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基于图像识别的移动终端图书馆座位管理系统设计 预览
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作者 严梓峻 丁伟杰 汪雄 《电子测试》 2020年第4期19-20,15,共3页
为缓解阅览室座位紧缺、开馆前的混乱与喧哗、因座位问题而产生的冲突等压力,应用OV5647摄像头和树莓派设计一款基于图像识别的移动终端图书馆座位管理系统,利用OPENCV计算机视觉集成库中的AdaBoost算法,获取人脸信息的Haar-Like特征,... 为缓解阅览室座位紧缺、开馆前的混乱与喧哗、因座位问题而产生的冲突等压力,应用OV5647摄像头和树莓派设计一款基于图像识别的移动终端图书馆座位管理系统,利用OPENCV计算机视觉集成库中的AdaBoost算法,获取人脸信息的Haar-Like特征,实现对读者的检测。同学们可以使用客户端APP查看目前阅览室座位的使用情况,并可对座位进行选座和预约。该设计以树莓派为控制核心,阿里云为数据存储平台,有效管理图书馆座位,提高图书馆座位的利用率,节约同学们寻找座位的时间。 展开更多
关键词 OV5647 树莓派 图像识别 OPENCV ADABOOST算法 HAAR-LIKE特征 阿里云
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排球运动规划在采摘机器人识别定位中的应用 预览
2
作者 马洪涛 《农机化研究》 北大核心 2020年第6期191-196,共6页
为对采摘机器人的识别与定位功能进行优化,将排球机器人的运动规划原理与采摘机器人的控制要求相结合进行应用探讨。通过搭建采摘机器人对果实的识别定位理论模型,运用核心图像识别与处理算法,硬件配置动作执行协调及软件系统后台指令控... 为对采摘机器人的识别与定位功能进行优化,将排球机器人的运动规划原理与采摘机器人的控制要求相结合进行应用探讨。通过搭建采摘机器人对果实的识别定位理论模型,运用核心图像识别与处理算法,硬件配置动作执行协调及软件系统后台指令控制,实现多功能性传感装置信息数据的合理性采集与传输,达到实时定位目标。进行了采摘机器人的识别与定位试验,结果表明:在排球机器人运动规划与控制机理下,通过目标与定位图像的有效抓取,采摘定位时间可控制在0.6s左右,综合定位准确率保持在93.8%以上,最高定位准确率可达95.7%,满足采摘机器人作业需求,验证了设计理念的可行性,可为类似农业设备定位开发提供思路。 展开更多
关键词 采摘机器人 图像识别 运动规划 定位准确率
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基于嵌入式平台MyRIO的成熟草莓识别 预览
3
作者 王江 熊京京 +2 位作者 刘明德 苏芸 谢锋 《南方农机》 2020年第3期9-10,共2页
在草莓采摘机器人的应用前景广阔的市场背景下,本系统将草莓的识别算法移植到嵌入式平台MyRIO上实现,通过图像采集、图像分割、灰度形态学处理、高级形态学处理等一系列操作后,基本复原了成熟草莓的形态,为草莓识别市场化应用提供了一... 在草莓采摘机器人的应用前景广阔的市场背景下,本系统将草莓的识别算法移植到嵌入式平台MyRIO上实现,通过图像采集、图像分割、灰度形态学处理、高级形态学处理等一系列操作后,基本复原了成熟草莓的形态,为草莓识别市场化应用提供了一个方向。 展开更多
关键词 嵌入式 MyRIO 成熟草莓 图像识别
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面向深度学习识别高空农作物的方法 预览
4
作者 陈小帮 左亚尧 +1 位作者 王铭锋 马铎 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第2期580-586,共7页
为探讨深度学习技术运用于高空或卫星图像处理的问题,针对其高空层次特征丰富但细节信息不充分,以及背景多元化干扰等特点,研究一种有效的多分类方法。利用消费级无人机采集农作物高空图像,从图像数据规模有限,较难实现有效训练的问题出... 为探讨深度学习技术运用于高空或卫星图像处理的问题,针对其高空层次特征丰富但细节信息不充分,以及背景多元化干扰等特点,研究一种有效的多分类方法。利用消费级无人机采集农作物高空图像,从图像数据规模有限,较难实现有效训练的问题出发,提出一种综合数据增强和迁移学习的方法克服数据集不足;结合高空图像的独特特征,改进高维空间的最优分类函数,对模型进行优化,使之更吻合高空拍摄农作物图像的识别与处理。通过构建多组数据、多种模型的对比实验,验证了该方法的有效性与性能,为农业智慧决策提供有益补充。 展开更多
