【摘 要】
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为实现自然环境下蓝莓果实成熟度的精确快速识别,该研究对YOLOv4-Tiny网络结构进行改进,提出一种含有注意力模块的目标检测网络(I-YOLOv4-Tiny)。该检测网络采用CSPDarknet53-Tiny网络模型作为主干网络,将卷积注意力模块(Convolution Block Attention Module,CBAM)加入到YOLOv4-Tiny网络结构的特征金字塔(Feature Py
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为实现自然环境下蓝莓果实成熟度的精确快速识别,该研究对YOLOv4-Tiny网络结构进行改进,提出一种含有注意力模块的目标检测网络(I-YOLOv4-Tiny)。该检测网络采用CSPDarknet53-Tiny网络模型作为主干网络,将卷积注意力模块(Convolution Block Attention Module,CBAM)加入到YOLOv4-Tiny网络结构的特征金字塔(Feature Pyramid Network,FPN)中,通过对每个通道的特征进行权重分配来学习不同通道间特征的相关性,加
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提出了一种利用红外热像仪和大数据对发热人群进行检测并确定高危区域的系统设计方法。为了检测发热人群,研究了Viola-Jones和Kanade-Lucas两种人脸检测算法,并对其使用406张热图像训练集和2 072张热图像测试集进行了比较。对检测到的面部进行热成像分析,以获得摄氏度尺度上的温度水平。通过此信息创建了一个示例数据库。在进行大数据实验分析时,使用Power Bi工具确定高风险区域。实验结
为了降低光照对林区道路的干扰,提高不同光照强度下道路的分割精度,将RGB道路图像的B分量分离出来获得灰度图,并通过Otsu对灰度图进行二值化。定量分析结果显示,精确率均值为0.977 5、召回率均值为0.996 9、F1均值为0.986 9,精度较高,鲁棒性较好,为实现林区道路分割提供了一种思路。
基于图像的文物识别技术在实体参观、网上博物馆、文物勘探等领域具有广泛的应用前景。利用多特征融合技术对文物图像识别的方法进行研究,采用多特征融合的多核支持向量机(SVM)分类算法对文物图像进行识别,设计了一个基于多特征融合技术的文物图像识别系统。在文物图像识别过程中,针对多特征融合算法进行了实验,实验结果表明:相较于单特征的识别方法,同时利用颜色特征、形状特征和纹理特征能提高文物图像识别率。
无人驾驶农机自主进行行驶路径检测和识别系统需要具备环境感知能力。作物行的中心线识别是环境感知的一个重要方面,已有的作物行中心线识别算法在缺株作物行中心线提取中存在检测精度低的问题。该研究提出了一种能够在缺株情况下提取玉米作物行中心线的算法。首先采用限定HSV颜色空间中颜色分量范围的方法将作物与背景分割,通过形态学处理对图像进行去噪并填补作物行空洞;然后分别在图像底部和中部的横向位置设置条状感兴趣区
为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法(Symmetrized Dot Pattern,SDP)将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数
海胆、海参、扇贝等水下珍品在渔业中具有重要意义和价值,最近,利用机器人捕捞水下珍品成为发展趋势。为了探测水下珍品的数量及分布情况,使水下机器人获得更加可靠的数据,该研究提出基于注意力机制与改进YOLOv5的水下珍品检测方法。首先,使用K-means匹配新的锚点坐标,增加多个检测尺度提升检测精度;其次,将注意力机制模块融入特征提取网络Darknet-53中获得重要特征;然后,利用Ghost模块的轻量
随着深度学习技术在植物表型检测领域的应用,有监督深度学习逐渐成为植物表型信息的提取与分析的主要方法。但由于植物结构复杂、细节特征多,人工标注的成本和质量问题已成为制约技术发展的瓶颈。该研究针对玉米苗期植株图像分割问题提出一种基于深度掩码的卷积神经网络(Depth Mask Convolutional Neural Network,DM-CNN),将深度图像自动转换深度掩码图像,并替代人工标注样本完
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小麦品种的纯度和小麦产量密切相关,为了实现小麦种子品种的快速识别,该研究利用高光谱图像技术结合多尺度三维卷积神经网络(Multi-Scale 3D Convolutional Neural Network,MS-3DCNN)提出了一种小麦种子的品种识别模型。首先,利用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)对原始高光谱图像进行波段选择,以减少MS-3
春见柑橘个体小、单株果树柑橘密集、柑橘之间的形态与颜色相似度高且易被树叶严重遮挡,这些特点给春见柑橘检测与计数带来了较大困难。该研究以实际春见果园环境中的春见柑橘作为检测与计数对象,提出了一种以春见柑橘为检测目标的基于特征递归融合YOLOv4网络模型(YOLOv4 network model based on recursive fusion of features,FR-YOLOv4)。针对春见