关键词： 计算机视觉   人工智能专业   理论教学设计   实验教学设计  

摘要： 针对人工智能专业本科生在计算机视觉课程学习中遇到的问题,从培养具备深厚的计算机视觉知识、能力和素养的人工智能专业人才出发,结合课程的特点,提出一个内容涵盖丰富的立体结构课程体系,阐述该体系内各模块的设计思路与相互关联,介绍构建过程,通过对学生的调研分析,说明该课程体系可以有效提高学生的学习效果与动手能力,能够为其他高校提供课程建设思路。

关键词： 机器视觉   图像处理   特征提取   深度学习   创新算法  

摘要： 随着人工智能和机器学习技术的不断发展,机器视觉作为重要的研究方向之一,被广泛应用于制造业质量监控、安全防护系统、医疗成像分析等多个行业。在图像分析和处理技术中,特征提取技术的效率和革新程度对整个系统的运作效果起着决定性作用。本文对传统的特征提取技术进行了梳理,进一步研究了近年来在机器视觉领域涌现的先进技术,提出了特征提取技术革新的路径及实际操作心得。

关键词： 人工智能   电梯特种设备   精准检验   机器学习   计算机视觉  

摘要： 随着我国城市化进程的不断加快,电梯作为城市建设中必不可少的特种设备,其安全运行具有十分重要的意义。传统的电梯检查方式存在着效率低、精度不高等不足。本文基于传统检验方法的局限性,对电梯运行数据特点及处理需求进行了分析,然后深入剖析了人工智能在电梯精准检验中的应用优势,并对机器学习、计算机视觉等人工智能技术在电梯数据处理、故障诊断与运行状态监测等方面的具体应用进行了说明,然后分析了人工智能在电梯检验中的应用挑战,并提出了应对策略,以供参考。

关键词： 频率域滤波   Gabor变换   多通道融合   人脸表情识别   图像处理  

摘要： 面部表情在情感计算、人机交互、智能监控等领域具有重要价值。现有表情识别方法多集中于空间域,通过卷积神经网络提取特征,但难以同时兼顾全局结构信息和局部细节特征。同时,提升性能通常伴随着计算开销的增加,限制了其在实际应用中的广泛性。近年来,频域方法因其在特征分离、去噪能力以及全局信息提取方面的优势受到关注,但单一的频域特征提取方案通常难以全面捕获表情图像信息。针对这些问题,提出了一种基于频域低通滤波与Gabor特征融合的多通道人脸表情识别方法,通过多通道融合机制,将低通滤波提取的全局结构信息与Gabor滤波提取的细节信息相结合,在保持新增网络开销微小(新增参数仅为0.02 MB)的同时提升了识别性能。在公开的人脸表情识别数据集FER2013和RAF-DB上,该方法的准确率分别提升了0.78%和1.86%。实验结果表明,该方法有效弥补了传统方法的局限性,并在几乎不增加网络计算开销的前提下使识别准确率有一定的提升,为实际应用提供了一种解决方案。

关键词： YOLOv5   CA注意力   BotNet   SIoU   目标检测  

摘要： 针对当前交通摄像头视角下车辆密集等问题提出一种基于改进YOLOv5s的交通摄像头视角下的车辆检测算法。首先为了增强网络的特征提取能力,引进CA注意力机制和BotNet网络,提高车辆的识别率;然后为了让网络在训练阶段的目标框回归损失可以更快地收敛,提高其定位能力和推理性能,用SIoU替换原来的边框回归损失函数CIoU;最后为了提高小目标检测能力,在检测头部增加一层更浅的特征层,由三尺度检测变为四尺度检测,以此来检测更小的目标。实验结果表明,改进的YOLOv5s相比原始算法均值精度提高2.9%,检测速度达到51 FPS,具有一定的精度和实时性。

