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基于分类学习的图像检索原型系统
本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。
东华大学
2021-02-01
基于图像的农作物虫害检测技术
本成果分为叶片害虫检测和叶片伤害程度检测，害虫检测通过研究的图像建模及形态学处理等相关方法对农作物叶片上昆虫位置进行快速检测，并通过模式统计和分类识别方法精确计算害虫数量和识别类型，每张图片（参考分辨率 2448*3264）处理速度小于 1 秒（和害虫的数量相关），速度远高于人眼。叶片伤害检测通过图像处理方法将图像进行背景、叶片、斑纹分割，通过统计像素，集合斑纹形状进行定级评价，每张图片（参考分辨率 2448*3264））进行自动检测和分析，处理速度 2 秒左右（和图像中叶片的数量相关），经过人工核
扬州大学
2021-04-14
基于图像的农作物虫害检测技术
本成果分为叶片害虫检测和叶片伤害程度检测，害虫检测通过研究的图像建模及形态学处理等相关方法对农作物叶片上昆虫位置进行快速检测，并通过模式统计和分类识别方法精确计算害虫数量和识别类型，每张图片（参考分辨率2448*3264）处理速度小于1秒（和害虫的数量相关），速度远高于人眼。叶片伤害检测通过图像处理方法将图像进行背景、叶片、斑纹分割，通过统计像素，集合斑纹形状进行定级评价，每张图片（参考分辨率2448*3264））进行自动检测和分析，处理速度2秒左右（和图像中叶片的数量相关），经过人工核对，检测精
扬州大学
2021-04-14
基于边缘提取的红外图像直方图增强方法
本发明公开了一种基于边缘提取的红外图像直方图增强方法，包括以下步骤：提取原始红外图像的 边缘区域，以得到边缘区域图像；统计边缘区域图像中不为零的灰度值，以得到边缘区域的直方图及其 累计直方图；根据所述边缘区域图像的直方图与累计直方图对所述未处理的红外图像进行增强。本发明 的增强方法增强对比度高，图像清晰，视觉效果好。
武汉大学
2021-04-14
基于单幅图像的三维模型重建
Ø 计算机图形学、虚拟现实和电子游戏等领域的快速发展，导致对具有高度真实感的三维模型的需求与日俱增。本项目充分利用镜面对称约束，同时利用特征点作为位置约束以及添加透视投影等约束，通过最小化线性约束下的曲面二次目标函数实现曲面重建，最后进行纹理提取，从而获得逼真的三维模型。该技术具有输入信息简单，建模速度快，真实感强等优点，目前已经获得“基于单幅图像的光滑对称曲面重建方法”国家发明专利授权。
北京理工大学
2021-04-14
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
项目成果/简介:本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学
2021-04-10
一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法
本发明涉及一种基于果蝇算法优化广义回归神经网络算法的茶叶储存时间分类方法,旨在通过改进的广义回归神经网络解决茶叶储存时间分类问题,属于茶叶储存时间分类领域.其原理利用电子鼻传感器模拟人感官品评的功能和特征,采集不同时间不同传感器的特征值,构建样本集.利用果蝇算法优化广义回归神经网络,获得广义神经网络的平滑因子,进而构建毛峰茶叶储存时间的FOAGRNN分类模型和方法.本发明的有益效果在于将果蝇算法优化广义回归神经网络算法应用于毛峰茶叶数据中,提高预测毛峰茶叶储存时间分类的效率和准确度,为消费者提供茶叶储存时间分类的有效方法.
安徽农业大学
2021-04-29
一种基于门限的低复杂度MPA算法
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于门限的低复杂度MPA算法， 该算法通过设置置信度门限来及时对可靠的码字进行译码，或对发送概率极低的码字进行 舍弃，从而有效地降低了原始MPA算法的复杂度。
电子科技大学
2021-04-10
基于人工智能算法的电弧放电检测系统
在串联回路中，当电弧或放电现象发生时，对电流进行频谱分析，根据电流 的频谱特征变化来确定是否有电弧发生，提供预警信息或保护动作。为了防止在 开关的瞬间或受到其他脉冲电流的干扰造成电弧故障检测电路误动作，同时在频谱分析的基础上综合电弧时间长短等其他特性作为电弧故障的判据。系统的硬件 部分包含电流检测、滤波、故障特征提取等模块。软件部分包含信号采集、信号 处理、故障判别等模块，并综合时间等其他因素降低误报率，提高检测系统的可 靠性。在算法中，采用了人工智能算法以提高系统的适应性。主要成果包
上海理工大学
2021-01-12
基于YOLOv8与LSD算法的车道线检测方法
本发明公开了一种基于YOLOv8与LSD算法的车道线检测方法，适用于在雨天、夜间或标线磨损严重等复杂环境下准确识别车道线。通过在YOLOv8网络中引入Canny边缘检测，并结合LSD对检测区域内的直线段进行强化识别，可显著提升对模糊或部分遮挡车道线的捕捉能力。首先利用YOLOv8定位车道线大致区域，再采用Canny算法提取全局边缘特征，并在LSD算法的辅助下判断线段的长度、方向及完整性。若检测框紧贴图像边缘，则进一步裁剪子图并使用LSD检测线段连续性，通过周长与面积比值与紧凑度评估车道线是否已完全进入视野。该方法可有效减少漏检、误检，适应多种光照与天气条件，为自动驾驶及高级驾驶辅助系统提供高可靠度的车道线检测结果。
南京工业大学
2021-01-12