要:为了提高转子故障诊断识别准确率,提出一种基于改进V—detector算法的转子故障辨识方法。 首先对V—detector算法进行了改进,该算法通过改变拒绝和接受假设检验的条件来减少无效检测器的产 生进而提高算法的检测准确率;然后将信号的谱熵值作为特征向量,并根据转子故障类型将其划分为多 ...
针对人工免疫系统中V-detector否定选择算法造成的检测器集合黑洞和检测器高重叠率等问题,借鉴生物免疫系统对免疫细胞的调节机制,提出了V-detector优化算法.该算法从父代产生候选检测器子代并通过检测器之间以及检测器与自体集合之间的亲和力对比更新检测器集合,使得检测器集合对非自体空间的覆盖更加合理.通过二维仿真实验和...
一种提高检测效率的V-detector优化算法的设计
var detector = new Yolov10Manager(); detector.LoadWeights(Application.StartupPath + "\\weights\\yolov10n.onnx", Application.StartupPath + "\\weights\\labels.txt"); VideoCapture capture = new VideoCapture(0); if (!capture.IsOpened()) { Console.WriteLine("video not open!"); return; } ...
detector.LoadWeights(Application.StartupPath + "\\weights\\yolo11-pose.onnx"); VideoCapture capture = new VideoCapture(Application.StartupPath+ "\\images\\test.mp4"); if (!capture.IsOpened()) { Console.WriteLine("video not open!"); ...
在探索木材表面缺陷检测领域的最新技术和方法中,本文通过采用前沿的YOLOv8算法,构建了一个高效、准确的木材表面缺陷检测系统。通过对比YOLO系列先前版本的性能,本文展示了YOLOv8在木材表面缺陷检测任务上的显著优势。此外,本文还重点介绍了系统开发过程中的关键技术和创新点,包括采用PySide6设计的用户友好界面、登录管理...
1. 采用最先进的YOLOv8算法进行危险物品检测:本文详细介绍了如何利用目前最先进的目标检测算法——YOLOv8进行高效准确的危险物品检测。通过与先前版本的YOLO算法(YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5)的性能对比分析,展示了YOLOv8在处理速度、识别精度和适用性方面的显著优势。这一部分不仅为研究社区提供了新的研究思路,也为从业者...
采用最先进的YOLOv8算法:本博客通过采用当前最先进的YOLOv8算法构建铁轨缺陷检测系统,展示了YOLOv8在实际应用中的强大性能。相较于先前版本如YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等,YOLOv8展现出了更高的检测效率和精确度,尤其是在处理复杂背景和小目标检测方面的卓越能力。通过对比分析,我们详细阐述了YOLOv8算法相较于其他版本在...
tracker = build_tracker(class_names=detector.names, use_cuda=True) cap = cv2.VideoCapture('car.mp4') # 获取视频帧速率 FPS frame_fps = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)) # 获取视频帧宽度和高度 frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) ...
1. 采用最先进的YOLOv8算法进行水下目标检测,并进行算法比较:我们详细介绍了如何使用YOLOv8,这是目前最先进的目标检测算法,来进行水下目标检测。此外,我们还比较了YOLOv8与其前版本YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能,展现了YOLOv8在处理速度、准确性和鲁棒性方面的显著优势。这一部分为研究者和技术从业者提供了关于如何...