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计算机视觉

  • 基于 StarGAN的人脸表情数据增强研究
    关键词： 计算机视觉; 表情生成; 数据增强; StarGAN; 注意力机制中图分类号：TP18        文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）34-0009-04开放科学（资源服务）标识码（OSID） ：0 引言人脸表情往往比语言可以传达更准确真实的信息，对于人脸表情的研究最早可以追溯到20世纪60年代，Ekman等[1]科学家将观察人脸表情运用到心理学领域，他们建立了基本的7种表情分类，为后继的研究奠定了基础。当下利用深度学习方法

    电脑知识与技术 2023年34期2024-01-24

  • 基于百度飞桨平台的计算机视觉课程改革与实践
    摘  要：计算机视觉是当前计算机和人工智能领域的热门方向，但前沿课程内容在算法、算力和数据方面的需求，使得传统授课模式无法满足对当前学生实践能力培养的需求。在教育部产学合作协同育人的背景下，该文从课程核心内容、前沿技术扩展、先进实验设计和考核方式改革等多方面，开展课程的革新与探索，并在实际教学活动详解的基础上，验证教学质量和学生综合能力的提升，为计算机视觉相关课程提供参考。关键词：计算机视觉；飞桨平台；新工科；产学合作；协同育人中图分类号：G642   

    高教学刊 2024年2期2024-01-18

  • 基于航拍图像与改进U-Net的建筑外墙裂缝检测方法
    航拍图像与计算机视觉的裂缝检测方法。使用无人机绕建筑物航拍采集裂缝图像，并构建裂缝数据集；优化U-Net模型以解决细长裂缝分割不连续、复杂背景下裂缝漏检及背景误检的问题。将模型编码网络替换为预训练的ResNet50以提升模型特征表达能力；添加改进的多孔空间金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）模块，获取多尺度上下文信息；采用改进的损失函数处理裂缝图像正负样本分布极度不均的问题。结果表明：改进的U-Net模型解决

    土木建筑与环境工程 2024年1期2024-01-03

  • 基于图像分割与轨迹追踪的室内饰面施工进度智能评估方法
    信息模型；计算机视觉；室内施工；施工进度；图像分割；轨迹追踪中图分类號：TU767；TU17     文献标志码：A     文章编号：2096-6717（2024）01-0163-10Intelligent evaluation method of indoor finishing construction progress based on image segmentation and positional trackingLU Yujiea，b，c，

    土木建筑与环境工程 2024年1期2024-01-03

  • 用于农作物种植信息提取的图像分割技术研究进展
    深度学习；计算机视觉中图分类号：S771.8 文献标志码：C DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2023.17.020农作物种植面积是制定农业政策和优化农作物种植结构的重要依据，快捷、准确地获取农作物种植面积对保障粮食安全和国家经济发展具有重要意义[1-2]。传统的农作物种植面积监测方法大多依赖于现场目视解译，监测时效性和精确性较差。遥感技术凭借其快速、无损、大范围等优点已广泛应用于农作物种植信息监测。随着传感器技术的快速进步，无

    南方农业·上旬 2023年9期2023-12-13

  • 地震信号中干扰噪声自动识别算法
    神经网络；计算机视觉；噪声检测中图分类号：TP311     文献标识码：A   文章编号：2096-4706（2023）14-0080-05Automatic Identification Algorithm for Interference Noise in Seismic SignalsWU Zeyong， YUAN Jing（Institute of Disaster Prevention， Langfang  065201， China）Abst

    现代信息科技 2023年14期2023-09-06

  • 基于计算机视觉技术的乒乓球技术动作AI评分系统研究与设计
    人工智能）计算机视觉技术设计乒乓球技术动作AI评分系统。该系统结合广东科学技术职业学院乒乓球精品课程建设，以乒乓球八个基本技术动作构建AI模型，使用目标检测、姿态估计、动作识别算法对学生的实际动作进行AI评分。实验结果表明，使用乒乓球技术动作AI评分系统有利于开展个性化教学，提高了教学效率，还能支持远程教学，可以在乒乓球教学中推广应用。关键词：乒乓球;技术动作教学;动作AI评分;计算机视觉;人工智能中图分类号：TP27.4 文献标志码：A0 引言（Intr

    软件工程 2023年8期2023-08-20

  • 基于深度学习的车辆目标检测算法综述
    神经网络 计算机视觉1 引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术在计算机视觉领域中得到了广泛的应用。车辆目标检测一直是计算机视觉领域中一个极具挑战性的问题，具有广泛的应用前景。传统的方法往往需要手工提取特征并构建分类器来实现车辆目标检测，这种方法容易受到环境变化的影响，并需要大量的调整和优化。近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的车辆目标检测算法在准确率和处理速度方面都取得了很大的提升，逐渐成为研究的热点。图1展示了目标检测算法的发展历程。

