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为了实现高速公路场景下天气图像的准确识别,文章提出了一种基于语义分割的高速公路天气识别方法,通过设计一种结合语义分割模型提取道路区域特征的方法,构建了基于语义分割的结合道路天气图像全局特征及道路特征的融合网络,实现对高速公路的天气识别。在道路预处理阶段,应用具有密集连接结构的多尺度特征提取模块DASPP到Deep Labv3+网络,增大模型在不同尺度特征上的分辨率密集程度和特征图在不同维度的感受野,进而有效改善道路提取的效果。在特征提取阶段,基于引入深度可分离卷积层的Xception网络,设计了天气特征提取网络WFCN,分别提取输入图像和道路区域图像的全局天气特征和道路天气特征并进行融合分类,有效降低模型参数量和运算量,并增强模型的性能。在构建的高速公路数据集上,对设计的算法分别进行了消融实验和对比实验,实验结果证明了该算法的有效性及相比现有天气识别算法的优越性。 相似文献
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本文针对热加工过程中热处理炉以及产品温度分布采集问题,设计了一种多路热电偶测温系统。该系统利用复用器HCF4052实现多路测量通道的控制,通过接口转换芯片T232RL以及无线传输模块CC3200实现数据的USB传输与无线传输。实验证明,多路热电偶测温电路在0~1600℃温度范围内可以达到1℃的测量精度。 相似文献
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针对行人目标检测任务中目标检测速度慢及小目标难以检测的问题,提出一种融合CBAM注意力机制的YOLOv3多尺度目标检测模型.该算法首先以YOLOv3为基础网络进行特征提取,然后在YOLOv3的多尺度特征融合层新增一个两倍下采样特征图,用于补充小目标特征信息,最后在YOLOv3的各尺度特征图融合后加入卷积注意力模型(CB... 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(10)
针对热电偶测温法在安全壳传热实验中存在的不足,研究利用可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术用于壳内温度的非接触式测量。简要介绍了TDLAS测温原理,依据一定规则选取了H2O分子吸收谱线对7 181.155 8和7 166.050 4cm-1。利用现有的钢制安全壳试验装置搭建了TDLAS测温系统,采用波长扫描-直接吸收法对壳内温度进行测量。结果表明,在273~373 K,基于TDLAS技术的壳内温度线性误差小于1%,最大波动为±2 K,测量结果能够较准确地反映壳内某一光程方向上的平均温度。该方法也可推广到其他大空间内气体温度的测量。 相似文献
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《绵阳师范学院学报》2019,(11):22-26
在手写数字识别数据集(MNIST)情景下,为了提高卷积神经网络的识别正确率,提出了一种改进的基于卷积神经网络(CNN)的多尺度特征识别算法.首先,利用卷积操作和池化操作提取图像中的全局特征及局部特征,通过二次卷积与特征融合获得数字图像的多尺度特征.然后,将多尺度特征送入全连接网络和Soft Max分类器,实现手写数字图像识别.最后,通过对不同网络结构的CNN算法进行评估表明,本文提出的算法可以有效提高网络精度,具有较好的泛化能力. 相似文献
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针对目前集群现场测温中人工采集的一些局限性,提出了一种基于MSP430的多点测温系统的设计方案。设计了MSP430单片机驱动DS18B20采集温度的硬件系统和软件系统以及利用VB编写上位机接收显示界面,定时刷新采集到的实时温度,通过折线图显示出温度变化趋势。结果表明,该系统能够准确采集各监测点的温度数据,并可以实时召测当前温度,为工程应用提供了重要依据。 相似文献
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为了改善复杂环境下的人脸识别精度,特别是在当前疫情防控转入常态化的形势下,提升戴口罩场景下的人脸识别精度及红外测温精度至关重要。基于对场景数据的统计和分析,通过对识别参数的动态优化,提升人脸算法识别精度;基于人脸检测的戴口罩检测算法,自动识别是否戴口罩,并针对戴口罩场景采用专用的人脸识别模型,提升人脸识别性能;基于人脸检测的红外测温技术,自动识别测温区域和距离,并对测温结果进行校正,提高测温精度。结果表明,开放场景下识别准确率超过98%;人证核验场景下识别准确率超过93%,戴口罩场景下识别准确率超过92%,红外测温误差小于0.3℃。基于场景适配的参数优化策略,能够在不依赖核心算法性能提升的条件下,使得人脸算法识别性能提升7%;基于人脸检测的红外测温技术,通过温度补偿策略,使得测温误差小于0.3℃。 相似文献
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《甘肃高师学报》2022,(6)
针对中国藏区现存唐卡因年代久远,保存中严重破损,甚至残破不堪,亟待抢救和保护的需求,提出了利用计算机相关技术识别唐卡图像色彩,结合现代唐卡绘制工艺,开展基于唐卡图像复原的方法,研究以唐卡图像分割、特征提取及多特征融合为内容,采用唐卡图像获取、图像预处理、特征提取、分类器设计,得到识别结果的技术途径,解决基于图像处理的唐卡识别系统中的脉冲耦合神经网络、多尺度多分辨率技术和曲线演化技术等关键技术问题,达到修复受损唐卡,以便科学挖掘与文明传承唐卡文化的目标,构建了较为准确的唐卡图像识别系统,复原已失传古代唐卡绘制工艺,对藏区唐卡文化的科学传承具有重要意义. 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(4):78-81
