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题名面向奶牛情绪行为调节的智能VR眼镜结构设计
被引量:2
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作者
杨昊铮
张燕军
肖天行
郭雅婧
沈丽芳
王笑
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机构
扬州大学机械工程学院
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出处
《农业装备技术》
2018年第4期24-27,共4页
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文摘
以调节在现代规模化养殖之下奶牛在牧场生活的情绪与行为为目标,基于虚拟现实技术开展了新型VR眼镜结构设计,根据奶牛头部特征优化眼镜外形结构,提出了VR眼镜新的实用领域及其外形结构设计方法,为提高奶牛奶质与奶量提供一种新的思路,为虚拟现实眼镜的工业设计与制造具有一定的参考作用。
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关键词
结构设计
奶牛
VR眼镜
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Keywords
stmcturedesign
cow
VR glasses
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分类号
S817
[农业科学—畜牧学]
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题名基于残差和特征分块注意力的激光打码字符分割
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作者
肖天行
吴静静
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机构
江南大学机械工程学院
江苏省食品先进制造装备技术重点实验室
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2023年第3期482-491,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(62072416,61873246)。
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文摘
金属表面激光打码工艺易造成周围金属变性,产生灼伤等形式的大量噪声,导致字符区域背景复杂,字符对比度低及模糊问题,给后续字符识别带来困难。因此提出一种基于残差和特征分块注意力的激光打码字符特征增强与精细分割模型Res18-UNet,以突出字符信息,提高信噪比,从而有效分割目标。首先设计了注意力-残差特征提取单元,减少网络参数的同时避免网络退化,提高通道和空间的特征选择能力。其次提出特征分块注意力机制,加入了改进的特征分块空间注意力,增强微弱字符特征。此外,在上采样阶段设计了融合改进损失函数的多重监督模块,改善网络收敛能力,提高分割精度。在激光打码易拉罐罐底图像数据集上实验得到的mIoU系数、Dice系数和F1分数均优于原UNet,分别达到了0.8010,0.8895和0.9035,预测速度是原UNet的2.6倍,为12.24张/秒。实验说明,该算法能够有效地对低对比度激光打码字符进行特征增强和高精度分割,且具有在嵌入式平台上部署运行的可行性与应用前景。
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关键词
激光打码字符
图像分割
空间注意力
残差神经网络
特征分块策略
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Keywords
laser coding characters
image segmentation
spatial attention mechanism
residual neural network
feature group strategy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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