关键词： Photoshop   图像处理   职业技能大赛   技术应用  

摘要： Photoshop作为图像处理的主流工具,在职业技能大赛中扮演着至关重要的角色。研究深入探讨了Photoshop在职业技能大赛中的应用现状、关键技术及优化策略,研究结果不仅为参赛者提供了具体的技术指导,还为职业教育的发展提供了实际的参考价值,有助于促进图像处理技术在实际场景中的优化应用。

关键词： 目标检测   YOLOv3   滑坡灾害   HetConv   CBAM   金字塔池化  

摘要： 针对YOLOv3模型体积大、效率低的问题,提出一种基于YOLOv3改进的滑坡区房屋识别方法YOLOv3-HA。使用HetConv替换常规卷积核,引入CBAM模块和金字塔池化结构改善模型性能,再使用更精确的EIoU作为边框回归损失。基于滑坡房屋数据集的实验结果表明,该模型体积与FLOPs相较于原始模型减小约70%,检测速度提升20%,检测精度提高4.27百分点,验证了该轻量化算法的有效性。

关键词： 船舶柴油机   性能预测   机器学习   图像处理  

摘要： 随着全球航运业的迅猛发展,船舶柴油机的运行效率与可靠性已成为确保航行安全及经济利益的核心要素。作为航运动力系统核心的船舶柴油机,其性能退化与故障不仅威胁航行安全,亦可能引发重大经济损失。本研究提出了一种结合数据驱动与物理模型的混合性能预测系统,旨在优化船舶柴油机的维护策略与紧急修复方案。该系统整合了实时数据监控、机器学习及图像处理技术,构建了一系列预测模型,以精确评估柴油机性能退化与潜在故障。实时数据监控模块利用传感器网络,将数据实时传输至数据处理中心。机器学习模块通过分析大量历史运行数据,训练出高精度的性能预测模型。图像处理技术则被应用于关键部件磨损情况的分析,并结合物理模型,实现对柴油机运行状态的全面评估。此外,本研究还探讨了相较于传统人工检修方法,该预测系统在提高诊断速度、降低维修成本及提升预测准确性方面的显著优势。基于数据驱动与物理模型的预测系统实现了连续、精准的监测与预测,有效提升了维修的时效性和准确性。

关键词： 智能图像识别   电网设备安装效率   目标检测  

摘要： 阐述智能图像识别系统在电网设备安装中的应用,探讨通过自动化设备识别、定位及安装过程辅助,提升安装的效率和精度,并分析智能图像识别技术架构与关键技术,展示了其在优化资源调配、减少安装时间和降低误差方面的应用。

关键词： 人工智能   计算机视觉   智能监控   运用探究  

摘要： 随着人工智能领域的迅速发展,智能化监控系统在保障社会安全、强化公共管理及优化商业运营方面的作用愈发凸显。传统监控系统多依托人工干预及基本图像获取技术,面临复杂场景及实时分析挑战时,其效能受限明显。在此背景下,融合计算机视觉与人工智能技术的先进监控系统应时而生,为现代监控领域带来更精确、高效的解决策略。本研究设计并实现了一套智能监控系统,该系统通过计算机视觉技术完成对象解析,并与人工智能算法协同作业,进行对象特征的快速提取与自动辨识,进而达到监控数据处理的自动化,为各领域实际应用提供了一个全面且可行的技术框架。

关键词： 目标检测   深度学习   稀疏网络   关联   实例交互   全局特征   注意力机制  

摘要： 稀疏目标检测器Sparse R-CNN算法缺少对目标间关系的建模,导致网络对全局特征信息的利用较差,使检测效果不佳。为解决上述问题,提出关联交互模块,通过融合可学习的参数和与图像数据相关的目标间关联特征数据,增强目标之间的关联性;提出双边注意力机制,通过融合实例交互注意力信息和物体与物体间的关联注意力信息,增强对全局特征的交互。基于PASCAL VOC和MS COCO数据集的实验结果表明,该方法能够有效提升检测精度,整体性能优于原方法。