    时代汽车 2023年15期2023-08-07

  • 基于计算机视觉的沙糖橘果皮光滑指标检测
    要  使用计算机视觉系统提取沙糖橘果皮正面图像，构建有效的图像采集方法、预处理方法、分割方法。从目标区域图像中提取6个与品质密切相关的果皮纹理特征信息用来分类识别果皮光滑，使用单一方差参数配合参数区间分类的方式正确率较低，为76.3%；进而以果皮6个灰度纹理特征开展MLP模型设计和训练，使用训练后的模型进行分类检测。在实测一定数量的果皮得出分类检测结果的基础上，进行系统设计的可行性验证。结果表明，基于3层的BP神经网络模型，设计6-8-2BP网络结构，分类

    安徽农业科学 2023年5期2023-07-04

  • 利用计算机视觉识别人行桥时变模态参数
    人行桥; 计算机视觉; 时变结构; VMD引 言近年来，随着新型、高强建筑材料在结构中的广泛应用和结构造型要求的提高，更多轻质、低频、阻尼小的人行结构出现，人致振动已成为结构设计中不可忽略的问题［1］。对于轻质结构，存在行人?结构相互作用问题，往往会因为行人步频与结构基频接近而产生共振现象，而忽略行人?结构之间的相互作用，会导致计算结构基频的结果与实测值偏离［2］，因此识别行人?结构时变系统模态参数具有重要意义。目前，国内外对行人?结构相互作用的时变系统展

    振动工程学报 2023年1期2023-06-30

  • 基于手势识别的智能家居人机交互系统
    手势识别；计算机视觉；人机交互；物联网；Zigbee中图分类号：TP391        文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）13-0105-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）0 引言近年来，随着人工智能、机器视觉等领域的高速发展，手势识别技术在人机交互、AR等领域取得了不错的成果。目前，手势识别技术是当下非常流行的一种人机交互技术，这种技术提供给用户便捷、灵活的交互方式，面向智能家居的手势控制方式又具有操作简单、人机交互友好等优

    电脑知识与技术 2023年13期2023-06-25

  • 基于空间注意力的图像分类网络研究
    深度学习；计算机视觉；图像分类中图分类号：TP391.4    文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2023）02-0098-03Research on Image Classification Network Based on Spatial AttentionXU Haiyan， HAO Pingping（Shandong Huayu University of Technology， Dezhou  253034， China）Abstr

    现代信息科技 2023年2期2023-06-22

  • AI绘画的艺术属性与创作实践探究
    AI绘画；计算机视觉；艺术创作工具中图分类号：TP18；J204 文献标识码：A 文章编号：1004-9436（2023）02-0-03人类对生活情感的记录和表达是本性，而科技的发展一直影响着人类看待世界的方式。近年来，人工智能技术不断更新迭代，吸引了大量艺术家的关注，相关研究者也开始探索人工智能技术在艺术创作方面的应用。此外，艺术展示场所出现的人工智能艺术创作产品，其是否称得上是艺术品，各种观点也层出不穷，吸引着人们对AI绘画这一新兴技术和艺术相结合的产

    艺术科技 2023年2期2023-06-22

  • 红外-可见光图像融合的全天候目标追踪方法
    关键词： 计算机视觉； 孪生神经网络； 图像融合； 目标追踪； 红外图像； 可见光图像中图分类号：TP399          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2023）06-96-07All-weather tracking method based on infrared-visible image fusionMa Zhejie， Wang Yulin， Li Ping（Department of Computer Scienc

    计算机时代 2023年6期2023-06-15

  • 基于计算机视觉的苹果树果实缺陷探测研究
    ，文章根据计算机视觉技术苹果分级研究现状，结合实际需要探讨一种能够对苹果进行分选的检测系统，并对R通道方法进行简单的介绍，同时对检测系统的应用效果进行试验。结果显示，这种算法具备可行性，可以取得良好的应用效果。基于此，文章以苹果树发病时叶片颜色、纹理呈现的差异作为依据，巧妙地使用计算机视觉技术，研发出一套可以诊断苹果树病害的检测系统。关键词：计算机视觉；苹果分级；检测系统；应用效果中图分类号：TP39  文献标志码：A0 引言苹果树病害控制的科学方法是在苹

