视觉引导式AGV的轻量化目标检测算法研究.pdf

基于光照自适应与轻量化目标检测的动态视觉SLAM算法研究.docx 基于光照自适应与轻量化目标检测的动态视觉SLAM算法研究一、引言随着机器人技术的快速发展，同步定位与地图构建（SLAM）技术已成为机器人导航和自主运动的关键技术之一。动态视觉SLAM算法在复杂环境中，特别是在光照条件多变的情况下，其性能的稳定性和准确性直接决定了机器人的定位和导航能力。本文将重点研究基于光照自适应与轻量化目标检测的动态视觉SLAM算法，以提高机器人在不同光照条件下的适应性和实时性。二、背景及意义近年来，SLAM技术在许多领域得到了广泛应用，如无人驾驶、无人机、服务机器人等。然而，在复杂多变的环境中，尤其是光照条件的变化，对SLAM算法的性能提出了严峻挑战。光照自适应和轻

2025-05-01 约4.28千字 9页立即下载

基于联合检测的轻量化多目标跟踪算法研究.pdf 基于联合检测的轻量化多目标跟踪算法研究 摘要随着深度学习在目标跟踪领域的广泛应用，多目标跟踪算法的精度不断提高，已经具备了较高的鲁棒性和可靠性。然而，多目标跟踪技术在拥挤场景下的实际应用中仍存在许多问题，比如遮挡问题，有时需要对遮挡部分的目标进行跟踪；关联问题，在多个连续视频帧中，需要将同一个目标进行关联；还有相似目标干扰和目标重识别等问题。并且，基于深度学习的多目标跟踪模型一般具有较好的跟踪效果，但是其计算量大，网络参数冗余等问题让它们很难部署在算力有限的硬件平台上。本文针对以上问题，以FairMOT算法为基本框架进行扩展改进，并对改进后的模型整体轻量化，以适应未来智能设备的

2025-05-24 约9.69万字 69页立即下载

轻量化小目标检测算法研究及应用.docx 轻量化小目标检测算法研究及应用一、引言在计算机视觉领域，目标检测作为一项基础而重要的任务，被广泛应用于智能安防、无人驾驶、智能监控等众多领域。然而，随着应用场景的日益复杂化，小目标的检测成为了目标检测领域的一大挑战。近年来，轻量化小目标检测算法的研究逐渐成为研究热点，其研究目的在于提升算法的检测性能与效率，以满足实际场景中对实时性与轻量化的需求。本文旨在深入探讨轻量化小目标检测算法的原理及其在多个领域的应用。二、轻量化小目标检测算法概述 轻量化小目标检测算法是一种针对小目标进行高效检测的算法，其核心在于在保证检测精度的同时，尽可能地降低算法的复杂度与计算量。这类算法通常采用深度学习技术，

2025-05-27 约4.5千字 9页立即下载

基于视觉的轻量化路面异常检测算法.pptx 基于视觉的轻量化路面异常检测算法主讲人：目录01算法概述02算法原理03技术实现04性能优化05实验与评估06应用前景与挑战算法概述01 算法定义与目的算法的定义视觉轻量化路面异常检测算法是一种利用图像处理技术，快速识别路面破损、裂缝等异常情况的计算方法。算法的目的该算法旨在通过高效的数据处理，实现对路面状况的实时监控，提高道路维护的及时性和准确性。 算法的轻量化特点轻量化算法通过参数剪枝、量化等技术减少模型参数，降低计算复杂度。减少模型参数采用模型压缩技术，如知识蒸馏，使得模型体积更小，便于在边缘设备上部署。压缩模型大小设计更高效的网络结构，如使用深度可分离卷积，以减少计算量和内存占用。

2025-02-05 约6.51千字 77页立即下载

2025-05-01 约3.53万字 60页立即下载

基于深度学习的轻量化番茄目标检测算法研究.docx 基于深度学习的轻量化番茄目标检测算法研究 一、引言随着人工智能和计算机视觉的飞速发展，目标检测技术已广泛应用于各种场景，包括农业生产、医疗诊断、安全监控等。在农业生产中，特别是对于果蔬的种植与收获环节，自动化和智能化的技术手段尤为重要。本文针对番茄的种植与收获环节，提出了一种基于深度学习的轻量化番茄目标检测算法。该算法不仅提高了检测的准确率，还降低了模型的复杂度，为农业生产提供了新的技术手段。二、相关研究背景近年来，深度学习在目标检测领域取得了显著的成果。然而，传统的深度学习模型往往具有较高的计算复杂度和存储需求，这限制了其在资源有限的设备上的应用。因此，如何在保证检测性能的同时降低模型

2025-03-09 约小于1千字 2页立即下载

基于深度学习的轻量化SAR舰船目标检测算法研究.docx 基于深度学习的轻量化SAR舰船目标检测算法研究 一、引言合成孔径雷达（SAR）作为遥感技术的关键部分，已被广泛应用于舰船目标检测等众多领域。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的SAR舰船目标检测算法越来越受到关注。然而，由于SAR图像的复杂性和数据量的限制，传统的深度学习算法在处理SAR图像时往往存在计算量大、模型复杂度高的问题。因此，研究轻量化的SAR舰船目标检测算法具有重要的现实意义和应用价值。二、研究背景及意义随着海洋经济的快速发展，海上交通安全问题日益突出，舰船目标的检测成为了重要的研究方向。SAR技术因其全天候、全天时的特点，在舰船目标检测中具有独特的优势。然而，传统

