说明(英文版)dotcode码的编码规则官方说明,共包含14个章节及6个附录,内容从使用范围、术语、编码规则、排列规则、纠错规则、掩膜规则、编码示例、解码参考算法等方面进行了详细阐述,同时附录中还给出了掩膜选择、reed-solomon纠错、使生成的码图最小化的相关操作指南、符号识别等方面给出了相关参考代码和建议。 技术说明书包含的章节内容如下: 1、scope 2、normative reeferences 3、terms and notations 4、symbology characteristics 5、symbol description 6、 encoding examples 7、extended channel interpretation 8、user considerations 9、demensions 10、user guidelines ……
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会员免费 - 北京君正T40EVB原理图君正T40是一颗面向AIoT领域的通用型SoC,采用自主的XBurst2双核架构处理器,内置RISC-V协处理器,集成8TOPS算力的AI引擎,ISP支持4K视频处理,支持多摄像头同时输入,适合机器视觉类的应用
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会员免费 - 原文Boundary IoU: Improving Object-Centric Image Segmentation【原文】Boundary IoU: Improving Object-Centric Image Segmentation Evaluation。这是CVPR2021的一篇文章,We present Boundary IoU (Intersection-over-Union), a new segmentation evaluation measure focused on boundary quality. We perform an extensive analysis across different error types and object sizes and show that Boundary IoU is significantly more sensitive than the standard Mask IoU measure to boundary errors for large objects and does not over-penalize errors on smaller objects.
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会员免费 - 基于OpenCV的树莓派元件检测与识别.pdf本设计是基于树莓派的物体识别装置,本设计的树莓派环境配置工作采用RaspberryPi官网的树莓派图形桌面系统:“Raspberry Stretch with desktop and recommended software”。硬件方面采用Raspberry Pi 3B+和摄像头搭配的方式,配合相关算法,实现相应功能。该系统的主要功能为电子元器件的检测与识别。本文将以“基于opencv的树莓派电子元件检测与识别”为题,以包括项目背景意义、视觉采集平台搭建、图片库创建及说明、检测与识别、问题与修改、总结等五个部分来阐述完成课程设计的主要过程,同时在问题讨论中附上许多在完成本课程设计过程遇到等问题,结合实际,使得本文的阐述更加全面,也为本文软硬件搭配的选择及其合理性提供了一定的事实依据以及理论上的可行度。
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会员免费 - HiSVP 开发指南.pdf海思官方资料,SVP开发必备指南,适合Hi3519等等。本文档旨在帮助用户了解 SVP(Smart Vision Platform)的硬件特性、工具链及开发流程,以期达到快速上手和开发出充分利用 SVP 特性的智能方案。与本文档相对应的产品版本如下。 产品名称 产品版本 Hi3559A V100 Hi3559C V100 Hi3519A V100 Hi3516D V300 Hi3516C V500
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会员免费 - 机器视觉基础 相机和图像传感技术The Fundamentals of Camera and Image Sensor Technology 主要内容: Light Basics + CCD/CMOS Imager Fundamentals Digital Camera Principals Interfaces Camera Types and When to Use