    无线互联科技 2023年2期2023-06-15

  • 计算机视觉课程综合教学案例设计与实践
    要：针对计算机视觉课程核心知识点分散、较难以掌握的问题，设计并实践综合性教学案例“环视系统构建及基于环视的语义信息提取”。以此案例为载体，讲授相机模型、相机标定、几何变换和深度学习等知识点，让学生在实践中学习、在学习中实践。该案例的有效性已在同济大学的教学实践中得到充分验证。关键词：计算机视觉；教学案例；实践教学；环视系统；核心知识点Abstract： To solve the problem that the knowledge points of c

    高教学刊 2023年16期2023-06-04

  • 聚类Anchor参数与边界框损失优化的室内人群检测
    LOv3；计算机视觉中图分类号：TP391.4 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）03-0030-041 概述随着机器学习和计算机视觉技术的发展，人们对视频监控的智能化水平的需求逐步提高，其中的人群自动计数有着重要的社会意义和市场应用前景，如公共安全、应急疏散等领域[1-2]。本文主要针对教室人群的精确检测统计问题，在YOLOv3[8]检测框架下展开研究，为室内人群智能化监控提供支持。检测场景设定为室内人群，以教室和会议室人员检测统计为

    电脑知识与技术 2023年3期2023-05-30

  • 基于机器视觉的沙糖橘果皮破裂和缺陷检测
    件相结合的计算机视觉检测分类系统。该系统采用单CCD和LED环形光源，通过计算机协作，利用计算机视觉系统提取沙糖橘果皮的正面图像，构建了有效的图像采集方法、预处理方法、颜色模型和分割方法，采用傅里叶变换、高频滤波、形态学（方案）和分类树等方法对沙糖橘的表面缺陷进行研究，并为实际的自动化应用找到更准确和更合适的方法。结果表明，該方法的可靠性和稳定性优于传统的单一形态学的识别方法。关键词 果皮；计算机视觉；图像处理；智能分级；傅立叶变换；分类树中图分类号 S1

    安徽农业科学 2023年9期2023-05-29

  • 基于ResNet模型的玉米叶片病害检测与识别
    智慧农业；计算机视觉中图分类号：TP391.41 文献标志码：A文章编号：1002-1302（2023）08-0164-07基金项目：国家自然科学基金面上项目（编号：31772206、31972274）；中国高校产学研创新基金新一代信息技术创新项目（编号：2020ITA03012）。作者简介：熊梦园 （1998—），男，湖北枝江人，硕士，主要从事计算机视觉技术应用研究。E-mail：2021710574@yangtzeu.edu.cn。通信作者：詹 炜，博

    江苏农业科学 2023年8期2023-05-23

  • 基于Transformer的目标检测研究综述
    mer； 计算机视觉； 深度学习中图分类号：TP391          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2023）05-06-05Summary of research on target detection based on TransformerLiu Yujing（Information Science and Engineering， Shanxi Agricultural University， Taigu， Shanxi

    计算机时代 2023年5期2023-05-14

  • 面向中学生的人工智能算法教学探究
    授人工智能计算机视觉算法的教学方法，总结了计算机视觉算法教学的要点和技巧。作者选取了计算机视觉中的经典任务物体识别作为探究对象，以花朵的物体识别为例，通过将物体识别算法拆分为不同的步骤，根据学生的数学、物理、信息技术的知识背景，选择重点进行教学并设计教法。该物体识别算法被分为颜色空间转换、色调降维、圆圈算法、验证等四个步骤，通过与学生日常学习、生活、娱乐的例子相结合，将抽象的算法问题趣味化、实例化、活动化，取得了良好的教学效果，为人工智能算法的教学提供了生

    中小学信息技术教育 2023年4期2023-04-20

  • 基于深度学习的两阶段目标检测算法综述
    目标检测是计算机视觉的重要研究方向之一，旨在准确识别图像中目标的位置和类别，因其较高的准确性，受到研究人员的广泛关注。近年来，计算机技术快速发展，相对于传统的目标检测算法，基于深度学习的目标检测算法的优势逐渐凸显，该算法精度高、实时性好。本文介绍了几种经典的两阶段目标检测算法，对其优缺点进行了比较，并对未来两阶段目标检测算法的发展进行了展望。关键词：深度学习；目标检测算法；技术演变 ；计算机视觉引言自计算机诞生之时，研究人员就在思考如何使计算机变得智能。如

    互联网周刊 2023年5期2023-03-10

  • “计算机视觉”课程思政教学研究
    。本文以“计算机视觉”课程为例，旨在探讨研究生课程思政面临的挑战，以及如何提炼思政元素并有机融入专业教学过程中。1 开展“计算机视觉”课程思政面临的挑战“计算机视觉”课程是安庆师范大学软件工程专业硕士研究生的一门专业核心课程。该课程融合了人工智能、深度学习、高等数学、机器学习，乃至神经生物学等不同领域，是一门高度交叉的学科，是我校软件工程专业数据感知与可视计算研究方向重要的课程支撑。基于深度学习技术，该课程主要培养研究生解决图像识别、检测与分割、可视化理解

