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Application of Machine Vision to Vehicle Automatic Collision Warning Algorithm 认领 引用 被引量：2
1
作者 王江锋 高峰 +1 位作者 徐国艳 姚圣卓 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2008年第1期25-29,共5页
Using the new technologies such as information technology, communication technology and electronic control technology, vehicle collision warning system（CWS） can acquire road condition, adjacent vehicle march conditi... Using the new technologies such as information technology, communication technology and electronic control technology, vehicle collision warning system（CWS） can acquire road condition, adjacent vehicle march condition as well as its dynamics performance continuously, then it can forecast the oncoming potential collision and give a warning. Based on the analysis of driver＇s driving behavior, algorithm＇s warning norms are determined. Based on warning norms adopting machine vision method, the cooperation collision warning algorithm（CWA） model with multi-input and multi-output is established which is used in supporting vehicle CWS. The CWA is tested using the actual data and the result shows that this algorithm can identify and carry out warning for vehicle collision efficiently, which has important meaning for improving the vehicle travel safety. 展开更多
关键词 intelligent tansportation system（ITS） collision warning algorithm machine vision
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Robot stereo vision calibration method with genetic algorithm and particle swarm optimization 认领 引用 被引量：2
2
作者 汪首坤 李德龙 +1 位作者 郭俊杰 王军政 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2013年第2期213-221,共9页
Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards high-precision visual posi- tioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm （GA） and particle swarm optimization （PSO）, a ... Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards high-precision visual posi- tioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm （GA） and particle swarm optimization （PSO）, a three-stage calibration method based on hybrid intelligent optimization is pro- posed for nonlinear camera models in this paper. The motivation is to improve the accuracy of the calibration process. In this approach, the stereo vision calibration is considered as an optimization