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基于物联网技术的工厂智能输送机移动线程设计方法
1
作者
郭月飞
白海锋
《物联网技术》
2024年第6期108-110,113,共4页
针对工厂智能输送机自主巡航场景中对不同路径点进行导航等问题,采用深度摄像头及多种传感器以及视觉即时定位和地图构建技术(SLAM),通过深度摄像头采集图像信息和所处位置对应的景深信息,构造点云,使机器人能够获取当前所处位置的信息...
针对工厂智能输送机自主巡航场景中对不同路径点进行导航等问题,采用深度摄像头及多种传感器以及视觉即时定位和地图构建技术(SLAM),通过深度摄像头采集图像信息和所处位置对应的景深信息,构造点云,使机器人能够获取当前所处位置的信息,再通过对点云的分析还原计算机器人的位姿,实现机器人的定点巡航及路径规划。
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关键词
工厂智能输送机
传感器
深度摄像头
地图构建技术(SLAM)
移动线程
定点巡航
路径规划
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职称材料
基于无人机智能视觉和多尺度U-Net的大田作物病虫害检测方法
2
作者
邵彧
郭月飞
+2 位作者
张云龙
白海锋
李蕊翔
《物联网技术》
2024年第8期31-33,36,共4页
作物病虫害的防治是国家生物安全体系的重大课题之一,病虫害早期检测、预警对于病虫害防治具有重要的意义。文中提出一种基于农业无人机(AUAV)和多尺度U-Net(MSU-Net)的作物病虫害检测方法,该方法使用AUAV采集大田作物图像,借助MSU-Net...
作物病虫害的防治是国家生物安全体系的重大课题之一,病虫害早期检测、预警对于病虫害防治具有重要的意义。文中提出一种基于农业无人机(AUAV)和多尺度U-Net(MSU-Net)的作物病虫害检测方法,该方法使用AUAV采集大田作物图像,借助MSU-Net检测作物病虫害。系统利用AUAV在智能农业中的机动性,在多变的天气条件下采集病虫害作物叶部图像;利用MSU-Net提取作物病虫害叶片图像的分类特征,再进行病虫害叶片图像分割,由此进行病虫害检测、分类、识别,以及田间病虫害危害的分析和估计;确定病虫害叶片图像中的病虫害区域,实现高精度的作物病虫害可视化检测与类型识别。实验结果表明,该方法能够用于大田背景下的作物病虫害检测系统,提高了AUAV视觉系统的病虫害检测能力。该方法有助于作物病虫害AUAV遥感检测的标准化、信息化、精准化和智能化。
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关键词
农业无人机
智能视觉
作物病虫害
病虫害检测
多尺度U-Net
遥感检测
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职称材料
改进YOLOv5的轻量化RGB-IR融合小目标检测
3
作者
郭月飞
阳旭
葛晨阳
《办公自动化》
2024年第17期65-68,共4页
针对RGB-IR图像中的目标检测问题,文章提出一种基于YOLOv5的轻量化RGB-IR融合小目标检测算法。该算法首先使用单应性变换对齐RGB与IR图像,并拼接为四通道张量输入检测网络,以实现联合特征提取。其次,使用SE注意力机制分配特征通道权重,...
