计算机视觉与深度学习技术在烟叶生产上的研究进展

计算机视觉与深度学习技术在众多场景(如物体识别,图像分类)取得了显著进展,近年来这项技术在烟叶生产中展现出广泛的应用空间与发展潜力。综述了计算机视觉与深度学习技术在烟叶生产上的应用现状,重点讨论了其在解决烟叶病害识别、烟叶采收调制、烟叶分级等问题方面的方法。通过分析不同的算法及其在烟叶生产关键阶段的运用,并考虑这项技术在烟叶生产领域所面临的挑战与发展方向,为智能化烟叶生产提供理论支持和参考。

基于计算机视觉与深度学习的摩崖石刻裂缝检测

摩崖石刻由于长期暴露于自然环境中,遭受着多种病害的侵扰,其保存状况值得关注。其中,裂缝是石刻常见的病害形式,不仅削弱了石刻的观赏价值,更可能导致石刻上的文字难以辨认。因此,石刻裂缝的检测对于其保护与传承具有重要意义。传统的裂缝检测方式为人工检测,但人工检测耗时费力,且成本较高。随着计算机技术的快速发展,计算机视觉与深度学习技术为石刻裂缝检测开辟了全新途径。文章旨在探索利用这些技术实现石刻裂缝自动检测的可行性,收集了湖南省永州市祁阳浯溪碑林风景名胜区的摩崖石刻图像资料,通过采用YOLO v11算法,构建了一个能够自动识别图像中石刻裂缝的计算机视觉模型。研究结果表明,该模型的识别准确率高达88%,为快速、高效地检测石刻裂缝提供了技术支持,也为后续的石刻修复工作奠定了坚实的基础。

基于计算机视觉与深度学习的施工现场人员及车辆智能统计与监测

近年来,我国的建筑业飞速发展,建筑业企业生产和经营规模的不断扩大,单个项目体量也变得越来越大,极大地增加了建筑施工现场人员管理的难度。为提高施工现场的人员管理效率,借助计算机视觉技术以及深度学习算法实现施工现场人员统计与监测,利用闭路监控的实时画面实现工地现场人员的实时、高效、自动化分析。该法构建基于YOLOv4的深度学习算法模型,在识别出画面中施工人员的同时,通过撞线判定机制统计进入与离开工地的施工人员数量。除此之外,还研究开发了面向工地管理人员的施工人员管理系统,并通过试验验证该系统在不同环境条件下对施工现场人员进出场情况实时统计与监测的准确性。在现场测试过程中,发现系统在画面检测范围、算法置信度、系统冗余程度存在关键制约性问题,通过解决上述问题,极大地提高了系统的实际应用价值和鲁棒性,为系统在实际工程项目中应用打下基础。

计算机视觉与深度学习在猪只识别中的研究进展

探索人工智能领域新技术与生猪养殖相结合,是当前智慧养殖领域的一个重要研究方向。其中,如何自动地识别猪只个体身份与行为,是当前生猪养殖行业要解决的一个关键问题。为推动计算机视觉和深度学习技术在猪只健康状态智能化监测方面的应用,本文先分析了基于计算机视觉与深度神经网络的人的身份及行为识别模型的研究进展,然后对利用计算机视觉与深度神经网络识别猪只个体身份及行为的方法进行了归纳总结,并指出已有方法中存在的问题,最后提出了下一步的重点研究方向:(1)在猪只运动不可控及关键特征部位受到污染的情况下,准确提取其身份及行为特征的方法研究;(2)针对猪只身份及行为特征的基于计算机视觉的原创性深度学习模型的研究;(3)能够同时检测猪只身份及行为的多任务神经网络的研究;(4)适用于多场景的基于基础姿态及动作的通用型猪只行为识别方法的研究;(5)基于边缘计算的猪只个体身份及行为识别的部署方法研究。

基于计算机视觉与深度学习的防疫垃圾识别系统研究

基于计算机视觉与深度学习的防疫垃圾识别系统,由能进行图像特征加强的目标定位系统和基于深度学习的识别分类系统构成,对待识别垃圾完成二维图像采集后,使用OpenCV检测和定位目标物品,识别分类系统利用基于深度学习的MobileNet模型对目标图像进行识别与分类。本研究以常见的医用防护口罩、医用橡胶手套、防护面罩、消毒药剂瓶为例,对它们进行自动识别和分类,以实现在垃圾处理中有效减少人工投入,降低垃圾处理环节的感染风险的目标。

计算机视觉技术赋能大学英语课堂展示中的学习投入研究

学习投入是预测学习者学习效果的重要指标,学术界对其与课堂展示间的相关性研究鲜有涉猎。文本以某综合性大学303名非英语专业本科生为研究对象,采用人工智能与计算机视觉技术模型YOLOv7对大学英语课堂中的课堂展示实录进行学习投入多模态数据分析,并辅以问卷调查,形成双向印证。研究发现,学生课堂展示中的行为投入、认知投入和情感投入值均等于或高于3.78,投入结果均值达4.01,说明学生在课堂展示中的学习投入情况良好。此外,不同时段课堂展示对学生行为投入的影响显著,学生专注度及参与度在课堂前10分钟的课堂展示中效果最佳。文本为课堂展示的有效性提供了智能化、多模态、多维度的实证支持,为课堂教学的数智技术应用提供了新视角。

