关键词： 目标跟踪   量测转换   学生t分布   变分贝叶斯方法   自适应噪声估计  

摘要： 针对量测含未知野值的非高斯极坐标−笛卡尔坐标水下目标跟踪问题,提出了基于变分贝叶斯方法的迭代量测转换学生t滤波(VBICMSTF)算法。将有源声呐目标距离及方位估计结果作为基于极坐标的非线性量测,使用无偏量测转换对其进行基于学生t分布近似的先验线性化建模,然后通过变分贝叶斯方法迭代地更新伪线性量测尺度阵及目标状态的后验分布,并在迭代过程中利用目标位置的更新结果对量测转换二阶矩的计算进行校正,由此形成先验−后验循环更新。仿真及湖上试验结果表明,VBICMSTF在含未知非高斯量测噪声的强非线性跟踪场景下,相比伪线性学生t分布变分贝叶斯方法跟踪误差降低25%以上,且维持了滤波的一致性。

关键词： 人工智能技术   计算机视觉   领航者   北极星   炙手可热   突破口  

摘要： 这是一位站在人工智能技术最前沿的领航者,火热的领域同时也造就了炙手可热的她。但她的经历却和领域内很多顶尖的人才不一样。15岁才随父母进入美国的她需要同时面对异国的语言和极剧变化的家境。但她仍在父母的鼎力支持下找到了属于自己的“北极星”。随后,她开始和导师一同在人工智能技术遇冷的时期寻找未来的突破口。这本自传记录了她的经历和她所看见的世界,当然也同时见证了计算机视觉领域的飞跃。

关键词： 目标检测   YOLOv5s   特征融合   注意力机制   食用玫瑰花  

摘要： 为了在田间环境下准确检测食用玫瑰花及其成熟度,实现花期玫瑰花的自动化采摘,针对田间光照、遮挡等因素造成识别精度较差的问题,提出了一种基于YOLOv5s的改进模型,对花蕾期、采摘期、败花期食用玫瑰花的生长状态进行检测。首先,为了增强多尺度特征融合能力,对特征融合结构进行改进。其次,采用多分支结构训练提高精度,在颈部网络C3模块进行改进。最后,为了提升特征信息的提取能力,在颈部网络中添加融合注意力模块,使模型关注检测目标,减少玫瑰花的误检及漏检现象。改进后的模型检测总体类别平均精度较原始模型提升了3.6个百分点,达到90.4%,对3个花期玫瑰花的检测精度均有提升。本研究结果为非结构环境下的不同花期食用玫瑰花检测提供了更加准确的方法。

关键词： 计算机视觉   图像处理   人工智能方法   视觉信号   视觉信息   人类感知   互联网信息   视觉处理算法  

摘要： 视觉是人类感知世界的最重要方式。视觉信息已成为人们生产、生活不可或缺的要素。据不完全统计,视觉信息已占据互联网信息的80%以上,并仍在快速增长。通过人工智能方法对视觉信号进行处理,进而获取视觉信号中的有效信息,对人们的生产、生活具有重要意义。然而,实际应用中,很难实现适配所有应用场景的通用视觉处理算法。因此,视觉处理算法需要依据具体的问题进行设计优化。

关键词： 游戏化教学   人工智能技术   动物图案   益智游戏   专注力   目标检测   对对碰   互动体验  

摘要： “超级对对碰”游戏是一款融合趣味与挑战的益智游戏。其核心玩法在于迅速而准确地从两张卡片中识别出相同的动物图案(图1),这一过程不仅锻炼了学生的观察力和反应速度,更在无形中提升了专注力与记忆力。随着人工智能技术的飞速发展,我们有机会将这种日常游戏转化为一种全新的互动体验。借助人工智能的目标检测技术,让机器参与到游戏过程中,为学生带来更加丰富和智能化的游戏体验,启发他们运用人工智能技术解决身边的问题。

