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微创深静脉取栓器设计、
图像
处理算法改进
基于流体动力,对微创深静脉血栓取除器械进行优化设计,通过初步离体血栓实验验证了取栓器的血栓取除率、残血栓粒度、取栓时间等;改进双侧乳腺钼靶图像预处理算法及数据处理算法,可提高乳腺癌预测的精度、敏感性、特异度。
上海理工大学
2021-01-12
一种基于
图像
噪声分析的照片来源识别方法
本发明涉及图像鉴别领域,尤其涉及基于图像噪声分析的照片来源识别方法。包括以下步骤:步骤 1:构建模式噪声数据库;步骤 2:将待测图像通过小波变换得到去除噪声之后的图像;步骤 3:将所述 的除去噪声之后的图像和所述的待测图像相减,得到该图像的模式噪音;步骤 4:通过 K 近邻法判定该 图像所属相机源。本发明通过对图像的噪声分析便可以准确定位照片的来源,提高了正确率。
武汉大学
2021-04-13
图像
智能识别系统准确性测试技术和流程研究
悬赏金额:15万元 发榜企业:中科软件测评(广州)有限公司 需求领域:图形图像处理 数据库系统及数据处理 软件开发 检测分析技术及服务 信息技术及系统服务 产业集群:新一代电子信息产业集群 技术关键词:图像,识别,准确率
中科软件测评(广州)有限公司
2021-11-17
一种基于Mamba架构的遥感
图像
分割方法及系统
本发明公开了一种基于Mamba架构的遥感图像分割方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,其中方法包括:获取船舶遥感图像并进行预处理得到优化图像集;基于优化图像集对分割模型训练得到训练好的分割模型;获取待处理图像依次输入至训练好的分割模型中的分区层和第一卷积单元得到第一特征序列;第一特征序列输入至下采样单元得到第二特征序列和第三特征序列;第三特征序列输入至瓶颈单元得到第四特征序列;第二特征序列、第三特征序列和第四特征序列输入至上采样单元得到第五特征序列;第一特征序列和第五特征序列输入至第二卷积单元处理并进行线性投影得到船舶分割结果。提高了在复杂图像中小目标船舶的分割提取精度。
南京工业大学
2021-01-12
一种基于光谱特征重构的高光谱
图像
分类方法
本发明公开了一种基于光谱特征重构的高光谱图像分类方法,属于高光谱图像处理技术领域,包括S1、采集原始高光谱图像块;S2、构建光谱空间特征重构可逆融合网络,包括FIR、SSIF、SP和TE;S3、将输入FIR,生成重构特征;S4、将重构特征输入SSIF,生成增强特征;S5、将增强特征输入SP,生成语义标记序列;S6、将语义标记序列输入TE,生成;本发明提供的一种基于光谱特征重构的高光谱图像分类方法,实现了困难样本特征的无损传递、增强了混合像元的区分性特征表达以及提升少样本类别的分类均衡性。
上海理工大学
2021-01-12
LA-S植物
图像
根系+叶面积组合版分析系统
产品详细介绍1、用途:用于植物根系分析、叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析等2、系统组成:成像装置、分析软件和电脑(电脑另配)。3、技术指标:配光学分辨率9600×4800dpi、A4加长的双光源彩色扫描仪。扫描叶面积、根系的反射稿为A4加长幅面(35.6 cm×21.6 cm),透扫幅面为30 cm×20 cm,最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm。配自动对焦的800万像素彩色成像高拍仪;带移动电源的背光源板可野外辅助照明3小时。该野外成像背景板最大测量面积A4幅面,具有自动图像校正与标定特性。可一键化拍照测量野外活体叶面积。可全自动地大批量分析计算叶面积,并以叶片目标边缘标记来核对其正确性。可同时分析多张叶片面积,可分析小至1mm2的叶片,分析误差<0.5%、测量中的分析时间<2秒。可同时分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积(含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积)、可测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”,分析叶片叶色(具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性)、作物冠层分析。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。可分析测量:1)根总长;2)根平均直径;3)根总面积;4)根总体积;5)根尖计数;6)分叉计数;7)交叠计数;8)根直径等级分布参数;9)根尖段长分布,10)可不等间距地自定义分段直径,自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等,及其分布参数;11)能进行根系的颜色分析,确定出根系存活数量,输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。12)能进行根系的拓扑分析,自动确定根的连接数、关系角等,还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等,可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数(分档数、档直径范围任意可改,可不等间距地自定义),并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正,修正操作能回退,以快速获得100%正确的结果。13)能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比,以客观确定根瘤菌体贡献量。