一种实物编程装置以及控制系统

    公开(公告)号:CN115440112A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202211145187.5

    申请日:2022-09-20

    Abstract: 本发明公开了一种实物编程装置以及控制系统,涉及实物编程积木技术领域,包括实物编程积木本体,所述实物编程积木本体的外形为六面正方体,其上面板为人机交互面板,不同种类的积木具有不同的人机交互面板样式,侧面四个面为连接面板,连接面板设置有连接机构,所述连接机构包含数据传输块和磁吸附块,连接机构固定安装在连接面板的内壁上,用于与其他积木连接面或与转接线进行贴合并实现信号交互。本发明通过输入积木模块、基础交互积木模块、运算积木模块、逻辑开始积木、逻辑选择积木、逻辑循环积木、链接积木和高阶积木的相互作用,使得不同积木的不同组合可以实现复杂的用户预定功能。

    一种基于多感受野与深度特征的弱小目标检测方法

    公开(公告)号:CN115115973A

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN202210630725.3

    申请日:2022-06-06

    Abstract: 一种基于多感受野和深度卷积神经网络的弱小目标检测方法。首先通过机载或车载摄像头获取序列图像;然后使用多感受野特征提取算法对每一帧图像进行特征提取,在不增加参数量的情况下获得混合感受野特征;随后将混合感受野特征送入深度卷积神经网络进行深度特征提取;接着使用多感受野特征聚合算法对深度特征进行不同范围上下文信息的提取与整合,输出一组多感受野聚合特征;再将感受野聚合特征送入改进的路径聚合网络进行多尺度融合,输出一组深度融合特征;最后对深度融合特征分别进行弱小目标框位置的回归和类别的判定。本发明可准确检测出图像或视频中的弱小目标并正确分类,为后续弱小目标检测与识别领域的研究提供支持。

    一种基于多感受野与深度特征的弱小目标检测方法

    公开(公告)号:CN115115973B

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202210630725.3

    申请日:2022-06-06

    Abstract: 一种基于多感受野和深度卷积神经网络的弱小目标检测方法。首先通过机载或车载摄像头获取序列图像;然后使用多感受野特征提取算法对每一帧图像进行特征提取,在不增加参数量的情况下获得混合感受野特征;随后将混合感受野特征送入深度卷积神经网络进行深度特征提取;接着使用多感受野特征聚合算法对深度特征进行不同范围上下文信息的提取与整合,输出一组多感受野聚合特征;再将感受野聚合特征送入改进的路径聚合网络进行多尺度融合,输出一组深度融合特征;最后对深度融合特征分别进行弱小目标框位置的回归和类别的判定。本发明可准确检测出图像或视频中的弱小目标并正确分类,为后续弱小目标检测与识别领域的研究提供支持。

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