基于改进YOLOv4-Tiny的机械零件目标检测算法

随着智能化生产的普及,机械零件的智能装配技术受到广泛关注,为了改善传统特征提取算法中检测误差大、精度低等问题,以常见机械零件为研究目标,结合深度学习算法中的轻量级网络为基础模型进行优化,使用YOLOv4-Tiny中的CSP-Darknet53作为特征提取网络,在特征提取网络后添加改进后的MA-RFB模块,引入多分支卷积和空洞卷积加强感受野。并对颈部网络进行改进,选择PANet代替FPN,并添加注意力模块CBAM,形成CM-PANet对零件目标进行多尺度检测,在自制的零件数据集AP达到96.47%,检测速度达到0.00138 s每样本。相比于原版YOLOv4-Tiny网络AP提高了2.80%,改进后的算法在速度和精度达到了一个平衡,体现了研究的理论和应用价值。

移动机器人视觉SLAM回环检测现状研究

同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)是移动机器人实现自主定位与导航的关键技术,已成为该领域研究的热点。视觉SLAM是指相机作为仅有的外部传感器,进行同步定位与建图的技术,随着计算机视觉的迅速发展,视觉SLAM因为信息量大、成本低廉、适用范围广和可提取语义信息等优点受到广泛关注,而回环检测(Loop Closure Detection, LCD)作为其重要的一个环节,受到学者的广泛研究。对视觉SLAM系统进行简单概述,对LCD的原理、传统的LCD算法分类和主流的LCD算法进行总结归纳,介绍了LCD的性能评估标准,对LCD当前面临的挑战及未来前景进行展望。

穴位贴敷治疗胃脘痛的研究进展

胃脘痛反复发作、迁延难愈,严重影响患者的生活质量。中医穴位贴敷治疗具有简、验、效、廉的特点,本文对穴位贴敷治疗胃脘痛的理论依据、作用机制、取穴与用药规律及分证论治等进行简要综述。

基于嵌入式移动端的目标检测算法

针对因夜晚无可见光的条件下导致目标难以检测的问题,基于嵌入式平台应用设备,提出了无人目标检测的优化改进模型,提出了更优的检测速度与检测精度的模型。该优化改进后的模型以YOLOv3-tiny为基础框架,使用Small Batch-K-Means聚类算法计算anchor box数量;在网络关键位置中使用注意力机制,通过强化检测目标关注以提高抗干扰能力。在KAIST Multispectral Pedestrian Detection Benchmark数据集中的实验表明,该算法与传统YOLOv3-tiny算法相比在检测精度和速度上都有明显的提高。