圆阵列平面靶标特征点的自动标记

特征点标记是实现摄像机标定的一个关键环节。针对无特殊标志和结构要求的一般圆阵列靶标,提出了一种快速的特征点标记方法。该方法利用靶标投影图像中的椭圆阵列的三个特殊特征点建立靶标坐标系,确定靶标方向,进而依据图像坐标系与靶标坐标系之间的映射关系实现对特征点的拓扑定位和标记。实验结果表明,该方法定位准确、稳定可靠,且实现简单,具有较强的通用性和很高的效率。

应用小波能量熵的人体活动时序自动标记方法

在基于可穿戴传感器的人体活动识别研究中采用的传统人工标记原始数据的方法步骤繁琐、效率低下,在一定程度上制约了相关研究的深入开展.为此,特提出一种基于小波能量熵的人体活动时间序列自动标记方法.该方法采用分布于人体躯干9处主要部位的多惯性测量单元同步采集17种人体活动加速度与角速度数据,通过滑窗对人体前腰部合加速度数据分段并使用多分辨率分析计算滑窗内小波能量熵,然后利用采集序列的时间约束选择初步分割阈值,对滑窗小波能量熵随时间变化曲线进行自动分割,并最终实现对6位受试人体活动时序数据的自动标记.结果表明,该方法的标记平均准确率为95.82%,总耗时约18.6 min,比人工标记平均耗时76.75 min减少75.76%,标记效率显著改善.

基于深度神经网络与自动标记的人脸识别算法

为了解决当前实际场景人脸图像特征难识别,人脸图像库数据庞大而导致标记工作压力大的问题,本研究基于自动标记解决方案,对大数据人脸样本库进行自动标记,基于深度神经网络框架,对自动标记结果进行学习训练,形成精准识别机制。首先,采集大数据人脸图像,为人脸识别做好数据训练准备。然后,结合直方图均衡化和OpenCV训练特征函数,实现人脸检测,达到提高标记工作效率和质量的目的。最后,从分析深度神经网络原理出发,有机组合隐藏层的激活函数,基于ReLU激活函数和优化训练策略,建立深度神经网络人脸识别机制。实验测试结果显示:本文算法有利于人脸高精度识别系统的落地,为智能人脸识别设备奠定算法基础。

基于Delphi环境的自动标记打印系统设计与实现

研究了在汽车点火锁生产中使用的一种专用智能设备——自动标记打印系统。这种系统通过激光传感器识别汽车点火锁配套的钥匙编码,然后控制气动标记打印机在工件上刻印出与钥匙编码相关的标号。这种系统使用了一体化工业PC做主控机,使用了PCL-818接口卡与传感器的接口。基于Delphi环境研制了测量与控制软件,以及产品数据管理软件模块。

RichTextBox控件中热字的自动标记与超链接

通过 Rich Text Box控件和资源信息数据表 ,建立一种基于 RTF格式的超文本结构热字的自动标记、捕获、链接机制 ,并以此实现超媒体资源的共享。

压缩域中基于自动标记的图像分割

针对传统像素域中图像分割算法计算复杂的缺陷,提出了一种压缩域中快速图像分割算法。对图像分块,提取离散余弦变换(DCT)系数结合颜色矩作为块特征,利用支持向量机(SVM)实现对压缩域中图像块的自动标记,采用提出的阈值最小生成树(TMST)算法对已标记块进行区域生长,应用形态学相关算法对分割出的图像进行修补。通过Corel图像数据库对提出的方法进行验证,结果表明该方法能够更加快速有效地进行图像分割。

测井电缆深度自动标记装置的研制及应用

测井电缆校深在油田勘探开发中发挥着不容忽视的作用,校深的准确与否直接关系着数据采集的准确性和有效性。基于以上因素,深度控制技术在油田的勘探开发中特别受到关注与重视。以磁定位跟踪注磁为理论依据,利用电缆标定仪对张19井场进行改造和接箍数据分析,并模拟实际测井情况进行井下配重,建立了河南油田测井电缆深度自动标记装置。河南油田测井电缆深度自动标记装置的成功研制和应用解决了电缆深度记号累计误差的问题和深度记号不均匀的现象,统一了河南油田各小队测井电缆之间的深度标准,提高了标定深度记号的精度与时效。