关键词： 水下生物   YOLOv8m   深度学习   小目标检测  

摘要： 水下目标检测技术对于自动化水下捕捞至关重要,可有效推动渔业的智能化发展。针对水下图像质量较差和小目标水下生物聚集导致漏检、误检等问题,本研究提出了一种基于改进YOLOv8m模型的水下生物目标检测模型——YOLOv8-BAN。该模型首先在骨干网络中嵌入双向路由自注意力机制,以增强网络的特征提取能力;其次在颈部结合自适应特征融合模块,优化特征融合效果,增强了模型对多尺度目标的检测能力;最后设计了一种小目标损失函数,通过精确标签分配进一步提升了水下生物小目标的检测精度。在URPC2018和Brackish数据集上的测试结果显示,YOLOv8-BAN模型的平均检测精度分别达到86.9%和98.6%,较YOLOv8m分别提高了3.5个百分点和3.3个百分点;与其他6种模型相比,YOLOv8-BAN模型具有更高的检测精度和较快的检测速度。本研究结果可为水下机器人进行水产捕捞作业提供了技术支持。

关键词： 船舶尾气   SO_(2)紫外相机   光谱定标   图像处理   排放速率反演  

摘要： 排放速率对于研究污染气体扩散的动力学特性及污染物的时空演化规律至关重要,为此提出一种基于机器视觉的排放速率反演方法。首先通过自主设计的SO_(2)紫外相机系统,基于紫外成像测量原理和光谱定标法获取烟台港一艘客货船排放尾气羽流中的SO_(2)浓度信息。随后利用Farneback光流算法检测羽流图像中光流的运动方向及强度,对光流向量进行可视化处理,计算得出图像中船舶尾气的排放速度。最后,结合SO_(2)的浓度信息与计算得到的排放速度,对结果进行分析,实现SO_(2)排放速率精确反演。试验结果表明,基于机器视觉的反演方法能够有效估算SO_(2)排放速率,对船舶尾气排放监测具有实际意义。

关键词： 小目标检测   DETR   注意力机制   Transformer   残差链接  

摘要： 针对轻小型无人机图像目标检测中由于目标灵活多样、环境复杂多变导致的检测精度低等问题,提出基于改进RT-DETR无人机目标检测算法。综合考虑轻量级SimAM注意力和倒置残差模块改进ResNet-r18主干网络,提高目标检测模型的特征提取能力。采用级联分组注意力机制优化倒置残差模块和特征交互模块,提升特征选择能力,实现目标检测信息的精细化获取。颈部网络中引入160×160检测层,提升特征融合阶段小目标的感知能力。基于VisDrone2019数据集的实验结果表明,改进后的模型具有更低的参数量和更高的检测精度。在Alver_Lab_Ulastirma和HIT-UAV数据集上进一步验证了改进方法的有效性和鲁棒性。

关键词： 畜牧业   鸵鸟养殖   计算机视觉   目标检测与跟踪   YOLOv7   ByteTrack  

摘要： 鸵鸟养殖作为现代畜牧业的重要组成部分,全球的养殖规模正逐年以15%左右的速度增长。鸵鸟多目标跟踪技术在提升养殖管理效率和精准度方面具有重要作用。然而,目前针对鸵鸟的多目标跟踪算法在目标检测精度和跟踪稳定性上仍存在不足,尤其是在处理小目标和高密度目标场景时容易出现漏检与跟踪丢失问题。为解决上述问题,文章提出了一种基于YOLOv7与ByteTrack的多目标跟踪算法。该算法在YOLOv7主干网络中引入注意力机制EMCA,显著提升了对小目标的感知能力;在ByteTrack算法中,帧内关系模块结合匈牙利算法实现高效目标关联,减少漏检和身份切换的几率。实验结果表明,该算法相较于原始YOLOv7在处理速度上提升了7.9%,跟踪准确性(MOTA)在多个关键指标上均有显著提升:相较于DeepSORT和DeepMOT分别提高了13.3%和10%。此外,ByteTrack算法在避免跟踪丢失方面表现尤为突出。该研究为现代化鸵鸟养殖提供了高效可靠的多目标跟踪技术支持,具有重要的实际应用价值,为推动智能化畜牧业发展提供了参考。