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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 特征提取

基于機器視覺的帶鋼焊縫定位

  • 提出了一種基于機器視覺的帶鋼焊縫檢測與定位技術(shù)，在原CenterNet算法的基礎(chǔ)上增加旋轉(zhuǎn)角度的回歸實現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測，并根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)制作合適的數(shù)據(jù)集。為了進(jìn)一步提高模型的精度和魯棒性，分別引入了可變形卷積和金字塔分割注意力模塊，多組實驗結(jié)果對比表明，該方法能在精確率、召回率、F值和檢測速度上得到提升，滿足實際檢測的需求。
  • 關(guān)鍵字： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  實例標(biāo)準(zhǔn)化  特征提取  算法  202212  

基于ZYNQ的流水線食品外觀檢測系統(tǒng)設(shè)計

  • 　　王明全，胡芯暢，關(guān)欣然，李根旺　　（東北大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 沈陽 110819）　　摘要：針對圖像處理技術(shù)在食品加工領(lǐng)域的應(yīng)用，提出了一種基于ZYNQ平臺的流水線食品外觀辨別檢測系統(tǒng)設(shè)計方案。該系統(tǒng)采用FPGA+ARM架構(gòu)的ZYNQ-7000平臺實現(xiàn)，利用單目OV5640攝像頭進(jìn)行圖像采集，并將采集后的視頻圖像進(jìn)行預(yù)處理以及VDMA視頻圖像顯示，之后采用對射式光電開關(guān)達(dá)到流水線上食品目標(biāo)的檢測目的，最后通過圖像測量方法提取食品特征。該系統(tǒng)解決了流水線上不規(guī)則食品外觀檢測辨別問題，可應(yīng)用于食
  • 關(guān)鍵字： 201906  ZYNQ  食品外觀檢測  計算機視覺  特征提取  OV5640  

基于LabVIEW的船用電機故障檢測系統(tǒng)的研究

  • 摘要：文章針對現(xiàn)在船用電機故障的主要問題，介紹了基于小波分析原理的消噪和特征提取方法，結(jié)合LabVIEW平臺實現(xiàn)了硬件和軟件資源的共享。其中，系統(tǒng)硬件由加速度傳感器、信號調(diào)理電路、數(shù)據(jù)采集卡和PC機組成;系統(tǒng)軟
  • 關(guān)鍵字： 小波分析  LabVIEW  特征提取  故障檢測  

從原理入手，解析基于DSP的漢字語音識別系統(tǒng)的實現(xiàn)方式

  • 語音識別是機器通過識別和理解過程把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本文件或命令的高技術(shù)。作為專門的研究領(lǐng)域，語音識別又是一門交叉學(xué)科，它與聲學(xué)、語音學(xué)、語言學(xué)、數(shù)字信號處理理論、信息論、計算機科學(xué)等眾多學(xué)科緊密
  • 關(guān)鍵字： 語音識別    DSP    特征提取    帶通濾波    隱馬爾科夫模型  

基于Kmean的乳腺腫塊檢測方法

  • 摘要：乳腺癌是一種常見的惡性腫瘤，早期診斷和治療是降低乳腺癌死亡率的關(guān)鍵。腫塊是乳腺癌在X線圖像上的一個主要表現(xiàn)，本文提出了一種基于Kmean的乳腺腫塊檢測方法。
  • 關(guān)鍵字： Kmean  腫塊檢測  特征提取  MIAS  ROI  201311  

基于漁探儀的目標(biāo)雙譜特征提取

  • 摘要：本文研究了基于雙譜估計的漁探儀水下目標(biāo)信號的特征提取方法。利用高階譜來提取水下目標(biāo)特征能有效的抑...
  • 關(guān)鍵字： 漁探儀  目標(biāo)雙譜  特征提取  

振動加速度檢測中傳感器連接狀態(tài)的自動識別

  • 摘要：在振動加速度檢測中，如果系統(tǒng)不能對傳感器連接狀態(tài)加以自動區(qū)分，將正常連接狀態(tài)下的數(shù)據(jù)和異常連接狀態(tài)下...
  • 關(guān)鍵字： 加速度檢測  傳感器連接  自動識別  特征提取  

語音識別技術(shù)的研究與發(fā)展

  • 摘要：回顧了語音識別技術(shù)的發(fā)展歷史,描述了語音識別系統(tǒng)的基本原理,介紹了語音識別的幾種基本方法,并...
  • 關(guān)鍵字： 語音識別  模式識別  特征提取  人機交互  

模擬電路故障診斷中的特征提取方法

  • 1、引言　　故障特征提取是模擬電路故障診斷的關(guān)鍵，而模擬電路由于故障模型復(fù)雜、元件參數(shù)的容差、非線性、噪聲以及大規(guī)模集成化等現(xiàn)象使電路故障信息表現(xiàn)為多特征、高噪聲、非線性的數(shù)據(jù)集，且受到特征信號
  • 關(guān)鍵字： 模擬電路  故障診斷  方法  特征提取    
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