关键词： YOLOv7   目标检测   深度学习   信息安全   CBAM   加密显示  

摘要： 随着信息显示技术的持续发展,信息显示的安全性问题愈发突出。信息加密显示技术的实现依赖于目标检测技术,需要根据不同信息的特点来选用相应的加密算法。为此,提出一种基于YOLOv7的显著性目标检测算法,该算法可以通过自建数据集标定显著性区域,对模型进行训练,并将得到的显著性区域用于自适应加密显示算法,以实现可分级的加密显示。实验结果表明,该模型性能优越,有着较高的检测准确率,能够为后续针对敏感信息区域进行加密提供有力的支撑。

关键词： 无人机巡检   配电线路   隐患识别   图像处理   智能算法  

摘要： 随着配电网规模的不断扩大和复杂化,传统人工巡检手段在效率和准确率方面已难以满足现代电力系统的运行需求。无人机巡检技术因其灵活高效、安全可靠等优势被广泛应用于配电线路运维中。文中围绕基于无人机巡检的配电线路隐患智能识别技术展开探讨,详细阐述图像采集、数据处理、智能识别算法及风险评估机制等关键环节,构建以人工智能为核心的配电线路隐患识别系统架构,实现对导线异物、绝缘老化、杆塔倾斜等常见隐患的快速检测与分类识别。研究结果为配电线路智能化运维提供了技术支撑,具有显著的工程应用价值。

关键词： 热风干燥   温湿度控制   计算机视觉   干燥中心  

摘要： 热风干燥是进行农产品初加工的重要手段,在农业部门明确提出加快农产品产地初加工基础设施建设,将干燥减损纳入该项工作重要一环的背景下,急需开展智能农产品热风干燥中心应用技术研究。为了降低干燥中心设备生产、运行以及故障检测的成本,降低硬件设备排线难度,并提高干燥设备的智能程度,文章开发了一种仅利用带有485通信的继电器、温湿度传感器、温控仪等元器件,直接与干燥中心工控机或触摸屏连接的控制系统,不再使用可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC),相较于传统干燥设备可降低硬件成本。利用OpenCV开发计算机视觉在线检测软件,实时获取干燥室内农产品外观品质,将干燥室内外温湿度与农产品的外观结合,为干燥中心大数据的利用奠定硬件与软件基础。

关键词： 改进YOLOX-S算法   雾天图像   双边滤波器   Retinex算法   ECANet通道注意力  

摘要： 为了改善雾天场景下目标的检测效果,为自动驾驶、智能监控等实际应用提供可靠的解决方案,提出了基于改进YOLOX-S算法的雾天图像目标检测算法。将双边滤波器引入到Retinex算法中,增强雾天图像质量;基于改进YOLOX-S构建雾天图像目标检测结构,由CSPDarknet主干网络提取多尺度特征图及其权重;在下采样阶段引入深度可分离卷积改进Neck-FPN网络,提取目标感兴趣区域特征图,实现雾天图像目标检测。实验结果表明:该算法可有效提升雾天图像质量,峰值信噪比指标达到20.828 dB,结构相似度指标为0.814;可实现目标的精准检测,平均精度(IoU=0.5)为94.5%,检测帧率为27.37帧/s。

关键词： 单目深度估计   计算机视觉   深度学习  

摘要： 单目深度估计在三维重建、目标跟踪、场景理解等众多应用中起到非常重要的作用。由于单目摄像头具有成本低、设备较为普及、图像获取方便等特点,从单目图像中获取深度信息成为热门研究。首先概述了用于单目深度估计的常见深度学习模型,主要包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)。然后从训练方法的角度归纳了用于单目深度估计的深度学习方法,并对单目深度估计的发展趋势进行了总结。

关键词： 港口运输   目标检测   单目测距  

摘要： 在港口运输的场景中,货物多为较重较大的集装箱,考虑到人力运输的成本以及安全性,港口往往会使用可移动的机械化工具进行运输。但是由于机械是按照设定好的程序运行,人如果意外进入机械运行区域就会发生较为严重的安全事故。设计了一个融合目标检测与单目测距的系统,当该系统在防撞范围内检测到行人或车时,会依照距离向PLC控制端发出减速或停车的信号。在项目的实际应用中,对人和车的检测与距离判定准确率大于98%,保障了现场人员的人身安全。

