关键词： 目标检测   样本扩充   水面波动  

摘要： 针对真实场景下水面波纹影响鱼群检测的问题,本文通过叠加水面波纹的方法扩充训练集,使得模型能够更好地适应实际场景,并设计了对应的告警系统。该方法以自行采集的实验环境的图像为基础训练集,通过叠加正弦水波的形式扩充数据集,然后使用扩充的数据集训练PP-YOLO模型实现鱼群的检测与计数。结果显示,新的模型能够适应水面波纹影响下的鱼群。本文还设计了一个告警系统,根据检测模型的结果和鱼群计数的结果,按照用户配置的策略和方式发出告警,为水产养殖的自动化、智能化发展提供了技术支持。

关键词： 拥挤场景   YOLOv5   多尺度特征融合   WIoU   行人检测  

摘要： 针对目前目标检测算法在拥挤场景、人群密集、小目标众多等情况下无法准确识别的问题,提出一种基于YOLOv5的拥挤场景目标检测算法。在检测算法中设计了一种基于坐标卷积的C-Detect检测头,使其不再局限于局部信息,具备感知行人空间信息的能力;在颈部网络中利用多尺度特征融合浅层特征图,构造了一个极小目标检测头,改善小目标的漏检率;引入WIoU来替换CIoU损失函数,加快预测框的回归,使模型更具有泛化性。在拥挤行人数据集的实验结果表明,改进后的算法检测精度达到了82.6%,较基准模型提高了3.9%,在拥挤场景行人检测任务中取得了更好的效果。

关键词： 滑动轴承   空化现象   计算流体力学   图像处理   高速摄影技术  

摘要： 空化现象广泛存在于各种大型旋转机械的滑动轴承中,严重影响轴承的运行稳定性和承载能力。为研究其特性,本研究设计并搭建了一套滑动轴承油膜可视化试验系统,利用高速摄像机捕捉高速旋转下的油膜空化演变图像,提出了油膜空化特征图像处理及提取方法。结合数值模拟方法和试验手段进一步研究油膜空化特征及其影响因素。研究结果表明:径向滑动轴承空化气泡在油膜发散端呈现不规则轮廓的条状分布;油膜空化发展程度与轴颈转速和润滑油黏度成正相关,与供油压力成反相关。试验测试发现主轴转速从1 000 r/min增大至5 000 r/min,空化区域增大148%;润滑油黏度从50 mm^(2)/s增大至150 mm^(2)/s,空化区域增大170%;供油压力从0.025 MPa增大至0.150 MPa,空化区域减小77%。

关键词： 计算机视觉   智能巡检   轨道缺陷巡检  

摘要： 为了有效提升车载轨道缺陷智能巡检结果的准确性,提出一种基于计算机视觉的车载轨道缺陷智能巡检系统。在高速运动状态下,采用高分辨率摄像机实时采集和存储车载轨道图像,通过车载轨道图像采集模块、车载轨道缺陷检测和信息管理模块组成系统硬件部分。滤除车载轨道图像中的噪声,提取车载轨道缺陷特征,通过计算机视觉技术建立计算机视觉模型,将特征输入到模型中,最终完成车载轨道缺陷智能巡检。实验结果表明,所提系统可以有效巡检车载轨道缺陷,同时还可以满足实时性检测需求,可为未来铁路的发展提供可靠的价值参考。

关键词： 图像处理   线上和线下混合式教学模式   核心素养  

摘要： 在信息技术与教育深度交融的背景下,面对图像处理课程教学中存在的教学模式固化、评价方式单一和综合能力欠缺等问题,提出线上线下混合式小组合作教学新模式。以认知层次为线索,引领学生探索图像处理的知识;以小组合作为核心,激发学生团队协作的智慧;以三维评价体系作为抓手,多方面评价学生学习成果,促进学生学习进步。此教学模式旨在高效传授图像处理的专业知识,扎实提升学生的实践技能,同时注重培育其批判性思维与创新能力,坚定落实“立德树人”的教育理念,实现学生核心素养的全面提升。

关键词： 计算机视觉   高压配电开关   状态监测与诊断  

摘要： 计算机视觉通过图像采集、分析处理来获取对象关键特征信息,其已被广泛应用于工业监测和故障诊断中。通过计算机视觉技术,可以实现对高压配电开关状态的实时监测和精准诊断,并及时发现和预防潜在的故障问题,从而提高电力系统的可靠性和安全性。本文首先介绍了计算机视觉在高压配电开关状态监测与诊断中应用的理论基础和关键技术,包括图像处理、特征提取和模式识别,接着详细阐述了高压配电开关自诊断系统的设计要求,包括硬件设计和软件架构的构建,最后通过一系列的技术测试验证了所提方案的有效性,展现了计算机视觉技术在电力系统高压配电开关监测与诊断中的应用潜力和实际效益。

关键词： 去雾增强   暗通道模型   颜色通道   自适应天空   CLAHE   无人机视角目标检测  

摘要： 图像去雾是图像处理领域的一个重要研究热点。为了解决雾霾天气下图像的去雾与增强问题,提出了一种基于改进暗通道的去雾算法。首先为了使雾霾图像更接近无雾图像,提高图像的清晰度,该算法分别减少雾图像的RGB通道值,并结合每个减少的通道和其他两个先前未减少的通道,使用该图像去雾算法后再对三个新图像加权来恢复图像;为了解决图像天空区域出现颜色失真的问题,设置了一个参数K来分别计算天空区域和非天空区域的透射率;为了解决图像中亮度过暗和增加目标对比度,本文引入CLAHE的方法对图像进行增强处理。实验结果表明:本算法在5张图像的对比度值分别是MDCP和RSD算法的2倍多和3倍多,在5张图像中的信息熵均值为7.5589,均明显优于其余2种算法,并且该算法在雾霾天气下目标检测的平均精度可达73%,相比于未经处理图像前提升了15%,具有一定的可行性。

关键词： 深度学习   军事图像识别   目标检测   卷积神经网络   循环神经网络  

摘要： 本文概述了深度学习技术的基础知识和理论背景,详细介绍了军事图像识别技术,并深入研究了深度学习在军事应用中所面临的挑战,进而探讨了基于深度学习的军事图像识别与目标检测方法。结果表明,深度学习在提升军事图像识别效率和准确性方面具有显著效果,但在实际应用中仍存在一些挑战,如数据集的构建和标注、模型的训练和优化等。通过深入研究和解决这些问题,深度学习在军事图像识别领域的应用前景广阔。

关键词： 深度学习   图像分类   目标检测   图像分割   隧道渗漏  

摘要： 衬砌渗漏是隧道工程主要病害之一,使用传统的方法进行隧道衬砌渗漏部位识别存在耗时长、效率低、可靠性不高、受外界条件影响大、距离衰减严重等各类问题。深度学习在计算机视觉领域已经取得了很显著的发展,能很好地完成一系列图像处理任务,通过对隧道衬砌图像进行识别,从而可靠地进行隧道衬砌病害目标检测。该研究分别从图像分类、目标检测、图像分割三个方面对隧道衬砌渗漏识别任务中的深度学习模型应用研究进行综述,分析了各模型的优缺点与传承关系,结合精确度、召回率、F1、mAP、mIoU等指标评价了各模型的性能,最后总结了现有深度学习模型的不足,并对其未来发展给出了有针对性的展望。该研究旨在为提高隧道衬砌渗漏识别效能提供依据,以推动深度学习在此方面的应用的进一步发展。