简介：摘要：害虫具有危害快、损失重、防治困难等特点。目前，防治害虫的主要手段是化学方法。化学药剂的使用虽然可以大大减少虫害造成的损失，但也会造成环境破坏和生态污染。为了提高农业的科学化、现代化和智能化水平，迫切需要新的手段来改进和升级传统的害虫防治措施。在害虫防治实践中，首先要正确识别益虫和害虫;其次要掌握昆虫的一般形态特征及其生长发育规律，找到昆虫生活的弱点对其防治，从而达到事半功倍的效果。传统方法主要依靠农业专家和种植经验，识别效率较低、识别准确率不稳定、耗时耗力，并且难以实现大面积推广。近些年来，深度学习技术、计算机视觉技术、卷积神经网络技术和大数据技术等新型人工智能技术蓬勃发展，为图像级别的特征识别和处理工作赋予更多的可能性。

简介：摘要：近几年，随着轨道交通运营管理水平的不断提高，轨道交通行车调度的智能化水平也有了很大突破，使地铁行车调度的工作效率得到大幅提升。但如果人员在操作系统时出现人为失误，则依然可能引起调度事故。基于此，以下就以地铁调度系统的人为误操作作为论述对象，着重探讨了人误影响因素的识别评定，在此基础上，针对人误影响因素提出几点相应的防控措施，旨在有效降低地铁调度系统人误风险，保障行车调度安全。

简介：摘要：通过对人脸识别算法在ROS服务机器人上的应用分析，得出了其具备个性化服务、高效安全监控及自然人机交互三个方面的主要优势。实现原理主要从人脸检测定位、特征提取编码及特征匹配识别三点进行，机器人能够精确识别用户身份，并为用户提供定制化服务，确保场所安全，保证双方交互更加偏向于智能和自然。将人脸识别算法在ROS服务机器人上的运用优势与实现原理进行结合，并在应用期间积累相应的数据，能够确保人脸识别算法持续性优化。

简介：

简介：摘要：在我国经济地快速发展，我国的自动化水平也在得到逐步提升。众所周知，在自动化中，自动分拣是非常重要的一个环节。传统的采摘机器人分拣精确度不高，采摘需求难以得到充分满足。本文首先分析机器视觉发展现状，其次探讨机器视觉在采摘机器人识别与定位中的应用，在一定程度上能够有效保证采摘机器人对果实的成功识别。

简介：摘要：本文综述了基于计算机视觉的机器人目标跟踪与识别方法。首先，介绍了研究背景和现状，阐述了目标跟踪与识别的意义及其在计算机视觉和机器人技术领域的重要地位。接着，详细研究了基于光流法的目标跟踪和基于特征匹配的目标识别，对其基本原理、常用算法和实践应用进行了综述。最后，进行实验验证和分析，探讨了算法性能和实用性。实验结果表明，我们所提出的方法具有一定的可行性和实用性，但还需要进一步改进和优化。

简介：摘要：在机器人运行过程中，数字仪表自动化是管理中重要的一部分，本文提出了一种基于样本匹配算法的数字仪表读数识别算法。该算法在使用局部最大类间方差的高阶统计和阈值对仪表板上的显示区域进行定位的基础上，最后根据数字仪表显示区域和数字位置相对固定的特征采用样本匹配算法实现对数字仪表的自动读数。

简介：摘要：防人因失误是核电行业长期关注的重点，它不仅关乎机组运行业绩，还与核安全有密切关系。本文结合日常工作经验对人因陷阱进行识别，针对核电厂现场环境展开分析，并结合工作实践进行总结，消除人因失误陷阱，保障机组安全稳定运行，并为其他电站人因陷阱识别提供参考。

简介：摘要：工业机器人替代了以往由操作者执行的重复搬运工作，实现了自动化，提升了产线效率。而加装了3D视觉识别系统的机器人则在此基础上提高了抓取零件的精确度，拓展了使用范围及领域。[1]本文基于FANUC 3D视觉识别机器人，主要对3D视觉识别机器人工作原理进行分析，并阐述如何优化和改善3D视觉识别机器人对壳体毛坯精确抓取的方法。

