结合LSD直线检测和连通域标记法的几何公差符号分割方法

    公开(公告)号:CN112330659A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011326655.X

    申请日:2020-11-24

    Abstract: 本发明公开了一种结合LSD直线检测和连通域标记法的几何公差符号分割方法,该方法包括采集几何公差标注块图像并进行图像预处理,对预处理后图像中的几何公差框进行定位,对定位得到的几何公差框的上下框线进行去除处理,采用LSD直线检测和连通域标记法对几何公差标注块图像中的几何公差符号进行分割。本发明首先对几何公差标注块图像进行图像预处理,以减少图像中的干扰,再使用深度学习目标检测方法对几何公差标注块进行定位,然后去除几何公差框的上下框线,最后利用LSD直线检测和连通域标记法对几何公差框进行分割,提取出几何公差符号,解决了现有技术中存在的几何公差定位不准确、几何公差符号分割空白的问题,实现了几何公差符号的准确分割。

    一种基于图像识别的口罩检测和部署系统及方法

    公开(公告)号:CN112085010A

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN202011173258.3

    申请日:2020-10-28

    Abstract: 本发明提供了一种基于图像识别的口罩检测和部署系统及方法,属于生物识别技术领域,包括:数据处理模块,用于分别收集人脸图像和口罩图像,并分别对人脸图像和口罩图像进行标注;模型训练模块,用于利用标注后的人脸图像和口罩图像训练人脸口罩检测模型;模型推理模块,用于根据人脸口罩检测模型,利用非极大值抑制算法对人脸和口罩的位置进行检测;模型部署模块,用于根据检测结果对人脸口罩检测模型进行部署。本发明包括完整统一的图像数据采集、数据标注、模型训练、模型部署与应用集成的流程,其核心的多结构和多目标检测模型以及自动化目标平台推理引擎部署特性可满足不同场景、硬件配置、检测精度和人流量的需求。

    一种监控视频多维度行人行为智能分析系统及方法

    公开(公告)号:CN111582122A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010358319.7

    申请日:2020-04-29

    Abstract: 本发明涉及一种监控视频多维度行人行为智能分析系统及方法,该系统包括个体行为分析模块、小群组行为分析模块、群组行为分析模块、场景分析模块、行人行为维度评估模块、智能网关、应用逻辑集成模块和视频来源管理模块。该方法为:获取监控视频数据流,从监控视频数据流中提取视频帧,使用关键视频帧数据进行场景分类和行人行为维度的选择;合并场景和行人行为维度信息;进行行人行为分析模块选择的决策及管理数据的传输;通过选定的行为维度下的行人行为分析模块中集成的一种场景的行人行为分析模型,进行智能行为识别,输出最终行人行为识别结果。本发明可支持各种复杂监控场景和行人行为维度的行人行为识别。

    基于深度语义字典零次学习的高光谱湿地图像分类方法

    公开(公告)号:CN117292274B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202311563846.1

    申请日:2023-11-22

    Abstract: 本发明公开了基于深度语义字典零次学习的高光谱湿地图像分类方法,涉及图像分类领域,包括以下步骤:收集高光谱遥感图像,使用鲁棒非负张量分解模型获得降维后的张量特征;使用降维后的张量特征进行对抗训练,得到扩充的图像张量特征和语义特征;构建深度语义字典学习模型,将扩充的图像张量特征和语义特征映射到同一特征空间得到语义特征字典;优化其目标函数,获得语义字典张量和语义嵌入张量,计算未知高光谱遥感图像的语义张量表示;确定未知高光谱遥感图像的类别,本方法解决了高光谱数据在标签信息缺失情况下无监督分类性能差的(56)对比文件Behnood Rasti 等.Image Processing andMachine Learning for HyperspectralUnmixing: An Overview and the HySUPPPython Package《.JOURNAL OF LATE X CLASSFILES》.2023,第14卷(第8期),1-29.DAT TRAN-ANH 等.Integrative Few-ShotClassification and Segmentation forLandslide Detection《.IEEE Access》.2022,第10卷120200-120212.

    一种用于消除单像素成像中振铃伪影的方法

    公开(公告)号:CN116894780A

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202310858479.1

    申请日:2023-07-12

    Abstract: 本发明提供了一种用于消除单像素成像中振铃伪影的方法,属于图像滤波技术领域。本发明将存在振铃伪影的单像素成像频谱图,通过巴特沃斯低通滤波器自动进行振铃伪影的消除并且重建更高质量的图像。本发明解决目前SPI在低采样率下,重构的目标场景存在振铃伪影的现象,本发明仅通过一个巴特沃斯低通滤波器即可自动消除振铃伪影,与现有方法相比更加的高效,为低采样率下实现高质量的SPI提供了一种方法。

    一种车身部分测量数据到整体CAD模型的配准方法

    公开(公告)号:CN114840925A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210451411.7

    申请日:2022-04-26

    Abstract: 本发明公开了一种车身部分测量数据到整体CAD模型的配准方法,获取整体车身CAD模型与车身部分测量数据,得到待配准点云与目标点云,进而构建基于待配准点云的RSCS集合、基于目标点云的RSCS集合,并进行预处理;并构建Spinnet点云神经网络提取描述子,得到各描述子集合;采用双向匹配对各描述子集合进行粗配准,并利用基于纠正法向量方向的NICP算法进行粗配准后的精配准;最后利用精配准后的匹配对集合的配准误差迭代得到高准确的匹配对集合;本发明通过构建基于深度学习的描述子,实现了从粗配准到精配准的算法模型,解决了现有技术中手工特征描述子不具有泛化性的缺点,克服了单个球体覆盖的单一性问题,在降低计算量的基础上全面提高了匹配的精度与效率。

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