简介:摘要:考勤系统是很多现代化企业和事业单位用来提高员工积极性的重要方式之一,因此智能化考勤系统的发展在这种市场需求下获得了充分的动力。其中深度学习人脸识别技术是智能化考勤系统的核心技术之一,对于系统识别的准确性和安全性具有重要影响。本文就考勤系统中深度学习人脸识别技术的应用展开了探讨。
简介:【 摘要】 :在铝合金车体构件安装焊接过程中,需提前解决构件匹配问题,本文针对无线射频识别( RFID)在铝合金车体构件的应用场景,利用 RFID自动识别标识对象,在移动式读写系统的基础之上优化建立固定式读写系统,设计针对车体铝合金构件侧墙的抗金属标签天线,标签天线与需求天线匹配,满足在车体组装环境下工作,控制其辐射范围或者基于车体铝合金构件自身金属形貌改变原标签天线辐射范围。通过移动采集系统进行数据采集,应用取值函数、 VLOOKUP函数、数据过滤、数据统计、排序、宏等进行一体化数据处理,实现铝合金车体构件快速定位识别与显示,提高应用环境中的可阅读距离。
简介:摘要 : 针对温室番茄智能化管理需要,研究茎秆、叶片和绿果等 3类相近色目标的多波段图像融合方法,以凸显目标与背景亮度差异,提高目标视觉识别效率。根据其各自在 300~1000 nm范围的反射光谱特征差异,建立了针对其光谱数据分类的 Lasso正则化逻辑回归模型。基于模型的稀疏解特征,确定具有较大权值系数的 450、 600和 900 nm等 3个波段作为最优成像波段,在此基础上构建了温室番茄植株多波段图像在线采集系统。结合最优成像波段下相近色目标图像特征分析,提出了基于 NSGA-II的多波段图像加权融合方法,以增强特定目标与近色背景物体的图像亮度差异。最后通过现场试验对多波段图像融合效果进行评估。结果表明,分别以茎秆、叶片和绿果器官作为识别目标,通过多波段图像融合处理后,目标与背景之间的图像灰度差异绝对差值相应达到单波段图像的 2.02、 8.63和 7.89倍,即被识别目标与其他近色背景的亮度差异显著增强,且背景物的亮度波动得到抑制。本研究结果可以为农业环境近色目标视觉识别相关研究提供参考。
简介:摘要:在“智能化”的时代背景下,对电网行业和断路器领域的发展,有了全新的要求,在新的行业要求之下,有专业人士提出了用无功微电流,来识别蓝牙智能断路器,该种研究方法需要用到高端的蓝牙技术,通过蓝牙技术构架智能阻断路径,促使断路器能在最短的时间之内,接入各大平台。无数实例也证明:在设计合理、运行稳定的前提下,该领域有较好的市场发展前景。