简介：摘要：现阶段，我国社会发展迅速，随着生活水平的不断提高，全球垃圾生产增长速度日益增高，环境污染逐步被高度重视。节能环保、生态保护已然成为世界各国关心的问题。目前生活中垃圾分拣大多数依靠耗时费力的人力分拣，方式单一。因此，智能化垃圾分拣的呼声日益提高。垃圾是人们生活起居和生产制造中产生的对环境具备污染的废料。若不妥善处置，既不利于城乡卫生清洁，又容易引起环境恶化，对社会带来不良影响。在如此紧迫的环境下，通过对目前市场上垃圾分拣机器人的调研和分析，设计了智能垃圾分拣机器人，旨在针对传统垃圾分拣的短板，使用人工智能技术完成小型垃圾的分拣任务。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断进步，机器人视觉目标识别已成为研究热点。本文综述了基于深度学习的机器人视觉目标识别算法，介绍了数据预处理、网络结构设计、训练策略与优化、模型评估与优化等关键环节的研究现状与进展。在算法设计方面，本文提出了一个结构化的网络设计方法，并探索了有效的训练策略和优化技巧。在实现部分，详细说明了硬件平台与软件环境的搭建，以及算法实现的具体流程。通过一系列实验，验证了所提出算法的有效性，并对实验结果进行了深入分析。研究结果显示，该算法能够在不同环境下准确识别目标，具有良好的泛化性和实用性。

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简介：摘要:针对传统船舶监测方法中存在工作量大易误判等问题，提出一种基于图像识别方法的船舶检测识别方法。通过深度学习中的Faster R-CNN模型对船舶进行检测识别。自制船舶数据集，对数据集进行扩充及标注，然后通过Faster R-CNN模型对数据进行训练、学习，最后通过验证集检测识别效果，最终船舶平均识别率达到80.1%，通过深度学习达到了使用少量样本获得较高识别率的效果。

简介：摘要简要介绍了人脸识别的研究背景和研究意义；重点对近年来人脸识别常用方法进行分类总结，并对方法的优缺点进行了分析；总结了现阶段人脸识别存在的问题并提出今后的发展方向。

简介：摘要：本文首先概述了人类活动识别，描述了人类活动识别的数据集、格式和处理方法，然后描述了RNN模型的训练和模型的构造，最后给出了测试用的超参数和测试结果。

简介：摘 要：常见的人脸检测的 4个方法：参考模板法、人脸规则法、样品学习法、肤色模型法，神经网络具有强大的自学习能力，使得样品学习法被广泛采用。按照时间顺序，将人脸识别算法进行了分类：几何特征方法、 PCA算法、 LBP算法、深度学习算法，比较了几个算法之间的优劣势，并给出了算法适用的场景，其中 CNN算法具有强大的自学能力和运算能力，确保算法实时有效。

简介：摘要：生物识别技术主要是指通过人类自身生物特征进行身份识别的一种安全认证技术。相比传统的用户名密码、证件识别、密钥验证等认证技术，生物识别技术具有安全性更高、使用更便捷等优点，同时具有广阔的市场应用前景。本文介绍了目前市场上常见的生物识别技术，并分析了各种识别技术的优缺点，最后结合本次新冠疫情展望了未来生物识别技术的发展趋势。

简介：摘要现场勘验检查是侦查活动的开始，是发现和取得第一手证据的重要途径。在现场勘验检查过程中，不仅要提取各种证据，同时也需要辨别现场痕迹的真伪。如何利用各种痕迹进行分析，如何甄别真伪现场，这是此次所要讨论的问题。

简介：摘要人脸识别技术在实际生活中应用广泛，本文首先回顾近年来人脸识别的一般方法超分辨率算法、基于稀疏表示的分类方法、基于核范数的矩阵回归方法，并分别指出现有方法的适用范围及其局限性。最后对现阶段人脸识别在实际应用中亟待解决的问题进行总结，并展望今后人脸识别研究的发展趋势。