基于AutoCAD的排水管线缺陷类型自动标记成图系统设计与实现

为了快速及时更新外业采集的地下管线空间数据,本文针对AutoCAD进行二次开发,采用目前主流的AutoCAD开发语言Visual Lisp,结合外业人员最新的需求对常用工具作了扩展补充,开发了一套高效、丰富、友好的缺陷类型自动标记成图软件,该软件自动化程度,能高效地完成作业、减轻内业工作量,提高工作效率。

基于MEMS传感器的奶牛骨架点自动标记方法

目前对于奶牛的智能识别准确度提升方法主要为提升图片质量和改善算法。在各类人工智能算法中,如果加大训练数据集则能获得更好的准确率。而标记大量的图像带来的人工成本和时间成本是巨大的。该文将通过探究一种自动的标记方式,以在加大算法训练数据集的同时,降低人工和时间成本,加强各类算法的实用性和在多种条件下的可用性。

浅谈工业过程中自动化标记语言Frame属性的定义及扩展

文章主要介绍了自动化标记语言中Frame属性的定义方法。其中Frame属性一般是基于三维正交右手笛卡尔坐标系进行定义,包括了相对平移子属性和相对旋转子属性,在定义Frame属性的过程中需要对这些子属性进行赋值,同时制定了约束条件,用来建立两个几何AML对象之间的连接。另外,文章还给出了Frame属性的扩展实例,通过矩阵的平移和旋转运算,可以推导出子属性的计算公式。

自动测试标记语言及其应用

自动测试标记语言(ATML)作为信息交换媒介可实现包括测试数据、测试资源数据、诊断数据和历史数据等信息共享.由ATML框架和组件标准组成的ATML系列标准为集成测试数据、测试策略和需求、测试步骤、测试结果管理和测试系统实现规定了整体系统环境.文章介绍了如何在某型装备远程测试维修系统中应用ATML来表示测试信息.自动测试标记语言将极大地促进自动测试技术的发展并具有广阔的应用前景.

基于标记Büchi自动机的时态描述逻辑ALC-LTL模型检测

时态描述逻辑将描述逻辑的刻画能力引入到命题时态逻辑中,适合于在语义Web环境下对相关系统的时态性质进行刻画。为了对这些时态性质进行高效的验证,在ALC-LTL的基础上研究了时态描述逻辑的模型检测问题。一方面,使用时态描述逻辑ALC-LTL公式来表示待验证的时态规范;另一方面,在对系统建模时借助描述逻辑ALC对领域知识进行刻画。针对上述扩展后得到的模型检测问题,提出了基于自动机的ALC-LTL模型检测算法。模型检测算法由3个阶段组成:首先将时态规范的否定形式和系统模型分别构造成标记büchi自动机;接下来构造这两个自动机的乘积自动机,并将关于ALC的推理机制融入到乘积自动机的构造过程中;最后对该乘积自动机进行判空检测。与LTL模型检测相比,时态描述逻辑ALC-LTL的模型检测引入了描述逻辑的刻画和推理机制,可以在语义Web环境下对语义Web服务等复杂系统的时态性质进行刻画和验证。

自动测试标记语言及其应用

自动测试标记语言ATML作为美国国防部下一代自动测试系统的重要组成部分,是未来测试信息共享和交换的标准媒介。追踪研究ATML,可以极大地促进我国自动测试技术的发展。详细介绍了ATML的需求背景、ATML标准的制定与发展过程、AT-ML体系组成以及在自动测试系统中的实际应用案例,对国内的自动测试信息交换标准制定工作提供了有益的参考。

自动化标记语言Automation ML健壮性分析及验证

首先对自动化标记语言AutomationML技术以及国内外发展情况进展作了介绍,介绍了什么是健壮性,对自动化标记语言健壮性的分析及验证方法进行了描述,并给出了验证方案。

