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针对传统目标检测算法应用在无人机航拍图像上第三方施工目标检测和违章占压建筑检测的数据集少、检测率低等问题,提出基于Aerial-YOLOv2和迁移学习的航拍图像目标检测算法。首先,利用结合数据增强的迁移学习策略训练的网络来扩大数据集规模,并利用K均值聚类分析得到符合所提数据集特点的锚点框数量和尺寸;其次,通过自适应对比度增强的方法对图像进行预处理;最后,提出改进卷积模块替代YOLOv2中的卷积块并结合特征融合的多尺度预测方式进行目标检测。用不同的算法和训练策略在无人机航拍图像上进行对比实验,实验结果表明,Aerial-YOLOv2算法结合多种训练策略后,其准确率、召回率分别能达到95%、91%,每张图像检测时间为14 ms。由此可知,该算法适用于无人机航拍图像第三方施工目标及违章占压建筑的智能检测。 相似文献
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应用数字图像处理技术进行炉膛火焰检测是火检技术的发展趋势。文中介绍了数字式图像火焰检测系统的基本构成、工作原理和燃烧器火焰熄火、着火的判据。重点介绍了通过比色法测温原理重建炉内火焰温度场分布,并对已有的方法进行了优化。此方法不仅具有普通双色法标定简单的特点,而且因为不同波长的辐射图像是在同一幅彩色图像上得到的,省去了同时获取同一燃烧对象在不同波长下的辐射图像的困难,因而十分便于应用。采用图像中红色分量或者绿色分量就可以计算火焰图像中任一点的温度,从而构建图像二维温度场分布。程序运算结果表明,该方法能够快速测定温度场分布,并且误差较小。 相似文献
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本文采用HFSS微波仿真软件设计了中心频率在25GHz的微带结环行器,仿真结果表明,该环行器在中心频率附近的插损S12为2dB,隔离S21为20dB。根据设计的结构参数,采用半导体工艺制作了微带结环行器,测试结果表明,该环行器在中心频率25.6GHz附近的插损S12为14.9dB,隔离S21为22.4dB,显示了初步的环行性能。 相似文献
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随着我国能源需求的不断提升以及钻探环境的日益复杂化,开展高精度的烷烃类气体浓度检测对于提高油气勘探效率
具有重要意义。 光谱录井技术具有烃类气体检测快速、准确等优势,已成为石油勘探过程中备受关注的研究热点。 针对录井气
体红外光谱由于饱和吸收、噪声干扰、基线漂移等方面引起的非线性问题,提出了多层非线性局部感受野极限学习机(NM-LRF-ELM)模型。 该模型将一维光谱数据转换为二维矩阵格式,利用局部感受野的数据处理方式在输入与隐藏层之间实现非线性特
征提取。 同时,引入改进的 T-sigmoid 激活函数,并在全连接层后加入 dropout 层来降低模型的过拟合风险。 模型的特征提取与
定量分析呈一体化结构,直接输出定量分析预测值。 采集了两组共 407 个混合烷烃气体样本的红外光谱作为实验数据集,进行
定量分析实验。 实验结果表明,相较于滑动窗口类与灰狼优化定量分析模型,该模型的训练时间显著减少了 90% 以上。 即使在
同系物的非线性干扰下,模型的预测精度仍低于系统误差。 因此,提出的方法有助于在现场环境变化复杂的情况下,降低未知
气体的非线性干扰,提高对目标气体的红外光谱检测精度。 相似文献
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针对基于最小生成树的非局部算法在无纹理以及边缘区域出现误匹配的问题,提出了一种改进代价计算和颜色与边缘融合的非局部立体匹配算法。首先重新构造了基于颜色-梯度的代价计算函数,以提高无纹理区域像素对代价聚合的贡献率;其次利用颜色与边缘信息进行融合来构造自适应边权函数,并利用该权重构建树结构进行代价聚合;最后通过视差计算和非局部视差优化得到最终的视差图。在Middlebury数据集上进行了测试,实验结果表明,提出的算法在无纹理及边缘区域都取得了良好的匹配效果,有效地改善了视差。 相似文献
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目的设计贴片电阻方向检测系统,以解决当前贴片电阻排序编带过程中存在的检测效率低和检测精度低等问题。方法采用改进的基于形状的模板匹配算法,以机器视觉软件Halcon为平台,利用Canny边缘检测算子和Sobel算子进行边缘检测和滤波,生成模板图像的边缘点位置向量和梯度向量,并以模板边缘点与图像搜索区域的对应点的内积和作为相似度量,进行模板匹配。结果检测系统的识别时间为33 ms,同时其平均识别准确率达99.5%以上,相比于传统人工检测有较大提高。结论该系统具有良好的速度和准确度,可满足工业生产要求。 相似文献
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