【摘 要】
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机器人对食品的抓取、拣选是工业自动化中的一个常见问题,但是食品通常形状不规则、特征多变,导致快速、稳定的视觉分析与定位较为困难。提出了一种结合深度学习与生物特征识别的目标点定位方法,首先使用深度学习模型对目标点进行粗定位,之后在粗定位点的邻域中,利用生物特征进行微调,得到精准的目标点坐标。所设计的方法在常见食品——虾的数据上进行了模型训练与性能验证。首先将虾的图像进行预处理后输入深度学习模型得到粗
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机器人对食品的抓取、拣选是工业自动化中的一个常见问题,但是食品通常形状不规则、特征多变,导致快速、稳定的视觉分析与定位较为困难。提出了一种结合深度学习与生物特征识别的目标点定位方法,首先使用深度学习模型对目标点进行粗定位,之后在粗定位点的邻域中,利用生物特征进行微调,得到精准的目标点坐标。所设计的方法在常见食品——虾的数据上进行了模型训练与性能验证。首先将虾的图像进行预处理后输入深度学习模型得到粗定位点,之后对虾的位姿进行归一化并提取轮廓线,基于对搜索域内的轮廓拟合与特征点检测以精确定位目标点。实验
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为揭示同一施氮水平下不同有机肥对矿区复垦土壤的氮素矿化过程的影响,以山西省孝义市水峪煤矿采煤塌陷复垦土壤为研究对象,在200 mg/kg施氮水平下(以全氮计),施用鸡粪、猪粪和牛粪,并以不施肥处理为空白对照,在培养温度为20℃和30℃下,进行为期161 d的室内恒温培养试验,分析不同有机肥对矿区复垦土壤氮素矿化的影响,从而为矿区复垦土壤的快速培肥熟化提供理论科学依据.结果表明:(1)在整个培养时期
针对传统卷积神经网络提取的特征不够充分、自学习特征稀疏导致指静脉识别精度和识别速度不高的问题,提出了一种基于深度残差网络和离散哈希的二元特征指静脉识别方法。首先,在深度残差网络模型训练过程中提出将加性角边缘损失函数作为监督信号,扩大类间差,缩小类内差;其次,将归一化后的指静脉图像输入改进的深度残差模型进行特征提取;然后,提出采用监督式离散哈希模型对实值特征进行离散化,获得二值化特征替代原有的实值特
通过2017—2018两年田间试验,研究了不同土层深度配施缓释(PCU)/普通尿素(PU)对0～30 cm土层土壤无机氮含量、酶活性和玉米产量的影响。试验设置不施氮肥(CK)、普通尿素一次施肥(PU_1,5～10 cm土层)、普通尿素传统两次施肥(PU_2,5～10 cm土层,60%种肥+40%追肥)、普通尿素一次分层施肥(PU_3,5～10 cm土层20%N+15～20 cm土层30%N+25～
为查明河北省坝上与坝下不同土地利用类型土壤入渗能力,选择张北县(坝上风蚀区)和阳原县(坝下水蚀区)作为典型研究区,采用微型圆盘入渗仪测量土壤入渗特性,并分析其主要影响因素。研究结果表明:(1)阳原县不同土地利用类型土壤渗透性能表现为:高盖度草地>低盖度草地>耕地>林地,张北县表现为:草地>耕地>灌木林地>防护林地;(2)不同入渗模型拟合度之间存在显著差异,其中Philip模型拟合效果最佳;(3)土
青光眼是不可逆性失明的首要原因,早期症状不明显,容易被忽视,因此青光眼早期筛查尤为重要。杯盘比是临床上用于青光眼筛查的重要指标,所以精准分割视杯视盘是计算杯盘比的关键。本文提出了一种基于全卷积多尺度残差神经网络的视杯视盘分割方法。首先,对眼底图像进行对比度增强,并引入极坐标变换。随后,构造W-Net作为主体网络,用带残差多尺度全卷积模块来替代标准卷积单元,输入端口加入图像金字塔来构造多尺度输入,侧
为了给鲤鱼机器人脑电极准确植入进行定位导航,本研究拟建立脑结构及脑电极三维立体模型。借助脑立体定位仪将钨电极植入鲤鱼小脑,通过离水电刺激实验和水下控制实验发现脑运动区并获取其三维坐标值,应用3.0 T磁共振成像仪对颅脑及电极成像,应用3D-DOCTOR和Mimics软件进行三维重建。结果显示,所发现的脑运动区及坐标值是准确的,构建的脑组织及脑电极三维重建图再现了脑立体结构,可观察到脑电极与脑组织、
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我国科学技术的发展水平正在不断提升,计算机成为我国各个领域中广泛使用的设备,而数字媒体技术则借助计算机发展的大平台展现出自身的发展优势,成为社会文化传播的主要载体。在本文的研究中探究信息化背景下数字媒体的发展趋势,对现阶段数字媒体艺术发展的困境和问题进行研究,并且重新规划数字媒体艺术发展的趋势,进而能够在未来艺术市场中重点关注,推动我国数字媒体艺术的全面发展。