关键词： 毫米波图像   图像处理   图像增强   图像降噪   人体图像  

摘要： 针对人体毫米波安检图像存在的伪影重、背景噪声大、人体与携带物体成像差异弱等问题,提出一种新的分层增强降噪方法。通过阈值分割得到正面、背面的人体图像二值图,将两个二值图叠加,使用基于距离变换的形态学处理进一步得到更为准确的人体区域二值图。以人体区域二值图中的人体区域为基准,向外连续膨胀并获取不同的膨胀层,利用这些膨胀层做分层图像增强,向外增强程度依次递减,降噪程度依次递增,从而实现人体毫米波图像的增强降噪。该算法已应用于实际产品,与常规增强算法相比具有更好的处理效果和适用性。

关键词： 遥感目标   YOLOv7   注意力机制   K-means聚类   SPD-Conv  

摘要： 针对遥感目标在检测过程中由于被检测物体尺寸小、数量多而存在误检率高和检测精度较低的问题,提出了一种改进的YOLOv7模型。首先,改进特征提取网络,使用SPD-RConv代替原网络的Repconv,并基于Concat与SE注意力机制提出了一种Concat_SE自适应通道融合全连接层,以增强对高价值信息的关注度。然后,对目标的候选框使用K-means聚类算法进行重新计算。最后,将改进的算法与原算法在增强后的RSOD数据集上进行实验,结果显示改进后算法平均准确率均值提高了17.1%,查准率和召回率也分别提高了19.7%和15.5%。证明了改进的YOLOv7有效增强了模型对于遥感目标的检测能力。

关键词： 计算机视觉技术   林业统计   林业工程   自动统计   识别方法   操作过程   林业信息技术   创新与发展  

摘要： 计算机视觉技术已经嵌入到多个工程领域,尤其是在林业工程中,已然在逐步改变传统的林业统计研究手段,促进林业信息技术的创新与发展。在林业工程实践中,树木数量的统计常面临准确性不足、操作过程复杂等问题,因此迫切需要一种能够自动统计树木数量的方法。利用计算机视觉的理论和技术代替人工实现自动化,为统计树木数量提供了一种更为高效和理想的解决方案,使得计算机视觉技术在林业工程中得到进一步广泛应用。

关键词： 声呐图像   滑动窗口   特征聚合   帧间差分法   致灾生物监测  

摘要： 近年来,滨海核电冷源取水口致灾生物,特别是毛虾、水母等已成为核电站安全运行的重大隐患,对其监测需求日益迫切。然而,上述致灾生物通常具有透明度高、体型小等特点,加上近海岸水体浊度高,难以通过光学设备进行有效探测。声呐探测因具有良好的方向性和穿透性、对浊度不敏感等优势,成为探测上述致灾生物的理想方案。目前,声呐探测技术主要通过实时检测单张声呐图像中的致灾生物目标来实现。由于海洋环境复杂多变,存在潮汐等干扰,声呐图像中的目标形状往往不清晰、边缘信息容易丢失,造成致灾生物目标的虚检率和漏检率较高。为解决上述难题,本文提出一种基于滑动窗口特征聚合的声呐图像处理技术。首先,对声呐图像进行增强和潮汐干扰去除的预处理操作,减少噪声和潮汐干扰对监测结果的不利影响;然后,以连续的视频帧作为研究对象,利用滑动窗口的方式对其进行特征聚类,确定固定物的位置并排除其干扰;最后,结合帧间差分分析法及交并比(Intersection over Union,IoU)算法、非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)算法,精确识别并检测出近海致灾生物目标。本系统可以实现对近海致灾生物的实时、精确监测,且检出率高达96%。该技术可提升我国在核电站海洋生物监测预警方面的精确度、维护核电站的正常运行。

关键词： 风电叶片   图像处理   损伤检测   识别定位系统  

摘要： 设计一套基于图像处理的风电叶片损伤识别定位系统。首先,耦合图像滤波、分割和形态学处理等图像处理算法实现损伤区域的检测识别;然后,基于多边形拟合结果,结合质心定位算法和外接矩形的位置坐标实现叶片损伤的精确定位;最后,依据提取到的基础几何特征、形状因子和长短径之比等图像特征实现叶片损伤类型的准确判断;通过对比不同光照条件下的叶片损伤检测效果,验证了本系统具有一定的自适应能力。试验表明,本系统的平均检测准确率为90%,具备一定的可靠性和稳定性。