计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用研究

现代农业发展更趋集约化、信息化,这为计算机视觉技术的运用提供了空间。以计算机视觉技术在农作物病虫害检测中的运用优势为切入点,在此基础上分析其具体运用方法,包括建设信息作业系统、强调信息采集、运用可视化技术、重视信息复用等内容。最后就该技术在农作物病虫害检测中的未来运用进行展望,一方面客观呈现技术优势、特点,另一方面为其发挥价值提供必要参考。

基于计算机视觉技术的网页检索系统设计与实现

传统的文本检索技术已逐渐不能满足用户对于视觉内容的检索需求。针对这一问题,提出了一种基于计算机视觉技术的网页检索系统的设计与实现方法。实验结果表明,提出的网页检索系统具有较高的检索准确性和效率,能够为用户提供更加准确、高效的网页图像检索服务。

现代化农业机械中计算机视觉技术应用研究

为了研究计算机视觉技术在现代化农业机械中的应用效果,以采摘机器人为研究对象,通过对比是否使用计算机视觉技术的农业机械作业效率和质量,论证计算机视觉技术在现代化农业机械中的应用价值。经过分析和研究发现,使用计算机视觉技术的采摘机器人作业效率和质量均高于不使用计算机视觉技术的机械设备。由此表明计算机视觉技术的应用价值,为推广普及这项技术提供科学合理的参考。

基于计算机视觉技术的连翘果实性状变化研究

目的:探究连翘果实发育与性状之间的关系,建立基于计算机视觉技术的连翘“辨状论质”方法。方法:采用Python库LabelMe对连翘显微横切图片进行标注,获取连翘果实显微横切各部位的面积占比。采用自制软件Lq_measure对连翘进行长度、宽度和单果面积的测量,同时称取连翘果皮(含隔膜)和种子的质量,并制作数据集。结果:连翘果实性状差异大,证实了计算机视觉技术筛选优质连翘具有工业化应用的前景,建立了一套以Lq_measure软件为基础的连翘性状研究实验操作流程,为连翘性状数据库的建立提供了基本方法,为基于连翘果型的中药“辨状论质”理论研究提供可靠技术支撑。结论:连翘种心性状可用于鉴别连翘的果实成熟度,连翘长宽比系数和连翘果皮重占比相关性为0.74,为以后的连翘质量控制提供了理论依据。

计算机视觉技术在规模化猪场应用的研究进展

作为人工智能的一个主要分支,计算机视觉技术在许多领域取得了很大的成就,其在规模化猪场中的应用将为猪场带来产业性的变革。计算机视觉技术可以大幅度减少规模化猪场中人员工作量,同时使猪场对生猪的相关判断更加准确。本文简述了规模化猪场的现状和计算机视觉技术,重点综述了计算机视觉技术在规模化猪场中对猪只的行为监测、疾病预测、情感状态分析、猪只判别、生产管理、生物安全和防疫以及企业的落地探索等方面的研究进展,以期为促进我国规模化猪场的现代化和智能化发展提供参考。

计算机视觉技术在农业领域的应用

随着国家大力发展智慧农业,计算机视觉技术在农业领域的应用越来越广泛,不断推动农业生产向高质量、高产量方向发展。本文从农作物病虫害识别、种子和果实分级检测、农作物生长环境监测和农田土壤特征分析等方面分析了计算机视觉技术在农业领域的应用,并探讨了计算机视觉技术和深度学习在农业领域的相关研究,以期为智慧农业的飞速发展提供参考。

基于计算机视觉技术的石化码头不安全行为智能识别

石化码头不安全作业行为会导致安全事故发生,造成人员生命财产损失。提出了一种利用计算机分析和处理图像或视频的计算机视觉技术,用于智能识别石化码头上人员作业时的不安全行为;介绍了该技术的数据采集、算法逻辑和特点,以及相关配套软件系统的部署方式和功能模块的作用。实际应用表明:该技术可以实现重点生产场所、重要高风险工作等的视觉监测,提升企业安全管理的效率。

基于计算机视觉技术的皮革瑕疵检验研究

为了解决传统皮革瑕疵检验系统效率低下、一致性差、准确性有限等问题,提高天然皮革表面瑕疵检验的准确率,采用计算机视觉技术、深度学习算法对皮革瑕疵检验系统进行优化设计,并结合传统皮革瑕疵检验系统进行测试对比。结果表明,基于计算机视觉技术的皮革瑕疵检验系统具有较强的非线性拟合能力,能够识别复杂的瑕疵形状、大小等变化,能够有效提高天然皮革瑕疵检验效率。

