关键词： 羽毛球   图像处理   目标检测  

摘要： 世界羽联发布最新规定,要求发球时击球点的高度不能超过1.15m。目前,并没有能够准确地测量出发球时击球点的高度的有关装置,是否违规只能由裁判目测后判定,具有较大主观性。图像处理技术具有原理简单、实现成本较低、与被测物体不接触、采集信息的方式是非侵犯性等优点。因此,提出了一种基于图像处理的羽毛球发球高度检测的技术。首先采集运动员发球时的视频数据,为了得到视频中羽毛球的位置,采用了二值化、形态学滤波、特征检测等多种图像处理技术。得到羽毛球位置后,通过叠加帧得到羽毛球的运动轨迹,轨迹斜率的突变点即为击球点,最后通过搜索图像中地面的位置进行转换来得到击球点的实际高度。为了验证提出的检测方法的有效性,采用实际击球实验多次进行验证。结果表明,该技术具有良好的检测效果,误差较小,能够满足击球点检测的基本需求。

关键词： 海上   船舶   检测   YOLOv5  

摘要： 为了应对海上开阔环境目标检测面临的挑战,并致力于开发先进的海上目标检测技术,文章提出了一种基于深度学习框架YOLOv5的海上船舶自动检测与识别技术。该技术具备实时检测海上船舶等小目标的能力,并且体积较小,克服了传统目标检测技术在速度和性能上的限制。这项技术的应用能够有效提高航海运输、海上搜救和国防安全等领域的效率和可靠性。实验结果表明,文章提出的针对船舶视觉识别的方案快速而精准,能够验证YOLOv5在船舶检测中的重要价值,为相关领域的应用提供了重要的支持和保障。

关键词： 双目视觉   运动目标检测   三维重建   YOLOv3   移动机器人  

摘要： 移动机器人凭借其工作性能可靠、减少生产制造成本等优势,在现代集成智能制造业中具有广阔的市场应用前景。但目前移动机器人室内环境感知系统存在感知维度单一、精度不高等问题,往往难以满足多维度实时精确感知环境的需求。因此,在模拟物流储仓的实验室环境下构建了一种可同时进行二维动态目标检测和三维场景地图重建的环境感知系统,将双目相机采集的图像分别输入增加树形特征融合模块的改进YOLOv3网络与加入带色彩恢复的多尺度视网膜增强算法和关键帧筛选机制的优化RTAB-MAP算法,运行结果在机器人可视化平台实时显示,从而进行多维度环境感知,满足多任务需求。实验结果表明,动态目标检测中查准率与查全率较原算法分别提高1.78%和1.73%,检测耗时为16.57ms/f,平均定位误差为1.49%;改进后的RTAB-MAP算法相较原算法各误差均显著下降,实际室内场景重建中三维点云地图质量更佳。

关键词： 装配   机械臂   目标检测   深度学习   抓取  

摘要： 针对视觉引导定位的机械臂抓取装配任务中对工业零件的定位差、抓取效率低等问题,提出一种基于改进YOLOv3的智能抓取系统方案,实现工业零件从目标检测到自动化抓取的智能化。首先,为提高对小目标和拥挤目标的检测性能,提出了改进YOLOv3目标检测网络;其次,对工业零件进行数据采集与训练,实现对零件的目标识别与定位;最后,通过相机标定和手眼标定实现由图像坐标系到世界坐标系的转变,获得被抓物体的世界坐标,对机械臂进行抓取规划,完成目标物体的抓取。实验采用Kinect V2相机与UR3六轴协作机械臂组成抓取实验平台,对目标零件进行定位和抓取实验。实验结果表明,改进的YOLOv3算法提高了对小目标和拥挤目标的检测性能,对零件进行精准的目标定位并抓取。

关键词： 量子化能量   发光   光栅衍射   图像处理  

摘要： 本文基于光栅衍射与机器视觉,设计了一套直观测量物质量子化能量的实验系统,其包括激励待测物发光的“盲盒光源”、光栅衍射组件和读谱系统,系统能以不同方式测定不同物质的能级,并实现了数据的实时处理.盲盒光源利用光致发光或电致发光的基本原理,激发待测物质中的电子从价带跃迁到导带,并发出特定波长的光这一“指纹信号”,利用光栅衍射方法获得其衍射谱,使用数码相机实时采集衍射谱,通过图像处理算法自动获取衍射斑的中心位置,减少了读谱误差,直观、简便地演示了物质能级的量子化.

