基于双目立体视觉的多分辨率图像匹配方法研究

在双目立体视觉系统中,面对复杂场景时噪声会损害图像特征,增加提取难度,导致匹配精度和鲁棒性下降。因此,文中提出基于双目立体视觉的多分辨率图像匹配方法,旨在从不同尺度图像中有效获取信息并实现高精度匹配。该方法利用双目立体视觉模型的双目旋转相机扫描目标并进行成像,根据内、外空间标定提升双目旋转相机的位置精度,保证目标的多分辨率成像效果;将其输入金字塔立体匹配网络中,通过网络中的类金字塔多空洞卷积操作提取双目图像特征,在此基础上,基于可变卷积增强其纹理特征细节;结合细粒度特征和互注意力机制完成双目图像匹配。测试结果显示,空间标定后,左、右两个相机的成像误差最小值分别为0.6 Pixel和0.4 Pixel;匹配点坐标偏差均值和坐标偏差方差值分别低于0.012和0.011,匹配效果良好。

基于人工神经网络和机器视觉的棉花分拣系统研究

首先,介绍了卷积神经网络的原理,并基于双目视觉搭建了棉花分拣视觉系统;然后,基于3×3窗口、Sobel和Hough等算法,实现了棉花图像的边缘检测和特征提取功能;最后,基于卷积神经网络对棉花图像进行特征提取和优劣分类,并利用双目视觉对识别的棉花进行空间定位。实验结果表明:棉花分拣系统的准确率为96.50%,能够有效地满足实际应用的要求。

计算机视觉技术赋能大学英语课堂展示中的学习投入研究

学习投入是预测学习者学习效果的重要指标,学术界对其与课堂展示间的相关性研究鲜有涉猎。文本以某综合性大学303名非英语专业本科生为研究对象,采用人工智能与计算机视觉技术模型YOLOv7对大学英语课堂中的课堂展示实录进行学习投入多模态数据分析,并辅以问卷调查,形成双向印证。研究发现,学生课堂展示中的行为投入、认知投入和情感投入值均等于或高于3.78,投入结果均值达4.01,说明学生在课堂展示中的学习投入情况良好。此外,不同时段课堂展示对学生行为投入的影响显著,学生专注度及参与度在课堂前10分钟的课堂展示中效果最佳。文本为课堂展示的有效性提供了智能化、多模态、多维度的实证支持,为课堂教学的数智技术应用提供了新视角。

基于双目视觉技术的茶叶嫩芽定位方法研究

进一步提升茶叶嫩芽定位的准确性及茶叶嫩芽采摘的作业效率,选取双目视觉技术作为切入点,针对其识别、定位、采摘等环节展开设计研究。考虑茶叶嫩芽采摘的基础特征和双目视觉技术的应用条件,合理搭建双目视觉模型,选用立体匹配的核心定位算法,完成茶叶嫩芽的定位方法与采摘功能优化,并布置相应的试验机构,展开定位采摘验证试验。结果表明:基于双目视觉技术的茶叶嫩芽定位方法应用具有显著的优越性,较普通定位方法而言,识别误匹配率可降低至4.01%,平均漏采率为3.20%,嫩芽采摘完整率达93.40%,可以很好地促进茶叶嫩芽的后续处理加工,是采摘茶叶嫩芽的品质化的重要基础保障。

