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陶兆胜: 作品数：39 被引量：91H指数：5; 供职机构：安徽工业大学更多>>; 发文基金：安徽省高校省级自然科学研究项目国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺机械工程电子电信更多>>

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基于改进YOLOv5s的不同成熟度苹果目标检测方法被引量：6: 2024年; [目的]本文旨在解决在自然环境下不同成熟度苹果目标检测精度较低的问题。[方法]提出了一种改进的YOLOv5s模型SODSTR-YOLOv5s(YOLOv5s with small detection layer and omni-dimensional dynamic convolution and swin transformer block),用于不同成熟度苹果检测。首先改进YOLOv5s的多尺度目标检测层,在Prediction中构建检测160×160特征图的检测头,提高小尺寸的不同成熟度苹果的检测精度;其次在Backbone结构中融合Swin Transformer Block,加强同级成熟度的苹果纹理特征融合,弱化纹理特征分布差异带来的消极影响,提高模型泛化能力;最后将Neck结构的Conv模块替换为动态卷积模块ODConv,细化局部特征映射,实现局部苹果细粒度特征的充分提取。基于不同成熟度苹果数据集进行试验,验证改进模型的性能。[结果]改进模型SODSTR-YOLOv5s检测的精确率、召回率、平均精度均值分别为89.1%、95.5%、93.6%,高、中、低成熟度苹果平均精度均值分别为94.1%、93.1%、93.7%,平均检测时间为16 ms,参数量为7.34 M。相比于YOLOv5s模型,改进模型SODSTR-YOLOv5s精确率、召回率、平均精度均值分别提高了3.8%、5.0%、2.9%,参数量和平均检测时间分别增加了0.32 M和5 ms。[结论]改进模型SODSTR-YOLOv5s提升了在自然环境下对不同成熟度苹果的检测能力,能较好地满足实际采摘苹果的检测要求。; 王勇陶兆胜石鑫宇伍毅吴浩; 关键词：苹果成熟度目标检测自然环境

焊接核燃料棒的TIG焊接电源: 2008年; 论述的TIG焊接电源是应用在核燃料棒端塞焊接的专用焊接电源。介绍了这种电源的工作原理,其中包括了晶体管弧焊电源的工作原理以及高频引弧器的工作原理。并对焊接设备的总体结构和总体电路做了说明。该电源系统的设计成功地解决了普通TIG焊接电源存在的引弧困难、电网电压波动大、电流控制精度低等问题。; 陶兆胜; 关键词：焊接电源

基于图像几何静矩的机器视觉基础矩阵估计被引量：7: 2011年; 提出了一种在平移情况下通过计算图像的几何静矩求形心方式估计基础矩阵的算法。首先对通过平移方式所采集的两幅图像进行相关的图像处理,并用形态学图像处理方法滤除残余的孤立噪声点,然后提取出标定所需的角点,并运用力学中的几何静矩方式求出由不同数量的角点所组成的各种多边形的形心,然后用归一化的8点算法求出基础矩阵。经过大量的实验证明该算法实现了基础矩阵的高精度的线性估计。; 陶兆胜屠大维; 关键词：形心基础矩阵

一种基于改进YOLOv5s的番茄叶片病虫害检测方法: 本发明公开一种基于改进YOLOv5s的番茄叶片病虫害检测方法，涉及目标检测技术领域，包括如下步骤：S1：使用Plant‑Village植物病害公开数据集中的番茄叶片病虫害图片形成番茄叶片病虫害数据集，具体包括三类：番茄晚...; 陶兆胜石鑫宇

强化边缘结构分辨的分段自适应图像修复被引量：2: 2018年; 针对Criminisi算法对边缘纹理分辨不足、无法识别图像局部区域的直线和曲线的特征以及通过颜色进行块匹配而造成修复效果失真等问题,提出一种局部特征与边缘纹理分辨相结合的分段自适应图像修复算法。首先在分段自适应图像修复算法的优先权中引入边缘分辨因子和特征判断因子,增强对边缘、局部区域的直线和曲线的分辨能力,克服破损边缘不合理的修复顺序;其次在块匹配准则中引入特征项,提高样本块的匹配准确率,避免块匹配的颜色匹配不足;然后采用分段自适应算法进行置信项更新,解决置信项快速趋于0的问题;最后采用主客观的评价体系对图像修复质量进行评价。评价结果显示分段自适应图像修复算法的图像修复质量优于其他算法,信噪比和峰值信噪比的评价值均提高在0～3.8之间;在结构相似度的优化程度上提高了0～0.7%。实验结果证明,分段自适应图像修复算法有效地修复了破损图像,获得较好的图像视觉效果。; 陶兆胜王磊张敬寒王彪; 关键词：图像修复优先权