    安庆师范大学学报(自然科学版) 2022年4期2022-12-27

  • 基于CenterNet的车辆姿态识别研究
    度，实验以计算机视觉识别技术为基础，提出了一种基于CenterNet的车辆姿态识别方法。首先使用在车辆正常行驶道路拍摄的高清图片模拟行车记录仪所拍到的每帧图像;然后，用CenterNet网络模型进行特征提取;最后，特征网络用回归的方式，输出一个四元数，来描述车辆具体的位置信息和姿态信息。实验结果表明，此方法能有效检测出图片中车辆姿态信息。关键词：计算机视觉;车辆姿态识别;四元数;CenterNet中图分类号：TP18      文献标识码：A文章编号：10

    电脑知识与技术 2022年20期2022-08-29

  • 工业场景下AI质检关键技术及平台架构研究
    。关键词：计算机视觉;机器学习;深度神经网络;工业质检;MEC;容器化中图分类号：TP391.4       文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）05-0149-04Research on Key Technology and Platform Architecture of AI Quality Inspection under Industrial SceneZHOU Hua， ZHENG Rong， XIAO Rong（Shangh

    现代信息科技 2022年5期2022-07-10

  • 基于ResNet网络与离散变分自编码器的精细轮廓检测方法
    自编码器;计算机视觉;交叉熵损失函数中图分类号：TP391.41      DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2022.03.0020    引言在计算机视觉领域中，轮廓检测作为一项基础视觉任务，旨在检测自然图像中具有视觉显著性的轮廓。对于一些高级的视觉任务，如目标检测[1]、目标跟踪[2]、光流检测[3]以及图像分割[4-5]等，轮廓检测通常是其基础或作为其辅助，轮廓信息的质量直接影响了这些任务的性能。为了更好地服务于这些高

    广西科技大学学报 2022年3期2022-07-08

  • 数字图像修复方法研究进展
    图像修复;计算机视觉;自编码网络中图法分类号：TP391.4           文献标识码：A文章编号：2096-4706（2022）04-0038-03Research Progress of Digital Image Inpainting MethodsWANG Ke（College of Physics and Information Engineering， Fuzhou University， Fuzhou  350108， China）Ab

    现代信息科技 2022年4期2022-07-07

  • 基于融合编码算法的图像去雾方法研究
    神经网络;计算机视觉1.引言在有雾或烟雾的复杂环境中拍摄的图像可能质量较差，包括能见度、对比度、锐度等指标都较差，这是大气粒子的反射、折射和散射的综合光学效果。通过图像去雾技术来对这种环境中拍摄的图像进行增强，是自动驾驶和视频监控等领域研究的热点问题。目前的图像去雾方法主要包括传统方法和深度学习方法，传统方法又可以分为基于数学模型的方法和基于物理模型的方法。对模糊图像或弱视觉场景的一些研究表明，人类视神经系统通常提取场景的主要轮廓，并添加颜色等其他特征，然

    科技研究·理论版 2022年11期2022-07-07

  • 基于深度学习框架YOLOV5行人跟踪及车辆检测
    目标检测在计算机视觉方向的研究有着不凡的研究，目前目标检测算法可以分成3类：传统的目标检测算法：Cascade + HOG/DPM + Haar/SVM;候选区域/框 + 深度学习分类：R-CNN  SPP-net YOLO/SSD/DenseBox 等方法。其中在YIOLO模型中YOLOV5上提出了目標检测算法，研究表明，较传统目标检测算法而言。该算法在目标检测上有着更高的精确度。关键词：目标检测算法;计算机视觉;深度学习;YOLO模型一、概述近几年，我

    客联 2022年4期2022-07-06

  • 液压支架护帮板工作状态智能识别
    深度学习和计算机视觉的算法，可采用融合幅度信息的光流直方图（Histograms of Oriented Optical Flow，HOF）提取运动特征。实验结果表明：算法的准确率达到88.69%、精确率达到79.08%、召回率达到76.16%、F1_score值达到76.53%，fps值达到18帧/s，验证了该算法的可行性和有效性。关键词： 液压支架护帮板; 光流直方图; 运动识别; 计算机视觉; 煤矿作业中图分类号：TP391.41         