针对电力电缆测温不便、巡检效率低、数据管理水平不高等不足,开发一种电力电缆智能温度巡检系统。系统由非接触式温度采集装置、智能终端、巡检数据管理平台三部分组成。温度采集装置基于Arduino单片机开发,采用MLX90614红外温度传感器实现非接触式测温,可同时采集目标温度与环境温度,采用蓝牙通信协议将温度信息自动发送至智能终端。基于Android移动平台开发智能终端,具备3G通信和GPS定位授时功能,实现温度与GPS信息的整合,并为巡检人员提供巡检线路导航。基于配电网地理信息系统(GIS),构建了巡检数据管理系统。 相似文献
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《甘肃高师学报》2016,(6)
针对中国藏区现存唐卡因年代久远,保存中严重破损,甚至残破不堪,亟待抢救和保护的需求,提出了利用计算机相关技术识别唐卡图像色彩,结合现代唐卡绘制工艺,开展基于唐卡图像复原的方法,研究以唐卡图像分割、特征提取及多特征融合为内容,采用唐卡图像获取、图像预处理、特征提取、分类器设计,得到识别结果的技术途径,解决基于图像处理的唐卡识别系统中的脉冲耦合神经网络、多尺度多分辨率技术和曲线演化技术等关键技术问题,达到修复受损唐卡,以便科学挖掘与文明传承唐卡文化的目标,构建了较为准确的唐卡图像识别系统,复原已失传古代唐卡绘制工艺,对藏区唐卡文化的科学传承具有重要意义. 相似文献
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传统的温度测量采用有线测量方法,只能对近距离待测区域进行测量。信号的长距离传递导致造价昂贵、信噪比低、线路复杂等问题。针对以上问题,本文设计了一个基于ARM的无线传感器网络系统,可以测量不同地点的温度及无线组网,观测者可以在离待测区域较远的地方同时监测多个地点的温度。此无线测温系统经过性能测试,证明其具有信号测量精度高、传输距离远、造价低等优点。 相似文献
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在复杂地物类型背景条件下,多目标跟踪算法通常表现出目标识别与跟踪能力较差问题,特别在被其它地物遮挡后目标跟踪丢失更严重。提出一种改进的基于多源特征提取与特征融合的多目标跟踪算法。为提高目标在复杂背景下的空间分辨力,充分利用对异类物体判别能力较强的高层特征和针对同类不同物体判别能力较强的浅层特征,提高复杂背景下地物目标的识别能力。同时,为了解决物体被遮挡后导致跟踪算法丢失目标问题,利用滤波器获得追踪目标的空间尺度大小,提高跟踪算法的准确性与可靠性。实验表明,多目标跟踪算法识别目标的准确性可达87.5%,误差在[±2.31%]左右,具有良好的尺度估计效果。 相似文献
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针对现有道路表观病害检测识别精度低、漏判、误检率高的问题,提出了一种改进的道路表观病害检测高精度识别模型(improved pavement detection-YOLOv5, IPD-YOLOv5)。在YOLOv5的主干特征提取网络中添加由不同空洞卷积组成的ASPP模块,引入SE-Net注意力机制以加强算法从裂缝图像中提取不同尺度特征的能力,实现多尺度特征图的有效融合。结果表明：较传统检测算法,所提的IPD-YOLOv5模型在道路裂缝病害检测上的识别精度最高,其中平均精度比未改进的YOLOv5算法提高了7.47%,漏判率降低了10.29%。 相似文献
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介绍了一种基于平衡电桥和电子开关矩阵实现的多路温度硬件测量系统以及软件实现监控的系统设计方案,详细介绍了应用电子开关矩阵MT8816组成的多点温度测量技术、平衡电桥实现的温度测量方式以及单片机程序和上位机软件程序的设计,并对该设计方案中的误差消除办法进行了分析。对于检测点较多的系统,采用本方案可以以最低的成本实现高精度的检测。 相似文献
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线状目标的识别在很多方面具有重要应用,而目前常用的识别方法在准确性、抗干扰能力等方面有所欠缺。本文提出了一种综合利用边缘和骨架线这两个特征对线状目标进行识别的方法。方向小渡变换不仅体现了多尺度特征,而且能很好地结合图像的方向及纹理特征,反映图像的边缘信息;基于优先搜索方向的骨架线跟踪方法可以减少搜索范围,降低问题复杂度。综合利用基于方向小波变换的边缘提取方法和基于优先搜索方向的骨架线跟踪方法,有效识别出线状目标,并通过纤维的识别证明了该方法的可靠性与精确性。 相似文献
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传统的人脸识别多采用浅层结构提取人脸特征,这类方法提取人脸图像能力有限,效果相对较差。针对上述缺陷,提出基于卷积神经网络的高效识别人脸方法。该方法所设计的模型,结合了VGGNet模型的层次结构优势并融合跨层次结构的上采样特征,大大提高了人脸识别的准确性及识别精度。该模型在Caffe下训练出样本集后在MATLAB上得到了验证。 相似文献
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实现了一个为类人型机器人设计的目标学习和识别系统,机器人可以利用该系统仅通过和非专业用户简单的互动来发现并记住目标.当目标展示时,系统利用连续帧间的运动信息提取目标特征并基于视觉单词包方法实现机器学习.在目标模型的学习与测试阶段,不仅直接使用了局部特征描述子,还使用了局部特征的并发性以提升特征的可鉴别性.同时,针对目标视觉特征的纹理程度,还采用了一种混合的采样策略.该混合策略使用了更小的计算资源开销并在一个12类常见目标构成的集合上取得了良好的识别效果. 相似文献