基于计算机视觉技术的无人机检测跟踪方法

针对无人机因目标较小而难以检测、检测速度慢、难于跟踪等问题,提出一种基于目标检测YOLOv5s算法和目标跟踪DeepSORT算法的无人机检测跟踪方法;采用自采数据集和公开数据集构建无人机检测数据集,使用针对小目标的数据增强方法以扩充数据集多样性;选择合适的YOLOv5算法模型实现无人机目标的精准、快速检测,引入基于批标准化层的模型剪枝方法进一步提高模型检测速度;利用DeepSORT算法实现无人机目标的实时追踪;通过对比YOLOv3、 YOLOv4、 Fast R-CNN以及改进前的YOLOv5算法,验证了本文方法在无人机检测方面的性能。结果表明:提出的无人机检测跟踪方法的全类平均精度达到0.947,每秒浮点运算次数达到2.93×10~9,在无人机检测的精度和速度方面均具有优势。

计算机视觉技术在珍稀野生动物疾病监测与预警中的应用现状及展望

珍稀野生动物是指生活在自然环境中、具有独特生物学特征和高度濒危的动物,其疾病监测与预警不仅关系到动物福利和物种保护,也影响到生态系统平衡和人类健康。计算机视觉技术是人工智能领域的一个分支,它使计算机能够模拟人类视觉系统,从而理解和解析图像和视频数据。珍稀野生动物疾病监测与预警需要一个能够进行图像识别、模式识别和人工智能算法的高科技系统,该系统包括图像采集、数据预处理、特征提取、疾病识别模型、实时监测与预警等关键组成部分,可被用于大熊猫、金丝猴、东北虎等珍稀野生动物的疾病监测与预警,及时发现其疾病或异常行为,迅速采取救治措施。论文对计算机视觉技术及其在珍稀野生动物疾病监测与预警中的应用现状及存在的问题进行了分析,并对其未来发展趋势做出展望。

计算机视觉技术在食品检测中的应用

本文概述了计算机视觉技术在食品外观质量检测、成分分析与识别、微生物污染检测以及保质期预测等方面的具体应用,分析了其在食品检测中面临的挑战,并提出数据增强与迁移学习、精细化特征提取与背景抑制、轻量级模型设计与硬件加速、多模态信息融合与法规适应性设计等优化策略与技术创新。本研究旨在为提升食品检测的效率与准确性提供有力支持。

计算机视觉技术在电梯安装质量检测中的应用研究

目前很多电梯安装质量检测仍采用传统的检测手段,这些手段效率低下,且容易受到人为因素和环境因素的影响,难以保证检测的准确性和可靠性。因此,现提出计算机视觉技术在电梯安装质量检测中的应用研究。首先,构建计算机视觉电梯模型,由单片机控制轿厢的上下运动,图像采集与处理以及呼叫按钮模拟由计算机完成。其次,收集并处理电梯安装图像,将采集到的影像资料输入计算机中,再经编写专门的影像处理软体。最后,实现检测并控制电梯安装质量。实验结果表明:计算机视觉技术可以快速地检测电梯安装质量,相对于传统的人工检测方法,提高了检测效率,缩短了检测时间。

基于遥感技术与计算机视觉技术的海下垃圾清理机器人研究

为了有效清理海下垃圾,本文提出了一种基于遥感技术与计算机视觉技术的海下垃圾清理机器人。该机器人利用遥感技术获取海底垃圾的位置信息,搭载了360°水下全景观察摄像头、UGPS定位导航系统并通过计算机视觉技术实现对垃圾的识别和收集,从而实现自动化清理。造型方面设计为三棱锥线锤造型减少阻力并配备辅助机械手臂、可组合卡口等应对海下复杂清理环境。动力方面采用漩涡泵叶片设计的动力系统,通过离心率增压海水,推动垃圾流动至收集区域和太阳能板模块提升续航。该设备利用学习算法实时监测环境和清理效果,根据反馈信息调整工作策略和动作,提高清理效率和能源利用效率,实现智能化垃圾清理。

