关键词： 物流需求   搬运机器人   全球物流   操作效率   物流仓储   提升效率   目标检测   降低成本  

摘要： 全球物流行业不断演变,货物搬运机器人成为物流仓储中提升效率和降低成本的关键。针对中小型物流仓库的需求,研究开发了一种基于目标检测的六自由度机器臂麦轮机器人。结合目标检测技术与搬运策略,实现了高准确性和实时货物识别,显著提高了操作效率和可靠性,尤其适用于满足中小电商不断增长的物流需求。

关键词： YOLOv7   目标检测   ICIoU   安全帽检测   安全背心检测  

摘要： 为了解决现有算法对工地场景下安全帽和安全背心检测存在的漏检及小目标检测效果差的问题,设计与实现一种基于改进YOLOv7的安全帽及背心检测算法,记为Eff-YOLOv7。首先算法在特征提取阶段中使用EfficientViT Module来强化图像的信息提取;在特征融合阶段提出一种融合全局特征与局部信息的特征融合提取块,使得中间层特征图能更好地结合上下文信息;提出一种新的目标边框定位损失ICIoU Loss,更精细地计算预测目标框与真实目标框之间地位置偏差。为了验证算法的有效性,以通用目标检测数据集MS COCO和自建安全帽和安全背心数据集为基础,大量的实验表明改进算法Eff-YOLOv7在两个数据集上的多个指标如mAP0.5和mAP0.5:0.95上相较于YOLOv7算法均有大幅提升,为高精度安全帽和安全背心检测提供了一种新的方法。

关键词： 多车辆跟踪   目标检测   速度方向一致性匹配   检测值匹配   无人机图像  

摘要： 近年来,无人机因体积小、灵活性好等优势被广泛应用在车辆跟踪领域。当无人机在高空飞行时,其捕捉的图像中车辆目标存在像素点少、拥挤以及被遮挡的情况。现有的多目标跟踪研究方法在车辆被遮挡过程中发生非线性运动时,使用卡尔曼滤波预测,会出现车辆位置预测不准确的问题。为了解决这些问题,采用先检测后跟踪(tracking by detection,TBD)范式,对YOLOv8检测算法进行改进,在网络结构中引入了BiFormer稀疏动态注意力模块,用于提取小目标特征信息。同时使用轻量级上采样算子CARAFE替换原最近邻插值上采样,减少上采样过程中小目标特征丢失的问题。提出一种轻量化跟踪模型FA-SORT,针对SORT算法提出三点改进:改进KF、添加速度方向一致性匹配和检测值匹配。在自制地组合了多个车辆数据集上验证改进的YOLOv8算法。实验结果表明,与YOLOv8相比,精确率(precision)提高了0.97%,召回率(recall)提高了0.898%。对所提出的FA-SORT算法使用UAVDT数据集进行验证,结果表明,与现有的多目标跟踪算法相比,HOTA指标首个达到70.05%,IDF1达到87.45%,跟踪速度达到29.93 FPS。验证了FA-SORT跟踪算法在多车辆跟踪任务中的优越性。

关键词： 死淘鸡识别   深度学习   轻量化网络   MobileNet   深度可分离卷积  

摘要： 针对目前死淘鸡目标检测研究较少,高精度检测算法体积大难以部署至移动式设备等问题,提出一种基于YOLOv4的轻量化死淘鸡目标检测算法。采集大规模蛋鸡养殖工厂笼中死淘鸡图片,建立目标检测数据集;在算法中引入MobileNetv3主干提取网络与深度可分离卷积来降低模型体积;并在最大池化层前添加自注意力机制模块,增强算法对全局语义信息的捕获。在自建数据集中的试验结果表明,改进算法在死淘鸡目标检测任务中有更高的准确度,其mAP值与召回率分别达到97.74%和98.15%,模型大小缩小至原算法的1/5,在GPU加速下帧数达到77帧/s,检测速度提高1倍,能够满足嵌入式部署需求。

关键词： 窄间隙焊接   被动视觉   图像处理   熔池特征  

摘要： 在窄间隙管道焊接过程中,传统主动视觉激光受限于窄间隙坡口的几何特征无法投射到工件坡口处,且焊缝易被焊丝遮挡无法获取焊缝特征,无法进行焊接质量在线判定。本文通过被动视觉直接获取熔池图像,采用中值滤波降噪、Canny边缘检测、面积滤波筛选、圆拟合手段还原窄间隙焊接熔池的完整轮廓,提取了用来表征熔池轮廓的曲率半径和前进角两个特征参数。管道焊接实验结果表明,焊接电流越大,熔池轮廓曲率半径和前进角越大。分析了熔透状态下的特征参数范围,为后续参数调整提供依据。

