关键词： 张量分解   注意力机制   损失函数优化   小目标检测  

摘要： 针对低空遥感图像目标检测存在的尺度微小、背景复杂多变和计算资源有限等问题,提出了一种改进YOLOv7网络的低空遥感图像目标检测网络SimAM_YOLOv7。首先,基于张量火车分解,最小化冗余参数;其次,引入无参数的注意力机制,提高网络对目标的聚焦能力;最后,利用高效IoU(EIoU)优化定位损失,减小目标框与先验框的位置偏移,基于Focal Loss改进分类损失,解决正负样本的失衡问题。在真实低空遥感数据集上进行实验,在YOLOv7的基准下,所提出的网络在参数量减少3.27M时,mAP 50指标提高了4.63%,mAP 50:95指标提高了3.94%,充分验证了所提网络的有效性和优越性。

关键词： 机器视觉   边缘检测   图像处理   气门弹簧   亚像素算法  

摘要： 针对传统弹簧节距测量效率低、精度差等问题,提出一种基于高斯函数模型的亚像素弹簧边缘检测方法。首先对图像进行Canny边缘检测定位,然后寻找梯度方向,进而采用高斯函数对梯度方向上的灰度梯度幅值进行拟合,按照定步长的平均值法来确定亚像素边缘点的亚像素坐标,并对亚像素坐标采用最小二乘法拟合圆,根据圆心坐标计算出弹簧节距。经测试,该方法能快速测量出弹簧节距,将平均计算时间降低到传统拟合亚像素检测方法的21%。

关键词： 光学卫星影像   车辆检测   尺度扩充   注意力机制  

摘要： 为了改善光学卫星影像中车辆目标检测准确率低、速度慢的问题,提出一种基于改进YOLOX算法的卫星影像车辆目标检测方法。首先,以轻量化模型YOLOX的S版本为基线,采用CSPDarknet—53替换原主干特征提取网络,引入基于卷积块的注意力模块(CBAM)提高特征提取时对车辆目标的关注度。其次,扩充主干特征提取网络输出尺度,并在特征强化提取部分设计了一个双向特征金字塔网络(BFP-net),采用亚像素卷积上采样、横向的跳跃连接和纵向的跨尺度连接实现对不同层级、尺度特征的复用,使得最后输出特征层充分融合了分类和定位信息。实验结果表明:本文算法对large-vehicle和small-vehicle两类车辆的检测准确率分别为88.98%和86.58%,相较于原算法,平均检测准确率提高了5.36%,检测速度达到了58.37fps,具有更好的检测效果。

关键词： 纸张缺陷   计算机图像处理   机器视觉   FPGA+PC机   系统架构  

摘要： 在造纸生产中,实时、准确地检测到纸张缺陷的存在,并判断出纸张缺陷的类型,反溯病源,对提升纸张质量有重要意义。计算机图像处理技术具备速度快、精度高、非接触等优点,在纸张缺陷检测领域已得到广泛应用。基于此,分析了现有纸张缺陷检测与识别系统常用架构的优劣,提出了FPGA+PC机模式下的纸张缺陷智能化图像处理与识别系统架构设计方案,介绍了系统的硬件设计与软件设计,确定了纸张缺陷识别与分类的计算机图像处理算法,最后经过测试表明该纸张缺陷识别系统能够对纸张缺陷进行有效的识别和分类统计,满足检测需求。

关键词： 图像处理   可见光图像   红外图像   装甲车辆   目标检测  

摘要： 提出了一种基于特征对齐与区域图像质量引导融合的可见光-红外装甲车辆(VTAV)检测方法。该方法将当前先进的单阶段无锚框检测方法 YOLOv8拓展为双流目标检测框架,在双流特征提取网络中嵌入特征对齐模块,解决图像对未对齐导致的位置偏移问题。为充分发挥可见光图像和红外图像的互补性,设计了一种图像质量引导融合策略。该策略对可见图像和红外图像的区域图像质量进行评估,并使用特征质量矩阵引导可见光特征和红外特征的融合。最后,在VTAV图像数据集上的实验结果表明,与仅使用可见光图像的检测方法相比,本文方法的mAP(平均精度)和mAP50(50%交并比下的平均精度)分别提升了1.9%和3.5%。与使用特征相加和特征拼接融合方式的检测方法相比,本文方法的mAP分别提升了1.1%和1%。本文方法能够有效克服复杂地面环境下的多种干扰,能够提升对装甲车辆的检测精度和成功率。