    计算机时代 2022年6期2022-06-21

  • 基于计算机视觉的无人机目标检测算法综述
    目标检测。计算机视觉技术早在20世纪90年代就已经开始应用于无人机领域，早期受限于微处理器较差的运算能力，相关算法虽然有一定的优化但总体上发展缓慢。经过几十年的发展，目前随着处理器运算能力的显著提升，利用计算机视觉相关技术解决无人机应用中的问题显得更加得心应手。关键词：计算机视觉;无人机;目标检测;引言随着无人机在军用及民用领域的广泛应用，以无人机为平台的图像获取和处理技术在军事、交通、物流和摄影等诸多领域得到快速发展。基于无人机视觉的多目标跟踪技术已成为

    新视线·建筑与电力 2022年4期2022-06-08

  • 计算机视觉及网络领域中人工智能的运用研究
    要：在当前计算机视觉和网络领域中融入人工智能技术本身的优势较为突出，不仅可以促进计算机视觉和网络领域的稳定发展，还有助于满足人们当前的使用需求，使人工智能技术应用效果能够得到全面增强，因此在实际工作中需要相应对人工智能技术的深入性开发，符合计算机视觉以及网络领域现代化的发展需求。关键词：计算机视觉;网络领域;人工智能技术;应用 在计算机视觉和网络领域中融入人工智能技术时需要掌握对人工智能技术与计算机视觉及网络领域的契合点，并且根据以往发展中所存在的问题融

    客联 2022年3期2022-05-31

  • 基于距离感知自上而下的多人三维姿态估计
    姿态估计是计算机视觉领域的一个热门研究方向。人体姿态估计的技术发展已有一段时间，相关的方法已经提出比较多，这些方法基本都局限于单人的三维姿态处理。在大多场景下，三维运动形态呈现多人交互的情况，所以多人姿态估计的问题需要处理。随着深度学习的理论发展，该文提出基于距离感知自上而下深度学习，处理多人三维姿态估计的问题。关键词：计算机视觉;多人三维姿态估计;深度学习中图分类号：TP391.41      文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）11-

    电脑知识与技术 2022年11期2022-05-31

  • 基于元学习的图像翻译算法
    翻译是目前计算机视觉领域一个比较重要的方向，其目标旨在学习两个不同图像域之间的映射，同时保留原始图像的特征和语义。当今，无监督学习的图像翻译利用生成对抗网络和比较多的训练数据能够取得不错的性能。但现有的图像翻译模型是采用一种一次性的方式形成，其中忽略了训练过程的学习经验，所生成的模型只能适用于特定的领域，不能适应一个未知的领域。该文在循环一致性生成对抗网络的研究基础之上，尝试从元学习的角度来处理这一类问题。关键词：循环一致性生成对抗网络;元学习;图像翻译;

    电脑知识与技术 2022年22期2022-05-30

  • 基于计算机视觉的健康监测系统的设计与实现
    文章采用了计算机视觉的方法，通过检测虹膜上的特征，观察虹膜各反射区的变化，从而了解身体的健康及状态改变，实现人体亚健康状况的检测，从而早预防早治疗。关键词：虹膜特征检测；人体健康监测系统；图像处理；计算机视觉中图分类号：TP391      文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）31-0017-021 引言虹膜诊断学[1]就是一种通过检查虹膜纹理特征判断人体内部器官的潜在问题和病变的方法。由于虹膜上有人体脏器的各种反射区，因此可以通过检测虹

    电脑知识与技术 2022年31期2022-05-30

  • 基于计算机视觉的车道识别及驾驶状态监测方法
    朋关键词 计算机视觉 车道识别 驾驶状态监测1引言近年来，随着社会经济的不断发展，人们生活水平不断提高，越来越多的家庭拥有了汽车。自动驾驶技术的不断发展，使得越来越多的汽车开始装备驾驶辅助系统。采用计算机视觉进行道路识别和驾驶辅助具有成本低、部署快速、效率高等特点。使用OpenCV 对摄像头传回的数据进行实时处理。使用Canny 边缘检测技术和霍夫变换以实现图像的实时处理，Canny 边缘检测采用了高斯模糊来加强对数据处理的精准性，首先进行图像的降噪，然后

    计算机应用文摘·触控 2022年12期2022-05-30

  • 计算机视觉及网络领域中人工智能的运用
    网络技术和计算机视觉领域的应用对人类文明的发展具有一定的促进作用，可以使科学技术更具创新性和现代性，进而使其更好地为人类生活服务。关键词：计算机视觉;网络领域;人工智能运用引言在计算机视觉和网络领域中运用人工智能技术，不仅可以推动社会的健康稳定发展，还能丰富人们的日常生活。社会的不断进步，推动了人工智能技术的快速发展，进一步扩展了人工智能的覆盖范围。人工智能技术促进了各个行业的发展，对我国社会经济的发展具有重要意义。因此，相关研究人员需要跟随时代发展的脚步

