基于HSV颜色模型和形状特征的交通标志检测算法研究

交通标志检测是无人驾驶的重要组成部分,如何快速准确检测出交通标志对无人驾驶有重要的作用。本文提出一种基于HSV颜色模型和形状特征提取共同检测交通标志的算法,通过HSV颜色模型的特定颜色阈值,从实景图中找出感兴趣区域,然后对其进行形状特征判断以确定目标区域。最后进行实际道路环境测试,该算法能在复杂背景中准确地检测出交通标志区域。     

自然场景下三角形交通标志的检测与识别

根据三角形交通标志的颜色和形状特征,提出了一种适用于自然场景下三角形交通标志的检测与识别方法. 该方法首先利用颜色分割粗略提取标志区;其次提取标志区轮廓边缘和直线拟合,确定三角形标志的3个顶点,精确检测出完整的三角形标志区;最后设计一种分块特征提取方法对检测出的三角形标志和所有参考三角形标志进行特征提取,通过特征匹配识别出三角形交通标志类别. 实验结果表明,所提出的检测与识别方法能更有效地识别自然环境中三角形交通标志方法,且适用性强.     

综述“互联网+”时代下网络安全异常检测技术

近年来,以移动通信、大数据、云计算等新技术为基础,传统行业为内容,互联网为载体,经济发展进入了"互联网+"时代。"互联网+"给人们带来直接的经济和社会效益的同时,也带来了关键性问题——网络安全问题。基于此,介绍已有的网络安全检测模型和算法,以及这些检测技术的优点和缺点,在此基础上优化和研究新的模型和算法,以更好地维护和加强网络安全建设。     

汽车检测维修问题及发展前景分析

目前,汽车检测维修中存在一些问题和不足,给汽车主的生命安全带来严重威胁,并影响汽车检测维修技术的发展前景。因此,本文就汽车检测维修存在的问题和汽车检测维修技术的发展前景这两方面进行详细的分析和探讨,深入的了解当前的汽车检测维修市场环境。     

谈视觉工效在公路交通标志设计中的应用

一、前言 随着我国公路建设事业的快速发展,人们在享受着便捷交通的同时,居高不下的交通事故给人们的生命财产带来巨大的安全隐患.实践表明,合理地设计和设置交通标志,可以大幅度减少安全隐患.下面,笔者就交通标志的合理设计,从工效学的角度做简单探讨.     

谈视觉工效在公路交通标志设计中的应用

一、前言 随着我国公路建设事业的快速发展，人们在享受着便捷交通的同时，居高不下的交通事故给人们的生命财产带来巨大的安全隐患。实践表明，合理地设计和设置交通标志，可以大幅度减少安全隐患。下面，笔者就交通标志的合理设计，从工效学的角度做简单探讨。     

一种基于视频的人脸检测及识别方法

基于视频的人脸检测及识别是一个比较热门的研究方向。本文使用了一种方法对视频中的人脸进行检测。在收集检测后的人脸模型后,本研究训练了一个轻型的深度神经网络模型,并使用该模型来进行人脸识别。试验结果表明,该模型可以较为高效地检测出人脸。     

基于注意力机制与YOLOv5s的轻量化农作物害虫检测方法

为解决在自然环境中人工检测害虫精度低、速度慢的问题,提出了一种基于注意力机制与YOLOv5s的轻量化目标检测算法．首先,使用Ghost卷积替换YOLOv5s中的普通卷积,得到轻量化的主干特征提取网络．其次,在YOLOv5s中加入加权双向特征融合机制,从而实现高效的双向交叉连接和多尺度特征融合．最后,在主干网络中加入坐标注意力机制,从而增强网络模型对位置信息的关注．与原YOLOv5s算法相比,新算法在IP102农作物害虫检测数据集上的平均精度均值提升了2.1%,模型参数量和计算量分别减少了44.6%和44.3%,检测速度为64.8FPs．实验结果表明,基于注意力机制与YOLOv5s的轻量化目标检测算法不仅提升了农作物害虫检测精度,而且显著降低了模型参数量和计算量,能够满足农作物害虫检测的应用需求．     

水泥检测中安定性的时效问题

<正>在土建过程中,使用了安定性不合格的水泥会给工程带来极大的隐患。因此,准确的检测和判定水泥的安定性是否合格在水泥检测过程中是极其重要的。但是,有时也会出现这样的情况,同一批次的水泥在第一次送     

基于极坐标分区LBP的交通标志识别方法

为了突出交通标志的空间结构分布特征,提出一种基于极坐标分区局部二值模式的特征提取算法.对国际公开交通标志识别数据库GTSRB的43类交通路标中共计12 630张测试图像进行仿真实验,实验结果证明了该算法是有效的.     