关键词 无人机 农作物 图像识别 深度学习 迁移学习
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基于改进的卷积神经网络图像识别方法 预览
5
作者 张珂 侯捷 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第1期252-257,共6页
当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长... 当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长。针对以上问题,提出了一种改进的神经网络模型,在LeNet-5模型的基础上并在保证识别率的情况下,简化网络结构,提高训练速度。将改进的网络结构在MINIST字符库上进行识别实验,分析网络结构在不同参量中的识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明提出的改进结构在当前识别正确率上,明显高于传统的识别算法,为当前的图像识别提供新的参考。 展开更多
关键词 图像识别 LeNet-5 卷积神经网络 特征提取 深度学习
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基于水下机器人寻物追踪检测系统 预览
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作者 陈锐霖 何建辉 汤明新 《南方农机》 2020年第1期42-43,共2页
水资源是地球的宝贵资源财库,在不同的生产条件下,对水质是有一定要求的。同时也有比较多的工程是建立在水下,例如水下管道、海底隧道以及桥墩等,因此水下作业需要一系列的水下检测控制系统来支撑。基于此,笔者设计了一款水下机器人控... 水资源是地球的宝贵资源财库,在不同的生产条件下,对水质是有一定要求的。同时也有比较多的工程是建立在水下,例如水下管道、海底隧道以及桥墩等,因此水下作业需要一系列的水下检测控制系统来支撑。基于此,笔者设计了一款水下机器人控制检测系统,该系统由上位机和下位机共同组成,通过WiFi通讯,下位机搜寻数据,上位机显示、分析、储存数据,从而实现对水环境实时检测以及水下资源进行探测,对水环境的保护、水下工程监测以及水下资源的探索有很大积极的作用。 展开更多
关键词 水质检测 图像识别 寻物追踪 测试分析
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基于语义分割的接触网开口销状态检测
7
作者 闵锋 郎达 吴涛 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期77-81,共5页
针对铁路智能巡检系统中开口销缺陷样本不足的问题,通过改变传统接触网部件状态检测思路,提出了一种基于图像语义分割的开口销状态检测方法.将开口销语义信息分为头部信息与尾部信息并进行多边形标注,训练DeepLabv3+模型,提取开口销的信... 针对铁路智能巡检系统中开口销缺陷样本不足的问题,通过改变传统接触网部件状态检测思路,提出了一种基于图像语义分割的开口销状态检测方法.将开口销语义信息分为头部信息与尾部信息并进行多边形标注,训练DeepLabv3+模型,提取开口销的信息,分析开口销头部与尾部连通域及其之间的关系,从而判断开口销状态.使用了语义分割的方法,在训练过程中只使用正常的开口销样本,无须专门搜集或制作开口销缺陷样本.验证算法的检测精度,取开口销正常状态、缺失状态、松脱状态和非开口销区域的样本数分别为1 000,20,50和1 000,识别率分别达到95.3%,100.0%,84.0%和98.7%. 展开更多
关键词 开口销 语义分割 故障监测 投影矩阵 图像识别
基于机器学习的装配质量图像识别研究 预览
8
作者 薛未业 王家海 《佳木斯大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第1期75-79,共5页
