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[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
黄河清 胡嘉沛 李震 魏志威 吕石磊
针对当前柑橘果实目标检测模型多数需在服务器上运行,难以直接在果园部署且识别实时性较差等问题,设计了基于边缘计算设备的便携式柑橘果实识别系统。该系统由优化的目标检测模型和嵌入式智能平台组成;通过扩展YOLOv4–Tiny目标检测算法,将所有批量归一化层合并到卷积层,加快模型前向推理速度;采用多尺度结构并使用K–means聚类方法获得柑橘数据集的先验框大小,使网络模型对柑橘果实识别具有更强的鲁棒性;使用GIOU距离度量损失函数,使网络模型更加关注柑橘图像中重叠遮挡的区域。将改进算法部署到嵌入式平台Jetson nano,试验结果表明,识别系统对柑橘果实的识别平均准确率达93.01%,单幅图片的推断时间约为150 ms,对视频的识别速率为16帧/s。
关键词：
柑橘 果实识别系统 边缘计算
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
黄河清 胡嘉沛 李震 魏志威 吕石磊
针对当前柑橘果实目标检测模型多数需在服务器上运行,难以直接在果园部署且识别实时性较差等问题,设计了基于边缘计算设备的便携式柑橘果实识别系统。该系统由优化的目标检测模型和嵌入式智能平台组成;通过扩展YOLOv4–Tiny目标检测算法,将所有批量归一化层合并到卷积层,加快模型前向推理速度;采用多尺度结构并使用K–means聚类方法获得柑橘数据集的先验框大小,使网络模型对柑橘果实识别具有更强的鲁棒性;使用GIOU距离度量损失函数,使网络模型更加关注柑橘图像中重叠遮挡的区域。将改进算法部署到嵌入式平台Jetson nano,试验结果表明,识别系统对柑橘果实的识别平均准确率达93.01%,单幅图片的推断时间约为150 ms,对视频的识别速率为16帧/s。
关键词：
柑橘 果实识别系统 边缘计算
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
韩团军 马晨 王战备 尹继武
针对传统手指语识别系统识别速度慢、准确率低、运算量大等问题，提出一种基于MediaPipe框架与支持向量机（SVM）的轻量级手指语识别系统。该系统通过MediaPipe提取手指语图像关节特征点，使用支持向量机（SVM）中的径向基核函数（RBF）对提取的特征进行分类，以一对一的方法将基本的二分类SVM转变为多类SVM，从而实现手语识别目的。该文还用准确度、精度、召回率和F分数等指标对该系统的性能进行了评价。
[期刊] 华中农业大学学报(自然科学版)
[作者]
黄彤镔 黄河清 李震 吕石磊 薛秀云 代秋芳 温威
为实现在自然环境下对柑橘果实的识别，提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM(convolutional block attention module，卷积注意力模块)注意力机制模块来提高网络的特征提取能力，改善遮挡目标与小目标的漏检问题；用α-IoU损失函数代替GIoU损失函数作为边界框回归损失函数，提高边界框定位精度。结果显示：本研究提出的模型平均精度AP值达到91.3%，在GPU上对单张柑橘果实图像的检测时间为16.7 ms，模型占用内存为14.5 Mb。结果表明，本研究基于YOLOv5的改进算法可实现在自然环境下快速准确地识别柑橘果实，满足实时目标检测的实际应用需求。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
芮贤义 陈小平 俞一彪
该文设计了基于高斯混合模型的说话人识别系统实验,通过录制小型语音库、提取表征说话人个性的特征参数、训练说话人模型和似然度判决,实现文本无关的说话人识别。实验以小组形式协作完成,并鼓励学生展开进阶研究,帮助学生提升团队协作精神和创新精神,以及解决复杂工程问题的能力。所建立的全过程多维度立体化的实验考核体系,着眼于对学生的方案设计、实验操作、报告撰写、演示答辩等全过程评价,有助于激发学生的创造力和学习热情。
关键词：
实验设计 说话人识别系统 实验考核
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
罗钧 李志学 龚燕峰
针对传统交通标志识别系统存在识别精度较低、识别种类少和识别实时性较低的不足,设计了一套高精度、低功耗、便携式的交通标志智能识别系统。系统硬件为以德州仪器AM5749高性能处理器为核心的嵌入式开发系统,通过结合训练选择设计的基于深度学习的轻量级卷积神经网络所得的系统软件模型,对多达62种的交通标志图像进行分类识别,结果显示在液晶显示器上。通过该实验,学生加深了对卷积神经网络的理解,熟悉利用嵌入式平台进行深度学习算法的开发流程,提高了解决实际问题的学习和实践能力。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
谢州益 胡彦蓉
[目的]花卉多目标识别定位是自动化作业的基础，大型的目标检测网络识别效果好，但由于复杂度高难以满足实时检测需求，本文提出了基于YOLOv4的轻量化目标检测算法。[方法]采用MobileNetV3替换原有的主干特征提取网络；自下而上融合网络的浅层和深层特征；最后简化路径聚合网络进一步减少计算量；结合优化K均值聚类获得的预选框参数来提高算法对特定目标的检测精度，并比较训练策略对模型性能的影响，将优化后的算法集成到用户交互界面，实现花卉识别定位。[结果]该系统实现了操作简单的花卉多目标的识别，具有实时反馈和较高准确率等优势，改进算法在余弦退火方式下训练得到的模型对图像的处理速度为31.85fps，最高检测精确率达96.43%。[结论]这种基于YOLOv4的轻量级目标检测模型具有较高的识别率，系统对多目标花卉的检测具有可行性，为自动化作业提供技术支撑。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
