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使用超声传感器的360度雷达
8 School of Management 1 Annamacharya Institute of Technology and Sciences, 2 Coolsoft LLC, 3 Sree Saraswathi Thyagarajan College, 4,5 Shri Nehru Maha Vidyalaya College of Arts and Science, 6 Kaamadhenu Arts and Science College, 7 Sree Narayana Guru College, 8 BBD University Abstract: This paper explores an advanced solution for enhancing quality control in Printed电路板（PCB）制造是通过集成Yolo（您只看一次）对象检测算法的制造。该系统具有传送带，直流电动机和高分辨率摄像头，用于实时识别和移动PCB上缺陷的定位。Yolo算法过程捕获了图像，有效地识别了各种缺陷，例如焊接问题和组件未对准。通过传送带和直流电动机之间的无缝集成来实现对检查过程的精确控制，从而提高了缺陷检测的速度和准确性。识别缺陷后，该系统包括一种机制，可以将有缺陷的PCB与生产线分开。有缺陷的PCB通过传送带将其改编为指定区域，以确保在制造过程中仅进行高质量的PCB。这种自动化方法可降低人类干预，可显着提高生产效率，降低制造成本并提高整体PCB质量。所提出的系统展示了尖端图像处理技术与强大的机械组件之间的协同作用，为PCB制造关键字中的缺陷检测和隔离提供了全面的解决方案：PCB，DC发动机，PCBIONS，PCBIONS，机器学习，机器学习，工业，缺陷。
yolov1到Yolov10：最快，最准确的实时对象检测系统
对象检测是一项基本的计算机视觉任务，可以支持各种下游任务。例如，它可用于协助实例细分，多对象跟踪，行为分析和识别，面部识别等。因此，在过去的几十年中，它一直是一个受欢迎的研究主题。近年来，由于移动设备的流行，在边缘上执行实时对象检测的能力已成为各种现实世界应用程序的必要组件。属于此类应用程序的任务包括自动驾驶，工业机器人，身份认证，智能医疗保健，视觉监视等。在许多实时对象检测算法中，Yolo（您只看一次）系列（从V1到V10）[1] - [10]近年来开发的是特别出色的。它在计算机视觉领域已经极大地影响了各种研究。本文将回顾Yolo的技术家族及其对当代实时计算机视觉系统发展的影响。通过在对象检测领域成功实现分裂的第一个基于深度学习的方法是R- CNN [11]。r-CNN是一种两阶段的对象检测方法，将对象检测过程分为两个阶段：对象提案生成和对象提案分类。R-CNN的作用是首先使用选择性搜索[12]，该搜索通常在图像处理中使用，以提取建议。在此阶段，CNN仅用作提取建议特征的特征提取器。至于识别部分，使用SVM [13]。随后的快速R-CNN的开发[14]
![arxiv：2409.08475v3 [CS.CV] 2024年12月19日](/simg/4\4118fc8a3148ada62518b381fadb2e4ca28dfb1f.webp)
arxiv：2409.08475v3 [CS.CV] 2024年12月19日
rt-detr是第一个实时端到端变压器对象检测器。它的效率来自框架工作设计和匈牙利匹配。然而，匈牙利匹配提供了密切的匹配，可提供大量的较少范围，从而导致模型训练不足和难以实现最佳结果。为了解决这些问题，我们提出了一种基于RT-Det的层次密集的积极监督方法，称为RT-DETRV3。首先，我们介绍了一个基于CNN的辅助分支，该分支提供了密集的监督，该分支与原始解码器合作以增强编码器的功能表示形式。其次，为了解决解码器培训不足，我们提出了一种新颖的学习策略，涉及自我注意力扰动。该策略使跨多个查询组的阳性样品分配了标签分配，从而丰富了积极的范围。此外，我们引入了一个共享的权重编码器分支，以进行密集的积极监督，以确保与每个地面真相相匹配的更多高质量查询。值得注意的是，所有上述模块都仅训练。我们进行了广泛的实验，以证明我们在可可VAL2017上的方法的有效性。rt-detrv3明显胜过现有的实时检测器，包括RT-DETR系列和Yolo系列。例如，RT-DETRV3-R18达到48.1％AP（+1.6％/+1.4％），同时维持相同的潜伏期。此外，RT-DETRV3-R101可以达到令人印象深刻的54.6％AP优于Yolov10-X。该代码将在https://github.com/ clxia12/rt-detrv3上发布。
关于帮助和指导视障人士的人工智能和基于视觉的方法的最新进展的调查