针对柔性化生产线上人工装配过程中装配质量的检测问题,提出基于机器学习的装配图像识别方法。首先设计整体方案,采用普通工业相机结合图像识别软件的方式,构建硬件系统并开发软件模块。接着利用监督算法通过训练分类器实现图像识别。... 针对柔性化生产线上人工装配过程中装配质量的检测问题,提出基于机器学习的装配图像识别方法。首先设计整体方案,采用普通工业相机结合图像识别软件的方式,构建硬件系统并开发软件模块。接着利用监督算法通过训练分类器实现图像识别。测试各算法方案并比较图像识别准确率、训练和分类耗时以及训练所需数据量,选取效果较好的算法方案。然后研究训练数据扩展方法,以降低训练图片数量并提高识别正确率。结果表明:采用合适算法方案的装配图像识别系统能满足工业应用需要。 展开更多
关键词 智能装配系统 图像识别 机器学习 监督算法
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基于北斗导航的导盲无人机 预览
9
作者 董云飞 钟万福 +2 位作者 梁子杰 柳明远 周佳豪 《科技创新与应用》 2020年第7期35-37,共3页
出行不便为盲人带来了很大困扰。现有产品的辅助出行效果一般。文章设计的基于北斗导航的导盲无人机。能够保障盲人的出行安全,具有红绿灯状态识别、斑马线识别、位置定位、语音提示避障、盲人交流等功能,使无人机将成为盲人的空中之“... 出行不便为盲人带来了很大困扰。现有产品的辅助出行效果一般。文章设计的基于北斗导航的导盲无人机。能够保障盲人的出行安全,具有红绿灯状态识别、斑马线识别、位置定位、语音提示避障、盲人交流等功能,使无人机将成为盲人的空中之“眼”。 展开更多
关键词 导盲 无人机 图像识别 北斗导航系统
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基于修正共轭梯度算法的设计类App图像识别算法的研究 预览
10
作者 张婷 《沈阳工程学院学报:自然科学版》 2020年第1期69-74,共6页
源于设计类App中图像识别技术的研究,结合图像的颜色、纹理、形状、空间关系特征,分别构造了4个特征矩阵将图片特征信息二值化,把图像识别中搜索匹配问题转化为一类线性矩阵方程计算问题。结合修正共轭梯度算法创建求这类线性矩阵方阵... 源于设计类App中图像识别技术的研究,结合图像的颜色、纹理、形状、空间关系特征,分别构造了4个特征矩阵将图片特征信息二值化,把图像识别中搜索匹配问题转化为一类线性矩阵方程计算问题。结合修正共轭梯度算法创建求这类线性矩阵方阵的迭代算法,解决了设计类App中图像搜索近似匹配问题。 展开更多
关键词 图像识别 线性矩阵方程 修正共轭梯度法 近似匹配
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基于OpenMV的智能搬运车型机器人的设计 预览
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作者 施敏虎 栗云鹏 +2 位作者 庄曙东 符正帆 王齐鑫 《机械工程师》 2020年第2期20-22,25,共4页
基于OpenMV机器视觉模块、Arduino开发板,以智能循迹小车为载体、机械臂为抓取机构,通过颜色识别算法、速度及调节的PID算法,提供了两种移动方案,为完成对应的识别搬运功能,实现系统的工作流程,提供可行的、易于实践的图像识别的车型机... 基于OpenMV机器视觉模块、Arduino开发板,以智能循迹小车为载体、机械臂为抓取机构,通过颜色识别算法、速度及调节的PID算法,提供了两种移动方案,为完成对应的识别搬运功能,实现系统的工作流程,提供可行的、易于实践的图像识别的车型机器人的设计方案。 展开更多
关键词 智能搬运 图像识别 OpenMV ARDUINO 全向移动
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计算机图像识别在玉米生长模型中的应用 预览
12
作者 李洁 滕振芳 吴伟刚 《农机化研究》 北大核心 2020年第6期25-28,72共5页
为了应对玉米植株的自动化监控,有效预测玉米产量,设计了玉米的生长模型系统。该系统以图像识别技术为基础,选择植株形貌参数,可有效预测玉米果实质量。整个系统包含图像分析、生长参数分析和玉米生长模型系统3部分。首先进行图像灰度... 为了应对玉米植株的自动化监控,有效预测玉米产量,设计了玉米的生长模型系统。该系统以图像识别技术为基础,选择植株形貌参数,可有效预测玉米果实质量。整个系统包含图像分析、生长参数分析和玉米生长模型系统3部分。首先进行图像灰度化处理,进行二值分割,后采用中值滤波改进方法去除噪声;最后采用Hilditch细化算法,得到玉米植株骨架图。利用本系统对同一玉米植株进行27天观察,探索植株高度H、宽度W和节结个数N与时间之间的关系。系统以植株高度H、宽度W和节结个数N作为自变量,以植株玉米果实质量作为应变量,建立关系式,预测结果与实际结果吻合良好。 展开更多