宋华军 武田凯 陈子维
该文设计了一种基于机器视觉技术的油管涂漆识别系统，系统主要包括视觉采集设备与分选控制设备。识别算法首先采用背景差分法判断采集图像是否包含油管，然后对包含油管的图像使用HSV阈值法识别出是否包含涂漆。针对涂漆粘黏与脱落等异常情况，提出将欧氏距离与水平距离较短的连通域合并处理的方法综合判断涂漆类型。使用油管检修厂采集的真实数据集对算法进行测试，结果显示算法识别精度在99%以上，单张图像平均处理时间为43 ms，有效地实现了油管涂漆自动识别，系统适合在实际场景中部署应用。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈传义 马凌云 陈执
本文从利用的视角 ,简要叙述了指纹图像的计算机采集和存档及指纹档案计算机模式识别系统的处理方法 ,同时对该系统在档案工作中的应用作了介绍
关键词：
计算机模式识别 指纹档案识别 应用概况
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
陈芳 张广群 崔坤鹏 汪杭军
采用嵌入式技术和图像处理技术,通过提取叶片相对稳定的形状特征实现对植物种类的识别分类。系统基于Ubuntu 10.04,采用Qt Creator1.3.1在北京博创公司的UP-NETARM2410-S开发板上进行了实现。功能包括植物叶片的采集和图像拍摄、图像预处理(图片灰度处理及轮廓提取)、图像特征提取(包括叶片的圆形度、偏心率等特征)、图像识别这4个步骤。实验结果表明:该系统可以比较准确地实现对银杏Ginkgo biloba,樟树Cinnamomum camphora,无患子Sapindus saponaria等9种植物叶片的识别分类。
[期刊] 现代经济探讨
[作者]
朱孔山
在可持续发展思想和社会市场营销观念的指导下,企业必须自觉、主动地关注环境问题,遵循环境道德伦理,履行应尽的环境责任,并融入、体现在企业识别系统设计中,塑造良好的企业环境形象,才能赢得市场竞争优势,实现可持续发展的目标。
关键词：
环境责任 企业识别系统 环境形象
[期刊] 图书馆建设
[作者]
肖焕忠 杨累
本文通过对东莞图书馆新馆Ⅵ系统的基本要素、特点、应用范围及其设计过程的介绍,剖析了城市图书馆导入Ⅵ系统的时机、原则、步骤及应注意的问题,为打造城市图书馆的新形象提供参考和借鉴。
关键词：
城市图书馆 视觉识别系统 设计与应用
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
文淑华 曹议丹 王瑞锦 房翊翔 卢学能 杨珊 易黎 张翔
直播平台弹幕信息智能分析与识别系统的设计与实现是综合课程设计课题,旨在培养学生应用所学专业知识,结合机器学习、自然语言处理技术,综合解决复杂软件工程问题的能力。从课题背景、研究意义、总体设计、核心技术设计与实现等方面对该系统进行详细介绍。
关键词：
综合课程设计 直播平台 弹幕信息 爬虫
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵旸 张智雄 刘欢 李婕
[目的/意义]设计中文基金项目摘要的语步识别系统，实现基金项目摘要的自动结构化输出。[方法/过程]重点解决语步识别系统建设中的3个关键技术难点：①基于规则和深度学习方法构建基金项目摘要语步识别训练数据集，为系统提供数据支撑；②通过嵌入摘要中句子的位置信息来改进模型输入，实现语步结构的精准识别；③设计开放接口以实现系统的开放调用。[结果/结论]该系统已初步实现基金项目摘要的自动语步识别功能，并部署在多个平台网站上供科研人员试用。[局限]该系统目前只提供了基金项目申请摘要的语步识别服务，未来还将面向结题摘要进行语步分析与建设。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
杨环宇 黄文静 李义华 段小刚 康思宇 王子怡 罗肖媛 蒋勉
【目的】基于树莓派平台，设计轻便式的柑橘智能识别与机器人采摘，为柑橘采摘减轻劳动力与机械智能化提供理论与实验依据。【方法】制作柑橘数据集，使用深度卷积神经网络（YOLOv4-tiny）验证柑橘数据集的有效性，同时在电脑上离线训练好YOLOv4-tiny柑橘识别模型；基于树莓派平台，嵌入YOLOv4-tiny模型，设计柑橘智能识别系统；建立五自由度机械臂运动学模型与轨迹规划函数，嵌入树莓派平台。使用树莓派开发板、一个摄像头以及小型五自由度机器人，手动启动树莓派中的YOLOv4-tiny模型，系统自动完成柑橘识别与采摘，具体步骤为：调用OpenCV开启摄像头，将摄像头采集到的视频转换为Im格式，并输入YOLOv4-tiny模型中，模型识别出待采摘柑橘的位置，机械臂再进行实际采摘。【结果】深度卷积神经网络（YOLOv4-tiny）模型对橘子二维坐标识别率为98%，嵌入树莓派后，结合目标到相机距离相似三角形计算法，能准确识别柑橘位置三维坐标(-3.2,19.7,16)；驱动机械臂到达位置坐标后，再令夹持器夹紧并摘取柑橘，先后共调试80次，得到机械臂运动最佳时间为1 000 ms、夹持器末端采摘动作的最佳运动时间为500 ms，末端夹持器摘取的平均角度为-60度，这样采摘时速度合适也不会发生抖动；进行了20次采摘测试，平均成功摘取率达到了90%以上。【结论】基于树莓派平台设计的柑橘深度识别与采摘系统，能实现柑橘三维位置坐标的识别并准确采摘，为机器人柑橘采摘的智能化提供了一定的理论基础与实验借鉴。
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