关键词： 高光谱成像   目标检测   CEM   空谱联合  

摘要： 受空间分辨率与探测器水平的限制,传统的高光谱图像目标检测算法更侧重于基于光谱分析的定量化处理。近年来,随着地面与近地面成像平台以及光谱成像技术的发展,陆基高光谱图像实现了高空间分辨率与高光谱分辨率的统一。相比于高光谱遥感图像,陆基高光谱图像的空间分辨率更高,其目标具有细节丰富、尺度较大的特点,在目标检测任务中能够同时利用目标的几何形状信息与精细光谱信息。约束能量最小化(CEM)是一种经典的高光谱图像目标检测算法,这种算法很适合特定的成分占图像总方差比例很小的情况,能突出某种待测目标信息,压制背景信息,从而达到从图像中分离出待测目标的效果。然而,CEM对目标的尺度比较敏感,随着目标像元数目的增加,该算法的探测效果显著下降。导致这一问题产生的原因在于CEM是基于统计背景时不包括目标光谱信息这一假设的,但实际情况中难以预先剔除目标光谱信息,而是直接统计全域图像的每个像元的光谱来近似代替背景光谱。为了解决CEM在较大目标的检测任务中效果不佳的问题,改进该算法在陆基高光谱图像中的目标检测能力,提出了一种基于空间检测指导的CEM方法(SIG-CEM)。该方法首先将获取到的待测高光谱图像进行主成分分析,将第一主成分图像送入空间目标检测模型,利用检测结果得到的坐标信息对目标进行框定。而后在求取CEM中的自相关矩阵时去除框定区域内包含目标的像元,从而有效减少了对目标的抑制。分别利用公开的遥感高光谱图像与实测的陆基高光谱图像进行实验,实验结果表明:SIG-CEM算法能够避免传统CEM算法中目标信号作为背景信号参与运算而对探测结果的影响。在公开数据集的实验中,相比于其他传统的目标检测算法,SIG-CEM算法的AUC值达到了0.9737,有效提升了目标检测的精度;在实测陆基高光谱图像数据的实验中,SIG-CEM比CEM的AUC值平均提升了0.055。同时,实验在一定程度上验证了SIG-CEM算法针对不同类型的高光谱图像具有较强的鲁棒性与适用性。该研究提出了一种专门针对陆基高光谱图像的目标检测方法,推进了今后陆基高光谱图像在目标定位与识别方面的发展与应用。

关键词： 视频显著性目标检测   动态滤波器   注意力机制   对比学习   深度学习  

摘要： 现有视频显著性目标检测(VSOD)网络面临2个问题:一是在捕获时间信息时计算成本过大,导致网络难以在移动端实际应用;二是网络泛化能力较弱,难以处理视频中诸如遮挡、运动模糊等挑战性场景。因此,提出一种基于动态滤波器和对比学习思想的轻量视频显著性目标检测网络。首先,对连续帧的每帧图像进行粗略的前景特征点采样并进行相似度矩阵的计算,利用相似度矩阵进行加权从而滤除存在的噪声特征;其次,用滤波后的前景特征生成动态滤波器参数,对原始特征图执行卷积操作以提取前景物体;同时在训练阶段设计了一个对比学习模块帮助网络学习,在推理阶段并不会引入额外的计算量。在三个数据集DAVIS、DAVSOD和VOS上进行了广泛实验,实验结果表明,所提网络相较于DCFNet(Dynamic Context-sensitive Filtering Network for video salient object detection),在Fmeasure、S-measure以及平均绝对误差(MAE)3个指标上性能接近,帧率从28 frame/s提升到38 frame/s,提升了35.7%,同时网络参数量仅有15.6×10^(6),更有利于实际应用中在边缘侧进行部署。

关键词： 机器视觉   番茄采摘机器人   目标检测   YOLOv5   复合型创新人才培养  

摘要： 以农业采摘为背景,针对当前番茄属果实采摘机器人采摘效率低、难以分级分期采收问题,设计开发了一个面向番茄属果实采摘机器人视觉算法及实验的多学科综合与创新实践教学方案。基于改进YOLOv5算法和MobileNetV3算法设计了级联的多任务视觉检测方案,实现了番茄属果实的自动识别、成熟度检测和果实位置信息判定,为番茄属果实的智能化采摘提供视觉支持,并通过机器人平台的番茄属果实采摘实验验证了所提视觉方案的有效性。该实验教学有助于深化学生对理论知识的理解和应用能力,提升学生的独立思考与创新能力。

关键词： 滑动轴承   空化现象   计算流体力学   图像处理   高速摄影技术  

摘要： 空化现象广泛存在于各种大型旋转机械的滑动轴承中,严重影响轴承的运行稳定性和承载能力。为研究其特性,本研究设计并搭建了一套滑动轴承油膜可视化试验系统,利用高速摄像机捕捉高速旋转下的油膜空化演变图像,提出了油膜空化特征图像处理及提取方法。结合数值模拟方法和试验手段进一步研究油膜空化特征及其影响因素。研究结果表明:径向滑动轴承空化气泡在油膜发散端呈现不规则轮廓的条状分布;油膜空化发展程度与轴颈转速和润滑油黏度成正相关,与供油压力成反相关。试验测试发现主轴转速从1 000 r/min增大至5 000 r/min,空化区域增大148%;润滑油黏度从50 mm^(2)/s增大至150 mm^(2)/s,空化区域增大170%;供油压力从0.025 MPa增大至0.150 MPa,空化区域减小77%。

关键词： 遥感影像   Yolov5   注意力机制   损失函数  

摘要： 提出一种基于改进Yolov5的遥感影像目标检测方法,在骨干网络内增加高效通道注意力机制来提高对正样本特征的学习效率,在多尺度特征融合层内增加一个检测输出特征图,来提高对小目标的检测精度,采用带有梯度模长的交叉熵损失函数对模型进行训练来缓解正负样本不平衡的问题。实验结果表明,本文所提出的改进方法在测试数据集上获得了较高的检测精度与很好的泛化能力,相比原始Yolov5有了显著提高,在测试环境下也能达到实时检测的水平。所提出的改进方法能够在资源调查、应急救援等领域具有很大的应用价值。