基于深度学习的高速公路逃费车辆图像稽查技术研究

针对逃费车辆稽查过程中存在的识别效率低的问题,本文采用深度学习技术,对卡口高清摄像机抓拍的图像进行分析、识别、研判,首先基于深度学习算法提取车辆细部特征,其次设计车辆特征以图搜图的搜索技术,基于triplet loss网络进行车辆建模,并采用FLANN算法检索车辆图片库中高相似度车辆,根据车辆行驶的时间、空间、车辆、通行卡信息,快速跟踪其逃费过程的行驶轨迹,为打击偷逃费行为固定证据。     

以图搜图在公路监控中的应用模式研究

以图搜图是互联网领域兴起的一种具有颠覆性的搜索方式。在公路监控领域,存在海量的图像数据,对于通过图像搜索图像存在巨大的需求。能否将以图搜图技术引进公路监控领域、如何引进,是值得探讨研究的课题。本文提出了一些以图搜图在公路监控领域的应用模式,以及相关的问题与解决思路。     

“以图搜图”算法浅析

以图搜图,是一种全新的搜索模式,以用户提供图形图像资料为基础,检索出互联网上相关的资料图片和信息,属于搜索引擎的一种细分。搜索一直以来是伴随着互联网发展的主流应用,搜索引擎自1994年至今,历经三代发展,检索模式和技术手段日趋完善,但搜索的主要载体仍然是文字,随着大量数字图像信息在网络上的几何式增长,用户对图形图像的检索需求日益提高,一种"以图搜图"的新型搜索模式应运而生,用户可以通过一种崭新的方式探索网络。     

物品识别系统的设计与实现

由于电子商务的迅猛发展,网购越来越成为与网民生活密切相关的重要网络应用。这种传统购物方式的改变不可避免地增加了对物品的搜索量。针对以上问题,本文研究了一种基于视觉字典的物品识别系统,首先提取图像的特征点并利用K-means聚类算法建立支持动态扩充的随机视觉字典,然后进行相似性匹配,最后选取了在市场上使用最为广泛的Android作为开发平台,实现便捷高效物品识别客户端系统,利用随手拍摄的照片或是Web上浏览过的图像"以图搜图"。     

基于距离融合的多特征商标图像检索

针对二值商标图像,提出了一种利用综合距离函数将多个特征进行融合的检索方法.着重对基于形状特征(Legendre矩、Zernike矩和伪Zernike矩)、基于模糊方向特征和基于多特征融合的检索方法进行了阐述,用综合距离函数度量图像间的相似性,PVR曲线作为图像检索性能评价准则.实验结果证明,融合多特征检索方法的性能优于单特征检索,检索结果符合人眼的视觉感受.     

基于内容的航空图像检索系统分析与设计

基于内容的图像检索根据图像、图像的内容语义以及上下文联系进行查找,以图像语义特征为线索从图像数据库中检出具有相似特性的其它图像.因为图像的规模一般要大于纯粹的文本信息,因此,基于内容的图像检索在检索的速度和效率上要求更高.航空图像的检索是目标数据库应用的重要方面.对基于内容的图像检索理论进行了研究,给出了图像检索的基本原理和该检索系统的组成和初步构建.     

基于光谱特征的遥感图像检索方法研究

在遥感图像检索中,光谱特征的应用最为广泛。本文研究了基于光谱特征进行遥感图像检索的方法;并且针对目前应用越来越广泛的多光谱、高光谱遥感图像波段多的特点,提出了基于K-L变换的检索方法,并通过实验验证了本文方法的有效性。     

基于区域的图像检索算法

本论文主要针对现在日益增长的多媒体信息检索需求,以及目前国内外现有的基于区域的图像检索算法的局限性,深入地探讨了基于区域的图像检索的通用技术问题,提出了解决方案,着重于新的图像特征描述方法,相似度检测、特征提取与快速检索算法等方面的研究,构建了一个基于区域的图像检索通用模型,通过大量实验,验证了方案的合理性。     

图像时代教科书“以图育人”:机遇、挑战与应对

人类初始的图像追求、社会的图像化存在、数字技术赋能图像设计与传播,以及图像符号本身蕴含的教育功能,给图像繁盛时代的教科书“以图育人”提供了机遇。同时,教科书“以图育人”也面临图像陷阱、师生图像素养欠缺以及图像“解码”方法单一的挑战。应对策略在于:正确把握教科书图像的价值赋意,增强“以图育人”的自觉性;加强师生图像素养培育,为“以图育人”提供能力保障;采用灵活多样的图像解读方法,丰富“以图育人”效能以及利用好教科书的多维图像,拓展“以图育人”的多元路径。     

深度学习与特征参数结合的人工智能城市设计方法研究——以城市多类型建筑群落生成为例

近年来人工智能技术极速发展,如机器学习、深度学习的产生,为建筑群形态生成等复杂问题的研究提供了新的视角。本研究基于图像学习的黑箱生成与深度学习的案例特征提取,通过专家系统的规则校验对方案进行优化,提出一种深度学习与参数特征相结合的人工智能城市设计方法。同时,通过深圳、威海、大连等案例地块的深度学习实践案例,提取商业、居住等类型街区的表层特征和内在专业知识语义,进而通过计算机自动生成建筑群落方案并优化设计结果,为建筑群体形态智能生成提出新的解决思路。