关键词： 非接触式测量系统   图像识别技术   测量  

摘要： 本文旨在实现高效、精准的物体测量,所构建的系统可有效应用于多种工业及科研场景。研究中,利用图像识别核心模块,通过摄像头获取目标图像信息,再借助单片机进行自动转动处理以确定目标物体、捕获目标中心,经深度学习算法处理后,能够确定物体具体尺寸参数。实验结果显示,该系统在测距模式下可有效识别物体形态,物体尺寸误差控制在0.6%以内,具备非接触、高精度和实时显示的特点。

关键词： 轻量化   目标检测   算法   杂草识别   可变形卷积   特征融合  

摘要： 为提高自然环境下草坪异质杂草的检测效率和准确性,提出一种基于YOLOv8n模型的轻量化检测算法YOLOv8-LDB。首先,在主干网络中,使用可变形卷积DCNv2(deformable ConvNets v2)结合c2f卷积层,增强模型特征提取能力,提高模型的精确度和鲁棒性。其次,在颈部网络引入加权双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN),提升不同尺度的特征融合能力与泛化能力。最后使用Inner-IoU(inner intersection over union)损失函数,优化预测框的损失计算,进一步提升模型的稳定性。试验结果表明,YOLOv8-LDB模型平均精度均值较原始模型提升了3.2个百分点,在保持总体精度提升的同时,模型的参数量、浮点运算量和模型大小分别降低了32.7%、13.6%、31.8%,检测速度由80.4帧/s提高到87.1帧/s,提高了模型的推理效率。该研究结果可为自然环境下草坪异质杂草的实时检测提供更强的支持。

关键词： 特征点提取   图像匹配   目标识别   计算机视觉   灰度匹配算法  

摘要： 为满足图像实施处理需求,本文提出基于灰度匹配算法的数字化图像特征点提取方法研究。基于图像采集卡,对数字化图像进行收集与处理,生成用于特征点提取的图像。结合高斯核函数,对灰度图像进行特征点进行提取。结合灰度匹配算法,识别出特征点的具体位置,最后实现特征点的匹配。实验结果表明:基于灰度匹配算法的数字化图像特征点提取方法具备有效性、准确性及稳定性,且在应对不同光照环境和噪声条件时,展现出良好的鲁棒性特点。

关键词： 轻小型无人机   目标识别   目标跟踪   智能算法  

摘要： 随着无人机技术的发展,具备目标识别与跟踪功能的无人机在民用和军事领域得到了广泛应用。针对轻小型无人机续航和载荷能力有限等问题,设计了一种轻型目标识别与跟踪系统,包括目标识别模块、目标跟踪模块和供电模块,该系统通过轻量化结构设计实现硬件减重,并采用深度学习等算法实现识别与跟踪功能,研究内容可为同类型平台开发设计提供参考。

关键词： 人工智能(AI)   工地管控   目标检测   行为分析  

摘要： 随着建筑行业的数字化转型,人工智能(artificial intelligence,AI)技术在工地管控中的应用逐渐成为提升施工效率与安全管理水平的重要手段。本文围绕工地管控需求,结合目标检测、行为分析、数据处理等人工智能核心技术,构建基于AI的工地管控系统架构,探讨其在安全管理、人员与设备管理、环境与进度管理等方面的多元化应用。并通过实际工程案例分析,验证AI技术在工地管控中的应用可行性,并评估其对施工安全、管理效率及工程质量的提升作用,总结适合工地现场环境的应用场景,促进人工智能在工地管控中的应用,提升工地现场管控水平,为建筑行业的数字化转型赋能。

关键词： 人工智能   计算机视觉   缺陷检测   绝缘子缺陷   注意力机制  

摘要： 针对远距离无人机航拍图像中绝缘子尺寸较小,缺陷形态各异且难以区分,现有目标检测算法的准确率难以满足实际应用的需求的问题,以YOLOv8为基础,提出了一种基于自调制特征聚合注意力的输电线路绝缘子检测方法SMFA-YOLO。首先在YOLOv8的特征融合颈部网络引入基于自调制特征聚合注意力机制,通过协同建模局部和全局特征增强局部小目标的细节特征。针对缺陷形态各异且难以区分的问题,通过对比学习在高维隐层空间增加正常绝缘子特征与缺陷绝缘子特征的距离,进而增强缺陷特征的可鉴别性。实验结果表明,本方法具有较高的检测精度和良好的泛化能力,能够在复杂的工作环境下提供可靠的支持,对于输电线路的智能化巡检具有重要的应用价值。

关键词： 驾驶行为分析   目标检测   注意力机制   ViT  

摘要： 针对Vision Tranformer(ViT)在局部特征捕捉和计算效率方面的局限性,文章提出了一种将目标检测技术和视觉神经网络分类模型融合到一起的方法。该方法针对驾驶行为分析特征点数量稀疏的特点,对ViT进行改进,提出了分阶段注意力计算策略,通过重构ViT编码层,将后五层的全局视觉特征序列替换为目标检测特征点序列,使其更适配基于特征点驱动的模型。并替换标准ViT的位置编码,引入方向盘相对距离–角度联合编码。此外,为了改善模型对面部捕捉的不足,在上述模型的基础上引入了多任务学习,加入了判断驾驶员面部是否直视前方这个子模型辅助判断,以更好地判断驾驶员的驾驶行为。这个模型称为特征点驱动的Vision Tranformer多任务学习模型(FViT-MTL),在SFDDD数据集上的准确率为93.85%,比其他主流视觉神经网络分类模型提升了5.71%,比目前应用于驾驶行为分析先进的方法提升了1.28%,有效提升了分类模型的准确率,并确保驾驶行为的判断准确。

关键词： 教育资源   图像处理软件   Photoshop   信息化改革  

摘要： 微课是信息时代的一种教育资源,也是现代教育在信息化改革过程中的产物,形式是5~8分钟的短视频,内容是对某一个、某一类知识或某一课的说明,针对性更强,呈现形式更立体,呈现的内容更全面,能够辅助教师完成对课程知识的讲解,在一定程度上降低教师的教学难度、提升教师的教学效率。本文主要围绕微课在初中信息技术教学中的应用展开探讨,首先介绍了微课的特点与优势,其次说明了微课与初中信息技术教学的适配性,最后探究了微课在初中信息技术教学中的应用策略,并以图像处理软件Photoshop为例阐述了微课在初中信息技术教学中的应用实践。

关键词： 计算机视觉   自适应照明   设备检测   设备调控  

摘要： 针对传统照明系统存在的能耗高、灵活性不足等问题,本文提出了一种融合计算机视觉的自适应照明设备检测与调控系统架构设计,并通过实验验证了系统的有效性。

关键词： 风机叶片叶根   螺栓孔位置度   视觉系统   图像处理   位置度误差  

摘要： 本文提出一种检测风机叶片叶根螺栓孔位置度的方法。基于VBAI视觉系统实现算法设计,利用工业相机提取风机叶片叶根的图像,并导入VBAI进行图像处理,通过边缘点提取计算出螺栓孔的径向误差,根据定位特征计算相邻螺栓孔的圆心距,并使用几何函数求解螺栓孔的角度误差,运用余弦定理计算出螺栓孔的位置度。实验结果表明,该检测方法计算出的位置度误差<0.01 mm,具有较高的精度与检测效率。