浅淡图像处理技术在杂草识别中的应用

利用计算机视觉技术将杂草从背景中识别出来进行定位喷洒农药已成为精细农业研究的热点。近年来利用图像处理技术根据杂草颜色．形状、纹理等图像特征,利用模式识别进行自动识别,可以将杂草识别出来。     

活动标架在对象识别中的应用

基于Fels-Olver等变活动标架理论,借助构造活动标架的经典方法,得到了平面上欧几里得曲线的不变量和微分不变量,即曲率和曲率关于弧长参数的导数(包括关于弧长参数的所有高阶导数).由这些欧几里得微分不变量可以构造出曲线的欧几里得签名曲线,而签名曲线在刚性运动下是不变的.在计算机视觉中,签名曲线可以广泛地用于对象识别、视觉跟踪和对称检测.此外,在Cartan等价理论是签名曲线的基础理论支撑下,结合微分不变量在对象识别方面的抗噪优势,对签名曲线进行数值逼近,并用此方法给出若干欧几里得曲线的微分不变签名曲线.所给实例显示了基于曲线的微分不变量方法在计算机视图领域中的有效性.     

视觉动态目标识别研究进展

近年来,基于计算机视觉的动态目标识别的研究和应用逐渐成为热点问题,通过介绍国内外基于计算机视觉的动态目标检测、确认、定位等领域的研究进展,展望目标识别的发展趋势.首先介绍目标识别过程中的典型方法,然后对基于计算机视觉的动态目标识别算法进行分类,接着对各种方法中采用的不同算法技术进行阐述,并分别介绍了各类别中具有代表性的算法及其优缺点,最后就动态目标识别领域的研究难点及发展趋势进行了简要论述.     

基于HALCON的车牌识别技术研究

针对目前车牌识别速度较慢以及识别准确率较低的问题,以HALCON作为机器视觉和图像处理核心软件,将计算机视觉检测技术应用于车辆牌照的识别,实现了图像采集、预处理和检测.实验结果表明,白天车辆牌照识别准确率达到94.6%;相对于传统方法,识别速度也有所改进,每幅牌照的平均识别时间为40.3ms.     

计算机视觉技术在水产养殖中的应用

介绍了计算机视觉技术的概念及其系统组成,综述了计算机视觉技术在鱼种及形状识别、鱼只计数、鱼体尺寸和重量测量、投饵监控和鱼的行为监测中的应用。     

面像识别中的图像处理研究

本文以面像识别技术的核心——数字图像处理着手,以基于计算机视觉公开函数库为基础,着重讨论了面像识别的图像处理方法,以及这些方法处理的效果.     

应用计算机视觉的动态手势识别综述

从手势识别系统框架模型、手势分割、手势建模与分析和手势识别等几个方向,系统地综述当前计算机视觉动态手势识别技术的研究现状,分析其存在的不足,提出了进一步研究的问题.结果表明:基于简易可穿戴设备的手势识别、基于深度视觉传感器的手势识别和多方法交叉融合的手势识别将是未来该领域的发展趋势.     

图像处理技术在水稻杂草识别中的应用

主要介绍如何利用图像处理技术对水稻田间杂草进行自动识别。通过提取图像的颜色、株高、几何形状等特征对杂草进行模式识别。为计算机视觉在农业中的应用做一些探讨性的研究。     

浅谈计算机视觉技术进展及其新兴应用

针对人工智能领域的计算机视觉方向,分别从视觉感知和视觉生成两个维度分析计算机视觉技术的最新进展,包含但不限于表示学习、识别分类、目标检测、图像分割、像素级别的图像与视频生成以及视觉与语言等技术。在计算机视觉技术的新兴应用方面,分别论述了内容审核、拍照购物及搭配购物等方面的产品在电商领域的成功落地应用。     

浅谈基于视觉的高速公路车流检测技术

基于视频的高速公路车流检测系统是一种结合数字图像处理和计算机视觉技术的智能化交通检测系统。本文运用数字图像处理和计算机视觉技术,对基于视频的交通流检测进行了原理分析与设计,对数字图像处理和计算机视觉的相关知识作了介绍,并对摄像机标定、背景更新、目标识别和交通流参数检测进行了研究。     