视觉评分系统分析透明矫治器和固定矫治器对牙齿光滑面的影响

背景:白斑病变是传统正畸治疗中常见的不良反应。目前有关透光透明矫治器和固定正畸矫治器对正畸治疗患者牙周健康状况、白斑病变发生率、唾液及相关细菌的影响差异仍存在一些争议。目的:采用视觉评分系统对比透明矫治器和固定矫治器对正畸牙齿光滑面的影响。方法:选择2018年1月至2022年12月河北医科大学第二医院口腔正畸科收治的患者80例,采用随机数字表法随机分为对照组(n=40)与观察组(n=40),对照组接受固定矫治器正畸治疗,观察组接受透明矫治器接正畸治疗。治疗前及治疗6,12,24个月后,每位患者选取13、33、16、36牙唇侧或颊侧作为研究对象,采用视觉评分系统评估白斑病变。结果与结论:①治疗前及治疗6,12,24个月后,两组患者牙齿白斑颜色与龋坏严重程度比较差异均无显著性意义(P>0.05);②对于13牙,治疗12个月后的白斑颜色级别与龋坏严重程度均高于治疗前(P<0.05);对于33牙,治疗12个月后的白斑颜色级别与龋坏严重程度均高于治疗前(P<0.05),治疗12个月后的龋坏严重程度高于治疗6个月后(P<0.05);对于16牙,治疗12个月后的白斑颜色级别与龋坏严重程度均高于治疗6个月后(P<0.05);③多水平有序多分类Logistic回归模型分析显示,不同牙位的白斑颜色、严重程度变化与矫治器类型相关性较小,受矫治时间因素影响较大,其中33、13牙初始白斑颜色变化和严重程度在治疗第12,24个月比较有统计学意义;④研究结果尚不能说明固定矫治器和透明矫治器对牙齿光滑面白斑病变的影响有所差异,但可以发现随着正畸治疗时间的延长,牙齿龋坏的风险有所增加。

基于双目视觉和改进YOLOv8n的火灾检测及测距方法

针对火灾检测出现的漏检误检、模型参数量大及定位困难的问题,基于双目视觉和改进YOLOv8n提出了一种轻量化火灾检测及测距方法.通过双目相机拍摄图片,使用改进的检测算法YOLOv8n-AEM和现有的测距算法SGBM进行检测和测距.首先,在主干网络中引入可变核卷积AKConv和EMA注意力机制,通过构建不规则卷积核有效提取火灾的特征;然后,在颈部网络中构建C2f-SCConv模块,通过特征重组降低模型参数,提高检测速度;其次,基于最小点距离改进损失函数,解决火源与光源重叠导致的漏检与误检问题;最后,增加小目标检测头,提高对小火苗的检测能力.实验结果表明,改进后的检测算法P、R、mAP分别为83.6%、76.4%、83.6%,分别提高了2.5%、3.6%、4.8%;参数量和模型大小分别为2.54 M和5.1 MB,分别降低了15.3%和15%;测距精度误差不超过2.5%,证明改进的方法能准确完成火灾的检测及测距.

不同视觉条件平衡训练对慢性踝关节不稳患者本体感觉的影响

背景:频闪视觉训练可以迫使感觉重新加权,通过增强对于本体感觉信息的敏感性而使其重新恢复原有权重,这可能是改善本体感觉的有效方法。目的:确定低频、高频和正常视觉条件下的平衡训练对慢性踝关节不稳患者踝关节本体感觉的影响。方法:在西南医科大学学生中招募36例慢性踝关节不稳患者,随机分为低频视觉训练组(n=12)、高频视觉训练组(n=12)和正常视觉训练组(n=12),均进行渐进跳跃稳定平衡训练,其中低频视觉训练组、高频视觉训练组在训练过程中佩戴频闪眼镜,频闪频率分别为1.75,5 Hz,每周训练3次,连续训练4周。训练前及训练完成后1周内,评估所有受试者的踝关节本体感觉、动态姿势稳定性和踝关节稳定性自我评价。结果与结论:①踝关节本体感觉具有显著的时间主效应(P<0.05);与训练前相比,低频视觉训练组和高频视觉训练组受试者训练4周后的踝关节本体感觉有明显改善(P<0.05);训练4周后,低频视觉训练组受试者的踝关节本体感觉较正常视觉训练组有明显改善(P<0.05);②踝关节稳定性自我评价具有显著的时间主效应、组别×时间因素主效应(P<0.05);与训练前比较,3组训练4周后的踝关节稳定性自我评价均提高(P<0.05);训练4周后,高频视觉训练组受试者的踝关节稳定性自我评价高于正常视觉训练组(P<0.05);③与训练前相比,低频视觉训练组、高频视觉训练组受试者训练4周后的前向动态姿势稳定性、后内侧动态姿势稳定性、后外侧动态姿势稳定性均有明显改善(P<0.05),正常视觉训练组受试者训练4周后的前向动态姿势稳定性、后外侧动态姿势稳定性均有明显改善(P≤0.05);④结果表明,无论频率如何,在频闪视觉条件下进行平衡训练均可以改善慢性踝关节不稳患者的本体感觉、踝关节稳定性自我评价及动态姿势稳定性。

