基于SOLOv2-RS的人工假体视觉避障研究

面向人工假体视觉条件下的避障问题,提出改进的实例分割模型SOLOv2-RS,为植入者在低分辨率人工视觉中更准确地感知导航任务的相关实例对象提供基础。根据视觉注意力机制,采取视野中心距离和目标尺度作为各实例重要性计算准则,以得到的重要性分数作为对需规避障碍物进行分级表达的依据;同时,采用边缘信息提示盲道,并对其进行形态学膨胀处理以避免光幻视有限导致的边缘信息缺失。人工假体视觉仿真结果表明本研究提出的人工假体视觉分级优化处理策略能有效实现盲道和障碍物的优化表达,为植入者更高效地完成室外避障任务提供便利,为人工假体视觉设备图像处理研究提供良好思路。

人工智能技术在骨肌系统影像学方面的应用

骨肌系统疾病种类繁多,影像学检查是疾病诊断的首要手段。合理选择图像后处理方法,可为疾病的诊断、手术治疗以及预后等提供可靠的评估依据。人工智能技术作为计算机科学发展的新阶段,能够高效、精准地对影像学图像进行预处理和分析,辅助医师诊断和治疗工作,将为骨肌系统影像学领域的发展带来新的机遇。该文就人工智能在骨肌系统疾病的影像诊断方面的应用现状和挑战展开综述,以期为开展相关研究的学者提供一定的参考。

广西卫星遥感智能服务关键技术与应用

现今各行业对卫星遥感影像的需求日益增加,而遥感影像更新频率、数据处理速度制约了遥感影像的推广和应用.研究海量遥感数据快速处理、高效加载调度与可视化、人工解译影像由智能识别方式替代是亟需解决的关键任务.

基于计算机视觉的智能交通场景分析

阐述车辆检测与车辆跟踪是众多交通智能应用的共有功能,分析智能交通系统原理,包括车辆检测原理、车辆跟踪原理。探讨智能交通系统的搭建,主要有环境配置、数据集训练、系统效果展示。

3D打印切片盒在骨盆肿瘤边界三维定位中的应用初探

目的·探讨基于影像后处理及3D打印技术设计的个体化病理切片盒应用于骨盆肿瘤术前磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)与三维病理图像共定位研究的可行性。方法·收集于2019年7月—2020年7月间以骨盆肿瘤收治并行半骨盆切除重建术的患者,术前及术后切除肿瘤标本行CT和MRI检查,以骨盆肿瘤的骨性结构为标志点,实现术前患者CT、MRI图像及术后肿瘤标本CT图像间的配准,设计个体化骨肿瘤病理切片盒并3D打印,指导病理大切片方向,并行苏木精-伊红染色,与术前肿瘤影像边界共定位比较。结果·5例骨盆肿瘤患者(软骨肉瘤3例、骨软骨瘤1例、浆细胞瘤1例),男4例,女1例,平均年龄(46.40±15.66)岁(26~65岁)。骨盆肿瘤累及范围Enneking分区:Ⅰ区1例、Ⅰ+Ⅱ区2例、Ⅰ+Ⅱ+Ⅲ区1例,累及股骨1例。肿瘤最大直径平均值为(13.96±2.42)cm。肿瘤标本在切片盒中贴合良好,完整获得肿瘤三维病理边界,并能与术前影像肿瘤边界共定位。平均每个切片盒重约2500 g,成本约为人民币2500元。结论·个体化3D打印病理切片盒可实现骨盆肿瘤的术前MRI边界和病理边界精确对应,获得完整术后三维病理信息,为进一步规范骨盆肿瘤诊疗和改善预后提供数据支持。

云计算技术在计算机数据处理中的应用

云计算是利用分布式的高性能计算机实现分布式数据计算和存储的一种方式。云计算可以充分利用远程计算机的优势,最大化利用网络的优势,在云端实现本地计算机无法实现和实现困难的大数据计算。基于此,结合前人的研究经验和现有的云计算技术计算模型,通过分析网络资源和云端服务器,提出了云计算技术在数据处理中的应用模型和发展策略,为广大云计算技术研究人员提供参考。

