图像识别技术与自动化瞄准

本文介绍了一种基于图像识别的航天器自动化瞄准方法，探讨了光照和目标背景都不确定情况下的标杆图像预处理方法，根据系统对识别精度和成功率要求较高的特点，采用了时间复杂度和空间复杂度都较高的模板匹配识别算法，并针对模板匹配运算量大的特点提出了改进方法。     

基于深度学习的杂草识别系统

田间除草技术在农业生产中具有重要意义。针对复杂背景下农作物与杂草识别率低、算法鲁棒性差等问题,提出一种图像分割网络 Res-Unet。该网络为 unet 网络的改进版本,采用 resnet50 网络代替 unet 主干网络,解决复杂背景下农作物与杂草区域提取困难、小植株检测效果差、分割边缘震荡、变形问题。将图像的平均交并比、准确率、训练时长作为评价指标进行实验。结果表明：使用 Res-Unet 模型的平均交并比为 82.25%,平均像素准确率为 98.67%。改进的 Res-Unet 模型相对于 Unet 平均交并比高出 4.74%,相较于 segnet 平均交并比高出 10.68%,训练时间减少 3 小时。该方法对复杂背景下甜菜杂草检测效果良好,可为机器人精确除草提供参考。     

基于改进BP神经网络的湘西方块苗文图像识别

湘西方块苗文是湖南省湘西少数民族地区使用的一种文字,在采用传统的BP神经网络对字符图像进行识别时,易出现收敛速度慢、陷入局部极小值的问题。对此,为采用BP神经网络对湘西方块苗文图像进行更好地识别,提出了一种基于附加动量法和自适应学习速率相结合的改进型BP神经网络,并将其应用于湘西方块苗文的识别。仿真结果表明,该算法不但收敛速度快,而且可以避免陷入局部极小值。     

图像中轮廓结构的视觉特征研究——基于《构成基础》课程建设

在《构成基础》课程中,研究图像中轮廓结构的视觉特征应侧重于空间中轮廓线的表现、轮廓层次和形式之间的联动状态,对轮廓的视觉识别需要关注静态轮廓和动态轮廓、图像的纹理和质地与轮廓的纹理和质地之间的转化过程,从而通过轮廓的整体特征和对轮廓区域的划分来获得图像中轮廓信息与图像识别的视觉关联。     

对人脸过目不忘的喜和忧

总记不住别人的脸,是件麻烦的事情,但记得住所有人的脸,同样很麻烦。     

“绿坝”有无溃坝之忧?

工信部发布的通知规定:自7月1日起,在中国境内生产销售的计算机在出厂前将预装"绿坝·花季护航"上网过滤软件。它有过滤不良信息、控制上网时间、限制聊天交友、限制电脑游戏等功能。然而,对于其功能的实现效果,各方反应不一,有人激烈攻击它为"流氓软件"。     

协同神经网络立体图像识别方法

基于前人在协同神经网络的相关研究,本文提出了立体图像的原型向量的构造方法——立体像素平铺法和投影截面法,并给出了投影截面法的优化方法。     

基于ARM开发板的“慧眼识书”系统

本文介绍了一种基于Android+ARM基本框架的图书馆智能眼系统的设计方法,通过设计该系统,能够提高学生综合运用多门专业课程知识,设计计算机应用系统的能力。     

齿痕舌识别方法的研究

对中医舌诊中齿痕舌数字化进行研究,主要研究如何从齿痕舌像中识别齿痕个数的方法．首先讨论齿痕舌像分割的方法,然后对分割出的舌体进行识别前的预处理,最后提出基于边缘凹点识别齿痕的方法,并分别介绍用两种识别齿痕的方法,对比其各自的优越性和可行性．齿痕数量的提取有助于判断中医齿痕舌的深浅度,对齿痕舌的数字化有一定的参考意义,进一步奠定了中医舌像数字化的基础．     

基于图像识别的电台直播机房视频监控系统

本文主要介绍了一种使用OPENCV视觉类库用以实现对机房进行实时监控分析报警的系统,该系统是实现机房无人值守的有效途径。