基于YOLOv5视觉感知的实时叉车驾驶操作行为识别方法

驾驶员操作信息可反映驾驶情况和操作水平,有助于驾驶安全检测。以叉车为例,研究一种基于YOLOv5视觉感知的实时叉车驾驶操作行为识别方法。首先,提出该方法的整体架构;然后,研究基于操作特征的实时叉车驾驶操作行为识别方法;最后,在一台合力K30柴油叉车上搭建试验平台进行测试。测试结果表明:本方法操作特征识别率达100%、操作行为识别正确率达98%,具有准确性好、实时识别的特点,可拓展应用于其他车辆操作检测。

基于Mask R-CNN的人脸皮肤色斑检测分割方法

色斑参数特征是衡量皮肤健康程度的一项重要指标,通过分析国内外研究皮肤色斑图像方法,提出基于Mask R-CNN的人脸皮肤色斑检测分割方法。针对人脸图像中色斑区域小导致的训练样本类别不平衡问题,提出全脸干扰项数据标注方案,有效提高色斑检测分割效果;通过分析不同深度的骨干网络对色斑识别效果、时间性能影响,指出ResNet-34骨干网络在色斑识别效果、时间性能达到较佳平衡;基于上述技术构建Mask R-CNN人脸皮肤色斑分割模型并进行实验,结果表明:基于Mask R-CNN的人脸皮肤色斑检测分割方法能够实现不同位置、尺度色斑的检测,J(A,B)值达81.5%。

基于Mask R-CNN视觉感知的叉车操纵器档位识别

车辆档位信息间接反映车辆行驶状态,诸如考试、培训、安全驾驶等均需对其档位判断记录或溯源。本文以叉车为例,提出一种基于Mask R-CNN视觉感知技术的移动式、旋转式叉车操纵器档位识别方法,首先提出了基于Mask R-CNN视觉传感的叉车档位识别方法的整体架构,接着着重研究了叉车档位识别中移动式和旋转式操纵器档位识别的识别技术、叉车操纵器特征分割优化技术等,最后在一台合力K30柴油叉车上搭建试验平台进行测试。试验结果表明,该技术对叉车操纵器识别率达100%、档位判断正确率99%以上,具有无需机械改装、过程记录可溯源、准确性高、实时性较好的特点,并可拓展用于其它车辆视觉检测中。

中学数学教学中不当作法的分析与对策

好的教学方法,有利于我们的教学。认识教学中的一些不当作法并加以克服,同样会促进我们的教学。一、中学数学教学中的一些不当作法及分析1.违背学生发展的规律。学生的发展是有规律的,学生发展的每一个年龄段。