基于图像识别算法的电能表装接质量智能监测

本文研究基于图像识别算法的电能表装接质量智能监测。提出了一种利用计算机视觉技术和目标检测算法的智能监测系统,用于自动评估电能表的装接质量。通过收集和构建数据集,设计并实现了该系统,并在实验中对其性能进行了评估。结果表明,该智能监测系统在电能表装接过程中能够实时准确地检测装接质量,并对异常情况进行识别。本研究为电能表安装质量提供了一种高效可靠的监测方法,但仍面临着在大规模实际应用中的挑战。因此,未来需要进一步探索如何优化算法,提高系统的鲁棒性和实时性,以适应更复杂的装接环境。

大田病虫害图像识别算法的联系与应用

近年来农作物病虫害情况呈加重态势,对粮食生产已构成直接威胁,提出了基于图像识别算法对大田作物进行病虫害数字化诊断与预警系统应用的方案设计,采用YOLOv3算法实现目标检测,引入卷积注意力模块(CBAM),通过无人机对大田作物的监测,以期提供可借鉴的方法。传统人工识别在大田信息检测上占很大劣势,其存在识别准确性低、效率低等严重缺陷,而若将图像识别算法与无人机相结合,用于检测农田,就会在降低病虫害发生概率的同时大大提高效率。经过多次实验研究,通过对无人机拍摄的大量图片进行检测对比,平均检测精度m AP从以往的60.3%上升到88.6%。监控系统利用CNN提取并融合深度光谱和局部空间特征,在大规模范围内进行精准监测。

信息融合图像识别算法及其在三维飞机图像识别中的应用研究

将D S证据推理与不变矩理论相结合,提出了信息融合图像识别算法,并应用于三维飞机图像的识别。构造了基本置信指派函数,建立了分类规则,针对Dempster组合规则只适用于高置信度、低冲突性的情况,应用可解决证据冲突的加权分配冲突法及吸收法,完成了三维飞机图像识别的仿真,比较了3种组合规则的识别效果,结果表明吸收法识别率最高。

基于模板匹配的数字图像识别算法

针对传统的模板匹配法只能识别简单的数字、字符等不足,故用矢量加权匹配法、矢量化特征提取法和中心不变矩法等几种新算法对其进行了改进。改进后的数字图像识别算法在数字图像识别方面具有很大优势。

基于图像识别算法的图像传感器质量检测方法改善研究

针对图像传感器质量检测结果可信度低的问题,基于Laplacian算子图像识别技术,借助Matlab软件,建立图像识别模型,实现图像采集、图像边缘智能识别、图像特征信息智能提取与分析的功能。通过实验对比,证明改善后的检测方法能更准确地反映产品质量特性。

SMD-IC的高速高精度图像识别算法及其实现

针对电子制造业中的高速高精度贴片机的计算机视觉定位与检测问题,研究了表面组装半导体 器件SMD-IC的图像识别问题。首先分析和提出了贴片机生产过程中片式IC的识别任务,然后提出了识别 算法的框架,并详细分析了IC管脚分割与定位、边界分割定位边界点、管脚测量等算法实现的重点与难 点,同时提出了相应的实现算法。所提出的有关算法已经在生产过程中得到成功应用。

路面裂缝图像识别算法研究

随着我国基础设施建设的快速推进,公路施工的质量要求越来越高,且需要融入诸多实践技术及方法来巩固工程建造的质量,路面裂缝图像识别算法就是其中之一。对于路面裂缝图像识别算法内容的研究而言,其主要环节在于图像增强、图像分割以及裂缝分类这三个方面。在研究过程中,针对空域、频域增强算法以及基于区域、边界和边缘的图像分割算法进行分析,讨论并总结出路面裂缝图像识别算法所存在的实际问题,根据这些问题产生的缘由,探究未来路面裂缝图像识别算法及其实际运用的发展空间。本文就针对路面裂缝图像识别算法的相关内容进行研究。

冬季户外输电线路覆冰厚度图像识别算法

冬季户外输电线路覆冰是严重损害电力系统安全运转的重要原因之一,急需安全、可靠、有保障的覆冰厚度图像识别方法。为此,提出了一种冬季户外输电线路覆冰厚度图像识别算法。包括图像强化与直方图的均衡化、图像区域分割、阈值分割以及提取联通区域。通过实验论证得出,相比于传统算法,所提算法图像质量优良,且计算时间短。

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.

