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2001年 | 2篇 |
1989年 | 1篇 |
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针对传统图像处理算法难以快速、准确识别轮对踏面缺陷的问题,提出一种采用双深度神经网络对轮对踏面缺陷进行检测的算法。该双网络分为踏面提取网络与缺陷识别网络。根据踏面为大目标的特点,分析与测试SSD网络,并用该网络提取轮对图像中的踏面区域。为提高踏面缺陷识别效率,在提取出踏面图像后,针对踏面缺陷属于中、小目标的特点,对YOLOv3网络结构进行优化得到M-YOLOv3。实验测试表明:提取踏面区域时,SSD算法的精度均值(AP)最高,达99.8%;识别踏面缺陷时,M-YOLOv3的AP达89.9%,相较于原始YOLOv3,单张图像计算耗时减少7.1%,同时AP仅有0.6%的损耗。结果表明,所提算法具有较高的检测准确率。 相似文献
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针对背景杂波干扰、目标外观形变导致的跟踪精度差的问题,论文提出了一种基于融合极限学习机和改进烟花算法的混合式目标跟踪技术(OSELM-FWA).该技术在提取图片特征信息时,为了剔除冗余信息、保留边缘轮廓处的颜色信息,提出梯度稀疏矩阵作为特征信息提取工具来提取图片的颜色特征信息;同时为了提高运动模型的预测精度,提出了一种改进烟花算法来生成候选目标样本,该算法不同于传统烟花算法采用固定不变的常量作为爆炸半径参数,而是在其基础上加入目标的运动速率量来调整烟花半径参量,而且为了控制烟花的多样性,该算法还根据烟花置信度方差的变化情况动态调整烟花的变异概率,将烟花的多样性维持在最优范围内;另外为了及时地更新目标外观模型,利用目标的置信度变化率来调整更新样本数目,随后运用在线极限学习机增量的学习相应数量的目标信息.最后,论文将该跟踪技术在标准数据集OTB上进行对比实验,通过实验得到该跟踪技术在处理复杂环境下的目标跟踪问题时,不仅兼顾跟踪的实时性而且拥有较高跟踪精度. 相似文献
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在不同的印刷压力下使用不同黏度的油墨在胶版纸上进行印刷,计算其油墨转移率。结果表明,在一定范围内对油墨转移的影响是显著的,但当黏度降低到范围之外时,油墨黏度对油墨转移率的影响反而降低,在此基础上分析了造成这种现象的原因。 相似文献
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图像边缘提取是图像处理领域的重要环节,边缘提取的连续性显得尤为重要,其结果可以作为语义分割、测量的基础,为此提出一种图像的连续性边缘提取方法。首先采用卡尼(Canny)算法完成图像的边缘检测,得到粗分割结果。由于该类算法采用算子进行操作,不可避免地产生非连续性区域,因此利用两类模板对粗分割结果进行形态学膨胀操作,连续性边缘采用小半径膨胀,边缘末端采用大半径膨胀,以此构成一幅膨胀图连接这些非连续性区域。最后,将该膨胀图作为平均曲率运动(MCM)方程嵌入函数u的初始值,通过引入g函数在原图中进行迭代求解,完成图像边缘的连续性提取。实验结果验证了算法的实用性与有效性。 相似文献
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中国的玩具产业在蓬勃的发展过程中既有自身优势的发挥又发现了很多亟待解决的问题。中国玩具产业的现状也给创新教育带来了一定的思考和启发,两者有着密不可分的联系,希望在探究两者的关系中提供一些有益于我国未来玩具产业发展的思路,也为教育的发展方向带来一些新的思考。 相似文献
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