人工智能用于慢性伤口护理的研究进展

阐述了人工智能的概念,人工智能在伤口评估、敷料制备、伤口愈合预测等方面的应用,提出人工智能技术应用于伤口护理可提高护理效率和质量,应制定统一的伤口图像采集标准、优化人工智能设计、鼓励护理人员积极学习人工智能相关知识,使人工智能更好地服务于伤口护理。

人工智能图像监测技术在输变电领域的应用

在当前这个日新月异的新时代,随着科学技术水平的不断提高,科技设备的不断发展,各种新型设备和技术越来越多地被应用到电力行业当中,不但具有非常高的可靠性、安全性,同时还兼具着很高的环保性,响应着新时代的主题号召。随着电网建设规模不断扩大,变电站数量也在不断增多,电网运行的环境愈加复杂,为了保证变电设备及线路的安全可靠运行,在变电站内部署人工智能图像监测系统显得尤为重要。变电站是电力输送和分配的枢纽。为保障其安全可靠运行,有必要对变电站内的状态进行监测。当前,输变电设备运行中主要依靠人工巡检,存在效率低、周期长、人工成本高的问题,无法满足电力企业的实际需求。人工智能图像监测技术是一种新型而又实用的监控方法,它能够自动分析监控对象的运行状态,并给出诊断结果。基于此项技术,我们能够对变电设备、输电线路和变电站内重要的机电设备进行全面安全监测。本文将详细阐述人工智能图像监测技术在输变电领域的应用优势及可行性。

人工智能目标识别技术对高原鼠兔定位监测的研究

啮齿动物是青藏高原草地生态系统的主要成员之一,鼠害爆发是造成草原退化、载畜量下降的主要根源之一,严重破坏草地生态,然而高原属免监测往往采用人工调查,费时费力,难以满足对害鼠长期、连续地监测需求。本研究利用地面定位观测站手段,构建了高原鼠免智能监测体系,并基于图像识别算法智能化提取样地高原鼠免密度和有效洞口,进行区域鼠害程度分级评价。研究表明,青海省门源县自动站样地监测高原鼠免有效洞口数均值为1536个/hm^(2),鼠免密度均值为741只/hm^(2),危害程度评价为“极度危害”等级,经人工调查验证,有效洞口数绝对误差为7个,有效洞口数相对误差为6.73%,表明人工智能目标识别技术用于高原鼠免定位监测是可行的,节省了人力成本,为高原鼠免监测提供了新技术。

人工智能在急危重症患者诊治中应用研究进展

人工智能(AI)在急危重症患者的诊断和治疗中具有巨大潜力。AI在急危重症患者图像诊断、生命体征监测、个体化治疗和决策支持方面展现出卓越效果。然而,数据隐私和安全、模型解释和可解释性、不确定性和风险管理、技术集成和可操作性等仍存在挑战。未来的发展方向包括改进深度学习和神经网络、多模态数据整合、自动化和智能化监护系统、强化学习和自主决策,以及关注数据隐私和伦理问题等。跨学科合作和医学专业知识与AI技术的结合是推动急危重症患者诊断和治疗效果提高的关键。本文通过综述与展望,期待AI在急危重症患者的诊断和治疗中发挥重要作用。

基于图像的野生动物检测与识别综述

野生动物监测对于野生动物保护和生态系统维护至关重要,而野生动物的检测与识别是实现监测的核心技术.近年来,随着计算机视觉技术的迅速发展和广泛应用,基于图像的非接触式方法在野生动物监测领域引起了广泛的关注,研究人员提出了各种方法来解决该领域的不同问题.然而,野外环境的复杂性使得对野生动物进行精确检测和识别仍具有一定的挑战.为了推动该领域的研究,本文对现有的基于图像的野生动物监测方法进行了综述,主要包括3个部分:野生动物图像获取方法、野生动物影像预处理方法以及野生动物检测与识别算法.文章按照图像数据集和野生动物检测与识别算法的不同处理机制对这些方法进行了探讨和分类.最后,本文对基于深度学习的野生动物监测研究热点与存在问题进行了分析和总结,并对未来的研究重点提出了展望.

基于视觉图像识别的山洪水位流量监测技术与设备研制

面对传统山洪灾害监测方法在复杂环境下的局限性,本文提出一种基于视觉图像识别技术的非接触式山洪水位流量监测设备。该设备采用人工智能和时空图像视频分析技术,通过高清红外摄像头非接触式采集图像,结合水位智能识别及山洪流速流量测算模型进行实时监测。该设备在河南栾川山洪灾害试验基地多个站点成功应用,应该结果显示:相比传统方法,实现了更高效、稳定且精准的监测效果,为山洪灾害防治提供了重要的数据支持。研发出的非接触式监测设备在山洪监测中具有显著优势,有助于提升监测安全性、时效性和自动化水平,降低山洪监测成本,值得进一步推广应用。

