基于YOLO v5-TL的褐菇采摘视觉识别-测量-定位技术

为实现褐菇高效、精准、快速的自动化采摘,针对工厂化褐菇的种植特点,提出一种基于YOLO v5迁移学习(YOLO v5-TL)结合褐菇三维边缘信息直径动态估测法的褐菇原位识别-测量-定位一体化方法。首先,基于YOLO v5-TL算法实现复杂菌丝背景下的褐菇快速识别;再针对锚框区域褐菇图像进行图像增强、去噪、自适应二值化、形态学处理、轮廓拟合进行褐菇边缘定位,并提取边缘点和褐菇中心点的像素坐标;最后基于褐菇三维边缘信息的直径动态估测法实现褐菇尺寸的精确测量和中心点定位。试验结果表明单帧图像平均处理时间为50 ms,光照强度低、中、高情况下采摘对象识别平均成功率为91.67%,其中高光强时识别率达100%,菇盖的尺寸测量平均精度为97.28%。研究表明,本文提出的YOLO v5-TL结合褐菇三维边缘信息直径动态估测法可实现工厂化种植环境下褐菇识别、测量、定位一体化,满足机器人褐菇自动化采摘需求。

SOCKS V5运用TLS协议实现防火墙强安全性的应用与研究

SOCKS是一种应用于防火墙技术的新协议标准 ,实现SOCKS协议的防火墙具有强壮的认证机制 ,且支持多种认证方法 ,为实现其强安全性 ,本文利用SOCKS可扩充性将TLS协议同SOCKS协议结合起来 ,阐述了在SOCKSV5中实现TLS协议原理 ,创建了一个强安全SOCKS防火墙系统 ,在该系统中实现了TLS安全结构 ,并对有关协议实现的程序模块作了改进与优化。