2025-01-28 约4.62千字 9页立即下载

基于轻量化网络的水下目标检测算法研究与应用.pptx 基于轻量化网络的水下目标检测算;目录;算法研究;算法原理;算法优化策略;算法性能评估;算法创新点;轻量化网络技术;轻量化网络概念;轻量化网络优势;轻量化网络实现方法;轻量化网络应用前景;水下目标检测;水下目标检测难点;检测算法设计;检测结果分析;检测技术改进方向;应用案例;案例选择标准;案例分析方法;案例实施效果;参考资料(一);摘要;摘要;引言;引言;参考资料(二);概要介绍;概要介绍;背景介绍;背景介绍;研究内容;研究内容;结论;结论;参考资料(三);简述要点;简述要点;目标检测问题概述;目标检测问题概述;轻量级网络的研究进展;轻量级网络的研究进展;研究目标与方法;研究目标与方法;实验结果

2025-05-07 约小于1千字 62页立即下载

2025-03-01 约1.49万字 21页立即下载

基于YOLO的轻量化烟火检测算法研究.docx 基于YOLO的轻量化烟火检测算法研究 一、引言随着科技的发展和应用的不断升级，烟火检测系统已成为公共安全领域的重要一环。烟火检测的准确性和实时性对于预防火灾、减少损失具有重要意义。近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的成果，其中YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其高准确率和快速检测速度在目标检测领域得到了广泛应用。本文旨在研究基于YOLO的轻量化烟火检测算法，以提高烟火检测的准确性和实时性。二、相关技术背景 2.1YOLO算法 YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题。YOLO算法通过一次前向

2025-04-22 约3.54千字 8页立即下载

基于改进轻量化算法的隧道火灾检测研究.docx 基于改进轻量化算法的隧道火灾检测研究 一、引言随着交通基础设施的不断发展，隧道作为重要的交通通道，其安全性的保障显得尤为重要。而火灾作为隧道中常见的安全隐患，其快速准确的检测对于预防和控制火灾至关重要。近年来，随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，基于图像处理的火灾检测技术得到了广泛的应用。本文旨在研究基于改进轻量化算法的隧道火灾检测，以提高检测效率和准确性。二、背景及现状分析隧道火灾检测主要依赖于视频监控系统，通过分析监控视频中的图像信息，实现火灾的自动检测和报警。然而，传统的火灾检测方法往往存在计算量大、实时性差、误报率高等问题。近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络的火

2025-05-17 约4.28千字 9页立即下载

粮虫目标检测模型研究与系统轻量化设计.docx 粮虫目标检测模型研究与系统轻量化设计一、引言粮食安全是国家安全的重要组成部分，而粮虫作为粮食储存过程中的主要威胁之一，其检测与防治显得尤为重要。随着人工智能技术的快速发展，利用计算机视觉技术进行粮虫目标检测成为了研究热点。本文旨在研究粮虫目标检测模型，并对其系统进行轻量化设计，以提升检测效率与实用性。二、粮虫目标检测模型研究 1.数据集准备首先需要收集大量关于粮虫的图像数据，包括不同种类、不同形态、不同背景下的粮虫图像。同时，为了提升模型的泛化能力，还需准备非粮虫的图像数据作为背景数据。对数据进行预处理，包括图像标注、归一化等步骤，为模型训练做好准备。 2.模型选择与构建选择合适的深

2025-05-12 约4.49千字 10页立即下载

轻量化目标检测网络的研究及嵌入式实现.pdf 摘要 目标检测在人工智能领域是一个重要的研究方向，但其使用的检测网络模型相对复杂，对运行设备的存储空间和计算能力需求高，导致应用场景受到限制。为了将目标检测网络运行在更方便灵活的移动边缘设备上，满足实际应用需求，如何平衡网络参数体量与硬件设备限制，实现快速推理和高精度检测，是一个具有重要研究价值和意义的课题。本文采用MobileNetV2替代YoloV3的DarkNet53特征提取网络，并在此基础网络上进行卷积模块轻量化改进，最后将网络移植到Atlas200开发者套件上进行实际场景的目标检测效果验证。具体工作如下：（1）为有效解决轻量化目标检测网络降低参数量所导致的检测精度损失问

2025-06-06 约9.92万字 69页立即下载

基于轻量化模型的目标检测方法研究.pdf 摘要摘要生活和生产的信息智能化正成为当前社会发展的趋势。为了提高生活质量和生产效率，人工智能技术成为一项不可获缺的手段。在人工智能领域，计算机视觉技术是一门备受关注的学科，它能够对图像数据和视频数据进行分析和处理，并辅助人们做出精准和高效的决策。目标检测是计算机视觉领域的核心分支和基础性任务，其广泛地应用在交通运输、安防、工业生产和医疗保健等方面。现存的 目标检测算法依赖于复杂精密的骨干模型以获得傲人的检测效果。然而，这些庞大且精密的目标检测模型带来的高存储空间需求和强算力支持需求，对于边缘端的移动设备和嵌入式设备来说是不可接受的。本文围绕当前目标检测算法面临的挑战，基于Fa

2025-06-12 约11.32万字 73页立即下载

2025-04-22 约4.74万字 78页立即下载