人脸识别产品网络安全国家标准应用实践

针对人脸识别系统数据滥用、数据篡改、数据泄露等安全风险,通过个人信息安全、生物特征识别信息保护相关国家标准实践,构建组织网络安全保障体系,有效提升人脸识别产品信息安全保护与合规能力。

基于云计算的大数据安全隐私保护

随着我国经济发展和科学技术的不断进步,以云计算技术为代表的先进互联网技术正在快速的进入各行各业。云计算技术给了各行各业带来巨大的变革,使得企业和个人工作效率获得提升,确保了工作的顺利性,使得企业办公不再局限于传统的时间和空间。因此云计算对于提升企业的效率有重要的作用,但是在云计算时代如何保障大数据安全隐私成为了一个难以回避的问题,本文主要研究了云数据时代的网络安全防御技术。

基于AI视频巡站的智慧车站应用设计

随着国家交通强国战略以及智慧地铁建设蓝图要求,城市轨道交通从量向质的转变中,赋予了智慧车站新的使命,愿景;智慧车站作为地铁与乘客的交互纽带,从乘客服务,安全保障,运维管理等方面都提出了新的要求和更高期望,基于AI的视频巡站技术能帮助地铁公司更好服务乘客,提升安全保障,加强设备运维和站务管理。

应急管理的数字化转型

应急管理数字化转型不仅是推动国家应急管理体系和能力现代化的战略支撑,还是保障社会经济高质量发展的强力护城河。应急管理作为国家治理体系和治理能力的重要组成部分,承担着防范化解重大安全风险、及时应对处置各类灾害事故的重要职责,是保障人民群众生命财产安全和维护社会稳定的重要基础工程。

RCEP背景下中国高铁对东盟重点国家投资环境研究

RCEP 签订和实施,进一步增强了东盟与中国的经贸与投资合作关系。而东盟地区也一直是中国高铁“走出去”的最重要的市场,泛亚铁路东盟路线与“一带一路”东盟国家基础设施建设规划高度契合,是中国高铁“走出去”开展国际产能合作的重点区域。东盟国家的历史文化不同,政治体制多样,经济发展不一,中国高铁对东盟投资存在较大的风险性,需要投资者深入了解东盟各国的投资环境,把握各国经济社会环境特征。论文分析在RCEP框架下促进中国高铁项目在东盟地区的顺利开展的重大意义,剖析RCEP视角东盟作为高铁投资的重点区域,重要的发展机遇和潜在风险,提出加强统筹规划和宏观引领,有效防范项目投资风险,构建利益共享机制和创新合作模式等对策建议。

换装行人重识别研究进展

行人重识别旨在建立目标行人在多个无交叉覆盖监控区域间的身份联系,在智慧城市、司法侦查和监控安全等领域具有重要应用价值。传统行人重识别方法针对短时间跨度场景,依赖行人外观特征的稳定不变性,旨在克服光照差异、视角变化和物体遮挡等挑战。与之不同,换装行人重识别针对长时间跨度场景,除受限于上述挑战还面临换装带来的外观变化问题,是近几年的一个研究难点和热点。围绕换装行人重识别,本文从数据集和解决方法两个方面综述国内外研究进展,探讨面临的挑战和难点。首先,梳理并比较了当前针对换装行人重识别的数据集,从采集方式、行人及样本数量等方面分析其挑战性和面临的局限性。然后,在简单回顾换装行人重识别发展历史的基础上,将其归纳为基于非视觉传感器的方法和基于视觉相机的方法两类。针对基于非视觉传感器的方法,介绍了深度传感器、射频信号等在换装行人重识别中的应用。针对基于视觉相机的方法,详细阐述了基于显式特征设计与提取的方法、基于特征解耦的方法和基于隐式数据驱动自适应学习的方法。在此基础上,探讨了当前换装行人重识别面临的问题并展望未来的发展趋势,旨在为相关研究提供参考。