基于机器视觉的兰花几何参数测量方法

为实现兰花几何参数快速测量,以“金凤蝶”兰花为研究对象,搭建图像采集平台并设计了一套兰花花朵几何参数测量算法。采用Canny-Harris算法实现兰花角点检测,采用K-means算法、RGB阈值分割算法实现兰花分割,并采用MER算法及遍历算法实现兰花具体几何参数测量。进行兰花算法识别测量试验,结果表明:单株兰花测量仅需10 s左右,相较人工测量速率提升了近60倍,测量数据可为兰花选育种工作提供判断依据。

基于视觉导航的设施喷雾机电动底盘设计与试验

喷雾作业在设施农业作物生产中起着关键的作用,针对当前设施喷雾作业多以人工喷洒完成,机械化水平较低、底盘转向不灵活、农药利用率低,且人工喷洒易造成农药残留伤害人体健康等问题,设计了一款基于视觉导航实现自主行走的设施喷雾机底盘,完成了喷雾机底盘的机械结构设计,并对底盘的控制系统、驱动系统和软件流程进行设计。试验结果表明:设计的设施喷雾机底盘可以实现灵活转向和基于视觉导航自主行走,底盘3种标签试验平均成功率为98.67%;直线行驶10 m时,横向偏差平均值为2.1 cm,最大值为6.7 cm,底盘驱动系统和控制系统稳定。提高喷雾机作业的自动化和智能化,降低农民的生产作业强度,对设施农业现代化具有重要意义。

基于双目视觉传感器的前向碰撞预警算法改进

现有的前向碰撞预警系统大多采用多个毫米波雷达叠加或毫米波雷达与视觉传感器融合等方式,存在成本高、算法受限等问题。在比较多种传感器的性能及应用优、缺点后,选择双目视觉传感器作为前向碰撞预警系统传感器。将改进后的碰撞时间(Time to Collision,TTC)算法与卡尔曼滤波融合,结合双目视觉传感器,比较TTC值与适应性阈值,评估风险等级,确保行车安全,降低事故率。在Matlab环境下,基于改进算法对两个不同行车场景进行仿真分析。结果表明,与传统的TTC算法相比,融合卡尔曼滤波TTC算法的碰撞时间预警响应及时性和可靠性显著提高。

视觉干扰对前交叉韧带重建后运动者下肢生物力学特征的影响

背景:由于本体感觉缺陷,前交叉韧带重建后运动者可能会使用代偿性稳定策略,将感觉重新加权到更可靠的视觉刺激。然而,尚不清楚视觉信息受到干扰时,其下肢生物力学特征会如何改变。目的:探究视觉干扰对前交叉韧带重建后运动者和健康运动者单腿着陆时下肢运动学、动力学特征的影响。方法:招募20名前交叉韧带重建术后运动者和20名健康运动者,随机经历睁眼和视觉干扰2种不同的视觉条件,并分别在2种视觉条件下完成单腿着陆。采用频闪眼镜进行视觉干扰,频率设为3 Hz,即睁眼0.1 s,闭眼0.233 s。应用红外高速运动捕捉系统(200 Hz)采集患侧/优势侧下肢的运动学参数,应用三维测力台(1 000 Hz)采集下肢动力学参数。采用双因素重复测量方差分析确定组别和视觉条件对运动学、动力学变量的影响。结果与结论:(1)与睁眼条件相比,视觉干扰条件下前交叉韧带重建术后运动者和健康运动者在初始着地时刻的膝关节外翻角度(P=0.026)和踝关节内翻角度(P=0.006)显著升高;(2)与睁眼条件相比,视觉干扰增加了前交叉韧带重建术后运动者在膝关节屈曲峰值时刻的膝关节外翻角度(P <0.001),但对健康运动者没有显著影响(P=0.527);(3)与睁眼条件相比,视觉干扰条件下前交叉韧带重建术后运动者和健康运动者在膝屈曲峰值时刻的髋关节伸直力矩显著升高(P=0.047),膝关节伸直力矩显著降低(P=0.001)。结果表明:视觉干扰增加了前交叉韧带重建术后运动者和健康运动者膝关节外翻和踝关节内翻角度,这可能会增加前交叉韧带损伤/二次损伤和踝关节外侧扭伤的风险。此外,视觉干扰使运动者在矢状面表现出负荷向近端转移的代偿策略。