    科教创新与实践 2022年4期2022-04-21

  • 高压设备放电紫外图像光斑区域特征提取
    部摄像头和计算机视觉方法定位鼠标指针，校准视觉和激励器空间鼠标移动关联，确定鼠标移动尺度，最终完成相应鼠标动作。案例研究表明该方法具有较高的测试执行准确度，有良好的实用价值。关键词：计算机视觉;测试自动化;鼠标;非侵入式中图分类号： TP311      文獻标识码：AA Computer Vision Based Mouse Input Test Automation MethodZHOU Xu，QIAN Ju（College of Computer S

    计算技术与自动化 2022年1期2022-04-15

  • 基于视觉的位姿计算技术在图书馆中的应用探索
    辉摘 要 计算机视觉技术在产业升级中发挥了重要的作用，是建设下一代智慧图书馆的关键技术，而位姿计算技术是计算机视觉技术重要的研究应用方向。论文首次探索了基于视觉的位姿计算技术在图书馆中的应用，探讨了该技术对图书馆服务的重要意义，并且基于开源框架成功实现了基于视觉的位姿计算技术，将位姿计算系统实际部署在西北工业大学图书馆中。代表性场景的位姿计算结果表明，论文基于视觉的位姿计算技术方法，其位移精度在10厘米以内，角度精度在2度以内，定位平均耗时约为50毫秒，位

    新世纪图书馆 2022年3期2022-04-02

  • 融合人体姿态估计和目标检测的学生课堂行为识别
    检测;  计算机视觉;  深度学习中图分类号： TP391.1    文献标志码： ADOI：10.3969/j.issn.1000-5641.2022.02.007Recognition of classroom learning behaviors based on the fusion of human pose estimation and object detectionWANG Zejie1，2 ，  SHEN Chaomin1，2 ，  ZH

    华东师范大学学报（自然科学版） 2022年2期2022-03-31

  • 基于计算机视觉的夜间交通流量统计算法研究
    。关键词：计算机视觉;交通流量统计;YOLOv5s;DeepSORT;智能交通中图分类号：TP391.41;TP393.021文献标识码：A智能交通技术是融合多学科内容的前沿学科[1]，交通流量统计[2]是智能交通技术的重要环节和数据来源，开展这方面的研究具有重要意义。目前，交通流量统计算法分为目标检测、目标跟踪和目标统计三个模块。目标检测[3]是获取交通流信息的第一步，准确的目标检测算法可以大大提高跟踪模块的性能。传统的目标检测方法易受到天气和光线等外界

    青岛大学学报（工程技术版） 2022年2期2022-03-29

  • 基于深度学习的 高中学生课堂坐姿识别研究
    智慧校园;计算机视觉;行为识别中图分类号：G434  文献标识码：A  论文编号：1674-2117（2022）06-0000-04● 引言课堂行为识别是教学领域的重要基本活动，在人工智能教育的应用中，计算机视觉与课堂场景相结合对于智慧校园的信息化和网络化建设具有较大应用价值。该技术的应用一方面可以改善传统课堂和录播系统需要消耗教师大量精力进行观察的问题，减轻评课负担，有利于教师教学方法和教学策略的改进和调整，另一方面也便于学生对自己课上行为和学习状态有更

    中国信息技术教育 2022年6期2022-03-24

  • 基于AWS SageMaker和DeepLens的高校课堂学生问题行为检测方法研究
    计算技术在计算机视觉应用中更具有成本效益、部署灵活的优点，突破传统计算机视觉与硬件结合在日常使用中的困难，能更好地将信息技术融合到高校课堂中。关键词：机器学习;云计算;计算机视觉中图分类号：TP393         文献标识码：A文章编号：1009-3044（2022）01-0113-03教育信息化进入了新的发展阶段，大数据、人工智能、物联网等新兴技术将驱动传统教学理念、模式、内容和方法的改革，推动智慧校园的建设，全面提升教育信息化水平[1-2]。在智慧

    电脑知识与技术 2022年1期2022-03-11

  • 视频目标跟踪综述
    关滤波; 计算机视觉中图分类号：TP399          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2022）01-32-04Overview on video target trackingZhang Feng， Feng Ping（Guizhou University of Finance and Economics， Guiyang， Guizhou 550025， China）Abstract： This paper focuses

    计算机时代 2022年1期2022-01-22

  • 基于计算机视觉的网约车车载智能监控系统研究
    涛关键词：计算机视觉;网约车;车载监控;人脸检测1绪论随着网约车数量剧增，覆盖时段、覆盖区域也大大增加，乘车安全问题逐渐涌现，这告诉我们，现有的安全措施只能“亡羊补牢”，真正的安全是要做到“未雨绸缪”，将伤害控制在危险发生之前。然而某网约车软件内置的一键报警、添加紧急联系人等防范措施在一些受限环境下并不能有效阻止伤害的发生，同时，现阶段的车载监控系统往往只起到事后查证的作用，对正在发生的危险并不能进行智能预警。因而我们亟须一种网约车智能安防监控系统，来对车

