智能图像处理与应用设计实例

来源 :计算机技术与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户:whlwzn
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
智能图像处理技术紧跟科技前沿,其算法被广泛应用于实际生产中,带来了很多的便利和经济价值,尤其是基于计算机视觉图像的识别技术.针对废旧手机堆积如山,造成大量资源浪费、污染环境的问题,以对手机进行分类回收为例,文中利用机器视觉对手机完成快速分类,以便于提取贵重金属、稀有金属,充分利用资源,节省人力成本.该方法基于Tensorflow算法,对手机进行图像训练分类,形成模板库,让待识别手机与模板库进行匹配,利用卷积神经网络分类识别方法进行识别,最终得以成功应用.以Linux系统的树莓派3B+为主控制器,32位ARMCotex-M3内核单片机为辅助控制器,实现舵机的转动,自动完成手机识别与分类回收.该方法能快速有效地识别和分类手机,节省分类手机的时间,且可以流水作业,便于贵重金属和稀有金属的智能化回收利用.
其他文献
固件作为一种固化在ROM中的特殊软件程序,主要负责加电自检,硬件设备初始化,引导操作系统等基础功能,运行级别和安全等级较高,亟需一种高效、可靠的UEFI模块安全检测方法.采用形式化方法对UEFI模块进行规约与验证,对于提高固件的安全性具有重要意义.基于现有的有限状态自动机和下推自动机基础,分别对UEFI模块中的安全漏洞属性和UEFI模块程序控制流进行形式化建模,利用模型检验对上述模型进行形式化验证.其中利用数据抽象思想将UEFI模块抽象为程序控制流且压缩其状态规模来缓解模型检验时的状态爆炸问题,并给出了相
高压输电线路中绝缘子自爆造成的缺损会严重危害输电线路的安全运行.针对无人机巡检过程中获取的图像光线明暗不定、背景复杂、小目标等因素导致的绝缘子检测难度大、自爆识别准确率低等问题,提出了一种基于串联Faster R-CNN网络的无人机图像中绝缘子检测和自爆识别的算法.该算法分为两个阶段,分别串联使用深度学习中具有强大目标检测能力的Faster R-CNN网络实现对无人机高压输电线路图像中绝缘子自爆的检测和识别.第一阶段使用Faster R-CNN网络检测出无人机高压输电线路图像中绝缘子,第二阶段使用Fast
实体抽取是构建知识图谱极为重要的过程,实体抽取的质量将直接决定构建的知识图谱的质量.为了更好地构建测井领域知识图谱,该文对测井命名实体抽取的方法进行研究.针对在测井领域知识图谱构建过程中尚无公开数据集可用的情况,收集了部分测井领域相关的非结构化文本数据,并对其中的测井实体进行人工标注,构建了测井领域知识图谱命名实体抽取数据集.基于该数据集,提出使用Senna词向量-BiLSTM-CRF的方法对测井非结构文本数据中的命名实体进行抽取,降低数据标注的难度,提高训练效率.实验结果表明使用Senna词向量-BiL
血压实时检测对于及时了解人体的心血管系统状态具有重要意义.传统的侵入式和袖带法的血压测量方式是以间歇式为主,不能满足血压实时检测的需求.针对目前血压检测方式的不规范以及血压预测方法的准确度低下等问题,提出了一种仅使用光电容积脉搏波的基于支持向量回归模型的血压预测方法.该方法仅使用人的光电容积脉搏波生理信号,对该信号消除噪声污染和周期划分之后,再对原始的光电容积脉搏波信号以及其一阶导数和二阶导数提取相关特征,并使用支持向量回归算法构建预测血压的模型.基于MIMICⅢ数据库的数据进行实验,结果表明该模型能有效
