【摘 要】
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在自动驾驶场景中,能够实现对前方车辆准确和及时的识别是至关重要的.本文对YOLOv4的主干网络进行修改,形成了YOLOv4-Efficient目标检测算法,在保证检测准确率的情况下,提高了检测速度.通过使用一种轻量级算法Efficient?Net代替YOLOv4的主干提取网络CSPDarknet53.改进后的模型参数量少了近4倍.经实验对比,YOLOv4-Efficient平均准确率达到了96.27％,参数量也仅仅有60.52 M.结果表明,改进后的算法有较好的识别能力和检测速度,更适合移植到性能一般的设
【机 构】
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黑龙江科技大学 计算机与信息工程学院,哈尔滨150022;黑龙江科技大学 计算机与信息工程学院,哈尔滨150022;黑龙江科技大学 研究生学院,哈尔滨150022
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在自动驾驶场景中,能够实现对前方车辆准确和及时的识别是至关重要的.本文对YOLOv4的主干网络进行修改,形成了YOLOv4-Efficient目标检测算法,在保证检测准确率的情况下,提高了检测速度.通过使用一种轻量级算法Efficient?Net代替YOLOv4的主干提取网络CSPDarknet53.改进后的模型参数量少了近4倍.经实验对比,YOLOv4-Efficient平均准确率达到了96.27％,参数量也仅仅有60.52 M.结果表明,改进后的算法有较好的识别能力和检测速度,更适合移植到性能一般的设备上,整体性能优于其他算法.
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软件缺陷预测技术可以识别出软件存在缺陷的模块,提高软件的质量和安全性能,降低开发成本.针对不同模型预测结果差异性较大的问题,本文对结构复杂和缺乏历史数据的静态软件缺陷模块采用了基于极度随机树的软件缺陷预测方法进行研究,使用合成少数类过采样技术对原始数据集进行基本处理;用5种单分类器模型对软件缺陷数据集分别进行预测;最后,基于极度随机树集成各弱分类器,利用集成分类器对软件缺陷模块进行预测.在NASA MDP基础数据集上进行验证实验表明,将极度随机树方法应用于软件缺陷预测,具有良好的缺陷预测性能.
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本文提出一种基于NAO机器人的校园导游机器人实施方案,实现和学生语音交互,唱歌跳舞等功能.借助NAO机器人,通过百度API语音转文本、Gensim、Jieba等第三方库以及数据库的调用,实现了问答系统,完成导游功能;借助NAO机器人,通过Choregraphe软件拖动盒子,以及编写盒子代码,实现在语音交互的同时可以唱歌跳舞,增添科技趣味性;借助NAO机器人,通过Choregraphe软件控制机器人模式,实现在语音交互的同时拥有一些动作,使机器人交互更加灵动.
随着三维视觉技术广泛应用于类镜面测量,对其精度的要求也日益严苛.基于相位信息的三维视觉测量技术,向被测物表面投影条纹光,然后获取经被测物表面调制后的图像,解调出待测物的相位信息,进而重建物体三维信息.通过论述相位测量轮廓术(PMP)和相位测量偏折术(PMD)的原理和检测流程,分析出该检测系统的误差来源.重点论述了4种PMD系统模型,用于克服相位测量偏折术的结果多义性问题.
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