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改进YOLOv5s的采煤机滚筒与支架护帮板干涉状态智能识别

作者: 毛清华 胡鑫 王孟寒 张旭辉 薛旭升 来源:煤炭科学技术 日期: 2024-12-09 人气:93
改进YOLOv5s的采煤机滚筒与支架护帮板干涉状态智能识别
针对综采工作面液压支架护帮板处于未收回异常状态导致采煤机滚筒与护帮板干涉问题,提出一种改进YOLOv5s的采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态智能识别方法。运用课题组前期提出的基于边界约束和非线性上下文正则化的去雾去尘方法对视频图像进行清晰化处理,提高综采工作面监控视频图像质量;对YOLOv5s模型进行改进,通过将YOLOv5s主干网络中的普通卷积Conv替换为分类效果更佳的Ghost卷积,减少了模型的参数数量,提高了模型识别速度,同时引入坐标注意力机制,提高了模型对护帮板和滚筒特征提取能力,从而提高模型识别精确率。运用软非极大值抑制算法(Soft-NMS)的锚框筛选方法,减少因护帮板重叠而发生漏检问题。针对采煤机滚筒与液压支架护帮板干涉状态判定问题,提出液压支架护帮板与采煤机滚筒锚框重合度的判定方法。运用本文改进YOLOv5s模型与YOL...

采用视频图像的激光干涉测长技术

作者: 王凤鹏 赵成果 廖志孟 廖志伟 尹真 郭金水 来源:红外与激光工程 日期: 2024-05-10 人气:7
采用视频图像的激光干涉测长技术
为使激光干涉测长仪具有可逆计数功能和良好的抗干扰性能,必须采用移相技术获得两路相位差为90°的信号。为克服传统移相技术的结构复杂、调节困难等问题,在利用迈克尔逊干涉仪产生等厚干涉条纹的基础上,利用希尔伯特变换法对干涉条纹进行移相,确定信号读取位置,从摄像机记录的动态条纹信号中提取出两路相位差为90°的信号,利用反正切相位跳变特征实现可逆计数,从而实现长度的精确测量。实验结果表明,希尔伯特变换移相法适用于激光干涉测长技术,且对干涉条纹间隔和方向没有严格限制,仪器调节使用方便,具有较强的抗干扰能力。

基于SOPC的运动视觉处理系统的设计与实现

作者: 张学志 魏友国 涂望明 田璋 侯彦宾 来源:微计算机信息 日期: 2023-12-08 人气:6
基于SOPC的运动视觉处理系统的设计与实现
在数字视频采集与处理板级系统开发的基础上,本文提出了采用SOPC实现运动视觉处理与控制系统的设计方案。本系统硬件采用StratixlI系列FPGA,软件开发工具包括QuartusII,NiosII5.1IDE,DSP Builder,Mega CoreIP Library5.1和Matlab7.0等。可广泛应用于安防监控、视觉导航、智能交通等众多领域。还预留了标准I/O口用于日后的升级扩展。

应对FPGA/SDI子系统中的高速板布局挑战

作者: Tsun-kit Chin 来源:世界电子元器件 日期: 2023-10-12 人气:11
应对FPGA/SDI子系统中的高速板布局挑战
电视和影院已经进入数字时代。视频图像曾以标准传输率(270Mb/s)传输,后来升级到高传输率(1.485Gb/s),现在已上升到3Gb/s。更高传输率实现了更高分辨率的娱乐图像传输,但同时也使硬件工程师和物理布局设计师面l临着更大的挑战。很多视频系统都采用多功能FPGA和多传输率SDI集成电路,

基于SOPC的运动视觉处理系统设计

作者: 张学志 魏友国 涂望明 田璋 侯彦宾 来源:微计算机信息 日期: 2022-11-14 人气:12
基于SOPC的运动视觉处理系统设计
在数字视频采集与处理板级系统开发的基础上,本文提出了采用SOPC实现运动视觉处理与控制系统的设计方案。本系统硬件采用StratixlI系列FPGA,软件开发工具包括QuartusII,NiosII5.1IDE,DSP Builder,Mega CoreIP Library5.1和Matlab7.0等。可广泛应用于安防监控、视觉导航、智能交通等众多领域。还预留了标准I/O口用于日后的升级扩展。

汽车运行状况图像监测系统的设计

作者: 贾雅琼 来源:今日电子 日期: 2022-05-30 人气:7
汽车运行状况图像监测系统的设计
众所周知,飞机上的“黑匣子”可以记录飞机的飞行情况,一旦飞机失事,找到“黑匣子”就能知道飞机失事的原因。汽车上也可以用类似的装置来记录汽车的运行状况,这正是本文要研究的内容,即记录汽车的图像状况,不仅可以记录汽车运行过程中行驶前方或汽车周围的视频图像,而且也可记录汽车静止时前方或周围的视频图像。

视频图像中运动目标检测算法研究

作者: 杨劲 郭宏晨 来源:机械工程师 日期: 2021-01-14 人气:169
视频图像中运动目标检测算法研究
视频图像中运动目标的检测一直是视觉分析的研究热点之一,应用广泛。文中主要针对静态背景下即摄像头固定的情况下,提出一种基于高斯模型的背景差分法来实现运动目标的检测。算法首先建立混合高斯背景模型,然后再利用背景差分法提取运动轮廓,最后通过后续的形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明,该算法不仅能够检测到运动目标,而且检测效果得到了提高。
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