唐卡作为中国的非物质文化遗产之一,受到越来越多人的关注.如何快速、准确地对唐卡中的尊像进行分类,对于唐卡的研究以及数字化保护传承极其重要.因此,该文提出了一种改进的基于卷积神经网络基本结构的唐卡尊像自动分类方法.通过手动采集及爬虫技术等收集唐卡图像,构建唐卡尊像数据集,并作为网络模型的输入数据.在保留原有卷积神经网络基本结构的前提下,在传统卷积神经网络结构每组的隐藏层中加入批量归一化层,改善模型的训练效率,并以Relu作为卷积池化层的激活函数,在最后一层全连接输出层前面加入Dropout层,减少过拟合,全
每个土建工程项目其工程浩大,流程复杂,且偷工减料、以次充好、造假数据、权钱交易获得工程承包权等暗箱操作事件时有发生.因此加强并完善土建工程项目的管理体系对土建工程顺利开展,提高工程的整体质量具有重要意义.区块链技术的去中心化、去信任、信息透明、数据不可篡改可溯源等特征可一定程度上提高工程项目的安全性、降低工程事故的发生率.针对当前土建工程项目管理的痛点,文中提出了一种基于联盟区块链的土建工程项目管理平台CEPM-Chain,探索了智能合约应用以及将该技术与土建工程信息建模和信息管理相结合的可行性,利用区块
食品供应链中长期存在食品安全隐患,而无线射频识别技术正是解决这一问题的关键方法之一.射频识别技术凭借自身具备的技术和概念优势被广泛应用于各种货品的供应链管理,但由于受到系统设计理念和技术的限制,国内的RFID读写器产品很难推广到食品供应链等普通民用领域.基于这一现状,设计并实现了一种基于UHF RFID的便携式超高频读写器,让安卓手机充当传统读写器的键盘和显示屏.使用Android studio开发手机应用程序,食品在供应链流通过程中工作人员可以通过手机APP远程控制RFID模块与食品中的电子标签进行完整
针对目前糖尿病视网膜病变图像人工分级困难、识别精度差等问题,研究了一种基于复合缩放模型的糖尿病视网膜病变图像分级方法,用于检测糖尿病视网膜病变,达到辅助医师诊断的目的.首先对糖尿病眼底病变图像进行了详细分析,经过图像预处理后,采用图像混合增强图像特征,同时使用图像翻转、图像加噪、调节对比度等不同方式扩充训练集,最后利用迁移学习和基于复合缩放模型方法进行糖尿病眼底图像病变程度分级.经过多组实验表明,该方法对糖尿病视网膜病变图像分级的准确率高达92%,Kappa系数高达0.88.所提出的方法无需指定病变的特征
经过多年的地质勘探,油藏地质领域积累了丰富的勘探成果以及地质知识.为了实现油藏地质领域知识的共享、传播及对知识进行有效的管理,油藏地质领域知识图谱成为了一种必然的选择.针对目前油藏地质领域知识图谱在实际构建中存在的已有本体不能直接构建知识图谱的模式层,抽取得到的多个实体指称项对应于同一个事实对象,难以从抽取出的多个属性值中得到最优属性值等问题,通过对构建领域知识图谱的方法和技术的研究,该文提出了一种以领域内的业务活动为核心的领域本体构建方法,并且依据此方法构建了油藏地质领域本体.改进了传统的孪生循环神经网
一卡通系统是学校日常运行中必不可少、不容有差错的重要业务系统,随着“互联网+”时代的到来,南京邮电大学现有一卡通系统已无法满足服务移动化、生活智能化的需求.为了提升校园服务水平,结合学校信息化建设顶层设计的总体要求,寻求新的模式变革思路,提出建设基于多介质身份核验的智慧一卡通系统.2020年底,南京邮电大学智慧一卡通系统在同类高校仅支持二维码支付的基础上,率先实现了人脸识别消费,推动移动支付在学校各类场景的全面受理与落地,保证在各种应用场景下支付的安全、效率和便利,实现了从“线下为主”向“线上为主”的虚拟