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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
一种基于区域相关反馈的行人重识别方法及系统
本发明提供一种基于区域相关反馈的行人重识别方法及系统,进行初次查询匹配和反馈样本收集, 选取不相关图像作为反馈样本并标记类型;确定近邻集合、区域权重调整和特征权重调整;进行特征表 达和距离度量,得到查询匹配结果;查询匹配结果,如果符合要求则输出结果,如果不符合要求,则返 回进行迭代更新反馈样本,直到符合要求。本发明提出的基于区域相关反馈的技术,是充分了利用行人 图像的局部特征信息,从局部特征出发,结合其他信息实时动态地调整局部特征权重,并结合传统行人 重识别方法最终实现准确快速地找出并成功匹配目标嫌
武汉大学 2021-04-14
一种面向人机交互的“1”手势识别方法与系统
本发明公开了一种面向人机交互的“1”手势识别方法,可应用于手机、电脑、电视等电子产品的操控。该方法步骤如下:人脸检测,拳头检测,肤色标记,亮度计算。本发明在手势识别过程中,将摄像头采集到的 YUV 视频帧图像中的亮度信息 Y 与颜色信息 UV 独立开来,先利用 UV 通道信息进行肤色的点的采集以及标记,再利用 Y 通道亮度信息进行进一步的判断;其中 UV 通道信息将肤色点与非肤色点区分开,Y 通道信息将与肤色点相近的
华中科技大学 2021-04-14
透射电子显微镜虚仿系统
该系统可用于材料类、生物类、化学类等相关专业的高校学生的理论和实践教学,提高应用型人才培养质量和教师教学科研水平。
河南元宇宙仪器有限公司 2026-04-24
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
车辆精细化检测与识别
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。
安徽大学 2021-05-09
人工智能语音识别芯片转让
人工智能物联网时代要求语音交互有非常好的体验感,室内环境下,当距离超过两米后,通过墙壁的反射造成的混响、音响设备的回声及其他环境噪声对语音识别带来了极大的影响,因此基于麦阵的声音采集与处理模块成为物联网时代的最佳人机交互采集模块。目前成熟的麦克风阵列语音信号采集与前端处理模块尚未出现,市面上仅有少数国外厂家如科胜讯提供双麦降噪芯片。同时,语音识别应用还需要配合降噪处理,目前的方案全部采用分离设计,一颗降噪芯片+一颗语音识别芯片。近年来随着大数据挖掘,基于人工智能神经网络的深度学习开始在语音识别领域进行推广运用,相对于传统的GMM模型,识别率得到了很大的提升。然而神经网络计算量非常巨大,需要采用GPU或CPU阵列的方式来进行运算,并且需要外加语音阵列降噪模块,其方案成本高,体积和功耗大。因此市场上对一款同时支持远场语音麦阵降噪和神经网络识别,具备高性价比的单芯片需求极大,具有巨大的市场前景和竞争力。
电子科技大学 2021-04-10
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