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集装箱病媒生物视觉探寻系统
文献摘要：
针对传统集装箱病媒生物检测局限于人工检测的问题,设计了一款基于机器视觉的集装箱病媒生物视觉探寻系统.系统通过可遥控智能车采集实时视频以及抓取病媒生物的活动,进而通过深度学习和隔帧检测的方法识别遥控车回传视频中的病媒生物.系统以YOLOv5模型为训练核心,采用模块化结构,实现了集装箱病媒生物的视觉检测.利用机器视觉提高了检测效率,为进一步利用机器人检测病媒生物奠定了基础.
文献关键词：
YOLOv5模型;机器视觉;病媒生物;视频传输;深度学习
中图分类号：
[1]
交通运输（U）
/
水路运输（U6）
/
港口工程（U65）
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港口水工建筑物（U656）
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码头（U656.1）
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码头：按用途分（U656.1+3）
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集装箱码头（U656.1+35）
作者姓名：
滕新栋;唐宇豪;马兴录;李晓旭
作者机构：
中华人民共和国青岛海关,青岛 266426;青岛科技大学 信息科学技术学院,青岛 266061
文献出处：
引用格式：
[1]滕新栋;唐宇豪;马兴录;李晓旭-.集装箱病媒生物视觉探寻系统)[J].计算机系统应用,2022(10):116-121
A类：
B类：
集装箱,病媒生物,生物视觉,生物检测,机器视觉,统通,智能车,实时视频,抓取,帧检测,方法识别,遥控车,回传,YOLOv5,模块化结构,视觉检测,检测效率,视频传输
AB值：
0.293435
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