关键词： 图像工程   图像处理   图像分析   图像理解   技术应用   文献综述   文献统计   文献分类   文献计量学  

摘要： 本文是关于中国图像工程的年度文献综述系列之二十九。为了使国内广大从事图像工程研究和图像技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图像工程研究和发展的现状,能够有针对性地查询有关文献,且向期刊编者和作者提供有用的参考,本文对2023年度发表的图像工程相关文献进行了统计和分析。具体从国内15种有关图像工程重要中文期刊在2023年发行的所有154期上发表的学术研究和技术应用文献(共2 989篇)中,选取出所有属于图像工程领域的文献(共865篇),并根据各文献的主要内容将其分别归入图像处理、图像分析、图像理解、技术应用和综述评论5个大类,然后进一步分入23个专业小类(与前18年相同),并在此基础上分别进行了各个期刊及各类文献的统计和分析。根据对2023年统计数据的分析可以看出:从研究角度看,图像分析方向当前得到了最多的关注,其中图像分割和基元检测、目标检测和识别以及人体生物特征提取和验证等都是研究的焦点;从应用角度看,遥感、雷达、声呐、测绘等领域最为活跃,而且新的图像技术开发和应用领域拓展很快。总的来说,中国图像工程在2023年的研究深度和广度还在继续提高和扩大,仍保持了快速发展的势头。综合29年的统计数据还为读者提供了更全面和更可信的各个研究方向发展趋势的信息。

关键词： 同时定位与建图   深度学习   位姿估计   动态场景   目标检测  

摘要： 传统的视觉同时定位与建图(SLAM)技术都是根据对静态环境条件的假设而设计,在动态环境中,运动目标的移动会导致特征匹配失败,进而影响位姿的估计。基于此提出了一种结合卷积神经网络的视觉SLAM算法,通过对ORB-SLAM2算法RGB-D模式前端添加结合注意力机制的卷积神经网络动态目标检测线程,在提取图像特征点时剔除动态目标区域,使用静态特征点完成对相机位姿精确的估计。仿真实验在TUM动态数据集下测试,通过多次测试后结果显示改进后的算法的位姿精度比原始算法提高90%以上,并且算法能满足实时性要求。

关键词： 协同作战   目标检测   大小目标   稀疏重构  

摘要： 现代战争经常需要大小平台协同作战,较为典型的是有/无人编队协同作战。在协同作战过程中,由于大目标的回波副瓣掩盖了小目标回波,导致无法实现大小目标一体化检测,给指挥员战场态势的判断带来了严峻的挑战。为此研究了一种基于稀疏重构的空域大目标背景下的小目标检测方法,利用压缩感知稀疏重构算法的高分辨特性实现大小目标在空域上分离,进而消除大目标对小目标的检测影响。针对传统稀疏重构方法存在重构准确率与计算效率相互矛盾的问题,提出了一种基于虚变换的稀疏重构方法。仿真分析结果表明,所提方法相对于传统正交投影(Orthogonal Matching Projection,OMP)方法具有更好的大小目标分离准确度,而相对于传统凸优化重构方法,可以实现计算效率提升16%。

关键词： 定向目标检测   多维坐标   最小外接矩形  

摘要： 为解决YOLOv3目标检测算法中无法对旋转物体进行定向目标检测的问题,提出一种基于YOLOv3的定向目标检测算法。首先,使用多维坐标对训练集的图像进行定向标定,以适应网络训练;其次使用最小外接矩形对网络输出的矩形框进行修正优化,以获得更加准确贴合的检测框;然后对网络的损失函数进行改进,使其适应多维坐标的回归;最后,对改进后的网络进行训练。在UCAS-AOD数据集上的实验结果表明,目标检测的能力在改进后有了明显提升,比原始YOLOv3算法精确率提高了6.1%,召回率提高了3.2%。

关键词： 信号与信息处理   跟踪算法   深度学习   红外目标   孪生网络   锚框  

摘要： 目标跟踪是光电设备的基本功能。为了应对跟踪任务中目标快速运动、复杂背景干扰以及遮挡的影响,不同于传统生成式方法与核相关滤波方法,本文提出一种使用深度学习的红外目标跟踪算法,使用双分支孪生特征提取网络对输入进行空间映射,经锚框划分图像区块后,分流为区域候选网络的“分类”与“回归”分支并进行特征模板匹配,对每个锚框进行分数评价后取“分类”分支中的最佳锚框,经“回归”分支进行预测边界回归后确定目标跟踪预测框,得到一种可以达到实时要求的红外单光宏观单目标跟踪算法。这种方法能够通过完全离线端到端训练整体系统参数获得,其制作过程简单,只要方法得当地进行参数精调,其性能有充分潜力可供挖掘。