基于阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法

针对传统卷积神经网络严重依赖数据量的问题, 提出一种基于均值迭代阈值分割法和卷积神经网络的图像识别算法, 通过均值迭代阈值分割法过滤图像背景, 并基于AlexNet构造新的卷积神经网络. 与其他常用的卷积神经网络进行对比实验结果表明, 在样本数量不足的图像识别任务中, 该算法识别效果较理想, 与其他卷积神经网络相比, 具有更高的识别准确度、 更低的识别误差和更快的收敛速度.     

一种边界梯度组合的图像识别技术与分割方法

提出了一种基于边界和梯度特征的图像识别与分割方法.图像识别就是在相差仿射变化的过程中,将图像边界和梯度特征进行组合,提高图像识别效率.图像分割就是利用高斯平滑对图像进行预处理,然后通过Krisch算法得出图像梯度信息,随后利用二维最大类空间方差法进行图像分割,最后采取依据目标和背景的空间关系来消除个别误提边缘.严格的数学推导和实验都表明了算法的有效性和算法的应用性.     

一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

荔枝采摘机械手果实识别与定位技术

针对采摘机械手在自然环境下对荔枝的识别和精确定位问题进行研究.通过分析自然环境成熟荔枝的颜色特征,选取HSV颜色模型进行阀值分割,去除荔枝图像的复杂背景,并利用模糊C-均值聚类法(FCM)对图像中荔枝果实和果梗进行分割,试验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为93.3％.通过计算果实“质心”与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位,定位试验结果表明:定位坐标中深度值误差小于3 cm,深度值误差率小于5.64％,能满足实际作业中荔枝采摘机械手的定位精度要求.     

具时滞和脉冲的BAM神经网络的稳定性研究

近年来,神经网络吸引了大量学者的探索与研究,并在图像识别、自控、计算、优化、信息工程等领域得到了广泛应用。这些应用很大程度依赖于神经网络的动力学行为。冈此,对神经网络的动力学行为进行分析是一个相当必要的步骤。在神经网络动力学行为中,     

电缆绝缘护套厚度和外形尺寸自动测量系统的研制

针对通用实验方法测量电线电缆类产品测量效率低、误差大、受人为因素影响大的缺点,提出利用图像识别技术,进行电缆绝缘护套厚度和外形尺寸自动测量系统.首先介绍系统结构、视频采集卡DH-HV3102UC-T的特性和对系统的要求,然后通过Visual Basic语言,实现放大倍数测定和样品测量的流程和算法.实验结果表明,设计的测量系统检测一个待测样品仅需2min,测量的最大误差控制在5μm以下,大大提高了测量的效率和精确度,识别准确率大于98%.     

复杂背景图像中圆检测的新算法

如何在复杂背景图像中确定圆的存在,并将其准确定位,具有广泛的工程应用价值.本文通过对大量圆定位算法的研究,提出了一种利用圆形性特征在复杂背景图像中进行圆检测的新算法.经实验证明,此算法实现了复杂背景图像中圆形炮管的自动定位与分割,对于发生形变的图像,此算法仍具有较好的位移、旋转和伸缩不变性,可应用于工程中的圆检测.     

虎头鞋里的故事

穿虎头鞋能够成为风习相沿,是因为它本身存在的实用价值、民俗学价值和审美价值。实用价值是不言而喻的,夹棉连脚裤都比较肥厚,需要比较宽大的鞋子和它配套,而虎头鞋正有这种特点,并且有保护裤脚和保暖的作用。关于民俗学价值:在群众的心目中,老虎体态雄壮,貌相威武,又有兽中之王的美称,一提及虎字,人们便自然产生威风和震慑一切之感。而孩子在由小到大的生长过程中,会遇到自然、社会各方面灾病和意外的侵扰,需要克服和抵御。人们不仅希望孩子健壮成长,而且希望他们长得虎头虎脑,虎虎实实,有虎一样的内在气质。人们这种愿望的重要表达方式,便是在鞋前脸儿和鞋帮上绣制虎或虎头图案。换言之,就是借用虎或虎头图案来达到避祛一切邪祟,增加孩子虎气的目的。     

基于改进的卷积神经网络图像识别方法

当前的图像特征识别大多采用的是传统的机器学习方法与卷积神经网络方法。传统的机器学习对图像识别的研究,特征提取多是通过人工完成,泛化能力不够强。最早的卷积神经网络也存在诸多缺陷,如硬件要求高,需要的训练样本量大,训练时间长。针对以上问题,提出了一种改进的神经网络模型,在LeNet-5模型的基础上并在保证识别率的情况下,简化网络结构,提高训练速度。将改进的网络结构在MINIST字符库上进行识别实验,分析网络结构在不同参量中的识别能力,并与传统算法进行对比分析。结果表明提出的改进结构在当前识别正确率上,明显高于传统的识别算法,为当前的图像识别提供新的参考。     

砂砾岩岩芯定量化描述方法研究

油田钻探取芯所获得岩芯是研究油气田和研究油气层最直观、最宝贵的地质实物资料,岩芯图像是利用高分辨率岩芯图像采集仪对岩芯实物资料的外表面或剖切面进行光学扫描形成的表面特征图像,在图像分辨率足够高的条件下,岩芯图像上的沉积物特征非常明显。介绍了岩芯图像在砂砾岩岩芯结构描述和砾石的砾径、面积、磨圆度等参数计算中的应用,期望对正在逐步深化的隐蔽油气勘探提供一些帮助。