problem that can be solved by the GA and PSO. The initial linear values can be obtained in the frost stage. Then in the second stage, two cameras＇ parameters are optimized separately. Finally, the in- tegrated optimized calibration of two models is obtained in the third stage. Direct linear transforma- tion （DLT）, GA and PSO are individually used in three stages. It is shown that the results of every stage can correctly find near-optimal solution and it can be used to initialize the next stage. Simula- tion analysis and actual experimental results indicate that this calibration method works more accu- rate and robust in noisy environment compared with traditional calibration methods. The proposed method can fulfill the requirements of robot sophisticated visual operation. 展开更多
关键词 robot stereo vision camera calibration genetic algorithm （GA） particle swarm opti-mization （PSO） hybrid intelligent optimization
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基于Transformer的DETR目标检测算法综述 认领 引用 被引量：6
3
作者 李沂杨 陆声链 +1 位作者 王继杰 陈明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期62-81,共20页
在目标检测领域,卷积神经网络(CNN)凭借其优异的准确性和可扩展性,长期主导着相关研究,并获得了学术界的广泛认可。在此框架下,先后涌现出基于区域的卷积神经网络(R-CNN)系列(如Fast R-CNN、Faster R-CNN)与YOLO(You Only Look Once)系... 在目标检测领域,卷积神经网络(CNN)凭借其优异的准确性和可扩展性,长期主导着相关研究,并获得了学术界的广泛认可。在此框架下,先后涌现出基于区域的卷积神经网络(R-CNN)系列(如Fast R-CNN、Faster R-CNN)与YOLO(You Only Look Once)系列等多个代表性模型。随着Transformer在自然语言处理领域的成功,研究者开始探索将其用于计算机视觉领域,由此产生了视觉Transformer(ViT)和Swin Transformer等视觉骨干网络。Facebook团队为减少目标检测任务中的先验知识和后处理,在2020年推出了一种端到端目标检测算法——基于Transformer的DETR(DEtection TRansformer)。尽管DETR在目标检测领域展现出潜力,但也存在收敛速度慢、准确性较差、目标查询的物理意义不明确等缺点。这促使研究者对该算法开展了进一步的研究和改进。本研究旨在归纳总结针对DETR的改进探索,并分析它们的优势与不足,同时对利用DETR开展的前沿研究和细分应用领域进行概括,最后给出DETR在计算机视觉领域的未来展望。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标检测 DETR算法 视觉Transformer 图像分割
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基于机器视觉的纸张表面缺陷在线诊断方法综述 认领 引用 被引量：1
4
作者 汤伟 周国庆 +2 位作者 刘嫣 亢洁 王孟效 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期174-188,共15页
本文围绕特种纸张表面缺陷的在线诊断方法,阐述了基于机器视觉技术的纸病在线诊断的基本原理和一般流程,对其中关键技术进行了详细综述,包括纸张图像数据实时采集的硬件架构及核心设备、图像数据预处理算法(主要包括特征提取算法、图像... 本文围绕特种纸张表面缺陷的在线诊断方法,阐述了基于机器视觉技术的纸病在线诊断的基本原理和一般流程,对其中关键技术进行了详细综述,包括纸张图像数据实时采集的硬件架构及核心设备、图像数据预处理算法(主要包括特征提取算法、图像增强算法、图像分解和重构算法)、纸病判定算法(主要包括基于灰度特征的算法、基于形态特征的算法和基于深度学习的算法)、纸病识别算法(主要包括基于特征分析的算法和基于机器学习的算法)等。此外,本文还介绍了纸病在线诊断算法的性能评价指标及后处理技术,并对当前工业场景下纸病诊断技术存在的关键问题与挑战进行了分析,对未来发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 纸病在线诊断 机器视觉 图像预处理算法 纸病判定算法 纸病识别算法