基于深度学习的图像识别算法研究

深度学习在图像识别方面的应用方面技术优势明显。传统的方法不能有效满足当前图像识别要求,因此,深度学习是图像识别研究的热点。基于此,文章论述了深度学习的基本思想,探讨了深度学习常用模型,如深度信念网络、卷积神经网络算法原理。

遮挡情况下多尺度压缩感知图像识别算法

本文提出一种多尺度压缩感知图像识别算法(Multi-scale compressed sensing with occlusion,MCSO)。该算法采用加权核范数来描述误差图像的低秩结构,对编码系数增加l2,1范数约束;然后利用交替方向乘子法优化求解目标函数。在Ex Yale B公开人脸数据库上的实验结果表明,MCSO对于遮挡图像的分类识别能力优于RRC、HQ_A和HQ_M算法。

SMD-IC的高速高精度图像识别算法及其实现

针对电子制造业中的高速高精度贴片机的计算机视觉定位与检测问题，研究了表面组装半导体器件SMD-IC的图像识别问题。首先分析和提出了贴片机生产过程中片式IC的识别任务，然后提出了识别算法的框架，并详细分析了IC管脚分割与定位、边界分割定位边界点、管脚测量等算法实现的重点与难点，同时提出了相应的实现算法。所提出的有关算法已经在生产过程中得到成功应用。

基于深度学习的图像识别算法研究

伴随着经济的增长和科学技术的日新月异,计算机与互联网技术的发展与普及越来越快。图像识别技术是时代发展的产物,并在我们当前的生活中已经得到了广泛应用,在社会生产、生活中有着十分重要的价值。本篇文章主要探讨基于深度学习视角下的图像识别算法应用与研究,旨在通过浅析深度学习与基本图像识别,促进提升计算机与互联网基础上的图像识别算法技术应用,以推动社会的进步和时代的发展。

基于神经网络的人脸图像识别算法

0引言 人脸识别已经成为计算机视觉和机器学习领域的研究热点之一,也是图像分析理解领域最成功的应用之一。人脸识别系统主要是把一幅检测图像与数据库中的训练图像相比较从而得出识别结果。在常用的人脸识别算法中,由于受人的面部表情、装饰物的变化以及环境因素等的影响,最重要的步骤就是如何描述和选取合适的人脸图像特征,以提高人脸识别和检索的精度。人脸识别的复杂性在于面部特征会随着外部及内部条件的变化产生连续的变化。尽管有这些变化，我们人类仍能够在不同环境下识别面部特征，但是机器却不具备人脑所具备的这种能力，这就启发我们模仿人脑的结构模型和思维模式，利用人工神经网络进行人脸识别。

正交小波与纹理一致性融合的图像识别算法研究

为解决一般图像特征识别算法难以兼顾图像细节与图像整体视觉感,探讨了一种基于双正交小波变换与纹理一致性测度融合的图像特征识别算法。该算法按照正交小波变换对源图像分别进行小波分解,按一定比例和纹理一致性测度确定融合图像的低频和高频小波系数矩阵,再经处理即可获得融合图像。实验仿真表明,提出算法不仅可较好地分辨出图像的伪边缘与丰富图像的细节信息,而且能兼顾图像整体视觉感,因此,可以比较显著地提高图像的识别效果。研究结果表明,采用上述提出的图像融合识别方法是可行和有效的。

—种基于特高压工程的图像识别算法研究

阐述提出一种基于特高压工程的图像识别算法,通过对原始图像高斯低通滤波、平滑、亮度拉伸以及增强预处理,降低原始图像噪声,并且使图像亮度增强,探讨选取色调、饱和度以及亮度作为图像特征向量,利用模糊数据自相关函数对特高压工程图像特征进行提取。在此基础上对将图像特征向量映射到图像上,并且对特高压工程图像特征进行匹配,识别到图像中的目标。

一种彩色印刷图像网点检测与识别算法的研究

针对当前印刷图像色彩检测和控制的方式及设备存在的不足 ,提出了一种新的基于数字图像处理和模式识别技术的网点检测与分色方法 ,并依此设计出了基于色度检测法的网点检测和识别系统———DIA系统 ;最后通过实验验证了该方法的有效性。

芯片键合设备图像识别模块的研究与设计

介绍了芯片键合设备图像识别模块硬件组成,通过对各种识别算法的比较分析设计出了一种适用于全自动芯片键合设备的图像识别算法,达到相关指标,并具有高度的实时性,可行性,可靠性,鲁棒性。

面向现场异动检测的智能作业识别系统设计

为了保障电力现场作业人员的安全并有效规避异动风险,设计了一套面向现场异动检测的智能作业识别系统。系统采用微处理器搭配图像采集、红外成像和无线传输等模块作为硬件基础。针对异动场景识别的复杂性,提出了一种面向现场异动的新型检测识别算法作为系统的核心。该算法融合了CNN及人脸识别NMF算法,使系统能够快速、准确地采集并识别异动信息,进而完成实时预警。实验测试结果显示,该系统对异动风险的平均识别速率约为134 ms,而平均识别准确率可达90.61%。

基于STM32的煤岩界面图像识别实验研究

采煤机滚筒的自动调高是实现采煤过程自动化的一个难题,而实现煤层和岩石层的自动化辨识是实现滚筒自动调高的关键技术。实现采煤机滚筒的智能化调高可以减少一线采煤工人的数量,保障作业人员安全,提高采煤效率。建立了一种图像实时采集和分析的自动识别系统,以神州Ⅲ号实验板为控制器,搭载以OV7725为处理芯片的摄像头图像采集模块,并设计了合理的图像处理算法,实现了综采工作面煤岩分界面自动判别的目的。