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针对前端垃圾分类采集的需求,研发了基于机器视觉的智能垃圾分类实验平台。该平台使用“视觉检测与智能桶分离”及“桶盖与桶身分离”的机构设计,采用树莓派CM4、STM32F103控制板及云平台组建云边协同的控制系统。通过构建大规模单物品垃圾图像数据集GarbageNet,设计基于深度跨连接网络的垃圾分类算法,实验平台对10大类垃圾识别率达97.2%。同时,面向实验教学需求,开发了通用图像分类模型实验架构,并设计了基于迁移学习的实验内容,在实验教学过程中取得良好成效。 相似文献
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《鸡西大学学报》2019,(8)
为了提高机器学习算法对手写字文本识别能力,克服个体手写字风格多变的干扰,设计了一种基于贝叶斯与生成式对抗网络的手写字文本识别算法。首先,建立10000个汉字的手写字数组头,每个汉字数组头后面依附100种手写体,构建起1000000帧汉字文本图像帧,作为后续学习训练的训练集数据输入。然后,利用贝叶斯线性模型,结合线性回归和先验分布,基于手写字图像样本数据库,进行有监督的机器学习训练,得到机器学习算子,完成针对手写字的粗识别。随后,根据生成式对抗网络原理,创建生成模型和判别模型,设计自适应潜在损失函数和迭代终止函数,解决深度学习普遍存在的过拟合问题,完成生成式对抗网络算子,完成针对手写字的深度识别。最后基于QTcreator开发的集成平台来实现所提算法的功能,其中,机器学习算子由OpenCV视觉函数实现,深度学习算子由TensorFlow框架实现。实验数据显示,相较于传统手写字识别算法而言,所提算法具有更高的手写字识别能力。 相似文献
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卓书芳 《辽宁科技学院学报》2017,19(1)
随着科学技术的不断进步,与机器人有关的技术也得到飞速发展,专家和学者关注的焦点也转移到机器人视觉技术方面,从而让机器人也拥有和人眼相似的使用功能.文章研究了基于机器视觉的工业机器人分拣系统,该系统主要包括机器人本体及工件平台、机器视觉和运动控制三大模块,对它们的结构分别进行了设计;最后重点分析了分拣系统中应用的关键技术. 相似文献
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针对工业机器人系统复杂、学习难度大等问题,设计了基于机器视觉的五子棋人机对弈实验教学平台。通过机器视觉实验,学生可以学习相机标定、棋子快速识别与定位的图像算法。通过对弈搜索算法实验,学生可以学习树状智能搜索算法的原理。最后进行机器人程序控制实验,了解机器人轨迹规划的基本原理,通过修改机器人程序可得到不同的机器人运动轨迹。利用开发的人机交互界面,可进行对弈实验测试。该实验达到了预期实验目的。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(12):125-128
近年来,伴随着深度学习方法在人工智能领域中的广泛应用,在校级高性能计算平台上也产生了越来越多人工智能领域应用的计算需求。上海交通大学的超级计算机π充分利用GPU加速卡的硬件资源,率先在校级高性能计算平台上部署了多款主流深度学习软件框架,如TensorFlow等,向校内用户提供面向深度学习应用的计算服务。将阐述在传统高性能计算平台上部署深度学习软件框架的探索与实践,并通过对图像识别领域Inception模型的训练实验,验证目前校级高性能计算平台对深度学习应用的支持效果。实验结果显示,交大π超算的模型训练性能与目前最新NVIDIA Minsky GPU工作站上的性能相当,可以充分支撑校内深度学习相关应用。 相似文献