【摘 要】
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由于混凝土的不良导热性能,传统红外检测方法分辨率低、缺陷特征不明显。针对上述问题,研究了结合红外热像和增强图像算法的混凝土内部缺陷检测方法;开展了混凝土中不同深度、大小的缺陷的红外检测试验,并采用时域拟合与限制对比度直方图均衡算法相结合的方式对红外检测图像进行处理;对比了处理前后的热像图缺陷识别效果。试验结果表明:算法应用后缺陷识别所需温差从0.3℃降至0.1℃,边缘细节得到优化,提高了红外图像混
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由于混凝土的不良导热性能,传统红外检测方法分辨率低、缺陷特征不明显。针对上述问题,研究了结合红外热像和增强图像算法的混凝土内部缺陷检测方法;开展了混凝土中不同深度、大小的缺陷的红外检测试验,并采用时域拟合与限制对比度直方图均衡算法相结合的方式对红外检测图像进行处理;对比了处理前后的热像图缺陷识别效果。试验结果表明:算法应用后缺陷识别所需温差从0.3℃降至0.1℃,边缘细节得到优化,提高了红外图像混凝土内部缺陷检测的精度和实用范围。该方法拓展了红外热像在混凝土无损检测中的应用范围。
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现有的口罩佩戴检测方法对设备计算性能要求高、所占存储空间大,不适合在常规计算性能的移动设备上部署应用。将轻量级网络ShuffleNet与YOLOv2进行重构组合,提出一种基于轻量级YOLOv2模型(Shuffle-YOLOv2)的口罩佩戴检测方法。该方法使用网络摄像头采集图像信号,经过局域网传输和Shuffle-YOLOv2网络检测,检测出未佩戴口罩行人时计算机触发报警器报警。Shuffle-YO
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