为了检测汽车一些需铆接的零部件在生产中的合格情况，提出了一种基于图像检测技术的高精度铆接缝隙的测量方法。通过ＣＣＤ工业相机采集图像，利用图像处理算法对图像进行预处理，对图像缝隙特征进行提取和参数计算。将该方法用于实际塑料铆接的图像检测中，获得了较好的检测效果。实验结果表明，该方法能够有效提高检测精度，具有一定的实用价值。
2024-07-03 15:07:47
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带式输送机是煤矿生产中重要的运输设备,其纵向撕裂事故会造成巨大经济损失。因此,设计了一种数字图像自动识别系统,通过CCD工业摄像机对输送带实时拍摄并转化为数字图像信号,传输给计算机,针对撕带图像的特征对图像进行帧间差分、线性点运算、中值滤波、边缘检测及Otsu算法阈值分割,并基于裂缝特点设计了一种自适应的裂缝识别算法,实验证明,系统具有良好的实时性及鲁棒性。
2023-12-16 11:58:42
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CIFAR-100 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 100 个小类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，10个大类下的10个小类，类别之间的交集为空。
2023-09-04 09:54:50
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Labeled Fishes in the Wild 为鱼类图像数据集，图像中包含鱼类、无脊椎动物和河床，通过部署在远程操作潜水器上的渔业统计摄像系统拍摄得到的。鱼类位置数据被包括在相应的数据文件中（ dat，vec 和 info），标注了鱼在图像中的位置。
2023-04-05 05:05:53
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MATLAB疲劳检测（眼部识别，可做眼部，打哈欠，偏头等，构架）设计 (13)设计
2023-03-21 22:35:36
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UCI Folio Leaf 是不同种类树叶的图片数据集，包含 32 中不同的树叶种类，每类 20 张左右的图像。
2023-03-21 19:58:32
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目前，基于深度学习的目标检测方法主要有两大分支，分别是基于区域提取的两阶段目标检测模型和直接进行位置回归的一阶段目标检测模型。
故本项目通过采用深度学习方法实现对吸烟行为的目标检测，使用python语言搭建YOLO算法实现对吸烟行为的实时监测。
YOLO算法将整幅图像分为了多个网格单元，对每个网格中心目标进行检测，该算法不用生成候选区域，在一个卷积网络中就可以完成特征提取、分类回归等任务，检测过程得到了简化，检测速度也变得更快，但该算法对于小尺度目标的检测不够准确，如果图像中存在重叠遮挡等现象就可能出现遗漏。
2023-03-06 15:14:34
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