针对RGB-IR图像中的目标检测问题,文章提出一种基于YOLOv5的轻量化RGB-IR融合小目标检测算法。该算法首先使用单应性变换对齐RGB与IR图像,并拼接为四通道张量输入检测网络,以实现联合特征提取。其次,使用SE注意力机制分配特征通道权重,以实现特征级融合,减少特征矛盾并提高检测的鲁棒性,并进一步改进网络连接,使用浅层特征以增强小目标检测准确性。最后,使用Ghost卷积替代传统卷积,以降低计算量与参数量。实验结果表明,该融合检测算法在小目标数据集上验证改进结果明显,并实现嵌入式部署验证,在2TOPS算力NPU上实现30fps帧率的实时检测。
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关键词
RGB-IR融合目标检测
小目标检测
YOLOv5
模型轻量化
注意力机制
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职称材料
题名
基于物联网技术的工厂智能输送机移动线程设计方法
1
作者
郭月飞
白海锋
机构
武汉天喻信息产业股份有限公司西安分公司
出处
《物联网技术》
2024年第6期108-110,113,共4页
文摘
针对工厂智能输送机自主巡航场景中对不同路径点进行导航等问题,采用深度摄像头及多种传感器以及视觉即时定位和地图构建技术(SLAM),通过深度摄像头采集图像信息和所处位置对应的景深信息,构造点云,使机器人能够获取当前所处位置的信息,再通过对点云的分析还原计算机器人的位姿,实现机器人的定点巡航及路径规划。
关键词
工厂智能输送机
传感器
深度摄像头
地图构建技术(SLAM)
移动线程
定点巡航
路径规划
分类号
TP31 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于无人机智能视觉和多尺度U-Net的大田作物病虫害检测方法
2
作者
邵彧
郭月飞
张云龙
白海锋
李蕊翔
机构
郑州西亚斯学院计算机与软件工程学院
河南省智能制造数字孪生工程研究中心
武汉天喻信息产业股份有限公司西安分公司
西京学院电子
信息
学院
出处
《物联网技术》
2024年第8期31-33,36,共4页
基金
河南省科技厅科技攻关项目(242102210007)
河南省科技厅科技攻关项目(242102110377)。
文摘
作物病虫害的防治是国家生物安全体系的重大课题之一,病虫害早期检测、预警对于病虫害防治具有重要的意义。文中提出一种基于农业无人机(AUAV)和多尺度U-Net(MSU-Net)的作物病虫害检测方法,该方法使用AUAV采集大田作物图像,借助MSU-Net检测作物病虫害。系统利用AUAV在智能农业中的机动性,在多变的天气条件下采集病虫害作物叶部图像;利用MSU-Net提取作物病虫害叶片图像的分类特征,再进行病虫害叶片图像分割,由此进行病虫害检测、分类、识别,以及田间病虫害危害的分析和估计;确定病虫害叶片图像中的病虫害区域,实现高精度的作物病虫害可视化检测与类型识别。实验结果表明,该方法能够用于大田背景下的作物病虫害检测系统,提高了AUAV视觉系统的病虫害检测能力。该方法有助于作物病虫害AUAV遥感检测的标准化、信息化、精准化和智能化。
关键词
农业无人机
智能视觉
作物病虫害
病虫害检测
多尺度U-Net
遥感检测
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
改进YOLOv5的轻量化RGB-IR融合小目标检测
3
作者
郭月飞
阳旭
葛晨阳
机构
武汉天喻信息产业股份有限公司西安分公司
出处
《办公自动化》
2024年第17期65-68,共4页
文摘
针对RGB-IR图像中的目标检测问题,文章提出一种基于YOLOv5的轻量化RGB-IR融合小目标检测算法。该算法首先使用单应性变换对齐RGB与IR图像,并拼接为四通道张量输入检测网络,以实现联合特征提取。其次,使用SE注意力机制分配特征通道权重,以实现特征级融合,减少特征矛盾并提高检测的鲁棒性,并进一步改进网络连接,使用浅层特征以增强小目标检测准确性。最后,使用Ghost卷积替代传统卷积,以降低计算量与参数量。实验结果表明,该融合检测算法在小目标数据集上验证改进结果明显,并实现嵌入式部署验证,在2TOPS算力NPU上实现30fps帧率的实时检测。
关键词
RGB-IR融合目标检测
小目标检测
YOLOv5
模型轻量化
注意力机制
Keywords
RGB-IR fusion target detection
small target detection
YOLOv5
model lightweight
attention mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于物联网技术的工厂智能输送机移动线程设计方法
郭月飞
白海锋
《物联网技术》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于无人机智能视觉和多尺度U-Net的大田作物病虫害检测方法
邵彧
郭月飞
张云龙
白海锋
李蕊翔
《物联网技术》
2024
0
下载PDF
职称材料
3
改进YOLOv5的轻量化RGB-IR融合小目标检测
郭月飞
阳旭
葛晨阳
《办公自动化》
2024
下载PDF
职称材料
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