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会员免费 - CS5220设计HDMI转VGA内置Flash方案参考原理图CS5220原理图,CS5220参考设计电路,CS5220是HDMI转VGA内置flash可更新FW方案的高性能,低成本解决方案,用于实现HDMI1.4高分辨率视频转VGA转换器。
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会员免费 - 露天煤矿爆破块度特征分析-论文露天煤矿爆破块度分布是资源开采效率的重要影响因素。为明确爆破作用下煤岩块度分布特征,利用分离式霍普金森压杆(SHPB)试验系统进行冲击载荷作用下试样破坏试验,运用直接筛分法分析试样破坏块度分布、分维特征,以哈尔乌素露天煤矿煤层爆破为工程实例,通过图像识别方法获取爆破后块度分布信息,分析其块度分布、分维特征。通过室内试验及生产现场数据分析。结果表明:随着冲击荷载的增加,试样平均粒径逐渐减小,平均粒径变化速率逐渐变小;距炮孔越近的区域煤层破坏愈加严重,且爆破块度越小。
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会员免费 - 基于图像识别的煤矿井下安全管控技术-论文根据煤矿安全生产的需求,研究基于图像识别的煤矿井下重点区域安全管控技术,利用机器学习算法和计算机视觉技术,同时结合人员管理数据、设备运行数据进行数据的分析,经过联动分析,数据挖掘,可实现对井下人员行为、煤量的监测和管控,形成目标风险预控的知识库,并进行了井下的实验验证。实验数据表明:系统平台的实时分析响应时间小于2s,识别率大于98%,系统可以有效的实现井下人员、煤量等动目标的安全管控。
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会员免费 - 基于钻孔返渣图像的煤岩界面识别方法研究-论文为满足未来煤矿井下钻孔机器人对智能化施工的要求,针对钻孔返渣中只有岩屑和煤渣,且二者颜色特征差异大的特点,利用返渣图像特征进行了煤岩识别技术研究。结果表明:研究的煤岩界面识别方法主要包括图像预处理、阈值分割和图像识别3个步骤;其中图像预处理先采用HSV颜色空间进行转换以提取明度分量,再采用高斯滤波进行图像去噪,最后采用拉普拉斯方法实现图像增强;将预处理图像采用固定单阈值分割方案进行图像分割,并以实验采集数据为例,利用最大类间方差法确定了采集样品图像的固定阈值为115;最后在图像分割的二值图像基础上,通过计算煤渣和岩屑在图像像素点总数中各自所占比例,进行煤岩标识,再通过分析场景中采集的大量样本数,设置不同煤层条件下煤、岩界限的阈值,从而实现了图像识别。
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会员免费 - 煤矸双能X射线图像多维度分析识别方法研究-论文环境适应能力强、识别精度高是有效分离煤和矸石的前提。采用双能X射线透视煤和矸石并成像,避免了粉尘、光照强度和物料表面等外界因素影响。但双能X射线探测器采集射线能量数据存在余晖效应、厚度效应和射束硬化效应等缺陷。为降低缺陷影响,提高煤和矸石识别率,提出一种联合R值图像与高、低能图像特征对煤和矸石进行多维度分析的方法。首先基于双能X射线采集系统获取高、低能图像,并利用比值法得到R值图像;然后针对所获取的三种图像,研究煤和矸石密度及灰分含量等关键物性参数与图像特征关系,据此设计特征提取方案,共计提取8个特征参量,形成一种强特征组合;最后采用Relief算法度量每个特征参量的重要性,进而设计分类试验。以不同地区肥煤、焦煤、气煤和矸石为试验对象,观察剔除权重较低的特征后,分类模型准确率,发现以特征组合[ Rc, μlc, μl, R]为输入,PSO-SVM分类模型对三种煤混合矸石识别效果最佳,识别率为99.4%。结合PSO-SVM分类模型和[ Rc, μlc, μl, R]的特征组合对肥煤、焦煤和气煤分别混合矸石进行识别验证,结果表明:肥煤混合矸石识别率为98.89%,焦煤混合矸石识别率为100
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会员免费 - 煤矸智能分选的机器视觉识别方法与优化-论文煤矸图像的在线准确快速识别是煤矸智能分选的关键,深度卷积神经网络能够解决这一问题。