关键词 玉米生长模型 图像识别 图像分割 图像细化
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基于卷积神经网络的水表字符识别方法研究 预览
13
作者 潘帅成 韩磊 +2 位作者 陶毅 刘清雨 郑胜男 《计算机时代》 2020年第2期25-28,共4页
为了提高水表字轮字符图像识别的准确率,提出一种基于深度卷积神经网络的字符识别方法。传统识别方法需要构建大量模板,工作量大且容易受到外界的光线和杂物的干扰,识别准确率较低。基于深度卷积神经网络的字符识别方法,改进了经典的CN... 为了提高水表字轮字符图像识别的准确率,提出一种基于深度卷积神经网络的字符识别方法。传统识别方法需要构建大量模板,工作量大且容易受到外界的光线和杂物的干扰,识别准确率较低。基于深度卷积神经网络的字符识别方法,改进了经典的CNN网络结构,构造一个同时能识别字符和表盘的卷积神经网络模型。在自建的训练集和测试集上训练测试,结果表明,该方法有效地提高了水表字轮图像识别率。 展开更多
关键词 卷积神经网络 智能识表 图像识别 字符识别 半字识别
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基于改进RPN网络的电力设备图像识别方法研究 预览
14
作者 马静怡 崔昊杨 《供用电》 2020年第1期57-61,72,共6页
针对Faster RCNN算法在电力设备状态图像处理过程中生成的Anchor与目标设备不匹配而导致的设备识别率降低的问题,提出了一种基于连通域预处理的Faster RCNN的改进模型。依据像素值相近及位置相邻原则构建连通域,将连通域的长宽比作为输... 针对Faster RCNN算法在电力设备状态图像处理过程中生成的Anchor与目标设备不匹配而导致的设备识别率降低的问题,提出了一种基于连通域预处理的Faster RCNN的改进模型。依据像素值相近及位置相邻原则构建连通域,将连通域的长宽比作为输入信息对RPN(region proposal network,RPN)的Anchor面积框进行修正,以此提高Anchor boxes与目标设备的匹配度。实验结果表明:识别区域与目标设备面积的进一步匹配避免了多余锚框网络计算量,该方法对目标设备误识别率由改进前的2.2%下降到1.9%,降幅达14%,同时其计算效率较传统Faster RCNN算法提高6.7%。在非格式化图像数据快速增加背景下,文章所提方法对于提高电力设备状态图像的识别和处理具有重要意义。 展开更多
关键词 电力设备 图像识别 深度学习 连通域 卷积神经网络
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基于颜色和纹理特征的森林火灾图像识别 预览
15
作者 李巨虎 范睿先 陈志泊 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期70-83,共14页
为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率,提高火灾预警的快速性,根据火焰独特的颜色和纹理特征,提出了以分块的LBP直方图特征结合LPQ直方图特征的火焰识别算法。首先利用YCbCr颜色空间的规则进行颜色检测,得到疑似火焰区域;再使用... 为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率,提高火灾预警的快速性,根据火焰独特的颜色和纹理特征,提出了以分块的LBP直方图特征结合LPQ直方图特征的火焰识别算法。首先利用YCbCr颜色空间的规则进行颜色检测,得到疑似火焰区域;再使用LBP、LPQ分别从空域、频域提取纹理,图像空域和频域的纹理特征结合后,得到特征向量;最后将特征向量输入SVM分类器进行测试和火焰识别。实验结果表明:此融合算法鲁棒性强、检测率高,存在火焰状干扰源时,测试集的火焰识别准确率可达94.55%;与深度学习算法对比,该算法在保证较高正确率的同时,预测耗时大幅度减少,预测耗时是DBN的1/4、是CNN的1/50,提高了火灾预警的快速性,为快速准确的林火预警提供了算法依据。 展开更多
关键词 森林火灾 图像识别 火焰检测 YCBCR颜色空间 局部二值模式 局部相位量化 支持向量机
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卷积神经网络与MRF相结合的高光谱图像分类 预览
16