关键词： 计算机视觉   生物特征识别   步态识别   三维人体   身份识别   三维建模  

摘要： 步态识别在身份识别领域具有重要的研究意义。随着技术的发展,步态识别的研究热点正从二维(2D)转向三维(3D)。与图像固有的2D信息相比,用视觉技术还原的3D信息能更有效地预测人员的身份。在2D视觉领域中,由于受到物体遮挡、视角变化等因素的影响,传统的步态识别方法在实际应用中难以取得理想的识别性能。基于人体3D重建和人体3D姿态估计等3D人体技术,近年来的研究在3D步态识别领域取得了一系列进展。本文介绍了3D步态识别方法,探讨了基于3D步态的身份识别领域的研究现状、优势与不足;总结了主要的3D步态数据集;讨论了3D识别方法与2D识别方法的对比;提出了3D身份识别领域未来潜在的研究方向,包括3D数据集的采集和整理、2D和3D数据的多模态融合等。

关键词： 机器视觉   用户友好界面   图像处理   人脸识别   设备监测   图像预处理   实时报警   深度学习  

摘要： 引言本文阐述了基于机器视觉的皮带机人员安全管理系统,该系统融合图像处理和人工智能算法,通过高清摄像头、传感器等设备监测皮带机工作区域,经图像预处理、深度学习识别(如YOLO、Faster R-CNN结合人脸识别)实现人员检测与危险预警。系统具备实时报警、数据存储、用户友好界面等功能,确保人员安全,提升管理效率。设计实现中注重稳定性、实时性和可扩展性,经优化后显著提升安全保障,降低事故风险。

关键词： 人工智能   自然语言处理   智能机器人   问答系统   虚拟现实   知识图谱   语音识别   目标检测  

摘要： 一、引言。人工智能的目标是使计算机具备类似于人类的智能水平,并且能够模拟、理解并执行相关任务。该领域的主要研究包括智能机器人、语音识别、目标检测、问答系统、推荐系统、虚拟现实、知识图谱和自然语言处理等。人工智能的快速发展。

关键词： 人工智能系统   自然语言处理   人工智能技术   计算机视觉   数据驱动   可信赖程度   技术缺陷   内在属性  

摘要： 随着算力、数据等条件的不断升级以及算法等的不断进步,计算机视觉、自然语言处理等众多人工智能领域取得长足发展,各行各业应用蓬勃兴起。同时,以数据驱动的人工智能因其自身的技术缺陷以及有可能带来的决策偏见、使用安全等问题引发了信任危机,“可信”成为当下人工智能技术关注的焦点。“可信”这一概念反映着人工智能系统、产品和服务在安全性、可靠性、可解释、可问责等一系列内在属性的可信赖程度,具有重要的研究意义与深刻的现实意义。

关键词： 数据关联   运动特征   信号特征   代价函数   多维特征   目标跟踪  

摘要： 复杂弹道场景下目标分布密集,相互之间存在遮挡,雷达对目标跟踪时容易出现关联错误。为了解决这一问题,文中提出一种运动特征与信号特征相结合的多维特征数据关联技术。首先按照观测的目标类型对窄带尺寸、雷达散射截面积、一维像尺寸等信号特征进行建模;其次分层级进行数据关联,当运动特征存在模糊时,利用信号特征代价计算函数得到属性代价,并结合运动特征代价计算得到综合代价,将其作为代价函数进行关联计算,得到最终关联结果。仿真实验表明,在复杂弹道场景,该技术能够将关联正确率从80%提升到95%以上,显著提升了目标跟踪质量。该技术可以推广至其他复杂多目标跟踪场景,具有良好的工程应用前景。