移动设备实时图像识别算法及系统应用研究

随着人工智能技术的快速发展,模拟人类的视觉感官方式以图像特征为基础进行图像识别,可以用来身份认证、安全监控、模型匹配等多个方面,在多领域均有非常广泛的应用前景.目前,图像识别的目标特征检测算法主要有SIFT算法、SURF算法、ORB算法等,各种算法的应用过程中都暴露出了其局部特征.为此对各种算法进行分析研究,并将其分别应用在移动设备图像识别系统中,使用Android NDK调用JNI方法在Android移动设备上进行系统应用,结果表明,采用ORB算法设计的基于Android移动设备实时图像识别系统具有较好的实时性、鲁棒性和准确性,其具有数据处理量大、计算速度快、图像识别精度高等优点.     

基于神经网络的机器视觉图像识别算法应用

研究神经网络的机器视觉图像识别算法应用,神经网络是通过模仿生物个体中的神经网络的结构,并模仿其功能特性,即神经网络的并行性的信息处理、非线性映射等能力,将建立的神经网络数学模型应用于农业中图像识别中.在现代农业科技中机器人视觉技术应用非常广,如在分级、采摘、除草等需要分析采集图像的操作中,故图像识别是上述操作有效的前期.通过分析各种神经网络模型在图像识别应用,叙述各种神经网络数学模型应用于图像识别算法中的优缺点.通过对以BP神经网络数学模型为基础的图像识别技术进行试验,验证基于神经网络的机器视觉图像识别算法的应用价值.     

基于卷积神经网络的煤矸石图像识别研究

在分析煤矸石分拣环境特点及煤矸石视觉特点的基础上,提出改进的卷积神经网络煤矸石图像识别算法,并从损失函数、模型参数以及准确率3个方面进行分析研究。结果表明:改进后的卷积神经网络图像识别算法能有效地避免分选环境中的噪声影响;与传统的分选方法相比,具有更快的识别速度和更高的准确率,能更好地满足实际工程需要。     

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.     

海绵城市设计中容积法与模型模拟差异化分析

本文以贵阳市某工业园海绵城市示范区为例,分别利用容积法与模型软件法对示范区海绵城市建设效果进行评估。首先对比分析两种方法各自的优缺点,然后深入分析结果差异化产生的原因。结果表明,对海绵城市主要考核指标(年径流总量控制率、污染物去除率)的评估,两者数据偏差分别为3.3%及7.11%,在可接受范围。有其他考核指标的地区(峰值流量削减率、峰现时间、管网排水能力评估、内涝风险评估)必须借助模型软件。研究结论对国内其他海绵城市设计计算具有重要的借鉴意义。     

基于OpenMV图像识别的垃圾分类小车系统设计与实现

垃圾分类是垃圾处理中提高资源利用率、实现可持续发展的一种方式。本研究以STM32F103C8T为主控芯片,通过集成3轴陀螺仪、3轴加速度、电机编码器传感器,并结合OpenMV摄像头模块,从而设计出一款基于图像识别的垃圾分类小车系统。该系统通过卷积神经网络算法对可回收垃圾、不可回收垃圾、有害垃圾进行图像识别分类,选取3类垃圾图片共500张,并对系统进行不断的训练,使其识别率能达到一定的准确率。对试验结果进行误差分析,发现训练好的垃圾图像识别系统的平均精度为89%～98%、平均相对误差率在10%以内,试验结果证明该系统在垃圾分类上具有一定的实用性。     

图像识别技术在资源环境检测中的应用

在资源环境检测过程中,由于没有对图像数据进行预处理,从而导致资源环境的检测精度较低,为此引入图像识别技术,本研究对其在资源环境检测中的应用展开研究。通过高光谱图像采集设备可获取资源环境的高光谱图像,并进行图像标定,根据标定结果,采用平滑滤波处理方式对资源环境检测数据进行预处理,并利用图像识别技术对预处理后的光谱图像进行类别划分,F-SVD和XGBoost技术的结合可实现对资源环境区域的面积检测。通过实例应用的方式,将新的检测方法应用到实际生态环境中,并对资源环境进行检测。选择OA和Kappa两种评价指标,结果证明,新的检测方法检测精度符合资源环境检测要求,可为资源环境的管理和整治提供技术支持。     