    科技风 2021年33期2021-12-24

  • 基于人工智能技术的口罩佩戴检测系统的设计与实现
    。关键词：计算机视觉 深度学习 目标检测 端到端神经网络近年来，随着人工智能的不断发展和机器学习，深度学习领域的不断突破，计算机视觉技术日趋成熟。目标检测，语义分割，动作视觉，三维重建等技术迅速发展起来，并且得到了日益广泛的应用。在抗击新冠肺炎疫情的时代背景下，疫情防控进入常态化时期，我们将深度学习和计算机视觉技术应用到了现实场景中，采用机器视觉中的目标检测技术，进行了口罩佩戴检测系统的开发，并将该系统部署到了上位机上。该系统可以对人群中的人脸是否佩戴口罩

    科学与生活 2021年8期2021-12-22

  • 干扰环境下基于计算机视觉的多目标动位移高精度监测方法
    当前基于计算机视觉的动位移测量研究通常要求高速高分辨率摄像机和理想拍摄环境，以保证测量的性能和精度。然而高速相机成本较高，目标成像需要较高对比度，且实际拍摄过程中环境条件也难以保持稳定，导致应用受限。结合时空上下文算法和光流算法，提出一种无需人工标靶点、鲁棒的多目标位移监测方法，通过智能手机实现干扰环境下的结构多点动位移同步测量。开展悬臂小球模型的扫频实验，检验方法在一定频率范围内的测量效果。其中，使用智能手机对激振小球进行拍摄，并在实验中保留复杂背景和

    振动工程学报 2021年5期2021-12-16

  • 基于计算机视觉停车位分类探析
    此，本文在计算机视觉的基础上，对于汽车的停车位分析以及停车位状态识别的算法、停车位分类分析研究如下。关键词：计算机视觉;停车位;车位状态识别;车位定位引言在汽车行业以及社会经济不断发展的背景下，停车场对停车位的管理问题以及空闲停车位的检测问题成为智能化停车场建设以及智能化停车发展的关键。目前，我国车位识别研究以计数器和传感器、视觉图像为基础，分别从不同的技术角度对如何精准地识别停车场的空闲车位进行分析与研究。在此基础上，本文以计算机视觉为技术切入点，对停车

    科学与生活 2021年25期2021-12-02

  • 基于深度学习的图像超分辨率研究
    的过程，是计算机视觉领域的一个研究热点。近年来，随着图像超分辨率技术理论的不断创新，从传统的插值法、重构法发展到主流的深度学习算法。文中从图像超分辨率的定义出发，梳理了图像超分辨率各个时期的代表性算法，详细介绍了基于卷积神经网络、残差网络与生成对抗网络三个主流的超分辨率模型，并讨论了各个模型的网络结构、学习策略以及损失函数等问题。最后，对图像超分辨率当前的研究情况进行总结。关键词： 图像超分辨率; 深度学习; 神经网络; 计算机视觉中图分类号：TP18 

    电脑知识与技术 2021年30期2021-11-28

  • 基于深度学习的图像超分辨率研究
    的过程，是计算机视觉领域的一个研究热点。近年来，随着图像超分辨率技术理论的不断创新，从传统的插值法、重构法发展到主流的深度学习算法。文中从图像超分辨率的定义出发，梳理了图像超分辨率各个时期的代表性算法，详细介绍了基于卷积神经网络、残差网络与生成对抗网络三个主流的超分辨率模型，并讨论了各个模型的网络结构、学习策略以及损失函数等问题。最后，对图像超分辨率当前的研究情况进行总结。关键词： 图像超分辨率; 深度学习; 神经网络; 计算机视觉中图分类号：TP18 

    电脑知识与技术 2021年30期2021-11-28

  • 基于多视角数字图像的深基坑三维重构研究
    三维重构是计算机视觉方法。本文采用数字图像方法对深基坑进行了三维重构研究，分析了三维重构中SIFT和RANSAC等算法的参数对计算性能的影响，通过选取合适的参数，使得RANSAC算法能够在满足精度要求的前提下速度更快。同时，将计算得到的参数应用于实际深基坑三维重构，既满足了工程精度，又达到了计算速度的要求。关键词：深基坑;三维重构;计算机视觉中图分类号：TU753文献标识码：A文章编号：1003-5168（2021）16-0010-05Abstract：

