排序方式： 共有5条查询结果，搜索用时 9 毫秒
1
1.
基于增强Tiny YOLOV3算法的车辆实时检测与跟踪 总被引：8，自引：8，他引：0
针对深度学习方法在视觉车辆检测过程中对小目标车辆漏检率高和难以实现嵌入式实时检测的问题,该文基于Tiny YOLOV3算法提出了增强Tiny YOLOV3模型,并通过匈牙利匹配和卡尔曼滤波算法实现目标车辆的跟踪。在车载Jetson TX2嵌入式平台上,分别在白天和夜间驾驶环境下进行了对比试验。试验结果表明:与Tiny YOLOV3模型相比,增强Tiny YOLOV3模型的车辆检测平均准确率提高4.6%,平均误检率减少0.5%,平均漏检率降低7.4%,算法平均耗时增加43.8 ms/帧;加入跟踪算法后,本文算法模型的车辆检测平均准确率提高10.6%,平均误检率减少1.2%,平均漏检率降低23.6%,平均运算速度提高5倍左右,可达30帧/s。结果表明,所提出的算法能够实时准确检测出目标车辆,为卷积神经网络模型的嵌入式工程应用提供了参考。 相似文献
4.
该文采用生物反应器模拟生活垃圾填埋降解过程,跟踪测试了垃圾在厌氧消化过程中产甲烷进程及渗滤液特性,并探索两者之间的关系,旨在筛选出可以预测垃圾厌氧消化产甲烷进程的指标。结果表明渗滤液pH值、TOC/TN(total organic carbon/total nitrogen)、乙酸/戊酸(HAc/HVa)的变化对系统产甲烷进程及稳定性有一定的指示作用。消化系统产甲烷初期,渗滤液pH值稳定在5.77~5.91。产甲烷高峰期,渗滤液pH值会迅速升高达到峰值。渗滤液中TOC/TN≥11时,垃圾厌氧发酵系统稳定,产甲烷正常。而当渗滤液中TOC/TN11时,发酵系统因氨积累失稳,产气量小。戊酸在垃圾厌氧消化过程中生成与转化较为活跃,HAc/HVa变化较大且有明显的拐点,拐点处可预测消化系统进入产甲烷期。此外,采用16S r RNA基因标记技术对反应器中3个阶段的垃圾渗滤液样品(水解酸化期A、产甲烷高峰期B、产甲烷末期C)以及试验结束时垃圾样品和覆盖土样品进行群落评估。聚类树分析得出生活垃圾(municipal solid wastes,MSW)样品与渗滤液样品其微生物种类及丰度都较为接近,有较近的亲缘关系,且反应期越长相似度越高。测定渗滤液样品的微生物群落组成可一定程度反映出系统内垃圾的群落结构。覆盖层是系统进行硝化反应的主要场所。垃圾厌氧消化末期,系统中氨积累抑制产甲烷菌活性,是导致系统产甲烷能力下降的主要原因。 相似文献
5.
DNA甲基化修饰参与昆虫胚胎发育。家蚕是典型的胚胎滞育昆虫,为探明家蚕DNA甲基化在胚胎发育及滞育调控中的作用,以不同化性家蚕品系为材料,包括一化性品系安康4号(V1AK4)和鲁一(V1Lu1)、二化性品系秋丰(V2QF)和P50(V2P50)、有滞育多化性品系四海(V3SH)、无滞育多化性品系Nistari (V3Nistari),利用qRT-PCR技术分析家蚕甲基化酶基因BmDnmt在家蚕不同化性品系的表达水平,并利用免疫荧光法测定胚胎发育早期DNA甲基化水平。结果显示,在胚胎发育早期BmDnmt1和BmDnmt2在V1AK4、V2P50和V3Nistari品系中表达水平较高,在V3Nistari品系中BmDnmt1的表达水平显著高于V3SH品系;在幼虫期,BmDnmt1和BmDnmt2在多化性家蚕卵巢或精巢组织中表达水平显著高于二化性家蚕,且... 相似文献
1