目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。     

基于嵌入式GPU的车流量检测系统

交通拥堵是当今世界交通领域面临的主要问题之一,如何通过现有的交通设备获取更加精准的交通信息是亟待解决的问题。图像识别技术在智能交通系统中有着广泛的应用,基于深度学习的车流量检测技术是智能交通的重要组成部分。本项目设计了一个基于嵌入式GPU的智能车流量检测系统,该系统架设在NVIDIA JetsonTX2平台上,采用基于深度学习YOLO v3的车辆检测模型,检测道路上的车辆目标,设置兴趣区域,对检测到的目标进行识别计数,实现对交通视频的实时车流量检测。试验验证分析表明,该系统具有较高的检测精度。     

建筑用冷热水聚丙烯(PP-R)管材常见的质量问题和快速检测方法探讨

探讨了建筑用聚丙烯(PP-R)管材在检测过程检验检测、工程验收和质量鉴定过程中常存在的问题,提出快速检测产品的方法以作为在工程应用、质量鉴定、检验检测中判定聚丙烯(PP-R)管道系统安全使用的依据。     

钻孔灌注桩多种检测方法的对比分析

在高速公路、高层建筑、桥梁工程等工程中,桩基工程是非常重要的一个模块。而由于外部施工环境较为复杂,导致桩基质量控制难度较大。因此,本文以桩基检测技术为研究主体,阐述了常见的几种桩基检测技术,论述了桩基检测技术在桩基质量控制中的重要性,并结合具体桩基工程,对桩基质量检测技术在桩基成孔质量控制、桩基承载力质量控制、桩身完整性质量控制中的应用进行了简单分析,以期为类似桩基工程质量控制工作开展提供一定的借鉴。     

食品中水溶性维生素HPLC检测研究综述

维生素是机体维持正常生活必需的一类营养素,摄入不足或过量均可导致机体运动功能障碍,分析和评价食品中的维生素含量将对指导人群科学摄入维生素具有重要参考价值。高效液相色谱法(HPLC)是目前测定维生素最普遍的方法,具有应用范围广、灵敏度高、样品前处理简单、同时分析多种维生素的优点。本文对近年来国内食品中水溶性维生素的HPLC检测技术进行了综述,以期为相关工作提供参考。     

基于数学形态学与投影法的车牌定位

车牌定位在车牌识别系统中具有关键的作用,定位结果的好坏决定着后续的车牌字符识别。针对数学形态学定位会产生多个伪车牌区域,当区域较多时定位不准的问题,提出一种数学形态学与投影法相结合的车牌定位方法。首先对车牌图像进行预处理;然后进行边缘检测、二值化,运用数学形态学处理获得候选车牌区域;最后对候选车牌进行行列扫描投影来提取准确的车牌区域。实验表明,该方法具有定位精度高,鲁棒性较好的特点。     

基于正交局部慢性特征的故障检测方法

为提高化工行业中数据驱动故障检测的效果,该文针对实际工业系统中闭环控制导致的过程动态特性和数据流形中蕴含的局部信息,提出了一种基于局部时空正则慢特征提取(local time-space regularized slow feature extraction, LTSS)的方法进行故障检测。首先,构造基于局部时空正则的目标函数得到投影矩阵,进而得到预提取特征S,则S张成的空间中包含了静态信息,而S的一阶差分张成的空间中包含了动态信息。其次,基于独立成分分析(independent components analysis, ICA)方法,分别为2个空间构建对应的S~2和SPE统计量进行监控,用于实时故障检测。在TE (Tennessee Eastman)过程上的案例研究可以证明所提方法的有效性。     

基于动静结合的单一背景目标检测方法

本文通过研究目标在单一场景条件下的成像特点与背景图像特征,提出一种基于动态特征、静态图像特征结合的单一背景目标检测算法框架模型。然后,通过分析算法模型对目标特征凸显的两种策略模式,分析其突出特征。最后,结合背景抑制分割方法,实现背景中目标的自适应溢出。