不同步态分析系统在骨性关节炎中的应用进展

 概述了目前临床应用的3种步态分析技术：压力传感技术（足底压力系统）、计算机视觉技术（有标记的步态分析系统和无标记的步态分析系统）和可穿戴技术（可穿戴式传感器系统）。分析了不同步态分析系统的测量原理、实验方式及临床应用的优劣势等方面。分析表明计算机视觉技术设备运行复杂,对专业要求高,不利于非专业人员进行操作;可穿戴惯性传感系统技术可以构建个人化、智能化与舒适性的随身穿戴设备,具有突出的技术优势和广泛的应用前景,是今后医学预防领域和医疗保障的重要发展方向。     

基于小波的图像融合算法的实现

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到越来越多的重视，广泛地应用在医学、遥感、计算机视觉以及其它领域，其中有效实用的融合算法是图像融合的关键．本文着重讨论了基于小波变换的融合方法(基于像素的融合规则)及它的实现方式，经仿真，取得了很好的效果．     

基于谱图理论的特征匹配原理研究

图像匹配是计算机视觉的重要研究领域,它们广泛应用于工业、农业、物体识别、遥感、生物医学以及军事等方面.基于谱图理论的图像匹配算法引起了人们越来越多的兴趣,该算法直接对图像中的特征进行处理,将高度复杂的经典算法转化为组合（离散）谱问题的简单求解,有效地降低了算法复杂度。文章对基于谱图理论的特征匹配算法进行了较为系统的探索,借助数学理论工具,对不同匹配算法中所用谱分解的原理和本质进行了研究。     

计算机视觉技术在农业中的应用

计算机视觉技术是模式识别与人工智能的一个重要领域，其应用已扩展到农业领域的诸多方面。简要介绍了计算机视觉的概念及其系统组成，概述了计算机视觉技术在农业中的应用状况，并指出了计算机视觉技术应用于农业所存在的问题及其发展前景。     

计算机视觉检测技术的发展及应用研究

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一，本文就图像分割的具体内容及常见的图像分割方法进行了综述。介绍了计算机视觉技术的研究内容、研究方法，说明了计算机视觉技术在图像采集系统、立体视觉测量系统、汽车车身视觉检测系统及逆向工程中的典型应用，分析了计算机视觉技术发展过程中存在的问题。     

蛇模型的综述

蛇模型 (snake)由卡斯 (Kass)等在 1987年首次提出后在数字图像分析和计算机视觉等领域正在得到越来越广泛的应用。本文从蛇模型的原理、发展及应用情况来进行阐述 ,并举例说明了蛇模型的使用     

机器视觉技术的农业应用研究进展

 机器视觉技术已广泛应用到农业生产的诸多领域。综合国内外优秀研究成果,阐述了现阶段机器视觉在农业方面应用的主要形式,介绍了机器视觉在农作物精选与质量检测、植物生长信息监测、农田视觉导航等应用方向的研究成果,通过分析其创新性的图像处理算法、机器视觉系统的组成,提出了当前机器视觉农业应用仍存在可靠性差、成本高、智能化水平不高等问题。结合当前机器视觉在各种领域的研究和应用情况,对未来机器视觉在农业应用的发展方向进行展望,认为基于嵌入式处理模块和多技术融合的机器视觉系统将成为未来主要发展趋势,以卷积神经网络为代表的深度学习模型也将成为未来图像识别的核心技术,并将极大改善目前机器视觉在农业应用存在的诸多问题。     

机器视觉技术及其在机械制造自动化中的应用

随着视频技术和红外成像技术在机械制造业中的广泛应用,一些应用场合优先利用计算机视觉技术,由计算机替代监控人员进行图像理解。文中简要介绍了机器视觉系统的基本组成,在已有的或设想的一些应用实例的基础上,详细分析了机器视觉技术在机械制造及其自动化中应用,重点阐述了在检测和测量方面的典型应用,并探讨了机器视觉广阔的应用前景。     

Implementation of spatial touch system using time-of-flight camera

Recently developed timeofflight principle based depthsensing video camera technologies provide precise perpixel range data in addition to color video. Such cameras will find application in robotics and visionbased human computer interaction scenarios such as games and gesture input systems. Timeofflight principle range cameras are becoming more and more available. They promise to make the 3D reconstruction of scenes easier, avoiding the practical issues resulting from 3D imaging techniques based on triangulation or disparity estimation. A spatial touch system was presented which uses a depthsensing camera to touch spatial objects and details on its implementation, and how this technology will enable new spatial interactions was speculated.     

施釉机器人视觉系统设计

计算机视觉是计算机科学和人工智能的一个重要分支。随着科学技术的发展,其应用研究受到越来越广泛的重视。介绍了在自动施釉生产线中机器人视觉系统的设计。