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会员免费 - 煤矸分选机器人图像识别方法和系统-论文现有煤矸分选主要有人工分选和机械分选,这些方式存在劳动强度大、能耗高、易造成环境污染等问题。近年来,煤矸分选机器人的研究受到业内广泛关注。对煤矸分选机器人而言,煤矸的准确识别是一个关键且具有较大难度的问题。研究了基于图像的煤矸识别方法,并在此基础上开发了识别系统。介绍了煤矸分选机器人中图像识别系统的硬件组成,研究了实际工况条件下各部件的选择和安装方式;在实验室搭建图像采集系统,选取韩城矿区的煤和矸石为样本,由所搭建的系统获取样本图像,建立了样本图像库;对样本图像采用3种不同的滤波器进行降噪处理,对比分析得出非线性低通滤波处理效果最佳;基于煤和矸石表面物理特性在灰度和纹理两方面有一定的区别,分别对煤和矸石样本图像的4个灰度参数和5个纹理参数进行分析对比,得出在灰度方面灰度均值和最大频数对应的灰度值2个参数区分度更高,在纹理方面纹理对比度和熵2个参数区分度更高;选用最小二乘支持向量机(LS-SVM)为煤和矸石图像识别分类器,以灰度均值和最大频数对应的灰度值组成的灰度特征、纹理对比度和熵组成的纹理特征、最大频数对应的灰度值和纹理对比度组成的联合特征作为分类器的输入向量分别对分类器进行训练和对
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会员免费 - 基于双目视觉的掘进机器人定位定向方法研究-论文随着煤矿采掘装备智能化需求日益迫切,煤矿掘进装备机器人化关键技术成为重要研究内容,确保掘进机器人的高精度定位定向是实现掘进机器人高效自主运行的重要基础,然而,受到掘进作业空间地质条件复杂、作业环境恶劣等因素影响,使得掘进机器人精确定位定向较为困难。基于双目视觉感知技术的掘进机器人定位定向方法,通过双目视觉传感器获取巷道空间环境特征,基于最大类间方差法建立巷道空间环境图像特征分割处理模型;分析巷道空间图像特征,构建掘进机器人及巷道空间环境特征识别模型;基于巷道空间环境图像识别信息,建立掘进机器人与巷道空间之间的坐标关系模型,推导并解算出掘进机器人在巷道空间中的位姿信息。经过仿真及实验验证表明,在实验室模拟巷道空间环境中,解算出的掘进机器人定位定向参数精度较好,算法误差较小,空间定位定向模型合理,仿真计算可靠,提高了掘进机器人对巷道空间环境信息的获取与特征识别能力,为掘进机器人的定位定向技术提供理论基础。
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会员免费 - 基于机器视觉的高频感应钎焊感应器位置检测方法研究-论文散热器的弯管进行人工焊接时焊接质量受工人技术水平影响较大,且产品一致性差。为解决这些不足,提出一种基于机器视觉的高频感应钎焊感应器位置检测方法,并应用于散热器弯管的自动高频感应钎焊系统中。该方法采用机器视觉模块将检测到的感应器位置反馈给控制系统,以提高焊接精度。针对感应器的位置,分别采用支持向量机(SVM)与基于Otsu阈值分割的灰度叠加筛选法进行检测,比较两种算法的结果可知,两者的图像识别最大误差分别为9.5%和5.9%,基于Otsu阈值分割的灰度叠加筛选法识别精度较高,满足设计要求。该检测方法操作简便,且能显著提高散热器的焊接效率和精度,具有普遍的适用性和较好的应用价值。
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会员免费 - 采煤机技术发展历程(九)——环境感知技术-论文采煤机实现自动化或智能化运行,必须能够准确获取作业位置、周围环境、煤层状态等信息.重点介绍了采煤机运行过程中的空间障碍、瓦斯浓度、行走位置、轨迹直线度等感知技术发展。在采煤机空间避障和防撞保护方面,基于毫米波雷达、激光雷达、图像识别的机器视觉感知技术具有优势,但目前在采煤机上尚未成熟应用,亟需深入研究.在机载瓦斯监测方面,差分吸收激光雷达探测技术和可调谐二极管激光吸收光谱探测技术是具有应用前景的瓦斯探测技术,目前尚少相关研究报道。在采煤机行进轨迹定位和直线度检测方面,基于捷联惯导的多传感器定位技术成为研究和应用热点,国内技术已渐进成熟和实用化。此外,基于激光雷达的SLAM 机器视觉技术值得关注,可以把空间建模、避障防撞、行走定位、轨迹跟踪、姿态监测等多项任务融为一体,为构建采煤机数字孪生运行模型奠定感知技术基础。
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会员免费 - 煤岩显微组分自动识别技术研究进展-论文煤岩显微组分的形态特征多样,组分鉴定具有较强的专业性,需要测定者具有深厚的煤岩学基础并熟练运用偏光显微镜。传统组分鉴定存在主观性,测试时间也较长。煤岩显微组分自动识别形成了基于显微光度计和基于图像分析2种技术路线。基于显微光度计的识别方法硬件成本相对较低,通过点扫描或线扫描将显微组分的反射率值转化为电信号并通过数学处理方法实现自动识别。图像分析方法综合显微组分的反射率(灰度)和形貌参数进行自动识别,识别精度更高。随着图像处理技术和图像识别算法的发展,可实现基于显微组分的纹理特征的自动分类。显微组分的智能识别是煤岩显微组分自动识别技术的发展趋势,应在充分分析不同煤的显微组分特征的基础上开发针对性的特征提取和分类算法,以实现煤岩显微组分自动识别。
