关键词： 计算机视觉   机器学习   卷积神经网络(CNN)  

摘要： 本文通过深入分析各种机器学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN),展示这些技术如何有效解决计算机视觉领域的各种挑战。此外,文章还探讨了这一领域的未来发展趋势,包括技术的进步、应用领域的拓展以及潜在的创新方向。

关键词： 石油   溢油   图像处理技术   监控  

摘要： 随着海洋石油开发的增加,对海面石油溢油的监控和应对变得愈发重要。图像处理技术作为一种有效的工具,能够提供对溢油事件的实时、准确的监测和分析。通过应用图像增强与去噪、特征提取与选择、目标检测与分割以及动态分析与跟踪等技术,我们能够更好地理解和应对海面石油溢油。本文将探讨这些技术的难点、要点和应用措施,以期为石油溢油监控提供有效的解决方案。

关键词： 深度学习   目标检测   中医药处方   YOLOv3   中药材  

摘要： 随着中医药的普及,中药饮片及中医处方的智能辨识尤为重要。文中训练中医处方饮片自动检测模型,辅助药房自动核检、智能辨识中药饮片。以小柴胡汤加减方为例,构建中医处方饮片检测数据集,利用YOLOv3模型对数据集进行训练。YOLOv3模型收敛速度较快,测试集mAP为99.16%,平均FPS为10.11。YOLOv3模型对中医处方数据集有较好的检测效果,可以推广应用在处方药材的智能识别检测和药材鉴别等领域。该研究为中药材的识别及中医处方饮片的智能检测提供了一种新方法。

关键词： 局部方差   织物纹理   纹理周期测量   织物纹理分类   图像处理  

摘要： 针对织物纹理周期不易测量的问题,提出一种基于局部方差的织物纹理周期自动提取方法。首先利用特定窗口遍历图像所有像素点,并计算其窗口内局部方差值;然后对源图像进行缩小后,再重复上一步,进而构建出图像的局部方差曲线图;最后采用自适应谷值寻找算法测量源图像的纹理周期值。对不同类型的织物周期检测的试验结果表明:基于局部方差的织物纹理周期测量方法的相对误差仅为2.6%,相比于累加DMF方法和自相关函数法,其稳定性和准确性更高。认为:该研究所提方法能够准确测量织物的纹理周期。

关键词： 多特征融合   边缘特征   纹理特征   卡尔曼滤波   目标跟踪  

摘要： 针对CAMShift算法在实际应用场景中受颜色和遮挡时跟踪失败的问题,提出一种多特征融合与Kalman滤波的CAMShift目标跟踪算法。多特征融合是在CAMShift算法基础上将边缘、纹理与颜色特征融合在一起,采用改进的Canny算子描述边缘特征,采用统一模式下的N-LBP构造纹理特征,并利用巴氏(Bhattacharyya)系数计算各个特征的自适应融合权值,通过不同特征之间的优势互补,增强特征的表达能力。当跟踪目标无遮挡时,使用CAMShift算法计算目标位置并更新Kalman滤波器参数,有遮挡时,使用Kalman滤波预测当前目标的位置,最后仿真实验表明,本文算法受环境影响小,相比CAMShift算法跟踪误差显著降低。

关键词： 电能仪表装置图片   OCR识别定位   动态混合透视变换   图像处理  

摘要： 针对现场工作人员采集的图片存在拍摄角度、光照条件、远近程度、背景环境不一致等问题,提出基于投影变化和仿射变化的动态混合透视变换的图像处理技术,并通过OCR识别技术定位关键点和透视变换技术,分割出无畸变的仪表图像。根据识别信息区域在图片上位置固定,利用比例坐标,在分割出的无畸变仪表图像上,分割出含有所需识别信息的矩形区域图像,用投影法做行分割并识别。通过不同类型图片的重复对比实验,结果显示基于优化改善后的图片的识别模型更具鲁棒性和可靠性,可使其在不同场景下获取的电能仪表装置图片上的示数识别准确率达到95%。 。

关键词： 卷积神经网络   数字图像   图像处理   图像识别   人脸识别   图像档案   深度学习   目标检测  

摘要： 随着数字时代的到来,图像档案管理已成为各个应用领域中不可或缺的一部分,而随着数字图像数量与复杂性的不断增加,如何有效地组织、管理和利用这些图像档案变得至关重要。卷积神经网络作为深度学习领域的佼佼者,在图像处理方面取得了巨大的进展,并为图像档案管理带来了前所未有的机遇和挑战。卷积神经网络概述卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种擅长于分析处理二维数字图像的深度学习模型,在图像识别、目标检测、人脸识别等领域有着广泛的应用。

关键词： 视觉说服   社会计算   视觉传播   计算机视觉   说服效果  

摘要： 传统说服学关注沟通效果,研究影响说服效果的说服主体、形式、策略等,但是既往的研究大多关注的是话语诠释的说服策略。随着直播、短视频、微短剧等视觉传播的兴起,视觉说服无论在应用传播还是传播理论研究方面都更具价值,计算机视觉的发展为视觉说服研究提供了更多的便利。本研究旨在梳理视觉说服的社会计算研究的发展现状、理论体系特征以及研究范式革新,以期为学界和业界提供新的理论洞见和研究路径,推动视觉说服研究进一步发展。

关键词： 数字图像处理   CDIO模式   教学改革   百度AIStudio  

摘要： 工程教育专业认证背景下,亟需对传统的部分工科课程进行改革以顺应行业发展需要,进而提高学生的科研素养和就业核心竞争力。本文通过调研数字图像处理课程的特点及教学现状,结合CDIO能力要求,明确以贯穿大工程概念、培养学生综合能力、增强教师的CDIO能力为原则,以“丰富课程,改进教学,精细考核”为改革思路,将传统理论知识和当前数字化资源有效结合,特别是借助百度AIStudio人工智能教学实训平台,构建了新工科背景下数字图像处理课程的一体化教学方案。

关键词： 图像处理   计算机视觉   精细化模型  

摘要： 阐述无人机航拍技术在电力行业中的应用,包括配网设备巡检、电力线路巡检、环境监测。分析图像处理和计算机视觉技术的基本原理和方法,探讨配网设备精细化模型的构建过程和实现方法。