|
搜索
搜 索
高等教育领域数字化综合服务平台
一种基于边缘几何特征的图像识别方法及系统
本发明公开了一种基于边缘几何特征的图像识别方法，包括对工件的原始图像进行滤波处理；对上述滤波处理后的图像进行二值化处理；对二值化处理后的图像查找获得轮廓序列集；从上述轮廓序列集中筛选出合格的工件轮廓；确定上述工件轮廓的最小外接矩形，并确定上述工件轮廓的中心点；沿上述最小外接矩形的四条边的方向截取上述工件轮廓的四个子序列；使用边缘几何特征算子计算上述四个子序列中各子序列的能量值；确定上述四个子序列中能量值最大的子序列，并确定工件的方向角。本发明还提供了相应的图像识别系统。本发明无需建立工件的模板数据库
华中科技大学
2021-04-14
一种基于忆阻器的图像识别系统及方法
本发明公开了一种基于忆阻器的图像识别系统及方法。所述系 统包括图像信号提取模块、多个基于忆阻器的神经网络模块和识别模 块；所述识别模块其输入端与多个神经网络模块的输出端相连；每个 神经网络模块的输出端与识别模块的输入端相连，其输入端与信号提 取模块的输出端相连。所述方法包括以下步骤：（1）获取待识别灰度 图像的特征向量并输入各神经网络模型；（2）各神经网络模型根据其 图像模型对所述特征向量分别进行打分并进行识别；（3
华中科技大学
2021-04-14
一种基于边缘几何特征的图像识别方法及系统
本发明公开了一种基于边缘几何特征的图像识别方法，包括对 工件的原始图像进行滤波处理；对上述滤波处理后的图像进行二值化 处理；对二值化处理后的图像查找获得轮廓序列集；从上述轮廓序列 集中筛选出合格的工件轮廓；确定上述工件轮廓的最小外接矩形，并 确定上述工件轮廓的中心点；沿上述最小外接矩形的四条边的方向截 取上述工件轮廓的四个子序列；使用边缘几何特征算子计算上述四个 子序列中各子序列的能量值；确定上述四个子序列中能量值最大的子 序列，并确定工件的方向角。本发明还提供了相应的图像识别系统。 本发明无需建立
华中科技大学
2021-04-14
基于图像处理的矿用电机车行人监测报警系统
本项目利用图像识别技术和运动目标检测定位技术，采用高新能、快速硬件组合（ARM+DSP+FPGA）方式构建运动目标自动识别系统，设计图像的非线性变换，二值化，自适应阈值值分割、模糊边缘识别和区域连通性分析等算法，对机车前方行人进行检测报警，提高了井下电机车运输安全性能。软件设计采用基于嵌入式实时操作系统的多任务设计模式，使得监测系统的实时性、可靠性更高，为行人监测系统的不间断运行提供了可靠的保障。
安徽理工大学
2021-04-13
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介：
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。
层级分割模型示意图
分类模型可视化热图
2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。
钼靶乳腺图像预处理
双侧双体位深度学习网络
优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。
中国人民大学
2021-04-10
前景图像提取方法及装置
其中的前景图像提取方法包括：获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离，获取距离大于预定值的像素点集合Z，获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U，将像素点集合U进行背景差分处理，获得像素点集合E，根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域，像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合，像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。
电子科技大学
2021-04-10
高速 CMOS 图像传感器
已有样品/n主要技术指标：图像分辨率 800×600；量化位宽 12bit；图像帧率 1000fps；动 态范围 70dB；工作温度范围在-25℃至 85℃；芯片功耗 0.67W；同时定制的图像传 感器工艺和设计流程，具有更佳的高速图像获取能力。 高速图像传感器可应用于工业生产、农业生产、智能交通、虚拟现实、科学研 究、国防军事及其他民用领域。具体来说，高速图像传感器可应用于汽车碰撞试验、 火箭发射、弹道测试、体育赛事、目标追踪、微表情研究和高速车牌识别等领域。
中国科学院大学
2021-01-12
基于内容的图像检索（产品）
成果简介：基于内容的图像检索是近年来兴起的新技术，与传统的基于文字 的检索相比，其直观、高效、通用等特点，受到了越来越多的重视。基于内 容的图像检索的基本思想是通过分析图像的视觉特征和上下文联系来进行检索。通常图像的特征分为低层物理特征（如：颜色、纹理、形状、轮廓、 图像内容的空间关系等）和高层语义特征（是人们对图像内容概念级的反映， 一般是对图像内容的文字性描述）。基于内容的图像检索突破了传统的基于 关键字的表达方式检索的局限，直接对图像内容进
北京理工大学
2021-04-14
机器视觉图像处理开发平台
产品详细介绍一、嵌入式机器视觉图像处理平台 MV-VS800是一款高性能数字图像信号处理平台，具有极强的处理性能，高度的灵活性、工作稳定性和可编程性，平台功耗低、接口丰富，体积小巧，智能化程度高、拥有大量常用的图像处理软件库，是用户构造机器视觉图像处理系统的理想选择。二、机器视觉图像处理软件1、MV-MVIPS图像处理软件、HALCON机器视觉软件 2、HALCON机器视觉软件 MVIPS 机器视觉图像处理软件平台是一款高性能的工业机器视觉软件工具包，用户可以利用其快速开发图像处理和机器视觉应用软件，快速搭建自己的机器视觉应用系统，它功能强大，测量、检测、识别速度快，可靠性高。MVIPS机器视觉图像处理软件提供了图像测量、字符识别、彩色分析、缺陷检测和目标定位等多个库函数，软件开发平台具有良好的人机界面，有图像输入、程序代码、参数设置、数据输出窗口，用户可以用简单的下拉式菜单界面，在软件中只需要快速调用相应函数就可以实现自己想要的功能。三、应用领域1、缺陷检测；2、尺寸测量；3、OCR&OCV；4、颜色比对；5、匹配定位。6、其他。
陕西维视数字图像技术有限公司
2021-08-23