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- 亓广宇
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- 苗纯唐鹏方曙东王婷王银磊
- 低光照环境下的目标识别方法、设备和存储介质
- 本申请涉及计算机视觉技术领域,提供了低光照环境下的目标识别方法,该方法包括:获取低光照环境下包含待识别目标的原始图像;对原始图像进行增强,得到低光照环境下包含待识别目标的增强图像;对原始图像进行特征提取以得到第一特征向量...
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- 一种基于响尾蛇机制不同光照环境的图像融合方法
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- 王勇邹宏民
- 卤素灯高压激发装置、卤素灯装置及光照环境箱
- 一种卤素灯高压激发装置、卤素灯装置及光照环境箱,其中,卤素灯高压激发装置包括:照明回路,照明回路将输入的交流低压工作源对卤素灯提供工作电压,照明回路中串联有至少一个自耦放大器的初级,升压回路,升压回路中串联有计时开关,当...
- 曹慧军
- 光照环境对综掘支护工脑疲劳的影响研究
- 2025年
- 为分析综掘工作面光照环境对支护工脑疲劳的影响情况,准确识别综掘工作面支护工的脑疲劳状态,减少煤矿安全事故;设计了脑疲劳诱发实验,采集并分析了主客观数据;采用单因素方差分析法和配对样本T检验法提取了脑疲劳评价指标;使用支持向量机、K近邻、随机森林算法构建了综掘支护工脑疲劳识别模型,并建立混淆矩阵对各模型识别效果进行综合对比,选择出了最优识别模型。结果表明,准确率、反应时间、NASA-TLX值和O_(1)、O_(2)、O_(6)、O_(Z)、PO_(4)、PO_(8)、PO_(Z)、T_(8)8个电极通道的δ、θ、α、β节律能量值可作为综掘支护工脑疲劳评价指标;3类识别模型的识别准确率均较高,支持向量机的准确率为94.44%,K近邻的准确率为96.30%,随机森林的准确率为90.74%,因此基于K近邻算法的综掘支护工脑疲劳识别模型的识别效果最好。
- 田水承田水承李红霞
- 关键词:光照环境综掘工作面脑疲劳
- 非均匀低光照环境下视频动态图像清晰化研究
- 2025年
- 为提高非均匀低光照环境下视频动态图像的清晰化水平,提出一种非均匀低光照环境下视频动态图像清晰化研究方法。构建视频动态图像光照变化尺度分解模型,依据光照初始变换参数敏感性,融合匹配视频动态图像噪点特征参数并分解离群参数。采用高阶相似度特征匹配法建空间一致化噪点过滤模型,依过滤结果清晰化视频动态图像。实验结果表明:该方法处理后图像的信噪比达到了47.8dB,图像结构相似性均值为0.980,均方误差仅为0.086,图像清晰化处理时间为5.21 s,证明该方法实用且能有效提高图像清晰化能力。
- 张爽
- 关键词:视频动态图像
- 基于光纤传感格栅的无光照环境下煤矿井筒裂缝识别方法
- 本发明公开了一种基于光纤传感格栅的无光照环境下煤矿井筒裂缝识别方法,属于煤矿井筒病害检测领域。该方法通过将分布式光纤组成光纤传感格栅,固定于井壁表面,使用光纤解调仪采集光纤沿线的应变,并通过插值算法填补光纤传感格栅的空白...
- 李子祥蔡海兵马守龙汪小平夏万举平发展杨旭黄文畅
- 三种园林观赏植物对差异性光照环境的生理响应特征
- 2025年
- 为了探究园林观赏植物在不同光照环境中的生理响应机理,以杜鹃、万寿菊、栀子花为研究对象,设置10%(A处理)、45%(B处理)、60%(C处理)、100%(CK对照组)四种强度的差异性光照环境对植物进行培育试验,并在收获期后采集植物样本测定不同光强处理方式下植物生物量、叶绿素以及酶活性指标。结果表明:(1)杜鹃各部位A处理生物量积累最多,叶、茎、根生物量分别为76.13g、102.32g、112.64g,而万寿菊和栀子花都在60%光强中达到最佳生物量;(2)杜鹃B处理后的叶绿素水平最佳(0.95mg/g),随着光强的增加叶绿素水平逐渐降低至0.67mg/g;万寿菊、栀子花均随着光强的增加表现出较弱的叶绿素水平,光强为10%叶绿素含量最高,分别为0.61mg/g、1.71mg/g;(3)C处理方式下杜鹃、万寿菊、栀子花的SOD活性最高,分别达到669.6U·g-1、751.6U·g-1、602.9U·g-1,随着光强减弱,三种植物SOD活性随之减弱;(4)三种植物的POD、CAT活性在100%光强时表现出最大值,均随着光强降低,两种活性值逐渐减弱,形成抗氧化保护机制来维护植物正常生长。
- 齐浩东潘宝钰钟康勇
- 关键词:观赏植物生物量叶绿素生理响应
- 面向低光照环境的车辆目标检测方法
- 2025年
- 在智慧交通系统和城市安全领域中,准确获取车辆信息至关重要.通过视频或图像等视觉识别手段可以直接获取车辆相关信息.然而,在低光照环境下,图像亮度和对比度降低、噪声增加、图像细节特征易丢失,这些问题导致车辆目标检测算法的精度大大降低.为此,提出了一种基于低光照图像增强算法和改进目标检测算法的车辆检测方法.首先,利用图像增强算法ZeroDCE对低光照图像进行增强,以提升图像亮度;然后,利用改进的AFF-YOLO目标检测网络对增强后的图像进行车辆检测;最后,将本文方法在车辆数据集上进行测试,并分析不同低光照等级对于车辆检测精度的影响.结果表明,本文方法能够有效提升车辆目标检测的精度,与低光照图像相比,增强后图像的目标检测精度mAP@0.5提升了4.9%,达到94.7%;而且光照强度越低,增强后图像的目标检测精度提升越显著.研究成果可为低照度环境下的车辆检测提供参考.
- 孔烜彭佳强张杰戴剑军潘思宇吴政奇
- 关键词:车辆检测计算机视觉图像增强目标检测
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- 郝洛西

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- 贾阳

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- 朱虹

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- 刘越

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