关键词： 再生水   连通孔隙   图像处理   水力性质   冗余分析  

摘要： 以宿迁市某再生水农业灌溉区域开展,选择长期地表水灌溉(S1)、再生水短期灌溉(S2)与再生水长期灌溉(S3)区域,采用塑料环刀和铁环刀取0~20cm和20~40cm的原状土,通过CT扫描和图像处理技术获取不同处理下土壤连通孔隙及其结构特征,同步测试土壤的水力性质,探究再生水灌溉对土壤孔隙结构与水力参数的影响,分析引起水力性质变化的关键孔隙参数.结果表明:短期再生水灌溉破坏孔隙结构,使得孔隙结构趋向于简单化.再生水长期灌溉后,土壤孔隙结构较短期灌溉有一定程度的改善,与长期地表水灌溉土壤相比没有显著差异.再生水灌溉对表层土壤和深层土壤孔隙结构与水力性质无显著影响.再生水灌溉显著降低土壤的导水性.与长期地表水灌溉相比,再生水短期灌溉与长期灌溉土壤的KS分别降低20.81%与20.18%.再生水灌溉对于土壤的持水性能影响不大.再生水灌溉后孔隙结构的变化显著影响土壤的水力性质,冗余分析结果表明孔隙参数共解释了83.30%的水力性质变异,其中表面分形维数对水力性质的影响最大,孔隙形状与所有的水力参数都没有显著的关系.

关键词： AI技术   机器学习   深度学习   计算机视觉  

摘要： 随着深度学习、机器学习、计算机视觉等AI(人工智能)技术的不断发展,幼儿园教育也迎来了AI时代。在此背景下,如何有效提升教师专业素质,研发适配幼儿认知特点的教育模式成为幼儿园教育亟须研究的重要课题。智能技术高度契合幼儿园教育规律与幼儿发展特点。

关键词： 可编程逻辑控制器   图像处理技术   物料自动分拣   加权平均法  

摘要： 随着国内经济结构调整与物流的高速发展,中国物流行业发生了巨大的变化,传统人工分拣已经无法满足市场的需求。针对目前物料分拣存在效率低、成本高等问题,本文研究并提出了一种基于可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)与图像处理技术的物料自动分拣模型。结果显示,与其他方法对比,采用加权平均法对物料图像进行灰度化的信息熵、平均梯度最大。与其他方法进行对比,基于PLC的物料自动分拣模型对物料进行分拣的准确率有所提升,平均绝对百分比误差有所降低。当物料数量为5000时,平均绝对百分比误差分别为0.0287,物料进行自动分拣的准确率为98%。本文提出的方法可以有效地提高物料自动分拣的效率,减少物料自动分拣的成本和时间。

关键词： 智慧门店   计算机视觉   深度学习   客流统计  

摘要： 针对多柜台环境中客流统计精度和实时性难以平衡的问题,提出了一种基于目标检测算法(you only look once version 4,YOLOv4)和长短期记忆(long short⁃term memory,LSTM)网络信息融合的多柜台客流统计方法。该方法结合YOLOv4进行高效的人体检测与跟踪,利用LSTM网络对多视角数据进行时序信息融合,有效解决了多柜台场景中的重复计数与漏计问题。通过LSTM模型的引入,系统能够更好地处理顾客在多个柜台之间的动态行为,并在复杂的客流分布中保持高精度和实时性。实验结果表明:所提方法在精度、召回率、F_(1)⁃score和实时性方面均优于传统背景减除法、YOLOv3等对比算法,具备较强的实际应用价值。

关键词： 目标检测   机械臂   有限状态机   咽拭子  

摘要： 为改进当前咽拭子机器人存在的口咽检测精确率低、智能程度不高等问题,提出了一种基于YOLO和有限状态机的咽拭子机器人。首先,构建了口咽图像数据集,测试并选择了最优的YOLO算法。然后,在YOLOX中增加了注意力机制、在PPYOLOE中修改了分类损失和边界框损失函数、在YOLOv6中更换了backbone内模块,提高了模型的特征提取能力和检测效果,并设计了基于投票法的联合检测机制,选择多数模型检测到的结果,用于降低模型的误检率。其次,设计了基于检测框的咽拭子采样轨迹,为机械臂提供采样轨迹。最后,构建了基于有限状态机的智能系统,实现了机器人的自主控制和异常处理。经过仿真及实验,联合检测机制的口咽检测的精确率达到69%,误检率降低到0.53%,且智能系统具备可行性。