基于改进YOLOv5的雾霾环境下船舶红外图像检测算法

从监控图像中准确检测船舶对于港区水域船舶交通智能监管具有重要意义。为解决雾霾条件下传统YOLOv5目标检测算法对船舶红外图像检测准确率低、小目标特征提取能力弱等问题,提出了基于Swin Transformer的改进YOLOv5船舶红外图像检测算法。为扩大原始数据集的多样性,综合考虑船舶红外图像轮廓特征模糊、对比度低、抗云雾干扰能力强等特点,改进算法提出基于大气散射模型的数据集增强方法;为增强特征提取过程中全局特征的关注能力,改进算法的主干网络采用Swin Transformer提取船舶红外图像特征,并通过滑动窗口多头自注意力机制扩大窗口视野范围;为增强网络对密集小目标空间特征提取能力,通过改进多尺度特征融合网络（PANet）,引入底层特征采样模块和坐标注意力机制（CA）,在注意力中捕捉小目标船舶的位置、方向和跨通道信息,实现小目标的精确定位;为降低漏检率和误检率,采用完全交并比损失函数（CIoU）计算原始边界框的坐标预测损失,结合非极大抑制算法（NMS）判断并筛选候选框多次循环结构,提高目标检测结果的可靠性。实验结果表明：在一定浓度的雾霾环境下,改进算法的平均识别精度为93.73%,平...     

基于渐进递归残差网络的单幅交通图像去雨算法研究

雨是常见的天气之,不同密度和方向的雨纹使图像特征变模糊、产生形变等严重制约了智能监控、无人驾驶等方面的应用.文章首先生成逼真的雨天数据集,其次采用基于渐进递归残差网络(PReNet)对雨天图像进行复原.该网络利用阶内递归优势,显著减少了网络参数,采用阶段性的去除雨纹,提高了去雨的性能.最后采用SSIM与PSNR定性的评...     

基于M-DTCWT和2APCNN的多聚焦图像融合

为提高多聚焦图像的融合质量,提出了一种基于多方向双树复小波变换(M-DTC-WT)的多聚焦图像融合方法.对多聚焦图像进行DTCWT分解得到低频系数与高频系数,再采用非下采样滤波器(NSDFB)对高频系数进行方向分解得到多尺度多方向的高频分解系数.对低频系数,提出结合模糊逻辑和稀疏表示(FSR)的融合规则得到低频融合系数...     

钢轨探伤车综合智能检测系统

大型钢轨探伤车普遍采用超声波检测钢轨内部疲劳伤损,但国内已有的超声波系统架构平台在复杂线路区间探伤检测运用时存在数据拥塞和计算机死机现象而导致区段漏检,并且伤损的识别主要依靠人工全程回放.为提高信号处理速度和伤损识别能力,降低人工回放的工作量,进行了基于新型总线的超声波探伤系统和基于卷积神经网络深度学习的伤损智能识别技...     

基于多层前馈神经网络的车牌提取方法

文中提出一种采用三层前馈神经网络提取车牌的方法。该方法是一种基于纹理分析的图像分割算法,适合于彩色及灰度图像。实验表明,该方法能准确地提取图像中的车牌。     

基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法

在分析直升机在天空飞行序列图像特点的基础上,提出了基于光流和水平集模型的运动目标自动跟踪方法。该方法通过对图像进行高通滤波预处理,获得运动目标的特征图像,用特征图像来求解运动目标的光流,用光流对运动区域进行分割,获得运动区域的中心和半径,以该中心和半径的圆作为初始水平集曲线,以光流速度作为曲线演化的外力修改Chan and Vese模型,用改进后的模型对图像进行分割。实验证明,用本文方法能够快速、准确地自动跟踪运动目标。     

方形波导的图像传输特性

对方形波导的图像传输问题进行了理论分析与探讨,推导出其自成像周期,并借助于数值方法模拟其图像传输特性.结果表明:二分之一自成像周期截面具有成反像的特性;四分之一自成像周期截面可成四个自成像,其他位置的图像与输入位置的图像依次关于y轴、原点和x轴对称.     

肿瘤图像病理诊断系统的设计

计算机辅助的肿瘤病理诊断与分析是提高病理医生工作效率的主要手段.提出了肿瘤病理诊断系统的软硬件结构,针对图像分割、图像边界跟踪和图像特征提取等功能进行了详细设计.实验结果表明,系统很好地完成了细胞图像的分割、细胞边界跟踪和重要细胞特征参数的提取,为病理医生识别病灶提供了客观依据.     

闸调器疲劳试验机的设计

设计中的闸调器疲劳试验机是在现有闸调器性能试验台基础上改造而成的,考虑到极限工作状态下的可靠性,对易损易坏的部分进行了改进.另一方面监测部分利用串行通讯技术、VFW数字视频技术和数字图像处理技术,以VC 作为开发工具可自动实现试验台状态监测和异常情况处理,有效地保证了测试结果的真实性和可靠性.     

无人快速综合道路检测车系统设计

路检车是一种专用的道路检测车辆,将无人驾驶技术与道路检测技术相结合,能解决未来智慧高速上无人道路检测的难题。在对道路特征进行数据采集的过程中,需要依靠路段定位、线激光扫描路面、图像采集等技术手段,而无人驾驶车辆在自主行驶的过程中,需要依靠自身的雷达、摄像头、全球定位系统定位装置完成自主避障循迹,在车载设备方面有许多相同之处,论文设计无人快速综合道路检测车,通过融合最新的无人驾驶技术与先进的道路检测技术,实现快速无人化作业,依靠全球定位系统定位更加准确地采集道路信息,完成路面三维重建并分析路面病害的状况,是无人驾驶技术在道路检测领域的应用,为传统的路检技术带来了创新。