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基于特征树和关联度量的图像隐写分析研究
项目简介: 获取数字图像的多特征性,需要在其特征空间上构建或获取更多特征来发现元素间更复杂的依赖关系。
西华大学 2021-04-14
一种基于显著图的多标签图像识别系统
本发明提供一种基于显著图的多标签图像识别系统,包括裁剪图像的图像预处理模块,由此得到特征图的特征提取模块,根据特征图得到置信度分数以及分类权重的分类模块,通过训练控制模块控制训练模块对置信度分数以及特征图处理得到损失函数对特征提取模块以及分类模块更新,最终识别控制模块将自然场景图像经过图像预处理模块、更新得到的特征提取模块以及分类模块得到置信度分数通过判断出自然场景图像标签。因此本实施例提供的多标签图像识别系统根据多标签分类损失函数以及多标签分布损失函数迭代能够在多标签图像识别过程中减少复杂背景和物体形变的干扰,避免受到遮挡、光照、视点等的干扰并提高多标签图像识别的准确率。
复旦大学 2021-01-12
机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件
产品详细介绍机器视觉解决方案 教学实验开发平台 图像处理软件机器视觉教学实验开发平台MV-VS860机器视觉教学实验开发平台MV-VS800配套机器视觉图像处理软件、Microvision图像采集设备搭建机器视觉教学实验平台(MV -VS860),专门针对大学和研究机构开展机器视觉教学和研究,提供包括图像测量、检测、定位、跟踪识别等多个图像处理库函数,功能强大,可覆盖工业生产、机器视觉、智能交通、航空航天等众多图像处理应用领域。本机器视觉图像处理教学实验开发平台可利用其提供的大量图像处理和机器视觉算法进行二次开发,无需复杂编程,就可搭建自己的机器视觉检测系统,解决现代工业产品生产过程中涉及的各种各样视觉问题。实验平台结构开放,提供扩展接口,也可添加自己的图像处理优异算法。本机器视觉教学实验开发平台提供多种图像处理实验,如图象分割、图象融合、机器学习、模式识别、图象测量、图象处理、模式识别和人工智能、三维测量、双目立体视觉等实验,培养学生对机器视觉知识的深入理解和掌握,锻炼学生的研究能力,创新思维以及独立解决技术难题的能力。机器视觉教学实验开发平台还可提供大量机器视觉项目应用案例做为实验,为研究和学习提供了方便,通过实验操作,可学习到建立视觉应用系统所需的各种硬件、方法及图像处理技术,同时也对工业自动生产线的产品视觉检测、判定模拟过程有了深入的了解和掌握。机器视觉教学实验开发平台作为一套完整的机器视觉教学仪器,使用者可利用其配套的工业相机、LED光源、工业镜头、支架、算法软件等搭建自己的视觉处理系统原型,了解图像采集设备等配件的应用和选型,轻松设计、印证和评估自己的视觉系统,特别适合于大学和研究机构开展机器视觉教学和科研工作。机器视觉教学实验平台技术说明一、机器视觉教学实验开发平台实验装置硬件技术要求    1. 任意工件的图像动态采集;    2. USB动态图像采集接口,百万像素高分辨率;    3. 被采集物体图像大小、市场角、物距、焦距可调;    4. 强抗干扰白色环形前光源;    5. 高低速模拟圆形转盘可调;    6. 外触发定点图像采集。二、机器视觉教学实验开发平台实验装置软件性能要求    1. 具有脚本程序组态功能,提供200个库函数;    2. 具有视频显示、代码编辑、结果显示、参数设置四个组态界面窗口;    3. 具有工业检测虚拟仪器界面组态功能,包括画线、按钮、显示屏等;    4. 具有与VC++语言的接口功能;    5. 纸质和电子版机器视觉实验指导说明PPT。三、机器视觉教学实验开发平台开设的创新实验目录1. 机器视觉系统组态实验、 14. 多面积尺寸测量实验2. 多长度尺寸测量实验、 15. 多圆弧检测实验3. 焊点缺陷检测实验、 16. 喷码字符识别实验4. 零件分类识别实验、 17. 开关状态识别实验5. 血管造影处理实验、 18. 粒子识别统计实验6. 交通流动态跟踪实验、 19. 交叉阻挡跟踪实验7. 算法验证研究性实验、 20. 自命题图像采集实验8. 自命题零件检测实验、 21. 多光照图像融合实验9. 篮球目标跟踪实验、 22. 花瓶三维重构实验10. 耳环与齿轮识别实验、 23. 车牌号码识别实验11. 多聚焦图像融合实验、 24. 三维重构研究性实验12. 划痕检测实验、 25. 缺陷检测试验13. 自命题算法研究实验、 26. 视觉硬件组态实验
维视数字图像(北京)有限公司 2021-08-23
抗病毒药物齐多夫定的离子色谱分离积分脉冲安培检测分析的方法
本发明涉及抗病毒药物齐多夫定的离子色谱分离分析方法,特别涉及抗病毒药物齐多夫定的等度分离积分脉冲安培检测分析检测方法。包括以下步骤:实际样品处理、基线测绘、进样和离子交换、洗脱、电化学检测分析。本发明对抗病毒药物齐多夫定能进行良好的分离分析,保留时间、峰高、峰面积的相对标准偏差均小于2.0%,分析时,将试样直接注入离子色谱分离柱分离,从色谱分离柱输出的齐多夫定溶液通过电化学检测池经过电化学检测器就能获得灵敏度高的谱图,使工艺流程大为简化;本方法还可用于血液样品中的抗病毒药物齐多夫定含量的检测。
