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针对现有基于视觉技术的煤矸石分选方法存在模型参数量大、特征提取能力差、识别精度低等问题,提出了一种基于轻量化Ghost-S网络与混合并联注意力模块(HPAM)YOLOX-S模型(HPG-YOLOX-S模型)的煤矸石识别方法。首先,在YOLOX-S模型主干网络中加入HPAM,以增强图像中重要信息,抑制次要信息,加强主干网络的特征提取能力。其次,将YOLOX-S模型主干网络替换为参数量更小的Ghost-S网络,提高利用率与特征融合能力。最后,在预测层中采用SIOU损失函数来替换YOLOX-S模型的损失函数,提升检测与定位精度,加强对目标的提取能力。为验证所提方法对大块煤矸石的检测效果,将HPG-YOLOX-S模型与YOLOX-S模型进行对比,结果表明,HPG-YOLOX-S模型对煤与矸石的识别准确率分别为99.53%和99.60%,较YOLOX-S模型识别准确率分别提高了2.51%,1.27%。有效性验证结果表明,HPG-YOLOX-S模型的精确率、召回率和F1值均在94%以上,较YOLOX-S模型分别提高了5.68%,3.51%,2.91%; HPG-YOLOX-S模型的参数为7.8 M... 相似文献
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为了克服传统光学显微术无法直接提取相位信息的不足而能更准确记录物体高频和低频信息的合成,采用多参考光合成孔径数字显微像面全息系统,并结合角谱算法和最小二乘解包裹算法实现了细胞的相位重构。选取活体细胞组织等相位型生物进行作为实验样本,对其进行定量观察和有效测量。结果表明,多参考光合成孔径数字显微像面全息系统可以有效地应用于3维物体显微结构的振幅和相位重构,能显著地提高记录系统的高频和低频信息在全息图上的合成度,并实现超出系统的衍射极限12.8lp/mm的分辨率。该系统可以有效地实现数字全息系统的超分辨率成像,从而获得细胞显微结构的3维形貌信息和准确的相位分布。 相似文献
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颗粒粒度与形貌是影响生物质利用的重要因素,针对生物质颗粒粒度分析中存在的问题,提出一种基于图像处理技术的颗粒识别方法.该方法首先利用刀式破碎机对生物质材料进行破碎,通过机械筛分方法将颗粒分为五个粒径范围;然后基于粒径范围大小,利用不同分辨率的成像设备对每个粒级的颗粒进行图像采集,并对颗粒图像进行去噪、分割等图像分析,获得颗粒个体的长度和宽度信息,最终得到生物质材料的粒度与形貌统计分布曲线.实验结果证明,本文提出的图像处理方法可有效分析颗粒形貌,获得准确的颗粒粒度分布规律,克服了传统筛分方法引起的颗粒粒度分布不连续的问题,为生物质颗粒材料的应用研究提供了重要的粒度及形貌信息. 相似文献
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随着科学技术的发展,虚拟现实(virtual reality, VR)技术逐渐渗透到医疗、教育、军事和娱乐等众多领域,并凭借在各个领域广阔的应用前景而受到广泛关注。鉴于视觉质量是决定VR技术能否成功应用的关键,且图像是VR应用最基础和最重要的视觉信息载体,VR图像质量评价已经成为质量评价领域的重要前沿性研究方向。与传统图像质量评价类似,VR图像质量评价可以分为主观质量评价和客观质量评价。由于客观质量评价相比主观质量评价具有成本低、稳定性高和应用范围广等优点,对VR图像客观质量评价的研究受到了国内外学者的高度重视。目前,关于VR图像客观质量评价的研究已经取得了一定进展,但是文献中缺少对该方向相关研究方法的综述。基于此,本文针对VR图像客观质量评价的研究进行概述。首先,对VR图像质量评价的研究现状进行分析。然后,重点对现有的VR图像客观质量评价模型进行综述。具体地,根据模型是否需要使用原始无失真图像信息作为参考,将现有的VR图像客观质量评价模型划分为全参考型和无参考型两大类。其中,全参考型方法进一步划分为基于峰值信噪比/结构相似度的方法和基于传统机器学习的方法。根据特征表达空间的不同,无参... 相似文献
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为减少因疲劳驾驶引发的交通事故,提出融合多参数的驾驶员疲劳检测算法。用渐进校准网络(PCN)检测人脸图像,通过基于CNN的回归模型定位人脸关键点;根据关键点坐标和面部器官的分布规律提取眼睛和嘴部图像,用宽度学习系统(BLS)分别识别眼睛与嘴巴的状态;将眼睛、嘴巴和头部状态的时序序列送入二级宽度网络对司机的状态进行判别。实验结果表明,该算法的疲劳检测准确率为94.9%,单帧检测时间52.43ms。 相似文献
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针对煤泥浮选泡沫图像中存在的噪声干扰和气泡粘连等问题,提出了一种基于机器视觉的分割模型,采用煤泥浮选泡沫图像分割算法对实验室采集到的煤泥浮选泡沫图像进行图像分割试验。结果表明,基于机器视觉的煤泥浮选泡沫图像分割模型主要包括ROF模型去除图像噪声和基于顶帽、底帽变换的粘连泡沫分割。ROF模型基于有界全变分函数空间,该空间中函数的不连续正好与图像中物体的边缘轮廓对应,非常适于泡沫图像去噪处理;顶帽变换使得泡沫与泡沫之间的间隙变大,解决了气泡粘连问题;最后采用分水岭算法完成对泡沫的分割。理论分析及实验室研究均表明,该方法可准确、快速地分割出复杂煤泥浮选泡沫图像中的泡沫,分割准确率高达81.1%,验证了分割方法的有效性。 相似文献
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