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A Novel 6G Scalable Blockchain Clustering-Based Computer Vision Character Detection for Mobile Images 认领 引用 被引量：1
5
作者 Yuejie Li Shijun Li 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第3期3041-3070,共30页
6G is envisioned as the next generation of wireless communication technology,promising unprecedented data speeds,ultra-low Latency,and ubiquitous Connectivity.In tandem with these advancements,blockchain technology is... 6G is envisioned as the next generation of wireless communication technology,promising unprecedented data speeds,ultra-low Latency,and ubiquitous Connectivity.In tandem with these advancements,blockchain technology is leveraged to enhance computer vision applications’security,trustworthiness,and transparency.With the widespread use of mobile devices equipped with cameras,the ability to capture and recognize Chinese characters in natural scenes has become increasingly important.Blockchain can facilitate privacy-preserving mechanisms in applications where privacy is paramount,such as facial recognition or personal healthcare monitoring.Users can control their visual data and grant or revoke access as needed.Recognizing Chinese characters from images can provide convenience in various aspects of people’s lives.However,traditional Chinese character text recognition methods often need higher accuracy,leading to recognition failures or incorrect character identification.In contrast,computer vision technologies have significantly improved image recognition accuracy.This paper proposed a Secure end-to-end recognition system(SE2ERS)for Chinese characters in natural scenes based on convolutional neural networks(CNN)using 6G technology.The proposed SE2ERS model uses the Weighted Hyperbolic Curve Cryptograph(WHCC)of the secure data transmission in the 6G network with the blockchain model.The data transmission within the computer vision system,with a 6G gradient directional histogram(GDH),is employed for character estimation.With the deployment of WHCC and GDH in the constructed SE2ERS model,secure communication is achieved for the data transmission with the 6G network.The proposed SE2ERS compares