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随着光伏产业的迅速发展,这种光伏新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。而对光伏面板红外图像的分割是后期对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外光伏图像对比度低、信噪比低等特点,本文提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,针对需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动的调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。 相似文献
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无人机和无人车迅速发展,而无人机续航受限,无人车运动受限,且在复杂场景移动困难,为此推出陆空两栖机器人来弥补这些不足。陆空两栖机器人主要是能够通过切换空中飞行和地面行驶驱动,解决无人机和无人车在复杂环境下移动困难问题。若纯粹将无人机和无人车的组合体来实现,既不能体现系统控制的集成化,不能降低成本,也无法增加效率。系统采用STM32F405高速率芯片作为控制系统驱动主控,将控制算法融合为一体化控制,采集多个相同传感器数据融合后控制两种模式下的电机驱动。控制算法采用串级比例积分微分(proportion integration differention,PID)以及最优曲率法来增强机器人移动的鲁棒性。研究结果表明,该机器人无论是在空中飞行还是在地面行驶都有很好的控制效果和较强的稳定性。 相似文献
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在高分辨率图像日益普及的情况下,Roberts边缘检测的处理速度急需进一步提高。在CPU表现不尽如人意的情况下,基于CPU/GPU和CPU/MIC的高度并行运算的研究愈加深入。在分析Roberts算法特点的基础上,将能并行的部分移植到GPU和MIC上进行。完成基于CPU/GPU和CPU/MIC的异构架构上的Roberts算法实现,并针对CPU/MIC上将程序进行向量化优化。实验结果表明,在相同单精度浮点运算能力下,GPU处理低分辨率图像的速度更快、加速比更高,但处理高分辨率图像时MIC的加速比最高为23.52,高于GPU的21.43。 相似文献
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