基于分组LSTM与CNN的青铜器锈蚀类别智能标识方法

青铜器锈蚀标识在青铜器保护修复中具有重要作用。目前,青铜器锈蚀标识以人工标识为主,但是,由于该青铜器锈蚀较为混杂,不易识别,也会因个人经验差异出现标注不一致等问题。因此,该文提出了一种青铜器锈蚀智能标识方法,即基于分组LSTM与CNN的标识方法(multi-group LSTM and CNN,MGLC)。该方法对青铜器高光谱图像设计了一种端到端的网络,该网络在CNN网络的基础上引入了多分组策略的LSTM网络,CNN网络可以提取丰富的空间信息,多分组策略的LSTM可以探索光谱的上下文信息,MGLC网络有效地结合了青铜器高光谱图像的空间信息和光谱信息。实验表明,该方法在青铜器锈蚀类别的智能标识中具有良好的效果。

汽车盲区清除系统

针对汽车驾驶时A柱和B柱的盲区遮挡司机视野而造成诸多交通事故的问题,设计一种汽车盲区清除系统,旨在实现安全驾驶。基于STM32系列单片机设计的汽车盲区清除系统,利用超声波对头部进行定位,采用广角摄像头获取图像信息,定位成功后选取所需要的图像进行拼接从而消除视觉图像重复问题,使驾驶员在驾车时能够实时获得更加完整的视野,实现安全行车。