关键词： 转速测量   机器视觉   目标检测   图像相似度   图像传感器   频谱分析  

摘要： 针对在靶场实验中难以对处于高速飞行状态下的运动目标进行转速测量的问题,提出了一种基于扫描振镜的高速飞行目标转速测量方法。首先,该方法以振镜拍摄系统为基础,利用自适应背景差分和相似度评估法对序列图像进行处理,以获取图像的周期性相似度水平。随后,通过周期算法调频Z变换(chirp-Z transform,CZT)来重构信号周期以确定转速,并从光照条件、拍摄速率和图像分辨率对该方法测量精度的影响进行了实验研究。结果表明,在100~900 r/min的范围内,该方法的最大相对误差在±0.65%以内,达到了小于1%的精度指标。该方法具有非接触测量、免标记和成本低等优势,并且能够实现高精度的测量。

关键词： 无标记动作捕捉   图像处理   机器学习   立定跳远   体育测量  

摘要： 目的:旨在探究无标记动作捕捉技术在立定跳远距离测量中的应用。方法:采用RGB-D深度相机进行动作捕捉,运用关键帧提取、图像分割和边缘检测等图像处理技术,结合机器学习算法,实现无标记精准测量立定跳远距离,并通过信效度分析检证其精准性和可靠性。结果:通过51个标准距离重复测量,重测信度检验得到克隆巴赫系数α=0.999和组内相关系数ICC=0.998,重测精准性达到99.64%;通过306次立定跳远试跳实测,标准效度检验的Pearson相关系数r=0.999,稳定可靠性达到99.69%。结论:本研究成功开发并验证了一种基于无标记动作捕捉技术的立定跳远距离测量方法,极高的精准性和可靠性展示了该方法的创新性和实用价值。

关键词： 计算机技术   图形图像处理   应用研究  

摘要： 计算机技术的发展在各个领域都带来了深远的影响,特别是在图形图像处理方面。它通过高效的算法和强大的计算能力,不仅提高了图形图像处理的速度和质量,还扩展了应用范围。本文从图形图像处理的基本概念出发,分析了计算机技术在图形图像识别、复原和增强、编辑与操作等方面的应用,为相关领域的研究和实践提供参考。

关键词： 梁底检测   病害识别   深度学习   语义分割  

摘要： 钢桁架桥梁底部由于长期受到自然环境的侵蚀和交通荷载的影响,容易发生锈蚀等现象,若不及时进行检测和维修,可能会导致结构性能下降,甚至发生安全事故。现依托于北盘江大桥,构建了梁底腐蚀典型病害数据集,并基于标准化的图像预处理技术,通过选取合适的卷积神经网络,实现了病害图像的特征自动提取,同时以机器学习的方式,实现了病害分类,完成了对疑似病害区域的检测。

关键词： 图像处理   解卷积   去模糊   运动物体  

摘要： 该文提出一种去运动物体模糊算法,将模糊图像分成运动模糊层和非运动模糊层,降低非运动物体区域对去模糊的影响,对运动模糊层使用局部线性运动进行建模并估计各图像块的模糊核,最后利用非盲解卷积方法求解清晰图像。实验结果表明在合成图像上相对于其他传统算法,平均峰值信噪比提高12.11 dB,在自然图像上同样获得更好的效果。

关键词： 动力机械及工程   燃烧科学柜   火焰传播速度   本生火焰   图像处理  

摘要： 基于本生火焰法,结合数字图像处理技术,应用中国空间站燃烧科学柜开展了甲烷和乙烯火焰传播速度地面测量试验,以期为将来的天地(微重力-常重力)燃烧对比试验提供地面数据,并为燃烧科学柜在轨科学研究奠定基础。结果表明:随着当量比的升高,火焰传播速度先上升后下降,火焰高度先下降后上升,二者均在当量比为1.04左右取得最值。甲烷预混燃烧的最高火焰传播速度约为37.36 cm/s,乙烯预混燃烧的最高火焰传播速度约为67.58 cm/s,后者约为前者的1.81倍。当量比一定时,未燃混合气出口流量或出口雷诺数的改变不会引起火焰传播速度的变化,但会显著影响火焰的高度。

