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针对传统数显表读数识别算法适用性差、抗噪能力弱等问题,提出了一种适用于小数据集的基于语义分割和卷积神经网络(CNN)的数显表读数识别算法。该算法通过融合残差网络的U-net实现数字区域定位,利用卷积神经网络实现数字识别。采用mnist数据集预训练模型,使用真实表盘数字图片进行微调,建立适用于多种类、有背景噪声条件下的数显表识别模型。利用家用水表图片构建的测试数据集对算法进行验证。实验结果表明,数字区域定位分割结果的平均IoU为99.76%,160张水表读数识别准确率为100%,单张图片识别用时350.59 ms,满足工程应用需求。 相似文献
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针对施工现场多台塔机可能出现碰撞的问题,采用分布式结构将防碰撞算法植入每一台塔机防碰撞系统主机中,系统主机通过各种传感器采集本塔机的实时参数,并通过zigbee模块与其他塔机之间进行必要的参数数据交互,每一台系统主机独立的运行防碰撞算法,并输出控制结果给每台塔机控制PLC,当塔机进入危险区域时,能及时给出报警信息,并紧急制动,从而减小实际施工过程中塔机与障碍物、塔机与塔机之间相互碰撞的可能性。 相似文献
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