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会员免费 - 矿井外因火灾感知方法-论文为解决可见光图像在井下受矿灯、车灯、巷道灯、粉尘、红色物体等干扰大的问题,提出了基于近红外和可见光图像的矿井外因火灾感知方法,将近红外图像和可见光图像融合,发挥近红外图像中早期火焰特征明显、可见光图像中中期火焰特征明显的优点,以提高矿井外因火灾识别率。提出了基于近红外图像、可见光图像、温度传感器、气体传感器和烟雾传感器等多信息融合的矿井外因火灾感知方法,该方法融合了近红外图像、可见光图像和传感器信息,传感器不需要无盲区覆盖,仅需要设置一定数量的气体传感器、温度传感器和烟雾传感器,具有及时、可靠、成本低等优点。将报警信息分为图像、温度、烟雾和气体4类。图像类火灾报警信息包括近红外图像和可见光图像信息,当近红外图像或可见光图像监测到火灾时,发出图像类火灾报警信号;当温度超限时,发出温度类报警信号;当烟雾超限时,发出烟雾类报警信号;气体类火灾报警信息包括CO、CO2、O2等,当CO、CO2或O2超限时,发出气体类报警信号。将火灾报警分为蓝色、黄色、橙色和红色4级,红色为最高级。当图像类、温度类、烟雾类、气体类4类信息中有1类报警,发出火灾蓝色报警信号;当图像类、温度类、烟雾类、气体类4类信息
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会员免费 - 基于双目视觉的矿井外因火灾感知与定位方法-论文针对目前矿井外因火灾监测方法大都没有火源定位功能的问题,提出了基于双目视觉的矿井外因火灾感知与定位方法。在有电缆、胶带和机电设备的巷道、硐室及采掘工作面多点设置矿用可见光双目摄像机或近红外双目摄像机,采集监控区域图像;对采集到的图像进行预处理,通过阈值分割得到二值化图像;计算图像中的圆形度、矩形度和尖角数量,根据圆形度、矩形度和尖角数量对图像进行火焰识别,若图像检测区域有火焰,发出火灾报警信号,并融合温度、烟雾、二氧化碳、一氧化碳、氧气和红外传感器信息,提高报警准确性;通过矿用可见光双目摄像机或近红外双目摄像机对火源进行测距,结合摄像机位置对火源进行定位,并输出火源位置信息,控制火源附近灭火装置灭火。也可采用远红外双目摄像机进行火灾感知和火源定位,但成本高。基于双目视觉的矿井外因火灾感知与定位方法既可感知火灾又可定位火源,具有监控范围广、成本低、响应快、可视化等优点,解决了矿井外因火灾火源定位的难题。
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会员免费 - 基于灰度共生矩阵与回归分析的矿井水灾感知-论文针对图像识别用于矿井水灾感知时存在识别率低、稳定性和时效性差等问题,提出了一种基于灰度共生矩阵与回归分析的矿井水灾感知方法。计算样本图像的灰度共生矩阵,提取灰度共生矩阵的对比度、差异性、齐次性、熵、相关性、能量作为特征值并组成特征向量;以样本图像的特征向量到非线性回归方程的最小距离之和最大为依据确定分类器,通过分类器识别水灾。实验结果表明,对于分辨率为256×256的图像,该方法在无烟煤、砂岩、突涌水组成的数据集上的识别率为96.33%,单张图像平均耗时16.2885 ms。
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会员免费 - 基于堆栈降噪自编码网络的机械设备磨损状态识别-论文通过磨粒铁谱图像识别可实现机械设备磨损状态识别,但基于机器学习的磨粒铁谱图像识别存在较多人工干预、普适性差。为解决上述问题,提出了一种基于堆栈降噪自编码网络的机械设备磨损状态识别方法。将多个降噪自编码网络进行堆叠,即上一个降噪自编码网络隐含层的输出作为下一个降噪自编码网络的输入,并在最后一个降噪自编码网络隐含层后添加Softmax分类器,从而构建堆栈降噪自编码网络;利用磨粒铁谱图像对堆栈降噪自编码网络进行无监督预训练,并通过有监督微调优化网络参数,对磨粒铁谱图像进行分类,实现机械设备磨损状态智能识别。实验结果表明:当堆栈降噪自编码网络的激活函数为Relu、优化器为Adam、学习率为0.001时,网络性能最佳,识别准确率达98.43%。