基于人工智能的医学图像分析在脑肿瘤中的应用进展

人工智能(AI)在诸多领域的应用发展迅速,其应用于医疗研究已经成为现代科技的热点。AI为脑肿瘤的精确诊断、疗效评估及预后分析提供了全新途径。本文拟介绍基于AI的医学图像分析在脑肿瘤中的应用进展,指出AI面临的问题,展望AI对脑肿瘤精准化、个性化诊治的推动作用。

面向人工智能算法下图像识别技术分析

人工智能是当今科技时代的宠儿,促进了国家与社会的快速发展,为人们的生活出行提供便利。图像识别技术在人工智能领域已经有了广泛的应用,如利用指纹、面部特征识别身份信息、快速搜索图片、监测环境等。图形识别是在图形特征的基础之上,通过算法在互联网上进行快速识别的技术。在此背景下,文中首先简要介绍图片识别的基本原理,然后对网络识别技术展开分析,最后重点分析了图形识别的实现过程。

人工智能在广播电视监测中的应用

广播电视监测需要对广播电视节目的音视频质量、内容实施监测,确保播出内容和播出质量可控。然而,海量的节目音视频流对监测工作是一个巨大挑战,需耗费大量人力。本文概况了人工智能的概念,总结了人工智能的研究进展特别是在图像识别和语音识别方面的进展,并对其在广播电视监测中的应用进行了深入分析和梳理。人工智能技术将推动广播电视监管监测战略性发展。

Nature子刊深度综述:“人工智能+医疗”的实施现状与未来发展

在医疗健康领域,AI发挥重要影响的应用将涵盖四大方向:诊断,治疗,人口健康管理,监督和调控。“AI+医疗”潜在应用的方向:①作为分诊和筛查工具,理论上可以降低医疗系统的压力,把资源分配给最需要医疗帮助的患者。例如,通过深度学习,AI工具可以检查视网膜图像,确定哪些患者有致盲性眼病并及时转诊给眼科医生。

基于AI的图像识别乘驾安全监测系统研制

利用车载摄像头实时采集车内人员图像信息,自动捕捉车内移动目标,基于人工智能(AI)的图像智能行为识别算法抓取异常动作,如驾驶员异常离开驾驶位、乘客位(副驾、后座)纠纷拉扯、重大交通事故等。系统借助图像智能识别技术,将异常状况信息发送给系统后台,安全监管平台和公安报警系统可通过系统后台与系统主机进行通信,并与事故车辆进行联系。模拟实验采用3大类、15小类,共200项行为动作和器具图像作为乘驾安全监测用例。结果表明:智能图像识别监测准确率不小于96.9%,系统监测实验结果与实验对象真实报警结果经卡方检验无显著差异(P>0.05)。

基于AI视频图像处理的水电机组运转监测与智能报警技术研究

水电机组作为水电站生产电能的主要动力设备,机组运行的稳定性不仅影响着水电站的经济效益,还影响着水电站和工作人员的安全问题。为了保障水电机组安全平稳运行、及时发现机组运行异常状态,该文针对基于AI视频技术的水电机组运转监测与报警系统做了一系列初步研究。首先,给出了系统的硬件设计方案;其次,重点研究并分析了视频图像预处理技术、目标检测以及目标跟踪等可用于水电机组运转监测的AI算法;最后,给出了机组运转监测与报警系统的软件设计方案。研究结果可以为后续研发的基于人工智能图像识别技术的水电机组运转监测与报警系统打下基础,为建设智慧水电厂提供参考。

基于神经网络的遥感图像变化检测系统

变化检测是计算机视觉领域极具研究价值的技术分支。为提高长江沿岸生产建设活动的监管效率,以影像配准为基础,结合自注意力与特征信息提取,提出了长江沿岸建筑物变化检测系统。该系统集影像处理、影像配准、变化检测为一体,实现了全流程自动化处理的功能。结果表明:①设计的系统在影像配准上将精度误差控制在2个像素内,达到了像素级精度。②该系统在变化检测测试数据集上的F 1值取得了优于75%的结果,证明该系统的精度较高。研究成果也可应用于大型水库岸线保护监测等场景中,提升库区治理管理的效率。

基于深度学习的图像-文本匹配研究综述

图像-文本匹配任务旨在衡量图像和文本描述之间的相似性,其在桥接视觉和语言中起着至关重要的作用.近年来,图像与句子的全局对齐以及区域与单词的局部对齐研究方面取得了很大的进展.本文对当前先进的研究方法进行分类和描述.具体地,本文将现有方法划分为基于全局特征的图像-文本匹配方法、基于局部特征的图像-文本匹配方法、基于外部知识的图像-文本匹配方法、基于度量学习的图像-文本匹配方法以及多模态预训练模型,对于基于全局特征的图像-文本匹配方法,本文依据流程类型划分为两类:基于嵌入的方法和基于交互的方法;而对于基于局部特征的图像-文本匹配方法,依据其交互模式的不同,则被细分为三类:基于模态内关系建模的方法、基于模态间关系建模的方法以及基于混合交互建模的方法.随后,本文对当前图像-文本匹配任务的相关数据集进行了整理,并对现有方法的实验结果进行分析与总结.最后,对未来研究可能面临的挑战进行了展望.