浙江大学 2021-04-11
一种基于物联网技术的轨道异物入侵自动检测与预警方法
一种基于物联网技术的轨道异物入侵自动检测与预警方法,具体实施步骤如下:A.搭建路面视频监控系统及车载视频监控系统;B.路网实时监控、视频信号无线传输及自适应反馈;C.云端数据、车载数据处理及异物入侵检测、识别与预警;D.全路网信息共享、异物入侵行车控制及相关路网行车调度。
浙江大学 2021-04-11
一种适用于高炉瓦斯灰中碳来源的拉曼光谱定量检测方法
本发明提供一种高炉瓦斯灰碳来源的定量检测方法,包括标定·690·和检测步骤;标定步骤为:获取多种不同煤焦质量比例的煤焦样品的拉曼光谱,依据拉曼光谱确定 D 峰与 G 峰强度比 ID/IG,以及 D 峰与G 峰间的波谷最低点 V 与 G 峰强度比 IV/IG,将其作为评价指标,建立样品的煤炭或焦炭占样品中含碳物质的比例与评价指标间的映射关系;检测步骤为:对待测高炉瓦斯灰的拉曼光谱分析,确定 ID/IG 和
华中科技大学 2021-04-14
一种结合字符级分类和字符串级分类的文本检测和识别方法
本发明公开了一种结合字符级和字符串级分类的文本检测和识别方法,在图像中提取可能属于同一字符的像素集形成备选字符;滤除不满足字符几何特征统计规律的备选字符;采用基于字符旋转和尺度不变性特征的字符级分类器对备选字符分类,以确定备选字符为某字符的概率;将字符两两合并形成初始字符串;计算两两字符串间的相似度,将相似度最高的两字符串合并成新的字符串,直到没有可再合并的字符串;采用基于字符串结构特征的字符串级分类器对字符串分类,以确认具有语意的字符串;利用待识别字符为某一字符的概率对字符串识别,得到语意文本。本发明将文本检测和识别过程作为一个整体,利用检测和识别的相互作用提高结果精度,简单高效。 
华中科技大学 2021-04-11
X光机 行李检测仪 异物剔除仪 三品检测器
产品详细介绍专为旅游景点,体育文化场所,会议中心,博览中心,行李寄存,商场,酒店,法院,监狱等重要场所设计 *严格的内部质量控制,实施工程与生产双检原则 *整机部件保障措施 #高性能网络功能 *通过国家公安部检测 *通过欧盟CE认证 *国际知名公司ISO9001认证 *通过ISO14001环境认证 *通过中国政府的辐射安全认证       ☆基本参数指标: 通道尺寸       500(宽)×300(高)mm 传送带速度     0.22 m/s 传送带额定负荷 120 kg 单次检查剂量   < 1.5µGy 分辨力         直径0.101mm金属线 穿透力                 34mm钢板 胶卷安全性     对ISO1600胶卷安全 泄漏剂量       <0.05µGy/h   ☆X射线发生器: 射线束方向       底照式 管电流              0.4~ 1.2mA(可调) 管电压               100~160 kV(可调) 射线束发散角  60° 冷却/工作周期 密封式油冷/100%   ☆使用环境: 工作温度/湿度   0℃~45℃/20%~95% (不冷凝)    储存温度/湿度   -20℃~60℃/20%~95% (不冷凝) 工作电压        220VAC(±10%)  50±3Hz 功率损耗        1.0KW(最大值) 噪声级          <65dB
广州奥翼电子科技股份有限公司 2021-08-23
机器视觉智能检测与定位技术
机器视觉智能检测与定位技术用机器视觉取代人类视觉,为传统装备增加视觉判断与智能定位功能,可实现“无人车间”的智能检测与机械手的准确定位,实现装备智能化,解放劳动力。 该技术由太原科技大学数字媒体与通信研究所独立研发、具有独立知识产权,硬件成本低于国内外同类产品。 该技术从准确性、精度、速度、硬件成本等指标上处于国际先进水平,可实现生产线装备的实时在线智能检测与定位,检测准确度97%以上,精度0.3mm以下,定位精度可达0.01mm以下。 该技术拥有中国发明专利18项,软件知识产权5项。 2015年以来,先后应用在上海地铁隧道灾害监测、沈阳公路隧道检测、西安铁路高铁桥墩裂缝检测、爱旭太阳能义乌生产线的硅片崩边缺角及隐裂检测、通威太阳能成都、合肥生产线的硅片碎检及隐裂检测,河北电力的绝缘子检测。
太原科技大学 2021-05-04
车辆精细化检测与识别
项目成果/简介: 目前,公路治超主要集中在限制性的监测点或者现场人工执法,对于非限制性非现场治超才刚刚起步,技术尚不完善。在非限制性的交通场景下存在诸如车辆角度问题、遮挡问题、光照问题、车辆数据分布不均衡等问题,阻碍了非限制性非现场公路治超的推广。 该车辆精细化检测与识别组合技术可应用于非限制性非现场公路综合治理超载超限中的货车精细化检测与识别。基于该车辆精细化检测与识别组合技术,可以对货车的属性进行精细化检测与识别,融合视觉信息与道路称重信息来实现非限制性非现场公路综合治理超载超限。通过该技术的升级改造,极大地提升公司的非限制性非现场治超产品的市场竞争力。知识产权类型:其他技术先进程度:达到国内先进水平成果获得方式:与企业合作获得政府支持情况:无
安徽大学 2021-04-11
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