作者 马佩坤 李艳 +1 位作者 黄小赛 高扬 《地理空间信息》 2020年第1期67-72,共6页
针对传统分类方法需要人工提取特征以及分类结果出现的噪声现象,提出了基于深度卷积神经网络(DCNNs)和马尔科夫随机场(MRF)的影像分类方法。首先通过数据预处理以三维图像为输入数据,利用DCNNs"端对端"的特征在提取图像更深... 针对传统分类方法需要人工提取特征以及分类结果出现的噪声现象,提出了基于深度卷积神经网络(DCNNs)和马尔科夫随机场(MRF)的影像分类方法。首先通过数据预处理以三维图像为输入数据,利用DCNNs"端对端"的特征在提取图像更深层次特征的同时获得初始分类预测;再利用MRF模型对分类预测结果进行空间结构规则化,获得最后的分类结果。在Indian Pines和Pavia University两个公开数据集进行实验,结果表明该算法不仅提高了分类效率,而且有效解决了传统方法中出现的同类区域噪声现象,明显提高了影像的分类精度。 展开更多
关键词 高光谱遥感 图像识别 卷积神经网络 MRF 深度学习
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基于卷积神经网络的图像识别 预览
17
作者 秦川 《电子技术与软件工程》 2020年第1期98-99,共2页
本文针对猫狗图像二分类问题,以深度学习框架Keras为基础,提出一种333卷积神经网络架构,以softmax函数作为输出层激活函数,对每一层均使用Dropout方法来缓解过拟合现象。通过对模型的训练,其实验结果表明,该模型能够达到90%的精度。
关键词 CNN 图像识别 猫狗
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基于图像识别的保护压板状态识别技术研究与应用 预览
18
作者 阮浩洁 王春亚 +1 位作者 王辉 刘晓东 《电力设备管理》 2020年第1期139-140,共2页
提出一种基于图像识别的保护压板状态识别技术,可作为代替工作人员现场巡检的工作方式,减少了保护压板定检的工作量,实现保护压板巡检的智能化,极大提高了输配电线的运行效率。
关键词 图像识别 保护压板 状态识别
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基于图像识别技术的输电线路智能监控系统应用 预览
19
作者 徐振磊 曾懿辉 +3 位作者 郭圣 邵校嘉 麦俊佳 胡壮丽 《计算机系统应用》 2020年第1期67-72,共6页
针对持续多发的输电线路外力破坏事件,人工巡视以及传统监控设备并不能及时有效发现事故隐患,因此提出基于图像识别技术的输电线路智能监控系统.该系统应用卷积神经网络的深度学习算法训练模型,可以智能识别出输电线路现场的安全隐患.... 针对持续多发的输电线路外力破坏事件,人工巡视以及传统监控设备并不能及时有效发现事故隐患,因此提出基于图像识别技术的输电线路智能监控系统.该系统应用卷积神经网络的深度学习算法训练模型,可以智能识别出输电线路现场的安全隐患.建立起前端采集图像,数据无线传输,后台识别分析,隐患定向推送的智能监控新模式.在佛山地区应用实践中,该系统实现了对输电线路现场的24小时实时监控预警,提高了对外力破坏隐患的监管能力,有效预防了大型施工机械所致的线路跳闸事故. 展开更多
关键词 输电线路 图像识别 卷积神经网络 智能监控
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应用深度学习神经网络的图像识别系统 预览
20
作者 彭欣仪 李磊 《福建电脑》 2020年第1期65-67,共3页
图像是人类获取信息的重要方式之一。为了实现图像识别等功能,人们开始利用计算机。本文拟构建卷积神经网络,在图像识别领域采用深度学习算法,研究不同的网络训练方法,实现图像识别的图形化操作界面,并且能够在互联网的支持下使用图像... 图像是人类获取信息的重要方式之一。为了实现图像识别等功能,人们开始利用计算机。本文拟构建卷积神经网络,在图像识别领域采用深度学习算法,研究不同的网络训练方法,实现图像识别的图形化操作界面,并且能够在互联网的支持下使用图像识别功能。本文将深度学习与图形化界面相结合,可获得较高的准确率,使深度学习应用的试验和开发更为简单,图像识别结果的展现也更为直观,能促进深度学习理论的进一步发展。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 图像识别
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