关键词： YOLOv7   目标检测   无人机   低空飞行物   注意力机制  

摘要： 目前无人机检测技术应用广泛,但无人机在执行目标检测任务中可能遭遇多种空中障碍物,这些目标具有成像小、像素特征少和相对速度变化快等检测难点,针对此类目标引起的漏检误检问题,提出了一种基于改进YOLOv7算法的低空飞行物目标检测算法。在传统YOLOv7算法的基础上,在Head网络引入SimAM注意力机制,该机制与现有的通道和空间注意力模块相比,同时考虑空间和通道维度信息,且不在原始网络中添加额外参数;在主干网络中结合ConvNeXt网络,提出CvNX模块,降低网络计算量,并保留目标特征;用SIoU-Loss代替原有的CIoU-Loss,提高算法收敛速度;在图像后处理阶段使用SIoU-NMS,减少遮挡导致的目标漏检。在自有低空飞行物数据集上实验结果表明,改进的YOLOv7算法平均精度(Average Precision, AP)达到97.1%,相比YOLOv7算法,平均精度均值(mean Average Precision, mAP)提高了1.7%,且误检、漏检率低,达到了在复杂背景下检测低空飞行物目标的要求。

关键词： 现场可编程门阵列   硬件加速   高层次综合技术   图像处理   PYNQ-Z2   角点检测   边缘检测  

摘要： 为解决图像处理算法越来越复杂,普通的计算平台已满足不了当前需求的问题,根据现场可编程门阵列(field programmable gate array, FPGA)的并行计算特点对FAST角点检测算法和Sobel边缘检测算法进行硬件加速,采用HLS(high-level synthesis, HLS)高层次综合技术对两种算法进行设计并进行相应的优化。为提升系统整体性能,在FPGA上实现全部视频输入输出接口和图像算法的完整通路,通过FPGA算法电路与OpenCV算法程序进行对比,前者的图像处理速度快于后者9~11倍,系统功耗也仅为1.9 W,图像检测可达56 fps,满足实时图像处理要求,为以后设计复杂的图像处理系统提供了参考。

关键词： 几何量计量   划痕   蒙皮   座舱玻璃   光切   嵌入式系统   图像处理   飞机维修  

摘要： 针对飞机机身蒙皮、座舱玻璃等装备零部件表面的划痕深度和宽度现场定量检测的需求,研制了一套基于嵌入式系统的表面划痕测量装置。装置基于光切原理设计,以嵌入式ARM(advanced RISC machines)开发板为硬件平台,连接工业相机和显微镜组,采集由投射光路投射出的平行光条并经过被测表面调制后的图像,经过图像处理和划痕特征提取,计算划痕的深度和宽度,测量结果可数字化显示并保存。试验结果表明,装置在0.005~0.060 mm测量范围内的示值误差不超过±2.0μm,在0.060~2.000 mm的测量范围内的相对示值误差优于±4%。测量装置具备小型化、一体化、高精度、快速、易操作等特点,适用于在现场环境中对飞机机身各处的划痕进行直接测量。

关键词： 计算机视觉   舰船模型   三维重建   多视角   颜色渲染   三维曲线重建  

摘要： 为保证舰船模型三维重建的完整性以及细节程度,提出基于计算机视觉的舰船模型三维重建方法。基于双目立体视觉计算全局舰船目标点云坐标,生成舰船全局的三维点云数据;多视角点云配准方法对该数据进行配准后,输入多尺度特征递归卷积的稠密点云重建网络模型中,通过该模型生成舰船模型三维深度图,在此基础上,利用运动结构法完成舰船深度图中的三维曲线重建,对舰船模型进行颜色渲染,输出舰船模型三维重建结果。测试结果显示,该方法能够完成不同图像之间对应点的可靠匹配,确定各点的坐标位置;三维重建后模型的空间偏差均在0.015以下;能够较好地完成舰船结构的重建,重建后舰船模型的完整性较好,清晰呈现舰船的结构细节。

关键词： 偏振光   ZYNQ7020   无刷电机   图像处理   航向角  

摘要： 针对成像式偏振光导航的高精度和解算实时性的需求,论文设计了一种基于ZYNQ7020的旋转式偏振光航向角检测系统。研究采取体轴与正北方向重合的方式,实时解算太阳子午线与正北方向夹角,即为航向角。该系统采用高精度无刷电机使偏振镜以固定角度旋转,同时进行曝光,相机从不同的角度拍摄了三张偏振图像,采取三张偏振图像为一组的流水线处理方式,进行解算航向角。在室外晴空少云条件下,该系统的最大误差为1.65°,平均误差为0.34°。实验结果表明,在精度和可靠性方面,论文设计的偏振光航向角检测系统都有良好的表现,可以实时进行偏振光采集解算太阳子午线位置以及航向角。