the performance of traditional Chinese text recognition methods and data transmission environment with 6G communication.Experimental results demonstrate that SE2ERS achieves an average recognition accuracy of 88%for simple Chinese characters,compared to 81.2%with traditional methods.For complex Chinese characters,the average recognition accuracy improves to 84.4%with our system,compared to 72.8%with traditional methods.Additionally,deploying the WHCC model improves data security with the increased data encryption rate complexity of∼12&higher than the traditional techniques. 展开更多
关键词 6G technology blockchain end-to-end recognition Chinese characters natural scene computer vision algorithms convolutional neural network
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计算机视觉在水产养殖中的应用现状及展望 认领 引用
6
作者 彭飞 宋雨龙 +5 位作者 袁华荣 刘宏轩 付庆贺 黄立俊 张丽梅 郑阿钦 《渔业现代化》 CSCD 北大核心 2026年第1期1-14,共14页
为系统梳理计算机视觉在水产养殖领域的应用现状,深入分析了计算机视觉在养殖全流程中的应用现状与现存挑战,并对未来发展趋势进行展望,以期为水产养殖的智能化转型升级提供理论支持与技术参考。本研究重点围绕卷积神经网络、YOLO系列... 为系统梳理计算机视觉在水产养殖领域的应用现状,深入分析了计算机视觉在养殖全流程中的应用现状与现存挑战,并对未来发展趋势进行展望,以期为水产养殖的智能化转型升级提供理论支持与技术参考。本研究重点围绕卷积神经网络、YOLO系列算法等视觉识别算法在水产养殖中的具体应用路径与性能表现展开探讨,同时详细阐述了多模态融合算法在整合视觉图像、声学信号及水质监测数据等方面的优势与发展潜力。现有研究表明,计算机视觉技术可显著提升水产养殖的精准化管理水平与生产效率;多模态融合算法在鱼类行为识别精度、摄食强度量化分析等关键任务中表现尤为突出。然而,计算机视觉算法在实际应用中仍面临水下成像环境复杂导致图像质量不佳、鱼类行为模式多样增加识别难度等问题。未来,随着深度学习算法的优化、多模态融合技术的深入应用,以及与物联网、养殖机器人等技术的跨领域协同融合,计算机视觉技术将为水产养殖业的高效化、精准化、绿色可持续发展提供关键技术支持,对保障全球水产品供应与粮食安全具有重要意义。 展开更多
关键词 计算机视觉 水产养殖 算法应用 多模态融合 智能化养殖
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基于机器视觉的设施葡萄自动采收机设计与试验 认领 引用
7
作者 马帅 马俊龙 +4 位作者 蒋相 郭朝阳 周慧能 沈聪聪 徐丽明 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第8期218-230,共13页
针对设施葡萄园采收环节作业机械化程度低、现有葡萄采收机器人作业效率低的问题,本研究设计了一种基于机器视觉的设施葡萄自动采收机。提出了基于果穗位置信息的平均切割位置定位算法与采收执行系统控制算法;构建了基于YOLOv5的葡萄果... 针对设施葡萄园采收环节作业机械化程度低、现有葡萄采收机器人作业效率低的问题,本研究设计了一种基于机器视觉的设施葡萄自动采收机。提出了基于果穗位置信息的平均切割位置定位算法与采收执行系统控制算法;构建了基于YOLOv5的葡萄果穗识别模型,并通过田间试验确定了机器最佳作业参数,系统评估了其采收效能。结果表明:所构建的葡萄果穗识别模型F1分数达0.95,均值平均精度(mean Average Precision,mAP)为0.98,田间识别准确率Rr为95.35%;该机能够在底盘前进过程中完成采收执行系统定位与果穗收获作业。当前进速度为1 km/h时采收效果最优,采收成功率Rh达91.68%,采收损伤率Rb为3.99%,单穗采收效率Re为0.91 s。本研究为设施葡萄的智能化、高效低损采收提供了一套创新的技术方案,对推进设施葡萄生产机械化发展具有参考价值。 展开更多
关键词 采收机器人 机器视觉 控制算法 田间试验 葡萄采收
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基于改进SGBM算法的架空线缆视觉测距系统 认领 引用 被引量：1
8
作者 刘秀婷 高峰 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2026年第5期185-193,共9页
