关键词： 伪装目标检测   边界先验   前景引导   边界特征   边界掩码   空间交互  

摘要： 伪装目标检测旨在检测隐藏在复杂环境中的高度隐蔽物体,在医学、农业等多个领域有重要应用价值.现有方法结合边界先验过分强调边界区域,对伪装目标内部信息的表征不足,导致模型对伪装目标的内部区域检测不准确.同时,已有方法缺乏对伪装目标前景特征的有效挖掘,使背景区域被误检为伪装目标.为解决上述问题,本文提出一种基于边界特征融合和前景引导的伪装目标检测方法,该方法由特征提取、边界特征融合、主干特征增强和预测等若干个阶段构成.在边界特征融合阶段,首先,通过边界特征提取模块获得边界特征并预测边界掩码;然后,边界特征融合模块将边界特征和边界掩码与最低层次的主干特征有效融合;同时,加强伪装目标边界位置及内部区域特征.此外,设计前景引导模块,利用预测的伪装目标掩码增强主干特征,即将前一层特征预测的伪装目标掩码作为当前层特征的前景注意力,并对特征执行空间交互,提升网络对空间关系的识别能力,使网络关注精细而完整的伪装目标区域.本文在4个广泛使用的基准数据集上的实验结果表明,提出的方法优于对比的19个主流方法,对伪装目标检测任务具有更强鲁棒性和泛化能力.

关键词： 动态场景   低慢小无人机探测   动态提取   空间匹配   极小像素检测  

摘要： 为了提升动态大视角场景下对极小像素的低慢小无人机目标探测能力,本文提出了融合帧间信息与模板匹配的检测方法。首先,设计了一种动态信息提取模块,通过滤除背景信息干扰,引导算法关注动态变化的小目标区域;其次,提出多模板匹配策略对筛选出的动态区域进行相似度判断,完成无人机目标检测;最后,在天空、山地、楼宇等不同背景下,按照不同尺寸、不同模态进行了无人机目标检测实验。结果表明,本文方法可有效弥补深度学习方法对大视角极小像素目标检测的不足,对低慢小目标检测准确率达到0.81,虚警率为0.06,在像素占比不小于0.01%数据集上准确率能达到0.70。该方法适应可见光、红外多种模态数据处理,可满足后续多种智能算法组合探测应用。

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： 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： 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： 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   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： 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。