关键词： 有机光电二极管(OPD)   突触   图像处理  

摘要： 制备一种具有功能切换特性的有机光电二极管(Organic Photodiode,OPD)。在负偏压条件下,该器件表现出优异的光探测性能,能够精确感知外部光信号,为图像处理提供高质量的基础数据支持。在正偏压条件下,器件展现出显著的突触模拟能力,可高效处理输入信号并实现学习功能,从而根据不同的信号模式做出动态响应。这种结合突触功能的图像处理方式不仅具备低功耗优势,还因其器件特性而易于集成。这一研究成果为光电领域提供了全新的技术路径,同时为显示技术的创新发展提供了重要的技术支持,展现了广阔的应用前景。

关键词： 大数据   人工智能   计算机视觉技术  

摘要： 文章深入探讨了大数据时代背景下人工智能计算机视觉技术的发展脉络、现状以及在多领域的广泛应用,分析了大数据对其发展的影响,梳理了该技术面临的挑战,并提出了相应对策,旨在全面呈现该技术在当下的重要性、发展态势及应用价值,为其进一步发展与应用拓展提供参考。

关键词： 福来轮   道路障碍物清除   目标检测   全向控制  

摘要： 随着科技的飞速发展,移动机器人和自动化小车在工业物流、复杂环境救援以及日常生活服务等领域发挥着重要作用,但其运行常受限于障碍物的存在。为此,本文设计了一款基于福来轮的道路障碍物清除小车,采用RT1064单片机作为主控系统,配备总转风摄像头、OpenART mini摄像头以及灰度传感器,实现道路信息获取、障碍物目标检测、定位矫正与清除判断,并通过继电器模块控制补光灯,结合轮编码器和陀螺仪完成全向控制和精准定位。该小车利用先进传感器系统和智能控制算法,能够自主识别并排除障碍物,突破传统小车局限,为智能机器人技术在多领域的应用提供了新的解决方案,具有重要的理论和实际意义。

关键词： 计算机视觉   视频拼接   轨迹精度   改进SURF算法   RANSAC算法   图像融合   光流法   移动机器人  

摘要： 针对目前传统机器人精度评估方法存在的局限性,提出一种基于计算机视觉的机器人轨迹精度评估系统来检测机器人轨迹精度的可行性。首先使用改进的SURF算法对视频中的重叠区域进行特征检测,特征提取的时间减少了55.6%;再使用RANSAC算法对ROI重叠区域内可能存在的误匹配点进行剔除,以实现更精确的匹配效果;其次,提出一种具有固定宽度的加权融合算法,不仅能够有效消除拼接缝,还可以适用于某些实时性要求高的大场景;最后,利用单应性矩阵作为补偿参数,将拼接得到的实景地图与机器人在SLAM中创建的栅格地图进行匹配与校准。分析并评估实景地图中的实际运动轨迹与栅格地图中的规划运行轨迹之间的精度误差值,其中在x和y方向上的平均绝对误差分别约为4.6%、4%,由此验证了所提方法能够有效地评估机器人运行的轨迹精度。

关键词： 雷达成像   机载太赫兹雷达   目标识别   目标检测  

摘要： 低空对地监控是我国公共安全监控和人民安全防护的重要手段,机载探测感知系统与技术是低空对地监控能力实现的核心要素。太赫兹雷达成像为全天候、视频级、高分辨监视提供新的技术与装备,为交通监控、应急救援、安防反恐等领域提供可靠信息来源。如何基于机载太赫兹雷达视频中的动/静目标信息,进行重点区域目标检测、识别、跟踪,值得深入探索。此外,视频SAR与可见光、红外宽谱段集成,还可以视频级高刷新率实现低空对地多模态、高精度感知,多模态传感信息集成将有力提升重点目标识别跟踪鲁棒性。本专题拟对以上问题进行探讨。

关键词： YOLOv7   无人机   小目标检测   轻量化网络   部分卷积   注意力机制  

摘要： 针对无人机航拍图像背景复杂、小目标检测精度低、漏检率高等问题,文中基于YOLOv7提出一种针对无人机航拍图像的轻量化目标检测算法(UAV-YOLO)。首先,以部分卷积为基础设计了轻量化卷积PSConv,在保持检测性能的同时使网络更加轻量化;其次,将下采样模块与注意力机制融合,进而构建了MA-ECA模块;然后,对网络的检测头进行优化,添加了小物体检测头并删除大物体检测头;最后,提出Focal-SIoU损失函数,以进一步提升模型的检测精度。该算法在公开数据集VisDrone2019与UAVDT上进行验证,相比于其他目标检测模型,在降低网络参数量与计算量的同时有效提升了检测精度。

