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国外电子测量技术
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陈光衤禹

月刊

1002-8978

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100009

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国外电子测量技术/Journal Foreign Electronic Measurement Technology北大核心CSTPCD
正式出版
收录年代

    基于四摄像头的全景目标检测系统

    尹睿昀仝傲姚新阳袁观妙...
    174-180页
    查看更多>>摘要：目前基于图像的检测系统多以单摄像头为主,但是单幅图像的视野有限,往往存在检测盲区,为此,设计了一种基于四摄像头的全景目标检测系统.首先搭建了由3B+树莓派、摄像头、LCD液晶屏、移动电源联合组成的系统硬件,基于QT设计了可进行检测结果显示与参数设置的用户交互软件界面;系统通过四部摄像头实现对周边360°场景进行取景,然后对采集到的图像进行预处理与拼接,最后通过基于EfficientDet深度学习模型检测器进行目标检测与结果显示.实验结果表明,该系统可便携移动,能实现360°全景取景与目标检测功能且目标检测准确率达94%以上.

    全景检测系统图像拼接目标检测深度学习

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    基于改进YOLOv8n-Pose的轨道作业人员跨轨安全动作识别

    叶彦斐胡龙癸张成龙
    181-188页
    查看更多>>摘要：针对轨道作业人员跨轨安全动作监督方法存在效率低、漏检率高等问题,引入改进的人体姿态估计算法YOLOv8n-Pose对跨轨安全动作进行识别和监督.对YOLOv8n-Pose算法改进方法为在网络中添加注意力机制并轻量化网络结构,并改进网络的bbox损失函数和关键点损失函数,以提高网络的识别精度和速度.使用高斯滤波和ColorJitter算法对自制数据集增强.在训练前使用遗传算法对训练超参数进行自适应调整,在训练时使用迁移学习和知识蒸馏方法,提高网络训练速度、识别精度和泛化能力.将训练好的模型对轨道现场作业人员图像进行检测,可成功识别出作业人员姿态并根据关键点位置信息识别安全动作,人体关键点识别精确度为94.3%,推理速度为238.1 fps,验证模型改进研究取得了有益效果,提高了模型识别精度、识别速度和鲁棒性.

    人体姿态估计深度学习YOLOv8n-Pose目标检测

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    基于NRBO优化的BP神经网络草莓农残检测系统

    杜文斌王伟
    189-197页
    查看更多>>摘要：目前,我国草莓种植的主要方式为设施栽培,由于土壤连作、温湿度调控不当等问题极易造成病虫害发生,种植户用药明显增多,草莓中农药残留问题较为突出.为此,设计了一种快速检测草莓上残留农药的电子鼻系统.针对残留农药挥发气味浓度低且易受到草莓本身气味的影响,电子鼻识别效果差的问题,对电子鼻系统进行改进.结构上,借鉴人体鼻腔结构特点,设计了一款仿生气室.采用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)模拟对仿生气室的结构进行了优化,保证采集端信号的质量.算法上,建立了基于陷阱规避算子(trap-avoidance operator,TAO)改进的牛顿-拉弗森优化算法(Newton-Raphson based optimizer,NRSR)优化反向传播(BP)神经网络的分类模型(NRBO-BP),提高分类算法对低浓度信号识别效果.采用电子鼻对含有多菌灵和吡虫啉及其混合农药的草莓进行检测实验.结果表明,基于仿生气室电子鼻的NR-BO-BP分类模型的准确率为93.44%,召回率为94.16%,准确度总体高于粒子群算法(PSO)优化BP模型的88.33%和BP神经网络的83.33%,能够准确检测草莓上残留的农药,可以作为草莓质量安全的快速评价方法.

    农药残留电子鼻计算流体力学仿生气室

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    2024国际测试自动化与仪器仪表学术会议(ISTAI 2024)在深圳圆满召开

    198-200页
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    国外电子测量技术征稿通知

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