针对夜晚环境中车流量统计的实时性、鲁棒性和准确性不高等问题,提出一种基于YOLOv5算法优化和摄像补光灯相配合的车辆检测方法,实现交通道路上车辆的精确检测,克服以往夜间图像模糊、光线昏暗等造成的检测不准确问题。采用基于YOLOv5...针对夜晚环境中车流量统计的实时性、鲁棒性和准确性不高等问题,提出一种基于YOLOv5算法优化和摄像补光灯相配合的车辆检测方法,实现交通道路上车辆的精确检测,克服以往夜间图像模糊、光线昏暗等造成的检测不准确问题。采用基于YOLOv5深度学习的方法,以道路临时拍摄的图像构成数据集,以高斯函数构建数据增强图像进行车辆检测,其中检测系统的硬件采用芯片双回路设计控制补光装置,提高检测识别准确性,软件上对YOLOv5算法进行超参数优化,提升系统检测精确性和快速性;采集不同天气、不同补光强度下道路交通图像,通过优化后算法分析其有效性,结果表明,相较于原有检测方法,该方法的平均准确率(mean Average Precision,mAP)和检测帧速率(Frame Per Second,FPS)分别增加4.2%、12%,检测效果较好。展开更多
针对我国居民饮水中总α、总β含量普遍较低的现状,以MDSMPC9604为主要测试设备,开展居民饮水中总α、总β含量测定的不确定度评价研究,通过对居民饮水中总α、总β含量的测定,并结合相关规范,构建定量评估其不确定度评价指标体系。在...针对我国居民饮水中总α、总β含量普遍较低的现状,以MDSMPC9604为主要测试设备,开展居民饮水中总α、总β含量测定的不确定度评价研究,通过对居民饮水中总α、总β含量的测定,并结合相关规范,构建定量评估其不确定度评价指标体系。在此基础上,构建适合实际应用的饮用水中 Total alpha和 Total beta的不确定度评估方法。旨在推动我国居民饮水安全水平持续提高。总α放射性检测结果:0.99±0.06Bq/L(k=2),总β放射性检测结果:1.19±0.02Bq/L(k=2)。测定结果显示,水体中α、β含量的测定与样品制备、使用的仪器、使用的样品测定方法、测定时间、测定时间和保存时间等诸多因素有关,尤其是测定样品的仪器不确定度对测定结果的影响较大。展开更多
文摘针对夜晚环境中车流量统计的实时性、鲁棒性和准确性不高等问题,提出一种基于YOLOv5算法优化和摄像补光灯相配合的车辆检测方法,实现交通道路上车辆的精确检测,克服以往夜间图像模糊、光线昏暗等造成的检测不准确问题。采用基于YOLOv5深度学习的方法,以道路临时拍摄的图像构成数据集,以高斯函数构建数据增强图像进行车辆检测,其中检测系统的硬件采用芯片双回路设计控制补光装置,提高检测识别准确性,软件上对YOLOv5算法进行超参数优化,提升系统检测精确性和快速性;采集不同天气、不同补光强度下道路交通图像,通过优化后算法分析其有效性,结果表明,相较于原有检测方法,该方法的平均准确率(mean Average Precision,mAP)和检测帧速率(Frame Per Second,FPS)分别增加4.2%、12%,检测效果较好。
文摘针对我国居民饮水中总α、总β含量普遍较低的现状,以MDSMPC9604为主要测试设备,开展居民饮水中总α、总β含量测定的不确定度评价研究,通过对居民饮水中总α、总β含量的测定,并结合相关规范,构建定量评估其不确定度评价指标体系。在此基础上,构建适合实际应用的饮用水中 Total alpha和 Total beta的不确定度评估方法。旨在推动我国居民饮水安全水平持续提高。总α放射性检测结果:0.99±0.06Bq/L(k=2),总β放射性检测结果:1.19±0.02Bq/L(k=2)。测定结果显示,水体中α、β含量的测定与样品制备、使用的仪器、使用的样品测定方法、测定时间、测定时间和保存时间等诸多因素有关,尤其是测定样品的仪器不确定度对测定结果的影响较大。