现代化农业机械中计算机视觉技术应用研究

随着现代农业向自动化和智能化发展,计算机视觉技术在农业机械中的应用成为提升效率和精度的关键。文章阐述了计算机视觉技术的基础概念、核心功能及其在农业机械中的应用,提出了计算机视觉技术在农业机械中的智能化导航系统、田间作业机械自动化、农产品筛选分级和加工包装等方面的应用。研究结果表明:计算机视觉技术在提高农业作业效率、确保作物质量和促进农业可持续发展方面具有显著作用,为进一步推动农业机械化和智能化提供了条件。

计算机视觉技术在农业采摘设备中的应用

采摘一直是农业生产活动中的关键环节。随着经济发展和人们生活水平的提高,消费者对高品质农产品的需求不断提升,传统工具采摘和机械采摘的方式难以满足大量、高效、精确的生产需求。因此,在农业采摘过程中采用了一种新技术,即视觉技术,以满足当下市场对产量和质量的要求。近年来,国内外技术团队针对视觉技术与采摘设备的结合进行了广泛研究,并取得了大量科研成果。基于此,综述了计算机视觉技术在农业采摘设备中的应用研究进展,结合相关研究,提出了采摘作业中应当对视觉系统制定统一的评价指标,并针对这些指标提出了可行的优化方向。最后,对计算机视觉技术在农业采摘设备中的应用前景进行了展望。

基于计算机视觉技术的轨道交通PIS系统设计与实现

随着城市交通的快速发展,乘客信息系统(PIS)在提升乘客出行体验、提高交通运行效率方面扮演着重要角色。文章选择计算机视觉技术作为关键实现手段,旨在通过目标检测、图像识别等算法,实现对轨道交通场景中车辆、站点等要素的准确捕捉与识别。在系统架构方面,通过结合硬件与软件组件,建立了高效、实用的PIS系统。依托大量实验,详细评估了系统性能,包括准确性、实时性和可扩展性。文章不仅关注系统的设计与优化,更聚焦其在实际轨道交通中的应用效果。

基于深度学习的计算机视觉技术在智能车辆领域的应用研究

近年来,深度学习技术被广泛应用于计算机视觉研究中,并取得了丰硕的成果。本项目拟采用深度学习技术解决智能汽车视觉这一关键科学问题,通过采集大量带有标签的真实道路环境图像,采用深度神经网络模型训练方法,实现智能汽车中道路环境的认知与理解。研究结果表明,与传统机器视觉方法相比,深度学习在处理交通标志、行人和车辆等方面具有明显优势。深度学习技术在智能汽车领域具有广阔的应用前景,它能够感知、预测其他车辆及行人的行为,做出智能驾驶决策,提高行车安全。

计算机视觉技术在自动化中的应用

计算机视觉就是利用计算机和相关的镜头设备来模拟人的视觉系统。其之所以能够实现快速发展,第一,归因于计算机处理器性能的提升以及图像传感器技术的进步;第二,机器学习和深度学习算法的出现功不可没,而且研究人员持续推出新的算法和模型架构,也起到了关键的推动作用;第三,互联网和数字化设备的普及也是重要因素,海量数据的产生与存储为计算机视觉算法的训练和优化提供了极为丰富的资源。

计算机视觉技术在纤维检验中的应用

一、引言在科技日新月异的时代,计算机视觉技术作为人工智能领域的核心技术之一,正以其独特的优势在各个行业领域展现出前所未有的应用价值。作为纺织工业的关键环节,纤维检验对于确保产品质量和生产效率具有决定性的影响,由于传统的人工检验方法不仅效率低下,而且容易受到主观因素的影响,难以满足现代工业对于高精度和高效率的要求,因此,探索和发展基于计算机视觉技术的纤维检验方法,已成为当前纺织工业技术革新的重要方向。计算机视觉技术通过模拟人类视觉系统的功能,赋予计算机处理和理解视觉信息的能力,使我们能够以非接触式、自动化的方式对纤维样品进行细致地观察和分析。

计算机视觉技术在智能监控系统中的应用

文中聚焦于计算机视觉技术在智能监控领域中的实际应用,阐述了计算机视觉的基本概念及技术脉络,分析了该技术在现代监控系统中的重要性及其发展趋势.针对现有智能监控体系误报频发、目标识别精准度不足等问题,创新性地提出了一套基于计算机视觉的智能监控解决方案,并通过实验证实了该系统在提升监控的精确度和效率中的有效性.