基于深度学习的计算机视觉在隧道衬砌病害检测中的应用综述

隧道衬砌作为隧道的重要支撑结构,对其中存在的病害进行检测显得十分重要。然而,传统的隧道病害检测方法高度依赖人工,效率低下,并且存在一定的安全风险,因此,如何高效、安全地实现病害的自动检测成为了热门的方向之一。深度学习(DL)和计算机视觉(CV)被视为实现隧道衬砌病害自动检测的具有发展前景的方法。为了阐明DL技术和CV技术在病害检测中的研究与应用,总结了隧道衬砌病害检测技术的发展历程;基于数据对于DL模型训练的重要性,总结了衬砌病害数据集的建立过程;随后,总结了基于DL的CV技术在隧道衬砌表面病害和内部病害检测方面的方法和应用;最后,讨论了目前研究中存在的问题,并对未来的发展进行了展望。

基于计算机视觉及深度学习的无人机手势控制系统

在当今社会的诸多领域,无人机应用已日益普及,涵盖了影视、航测等多个方面。然而,传统无人机的人机交互相对复杂,并且需要大量的专业设备和训练,这使得很大一部分用户无法直接应用便捷的无人机。此时就需要一种便携、易学习和使用的控制系统和方式。其中,基于计算机视觉及深度学习的无人机手势控制系统可以避免过往无人机控制和使用中的诸多困难,并且有助于去除复杂背景以及相机漂移的影响,使得控制更加便捷和有效,对无人机的应用和控制水平提升具有重要意义和价值。文章旨在深入探讨和分析基于计算机视觉及深度学习的无人机手势控制系统。

基于深度学习的土木工程计算机视觉健康监测

土木工程领域的健康监测对保证工程长期、稳定服务有着重要的意义。相较于传统的监测方法,基于深度学习的计算机视觉技术具有高效、准确等优势。对基于深度学习的计算机视觉技术在土木工程全生命周期健康监测领域中的应用进行系统综述。首先,借助文献可视化软件对该领域文献进行科学计量分析;其次,简要阐述了计算机视觉技术的发展历程,总结了在构建深度学习数据集过程中数据获取、数据处理和数据标注三个重要环节的方法与内容;最后,重点回顾了在施工现场安全管理、在役结构局部损伤检测和结构灾后整体损伤评估等应用场景中基于深度学习的计算机视觉技术的发展历程与工程实际应用价值,并展望了可拓展的应用方向。

深度学习背景下计算机视觉算法应用探究——评《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》

近年来,基于深度学习算法的人工智能技术得到了迅猛发展,并与社会各个领域深度融合,推动着人类社会的教育、娱乐、工业以及农业等多个方面发生了重大变革,可以说人工智能热潮已席卷全人类社会。在人工智能领域,语音识别、自然语言处理以及计算机视觉是最主要的三大技术领域,现今已基本实现落地产业化,尤其是计算机视觉技术,被广泛应用于农业智能机械、汽车交通、医疗诊断以及工业检测与安防监控等领域,为人类社会发展作出了重要贡献。笔者参考由叶韵编写、机械工业出版社出版的《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》一书,探讨深度学习背景下计算机视觉算法的可行性应用场景。

面向计算机视觉任务的无线图像传输

随着信息技术的融合创新及智慧城市等领域的迅猛发展,机器视觉任务和图像数据传输需求逐渐增加。语义通信技术通过提取和传输数据的语义信息,而非原始比特流,以提高数据的传输效率。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和Transformer结构的结合为图像语义通信领域带来了新的突破。CNN在提取图像局部特征方面表现出色,而Transformer则擅长捕捉长距离依赖和全局特征。聚焦于图像的传输与处理,基于CNN和Transformer结构对于特征提取的优势,并加入注意力机制,提出了一种高效的端到端图像语义通信方案,以在优化传输性能的同时满足智能任务对图像数据传输的需求。结果显示,所提方案与现有方法相比不仅提高了计算效率,还具有更强的鲁棒性和适应性。

基于深度学习与计算机视觉技术的“浅水之星”方案设计

近年来,随着国民经济水平的大幅提高,越来越多的个体养殖业开始引进智能化设备来提高生产效率。为适应上述应用需求,文章设计了一款基于深度学习与计算机视觉技术的“浅水之星”装置。该装置将目标锁定于鱼类投氧与水域施肥两方面,通过将深度学习技术的智能避障技术以及物联网技术中的GPS定位与嵌入式技术相融合,科学实现智能溶氧、智能施肥等功能;并基于以上装置设计,采用深度学习的CNN算法进行垃圾识别、计算机视觉技术进行图像处理,以及通过物联网技术的信号传递与定位感应等技术,扩展浅水域的垃圾清理与安全警报功能,使得装置的适用范围更加广泛。本方案将人工智能与物联网技术巧妙融合,对当下存在的水域环境保护和溺水安全问题进行了良好的设计解决,并在一定程度上响应智慧城市建设,具有一定的创新性和可使用价值。