坐姿检测专利技术综述

基于专利数据库,通过检索、筛选、统计和分析国内外有关坐姿检测装置、方法的专利申请,从可穿戴设备、桌椅配套设备以及图像识别三个方面给出了坐姿检测领域的技术演进路径,总结发展趋势,从而为坐姿检测领域的后续发展提供参考。     

山厦河南面支流内涝情况分析及处理思路

城市内涝是城市快速发展中各种不利情况综合作用的结果,危害程度大,严重影响城市安全。本文以观澜河二级支流山厦河南面支流为例,分析片区城市内涝形成原因,并根据河道周边情况,提出系统性的解决方案。     

带协变量的混合因子模型及应用

异质性数据存在于许多领域中,例如心理学、环境科学。混合模型广泛用于探索异质性数据。本文提出了一种混合因子模型,它在探索异质性数据的过程中,可同时考虑引起的数据异质性的潜在因素和可观测到的影响因素。通过模拟研究,体现了基于该模型的两步法参数估计的有效性。同时将这些混合因子模型应用于城市空气质量的评价问题中,研究了空气污染物与气象因子之间的关系。     

城市内涝的形成与预防

2013年以来,我国的许多大城市在暴雨面前禁不住考验,在市区常常出现"看海"的景象。2012年北京"7.21"特大暴雨引发北京市严重的城市内涝,造成交通瘫痪,190万人受灾,死亡70多人,经济损失估计达百亿元。其他大中城市也相继在夏季出现城市内涝,城区一片汪洋,人们的生活受到极大的影响,越来越多的人开始关注城市内涝。     

实时图像识别算法在移动设备中的应用研究

移动设备能在多种环境中进行信息采集和图像处理作业,具有广泛的用途.由于受体积和重量的限制,移动设备对图像的实时处理能力不强,设计并优化相应的算法是解决该问题的有效途径.文章提出了一种实时图像识别算法,利用BRISK检测算法、FREAK描述算法、Sobel目标提取算子和BP神经网络分析并提取图像中的目标信息.在智能手机上的测试表明,该算法可以根据颜色和形状特征分割识别交通图像中的4种目标类型.单幅图像处理耗时约为0. 3s,达到了实时识别的要求,能够应用于车辆的智能导航和辅助驾驶.     

数学形态学视域下指纹图像细化算法高效研究

重点研究了二值化后指纹图像细化算法.首先简介了改进的OPTA细化算法.在总结上述算法的优缺点基础上,提出更有效的基于数学形态学的查表细化算法.实验表明后一种细化算法效率更高、处理后几乎没有毛刺、效果更理想,为后续的工作奠定了良好的基础.所进行的算法高效化研究对于提升识别的准确度具有非常明显的积极作用,在论文的最后通过实证手段进行了证明.同时,该文最后采用Visual C++编程实现指纹图像预处理过程中的所有算法,算法效率较高,从实际需求角度为我国的指纹图像识别的细化处理提供了必要的理论依据,实践证明,该文所研究的数学形态学视角下的指纹图像细化算法高效研究具有一定的现实意义,应用于指纹图像识别工作中将会取得较好的效果.     

福建省滨海城市雨水适应性景观应用之对策

因福建省的滨海城市大都地处沿海,所以年降水量丰富,而地带性土壤则为赤红壤的特性值得注意。随着城市化速度的加快,大量不透水铺装的使用,使得暴雨径流增大,从而引发了城市内涝、水污染以及淡水资源匮乏等问题。同时又由于地下排水基础设施即将大规模改造或者扩建,解决城市的雨水问题,便成了当务之急。在此基础上,探讨了以雨水适应性景观的方式来处理城市的雨水问题,并借鉴国外管理雨水的经验,拟建立以"线状"滞留疏导景观为骨架,结合"点状"集水景观,融合"面状"透水要素,构成初级、中级、高级三级分级削减的雨水适应性景观网络系统,从而达到了对城市雨水进行有效控制与利用的生态目标、降低基础设施投资与维护成本的经济目标以及满足城市民众游憩休闲娱乐要求的目标。     