    河南科技 2021年16期2021-11-28

  • 基于机器视觉的智能图书分拣装置研究设计
    拣;算法;计算机视觉;形状识别0 引言近年来中国重视智能一体化装置建设，从智能无人售卖机到智能无人超市再到智能图书馆，智能化建设逐步发展，但中国现有的智能图书馆建设还存在许多待解决的问题，与国外智能图书馆的建设相比较还存在有一定的差距。我国目前市场上图书分拣系统存在着诸多问题：1.现有得图书分拣装置，容易出现分拣过程中取不出书现象。2.图书馆分拣人员在进行图书分拣系统工作时，如若不注意，可能会造成图书损坏的现象，对图书造成极大的影响，影响读者二次阅读。3.

    科学与生活 2021年18期2021-11-24

  • 电力巡检无人机精准降落方法研究与应用
    垂直定位;计算机视觉;四维速度矢量控制;自适应抗干扰无人机巡检对于提高输电系统巡检效率，降低人力成本和人员安全风险等方面发挥着重要的作用。在巡检无人机整个工作过程中，降落定位是一项非常重要但存在较大干扰的技术难点。传统的无人机降落技术主要包括惯性导航、卫星导航、多普勒导航、地形辅助导航等方法。惯性导航方法不受外界任何信息影响，稳定性好，但定位误差随时间不断积累，因而精度较低;惯性导航方法具备全天候、连续精密定位能力，实时性较好，但易受电磁干扰影响，稳定性较

    计算技术与自动化 2021年2期2021-11-10

  • 基于计算机视觉的医用口罩在线检测系统设计
    了一种基于计算机视觉技术的医用口罩在线检测系统，该系统采用单相机实现了口罩产品的正反面图像采集，采用计算机视觉技术来自动识别口罩的有无，判断耳带缺陷、鼻条缺陷等不良状况，设计了一套医用口罩在线检测软件来实现系统的功能，软件执行结果表明，文章提出的在线检测系统能够有效识别医用口罩的各种缺陷，实现智能化在线检测，提升口罩产品检测质量，节省口罩生产成本。关键词：医用口罩;计算机视觉;品质检测;缺陷检测;颜色定位中图分类号：TP391.4;TP273  文献标识码

    现代信息科技 2021年5期2021-10-19

  • 基于投影函数的人眼检测方法综述
    人眼检测是计算机视觉领域的重要研究对象，也是人脸检测、虹膜分割以及人眼跟踪技术等技术的关键前提条件，广泛应用于各种场景之中。利用投影函数能分析图像特征，提取出图像的关键點，大量的研究表明利用投影函数能有效地检测人眼。文章详细介绍了各类基于投影函数的人眼检测方法原理，分析了其特点，希望能为相关研究人员提供参考。关键词：计算机视觉;投影函数;人眼检测;人眼定位中图分类号：TP391.4   文献编制码：A   文章编号：2096-4706（2021）05-00

    现代信息科技 2021年5期2021-10-19

  • 基于Transformer目标检测研究综述
    目标检测是计算机视觉领域三大任务之一，同时也是计算机视觉领域内一个最基本和具有挑战性的热点课题，近一年来基于Transformer的目标检测算法研究引发热潮。简述Transformer框架在目标检测领域的研究状况，介绍了其基本原理、常用数据集和常用评价方法，并用多种公共数据集对不同算法进行对比以分析其优缺点，在综述研究基础上，结合行业应用对基于Transformer的目标检测进行总结与展望。关键词：目标检测;Transformer;计算机视觉;深度学习中图

    现代信息科技 2021年7期2021-10-16

  • 基于二维运动机械臂的移动设备测试研究
    。关键词：计算机视觉;自动化测试;机器人;非侵入式Abstract：Most of the existing frameworks for automated testing of mobile devices are intrusive to the devices under test. They are difficult to be used on devices with closedsystems. Non-intrusive testing

    计算技术与自动化 2021年3期2021-10-01

  • 卷积神经网络在茶叶分级中的应用
    茶叶分级;计算机视觉;农业信息化;卷积神经网络;图像分类中图分类号：TP391      文献标识码：A文章编号：1009-3044（2021）23-0110-04Abstract：Abstract Objective， accurate， convenient and efficient tea grading is of great significance to maintain the stability of tea market and ens

    电脑知识与技术 2021年23期2021-09-24

  • 基于深度学习的果蝇识别
    。关键词：计算机视觉;果蝇识别;深度学习;YOLO v3Abstract： Drosophila recognition and its population statistic analysis is a useful method for drosophila breakout modeling. Then using corresponding methods to trap and kill drosophila before the outbre

    河南科技 2021年13期2021-09-23

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