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一种基于模糊不变特征的模糊图像识别方法
本发明公开了一种基于模糊不变特征的模糊图像识别方法,属于计算机视觉、模式识别技术领域。本发明包括:分别从纹理与结构两个方面提取模糊图像的模糊不变特征;将所提取的特征采用 KCCA方法进行融合;利用训练样本提取融合特征训练 SVM 分类器;利用训练得到的 SVM 分类器对模糊图像进行识别。相比于传统的模糊图像识·751·别方法,本发明所提供的方法可以在不去图像模糊的情况下直接对模糊图像进行识别,具有识别准
华中科技大学 2021-04-14
一种网络视频流的无参考图像质量在线估计方法
本发明公开了一种网络视频流的无参考图像质量在线估计方法。 所述方法利用 P 帧 PSNR 相对于 I 帧纹理复杂度和 P 帧运动量的线性 预测模型,估计网络视频流的 P 帧 PSNR 值;同时结合模型系数随 P 帧帧长和场景的变化而动态变化的规律,利用 I 帧的 PSNR 调整纹理 系数,利用上一 P 帧的运动系数和当前帧的运动信息调整当前帧的运 动系数,最终得出了较为准确的适应视频内容变化的 P 帧 PSNR 估计
华中科技大学 2021-04-14
一种利于模糊核估计的图像区域选择方法和系统
本发明公开了一种利于模糊核估计的图像区域选择方法和系统,其中方法的实现包括:计算模糊图像中每一像素点的相对总变分值并得到其相对总变分映射图;设定阈值确定图像中每一像素点是否为边界像素点;再对模糊图像以及其相对总变分映射图进行采样,得到一系列图像块;最后统计每一图像块中边界像素点的数量并选择出有利于模糊核估计的图像区域。本发明有效解决了现有区域选择方法中存在的过于依赖操作者经验,效率低等问题,自动选择出有利于模糊核
华中科技大学 2021-04-14
一种基于深度图像的手势识别方法与系统
本发明公开了一种基于深度图像的手势识别方法,训练数据集和测试数据集中的深度图像通过深度传感器采集得到,首先计算图像中人体区域的最小深度值,再利用深度阈值,结合人手是离传感器最近物体的预设条件,分割出深度图像中的手势;然后获取手势在三个正交平面上的投影图,分别称为正视投影图、侧视投影图和顶视投影图;接着提取三个投影图的轮廓片段包特征,并级联成原始深度手势的特征向量;最后训练分类器,对从待识别深度图像中获取的手势特征向量进行分类,得到待识别手势的识别结果。本发明还提供了相应的手势识别系统。本发明方法手势识别简单易行,推广能力强,识别准确率高,能有效克服杂乱背景、光照、噪声及自遮挡等不利因素的影响。
华中科技大学 2021-04-11
一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法
本发明公开了一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法,包括以下步骤:1)将输入的高光谱图像以图表示;2)对图进行权值计算,构建权重矩阵,权重矩阵中的元素值反映了中任意一个顶点和其他所有顶点的联系;3)像元的全局显著性计算,像元的全局显著性等于它与图像中所有其它像元间权值的总和:4)像元的局部显著性计算,像元的局部显著性用其邻域背景像素的方差来表示:5)像元的最终显著度计算,将对应像元的全局显著性与局部显著性相乘,得到各像元的最终显著度。本发明在计算高光谱图像显著度时,充分考虑了感兴趣目标的光谱特性和几何尺寸特性,因此,能够有效抑制背景的干扰,提高感兴趣区域的提取效果。
华中科技大学 2021-04-11
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
专用车自动焊接自卸车U型斗激光跟踪自动焊接生产线
       设备名称:专用车自动焊接自卸车U型斗激光跟踪自动焊接生产线       设备简介:专用车自动焊接设备该生产线主要由U形斗侧板双枪激光跟踪自动焊接专机、U形斗外侧搭接双工位激光跟踪自动焊接专机、U形斗内侧龙门式双枪激光跟踪自动焊接专机以及流水线相应配套的辅助工装组成;每套设备通过线性激光跟踪系统与多轴执行机构融合,实现多种长距离搭接或角接焊缝的实时跟踪及焊接;在系统控制设计方面,针对不同工位及焊缝,制定相应的作业流程及跟踪形式,;在U形斗生产工艺要求的前提下,大大提升了该产业的自动化生产水平及产品质量;实现了焊缝的自动跟踪和焊接,了焊接效率和焊接质量;自主研发的焊缝跟踪装置,无需人工定位,可在焊缝大幅度偏差的情况下进行实时连续跟踪,利用跟踪过程中积累的信息进行的焊接,实现了智能化的自动焊接;采用激光视觉系统,实现了无人干预的情况下焊缝轨迹的实时定位与跟踪;采用多轴数控技术,研制了数字化的网格式厢板焊接自动控制系统,实现厢板焊缝自动焊接。       设备参数:跟踪模式:激光跟踪;跟踪精度:0.05mm;焊接速度:900mm/sin;输送方式:人工吊装;可接受定制化设计及生产。
青岛汉德焊自动化有限公司 2021-06-16
天津市级课程思政优秀案例-Python数据分析与应用 - 奥运奖牌数据分析
本思政案例值巴黎奥运会火热举办之际,以奥运会数据为载体,引导学生运用Python的Pandas库进行数据清洗、筛选与聚合分析,并通过Plotly工具实现数据可视化。案例巧妙融合数据分析技能培养与思政教育,通过剖析我国奥运奖牌数据变化,让学生直观感受国家体育事业的蓬勃发展,深切领悟体育强国战略背后蕴含的国家意志与民族精神。同时,鼓励学生从数据中探寻体育精神内核,内化于心、践之于行,涵养积极人生态度与爱国情怀。此外,案例数据可视化呈现国际竞技格局,助学生理解多元包容、拓宽国际化视野,增强民族自豪感与文化自信,实现知识传授与价值引领的有机统一。
天津市大学软件学院 2025-05-21
北京返程客流溯源监测与疫情相关分析
随着返京高峰的到来,计算机学院软件开发环境国家重点实验室童咏昕教授团队与滴滴出行公司开展合作研究,全力攻关首都返程客流溯源监测与疫情相关分析,完成如下三方面内容:(1)协助北京市有关部门追溯确诊或疑似病例,并预警具有疫情接触风险的相关人员;(2)溯源外埠返京客流到北京各城区的人群流动模式,监测分析北京市各居民小区中外埠经历人群的动态移动模式;(3)分析外埠返京客流来源与首都各居民小区疫情变化的相关性。为服务社会大众了解疫情走势,并为相关部门提供决策支持,北航大数据与脑机智能高精尖创新中心刘旭东教授、胡春明教授、李建欣教授等组织师生,与复杂系统可靠性实验室李大庆研究员联合组成团队,全力投入建模和系统研发,已向决策部门提供疫情数据评估与预警报告、区域物资保障评估专项报告等,并迅速开发“新冠肺炎疫情数据导航服务”平台,数据单日访问量近 5 万次。此外,中心还进行新型冠状病毒的疫情评估与预测报告并开发疫情实时更新系统。中心对疫情现状进行分析和预测,为公众提供及时、准确的疫情态势分析、走势预测、舆情动态和政策措施等智能数据服务,实现全国及重点城市日度传播系数计算、短期确诊人数预测和长期疫情拐点。
北京航空航天大学 2021-04-10
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