人工智能辅助X线识别对骨科的应用价值研究进展

成像作为评估肌肉骨骼病情的重要工具,从对疾病的患病风险评估到对疾病及病情进展的判断以及预后评分等均起到重要作用,伴随人工智能(artificial intellegence,AI)在图像检测和图像解释领域中的迅速发展,一些涉及肌肉骨骼X射线成像的AI辅助识别研究已经检验并显示了很高的潜在价值,可增强X射线成像价值链的各个部分,可通过提高成像效率、成像质量和诊断准确性对临床医生起指导性作用。目前,AI辅助成像识别技术发展仍处在早期阶段,AI算法需要进一步的提升和发展,影像数据仍不足且质量存在较大异质性,技术性能的长期准确性和稳定性需要进一步观察研究。

人工智能及其在医疗领域中的应用现状

近年来,医学在现代影像学、互联网、计算机科学等多种学科的帮助下取得了极大进展,多学科交叉的医疗模式越来越受到人们重视[1]。其中,人工智能(AI)在医学中的应用如雨后春笋般蓬勃成长。AI是由McCarthy等于1956年在美国达特茅斯学院的首次人工智能研讨会中提出的概念,后由NILSSON [2]定义为“通过模拟人类的方式,记录、积累再现和运用知识的学科”。AI综合了计算机工程、控制论、神经科学、心理学、哲学、数学、经济学、语言学等多个学科[3],同时也广泛活跃于众多领域(机器人、专家系统、图像识别、医学诊断、自然语言理解等),并已取得诸多重要成果。本文主要就AI在医疗领域中的应用前沿进行简单综述,并主要讨论以基于机器学习(ML)的专家系统为主导的图像识别和临床决策。

SiC_(f)/SiC陶瓷基复合材料高温环境损伤原位监测研究进展

连续SiC纤维增强SiC(SiC_(f)/SiC)复合材料具有高比强度、高比模量、耐高温、耐辐照等优点,在先进航空发动机热端部件和核反应堆包壳等领域具有广阔的应用前景。SiC_(f)/SiC复合材料具有纤维、界面、基体等复杂的多尺度结构,其服役环境苛刻、损伤失效过程复杂,深刻理解与准确分析其在近服役环境下损伤失效模式对于材料和构件的可靠服役具有重要意义。传统的“事后分析”方法无法获取材料在复杂服役环境下的损伤失效过程数据,因此迫切需要发展面向高温服役环境的复合材料原位表征测试技术。本文介绍了基于扫描电子显微镜、数字图像相关、显微计算机断层扫描、声发射、电阻等原位监测方法的基本原理、优势与局限性,重点讨论了以上各种原位监测方法及多种原位监测方法联用在SiC_(f)/SiC复合材料高温环境力学表征中的最新研究进展。最后,总结了SiC_(f)/SiC复合材料高温环境原位监测技术存在的挑战,并对多种原位技术联用、太赫兹辐射等新型检测技术、复杂构件的损伤原位监测方法等未来发展方向进行了初步展望。

基于图像识别软件的植物分类与群落多样性分析

随着信息技术的飞速发展,人工智能和机器学习等技术在多个领域展现出无限的潜力和应用价值。其中,图像识别技术以其高效、准确的特性,在生物多样性保护、环境监测、农业管理等领域受到了广泛关注。通过对植物识别软件不断深入地强化研究,可以为植物分类学研究提供技术支持,并通过测试来帮助当地的野生植物识别。此外,图像识别技术还可应用于群落多样性研究。

人工智能辅助医学影像识别技术的应用研究进展

近年来,人工智能在医学领域得到迅猛发展。基于人工智能的医学诊断系统可以作为医生的辅助工具,且在相关的图像处理、诊断结果上更加精确,有力地提高了医学诊断的准确率。目前,人工智能在医学诊断方面获得了大量研究成果,该文主要介绍人工智能技术的基本原理及特点,总结和回顾人工智能在医学影像诊断中的应用现状与最新进展,归纳总结未来人工智能在医学诊断中可能面临的机遇与挑战。

基于作物冠层数字图像的氮素营养及生长指标监测研究进展

农作物生长信息的实时、快速、无损监测与诊断正逐步成为现实,可广泛应用于作物生产的栽培管理、生产力预测等。随着数码相机、手机相机、扫描仪的普及,运用数字图像处理技术进行作物营养状况与生长指标监测成为成本低、应用方便的方法。基于数字图像技术的作物营养诊断和生长指标监测,包括基于单叶片与基于冠层图像分析两类。该文综述了基于数字图像的作物冠层氮素营养及生长指标监测的研究进展。