关键词： 森林火灾   深度学习   目标检测   三维卷积神经网络   Vision Transformer  

摘要： 【目的】针对现有森林火灾图像识别算法存在的效率不足、时序特征利用率低等问题,构建基于视频数据的森林火灾识别模型,以提升林火监测的实时性与识别准确率。【方法】提出融合三维卷积神经网络(3DCNN)与视觉Vision Transformer(ViT)的C3D-ViT算法。该模型通过3DCNN提取视频序列的时空特征,构建时空特征向量;利用ViT编码器的自注意力机制融合局部与全局特征;最终经MLP Head层输出分类结果。通过消融实验验证C3D-ViT模型的有效性,并与原模型3DCNN和ViT,以及ResNet50、LSTM、YOLOv5等深度学习模型进行对比。【结果】C3D-ViT在自建林火数据集上准确率达到96.10%,较ResNet50(89.07%)、LSTM(93.26%)和YOLOv5(91.46%)具有明显优势。模型改进有效,准确率超越3DCNN(93.91%)与ViT(90.43%)。在遮挡、远距离、低浓度烟雾等复杂场景下保持较高的平均置信度,满足实时监测需求。【结论】C3D-ViT通过时空特征联合建模,显著提升林火识别的鲁棒性与时效性,为森林防火系统提供可靠的技术支持。

关键词： 人工智能   云视频会议系统   语音处理   图像处理   自然语言处理   多模态融合  

摘要： 铁路云视频会议系统在铁路日常生产和运营中发挥着重要作用。通过对当前铁路云视频会议系统进行调研分析,发现系统存在功能单一、智能化程度低等问题。结合系统使用需求,提出一种现实可行的技术方案:在既有铁路云视频会议系统的内部服务网络和外部服务网络分别增设业务应用服务器、存储服务器和计算服务器,在终端接入区增设全景会议相机和麦克风阵列等设备;将基于人工智能的语音处理、图像处理、自然语言处理和多模态融合等技术应用于铁路视频会议系统,实现实时翻译与字幕显示、发言者方位识别、自动纪要生成与分类归档等智能化功能应用;从国产自主可控和系统安全角度对系统主要设备配置提出选型建议。该方案部署后可大幅提升会议效率和系统服务质量,为铁路云视频会议系统未来升级和高质量发展提供技术支撑。

关键词： 双边滤波去噪   USM锐化   Prewitt算子   边缘检测   带钢缺陷  

摘要： 带钢在轧制生产过程中,由于生产技术、工艺和生产环境等因素的影响,极易导致带钢表面出现缺陷,如裂纹、杂质、斑点、划痕以及氧化物的压入等。为了提高带钢表面缺陷检测的效率和准确性,针对传统的Prewitt边缘检测算子存在的边缘精度不高等缺点,提出了一种改进的Prewitt算子带钢表面缺陷算法。该算法首先基于USM算法对缺陷图像进行对比度增强,而后使用双边滤波算法对缺陷图像进行滤波去噪,然后用改进的四方向Prewitt算子检测缺陷图像边缘,并用阈值法将图像进行二值化处理,而后使用边缘细化算法得到最终的检测图像。经实验证明,该算法能够有效地提取缺陷边缘信息。

关键词： 安全帽检测   检测精度   YOLOV8模型  

摘要： 由于施工场景复杂、背景噪声干扰以及目标遮挡等因素,传统算法对安全帽检测的精度不高。为提升检测精度,本文提出一种改进的YOLOv8算法。采用融合注意力的轻量级主干FasterNet强化特征提取能力,并设计SPPF-LSKA模块和引入LSKA机制,以增强图像长距离依赖建模与上下文关联。通过结合Slimneck思想、构建LightFuse模块,以优化多尺度特征融合并抑制背景干扰。实验结果显示,改进的YOLOV8模型相较于原始模型的召回率提升了1.1%,mAP50提升了0.9%,mAP95提升了0.4%。