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变电站指针式仪表检测与识别方法
被引量:
74
1
作者
邢浩强
杜志岐
苏波
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期2813-2821,共9页
受限于复杂的电磁环境,变电站中的大量模拟式仪表需要人工读取示数,不利于变电站自动化管理。而目前针对仪表自动读数方法的研究大多基于预先获取到的高质量图像,其中仪表目标位于图像中央且占比较大,仪表表盘与相机平面平行,这需要大...
受限于复杂的电磁环境,变电站中的大量模拟式仪表需要人工读取示数,不利于变电站自动化管理。而目前针对仪表自动读数方法的研究大多基于预先获取到的高质量图像,其中仪表目标位于图像中央且占比较大,仪表表盘与相机平面平行,这需要大量预先的仪表测量与相机标定工作,不能满足实际电站环境下的使用要求。为解决上述问题,提出了一种完整的变电站指针式仪表的自动检测与识别方法。首先利用卷积神经网络模型检测当前视野下仪表目标的包围框位置,计算其距离视野中央的偏离值与图像占比,据此调整相机位置和缩放倍数。通过透视变换消除表盘平面与相机平面偏差造成的仪表图像畸变,通过霍夫变换检测仪表的表盘与指针,完成仪表读数识别。变电站实际测试实验结果表明,本方法最大读数误差仅为1.82%,对于复杂背景下多类别仪表的自动检测与识别任务具有良好的准确性与稳定性,可满足变电站实际应用需求。
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关键词
指针式仪表
检测与识别
卷积神经网络
计算机视觉
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职称材料
基于改进SSD的行人检测方法
被引量:
21
2
作者
邢浩强
杜志岐
苏波
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期228-233,238,共7页
为提高行人检测的准确性与稳定性,提出一种新的检测方法。以SSD方法为基础进行优化与改进网络结构,将串联式的基础网络部分修改为密集连接式结构,在目标预测阶段选择融合特征作为预测依据,根据目标尺寸的统计分布规律调整不同特征层的...
为提高行人检测的准确性与稳定性,提出一种新的检测方法。以SSD方法为基础进行优化与改进网络结构,将串联式的基础网络部分修改为密集连接式结构,在目标预测阶段选择融合特征作为预测依据,根据目标尺寸的统计分布规律调整不同特征层的缩放因子。在Caltech数据集上的测试结果表明,相比于原始SSD、VJ-1、HOG等方法,该方法具有更高的准确性和更好的鲁棒性,尤其对于待检行人目标尺寸较小以及严重遮挡等行人检测问题,改进SSD方法检测结果更好。该方法在TitanX测试条件下具有20 frame/s的检测速度,满足实时性要求。
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关键词
行人检测
卷积神经网络
融合特征
密集连接
多尺度检测
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职称材料
题名
变电站指针式仪表检测与识别方法
被引量:
74
1
作者
邢浩强
杜志岐
苏波
机构
中国北方车辆研究所
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期2813-2821,共9页
文摘
受限于复杂的电磁环境,变电站中的大量模拟式仪表需要人工读取示数,不利于变电站自动化管理。而目前针对仪表自动读数方法的研究大多基于预先获取到的高质量图像,其中仪表目标位于图像中央且占比较大,仪表表盘与相机平面平行,这需要大量预先的仪表测量与相机标定工作,不能满足实际电站环境下的使用要求。为解决上述问题,提出了一种完整的变电站指针式仪表的自动检测与识别方法。首先利用卷积神经网络模型检测当前视野下仪表目标的包围框位置,计算其距离视野中央的偏离值与图像占比,据此调整相机位置和缩放倍数。通过透视变换消除表盘平面与相机平面偏差造成的仪表图像畸变,通过霍夫变换检测仪表的表盘与指针,完成仪表读数识别。变电站实际测试实验结果表明,本方法最大读数误差仅为1.82%,对于复杂背景下多类别仪表的自动检测与识别任务具有良好的准确性与稳定性,可满足变电站实际应用需求。
关键词
指针式仪表
检测与识别
卷积神经网络
计算机视觉
Keywords
pointer-type meter
detection and recognition
convolutional neural network
computer vision
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH161 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于改进SSD的行人检测方法
被引量:
21
2
作者
邢浩强
杜志岐
苏波
机构
中国北方车辆研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期228-233,238,共7页
文摘
为提高行人检测的准确性与稳定性,提出一种新的检测方法。以SSD方法为基础进行优化与改进网络结构,将串联式的基础网络部分修改为密集连接式结构,在目标预测阶段选择融合特征作为预测依据,根据目标尺寸的统计分布规律调整不同特征层的缩放因子。在Caltech数据集上的测试结果表明,相比于原始SSD、VJ-1、HOG等方法,该方法具有更高的准确性和更好的鲁棒性,尤其对于待检行人目标尺寸较小以及严重遮挡等行人检测问题,改进SSD方法检测结果更好。该方法在TitanX测试条件下具有20 frame/s的检测速度,满足实时性要求。
关键词
行人检测
卷积神经网络
融合特征
密集连接
多尺度检测
Keywords
pedestrian detection
Convolutional Neural Network(CNN)
fusion feature
dense connection
multi-scale detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
变电站指针式仪表检测与识别方法
邢浩强
杜志岐
苏波
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
74
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职称材料
2
基于改进SSD的行人检测方法
邢浩强
杜志岐
苏波
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
21
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职称材料
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