关键词： 计算机视觉算法   停车管理   停车识别   系统研究  

摘要： 随着城市化进程的加快,停车难问题日益凸显,传统的停车管理方式已无法满足现代城市的发展需求。基于计算机视觉算法的智慧停车管理系统应运而生,旨在通过先进的技术手段提升停车效率,优化资源配置。该系统不仅能够实时监控车位状态,还能够自动识别车辆信息实现智能化管理。其中,车牌识别技术作为系统的核心,其准确性和实时性直接影响到整个系统的性能;车位状态检测技术则通过图像处理和分析,确保车位信息的实时更新;系统集成与测试环节则是确保各模块协同工作的关键。智慧停车管理系统的研究与实现,不仅能够缓解城市停车压力,还能为城市交通管理提供新的思路和解决方案。

关键词： 目标检测   YOLOv8   工程场景   模型轻量化  

摘要： 随着目标检测技术在无人化施工等场景中的广泛应用,传统目标检测算法在复杂工程环境中面临识别精度低、计算量大、处理速度慢等挑战。基于这些挑战,本文提出了一种基于改进YOLOv8的工程场景目标检测方法,通过在YOLOv8中引入星乘模块改进C2f结构,在保证检测精度的同时显著减少模型参数量和计算量。以此为基础,本文引入了轻量化共享与细节增强卷积检测头,进一步提高检测头的细节捕获能力,并显著降低计算负担。实验结果显示:在基于Roboflow的工程场景数据集上,与YOLOv8n相比,改进后的模型在mAP@0.5和mAP@0.5:0.95上分别提高了0.3%和2.0%,参数和计算量分别减少了36.7%和34.6%,帧率(FPS)则相应提高了23.3%,验证了提出的改进算法在轻量化和检测精度方面的优越性。

关键词： 遥感图像   目标检测   环形平滑标签   YOLOv7-RSobb   GS-ELAN   Wise-IoU  

摘要： 针对遥感图像中水平包围框检测对于长宽比例较大的目标容易引入大量背景噪声,以及无法表现目标方向信息的问题,提出了YOLOv7-RSobb算法。在YOLOv7的基础上实现了定向包围框目标检测,解决了PoA和EoE问题,并提出了GS-ELAN模块,最后,使用Wise-IoU损失函数来提高mAP。结果表明,该算法在DOTA和DIOR数据集上的mAP达到了73.4%和70.3%,相较于其他主流算法有了明显提升。

关键词： YOLOv5   图像融合   目标检测  

摘要： 目前室内公共场所施行常态化体温监测,既有测温方案存在测温速度慢、测温精度低、监控范围小等劣势。针对现有问题,该文提出基于YOLOv5改进的目标检测算法,搭配双目摄像头实时监测行人体温。算法引入DenseFuse在特征级融合输入可见光和红外图像,以获取不同含义特征信息增强特征结构性;利用Decoupled Head替换原耦合检测头,以增强输出端表达能力提高检测准确率。实验结果表明,相比原YOLOv5该文所提出方法召回率提升了6.29百分点,平均准确率提升了6.37百分点,可以满足大客流场景下高效、准确的实时检测需求。

关键词： 微纳技术   图像处理   青年科学家   精密工程   信息光学   纤维光学   信息科学   光电跟踪  

摘要： 中国光学开拓者之一王大珩院士亲自创办的新中国历史最悠久的光学期刊现任主编为国家级有突出贡献的青年科学家曹健林博士Benjamin J Eggleton,John Love等国际著名光学专家为本刊国际编委《光学精密工程》主要栏目有现代应用光学(空间光学、纤维光学、信息光学、薄膜光学、光电技术及器件、光学工艺及设备、光电跟踪与测量、激光技术及设备);微纳技术与精密机械(纳米光学、精密机械);信息科学(图像处理、计算机应用与软件工程)等。

