【摘 要】
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进入21世纪以来,计算机图像识别技术得以快速发展,并被广泛应用于各个行业。在工程领域中,计算机图像识别技术的价值与优势也不断凸显,无论是人脸识别还是工程行为识别,亦或是工程领域的其他应用实践,都在不同程度上促进着工程领域智慧化发展,提升了工程建设管理的效率与质量。计算机图像识别技术在建筑施工中的应用。在建筑施工过程中,作为施工的主体,施工人员的安全问题一直备受关注,如何将先进技术落实到建筑施工管理
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进入21世纪以来,计算机图像识别技术得以快速发展,并被广泛应用于各个行业。在工程领域中,计算机图像识别技术的价值与优势也不断凸显,无论是人脸识别还是工程行为识别,亦或是工程领域的其他应用实践,都在不同程度上促进着工程领域智慧化发展,提升了工程建设管理的效率与质量。计算机图像识别技术在建筑施工中的应用。在建筑施工过程中,作为施工的主体,施工人员的安全问题一直备受关注,如何将先进技术落实到建筑施工管理过程中,成为建筑工程管理领域的重要课题。鉴于施工不安全行为具有普遍性、可识别性的特征,
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针对教室监控图像中的人物识别场景,研究YOLOv3目标识别模型的针对性改进及实验。通过分析YOLOv3全卷积网络结构,优化图像尺寸划分,运用基于交并比的k-means聚类算法,增加双密度特征输出卷积层,得到改进的YOLOv3人物目标识别模型。经自建数据集训练并测试,实验结果表明,改进后的YOLOv3人物目标识别模型的检测准确率为85.3%,可为教学资源管理提供相关参考数据。
针对汽车门饰板体积大、人工检测速度慢、产品质量检测效率低等问题,提出基于3D视觉检测平台和Halcon开发环境进行汽车门饰板生产检测。通过3D视觉检测平台采集图像,使用Halcon开发环境提取采集的RGB图像中数据与检测前创建的模板进行匹配,将车门饰板分出合格品与废品。检测为废品的时候,实际上有可能也是正品。为了分辨出是否正废品,还需要对外饰板的第2个孔长度进行检测。检测长度大于190pix就认为
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为了克服传统肝脏肿瘤分割网络下采样带来的细节信息丢失问题,同时提取丰富的多尺度信息,提出了一种基于堆叠树形聚合结构空洞卷积的肝脏肿瘤分割算法。首先,在编码器网络中提出了残差密集模块;然后,在编码器-解码器网络中加入树形聚合结构的空洞卷积模块,有效消除了普通空洞卷积带来的棋盘伪影现象,提高了分割精度。最后,用加权的损失函数解决了图像中前景和背景不平衡的问题。实验结果表明,本算法在电子计算机断层扫描图
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