基于膨胀卷积网络的端到端文档语义分割

本文采用膨胀卷积网络,实现端到端从文档图像中提取语义结构。膨胀卷积的优势在于提取多尺度上下文信息的同时,并不会损失空间分辨率。该模型使用带残差的膨胀卷积网络提取图像特征,并预测每个像素的类别标签。卷积部分作为特征提取器,能够获得多维度层级图像特征,反卷积部分输出全分辨率的语义预测结果。每个像素的概率值决定其语义类别标签。为了更好地理解分割粒度级别,实验设计了3组不同分割粒级数据集的测试。从文档细粒度到粗粒度级别的分割实验结果表明,语义数据分布的不平衡特点和网络深度都是影响该网络模型的重要因素。该模型可测试于人工智能教育平台英伟达Jetson Nano机器。

一种无人驾驶拖拉机作业安全辅助与防盗装置

针对目前农业生产的特点,无人驾驶拖拉机的研发成为趋势。本文介绍一种涉及无人驾驶拖拉机领域的安全辅助与防盗装置。此装置由FUR热成像模块、英伟达JETSON NANO开发板、STM32F767IGT6为核心主控电路三大部分组成。该装置能够通过热成像监控作业过程中是否有非法人员进入工作区域;英伟达JETSON NANO开发板主要用于人脸识别,当车辆非作业状态时通过热成像感知人员进入监控领域,通过人脸识别判断是否是合法人员正在接近无人驾驶拖拉机无人驾驶拖拉机无论是在工作还是非工作状态,以STM32F767IGT6为核心主控电路通过CAN总线采集无人拖拉机ECU的发动机数据以及热成像与人脸识别报警只别信息,通过EC200模组利用4G网络上传到后台服务器。