文章-世纪中文出版社

张建渊《中国仪器》 2020年6期

摘要:

针对工业设备的显示屏输出在检测时，常以人的肉眼判断，主观因素较多，导致检测效率低，容易出现漏检、错检等问题，采用基于ARM Cortex-A9架构的处理器，设计了一套工业设备出厂检测系统。本系统采用Linux内核，QT操作系统，摄像头捕获工业设备的字符图像，利用计算机视觉库OpenCV模板匹配算法识别图像是否合格，再控制流水线将合格品与不合格品进行分流，达到了检测工位无人值守状态。

电网资产实物ID特高频RFID标签三码一致性验证应用研究下载：30 浏览：315

赵建利耿茜冯海燕包小千《中国电力技术》 2020年4期

摘要:

介绍设计的一种便携式RFID标签一致性校验装置及方法，通过应用基于灰度直方图的多阈值法处理不同光照条件下的图像二值化，并应用LeNet-5模型卷神经网络完成长串数字编码识别，实现了超高频RFID标签芯片编码、标签表面二维码以及标签表面数字编码三码一致性的自动化、一体化校验，保证RFID标签入网前的正确率，进而提高电网资产实物ID信息的完备度。

基于ROS的AR.Drone的图像跟踪飞行设计下载：92 浏览：506

韩炜宋晓娟《中国机械研究》 2018年1期

摘要:

研究了关于AR.Drone的图像识别跟随的原理和场景搭建。实现了飞行器与PC端的ROS连接,对图像进行目标识别和中心运算,各种数据的直观显示,飞行指令的设计,采用了一个直观高效的方式进行实验。

卷积神经网络在图像识别中的应用下载：58 浏览：462

圣文顺孙艳文《软件工程研究》 2019年5期

摘要:

随着医学成像技术的不断发展,病理识别在医学诊断过程中的作用越来越重要。人工智能领域的机器学习可以帮助完成医学图像诊断的自动识别,数字化地辅助医学诊断过程,同时降低医务工作者的工作量。卷积神经网络(CNN)是近年发展起来的一种非常有效的机器学习方法,属于深度学习的范畴,它能够完整地模拟人类的图像识别过程,并且已经在图像识别领域取得了优异的成绩。本文将卷积神经网络应用于病理图像的识别中,同时对病理图片进行了采集、整理和智能学习,完成并分析了算法对比实验,最终实现了对病理图像的优化识别,提高了病理图像的识别率,验证了算法的有效性。

基于大数据平台的图像数据库架构的设计与实现下载：68 浏览：476

王莉张勇《软件工程研究》 2019年3期

摘要:

图像识别及其图像修复技术在目前的数字化领域应用非常广泛,在金融、安防领域尤为突出。因此,从经济和实用性角度出发基于大数据的图像修复技术有着广阔的应用前景。但大数据环境下复杂的数据存储是数据图像修复的关键,如何建立一个高效、安全、高容量的基于大数据平台的数据库,是数据库建立需要考虑的关键问题。下文从数据库架构的构成、应用目的、数据量大小、访问量、安全要求等各个角度研究和讨论图像数据库的建立,力求使数据库建立在安全、合理、流畅的数据库架构之上,达到最优的数据库架构模型。

语义自编码结合关系网络的零样本图像识别算法下载：76 浏览：402

林克正李昊天白婧轩李骜《人工智能研究》 2019年7期

摘要:

为了解决零样本图像识别中传统模型容易出现投影域移位问题以及提高距离相似度度量的鲁棒性,提出关系网络改进语义自编码器的零样本识别算法.基于语义自编码器构建图像视觉特征和语义向量之间的特征映射,并将重构向量与对应向量真值进行级联后送入神经网络,最终利用输出的标量给出预测类别.实验表明,相比传统距离度量方法,文中算法在AWA、CUB和Image Net-2数据集上的识别率均有所提高,在某些数据集上语义-视觉的投影效果优于反向投影.

EfficientNet在阴虚证眼象识别中的应用研究下载：39 浏览：243

孙旭豪傅中添严玲周作建《中医研究杂志》 2020年10期

摘要:

目的:基于EfficientNet建立可靠的阴虚证眼象识别模型,为阴虚证共性诊断模型的研究提供基础,推动中医目诊客观化的研究。方法:构建以阴虚证为主的常见中医证候眼象数据库,通过轮廓检测切割眼象图片,基于retinex理论增强图像,使用反射、对比度变换、噪声扰动等方法扩大数据集作为模型训练材料。对图片进行批归一化预处理后通过卷积神经网络构建眼象特征提取模型以及分类模型,判断最终归属的证候。结果:阴虚证识别模型对验证组数据的识别准确率达90.01%,对于阴虚证的诊断有一定的辅助价值。并以此模型为基础构建了阴虚证健康管理平台,将研究成果投入实际应用同时进一步收集眼象图片数据。结论:首次尝试使用图像识别技术以及EfficientNet,对目图像进行特征提取以及证候识别,并取得了较好的结果,这表明通过深度学习实现中医辨证客观化的技术路线是可行的,且填补了目前在目诊以及辨证客观化研究领域的不足。