为了防止工程机械作业时触碰架空输电线缆导致安全事故,该文研制了面向架空线缆安全预警的双目视觉测距系统,基于改进半全局立体匹配(semi global block matching,SGBM)算法提高了双目相机的图像立体匹配精度。该系统可同时测量电缆多... 为了防止工程机械作业时触碰架空输电线缆导致安全事故,该文研制了面向架空线缆安全预警的双目视觉测距系统,基于改进半全局立体匹配(semi global block matching,SGBM)算法提高了双目相机的图像立体匹配精度。该系统可同时测量电缆多点距离,并以测距最小值作为有效测距值,通过与安全阈值距离的比较判断是否预警。结果表明,改进的SGBM算法的图像处理时间为23.528ms,整体错误率和非遮挡错误率分别为2.89%和2.36%,能在兼顾运行效率的前提下提升图像立体匹配度、提升线缆成像质量。应用改进SGBM算法的线缆视觉测距系统有较好的测量精度和稳定性,其测距相对误差最大值不超过3%,能够满足实际环境下的性能要求。 展开更多
关键词 架空输电线缆 测距预警系统 双目立体视觉 改进SGBM算法
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基于改进ViT网络的交通图像去雾研究 认领 引用
9
作者 秦雅琴 童唯乔 赵仕林 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期174-189,共16页
在雾霾天气条件下,交通监控图像常因对比度低、边缘模糊和远景信息退化而严重影响道路目标检测与交通事件识别的准确性.现有图像去雾方法多基于物理模型或端到端网络结构,在结构细节保持、边缘连续性增强以及复杂交通场景的适应性方面... 在雾霾天气条件下,交通监控图像常因对比度低、边缘模糊和远景信息退化而严重影响道路目标检测与交通事件识别的准确性.现有图像去雾方法多基于物理模型或端到端网络结构,在结构细节保持、边缘连续性增强以及复杂交通场景的适应性方面存在不足.针对上述问题,提出一种融合渐进最优滤波与引导滤波特性的改进型视觉转换器(Vision Transformer,ViT)交通图像去雾方法.首先,在输入端构建一种AO-Guided融合滤波算法,对图像进行增强处理,通过渐进最优极值滤波与引导滤波的协同作用机制增强图像边缘与结构敏感性;其次,在编码阶段嵌入AOGuided特征增强模块,以提升网络对中远景雾化区域细节的建模能力;再次,设计联合损失函数与中间监督机制,引导网络实现全局结构保持与局部细节还原的协同优化;最后,在RESIDE真实有雾交通图像数据集上开展去雾实验.研究结果表明:与基于ViT架构的典型去雾方法DehazeFormer相比,改进ViT网络的交通图像去雾方法在图像可见边集合数目比、平均梯度比和黑色像素占比三项结构敏感性指标上分别提升13.1%、提升40.5%、降低25%,可明显提升雾霾下交通图像的去雾效果. 展开更多
关键词 信号与信息处理 图像去雾 特征增强 交通图像 Vision Transformer算法
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基于自标定功能的机器视觉尺寸检测平台设计 认领 引用 被引量：2
10
作者 葛根波 吴陈陈 +2 位作者 吴泽楷 陈厉枫 洪英杰 《工业仪表与自动化装置》 2026年第2期57-63,共7页
针对传统机器视觉标定方法人工依赖性强、流程繁琐及精度有限等问题,该文设计了一种具备自标定功能的机器视觉尺寸检测平台。该平台通过笛卡尔坐标系运动系统实现标定板的多角度自动运动,并集成毫米级边缘刻度板作为实时尺寸校准基准,... 针对传统机器视觉标定方法人工依赖性强、流程繁琐及精度有限等问题,该文设计了一种具备自标定功能的机器视觉尺寸检测平台。该平台通过笛卡尔坐标系运动系统实现标定板的多角度自动运动,并集成毫米级边缘刻度板作为实时尺寸校准基准,结合自适应阈值特征提取与最小二乘迭代优化算法,构建了软硬件协同的闭环检测系统。以金属零件板为对象的实验结果表明:该平台将平均重投影误差显著降低至0.093像素,标定效率提升约42.3%,尺寸检测绝对误差控制在±0.02 mm以内,验证了其在精密尺寸测量中的有效性与实用性。 展开更多
关键词 机器视觉 相机标定 自标定算法 尺寸检测 检测装置
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基于改进YOLOv5s的轻量化草莓成熟状态检测算法 认领 引用
11
作者 秦维彩 秦培亮 梁正龙 《中国农机化学报》 北大核心 2026年第2期86-93,共8页
为实现自然环境下草莓成熟状态精准检测,以草莓为研究对象,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化草莓成熟状态检测算法PBW—YOLOv5s。首先,将部分卷积(Pconv)引入C3模块中,有效函数(IoU)替换为基于动态非单调聚焦机制(WIoU),以更精确地考量... 为实现自然环境下草莓成熟状态精准检测,以草莓为研究对象,提出一种基于改进YOLOv5s的轻量化草莓成熟状态检测算法PBW—YOLOv5s。首先,将部分卷积(Pconv)引入C3模块中,有效函数(IoU)替换为基于动态非单调聚焦机制(WIoU),以更精确地考量预测框与真实框之间的重叠程度,进一步减少网络参数量并应对不规则遮挡;其次,引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)融合不同尺度特征;最后,将边界框回归损失提升检测性能。试验结果表明,PBW—YOLOv5s的精确率、召回率以及平均精度均值分别提升2.49%、1.21%和1.06%;参数量和权重大小分别减少到原始YOLOv5s的80.06%和80.00%。验证集测试结果表明,所提检测算法能够避免漏检、误检发生,且更准确地识别出草莓成熟状态,为后续草莓智能化采摘和管理提供技术支持。 展开更多
