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计算机视觉检测技术的QR码检测识别方法
本发明主要由计算机、数字摄像机、补光装置和声光提示装置组成,数字摄像机的视频信号输出给计算机,接受到视频传感器输入后计算机控制补光设备和声光提示设备,计算机内安装有QR码智能检测模块,通过循环读取扫描视频中的帧数据,检测其中的QR码图形,并提取和译码。
四川大学 2021-04-10
一种 QR 码定位及识别方法
本发明公开了一种 QR 码定位及识别方法。定位方法包括以下 步骤:(1)获取待检测 QR 码的图像并二值化;(2)根据连通域提取、矩 形度分析以及孤岛特征判断,提取 QR 码三个定位图形坐标:采用连 通域分析,提取黑色像素的连通域;获取连通区域的矩形度,保留矩 形度大于筛选阈值的黑色像素连通域作为矩形连通域;保留具有黑色 像素点孤岛特征的矩形连通域,作为定位标,得到定位图形。识别方 法包括以下步骤:S1、按照所述定位方法进行定位;S2、检测
华中科技大学 2021-04-14
一种 QR 码定位及识别方法
本发明公开了一种 QR 码定位及识别方法。定位方法包括以下 步骤:(1)获取待检测 QR 码的图像并二值化;(2)根据连通域提取、矩 形度分析以及孤岛特征判断,提取 QR 码三个定位图形坐标:采用连 通域分析,提取黑色像素的连通域;获取连通区域的矩形度,保留矩 形度大于筛选阈值的黑色像素连通域作为矩形连通域;保留具有黑色 像素点孤岛特征的矩形连通域,作为定位标,得到定位图形。识别方 法包括以下步骤:S1、按照所述定位方法进行定位;S2、检测 QR 码 边缘;S3、计算四条边的交点作为畸变控制点;S4
华中科技大学 2021-04-14
一种QR分解检测方法
本发明通过QR分解,可以降低搜索的次数,从而降低了接收机的检测复杂度,并在较低复杂度的情况下获得较优的检测性能。
电子科技大学 2021-04-10
一种基于自适应边缘检测和映射模型的一维码识别算法
本发明公开了一种基于自适应边缘检测和映射模型的一维码识 别算法。该算法利用一维码四个角点对一维码图片进行投影变换,校 正一维码图像中可能存在的投影或者仿射变形,然后利用校正后的图 像生成两种扫描线,一种是基于图像分块的,一种是基于梯度变化的, 对于获得的扫描线采用一种自适应边缘检测算法来找到一维码条和空 的边缘位置,接着采用一种边缘映射模型将获得的边缘位置映射到正 确的编码位置,根据编码位置来获得条和空的宽度,从而依据条空的 宽度比和编码规则求解一维码信息。按照本发明实现的一维码识别算 法,能实现对
华中科技大学 2021-04-14
场景文字检测与识别
场景文字检测与识别是指将自然场景中出现的文字信息识别出来。具体来讲其包含两个部分(如图1):文字检测和文字识别。在现实生活中,场景文字检测与识别的应用十分广泛。
南京大学 2021-04-14
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
复杂背景下字符检测与识别
本成果属于一种计算机图象处理程序:首先用光学传感器(相机等) 获得包含符号的复杂背景图象,然后由计算机程序自动检测和识别出 符号。已采用 7000 多幅图象进行了测试,图象加入了各种噪声、变 形、旋转、尺寸变化等干扰,识别率 95%以上,测试报道见德国 Springer 出版社出版的 Lecture Notes in Computer Science 第 3088 卷。 另外,已实现了若干复杂场景下的字符检测方
复旦大学 2021-01-12
AI心理情绪识别系统
AI心理情绪识别系统1.多模态信号采集:人脸动态图像、脑电信号采集、语音情感检测。2.功能模块包含:情绪检测、情绪档案、数据统计、用户管理、系统设置功能模块。3.系统基于情绪心理学相关理论,结合面部表情的二维情感空间分析技术、脑电信号的状态分析、语音的三维情感空间分析三种模态相互融合叠加技术,检测人心理情绪状态,提高其检测准确度。3.    基于摄像头面部情绪识别技术,可以实时分析人体面部所包含的情绪状态。通过非接触式的实时视采用 AI 人工智能学习技术,结合心理学,通过对被测试人员 60秒的测试,能够获取相关心理/心理指标。帮助被测试人员了解自己的心理健康状况,并且引起人们重视心理健康,从而在工作、学习、生活当中提高身心健康。并且通过定期测试,能够获取个体、准确的进行心理危机预警,显示被测人员心理危机测试报告,提醒心理医生重点关注。用户在进行注册登录后,根据语音提示可直接进入测试界面进行情绪识别。点击测试按钮,调整好站立位置,脸部朝向屏幕,人脸录入即可完成测试,测试完成即可生成测试报告并能打印报告。4    基于脑电生物传感器状态检测、实时展示人体脑波原始状态指标以及Delta、Theta、Alpha、Beta、Gamma等8个EEG参数。5.    采用任务态模式进行语音情感分析,测试者按照系统设定的特定语境信息进行朗读来进行情感分析。6.    检测结束后可实时出具“心理生理状态分析结果报告”,其中包括被测试人员信息、检测时间、12维度心理生理情绪数据,包含正面情绪(平衡、自信心、活力、调节水平),负面情绪(攻击性、压力、紧张、可疑),生理参数(抑制、神经质、消沉、幸福指数),以及综合状态指标:专注度、放松度、疲劳指数、焦虑指数、压力指数、抑郁指数等。7.    统计分析:系统自带数据中心的统计功能,可以按单位进行所有检测人员的压力分布图及重点关注人员的信息显示。8.    检测完成后系统自动生成检测报告,检测报告需包含每项参数的检测数据大小、参考范围、异常数据等,以及用情绪参数雷达图、饼状图、直方图、曲线视图等多种表示方法。9.    信息查询功能:管理员可通过多条件查询功能,只需通过任意一项查询条件即可快速查询出与之对应和匹配的测试者信息,以及该测试者的历史测试记录,并可对该测试者的测试记录进行纵向和横向对比,综合分析该名测试者的心理健康状况。9.用户管理端:以管理员身份登录该系统可对用户进行管理。可进行添加用户、删除用户、查询用户、用户信息修改、密码修改、级别权限设置、单位框架搭建、查看用户报告,以及导出、打印用户报告。10.系统具有特定场合模态设置功能,可关闭和开启语音检测功能。11.视频检测时面部框具有信号质量检测功能,通过不能的颜色在面部框进行彩色状态提示,同时具有人脸检测判别功能,比如面部不全、距离较远等识别功能
北京京师慧智科技有限公司 2025-05-22
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