关键词： 无人机   小目标检测   上下文信息   特征细化   损失函数  

摘要： 无人机航拍图像中的目标检测是近年来研究的热点,针对无人机视角下目标小而密集、背景复杂导致检测精度低的问题,提出一种基于上下文信息与特征细化的无人机小目标检测算法。通过上下文特征增强模块,利用多尺度扩张卷积捕获与周围区域像素点的潜在关系,为网络补充上下文信息,并根据不同尺度的特征层自适应生成各层级特征图的输出权重,动态优化特征图表达能力;由于不同特征图细粒度不同,使用特征细化模块来抑制特征融合中冲突信息的干扰,防止小目标特征淹没在冲突信息中;设计了一种带权重的损失函数,加快模型收敛速度,进一步提高小目标检测精度。在VisDrone2021数据集进行大量实验表明,改进后的模型较基准模型mAP50提高8.4个百分点,mAP50:95提高5.9个百分点,FPS为42,有效提高了无人机航拍图像中小目标的检测精度。

关键词： SFA3D   目标检测   道路环境   注意力机制  

摘要： 传统固定时长的交通信号灯逐渐无法适应社会的发展,根据路口实时车流量、人流量控制红绿灯时长的智能交通信号灯系统技术逐步被社会接受。针对目前道路环境目标检测精度不高的问题,提出引用注意力机制、优化模型损失函数以改进SFA3D目标检测框架,精确检测场景中交通参与要素目标,辅助交通信号器决策获得最佳配时方案。首先将点云转换为鸟瞰图输入,结合残差网络(Residual Network,ResNet)利用特征金字塔思想进行特征提取,再通过注意力机制对特征信息进行注意区域的特征优化提取,最后对各尺度特征线性加权求和得到目标检测信息。实验结果表明,该算法相比于原始SFA3D网络在保证实时性的同时精度有所提高,证明算法的有效性。

关键词： 小目标检测   特征金字塔   残差网络   空洞卷积  

摘要： 油田背景复杂多变,摄像头悬挂较高,导致物体在监控画面中的比例较小,加大了检测难度。从油田实际场景出发,深入研究了SSD算法检测小目标准确率比较低的问题并对其改进,提出了RP-SSD算法,通过在特征金子塔中增加上采样模块和预测模块,更好地融合前后卷积层产生的特征图,并使用空洞卷积扩大了前面卷积层的感受野,提高了对小目标检测的准确率。采用Pascal VOC验证改进算法的有效性,同时选取了faster R-CNN、SSD300、DSSD321作为对照试验。试验结果表明,RP-SSD在小目标检测方面性能显著提高,可以达到实时检测的要求。

关键词： 钢轨表面缺陷检测   机器视觉   图像处理   缺陷分类  

摘要： 随着城市轨道交通的飞速发展,实现钢轨表面缺陷实时检测对铁路行业稳步发展意义重大。如何实时检测钢轨表面缺陷是保障铁路运行安全亟须解决的一个关键问题。鉴于此,设计了一套基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测实验仿真方法。搭建图像采集、图像预处理和缺陷分类等模块;提出自拟合亮度调整算法完成像素值统计,得到清晰的缺陷特征图像;用750组数据训练网络权值,实现缺陷分类预测;经过数据分析和误差评估,识别准确率在90%以上,相关系数高达0.96,单幅图像平均耗时1.267 s,测试表明,所提方法能准确、高效地实现钢轨表面缺陷信息的缺陷分类与识别。

关键词： “计算机视觉基础”课程   云计算   新工科   智能基座   教学模式  

摘要： 数字化、智能化升级对数据与算力的需求进一步加强,对相关领域的高等教育与人才培养也提出了新的挑战。教育部联合华为公司推出的“智能基座”系列课程,以解决实际问题为导向,利用先进的云计算资源,为学生提供了接近实际工程实践的学习体验。以若干学期的“计算机视觉基础”课程为例,通过参与学生人数、成绩特征变动等数据,分析了云计算资源对于课程教学效果的促进作用,以及学生群体对于相关课程内容的感兴趣程度,验证了相关教学模式的有效性。