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会员免费 - 基于改进YOLOv3的煤矸识别方法研究-论文煤矸识别技术对实现煤和矸石自动分选具有重要意义,而现有的图像识别算法在实用性、准确率方面无法满足实际需求。基于图像处理技术和深度学习技术,提出一种基于改进YOLOv3的煤矸识别方法,针对煤矸识别目标小、辨识度低等问题,对原始YOLOv3的网络结构及损失函数进行了改进,用训练生成的模型在测试集上进行识别测试。测试结果表明:改进的YOLOv3-M在小样本上,可在短时间内使模型快速收敛,单张图像识别时间为21.6 ms,识别准确率为95.4%,能适应不同环境下的煤矸样本,可实现实时检测识别。
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会员免费 - 煤炭运输船港航交重自动计量系统设计与实现-论文为解决水尺计重人工观测中存在的人为误差、效率低、纠纷多等问题,文章以水尺计重全自动计量为研究核心,运用传感技术、无线通信、图像处理等多学科理论知识,采用理论分析、优化算法和现场检测相结合的方法,分析复杂环境下不同船舶水尺视频的特点和规律,开发水尺计重便携式设备及图像识别系统软件,构建水尺计重自动检测图像识别系统,实验测试表明:系统运行稳定,误差小、准确度高。彻底解决水尺计重各环节人工观测并记录的落后状况,实现我国煤炭运输船水尺计重的科学、高效、安全、公正鉴定。
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会员免费 - 基于X形真实裂隙通道的煤层瓦斯渗流模拟-论文使用常规X射线或CT扫描进行图像处理,研究裂隙结构时,主裂隙不易提取,其特征不明显,不能直接反映主裂隙构造与流体速度关系。运用高清相机拍摄井下煤壁X形真实裂隙进行数字化处理,并运用AutoCAD软件提取裂隙特征,将图片矢量化导入Comsol Mutiphysics仿真模拟软件进行计算,模拟得到瓦斯分布压力场和渗流速度场云图。结果表明:含X形裂隙煤样中,瓦斯自入口开始,渗流压力从左至右递减,裂隙通道内瓦斯压力均匀分布,是一段压力缓冲区;非裂隙区渗流速度场分布不均匀,X形裂隙支流处较汇流处瓦斯渗流更为活跃,瓦斯的流向和裂隙走向的夹角对渗流速度有明显的影响,瓦斯自下边界流入时的最大渗流速度是自左边界流入的29.5倍;裂隙通道内的渗流速度与裂隙的尺度成单调递减对数函数关系,裂缝尺度越大,达西渗流速度越低,当裂隙尺度为0.68~1.23 mm时对渗流速度影响最明显。研究成果可直观地了解煤裂隙内瓦斯渗流特征。
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会员免费 - 基于改进 OTSU算法的采煤沉陷耕地作物绝产边界识别-论文采煤沉陷耕地作物生长状况是确定土地损毁程度进而影响土地复垦难度和复垦方案选择的关键,也是矿山企业赔付的依据。近年来,随着计算机图像处理技术的逐渐成熟,使得图像处理与识别技术得到了广泛应用,采用图像识别方法确定采煤沉陷耕地作物绝产边界,可降低野外实测工作量、减小人为因素的影响。基于不同生长状况作物在高度上的差异会表现为数字表面模型上的高程差异这一原理,将作物高度差异作为绝产边界的表征指标。利用无人机遥感获取高分辨率影像,经Pix4Dmapper软件自动化处理后得到数字表面模型(DSM);利用作物高程作为图像分割阈值,对最大类间方差(OTSU)阈值分割算法进行改进,包括高程数据离散化和改变灰度运算为高程运算2个方面,结合Canny算子进行边缘检测,提出了一种采煤沉陷耕地作物绝产边界识别方法,并以山东省济宁市某采煤沉陷区为研究区做方法验证。结果表明:改进的最大类间方差阈值分割算法可以对图像的高程进行运算,并能迭代出最优的高程分割阈值;利用高程分割阈值对数字表面模型(DSM)进行分割,经边缘检测后可识别出采煤沉陷耕地作物绝产边界;通过对研究区正射影像图(DOM)取样验证,该方法识别的采煤沉陷耕
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会员免费 - 深度神经网络的快速学习算法分享神经网络是机器学习的重要分支,是智能计算的一个主流研究方向,长期受到众多科学家的关注和研究,它植根于很多学科,结合了数学、统计学、物理学、计算机科学和工程学已经发现,它能够解决一些传统意义上很难解决的问题,也为一些问题的解决提供了全新的想法. 在传统的研究成果中,有很多表达数据的统计模型,但大都是比较简单或浅层的模型,在复杂数据的学习上通常不能获得好的学习效果.深度神经网络采用的则是一种深度、复杂的结构,具有更加强大的学习能力,目前深度神经网络已经在图像识别、语音识别等应用上取得了显著的成功.这使得这项技术受到了学术界和工业界的广泛重视,正在为机器学习领域带来一个全新的研究浪潮.