配电网静止同步补偿器无功检测方法的研究

无功检测方法是实现配电系统静止同步补偿器(DSTATCOM)功能的核心环节,研究论述了系统的发展状况,将DSTATCOM的工作原理从电路结构上进行了分析,并基于等值电路建立了其数学模型.在无功检测环节中,电网电压的同步信号通过相关算法来提取,可以有效地避免电网电压谐波分量对检测方法精度和准确性的影响.结果表明:采用的相关算法实现了无功功率的检测,测试结果与电力分析仪误差在4.2%左右,说明了新检测方法的正确性和准确性.     

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。     

基于改进YOLOv4的虾苗智能识别算法研究

近年来,虾类养殖发展迅速,已经成为我国水产养殖中的新型支柱产业,给国家及养殖企业带来了巨大的经济与社会价值.在对虾类进行养殖的过程中,对虾苗进行识别和数量统计为虾苗运送销售、科学喂养虾苗、挑选优质虾苗等环节提供了强力支持.因此,对虾苗进行智能识别与统计对虾类养殖业具有很重要的现实意义.但是,因虾苗图像存在反光、虾苗个体...     

入侵检测系统及其前瞻性

介绍入侵检测系统(IDS)的基本概念和通用模型,指出入侵检测系统中存在的问题和不足,并对入侵检测系统的发展趋势做了分析.     

基于YOLOv5s改进的口罩佩戴检测算法

由于新型冠状病毒肺炎的爆发，口罩成为人们日常生活中必需品。为了识别与检测人们是否佩戴口罩，提出了一种基于改进的YOLOv5s口罩佩戴检测算法。通过在YOLOv5s主干网络引入改进的自适应的协调注意力机制模块(Coordinate attention-activate or not, CA-A)提升网络的特征提取能力，解决了错误检测和漏检的问题。以新的损失函数AD-CIoU代替CIoU损失函数，作为回归损失函数，提升了边界框的定位精确度。实验表明，与原始模型算法相比，所提出的模型算法平均精度mAP值达到96.1%,提升了1.7%,具有较好的检测精度，可以满足目标检测应用需求。     

基于YOLOv3算法的盲道识别研究

世界卫生组织统计的数据显示,全球失明人数超过3600万,且有逐年递增的趋势.对于视障人群而言,其出行十分不便,并且现有的盲道识别算法大多是基于颜色和纹理,检测速度较慢,不能很好地解决盲人出行难的问题.为此,本研究提出一种基于YOLOv3网络模型的盲道识别算法.笔者使用LabelImg工具对收集到的数据进行标注,再将标注...     

基于深度学习的车检图像多目标检测与识别

为了实现快速和自动的车辆外观检测,提出一种基于深度学习的车检图像多目标检测与识别方法。首先,采用轻量级神经网络YOLOv3实现车检图像中车头、轮胎、车牌及三角形标志的检测与识别;其次,采用多任务级联卷积神经网络实现车牌4个关键点定位;再次,利用车牌4个关键点坐标,结合目标车牌图像高宽先验,通过透视变换对车牌进行校正;最后,设计卷积神经网络实现车牌底色分类,同时设计卷积循环神经网络,实现车牌字符识别。实验结果表明,在816×612的车检图像上,该方法中端到端的多目标检测与识别的平均精度达98.03%;为便于在车检场景下应用该模型,利用阿里巴巴推理引擎将模型部署到CPU端,使多目标检测与识别的平均速度达10帧/s,从而满足车检的应用需求。     

基于C8051F340的芯棒连续镀铬生产线辊道异常检测装置的设计及应用

镀铬是限动芯棒生产的最后一道工序,一般采用行进式连续镀铬工艺,由变频器驱动多台电机经减速机构后带动辊道完成工件的缓慢进给。进给异常会造成镀层不均匀甚至起皮等严重质量问题,给企业带来重大损失。装置对辊道的行进进行检测,对驱动电机的状态进行辅助检测,提供显示和故障报警功能,解决了进给异常问题。     

剩余电流检测电路浅析

目前市场上所使用的剩余电流(漏电流)检测装置,包括带漏电检测插头,剩余电流断路器等,都存在安装困难、动作部位机械寿命短等问题,给用户的使用带来极大的安全隐患。而如果在机组内部pcba主控板上辅配漏电检测电路,两者结合,将会很大程度上提升产品安全性能。本文介绍了一种剩余电流检测电路及其在空调设备上的应用。     

模糊化疑似网络入侵中行为确定的方法与设计

针对网络入侵判断过程出现模糊化、检测结果不理想的问题,提出一种引入多层模糊逻辑模型的模糊化疑似网络入侵行为的检测方法.先要保证每一个数据项的取值处在同等区间内,设计一种多层模糊入侵判断逻辑规则,以自适应和容错性作为约束条件,通过求解多层模型的反馈解,完成对疑似网络入侵行为的确定与检测.实验结果表明,采用改进算法进行模糊化疑似网络入侵行为的检测,能够提高检测的准确性,减小误报率,满足实际的检测需求.