基于图像识别技术研究不同海区三疣梭子蟹甲壳白色斑纹特征及蜕壳前后斑纹特征的变化下载：90 浏览：500

卢少坤1 李荣华1 施欧文1 王春琳1 母昌考2 宋微微2 王斌3 徐建瑜3 《水产研究进展》 2018年3期

摘要:

为进行三疣梭子蟹外观特征的研究，本研究通过计算机视觉技术建立三疣梭子蟹背部白色斑纹评估方法，经人工对比验证其准确性达100%。在此基础上，对来自海域的30只三疣梭子蟹[平均体质量(2.8±0.56)g]进行跟踪观察，发现蜕壳前后白色斑纹数量和位置保持不变，而白色斑纹面积和斑纹区域面积则会随着蜕壳后蟹壳面积的增加而扩大；蜕壳后，白色斑纹面积增加89.33%±8.61%，斑纹区域面积增加90.51%±7.95%，蟹壳面积增加94.66%±8.26%，均显著正相关。为进一步研究不同海区梭子蟹白色斑纹分布特征，对来自朝鲜、中国辽宁和浙江等不同海区的三疣梭子蟹进行白色斑纹个数(N)、白色斑纹面积(S1)、斑纹区域面积(S2)、白色斑纹面积百分比(R1)、斑纹区域面积百分比(R2)和密度(D)等6项参数分析，结果发现，不同海区三疣梭子蟹斑纹性状存在显著特点，朝鲜海区呈现斑纹小、分布面积少、占蟹壳总面积比例低的特点；辽宁海区呈现斑纹小、分布面积多、占蟹壳总面积比例高的特点；浙江海区呈现斑纹大、分布面积少、占蟹壳总面积比例低的特点。本研究将计算机视觉技术应用于水产养殖研究，通过建立评估参数阐明三疣梭子蟹白色斑纹的生长规律，揭示了不同群体的三疣梭子蟹白色斑纹具有地理多样性的特征。

图像识别技术在飞机装配中的应用下载：127 浏览：2187

陆静怡李娇月《光电子进展》 2024年12期

摘要:

飞机是大国最先进制造技术的体现，20世纪70年代，中国飞机工业开始快速发展。随着研发投入的不断增加，进入21世纪以来，各种技术障碍不断突破，飞机制造技术达到了一个新的水平.本文介绍了图像识别技术，开发了图像识别技术，分析了智能车间体系系统，介绍了飞机智能装配领域，并介绍了图像识别技术在飞机装配领域的应用前景。

基于计算机图像识别技术的机器人路径规划研究与实现下载：145 浏览：2359

陈丹《光电子进展》 2024年9期

摘要:

本文研究了基于图像识别的机器人路径规划，并在机器人竞赛平台上进行了仿真实验，但在机器人环境的实际应用比较复杂，机器人摄像机采集的图像可能包含多条信息，本文研究了图像处理和识别模块以及路径规划模块。此外，机器人可能超出了我们的设置范围，而动态路径规划算法不能保证最优策略的绝对获取。因此，如何改进现有系统，提高图像识别精度，改进路径规划算法是未来重要的研究工作之一。

无人机林火图像识别方法分析下载：172 浏览：2891

孙兴《光电子进展》 2024年3期

摘要:

林火是一种严重的自然灾害，对生态环境和人类安全造成巨大威胁。因此，及早识别和响应林火至关重要。本研究分析无人机林火图像识别方法，并探讨其在林火监测和应急响应领域的应用，通过提取图像特征并运用分类算法，将图像特征与分类算法相结合，从而开发有效的林火图像辨识算法，具体研究夜间和白天森林火灾的识别方法，希望通过这一研究，提供有效的工具和方法，帮助提高林火监测和应急响应的效率。

关于自主研发的图像识别应用场景的研究下载：196 浏览：3220

陈洪军《光电子进展》 2023年10期

摘要:

在信息化时代，影像分类科技更加关键，不但便捷高效，同时也改变着我们的日常生活，和我们的工作密不可分。本章主要阐述了图像识别技术的基本理论，研究了图像识别技术的实际应用问题，阐述了图像识别的基本内涵与方法，论述了图像分析的主要功能，涉及了图像分析技术与图像的匹配，并研究了目前图像识别技术应用市场上各种方法的主要特点，以及新一代人工智能的发展趋势与走向。

基于图像识别的道路病态标注的应用研究下载：65 浏览：874

潘美霖庞宁《信号处理与图像分析》 2024年9期

摘要:

