深度学习的人体图像半自动标注系统

针对目前数据标注过于依赖硬件、手动数据标注效率低下的问题,提出了基于深度学习的人体图像半自动标注系统.系统通过对算法进行改进,增加人体关键点个数进行特征提取和加入运动信息的约束,提高了视频分阶段标注的准确率.使用真实数据集仿真实验证明了通过深度学习算法进行数据标注的可行性,并且使用半自动标注的速度快、准确率高.     

基于改进MobileNet v2的垃圾图像分类算法

针对现有的垃圾图像分类模型实时性能差和分类精度低的问题,提出基于改进MobileNet v2的垃圾图像分类方法,构建以MobileNet v2为核心的轻量级特征提取网络. 通过调整宽度因子降低模型的参数量;在模型中嵌入通道和空间注意力模块,增强网络对特征的细化能力;设计多尺度特征融合结构,增强网络对尺度的适应性;利用迁移学习的方式优化模型参数,进一步提高模型精度. 实验结果表明,算法在自建数据集上的平均准确率为94.6%,分别高于MobileNet v2、VGG16、GoogleNet、ResNet50、ResNet101模型2.0%、3.4%、3.2%、2.3%、1.2%;所提算法在2种公共图像分类数据集CIFAR-100和tiny-ImageNet中均取得不错表现;模型参数量仅为0.83 M,体积约为基础模型的2/5,在边缘设备JETSON TX2上的单次推理耗时68 ms,实现了推理速度和预测准确率的提升.     

基于机器视觉的加工刀具磨损监测方法

为了对加工过程中刀具的磨损状态进行监测,针对麻花钻的磨损形式,提出基于机器视觉的加工刀具磨损监测方法. 根据磨损刀具图像的灰度分布特点,提出基于积分图加速和Turky bi-weight核函数的非局部均值去噪方法;采用单、双阈值大津法获取磨损区域的灰度区间,实现对图像的自适应对比度增强;提出基于形态学重构方法的磨损区域局部极值点提取方法,有效完成对磨损区域的检测和边界提取. 该刀具磨损检测方法成功应用于麻花钻头磨损状态的监测过程,实验结果表明,相较于目前已有的机器视觉监测方法,所提出的方法具有更高的检测精度和效率,准确地提取磨损轮廓,从而有效实现对刀具磨损状态的监测和自动化监控加工过程,达到降低人工成本和产品不合格率的目的.     

面向对象轮廓约束GGVF Snake的建筑物边界优化方法

分析高分辨率遥感影像中建筑物的特征和常用方法提取建筑物存在边界漏检误检导致的边界不规则等问题,提出面向对象轮廓约束广义梯度矢量流（GGVF）Snake模型的建筑物边界优化方法. 在利用分类法获取建筑物轮廓的初始结果基础上,自动提取每个建筑物轮廓线作为GGVF Snake的初始轮廓线,获取各轮廓外接矩形进行对象裁剪,提取每个建筑物的子图对象. 对每个子图对象进行Canny边缘检测,结合Hough变换提取直线特征,输入到广义梯度矢量流模型的迭代求解中快速最小化能量函数,实现对象级建筑物轮廓的精确优化. 实验结果表明,利用提出的方法能够自动获取初始建筑物的轮廓信息,提高优化的自动化程度;基于对象级的边缘检测与直线特征的加入,有助于GGVF Snake快速拟合,准确地平滑建筑物边缘且准确度高. 相对于其他对比方法,本文方法的轮廓优化总体精度和综合值均有提升,可以作为有效提升分类原理获取的建筑物轮廓的优化后处理手段,提高了建筑物提取的精度.     

图像中的文本定位技术研究综述

介绍了图像中文本定位技术的研究现状,依据定位所利用的特征进行分类,分析了其中几种典型算法,并对文本定位算法的性能评价标准进行了深入讨论。     

一种新颖的低层视觉特征到高层语义的映射方法*

通过在低层视觉特征上提取图像的局部颜色和纹理特征,再利用模糊神经网络建立低层视觉特征和高层语义特征之间的映射,实现了图像属性信息的有效传递和可靠检索.最后,为了提高检索效率,把相关反馈引进到图像检索系统中.实验证明,该方法取得了较好的检索查全率和准确率.     

一种新的基于梯度方向直方图的图像配准方法*

构建了一种新的局部梯度方向直方图,同时定义了特征点的主方向,从而提出了一种具有旋转不变性的图像配准算法.首先采用高斯加权求模技术对特征点邻域内的像素的梯度作直方图统计,确定出具有旋转不变性和抗噪性的特征点主方向;然后用主方向作角度直方图统计,确定待配准图像之间的旋转角度.根据得到的特征点信息及旋转角度定义了特征点对互信息匹配准则,这样使得新配准算法对于图像间旋转角度的范围没有限制,获得了良好的配准效果.     

粗糙集理论及其在图像处理中的应用*

首先描述了粗糙集理论的基本概念,包括粗糙集知识表示方法和粗糙集约简理论;叙述了粗糙集理论及其与其他非线性理论相结合在图像处理中的应用情况;最后指出了粗糙集理论应用于图像处理的基本思路,并指出将粗糙集理论与其他非线性理论相结合应用于图像处理,将会产生更加有效的结果.     

一种高动态范围图像可视化算法*

提出的自适应HDR图像可视化算法中,输入图像被分解为基本层和细节层.该算法将整体明暗效果的显示看做整体问题,对表示亮度的基本层采用基于整体统计信息的直方图调整算法处理;可视细节信息的保持作为局部问题,算法采用自适应细节增强算法处理细节层.通过定义映射图对细节增强后的图像进行最终映射,将两方面结合起来得到最终结果.实验结果表明,该算法能对HDR图像进行较高视觉质量的显示.     

基于生物启发计算的警用流动人口分析系统

目前对流动人口的管理仅停留在数据查询比对和简单统计上,缺少对数据的深层次分析,难以对决策指挥提供支持。针对流动人口的分析问题,提出了构建一个基于生物启发计算的智能分析系统,用于发现流动人口中各类人员的流动模式以及流动人口的趋势性问题,找出异常的流动信息和模式。该系统综合运用了前沿的生物启发计算技术——基于多层染色体基因表达式编程算法、重叠基因表达进化算法、基于概念相似度神经网络分类模型和层次距离计算的聚类算法搭建了一个警用流动人口的分析平台。同时根据实际需求,提出了一种新的基于智能分析结果的分级报警模型。实验表明系统具有较高的性能和实用性。