雨箅子对水流下泄影响的研究

【目的】为了减少由短时强降雨或持续降雨量超过城市综合排涝能力所导致的城市内涝灾害，需要对城市排水设施进行优化。【方法】本研究通过对原有雨箅子进行改良，采用涡轮状结构代替部分原有结构，利用涡轮结构优势提高雨水口的过流能力，在相同的流量下通过物理水槽模型，使用普通条状、两个涡轮、四个涡轮三种类型的雨箅子，研究箅前水深。使用FLUENT软件结合水流运动方程，研究普通条状和双涡轮雨箅子的水流下泄速度和水流箅后速度。【结果】结果表明：双涡轮的雨箅子箅前水深最小；普通条状的雨箅子箅前水深居中；四涡轮的雨箅子箅前水深最大。水流通过双涡轮的雨箅子的下泄速度大于普通条状雨箅子，但箅后速度小于普通条状雨箅子。【结论】该研究精确模拟了水流经过雨箅子的过程，有助于深化认识雨箅子的泄流规律，为城市的内涝管理提供重要的指导意义。     

基于反走样算法和滤波技术的地图可视化研究

利用现有的计算机设备建立相关地图数据计算模型,应用和改进反走样算法对反走样现象进行研究,引入图像处理的滤波技术对应用反走样算法转换的图像进一步处理,消除图形的高光谱。通过试验将未经反走样处理和滤波技术处理的点和线与经过反走样处理的点和线进行对比,证明了基于反走样算法和滤波技术处理可明显地改善地图可视化的视觉效果,并在实际系统工程中应用了由Visual C++6.0开发的反走样算法和滤波技术算法的模块。     

改进的RBF网络在宁德市综合需水预测中的应用

需水预测涉及多种因素,需对多因素进行综合评估．根据RBF神经网络算法,建立人工神经网络需水预测模型,选取影响研究需水量的主要因子,以此作为输入样本,将神经网络模型应用到宁德市需水预测的实例研究中,并运用Matlab神经网络工具箱进行模拟计算,预测精度较高．实例表明RBF神经网络模型用于城市需水量预测是可行的．     

遗传算法的生物组织弹性模量反求研究

现代医学步入计算医学时代.生物组织的病变往往导致其物理特性的变化,那么研究生物组织的物理特性变化对诊断生物组织病变与否能够提供参考.本文给出了已知生物组织部分边界位移信息、外部载荷、边界条件和有限元模型,利用遗传算法反求弹性模量的方法.首先将求解弹性模量问题描述成一个力学反问题,建立逆系统辨识的数学模型,并应用遗传算法原理建立生物组织弹性模量反求算法.利用仿真算例验证了算法的有效性,并结合图像识别技术试验获取对象部分边界位移信息,其中选取Log算子(σ=3)为实验中边缘检测使用的算子,选用双线性坐标变换公式进行影像内定向,最终反求其弹性模量,结果的相对误差为0.914%,证明了本文反求方法的可行性.     

台站气象装备质量寿命信息管理系统研究

由于台站自动化气象观测设备种类越来越多,为更好地实现对台站气象装备的管理和跟踪服务,必须有一套完善的台站信息管理系统。台站装备质量寿命信息是装备管理工作的基本依据。本文研究台站气象装备质量寿命管理信息的分类、质量信息数据库的管理以及维修信息的反馈、检索等应用,以提高装备寿命管理水平,从而为各级管理部门提供准确及时的装备数据,并为装备保障人员提供有效的维修指导。     

一种基于CD-WGAN的图像识别方法

针对机器学习的方法在图像识别时准确率较低的问题,提出了一种新的图像识别的方法.利用卷积神经网络的特征提取能力以及生成对抗网络的对抗博弈思想,在生成对抗网络(Wasser stein generative adversarial network,WGAN)的基础上添加条件使其扩展成为条件模型,并且将WGAN中的生成器和判...