公路洒落物是影响交通安全的重要因素之一,为了解决中小尺度公路洒落物检测中的漏检、误检以及难以定位等问题,本文提出了一种图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法。该方法使用改进的YOLOv7-OD网络处理图像数据获取二维目...公路洒落物是影响交通安全的重要因素之一,为了解决中小尺度公路洒落物检测中的漏检、误检以及难以定位等问题,本文提出了一种图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法。该方法使用改进的YOLOv7-OD网络处理图像数据获取二维目标预测框信息,将目标预测框投影到激光雷达坐标系下得到锥形感兴趣区域(region of interest,ROI)。在ROI区域内的点云空间约束下,联合点云聚类和点云生成算法获得不同尺度的洒落物在三维空间中的检测定位结果。实验表明:改进的YOLOv7-OD网络在中尺度目标上的召回率和平均精度分别为85.4%和82.0%,相比YOLOv7网络分别提升6.6和8.0个百分点;在小尺度目标上的召回率和平均精度分别为66.8%和57.3%,均提升5.3个百分点;洒落物定位方面,对于距离检测车辆30~40 m处的目标,深度定位误差为0.19 m,角度定位误差为0.082°,实现了多尺度公路洒落物的检测和定位。展开更多
目标检测是计算机视觉领域的研究热点和基础任务,其中基于锚点(Anchor)的目标检测已在众多领域得到广泛应用。当前锚点选取方法主要面临两个问题:基于特定数据集的先验取值尺寸固定、面对不同场景泛化能力弱。计算锚框的无监督K-means算...目标检测是计算机视觉领域的研究热点和基础任务,其中基于锚点(Anchor)的目标检测已在众多领域得到广泛应用。当前锚点选取方法主要面临两个问题:基于特定数据集的先验取值尺寸固定、面对不同场景泛化能力弱。计算锚框的无监督K-means算法,受初始值影响较大,对目标尺寸较单一的数据集聚类产生的锚点差异较小,无法充分体现网络多尺度输出的特点。针对上述问题,本文提出一种基于多尺度的目标检测锚点构造方法(multi-scale-anchor,MSA),将聚类产生的锚点根据数据集本身的特性进行尺度的缩放和拉伸,优化的锚点即保留原数据集的特点也体现了模型多尺度的优势。另外,本方法应用在训练的预处理阶段,不增加模型推理时间。最后,选取单阶段主流算法YOLO(You Only Look Once),在多个不同场景的红外或工业场景数据集上进行丰富的实验。结果表明,多尺度锚点优化方法MSA能显著提高小样本场景的检测精度。展开更多
为加速二苯醚类除草剂在可见光环境的降解,以玉米芯制碳量子点修饰石墨相氮化碳,合成一种非金属型光催化剂.考察在该催化剂作用下,氟磺胺草醚、三氟羧草醚和乙氧氟草醚等的光解行为及光解前后毒性.结果表明,氟磺胺草醚在可见光照射下的...为加速二苯醚类除草剂在可见光环境的降解,以玉米芯制碳量子点修饰石墨相氮化碳,合成一种非金属型光催化剂.考察在该催化剂作用下,氟磺胺草醚、三氟羧草醚和乙氧氟草醚等的光解行为及光解前后毒性.结果表明,氟磺胺草醚在可见光照射下的光解速率最大、其次为乙氧氟草醚,光照3 h的降解率即达99%和91%,而三氟羧草醚的光解速率最低、须光照至8 h才能达到90%的降解率.由高斯软件计算NPA(Natural Population Analysis)电荷分布得福井函数和双描述符,预测反应位点并结合液质联用分析降解产物,推测除草剂的降解过程应包括裂解、水解、脱卤、还原和羟基化等,证明了空穴和羟基自由基在其中的作用.观察玉米种子的生长实验,发现氟磺胺草醚的毒性略高于乙氧氟草醚,但二者经光照处理后毒性均显著下降,三氟羧草醚及其光解产物显示为低毒性.展开更多
文摘公路洒落物是影响交通安全的重要因素之一,为了解决中小尺度公路洒落物检测中的漏检、误检以及难以定位等问题,本文提出了一种图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法。该方法使用改进的YOLOv7-OD网络处理图像数据获取二维目标预测框信息,将目标预测框投影到激光雷达坐标系下得到锥形感兴趣区域(region of interest,ROI)。在ROI区域内的点云空间约束下,联合点云聚类和点云生成算法获得不同尺度的洒落物在三维空间中的检测定位结果。实验表明:改进的YOLOv7-OD网络在中尺度目标上的召回率和平均精度分别为85.4%和82.0%,相比YOLOv7网络分别提升6.6和8.0个百分点;在小尺度目标上的召回率和平均精度分别为66.8%和57.3%,均提升5.3个百分点;洒落物定位方面,对于距离检测车辆30~40 m处的目标,深度定位误差为0.19 m,角度定位误差为0.082°,实现了多尺度公路洒落物的检测和定位。
文摘目标检测是计算机视觉领域的研究热点和基础任务,其中基于锚点(Anchor)的目标检测已在众多领域得到广泛应用。当前锚点选取方法主要面临两个问题:基于特定数据集的先验取值尺寸固定、面对不同场景泛化能力弱。计算锚框的无监督K-means算法,受初始值影响较大,对目标尺寸较单一的数据集聚类产生的锚点差异较小,无法充分体现网络多尺度输出的特点。针对上述问题,本文提出一种基于多尺度的目标检测锚点构造方法(multi-scale-anchor,MSA),将聚类产生的锚点根据数据集本身的特性进行尺度的缩放和拉伸,优化的锚点即保留原数据集的特点也体现了模型多尺度的优势。另外,本方法应用在训练的预处理阶段,不增加模型推理时间。最后,选取单阶段主流算法YOLO(You Only Look Once),在多个不同场景的红外或工业场景数据集上进行丰富的实验。结果表明,多尺度锚点优化方法MSA能显著提高小样本场景的检测精度。
文摘为加速二苯醚类除草剂在可见光环境的降解,以玉米芯制碳量子点修饰石墨相氮化碳,合成一种非金属型光催化剂.考察在该催化剂作用下,氟磺胺草醚、三氟羧草醚和乙氧氟草醚等的光解行为及光解前后毒性.结果表明,氟磺胺草醚在可见光照射下的光解速率最大、其次为乙氧氟草醚,光照3 h的降解率即达99%和91%,而三氟羧草醚的光解速率最低、须光照至8 h才能达到90%的降解率.由高斯软件计算NPA(Natural Population Analysis)电荷分布得福井函数和双描述符,预测反应位点并结合液质联用分析降解产物,推测除草剂的降解过程应包括裂解、水解、脱卤、还原和羟基化等,证明了空穴和羟基自由基在其中的作用.观察玉米种子的生长实验,发现氟磺胺草醚的毒性略高于乙氧氟草醚,但二者经光照处理后毒性均显著下降,三氟羧草醚及其光解产物显示为低毒性.