基于改进YOLOv5s的道路场景多任务感知算法被引量：3: 2023年; 针对单一任务模型不能同时满足自动驾驶多样化感知任务的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的快速端到端道路多任务感知方法。首先,在YOLOv5s网络输出端设计两个语义分割解码器,能够同时完成交通目标检测、车道线和可行驶区域检测任务。其次,引入Rep VGG block改进YOLOv5s算法中的C3结构,借助结构重参数化策略提升模型速度和精度。为了提升网络对于小目标的检测能力,引入位置注意力机制对编码器的特征融合网络进行改进;最后基于大型公开道路场景数据集BDD100K进行实验验证该算法在同类型算法的优越性。实验结果表明,算法车辆平均检测精度为78.3%,车道线交并比为27.2%,可行驶区域平均交并比为92.3%,检测速度为8.03FPS,与同类型算法YOLOP、Hybrid Nets对比,该算法综合性能最佳。; 宫保国陶兆胜赵瑞李庆萍伍毅吴浩; 关键词：无人驾驶目标检测

基于改进YOLOv5s的番茄叶片病害检测方法被引量：5: 2023年; 为了解决现有的农作物病害检测方法对不同番茄叶片病害检测的精度低、效果差的问题,提出一种基于YOLOv5网络模型改进的番茄叶片病害检测模型YOLOv5s-TLD。首先在原YOLOv5s模型的Backbone中构建DCAM注意力机制模块,通过制定双通道注意力和空间注意力机制加强模型对番茄叶片病理特征的提取能力,并减弱模型受复杂背景特征的影响,以提高模型对不同种类病害的检测精度和分类精度;然后应用融合Swin Transformer的C3STR模块替换原网络第6层的C3模块,强化模型在多尺度上建模的能力,实现模型对小尺寸的番茄叶片病害残差特征的高精度学习;再运用BiFPN加权双向特征金字塔网络替换原YOLOv5模型Head的PANet路径聚合网络,该网络采用跨尺度特征融合和可学习权重的方式融合模型不同层次的特征,在增强网络的特征融合能力的同时使网络获得更多的特征信息,以提高模型的感受野和特征表达能力;最后进行不同模型的检测对比试验,并在实际复杂场景下进行番茄叶片病害检测试验。试验结果表明:YOLOv5s-TLD模型平均精度均值和召回率分别为97.7%和96.3%,较原YOLOv5s模型平均精度均值和召回率分别提高1.9个百分点和2.5个百分点。该模型具有良好的检测精度和检测效果,且该模型在背景复杂的实际种植环境下能够准确地检测并识别不同种类的番茄叶片病害,研究结果可为农业智能管理和番茄叶片病害检测技术的实际应用提供参考。; 陶兆胜石鑫宇王勇伍毅吴浩; 关键词：卷积神经网络病害检测

一种混合多尺度感受野和注意力机制的车牌图像修复方法: 本发明公开了一种混合多尺度感受野和注意力机制的车牌图像修复方法，属于数字图像修复技术领域。本发明设计了MHDR模块，通过三种不同尺度的感受野提取不同尺度的特征信息并进行特征融合，使模型在关注破损区域近处特征信息的同时能够...; 陶兆胜刘聪王凯凯王森荣

一种多自由度水果采摘机器人及采摘水果方法: 本发明公开一种多自由度水果采摘机器人及采摘水果方法，包括行走机构、中心控制台、垂直升降机构、视觉识别机构、旋转底座、机械手臂机构、夹持机构，所述收集机构与中心控制台均位于行走机构的上侧，所述垂直升降机构与视觉识别机构均设...; 陶兆胜王勇石鑫宇

基于SLIC-DPC算法的车辆检测研究被引量：1: 2021年; 针对密度峰值聚类算法存在对噪声敏感,在图像较大时检测时间较长等问题,以停车场车位为检测研究对象提出一种简单线性迭代聚类-密度峰值聚类算法。首先对线性迭代聚类算法中颜色与空间距离值进行分析;接着运用主成分分析算法对图像的特征矩阵进行降维;其次改进线性迭代算法的距离函数以处理像素边界和形状;最后将算法运用于停车场车辆检测,得到最终检测图像。实验结果表明,本文方法在车辆形状保留度、噪声处理等方面效果显著,且运算时间大大降低。; 阮孟丽陶兆胜占伟豪王丽华王彪; 关键词：车辆检测聚类算法 DPC SLIC

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