关键词 草莓成熟状态 图像识别 机器视觉 目标检测 轻量化算法
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基于全局-局部注意力机制的甘蔗病害分类算法 认领 引用
12
作者 邓健志 黄福兴 +3 位作者 王泽平 罗丽平 井佩光 李云 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第6期300-310,共11页
针对复杂自然场景下,甘蔗病斑受光照不均等干扰,识别难度大,检测效率低等问题,本文提出了一种基于全局-局部注意力机制的甘蔗病虫害分类算法(Sugarcane disease classification algorithm using global-local attention mechanism, SDCA... 针对复杂自然场景下,甘蔗病斑受光照不均等干扰,识别难度大,检测效率低等问题,本文提出了一种基于全局-局部注意力机制的甘蔗病虫害分类算法(Sugarcane disease classification algorithm using global-local attention mechanism, SDCA-GLAM)。为扩充模型容量,将改进的Vision Transformer (ViT)模型线性投影层替换为可变形的卷积模块,自适应地提取病斑纹理与叶片边缘信息;引入可重参数化的卷积结构以增强空间位置信息表达能力,在多层感知机环节融合深度卷积模块,用于挖掘高维空间特征;为减少模型参数量并提升检测准确率,设计全局-局部自注意力并行学习支路,局部支路采用窗口注意力细化高频纹理特征,全局支路引入池化策略压缩向量K/V的空间维度,并通过超参数α聚合关键区域信息;将层归一化操作替换为批归一化,以降低频繁reshape带来的内存开销和时间损耗。实验结果表明,SDCA-GLAM在包含11个类别的甘蔗叶片数据集上准确率达到88.26%,吞吐量达1 620幅/s,模型参数量为2.758×10~7,显著优于对比的主流模型。本文算法在准确率与效率之间取得了良好平衡,可为甘蔗病害移动端快速识别提供有效技术支撑。 展开更多
关键词 甘蔗 分类算法 轻量化模型 ViT 全局-局部注意力机制
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基于机器视觉的立铣刀底面磨损在线检测 认领 引用
13
作者 付强 朱传军 周紫璇 《湖北工业大学学报》 2026年第2期8-13,18,共6页
为解决实际生产中测量刀具磨损需人工操作、停机检测等问题,实现铣刀磨损状态高效、精准监测,降低加工成本。基于机器视觉技术,搭建刀具磨损图像自动在线采集平台。采集三刃立铣刀底面从全新到完全磨损全生命周期内的高清图像,构建包含... 为解决实际生产中测量刀具磨损需人工操作、停机检测等问题,实现铣刀磨损状态高效、精准监测,降低加工成本。基于机器视觉技术,搭建刀具磨损图像自动在线采集平台。采集三刃立铣刀底面从全新到完全磨损全生命周期内的高清图像,构建包含300幅图像的数据集。对采集的图像依次进行裁剪、旋转校正、对比度增强、去噪等预处理操作,采用Hough变换和Canny边缘检测提取关键特征,运用融入ECA-NET注意力机制改进的U-Net算法进行磨损区域分割,进而计算磨损区域平均宽度。在宝鸡MLV600加工中心开展切削实验,将监测系统检测的磨损量与工业相机测量结果进行对比,测量偏差小于0.01 mm,平均误差为3.82%。加入ECA-NET注意力机制后,磨损区域测量值更接近真实值,磨损初期与后期的误差收敛性更好。所提出的基于机器视觉的立铣刀底面磨损在线监测方法准确性高、稳定性好,可有效应用于铣削加工中刀具磨损状态的实时监测,为实际生产提供可靠的技术支撑。 展开更多
关键词 机器视觉 立铣刀底面磨损 在线检测 注意力机制
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基于机器视觉与鲍鱼足部纹理特征的公母分类研究 认领 引用
14
作者 陈林涛 黄玉灿 +2 位作者 覃京翎 张鹏 巴德刚 《渔业现代化》 CSCD 北大核心 2026年第3期133-143,共11页
