基于轻量化YOLOv5的新型菜品识别网络

为了更好地满足中餐菜品识别对准确性和时效性的应用需求,设计一种新型的菜品识别网络。在原YOLOv5模型的基础上,结合Supermask方法与结构化通道剪枝对模型进行剪枝操作,并利用Int8量化技术最终实现对模型的轻量化处理,保证模型在菜品识别中兼顾准确率和速度,同时提高模型的可移植性。实验结果表明,所提模型在交并比(IoU)为0.5时,平均精度均值(mAP)达到99.00%,平均每帧识别时间达到59.54 ms,相较于原始YOLOv5降低了20 ms,且准确率基本保持一致。此外,利用Qt软件将新型菜品识别网络移植到瑞萨RZ/G2L开发板,构建智能出餐系统,可实现点餐、生成订单、自动出餐全流程,为未来真正的餐厅智能出餐系统的构建应用提供了理论与实践基础。

基于STN-GhostNet的轻量化交通标志识别模型

交通标志识别是车辆在自动驾驶的过程中不可缺少的一部分。本文针对实际交通标志识别时效性与准确性的需求,结合STN网络与GhostNet网络的优点,提出了一种新型的STN-GhostNet网络,作为YOLOv5s的主干网络对交通标志进行识别;之后利用剪枝技术对模型进行轻量化处理,在保证高识.别精度的前提下加快了模型的识别速度,大幅减小了模型的尺寸与参数量。本文使用TT100K数据集对该模型进行训练,识别精度可达984%,识别速度约为23ms/帧,且模型尺寸减少了约55%,可以在较好地完成交通标志识别任务的同时,为后续部署在自动驾驶系统上提供便利。

简易电路特性测试仪

该简易电路特性测试仪系统的基本功能是测量并显示输入输出电阻阻值、放大器增益以及放大器的幅频特性曲线,并可判断由放大器电路元器件变化而引起故障或变化的原因,包括任意I电阻的短路或者开路,任意电容的开路或容值翻倍。本系统主要包括STM32G474VET6最小系统板、AD637有效值测量芯片,DDS信号源,HM串口屏。通过AD637采集输入输出信号的有效值,结合电路分析和软件算法,计算元器件参数、放大器增益。电路发生变化后可以自动分析故障原因,并通过串口屏显示。此外还可以通过自制DDS信号源变化输入信号频率,经过扫频测量后在串口屏上显示上限截止频率、绘制幅频特性曲线。