基于深度学习的电线杆检测方法

针对复杂检测环境下的电线杆检测问题,将电线杆检测转化为图像中的目标检测,并将基于深度学习的目标检测算法应用于电线杆检测。通过构建电线杆图像数据集,进行大量实验,验证了检测系统的有效性。该检测系统是一个端到端检测系统,只需输入图像或视频帧,即能快速准确地定位图像或视频帧中电线杆的位置,并做出类别预测,其中:电线杆定位准确率高达98.77%,相同条件下检测效率高于现有实时目标检测系统,可保证电线杆定位准确。     

可视加密在图书版权保护与增值服务方面的应用研究

可视加密的基本思想是把密文信息分解成为多个部分,这些部分被称为可视密码的共享信息。自从可视加密算法出现,就被运用到各种领域,从而使可视加密的方法得到完善。给出一种基于网点位置的二进制相位调制(2PSK)和光栅的光学特性相结合的信息植入方法,来实现可视加密。其利用一个和载体图像相同频率的光栅片叠加产生莫尔条纹,该方法能够通过莫尔现象的性质和印刷加网技术的特性来实现信息的解码。由于利用可视加密的信息隐藏和显现,可减少对设备的依赖性并降低防伪成本。在图书版权保护方面,采用这种方法能有效的解决盗版侵权问题,同时也给图书提供了增值性服务,获得相应的图书增值效果。