14)大批量的全自动根系分析,对各分析结果图可编辑修正。各分析图像、分布图、结果数据可保存,分析结果输出至Excel表,可输出分析标记图。还可用A4幅面的灯板来拍照分析根系。15)能做根系生物量分布的大批量自动化估算。16)能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。17)能自动测量各种粒的芒长。18)能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。选配电脑推荐:品牌电脑(酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡,5个以上USB2.0口,运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版)
杭州万深检测科技有限公司
2021-08-23
LA-S植物
图像
分析仪系统(叶面积仪)
产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统(叶分析独立版)1、用途:用于植物叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析等2、系统组成:扫描和拍照成像装置、分析软件和电脑(电脑另配)。3、主要性能指标:配光学分辨率4800×4800 dpi的EPSON V39彩色扫描仪(加带450*300mm背光板)、自动对焦的大景深800万像素拍摄仪、移动电源辅助背光源板(外框大小400*300mm)可野外背光照明3小时。最大测量面积为A4幅面,有自动标定和自动图像校正特性。可对拍照野外活体叶面积进行一键测量。可同时分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积(含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积)、分析叶片叶色(具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性)、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”,以及分析作物冠层。叶面积等参数可大批量全自动分析,并标记叶片边缘以便核对正确性。可分析小至1mm2的叶片,分析误差<0.5%、测量中的分析时间<2秒,自动独立标记的各叶片图可保存,分析结果可输出至Excel表。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。选配电脑:笔记本电脑(酷睿i5 CPU/ 8G内存//1G显存/500G硬盘/无线网卡)。
杭州万深检测科技有限公司
2021-08-23
LA-S植物
图像
分析仪系统(全能型版)
产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统(全能型版)1、用途:用于植物年轮分析、根系分析、叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析、瓜果剖切面分析等2、系统组成:成像装置、分析软件和电脑(电脑另配)3、主要技术指标:1)配光学分辨率4800×9600、A4加长的双光源彩色扫描仪。扫描年轮、叶面积、根系的反射稿为A4加长幅面(35.6 cm×21.6 cm),正片为30 cm×20 cm,最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm;800万像素拍摄仪、带移动电源的辅助背光源板可野外辅助照明3小时。该野外成像背景板最大测量面积A4幅面,具有自动图像校正与自动测量标定特性,可分析小至1mm2的叶片,分析误差<0.5%、测量中的分析时间<2秒。2)植物年轮测量分析:可自动判读年轮数、各年轮平均宽度、早材及晚材宽度、各年轮切向角度和面积。可自动划分出年轮边界、早材边界、晚材边界,以及识别出很窄的树轮,可交互删除伪年轮、插入断年轮,可自动生成分析年表。具有【精细】分析选项,可自动分析出≤0.2mm宽度的年轮,分析获得的测量数据具备进一步做交叉定年、数据分析处理能力。可计算树盘总面积,分析木材的边材面积。3)可一键化拍照测量野外活体叶面积。可全自动地大批量分析计算叶面积,并以叶片目标边缘标记来核对其正确性。可同时分析多张叶片面积,及可分析小至1mm2的叶片,叶面积分析误差<0.5%、分析测量时间<2秒。可分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积(含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积)、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”,分析叶片叶色(具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性)、可分析作物冠层。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。4)植物根系测量分析:(1)根总长、根平均直径、根总面积、根总体积、根尖计数、分叉计数、交叠计数、根直径等级分布参数、根尖段长分布,(2)可不等间距地自定义分段直径,自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等,及其分布参数;能进行根系的颜色分析,确定出根系存活数量,输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。