关键词： 变电站   红外热像测温   图像处理   故障诊断  

摘要： 随着自动化、图象分析等技术在电力系统中的运用越来越多,使电力系统的操作与维修工作逐步趋向于自动化、自动化。电力设备的智能辨识分级和诊断体系可以确定变压器有没有出现故障,还可以对其进行评估,可以降低由于电力系统的热故障所带来的经济损失,方便了工作人员进行维修工作。采用红外热成像法,不但可以对变电所内的各种装置进行红外成像,而且还能对具体位置进行测量。介绍一种利用红外热成像技术对电力变压器进行故障诊断的方法。

关键词： 计算机视觉   尺寸测量   位姿跟随   数据配准  

摘要： 桨叶尺寸是对直升机质量评估的重要指标。为提高桨叶尺寸的检测精度和效率,克服三角测量法的测量范围小及存在死角等困难,设计了包含有相对位置确定的6个工业相机和2只扇形发射激光器的传感器组,以及位姿跟随条件下的计算机视觉测量方法。直线滑台和工业机械手同时用于控制传感器组的姿态,标定板和轮廓配准标定算法用于测量过程中数据的校准和融合。传感器组跟随桨叶扭角变化而平滑改变位姿并同步进行图像采集,获取的图像经过边缘提取、轮廓片段测量、轮廓配准、桨叶截面轮廓计算等处理后得到桨叶尺寸测量结果。通过实验验证,结合传感器组位姿跟随和轮廓配准方法的桨叶尺寸测量方法准确可靠,避免了由于桨叶扭角的变化所带来的成像偏差和测量误差,对于20 m内展长、600 mm内宽度、20°内桨叶扭角的桨叶,该方法在厚度方向测量精度达到0.07 mm,在宽度方向测量精度达到0.05 mm,在桨叶扭角的测量精度达到0.08°,具有广泛实用价值。

关键词： 传感器控制   粒子群算法   多目标跟踪   泊松多伯努利混合   最优观测  

摘要： 针对多目标跟踪优化问题,提出一种基于粒子群算法的传感器控制策略.首先由泊松多伯努利混合(PMBM)滤波器的预测过程得到多目标预测状态,然后以此为先验信息通过粒子群算法以最大限度地接近各目标为准则求解传感器最优观测位置,并由传感器捕捉优质量测信息,最后由PMBM滤波器的更新过程得到优化多目标后验状态.仿真实验对比了多目标跟踪优化的效果,结果表明该传感器控制策略有更好的多目标跟踪精度.

关键词： 跟踪支架   太阳能板   阴影面积   风格迁移   目标检测  

摘要： 太阳能板阴影面积测算有助于调节跟踪支架朝向,对于提高光伏发电效率具有重要意义。传统的阴影测算方法受限于光照条件、数据质量以及图像风格差异等影响,难以准确评估不同环境和时间的太阳能板阴影覆盖率。为了解决这些问题,本研究提出了一种基于图像风格迁移和目标检测的太阳能板阴影面积测算新方法。该方法首先将异源太阳能板图像进行风格转换,然后采用YOLOv8模型实施图像分割,最后通过二值化处理以计算阴影的像素占比。本研究综合对比了不同类型的图像风格,筛选出最优风格以提升太阳能板目标检测精度。实验结果显示,本研究提出的方法较其它方法能更准确地识别太阳能板。实验得出结论,本研究提出的阴影面积测算新方法能有效针对现有问题,提高太阳能板阴影面积测算效率和精度。此外,所提出的阴影面积测算方法适用于训练数据集范围以外的情况,展现出较强的鲁棒性能和泛化能力。

关键词： 相关滤波   去余弦窗   目标跟踪   稀疏学习  

摘要： 针对高效卷积算子(ECO)算法在训练样本存在污染和错误响应意外波峰的问题,在该算法基础上提出了一种改进方案,旨在降低负训练样本对模型学习的污染风险和平滑意外响应波峰。首先,引入稀疏响应正则化项对响应图中的意外波峰进行约束,减少冗余参数并提高泛化能力;其次,去余弦窗,引入二值和高斯形状掩膜函数对训练样本进行处理,得到不受边界效应影响的样本;最后,验证该改进算法的可靠性。结果表明,改进后的算法较ECO算法在成功率和精确度上分别提高了1.8%和4.6%,在应对变形、光照变化、遮挡和快速运动等方面表现出较好的鲁棒性,具有应用前景。