针对目前人工分选鲍鱼公母存在效率低、成本高及判别准确性不足的问题,提出了一种基于DPO-SVM算法的鲍鱼公母分类模型。通过搭建机器视觉系统,采集800例鲍鱼的足部纹理图像,并基于灰度共生矩阵(GLCM)提取能量(ASM)、熵(ENT)、对比度(CON... 针对目前人工分选鲍鱼公母存在效率低、成本高及判别准确性不足的问题,提出了一种基于DPO-SVM算法的鲍鱼公母分类模型。通过搭建机器视觉系统,采集800例鲍鱼的足部纹理图像,并基于灰度共生矩阵(GLCM)提取能量(ASM)、熵(ENT)、对比度(CON)三维特征子集作为最优输入,测试集分类准确率可达80.25%。针对SVM超参数优化的难题,进一步融入粒子群优化(PSO)与鲸鱼优化(WOA),构建了DPO算法驱动全局搜索与局部开发的协同机制,解决单一算法局部收敛或精度不足的难题。结果显示:DPO算法最佳适应度达98.33%,相较PSO提升了3.33个百分点,相较WOA提升了6.66个百分点,且收敛迭代次数仅为6次,较PSO缩减57.14%,大幅降低模型训练时间成本。DPO-SVM模型分类总准确率达100%,较传统SVM提升了21.2%,消除了单一种群优化算法对母鲍鱼的选择性误判;且在光照波动、轻微噪声等复杂环境下保持96%以上稳定性。研究表明,该算法兼具高精度与低耗时,可为水产业鲍鱼自动化分选装备的识别模块提供可靠的技术参考,在中小样本水产分类场景中提供理论依据。 展开更多
关键词 鲍鱼分选 足部纹理特征 机器视觉 DPO-SVM算法
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基于改进灰狼优化算法的相机参数优化方法 认领 引用
15
作者 张相胜 汤陈臻 +1 位作者 赵谦 李兆鹏 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期128-135,共8页
针对传统相机标定精度不高的问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的相机参数优化方法。该方法以张氏标定法获得相机参数初始值,使用改进的灰狼优化算法在初值附近的邻域形成初始种群进行迭代优化。改进的灰狼优化算法引用混沌序列改善灰... 针对传统相机标定精度不高的问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的相机参数优化方法。该方法以张氏标定法获得相机参数初始值,使用改进的灰狼优化算法在初值附近的邻域形成初始种群进行迭代优化。改进的灰狼优化算法引用混沌序列改善灰狼种群的初始化结果,将线性的收敛因子改进为非线性,加入适应度权重来改进位置更新方程,从而降低算法陷入局部最优的概率。实验证明该方法与传统的张氏标定法、基本的灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化(PSO)算法相比标定精度更高。 展开更多
关键词 相机标定 灰狼优化算法 参数优化 机器视觉
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基于YOLOv8的矿用钢丝绳损伤检测算法 认领 引用
16
作者 王成军 戴何奇 刘庆 《煤矿机械》 2026年第4期222-228,共7页
钢丝绳是矿井起重设备的核心承重部件,对钢丝绳损伤的及时检测可以有效避免由其损坏引发的事故。针对传统钢丝绳检测方法漏检率高、环境适应性差的问题,提出了一种SPSS-YOLO高精度实时检测算法。该算法在YOLOv8的基础上进行改进,通过集... 钢丝绳是矿井起重设备的核心承重部件,对钢丝绳损伤的及时检测可以有效避免由其损坏引发的事故。针对传统钢丝绳检测方法漏检率高、环境适应性差的问题,提出了一种SPSS-YOLO高精度实时检测算法。该算法在YOLOv8的基础上进行改进,通过集成Swin-Transformer层和SimAM注意力机制来增强多尺度特征提取能力与关键特征聚焦。该算法采用了SPPFCSPC模块提升特征融合效率,并使用结构化交并比(SIoU)损失函数优化边界框定位。在包含4250张图像,涵盖磨损、断裂和突起3类缺陷的自建数据集上的实验表明:SPSS-YOLO在精度、召回率和mAP50等指标上优于多种主流算法,尤其对检测难度较高的突起类损伤,检测精度比原YOLOv8提升了9.42%,实现了检测效率与准确率的良好平衡。 展开更多
关键词 钢丝绳检测 小目标检测 机器视觉 YOLOv8 算法优化
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基于单目旋转视觉的几何公差评定方法研究 认领 引用
17
作者 吴恩启 于贵邦 +1 位作者 刘琪 卢鼎 《光学技术》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期452-458,共7页
针对单目相机在几何公差测量中面临的深度信息缺失与抗噪能力弱等问题,提出了一种基于单目旋转视觉结构的几何公差综合测量系统。在算法层面,为突破工业图像欠采样导致的细节丢失限制,构建了融合SwinIR超分辨率网络的亚像素边缘提取框架... 针对单目相机在几何公差测量中面临的深度信息缺失与抗噪能力弱等问题,提出了一种基于单目旋转视觉结构的几何公差综合测量系统。在算法层面,为突破工业图像欠采样导致的细节丢失限制,构建了融合SwinIR超分辨率网络的亚像素边缘提取框架;针对微小离群点干扰大量点云计算负荷,提出融合信任点机制与同伦法的改进迭代重加权最小二乘法,在加速非线性收敛的同时显著提升了形状拟合的精度;进一步利用单应变换建立多视角特征匹配约束,并推导双目视锥交线算法,从底层投影机理上消除了透视畸变引发的空间圆心漂移,重建了高精度的空间几何特征参数。实验结果表明,系统对定位块与阶梯轴的各项几何公差测量结果与三坐标测量机高度一致,绝对误差稳定控制在0.04 mm以内。研究基于单目旋转视觉结构实现了三维特征重建与多类几何公差综合评定,在保证较高测量精度的同时提升了检测效率,可为精密制造产线在线质量控制提供有效方案。 展开更多