基于深度学习的计算机视觉在电子工程中的应用研究

近年来,人工智能的一个主要研究方向是基于深度神经网络的机器学习,它在许多方面显示出了强大的应用前景。计算机视觉是一种非常有前途的深度学习技术,它能够模仿人眼的行为进行图像、视频等内容的分析,在电气领域有着广泛的应用前景。本项目将探索基于深度学习的电力系统设计方法,为电子工程设计提供一种全新的思路和方法,具有重要的理论意义和应用价值。

基于深度学习的计算机视觉控制系统设计

研究旨在设计基于深度学习的计算机视觉控制系统,以实现智能感知、高效识别和精准控制等功能。本文通过需求分析确定功能和性能需求,设计了图像识别、目标检测、动作控制等功能模块,并考虑了硬件设计中的图像采集设备、处理器选型、通信模块。系统运行测试包括性能、稳定性和兼容性测试。结果表明,该系统能够有效实现目标功能,并具备良好的性能和稳定性。

基于深度学习的计算机视觉技术在智能车辆领域的应用研究

近年来,深度学习技术被广泛应用于计算机视觉研究中,并取得了丰硕的成果。本项目拟采用深度学习技术解决智能汽车视觉这一关键科学问题,通过采集大量带有标签的真实道路环境图像,采用深度神经网络模型训练方法,实现智能汽车中道路环境的认知与理解。研究结果表明,与传统机器视觉方法相比,深度学习在处理交通标志、行人和车辆等方面具有明显优势。深度学习技术在智能汽车领域具有广阔的应用前景,它能够感知、预测其他车辆及行人的行为,做出智能驾驶决策,提高行车安全。

基于深度学习的计算机视觉技术在棉花病虫害识别与防治中的创新应用

随着深度学习和计算机视觉技术的迅速发展,其在农业中的应用也日益广泛,特别是在病虫害管理方面。本研究旨在探讨深度学习在棉花病虫害识别和管理中的创新应用,以及集成这些技术改善棉花健康管理的可能性。通过实地试验,我们验证了深度学习模型在病虫害识别准确性、减少农药使用、提升产量和品质等方面的有效性。研究还揭示了当前方法的局限性,并讨论了结合环境可持续性的未来发展方向。总体而言,本研究证实了深度学习和集成技术在现代化棉花病虫害管理中的巨大潜力和实际价值,为该领域的进一步研究和应用奠定了基础。

基于深度学习的计算机视觉技术在电子工程中的应用研究

随着深度学习技术的快速发展,其在计算机视觉的应用已经得到了广泛的研究。为了进一步挖掘深度学习在电子工程中的潜力,本文采用了基于深度学习的计算机视觉技术进行研究。首先,我们研究了深度学习和计算机视觉的基本理论。然后,我们将这种技术应用到电子工程中,主要包括图像识别、目标跟踪和模式识别等方面。实验结果表明,与传统的图像处理方法相比,基于深度学习的计算机视觉技术在电子工程中的应用有着显著的优势,识别准确率、检测速度都有了显著提升。这为电子工程领域开辟了新的应用前景,同时也对深度学习技术的发展产生了积极的推动效应,有助于打造更为高效、精确的电子工程系统。

计算机视觉中目标检测算法的研究与应用

文章深入探讨了计算机视觉技术中的目标检测算法,首先剖析了传统与基于深度学习的算法原理;其次阐述了数据、算法模型、训练与优化层面的性能优化策略;最后展示了其在安防监控、自动驾驶、工业检测等领域的应用情况,旨在系统梳理目标检测算法相关内容,为该领域的进一步研究与实践应用提供全面参考,推动各行业的智能化发展。

人工智能在计算机视觉领域的应用

近年来,深度学习技术在多个学科领域均取得了显著成效,尤其在计算机视觉领域表现尤为突出。综述了人工智能技术在计算机视觉领域内的应用与发展趋势,强调深度学习核心架构的运用,分析其结构特征、独特优势及存在的局限性,探讨了深度学习架构在物体识别、面部验证、行为识别及人体姿态估计等计算机视觉核心任务中的应用实例,展望了深度学习模型在计算机视觉问题设计上的发展方向及其面临的挑战。

计算机视觉技术在高校档案管理中的应用研究

在信息时代,高校档案管理面临着日益增长的信息量和复杂的管理需求。文章就计算机视觉技术在高校档案管理中的应用展开探讨与分析。首先,对计算机视觉技术进行概述,然后分析其在高校档案管理中的应用场景,包括文本识别、图像增强和恢复、相似图像检索、数据安全和隐私保护、目标检测和识别。研究表明,计算机视觉技术能为高校档案管理的现代化和智能化发展提供理论指导和实践借鉴,提升高校档案管理工作的水平。