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智能监控球机广泛应用于家居室内智能监控。针对智能球机无法长时间检测、识别、跟踪侵入目标的问题,该文设计了一种结合目标检测、识别、跟踪算法的闭环结构,并采用控制算法控制球机云台转向自动跟随侵入目标。在运动目标检测方面采用vibe算法,在目标识别上采用神经网络识别目标,其中采用ssd网络检测人脸,使用yolov3网络识别人体,识别出跟踪目标后,采用csr-dcf目标跟踪算法进行目标跟踪,跟踪模式下启动模糊pid控制算法控制云台跟随目标转动,锁定目标后由跟踪模式再度切换到目标识别模式,形成一个检测、识别、跟踪、控制的闭环。经过测试,该方法提高了侵入跟踪功能的鲁棒性,在侵入目标快速运动、存在遮挡、暂时消失的情况下均可长期跟踪。 相似文献
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以蔬菜苗田内幼苗期 7 种常见蔬菜和田间杂草为研究对象,针对田间杂草种类多和分布复杂导致检测方法效率低、精度差和鲁棒性不足等问题,逆向将杂草检测转换为作物检测,提出一种基于优化 YOLOv4和图像处理的蔬菜苗田杂草检测算法。在 YOLOv4 目标检测算法基础上,主干特征提取网络嵌入 SA 模块增强特征提取能力,引入 Transformer 模块构建特征图长距离全局语义信息,改进检测头和损失函数提高检测定位精度。改进模型单幅图像平均识别时间为 0.261 s,平均识别精确率为 97.49%。在相同训练样本以及系统环境设置条件下,将改进方法与主流目标检测算法 Faster RCNN,SSD 和 YOLOv4 算法对比,结果表明改进 YOLOv4模型在蔬菜苗期的多种蔬菜检测具有明显优势。采用改进 YOLOv4 目标检测算法检测作物,作物区域外的植被为杂草,超绿特征结合 OTSU 阈值分割算法获取杂草前景,最后标记杂草前景连通域输出杂草质心坐标和检测框位置,可以较好解决蔬菜苗田杂草检测问题。 相似文献
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为研究结构空间约束导致现浇钢筋混凝土楼盖梁跨中受弯承载力超强的机制,以楼盖梁在结构中的空间位置和配筋率为变量,设计12根上部架立筋不伸入支座的楼盖梁试件并开展跨中受弯静力试验,并基于建立经典混凝土理论的试验方法进行了4根简支梁对比试验。对梁试件破坏形态、承载力、变形能力、轴向伸长进行研究,结果表明:楼盖梁试件承载力与按受弯构件计算承载力之比为1.57~2.77,与相应矩形简支梁试件和T形简支梁试件承载力相比均有较大提高,超强程度与配筋率成反比;与简支梁试件相比,楼盖梁试件跨中截面破坏形态未因轴压力而发生显著改变,但楼盖梁试件延性降低;楼盖梁试件轴向伸长随挠度的增大而增大。将楼盖梁视为压弯构件,提出根据楼盖梁试验峰值荷载确定相应轴力和弯矩的方法。计算结果表明,楼盖梁试件跨中截面压弯状态弯矩与受弯状态弯矩的比值为1.28~2.19。楼盖梁试件有限元数值模拟结果表明,随着楼盖梁截面包含的楼板范围增大,轴力沿梁跨分布趋于均匀。 相似文献
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