随着智能交通系统的快速发展，道路病态标注成为确保交通安全与基础设施维护的重要环节。本研究聚焦于基于图像识别的道路病态标注技术，旨在通过深度学习等先进手段实现道路病态的自动化、高精度识别与标注。通过对道路图像进行预处理、特征提取及深度学习模型分类识别，本研究设计并实现了一套完整的道路病态标注系统。实验结果表明，该系统在不同光照条件及复杂道路环境下均展现出良好的识别性能和鲁棒性，能够准确标注多种类型的道路病态，如裂缝、坑洼及标识不清等。

基于深度学习的图像识别算法优化与应用研究下载：56 浏览：873

费旭然《信号处理与图像分析》 2024年8期

摘要:

本文深入研究了如何提升图像识别的准确性和效率,探讨了深度学习在自动驾驶、人脸识别、医学图像识别等多个领域的应用，展示了其广泛的应用前景。

细粒度图像识别与分类算法研究下载：63 浏览：826

宁枢麟刘洋梁顺利《信号处理与图像分析》 2024年2期

摘要:

针对深度学习常用人脸识别方法训练不易收敛、图像分辨率低影响大等问题，提出了一种基于通道注意力模块的多尺度特征融合残差神经网络(channel attetion multi-scale fusion)CAMF-ResNet。该方法基于残差块和softmax损失的人脸识别方法，改进了残差网络，利用特征金字塔提取不同层次的特征进行信息融合，并融合了不同尺度的特征，它可以获得更多的描述性信息，提高图像表示的性能。在端到端网络特征提取中，利用注意机制提取相应的高阶特征表示，得到描述能力强的图像表示。实验结果表明，该方法能有效解决深层网络退化和参数过多的缺陷，提高对细粒度图像判别性区域的精细化能力进而提高模型分类精度以获得更高描述性信息特征表示。

基于大数据与深度学习的图像识别及智能标注技术研究下载：78 浏览：902

林焜《信号处理与图像分析》 2024年2期

摘要:

随着大数据和深度学习技术的发展，智能图像识别和标注在计算机视觉领域具有重要意义。本研究主要探讨了基于大数据与深度学习的图像识别及智能标注技术。首先，针对海量图像数据，提出一个高效的图像特征提取与表示方式，通过与传统方法的对比验证其优越性。其次，针对深度学习模型的训练研发了一种适合于大规模图像数据的深度学习网络结构，并进行了实验验证。然后，根据这些技术，设计并实现了一种基于深度学习的图像识别及智能标注系统，并对系统的效果进行了评估。

浅析卷烟工厂生产场景中图像识别技术的应用与探索下载：66 浏览：776

龚涛《信号处理与图像分析》 2024年1期

摘要:

随着人工智能的迅猛发展，基于人工神经网络的多项技术在卷烟工厂中的应用逐渐成为关注焦点。本论文旨在浅析基于人工神经网络的图像识别技术在卷烟工厂生产场景中多个方面的应用与探索，包括生产过程监控、质量检测与控制以及安全管理。通过分析图像识别技术的原理和介绍现有应用案例，论文将阐述这一技术在提高生产效率、优化质量控制和强化安全管理方面的积极作用。最后，本文提出了推动图像识别技术在卷烟工厂进一步应用的建议，以期为企业的智能化升级提供指导。

基于计算机视觉的转炉炼钢过程监控技术研究下载：155 浏览：2052

段抡康展雪洁李晓彤《冶金技术》 2022年6期

摘要:

计算机视觉技术在转炉炼钢监控中的应用，通过实时图像分析优化炼钢效率和安全性。该技术能够识别火焰特性、监测钢水液位、检测炉渣状态和估计温度，提升炼钢过程的监控能力。面对高温、强光和烟尘等恶劣环境，计算机视觉系统需具备高稳定性和准确性。实践证明，该技术能精确控制炼钢参数，减少人工干预，提高稳定性和可靠性。未来，随着技术发展，预计计算机视觉将在炼钢监控领域发挥更大作用，推动炼钢工业智能化和自动化发展。

水工钢结构腐蚀的图像识别技术下载：175 浏览：1744

张先同刘富豪廖梓嘉《信号处理与图像分析》 2023年12期

摘要:

随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，图像识别技术已经在各个领域展现出强大的应用潜力。将这些先进技术与水工钢结构腐蚀监测相结合，有望提高监测效率、降低人力成本，实现对腐蚀情况的快速、准确评估，保障水工结构的安全可靠运行。

图像识别技术在机械零件质量检测中的应用分析下载：553 浏览：3571

覃运珍《光电子进展》 2021年8期

摘要:

机械零件设计和制作之后，要通过质量检测才可投入市场，原有的质量检测中，采用人工分析的方法，了解该零件是否存在缺陷，然而在人员长期工作中会造成误判。为解决该问题，本文探讨了图像识别技术的使用流程，之后分析了机械零件质量检测过程的作用，借助该项技术，提高对零件质量的检测水平和效率。

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