【摘 要】
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为了提升多光谱图像语义分割的精度,提出了一种基于局部二值模式(LBP)特征增强的语义分割神经网络模型。该模型通过两个大小分别为3×3和5×5的LBP特征提取算子,对原始红外图像进行边缘信息提取,获得了边缘特征图。将原始RGB图像、红外图像和获得的LBP特征图输入到一个包含34层残差网络的模型中进行语义分割。实验结果表明,本文提出的基于LBP特征增强的神经网络模型,在RGB-Thermal数据集上取
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为了提升多光谱图像语义分割的精度,提出了一种基于局部二值模式(LBP)特征增强的语义分割神经网络模型。该模型通过两个大小分别为3×3和5×5的LBP特征提取算子,对原始红外图像进行边缘信息提取,获得了边缘特征图。将原始RGB图像、红外图像和获得的LBP特征图输入到一个包含34层残差网络的模型中进行语义分割。实验结果表明,本文提出的基于LBP特征增强的神经网络模型,在RGB-Thermal数据集上取得了60.7%的平均准确率和51.9%的平均交并比,明显优于其他对比模型。同时在可视化结果上,本文模型的
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智能手机的普及为现场快速检测技术的发展带来了新的机会,其中使用智能手机相机进行显色分析是一大热点。然而因为智能手机摄像头的拍摄功能集成了预处理功能,并不完全适合进行准确的显色分析,因此需要在智能手机拍摄照片的过程中加入校准过程。目前已经有各种各样不同的校准方法,但各有利弊。为了提高方法的准确性和普适性,一种适用于免疫层析试纸的智能手机读取试纸的新方法被提出,该方法使用线性回归作校准,使用CIEDE
针对传统2D-3D图像转换过程复杂、不适用于单目图像转换的问题,结合DjangoWeb技术,设计了一种基于Django的2D-3D图像转换系统。该系统主要由深度信息提取、基于深度图生成虚拟视点合成3D图像和Web平台3部分组成,转换系统关键为深度信息提取技术,用于获取单目图像的深度图以判断图像中物体的空间深度。本文给出了2D-3D图像转换系统的总体架构,并阐述了Web系统前端网页和后端服务器的实现
植物可以合成大量的次生代谢物来调控自身对环境的适应性。其中,有一大部分直接参与了植物对病原微生物的防御反应,包括植物在感病前就已经生成和积累的植物毒素,以及感病后才从头合成的抗病小分子次生代谢物—植保素。植保素在植物抵御病原菌,特别是腐生性病原菌的过程中起着非常重要的作用。自从80年前植保素的概念被提出后,大量的植保素从各种植物中被分离和鉴定出来,但它们之中大部分的生物合成和调控机制目前尚不清楚。
近年来,随着三维激光扫描点云数据质量的不断提高,从三维点云数据中提取边缘直线成为了新的研究领域。由于点云离散分布于三维空间导致特征计算困难,目前针对激光扫描点云直线提取的方法普遍存在计算量大、易提取错误等问题,本文针对实际工程项目中的方形构件进行三维激光扫描,对得到的点云数据做平面拟合后进行坐标转换处理,将三维转换为平面,再进行平面点集凸包搜索得到最长的凸包线,经过坐标旋转至边缘大致水平,最后采用
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