(3)能进行根系的拓扑分析,自动确定根的连接数、关系角等,还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等,可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数(分档数、档直径范围任意可改,可不等间距地自定义),并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正,修正操作能回退,以快速获得100%正确的结果。(4)能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比,以客观确定根瘤菌体贡献量。(5)大批量的全自动根系分析,对各分析结果图可编辑修正。还可用A4幅面的灯板来拍照分析根系。(6)能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。能自动测量各种粒的芒长。(7)能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。(8)能做根系生物量分布的大批量自动化估算。4)瓜果剖面各部位分析:可测西瓜的:纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、空心面积、瓤色分档分析、外周长;可测哈密瓜等甜瓜的:纵径、横径、果形指数、截面积、肉厚、外周长、瓤色分档分析、种腔(纵径、横径、面积);可测苹果、梨等的:纵径、横径、果形指数、总面积、核心面积、肉色分档分析、外周长;可测柑橘类水果的:纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、肉色分档分析、外周长。5)各分析图像、分布图、结果数据可保存,分析结果输出至Excel表,可输出分析标记图。选配品牌电脑:品牌电脑(酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡,5个以上USB2.0口,运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版)
杭州万深检测科技有限公司
2021-08-23
图像
级超高分辨率高性能 激光雷达
Pandar128 图像级超高分辨率高性能激光雷达
上海禾赛科技有限公司
2022-03-01
理学院大
数据
研究团队在人工智能与大
数据
处理领域发表系列高水平研究成果
我校理学院大数据研究团队在人工智能与大数据处理技术研究方面取得系列进展,研究成果分别发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics和Information Sciences三大人工智能顶级期刊。神经网络是人工智能领域中目前最为火热的研究方向——深度学习的架构基础。虽然深度学习在近几年发展迅速,但是关于如何设计最优神经网络架构的问题仍处于探索阶段。该团队分别针对人工智能中神经网络结构复杂、高维大规模数据存在无效和冗余特征、难以获取长时序信息等问题与缺陷,设计出了一系列网络结构优化、大数据特征选择和时序循环神经网络模型,有效改善了上述不足,提高了人工智能模型的学习性能。 题目为《带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择》(Feature Selection using a Neural Network With Group Lasso Regularization and Controlled Redundancy)的研究论文发表在人工智能领域权威国际期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems。王健副教授和博士生张华清为该论文共同第一作者, 我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士(印度统计研究所)参与指导,中国石油大学(华东)为第一署名单位。该项工作得到国家自然科学基金、国家科技重大专项、山东自然科学基金、中央高校基本科研业务费、中国石油天然气集团公司重大科技项目以及山东省高校青年创新科技支撑计划的资助。 特征选择技术也称属性选择,是指从原始特征或属性中选择出最有效的特征或属性以降低数据维度的过程,它是人工智能数据预处理环节的重要步骤,也是大数据处理技术的重要环节。该项工作在神经网络中嵌入Group Lasso惩罚项并实现特征冗余控制,在选出对解决问题最有帮助、蕴含信息量最大的特征或属性的同时,控制所选特征子集的冗余程度,以达到降维的最优效果,从而使模型的泛化能力更强,降低神经网络模型产生过拟合的风险。 题目为《基于L1正则化的神经网络结构优化模型设计与分析》(Learning Optimized Structure of Neural Networks by Hidden Node Pruning With L1Regularization)的研究论文发表在国际人工智能领域权威期刊IEEE Transactions on Cybernetics。硕士生谢雪涛和博士生张华清为论文共同第一作者,王健副教授为通讯作者,我校荣誉教授Nikhil R. Pal院士(印度统计研究所)参与指导,中国石油大学(华东)为第一署名单位。该项研究成果得到了国家自然科学基金、山东省自然科学基金和中央高校基本科研业务费的资助。 该项工作借助L1正则子具有的稀疏表达能力,提出两种神经网络结构优化学习模型;本项工作另外一个突出贡献就是提出了一种简单且具有通用性的收敛性证明方法,同时保证了模型设计的合理性。实验结果表明所提出模型具有强大的鲁棒性、广泛的适用性、理想的剪枝能力和良好的泛化能力,适用处理高维大数据。该研究成果在人工智能与深度学习构造最简网络结构方面具有很强的指导作用和应用推广价值。
中国石油大学(华东)
2021-02-01
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