基于改进YOLOv5s的名优绿茶品质检测

针对实际检测过程中茶叶数量多、体积小、茶叶之间颜色和纹理相似等特点,该研究提出了一种基于YOLOv5s的名优绿茶品质检测算法。首先,该算法在骨干网络层引入膨胀卷积网络,通过增大感受野的方式增强茶叶微小特征的提取。其次,改进特征融合进程,基于通道注意力和空间注意力抑制无关信息的干扰,构建CBAM注意力机制优化检测器。接着根据Swin transformer网络结构在多个维度对小尺度茶叶的特征进行交互和融合。最后,配合SimOTA匹配算法动态分配茶叶正样本,提高不同品质茶叶的识别能力。结果表明,改进后的算法精准度、召回率、平均精度均值、模型体积、检测速度分别为97.4%、89.7%、91.9%、7.11MB和51帧/s,相较于基础的YOLOv5s平均精度均值提高了3.8个百分点,检测速度提高了7帧/s。利用相同数据集在不同目标检测模型上进行对比试验,与Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4等模型相比,平均精度均值分别提升10.8、22.9、18.6、8.4个百分点,进一步验证了该研究方法的有效性和可靠性。     

基于SOPC的指纹识别系统的研究与应用

文章介绍了一种基于Nios II嵌入式处理器指纹识别系统的设计方案与工作原理。阐述了如何应用SOPC等前沿电子技术提高系统性能指标,通过优化现有的指纹算法,并结合Nios II嵌入式处理器的特点研究设计了一种速度快、辨识度好和准确性高的指纹识别系统,采用Matlab语言和Verilog语言混合编写的方式实现专用的处理模块。从而验证了可编程逻辑器件与嵌入式操作系统的联合应用能够显著提升系统各项指标,提高检测精度,简化操作步骤。