关键词 旋转视觉 几何公差 改进IRLS算法 三维重建
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鲁棒全局优化的晶圆多目视觉对准方法 认领 引用
18
作者 王晓东 陈晓浩 +2 位作者 邹正苏 高昆榉 徐征 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第10期1568-1579,共12页
针对晶圆装配的高精度对准需求,提出了一种基于鲁棒全局优化的多目视觉对准方法,并构建了相应的性能评估框架。首先,通过多目视觉获取多靶标信息,并通过非线性最小二乘目标函数融合信息求解位姿;其次,基于测量精度阈值对靶标残差进行归... 针对晶圆装配的高精度对准需求,提出了一种基于鲁棒全局优化的多目视觉对准方法,并构建了相应的性能评估框架。首先,通过多目视觉获取多靶标信息,并通过非线性最小二乘目标函数融合信息求解位姿;其次,基于测量精度阈值对靶标残差进行归一化,并结合Huber损失与迭代加权法自动降低异常靶标权重,以抑制划痕等误差的影响;在求解方面,将Armijo自适应回溯线搜索技术嵌入LM算法中,提高求解收敛稳定性与效率;进一步建立坐标映射与旋转诱导位移补偿模型,实现误差传递与运动补偿;提出角度-位移协同约束交并比(AD-IoU)指标,并开展了双层晶圆对准应用实验。结果表明:应用本文提出的鲁棒全局优化迭代方法,可以将收敛次数降至3次左右,在引入微米级(4μm)局部靶标偏差时,AD-IoU均值仅降低0.06%,验证了本文方法的迭代效率与鲁棒性。 展开更多
关键词 多目视觉 晶圆对准 精密装配 LM算法
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基于Transformer的单目标跟踪研究进展 认领 引用
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作者 张大伟 徐东升 +3 位作者 余哲晨 蒋凯薇 田卫刚 郑忠龙 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2026年第4期348-378,共31页
单目标跟踪(Single Object Tracking,SOT)是计算机视觉领域的核心任务之一.然而,在复杂场景中,传统的相关滤波和孪生网络架构已难以满足更高的精度与鲁棒性要求.近年来,Transformer架构凭借其卓越的全局建模能力,在SOT中表现出显著优势... 单目标跟踪(Single Object Tracking,SOT)是计算机视觉领域的核心任务之一.然而,在复杂场景中,传统的相关滤波和孪生网络架构已难以满足更高的精度与鲁棒性要求.近年来,Transformer架构凭借其卓越的全局建模能力,在SOT中表现出显著优势.因此,文中系统梳理基于Transformer的SOT研究进展.依据整体结构的设计,将现有算法分为双流双阶段跟踪算法与单流单阶段跟踪算法,并深入归纳分析其中具有代表性的跟踪算法,同时总结轻量化Transformer跟踪方法的研究现状.此外,进一步探讨基于Mamba的跟踪方法和通用模型等前沿热点,它们在模型效率与通用性方面展现出良好潜力.在多个主流数据集上对不同Transformer跟踪算法的性能进行全面评估和对比分析.最后,展望SOT在模型轻量化、多模态融合、长时跟踪、大模型驱动跟踪等方面的研究趋势,期望为单目标跟踪的研究与发展提供参考. 展开更多
关键词 计算机视觉 Transformer 双流双阶段跟踪算法 单流单阶段跟踪算法
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自动驾驶综合仿真平台的现状与展望 认领 引用
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作者 吕君陶 祁珏瑜 +3 位作者 于淏辰 马雷 马惠敏 胡天宇 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期513-526,共14页
自动驾驶仿真平台在自动驾驶系统的研发、测试与验证过程中发挥着至关重要的作用.系统综述了当前主流自动驾驶仿真平台的分类与关键技术路径,包括环境建模、传感器模拟、车辆动力学建模、感知算法测试、V2X通信、云仿真等方面,重点分析... 自动驾驶仿真平台在自动驾驶系统的研发、测试与验证过程中发挥着至关重要的作用.系统综述了当前主流自动驾驶仿真平台的分类与关键技术路径,包括环境建模、传感器模拟、车辆动力学建模、感知算法测试、V2X通信、云仿真等方面,重点分析合成数据生成、低成本算法训练、跨域迁移能力、平台可扩展性等核心挑战与研究进展,分析具体的基于计算机视觉和人工智能的自动驾驶仿真技术,展望了该技术的发展趋势.随着生成式AI、神经渲染、多模态学习等新兴技术的发展,仿真平台正向高真实感、可交互、闭环式验证方向演进,逐步形成数据生成、算法训练、性能评估的全流程闭环.未来,仿真平台将在提升自动驾驶系统的泛化能力、加速产品部署进程以及构建标准化测试验证体系等方面持续发挥支撑作用. 展开更多
关键词 自动驾驶 计算机视觉 算法测试 数据生成
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