关键词： 人工智能   树莓派   计算机视觉   知识和技能   物联网应用   生成式   创新课题   项目实例  

摘要： 本系列文章包含从树莓派5的基础入门到生成式人工智能的应用,旨在通过丰富的项目实例,帮助读者掌握树莓派5及其在人工智能领域的应用。全部连载内容分为3个部分:第一部分致力于介绍树莓派5的基础知识与使用方法,展现GPIO在物联网应用中的强大功能;第二部分转向人工智能应用开发实践,介绍计算机视觉的基本概念和工具,用树莓派实现经典的轻量级人工智能任务;第三部分聚焦于生成式人工智能的实践应用,覆盖文本、图像、音视频等多维度应用体验,并延伸出一系列综合实践项目。期望通过对本专题的阅读与学习,读者可以获得一套完整的知识和技能,不仅熟练掌握树莓派5的使用,还能深入理解并实践人工智能和生成式人工智能技术,为实现更多创新课题奠定坚实的基础.

关键词： 通行逻辑   视觉传感器   通行控制模块   人工智能   计算机视觉技术   自动售检票系统  

摘要： 为解决传统门式自动检票机目前存在的问题,提出一种基于计算机视觉和人工智能技术的新一代自动检票机。新一代自动检票机利用视觉传感器采集监视范围内的图像信息,并通过通行控制模块对收到的信息进行精确计算和智能处理,精准计算出行人或行李位置信息,通过主控单元与其他模块进行联动来控制阻挡装置开启或关闭。新一代自动检票机的乘客通行速率略高于传统门式自动检票机,具有更高的安全性、低故障率和占地面积小等特点,在工程建设中可考虑作为一种新的自动检票机选型方案采用。

关键词： 传输控制协议   一体化焊接   机器视觉   图像识别   图像处理  

摘要： 现代化工艺对于一体化焊接要求越来越高,仅依靠人力判断已满足不了现代技术要求,为此,文中将机器视觉技术应用于TCP(传输控制协议)标定以提高焊接精度和生产效率。得出如下结论:构建的基于图像识别的一体化焊接工作站TCP标定技术可以实现快速、准确、可靠的TCP标定,且精度更高、稳定性更好,其精度可以达到1mm以内,角度误差小于0.1度,能够满足工业生产环境要求。相关技术不仅可以解决一体化焊接工作站的精度问题,还可为该技术的理论进步提供较大帮助。

关键词： 目标跟踪   图像处理   小目标船舶   运动特征   特征融合   先验信息   混合注意力模型   YOLOv5  

摘要： [目的]旨在解决由于小目标船舶特征不显著导致网络模型识别率低的问题,提出基于图像与运动特征融合方法。[方法]在小目标船舶图像特征不明显的情况下,融合运动特征信息,丰富小型船舶的特征表达,同时提出混合注意力模型。在数据驱动条件下加入船舶目标先验信息,提高模型对关键特征的感知和利用能力。[结果]在720P分辨率图像中能实现10×10像素的小目标船舶识别,识别距离达到4 km范围,实现了广域船舶识别与定位功能。[结论]改进后的目标识别网络既具备像素级别的小目标船舶检测能力,同时又具备对环境噪声的抗干扰能力,突破了网络模型对小目标船舶识别率低的瓶颈。

关键词： 机器视觉   激光功率计   穿线法   Socket通信   图像处理   字符识别  

摘要： 为实现激光设备功率自动校准,应用机器视觉和图像处理技术对激光功率计数字仪表自动读数识别进行研究,设计了激光功率计字符识别系统。针对传统穿线法对倾斜数码管数字图像识别准确率不高且无法识别小数点的情况,提出了一种改进型穿线法,实现了对带小数点数码管数字图像的准确识别,并利用Socket通信实现对识别数字结果的下发。实验结果表明,静态图像的识别率达到100%,平均识别时间为13 ms/张。在摄像头固定的动态识别中,经数字滤波后,下发给激光设备的数字准确率达98%,平均识别时间为50 ms/张。该系统已在实际工程中应用,有效提高了激光设备功率校准的效率。

关键词： 轮胎检测   凹凸检测   计算技术   图像处理   机器学习  

摘要： 本文主要探讨了计算技术在轮胎凹凸检测中的应用研究。针对人工检测、机械测量等传统检测方法的不足之处,本文分析了图像处理、机器学习和深度学习等计算技术在提升检测精度和自动化程度方面的作用。分析认为,通过优化数据采集技术、改进图像处理算法以及联合应用多种检测技术,能够进一步提高计算技术在轮胎凹凸检测中应用效果。

关键词： 径向速度   无迹卡尔曼滤波   目标跟踪  

摘要： 利用主动声呐对目标的连续位置观测信息,基于卡尔曼滤波器是实现目标状态估计的主要方法。文章针对含径向速度的主动目标跟踪问题,提出了含径向速度观测的无迹卡尔曼滤波算法。首先,建立含径向速度观测的主动目标观测模型和运动模型;其次,依据模型选择一组精准的样本点,通过这组样本点传递实施状态预测、观测更新并传递状态向量的统计特性;最后,由这组样本的加权统计得到该目标状态向量和状态协方差矩阵的滤波更新。仿真和实际海试数据处理结果表明,含径向速度观测的无迹卡尔曼滤波跟踪较传统方法可有效缩短目标跟踪滤波的收敛时间,支持对机动目标的快速跟踪。

关键词： 无人机   小目标检测   特征融合   样本策略  

摘要： 无人机航拍目标检测技术应用广泛,但航拍图像内,小目标数量多,检测精度较低。针对该问题,提出一种基于特征融合与样本策略的小目标检测算法,从多尺度建模和样本处理等角度提升小目标检测水平。实验结果表明,该算法的m AP_(50)(Io U=0.5时的平均检测精度均值)达到了45.1%,m AP_s(小目标检测精度)达到了18.8%,相比于基线算法分别提升了3.4%和2.1%。

关键词： 低照度   图像增强   大卷积核   可变形卷积   多重注意力机制  

摘要： 针对低照度图像中目标检测面临的夜间模糊场景、边界不明显场景、明暗差异较大场景等挑战,提出了一种动态特征融合的的检测方法 LOL-YOLO(low-light YOLO)。引入了自校正照明模块改善低光照图片的质量,应对低照度下的目标不明显问题;提出了动态特征提取模块,采用结合了大卷积核和可变形卷积的注意力机制,广泛灵活的捕捉图像的上下文信息;设计动态检测头增强对不同尺度、空间位置和任务的感知能力,进一步提升目标检测的精度和鲁棒性。采用ExDark、DarkFace、NPD(nighttime pedestrian detection)数据集进行实验验证,实验结果表明,提出的方法与主流算法相比检测精度明显提升,充分验证了该方法的有效性。

关键词： 钢材   深度学习   表面缺陷   目标检测   机器视觉  

摘要： 钢材生产运输过程中的关键问题之一是表面缺陷,这不仅导致原材料浪费,还制约了企业的发展。同时,表面缺陷具有种类复杂、噪声干扰严重、尺寸小等基本特点,传统方法难以满足工业快速发展的需求。近年来,深度学习方法在目标检测领域取得了显著成果,并逐渐应用于钢材表面缺陷检测。文章从代表性缺陷检测算法入手,重点分析近三年内算法的改进方向,以提升钢材的适用性能和使用寿命。