关键词： 案例教学   专业学位   图像处理   实践能力  

摘要： 案例教学能够提高专业学位研究生课程教学质量,促进教学与实践有机融合,强化学生实践能力培养。在分析通信工程专硕数字图像处理课程教学现状的基础上,追踪立体显示行业热点问题,以裸眼三维显示数据源生成所涉及的图像处理技术为授课内容,设计了模块化的教学案例及其实施方案。各模块相对独立、难度不同,所涉及的知识点前后承接,学生可以根据自身兴趣和学习基础自主选择不同的模块进行学习。

关键词： 耕地碎片化   遥感技术   监测与分析   空间结构   多时相遥感影像   图像处理  

摘要： 耕地碎片化是指由于自然和人为因素导致的耕地面积逐渐分割成多个不连续的小块地的现象,是影响农业生产效率和生态环境的关键问题之一。该文基于遥感技术,利用多时相遥感影像,通过图像处理和分类技术,提取耕地信息,并对耕地的空间结构进行量化分析。研究采用了某区域的实际遥感数据,结果表明该方法能够准确识别和监测耕地碎片化现象,通过对耕地斑块的面积、形状指数、边界复杂度等指标的分析,揭示了耕地碎片化的空间分布特征及其变化趋势。研究结果可为土地利用规划、农业政策制定及生态保护提供科学依据,并为进一步的耕地保护与管理工作提供技术支持。

关键词： 孪生神经网络   反无人机   目标跟踪   红外数据集  

摘要： 光电探测设备是反无人机系统的重要组成部分,对无人机的图像确认取证有重要作用。目标跟踪是光电探测设备的核心技术。无人机目标体积小、背景环境复杂,因此无人机目标跟踪是一个具有挑战性的问题。此外,现有的无人机跟踪数据集在目标大小和属性分布特征方面存在局限性,不能完全代表复杂的真实场景。针对以上问题,本文提出了一种运动约束下结合区域提议网络的无人机孪生网络跟踪方法。首先,在基于孪生网络的无人机跟踪方法的基础上,本文对权重初始化策略进行优化,提高了模型训练的稳定性和准确性。其次,针对无人机跟踪过程中的虚警和漏检问题,本文提出了一种融合目标置信度阈值与运动约束条件的动态自适应过滤策略,通过设定多级置信度门限,动态调整检测逻辑,提高无人机跟踪方法的场景自适应能力。最后,本文提出一种高低频自适应图像增强策略,解决部分场景中无人机细节信息缺失以及亮度分布不均匀的问题,提高了跟踪方法在低对比度场景和高动态范围图像中的性能。为了更全面地验证所提出的跟踪方法的性能,本文对Anti-UAV410标准数据集进行了扩充,构建了更具挑战性、泛化性能更强的Anti-UAV500数据集。实验结果表明,本文提出的SiamXC模型在Anti-UAV410数据集上相较SiamDT模型性能提升1.28%,并在自制数据集上相较现有的SOTA跟踪方法均有显著的性能提升。

关键词： 四旋翼飞行器   图像处理   T265追踪摄像机   树莓派  

摘要： 研究旨在设计一种四旋翼飞行器系统,利用T265追踪摄像机进行路径规划,实现针对指定区域的精确“撒药”操作。同时,利用树莓派进行条形码识别,并根据识别结果执行相应的飞行动作。飞行器采用STM32H7型单片机作为飞控芯片,树莓派负责图像处理。T265追踪摄像机、D435深度摄像机、无畸变镜头和串口屏等多个模块组成该飞行器系统。系统通过路径规划和图像识别实现对指定区域的“撒药”任务。在特定的地面环境中,经过测试验证,飞行器成功完成了对指定区域的“撒药”任务。同时,成功识别了条形码,并按照条形码信息完成了相关的飞行动作。该文设计的四旋翼飞行器系统在实际测试中展现出了良好的功能性能,能够满足对特定区域的精准化处理需求。飞行器的路径规划和条形码识别功能有效实现了指定任务,为类似应用场景提供了可行性研究基础,并具备广泛的实际应用潜力。