轻量化自适应特征选择目标检测网络

在小目标物体检测、多类别物体检测尤其是轻量化检测模型等关键技术研究方面仍面临较大的挑战,基于此,本文提出一种轻量化自适应特征选择目标检测网络.该网络以特征金字塔为基础,提取多尺度图像特征并从空间维度上对特征图进行滤波,从通道维度上自适应地选择特征图中更重要的通道,降低多通道下噪声和干扰对目标特征的稀释作用,减少特征图在...     

动目标图像实时输入与处理微机视觉系统

本文介绍了一种基于微机的动目标图像实时输入与处理视觉系统。采用局部总线设计技术,集输入与处理为一体,使设计达到了单板化,将其直接插入IBM-PC及其兼容机槽内即可构成系统。并采用流水线、并行作业和时间重叠等方法,可将动目标实时从复杂背景中分割出来。通过场控制器,本系统可一边输入,一边运算,进行实时图像加减、特征提取、边缘检测和二值化运算等;多种运算方式使本系统在尽可能大的空间范围内跟踪动目标。本文提出了“扩展虚存”思想;设计了高速DMA控制器;应用了硬件开窗技术。系统经过运行实验,可满足一般性动目标的分割与跟踪。     

基于自适应3D－Hough变换方法估计三维物体的位置参数

本文提出一种基于３Ｄ－Ｈｏｕｇｈ变换检测深度信息图像中平面特征及估计三维物体位置参数的新算法．利用３Ｄ－Ｈｏｕｇｈ参数空间中位移和旋转相分离的特征，多层次地估计物体的位置参数．因为该算法直接从输入的深度信息图像获得几何特征，所以该算法具有较好的鲁棒性．     

基于可变形上下文感知网络的多尺度仪表检测

针对复杂背景下多尺度仪表设备检测面临较大挑战的问题,提出一种基于可变形上下文感知网络的仪表检测方法。针对工业环境干扰较多、小目标容易漏检的问题,设计了一种新颖的特征金字塔结构;通过引入可变形上下文信息、自适应扩展感受野,多尺度层级的空间和语义信息得到充分利用,有效提升检测效果并降低虚警率;对通用的检测头进行改进,预测额外的定位置信度来抑制低质量的检测框,使得目标框的回归更加精准。基于构建的仪表检测数据集验证了提出方法的有效性。实验结果表明,相比于基准网络,提出的方法在检测效果上有显著的提升。     

通用矩阵与矢量模板类的分析与应用

基于面向对象技术定义了矩阵和矢量两种模板类,利用运算符重载实现了矩阵,矢量和数之间的常规运算,对于具有不同特性的矩阵,采用了节省的贮存方式,并实现了不同贮存方式下矩阵相互之间的计算,表明所建立的模板类具有通用性,所开发的代码可重复利用率高,而且易于维护和扩充。     

PC机与单片机串口通信模型的设计与实现

运用面向对象方法和多线程技术 ,设计了一个在Windows平台上通过PC机串口与单片机通信、实现对单片机进行监控的通信模型 .该模型把通信过程从业务处理中分离出来 ,形成一个单独的通信层 ,做很小的修改就能够很方便的移植到不同的应用系统中 ,具有很好的扩展性 .同时 ,模型中利用多线程技术设计了一个串口监视的线程 ,能实时的监视串口状态和数据 ,因此具有很好的实时性 .该模型已经成功地应用在“加油站管理系统”等实际应用系统中 .     

基于FPGA的SSD目标检测硬件加速器设计

设计了一种基于FPGA的目标检测算法的硬件加速器, 采用循环分块和循环展开的方式来优化卷积池化循环, 可以以任意并行度进行卷积和池化计算。使用一种基于AXI总线的数据重排序方式, 在不带来额外硬件资源开销的情况下, 对特征图进行重排序, 可以降低数据传输时间。将该硬件加速器部署至Xilinx ZCU 102开发板进行验证, 结果表明SSD算法前向推理性能为534.72 GOPS, 推理时间为113.81 ms。     

OpenGL图形库面向对象的改造

MFC的视图没有提供直接的OpenGL操作支持.在分析OpenGL特点的基础上,提出一套方法,将OpenGL的各种功能进行适当改造后封装到视图的派生类中,使OpenGL支持面向对象编程,而支持MFC调用,易于开发出功能强大的真实感显示图形平台.此方法可供图形编程人员借鉴.     

基于CORBA的多Agent分布框架模型ADA

首先指出了目前CORBA存在的问题,进而提出了一种基于CORBA的多Agent分布框架模型ADA,并对其中的关键技术进行了具体分析,该模型结合了CORBA 技术和多Agent 技术的优点,弥补了对方的不足之处,因此该模型具有广泛的适用性和良好的应用前景.在此模型基础上,给出了具体的应用实例,进一步说明了该模型的可行性和有效性.     

JDO持久化技术应用于Struts框架的模型

为了将JDO技术的对象持久化优势蕴涵于Struts框架中以便于进行高效的Web应用开发,探讨论证了把JDO对象持久化技术运用于Struts框架的可行性,提出了一个多层体系结构模型.