关键词： 饲料   休止角   图像处理   颗粒粒径   表面能  

摘要： 颗粒饲料休止角对饲料储料箱设计、自动化饲喂站、投料装置设计等工程实践有重要指导意义。为实现休止角的快速准确测量,探究颗粒饲料休止角与粒径、表面能之间的关系,利用物理试验与离散元仿真相结合的方法对颗粒饲料堆进行基于MatLab图像处理的休止角测定。由于传统休止角的测量存在系统误差和测量精度低的问题,本文提出一种基于MatLab图像处理方法的休止角测定,利用傅里叶级数对堆积图像进行轮廓拟合,利用拟合曲线的单边斜率求出休止角大小,操作便捷,可提高测量精度。基于这种方法,对颗粒饲料堆进行分析,探究了颗粒粒径对休止角的影响并进行仿真试验,利用EDEM以物理试验得到的休止角为目标值进行仿真试验,以休止角作为参照,标定接触模型JKR表面能。试验结果表明:6.5mm颗粒饲料实际休止角为34.992°,仿真休止角为34.9535°;5mm颗粒饲料实际休止角为36.9797°,仿真休止角为35.2603°;3.2mm颗粒饲料实际休止角为37.9186°,仿真休止角为36.092°。休止角仿真结果与实际试验结果较为接近,两者的绝对误差分别为:6.5mm对应0.11%,5mm对应4.65%,3.2mm对应4.82%,表明颗粒饲料的休止角随着粒径的增大而减小,根据颗粒饲料参数建立的离散元模型,3种粒径的颗粒饲料其对应表面能分别为:3.2mm对应0.15J/m^(2),5mm对应0.22J/m^(2),6.5mm对应0.22J/m^(2)。

关键词： 太阳电池   计算机视觉   表面缺陷   卷积神经网络  

摘要： 提出并设计名为OD-YOLO缺陷检测模型来改善多晶硅太阳电池电致发光成像中复杂背景干扰缺陷检测效果的问题。使用二次卷积模块(TwiceConv-OD)过滤掉复杂晶粒背景干扰,增强模型对缺陷本身的关注力;提出anchor-plus1分配策略来增加模型在面对复杂背景时获取更多的缺陷正样本数量,提升模型的准确率与召回率,减少漏检误检;使用K-means++算法初始化锚框尺寸,聚类后的锚框更能代表检测样本中所有缺陷的几何形貌,能更好适应多晶硅太阳电池的缺陷尺度差异。经公开缺陷检测数据集PVEL-AD-2021的实验验证:OD-YOLO模型的均值平均精度(mAP)达到89.4%,相比YOLOV5s缺陷检测模型提升3%,准确率提升4.8%,召回率提升1.9%,参数减少4.5%,检测速度为104帧/s。

关键词： 计算机视觉   智能识别   烟叶   特征   分级  

摘要： 计算机智能识别是一种模拟人类视觉和认知过程的技术,用于图像和视频的识别、判断以及模拟。本研究主要探讨了计算机视觉和智能识别技术在烟叶分级领域的应用。文章详细介绍了烟叶图像和近红外线光谱的采集方法,烟叶特征提取方式,以及智能识别模型的应用实例。通过比较不同烟叶特征智能识别技术的优缺点,总结了现有不同烟叶特征智能识别模型在准确性和鲁棒性方面的不足,指出未来的研究方向将集中于提高智能识别模型的性能,并通过多维度特征数据融合,进一步提升烟叶等级判定的准确性。

关键词： 公安教育   刑事数字图像处理技术   人工智能   实验教学   教学改革  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,教育模式和教学内容正经历着前所未有的革新。结合公安院校刑事科学技术专业的人才培养目标和公安实战要求,本文探讨了在人工智能时代下,刑事数字图像处理技术课程实验教学的改革路径。首先,本文分析了当前课程教学中存在的不足。其次,从课程内容和教学模式优化、实验项目革新和课程评价三个方面详细阐述了实验教学改革的具体措施。通过引入人工智能理念和技术,旨在强化学生的实践创新能力,培养符合新时代公安实战需求的创新型人才。这些改革措施将有助于提升公安队伍的科技应用能力和战斗力,为新质公安战斗力的提升做出贡献。