基于改进MMAL的细粒度图像分类研究

针对细粒度图像分类中目标区域难以精准定位及其内部细粒度特征难以识别的问题,提出了一种基于改进MMAL的细粒度图像分类方法。首先,利用形变卷积的感知区域可变性原理,动态地感知样本图像中不同尺度和形状的目标区域特征,从而增强网络对目标区域位置的感知能力。随后,采用GradCAM梯度回流的方法生成网络注意力热图,以减小特征背景噪声的干扰,实现对图像目标区域的精准定位。最后,提出位置感知空间注意力模块,通过融合坐标位置和双尺度空间信息,显著提升了网络对目标区域细粒度特征的提取能力。实验结果表明,与基线算法相比,该方法在CUB-200-2011、Stanford Car和FGVC-Aircraft三个公共数据集上分类精度分别提升了1.4%、1.5%、1.9%,该结果验证了所提方法的有效性。

复杂场景下基于热图的车牌检测

随着车牌识别的应用场景不断扩展,处理的图像复杂性也随之提高,车牌检测面临车牌定位困难、检测速度慢和精度低等挑战。为提高光照不均衡、透视变形、雨雾天气、低分辨率等复杂场景下车牌检测的准确率,提出一种基于车牌角点热图的检测网络LPHD-Net。不同于传统模板匹配和目标检测中矩形先验框的方式,该网络通过车牌角点热图和车牌边界向量场的方法对车牌进行检测。在中国城市停车数据集中进行训练和测试,使用目标检测任务中常用的平均精度和召回率对模型的整体性能进行评价。实验结果表明,LPHD-Net模型对多种复杂场境下的车牌检测精确率和速度分别达到99.2%和78 frame/s,较LMAFLPD模型提升1.15个百分点和14 frame/s。同时,其对场景中的多车牌检测也具有较好的检测效果。

遮挡自适应权重的人脸特征点定位算法

针对遮挡造成人脸定位失败和人脸特征点的遮挡标签匮乏等问题,提出了一种遮挡自适应权重的人脸特征点定位算法.基于HRNet,设计了一个遮挡自适权重损失函数,使遮挡点获得一个较小的权重用来减轻遮挡对特征提取的影响.在网络输出阶段,添加遮挡预测模块以获取特征点的遮挡度,对遮挡度进行线性变换作为热图回归任务的自适应权重.同时,通过在原图上生成随机大小、形状、颜色、纹理、透明度的遮挡及对应标签,进行数据集扩增.此外,根据预测坐标生成人脸的点特征图、边特征图、区域特征图以及切割图,将其与原图像融合后再输入主干网络,获得更好的人脸特征.本算法在COFW和300W等相关数据集上进行评估,取得了较好的准确性.

封面图片说明

封面图为高分辨率热像仪所拍摄的某结构的红外热像图，从中可以清晰地看到物体经过时因热弹性效应导致的结构表面温度场的变化，进而判断出结构局部的高应力区域。疲劳热像法作为一种无损、实时、全场、非接触的测试手段，不仅可在较短的时间内快速确定材料的疲劳性能，且能实时地监测交变载荷作用下结构的应力状态、表面温度场等，对局部损伤实时定位，在结构安全评估上有重大意义．

既有建筑幕墙分隔定位检测仪

既有建筑幕墙检测设备的研发是未来既有建筑幕墙检测维修迈入科学检测的关键步骤,没有专业检测设备,按传统人工的检测方法无论如何是没有发展前途可言的。根据国内外建筑幕墙的发展历程做进一步的研究发现,既有建筑幕墙检测专业设备仍处在高度空白阶段,其原因主要在于高层建筑幕墙的历史从诞生至今才刚刚走过几十年的里程。

光伏全景图在组件热斑缺陷定位中的应用

光伏全景图在组件热斑缺陷定位中的应用中文摘要:随着社会的不断进步,不可再生资源日益减少,光伏发电在国内外愈来愈受到重视.光伏面板占地面积大,面板数量多,人工巡检耗时耗力.采用无人机智能巡检,相机拍摄的面板数量有限,识别出图片中的热斑缺陷与实际的面板尚未实现一一对应.本研究采用全景图拼接技术,将拍摄的光伏图片拼接成完整的电站的图片,并将结果绘制在全景图上,经验证,能实现每个热斑缺陷对应实际的光伏面板,节省人工寻找面板的时间,有利于提升电站的智能化巡检和管理效率.

矿藏开采测量仪——K2—321

本文所介绍的测量仪,是由秋明公司专门设计局研制的,是用于石油矿藏开采测量用的专门仪器。1984年通过了实验验收,1984年下半年,专门工艺设计局通过实验生产了21套。K2—321测量仪是由温度通道和 r射线剂量功率通道(简称ΓК通道)以及磁定位器显示通道组成的。将此测量仪依次下入井内。