方法 % 至论文参考。到论文 SLAM 16.7 [ 19 , 26 , 29 , 38 , 40 ] 编码器/解码器 16.7 [ 22 , 28 , 40 , 46 , 48 ] RANSAC 16.7 [ 23 , 24 , 26 , 29 , 47 ] A* 16.7 [ 19 , 25 , 26 , 29 , 30 ] 卡尔曼滤波器 16.7 [ 23 , 25 , 26 , 30 , 39 ] YOLO 16.7 [ 32 , 33 , 35 , 42 , 45 ] VGG 13.3 [ 25 , 28 , 36 , 44 ] Inception 10 [ 37 – 39 ] 特定算法 20 [ 28 , 30 , 41 , 42 , 47 , 48 ]
EAS - FCC 萨克拉门托 - Sierra 本地区域规划
1.3.3 LP2 萨克拉门托区：KEBR (FM) 88.1 MHZ 萨克拉门托（萨克拉门托、内华达*、普莱瑟*、埃尔多拉多*、尤洛、阿马多尔县 * 不包括内华达山脉东部的部分，这些部分包含在 EAS-西内华达/东加利福尼亚运营区计划中）此 LP2 电台应监控：a. LP1 组中的一个电台 – 和 – b. NWR 162.550 MHz 沃尔夫山，内华达县，加利福尼亚州 – 或 – 162.550 MHz 杰克逊，加利福尼亚州（国家级警报的其他推荐监控源）c. NPR Squawk 频道 d. Sirius XM
安全，动态人体工程学和自适应决策
摘要 - 将协作机器人集成到工业环境中的整合提高了生产率，但也强调了与操作员安全和人体工程学相关的重大挑战。本文提出了一个创新的框架，该框架集成了先进的视觉感知技术，实时人体工程学监测和行为树（BT）基于自适应的决策。与通常在孤立或静态上运行的传统方法不同，我们的方法结合了深度学习模型（Yolo11和缓慢地），先进的跟踪（无流感的卡尔曼滤波器）和动态的人体工程学评估（OWAS），提供了模块化，可扩展和适应性系统。实验结果表明，该框架在几个方面都优于先前的方法：检测姿势和动作的准确性，在管理人类机器人相互作用方面的适应性以及通过及时的机器人干预措施降低人体工程学风险的能力。尤其是，视觉感知模块比Yolov9和Yolov8具有优越性，而实时人体工程学的概念消除了静态分析的局限性。自适应角色管理是由行为树实现的，比基于规则的系统具有更大的响应能力，使该框架适合复杂的工业场景。我们的系统在掌握意图识别方面的准确性为92.5％，并成功地将人体工程学风险分类为实时响应能力（平均延迟为0.57秒），使及时的机器人指数术语 - 人类机器人合作，实时的eR-GONOMICS，实时的eR-GONOMICS，适应性的决策，视觉感知，视觉感知，是Haviour haviour tree Yolo，Yolo。
塑料太阳能电池技术的调查文件
电子和电信工程部Vishwakarma理工学院，浦那，印度4111037，印度4111037摘要：这项研究介绍了一种新型的自主on公路机器人的新型自动驾驶算法，该算法旨在实现Dustbins的实时垃圾收集。所提出的系统结合了一个名为Yolo的尖端对象识别框架（您只看一次），以识别道路，障碍物和垃圾箱。配备有强大的硬件平台和相机的自主机器人有效地导航城市环境，以确保无缝避免障碍物和精确的Dustbin定位。我们的方法利用实时处理来促进自适应决策和动态路径计划，从而提高了机器人的操作效率。实验发现说明了算法在各种环境中的功效，强调了其在智能城市努力中可扩展实施的潜力。自主城市清洁系统的最新进展构成了这项研究的基础，该研究的重点是实时处理能力，以实现自适应决策和平稳的导航。实验验证说明了建议的运动算法在各种城市环境中的性能，从而强调了其在自主垃圾管理系统中的实际应用。本研究旨在解决废物管理困难，并为自动城市清洁技术的发展做出贡献，从而支持更智能和清洁城市的实现。通过为与城市废物管理相关的问题提供长期解决方案，该研究可以提高自主城市清洁系统。关键字：自主机器人，实时响应，运动算法，YOLO，对象检测，城市导航，避免障碍物，垃圾箱定位，智能城市，废物管理。
计算机视觉和图像处理
1实施各种灰度转换以增强图像。2实施直方图均衡技术。3编写一个程序，以在输入图像上应用卷积过程以进行图像平滑。4实现定向梯度（HOG）的直方图进行特征提取。5编写一个程序，以在输入图像上应用比例不变特征变换。6实施视频中背景减法的框架差异技术。7实施主成分分析以计算特征向量以降低维度。8实施对象检测算法yolo。9实现R-CNN算法进行对象检测。10使用光流技术实施运动估计。11实现对象识别。12实现面部表达识别。
加速器组件的自动视觉识别
本研究提出了计算机视觉技术的新应用，用于识别ALS拥挤的加速器隧道中的磁铁和磁铁组件。利用SAM2/YOLO跟踪，我们培训了一个系统，结合了CAD渲染和来自Advanced Light Source升级（ALSU）项目的组件的真实照片。我们的方法涉及创建一些手动标记的图像的综合数据集，这些图像源自CAD模型和现场手动标记的照片。我们在简化维护程序，增强安全协议并改善了复杂加速器环境中自动化视觉检查和库存管理方面的总体操作中显示了潜在的应用。