基于OCR技术的岸桥智能视觉识别系统设计

设计一套岸桥智能视觉识别系统,通过岸桥上合理布置和安装的高清摄像机,实时自动采集并记录集装箱图像,智能动态抓拍集卡车特定位置图像,应用图像处理、PLC联动、人工智能等先进技术,实现图片自动分析处理、集装箱箱号和箱型以及集卡车车号智能识别功能。实际应用结果表明,该系统能够准确高效识别箱号,可供操作人员查看历史数据和故障记录,满足码头现场的使用需求。

基于STM32的智能视觉小车控制系统设计

针对传统物料运载小车智能化程度差、运输效率低以及稳定性弱等缺点,为了减轻劳动强度,提高物料运载小车控制系统的智能化水平,以STM32F407处理器为控制核心,使用直流减速电机驱动麦克纳姆轮实现小车全方位移动,利用光电开关检测物料触发摄像头,通过Open MV扫描物料二维码获取信息,识别特征点,采用单舵机控制机械臂获取和释放物料,实现目标物的识别和搬运功能。测试结果表明:智能视觉运载小车系统能够准确识别和稳定运行,具有识别精度高、实时性能好、运输效率高等特点,满足总体设计要求,具有一定的应用推广价值。

面向智能交互的图像识别技术综述与展望

视觉在人与人交互以及人与自然界的交互过程中起到非常重要的作用,让终端设备具有智能的视觉识别和交互能力是人工智能和计算机技术的核心挑战和远大目标之一.可以看到,近年来视觉识别技术发展飞速,新的创新技术不断涌现,新的研究问题不断被提出,面向智能交互的应用呈现出一些新的动态,正在不断刷新人们对此领域的原有认识.从视觉识别、视觉描述和视觉问答3个角度对图像识别技术进行综述,对基于深度学习的图像识别以及场景分类技术进行了具体介绍,对视觉描述和问答技术的最新技术进行了分析和讨论,同时对面向移动终端和机器人的视觉识别和交互应用进行了介绍,最后对该领域的未来研究趋势进行了分析.

基于视觉识别的输电线路状态监测系统设计

目前,高压输电线路运行状态安全监测系统存在未设计图像监测单元、系统数据丢包率高、页面访问所需时间长的缺点,极易受到负载长度影响。为此,有必要对基于智能视觉识别的高压输电线路运行状态安全监测系统进行研究。考虑电网数据管理中心对高压输电线路数据的需求,以及系统监测高压输电线路运行状态安全的实现,设计系统硬件框架;创新智能视觉识别技术,设计系统视频监控单元和高压输电线路运行状态安全数据监测单元,使系统具有监测高压输电线路运行状态安全的功能,完成高压输电线路运行状态安全监测系统软件设计。试验结果表明:所设计的监测系统可以支持更多的虚拟用户同时访问系统页面,且访问所需时间短、数据丢包率低、受到系统负载长度的影响较小,具有较高的安全性。

基于AI智能识别的自动垃圾分类技术研究

当前我国城市生活垃圾回收现状不容乐观,严重阻碍了我国社会化发展的进程,也不利于生态文明建设。因此,文章结合垃圾分类设计了一种基于AI智能视觉识别分拣的自动垃圾分类技术,该技术不仅能够高效、智能处理生活垃圾,还能够降低回收成本,提高回收效率,对于建设绿色节能中国具有十分重要的应用价值。

智能激光打码视觉识别装备设计与应用

激光打码广泛应用于工厂流水线中,结合视觉检测、无线通信实现激光打码识别的智能化对推进智能工厂建设具有重要价值。鉴于实际需求,设计了一套包含树莓派、摄像头、光纤激光器、无线通信模块等的智能激光打码视觉识别装备,设备在效率以及经济性实用性有较好的平衡。另外卷积神经网络应用于嵌入式设备中,网络的轻量化成为必然趋势,但难以兼备速度与准确率。为了解决这个问题提出了一种基于YOLOv4-tiny的改进轻量化神经网络,网络中将YOLOv4-tiny中的CSPBlock模块中的卷积操作改为深度可分离卷降低模型复杂度,同时加入多尺度卷积增加特征提取的多样性减少信息丢失,最后再加上注意力机制增加模型的对重要信息的感知能力得到改进的DWCSPBlock模块。实验验证表明,改进的目标检测算法在检测速度和准确率上有较好的平衡,在满足实际要求的前提下单次识别、打码以及解码过程用时为4 s且相对于其他识别打码设备本设备具有更高泛化能力、成本低且效率高的优点。

智能化的安卓手势密码取证关键技术

在电子数据取证中,如何对手机等移动设备进行屏幕解锁一直是亟待攻克的难题。将手势图形密码这种广泛应用于手机屏幕解锁以及软件访问授权的密码防护机制作为研究对象,针对已有的手势图形密码还原技术存在的隐蔽性差、实用性低、非智能化、场景单一等弊端,从肩膀冲浪、监控摄像、现场取证等场景中抽象出两个基本的威胁模型,提出一种多场景下的手势图形密码侧信道攻击技术方法。该方法以监控摄像头或人工拍摄视频数据为基础,采用智能视觉识别技术,实时而动态地对视频中目标设备和解锁生物关键点进行识别、选择与跟踪;随后采用空间映射和剪枝算法,将离散的跟踪轨迹进行整合,使用降噪算法对跟踪轨迹进行去冗余和优化,定位出视频中绘制手势图形密码的关键转折点;最后将精简的轨迹与手势图形密码的规则进行比对和匹配,根据置信度对实际绘制的手势图形密码进行猜测和还原。实验结果表明,在监控摄像场景中,即设备屏幕可见场景下,所提技术对手势图形密码的10次尝试成功率为89%,20次尝试成功率为99.3%;在面对面拍摄场景中,即屏幕和手部关键点被遮挡情况下,10次尝试成功率为82%,20次尝试成功率为89.3%;拍摄水平距离的增加在监控摄像场景下对成功率的影响较明显,但随着尝试次数的增加影响逐渐降低;复杂密码在所提技术中无法起到更好的保护作用,在20次尝试内,复杂密码的破解成功率始终高于简单密码;拍摄角度偏转在5°以内对破解成功率几乎没有影响。