基于“四合”模式的“机器视觉原理与应用”课程教学改革探索

随着我国新一轮的产业变革不断深入,“机器视觉原理与应用”已成为电子信息工程专业本科层次人才培养体系中的重要课程。为解决学生学习中出现的问题,探索发展线上线下、课内课外、理论实践深度融合的混合教学模式,整合重构资源丰富、贴近实际、学用结合的教学内容,设计科学有序、持续改进的多元化复合评价体系,融合文理兼修、科学创新、价值引领的思政育人方法,建立“混合教学模式、整合教学内容、复合评价体系、融合思政育人”的“四合”创新教学模式。

图像处理中CNN与视觉Transformer混合模型研究综述

卷积神经网络(CNN)与视觉Transformer是目前图像处理领域中两大重要的深度学习模型,两者经过多年来不断的研究与进步,已在该领域取得了非凡的成就。近些年来,CNN与视觉Transformer的混合模型正在逐步兴起,广泛的研究不断克服两种模型存在的弱项,高效地发挥出各自的亮点,在图像处理任务中表现出优异的效果。基于CNN与视觉Transformer混合模型进行深入阐述。总体概述了CNN与Vision Transformer模型的架构和优缺点,并总结混合模型的概念及优势。围绕串行结构融合方式、并行结构融合方式、层级交叉结构融合方式以及其他融合方式等四个方面全面回顾梳理了混合模型的研究现状和实际进展,并针对各种融合方式的主要代表模型进行总结与剖析,从多方面对典型混合模型进行评价对比。多角度叙述了混合模型在图像识别、图像分类、目标检测和图像分割等实际图像处理特定领域中应用研究,展现出混合模型在具体实践中的适用性和高效性。深入分析混合模型未来研究方向,并为后续该模型在图像处理中的研究与应用提出展望。

基于机器视觉技术的工业焊板焊缝位置检测系统

现有的焊接机器人只具备执行能力,并不具备感知能力、自主学习决策和修正误差能力。针对该问题,基于机器视觉技术辅助焊接工艺,提出了一种工业焊板焊缝位置检测系统,有效提升了自动化焊接的工作效率。首先,通过摄像头采集获得焊缝图像;然后,通过灰度处理、滤波、阈值分割,设计了一种基于特征值突变点插补线段拟合的焊缝位置检测方法,对焊缝图像进行处理后获取焊缝位置偏差,焊接机器人控制器驱动焊枪依据焊缝位置偏差进行左右移动,准确对焊缝进行识别与焊接。实验结果表明,该系统的适应性使得其在强光、弱光、存在焊板缺口和焊接残渣飞溅等情况下仍能进行焊缝的准确检测和识别,具有良好的抗干扰能力和鲁棒性。

基于机器视觉的生态林场园林植物种植密度监控研究

科学合理的种植密度有助于维持生态林场的生物多样性,使土地利用率和植物产出效率得到显著提升,对园林经济效益和生态环境效益产生重要影响。基于此,通过遥感技术采集生态林场园林植物信息,利用机器视觉技术将原始生态林场园林帧图像转换为灰度图像,准确提取出生态林场园林植物轮廓;再引入决策树算法对园林植物进行分类并计算种植密度,结合不同植物种类的生长特性、园林设计要求以及生态功能需求,完成对植物密度的分析预警。结合实际林业试验环境对植物种植密度的设计、管理以及调控措施提出了建议,促进了生态林场的可持续发展。