数字化制造中自动化标记语言的建模研究

论述了描述生产过程的常用数据交换格式,分析了自动化标记语言的基本结构,并介绍了自动化标记语言的角色类、接口类和系统单元类。对在数字化制造中应用自动化标记语言建模进行了研究,给出了传输机案例,分析了过程描述原理,并介绍了具体建模方法。应用自动化标记语言建模,为实现数字化制造中异构软件之间的数据集成与无损交互提供了一种解决方案。

磁共振弥散加权成像联合3D动脉自动自旋标记技术对急性缺血性脑卒中的诊断分析

目的:探究磁共振弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)联合3D动脉自动自旋标记技术(3-dimensional arterial spin labeling,3D ASL)对急性缺血性脑卒中(acute ischemic stroke,AIS)的诊断价值。方法:选取福建医科大学附属福州市第一医院2018年8月-2020年8月收治的48例急性缺血性脑卒中(发病<3 d)患者作为研究对象,同时选取48例健康人群作为对照组。采用DWI联合3D ASL技术测量脑梗死区、缺血半暗带及其镜面区的表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)和脑血流量(cerebral blood flow,CBF)绝对值和相对值,计算相对CBF(rCBF)和相对ADC(rADC),比较DWI联合3D ASL对AIS的诊断价值。结果:ASI患者脑梗死病灶区rCBF为(26.16±8.23)ml/(min·100 g),缺血半暗带区的rCBF为(35.35±4.16)ml/(min·100 g),镜面区rCBF为(46.03±6.28)ml/(min·100 g),与对照组比较差异均有统计学意义(P<0.05)。ASI患者脑梗死病灶区的rADC为(0.46±0.16)μm^(2)/ms,缺血半暗带区的rADC为(0.65±0.14)μm^(2)/ms,镜面区rADC为(0.79±0.11)μm^(2)/ms,脑梗死病灶区、缺血半暗带rADC与对照组比较均显著较低(P<0.05)。DWI联合3D ASL检出ASI患者出血敏感度为87.50%,准确度为85.42%。结论:DWI联合3D-ASL检测有助于提高ASI诊断的准确性,对后续治疗及康复具有重要指导价值。

半自动化荧光标记PCRs研究鹿群11个微卫星标记的效率

用30对牛的和8对绵羊的微卫星引物检测4个热带鹿种：Eld''''''''s鹿、Swamp鹿(濒临灭绝)和Rusa鹿、Vietnamese Sika鹿(具有重要的经济价值)。4个鹿种中，38对引物中30对有扩增产物(占78．9％)。多态位点的条带数从E1d鹿的14条(47％)到Swamp鹿的20条(67％)都有。有11个微卫星座位在3个聚合酶链反应中是多重的，并用3个不同的荧光染料标记。为检测这种多重PCRs的效率，对4个鹿群进行一些基本的遗传学分析(平均等位基因数、杂合度、Fis值)。在Swamp鹿群中，考虑了排除亲缘关系和同卵个体的可能性。这种多重PCRs也被用来检测其它几个鹿种和亚种。本研究：在4个鹿种中，为研究群体遗传结构和多样性建立一种有用的方法，并且能用于其它鹿种。

唐墓室壁画裂缝的自动虚拟修复方法

裂缝是壁画中存在的一种常见的病害,为了去除壁画中的裂缝提出一种对壁画中裂缝进行自动虚拟修复的方法。对图像进行高帽变换提取裂缝信息,对变换后的图像进行阈值分割得到裂缝的二值图像。根据裂缝的颜色和结构信息利用基于连通域度量的方法去除虚假目标,实现自动识别和标注。利用基于样本的数字图像修复技术对壁画中裂缝进行自动修复,在修复中对样本区域进行重构大大缩短了修复的时间,提高了修复效率。实验仿真表明该方法能够有效去除壁画中影响人眼视觉的较大裂缝,能够实现对壁画中裂缝的自动虚拟修复。