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会员免费 - 基于OpenMV图像识别智能小车的设计与制作基于OpenMV图像识别智能小车以三轮小车为载体,以STM32F765VI单片机为核心,结合了OV7725感光元件、L298N电机驱动模块,电机等外围设备,借助OpenMV IDE软件以及OpenMV库,采用图像识别所追踪的颜色阈值进行设置,采用PID算法实现小球追踪功能。经过实验测试,小车能够追踪特定色块的小球,且跟随速度较快。
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会员免费 - CCD双目立体视觉测量系统的理论研究详细说明利用几何成像原理建立起CCD双目立体视觉测量系统的数学模型,从提高系统测量精度出发,在理论上重点对系统结构参数、图像识别误差与系统测量精度的关系进行了深入的分析和探讨,并通过实验对结论进行了验证。研究内容对实际建立该测量系统具有很强的指导作用。 双目立体视觉测量技术是计算机视觉中的一个重要分支,一直是计算机视觉研究的重点和热点之一。由于其近似于人眼视觉系统,具有较高的测量精度和速度,并具有结构简单,便于使用等优点,所以被广泛应用于工业检测、物体识别、工件定位、机器人自导引等诸多领域。近年来许多学者对此进行了大量的研究工作。其中大量的工作集中在对视觉测量系统的数学模型、系统的定标方法以及目标特征点匹配算法的研究上,而对系统的结构参数(两个CCD之间的距离、光轴夹角等)研究得却很少。对立体视觉结构参数进行了相应的理论研究,但它是从观看物体时的深度感出发研究CCD与物体之间的距离、两个CCD间距和观看距离3个参数之间的关系,没有涉及到结构参数对系统测量精度的影响。而实践证明系统的结构参数设置在实际应用中对于系统的测量精度是至关重要的。此外,从立体视觉测量原理中,可以看出图像识别误差是另一个对系统测量精度产生直接影响的重要因素。综合以上考虑,从理论上对系统的结构参数设置和图像识别误差对系统测量精度的影响进行了深入的分析和研究。结合系统结构参数对摄像机定标精度的影响,给出了实际应用中组建双目立体视觉测量系统的设计方案。
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会员免费 - 神经网络到卷积神经网络的原理卷积神经网络(ConvoluTIonalNeuralNetwork,CNN)是一种源于人工神经网络(NeuralNetwork,NN)的深度机器学习方法,近年来在图像识别领域取得了巨大的成功。CNN由于采用局部连接和权值共享,保持了网络的深层结构,同时又大大减少了网络参数,使模型具有良好的泛化能力又较容易训练。
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会员免费 - 基于特征交换的卷积神经网络图像分类算法针对深度学习在图像识别任务中过分依赖标注数据的问题,提岀一种基于特征交换的卷积神经网络(CNN)图像分类算法。结合CNN的特征提取方式与全卷积神经网络的像素位置预测功能,将CNN卷积层提取出的特征图与同类标签特征图进行交换,充分融合有限的图像特征,以解决图像识别中样本不足的问题。实验结果表明,该算法对标注数据的依赖性较低且有效提升了网络识别准确率,适用于数据量较小的图像分类场景。
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会员免费 - 基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾图像识别为更好地提取烟雾图像的全局特征,提出一种基于膨胀卷积和稠密连接的烟雾识别方法。依次堆叠膨胀率不同的膨胀卷积,扩大卷积核的感受野,使得卷积核能够感知更广泛的烟雾图像区域,在不同膨胀卷积层之间设计稠密连接机制,促进卷积层之间的信息流通,实现烟雾图像局部特征和全局特征的融合。在此基础上,构造应用于烟雾识别的深度卷积神经网络,并在训练样本和标签的凸组合上完成训练以增强模型的泛化能力。实验结果表明,与 Alexnet、vGG16等方法相比,该方法具有较好的烟雾特征表达能力,能在提高烟雾识别效果的同时,减小模型尺寸效果,其实用性较好。
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