基于视觉传达设计的农机操作界面优化研究

近年来,随着农业机械智能化的不断发展与应用,农户对农业机械操控功能性、便捷性、易学性和人机交互的良好体验等提出了更高的要求;但是,目前市场上各类农业机械APP界面出现大量“雷同化”特点,难以满足不同农业机械的田间使用要求。为此,将“人机交互行为”作为设计目标,基于视觉传达技术,以谷物联合收获机操作界面为研究对象开展相关设计。同时,对谷物联合收获机操作界面图形、文字、色彩和设计风格进行分析,结果表明:优化后的农机操作界面能够显著提高操作员的操作效率和工作体验,降低操作错误率和疲劳程度。研究结果可为农业机械智能化操作界面的设计提供可参考的过程设计模型。

面向轴承生产线的视觉检测光源系统

为降低工业自动化生产过程中轴承端面块状瑕疵的漏检率和误检率,对视觉检测常用的光源类型进行了对比试验,在工业环境下采用不同光源获取图像并使用不同的图像增强算法进行优化处理,通过像素点检测的方式检测轴承端面块状瑕疵,以工厂的检测标准进行应用验证。结果表明:同轴光源作为视觉光源时所采集图像在各种图像增强算法处理下的检测效果均好于其他光源;自适应直方图均衡化对轴承端面瑕疵的总体检测效果较好,Gamma变换则对降低漏检率有较好作用。

中华民族视觉形象的文化叙事及实践——基于文化形象学的论析

文本基于多维度理论系统梳理中华民族视觉形象的文化意蕴、内涵质态与构建策略,为铸牢中华民族共同体意识提供理论基础。一是运用文化符号学理论解析中华民族视觉形象的意涵及其历史演变,探赜“和合共生,合谐共美”价值理想承载的多元一体文化格局,通过提炼核心符号,揭示视觉形象塑造在铸牢中华民族共同体意识中的重要作用。二是采用历史唯物主义方法论考察中华民族视觉形象在不同历史时期的构建与传播路径,通过文化形象考古学和文献学剖析视觉形象文化功能转变与价值重塑过程,探讨其在凝聚民族力量、强化国家认同中的重要意义。三是引入文化哲学、文化心理学视角分析视觉形象在增强社会凝聚力和心理认同中的内在机制,探究视觉符号通过激活集体记忆和情感共鸣、唤起民族自豪感和共同体意识成为社会整合的重要媒介。四是基于文化形象学视角提出构建中华民族视觉形象的策略:从中华文化形象本体论和认识论出发,提炼具有代表性的符号,利用现代数智科技和新媒体创新视觉形象的表达与传播,注重文化形象多样性的辩证统一,发掘整合各民族形象文化元素的共同意识。

基于形态学的采摘系统视觉控制研究

以进一步提升采摘机器人系统的作业效率为目标,选取形态学算法作为支撑机理与参考基点,针对采摘系统的视觉控制展开设计。考虑采摘系统的模块分工与功能组成,搭建形态学图像检测与处理模型,并进行系统的整体布局与软硬件模块匹配,形成以形态学运算处理规则为主的采摘机器人控制系统。采摘作业控制试验结果表明:基于形态学的采摘系统视觉控制设计方案正确可行,在形态学运算程序的精准执行下,图像特征区别效率与目标识别准确率均得到明显改善,视觉定位时间误差相对降低了3.19%,整体系统的综合效率可达92.30%,满足智能采摘的设计要求。系统各组件运行平稳,采摘回放动作柔性可靠,可为类似智能收获装置创新优化提供一定的参考。

新闻节目视觉元素的创新应用

随着融媒体时代的到来,新闻传播的方式发生了巨大变化,传统的电视新闻节目正面临着前所未有的机遇与挑战。为提高受众关注度、提升节目传播效果,新闻报道在视觉元素的运用上可以融合多种媒体形式,并加入新技术,制作出更丰富、更多样化的内容,为新闻节目带来新的生命力。本文旨在探讨融媒体环境下,电视新闻节目视觉元素的创新应用,希望可以为新闻节目的制作及视觉创新提供有益的参考和新的探索方向。