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公开(公告)号:CN118379315A
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202410488684.8
申请日:2024-04-23
申请人: 盐城工学院 , 盐城工学院技术转移中心有限公司
摘要: 本发明提供一种基于FPGA的8方向Sobel边缘检测系统,包括:图像采集模块和FPGA平台;FPGA平台包括:灰度转换模块,用于将图像采集模块采集的图像转换成灰度图像,并提取出Y分量图像;3*3矩阵生成模块,用于基于Y分量图像,生成3*3像素矩阵;中值滤波模块,用于基于3*3像素矩阵,对Y分量图像进行中值滤波;图像分块模块,用于将中值滤波后的Y分量图像分成多个图像块;图像块直方图处理模块,用于对多个图像块进行直方图处理;阈值计算模块,用于基于直方图处理结果,计算阈值;多方向Sobel边缘检测模块,用于基于8个方向检测模板,对中值滤波后的Y分量图像进行边缘检测。本发明增加了边缘检测的准确性和可靠性,并充分发挥FPGA的并行特性。
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公开(公告)号:CN118314124A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410719782.8
申请日:2024-06-05
申请人: 陕西林科智机械设备有限公司
IPC分类号: G06T7/00 , G06T5/20 , G06T7/13 , G06T7/44 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06T7/64 , G06T7/77 , G06T7/90 , G01N21/88 , G01N21/952
摘要: 本发明涉及图像分析技术领域,具体涉及一种基于增强现实技术的减速机故障定位方法。该方法根据分析区域的边缘像素点的梯度值与位置分布,以及分析区域的形状获取分析区域为剥落区域的初始可能度,并利用分析区域内像素点的灰度差异调整初始可能度,获取疑似第一剥落区域;依据每个疑似第一剥落区域与其余剥落区域的位置分布和修正可能度获取疑似第二剥落区域;将疑似第二剥落区域划分子区域,依据子区域内像素点与其周围灰度差异,和子区域的灰度分布获取轴承灰度图像中实际剥落区域。本发明依据剥落区域的灰度分布特征、位置分布特征对初始可能度进行二次修正,提高轴承表面的剥落区域定位的准确率与稳定性。
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公开(公告)号:CN114155439B
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202111483092.X
申请日:2021-12-07
申请人: 河南鑫安利安全科技股份有限公司
IPC分类号: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06T7/13 , G06T7/44 , G06T7/45 , G06Q10/0631 , G06Q50/26
摘要: 本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及一种基于视觉感知的化工企业安全风险预警方法与系统。该方法根据模糊度特征获取模糊的烟雾图像,检测烟雾图像以得到关键帧图像和图像中的烟雾颜色的危险权重;获取烟雾区域的几何中心点,过几何中心点作多条直线,获取每条直线的等分点以构建多边形,由多边形的内角角度的差值得到烟雾的波动性指标;由几何中心点坐标的偏移得到烟雾的扩散性指标,由烟雾区域的能量特征得到能量特征差值;由危险权重、波动性指标、扩散性指标和能量特征差值构建的危险评估模型获取危险程度。通过构建烟雾区域的多边形能够快速准确的反映烟雾的动态变化特征和边缘细节变化,能够减少危险程度的预测结果,避免危险事故的发生。
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公开(公告)号:CN114739315B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202210230787.5
申请日:2022-03-09
申请人: 上海颢汉数字技术有限公司
摘要: 本申请涉及彩塑扫描速率控制方法、装置、电子设备及存储介质,涉及彩塑扫描的领域,该方法包括获取彩塑图像,对彩塑图像进行处理得到彩塑纹理图像,基于彩塑纹理图像确定测量速率,测量速率为扫描彩塑图像对应的彩塑区域的测量速率,控制输出测量速率。本申请具有得到更准确的彩塑扫描结果的效果。
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公开(公告)号:CN113295089B
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202110370458.6
申请日:2021-04-07
申请人: 深圳市异方科技有限公司
摘要: 本发明实施例公开了一种基于视觉惯性SLAM的车厢容积率测量方法,移动终端距离货物预设距离采集车厢与货物的彩色图像、深度图像以及惯性数据;系统进行初始化处理;跟踪计算得每帧图像拍摄时候移动终端的位姿以及车厢与货物的彩色图像与深度图像进行三维点云重建以获得车厢与货物的三维点云;根据三维点云获得车厢与货物的点云的体积,进而获得车厢的容积率。本发明具有快速、简便、高效、长距离、准确地得到所测量车厢与货物的点云的体积,进而获得车厢的容积率。
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公开(公告)号:CN117893612A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410295596.6
申请日:2024-03-15
申请人: 葫芦岛天力工业有限公司
摘要: 本发明涉及图像数据处理技术领域,具体涉及一种用于中厚板吊具夹取过程的视觉定位方法,该方法包括:获取中厚板图像;利用边缘检测算法及角点检测算法获取各轮廓;根据法线方向区分轮廓两侧,根据各像素点处轮廓两侧的纹理特征构建各像素点处的两侧长游程因子差异系数及轮廓两侧外切纹理对比度;进而构建各窗口的纹理对比度序列及局部纹理相似度;获取各轮廓的两侧外切纹理对比度波动系数;获取疑似边角轮廓,构建各疑似边角轮廓相对于其余各疑似边角轮廓的边角显著分数,基于此构建各疑似边角轮廓的边角轮廓显著度;根据边角轮廓显著度采用机器学习算法标记中厚板的位置。本发明可提高中厚板定位的准确性。
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公开(公告)号:CN117893462A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202310752160.0
申请日:2023-06-25
申请人: 郑州大学第一附属医院
摘要: 本发明提供了基于SwinTransformer的甲状腺癌颈部淋巴结转移识别方法及系统,包括对彩超图像进行预处理,判断每个像素点的红色通道值占整体RGB值的比例以及蓝色通道值占整体RGB值的比例;将预处理后的彩超图像分割为多个patch,并对patch编号,若patch中存在比值大于阈值的像素点,则将patch的编号放入集合中;将分割后得到的patch作为SwinTransformer的输入;当执行到SW‑MSA层时,根据窗口大小得到多个滑动距离,计算每个滑动距离对应的滑动窗口相对于没有滑动时,相同窗口编号中窗口内的patch位于集合中的数量的差值;根据滑动距离对应的差值确定SW‑MSA层使用的滑动距离;将最后一个SwinTransformerBlock的输出作为MLP的输入,MLP的输出作为识别结果。本发明不仅能识别淋巴结转移,而且有很高的准确性。
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公开(公告)号:CN116977842B
公开(公告)日:2024-04-02
申请号:CN202310959662.0
申请日:2023-07-31
申请人: 西安电子科技大学
IPC分类号: G06V20/05 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06T7/44 , G06T17/05 , G06T17/10 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要: 一种面向浅海分区环境的SAR图像水深估计方法、系统、设备及介质,方法包括:根据水下地形和分区复合地海环境,对水下地形调制的复杂地海环境几何建模;根据得到的复杂地海模型,通过基于实测水深值的SAR图像与仿真海面SAR图像相关系数对比修正,得到反演水深,构建SAR图像灰度幅值与水深值的相关关系;根据SAR图像灰度幅值与水深值的相关关系,基于多层前馈神经网络模型对SAR图像灰度幅值与对应的水深值进行训练,得到水深反演模型;系统、设备及介质,用于实现一种面向浅海分区环境的SAR图像水深估计方法;本发明普适性较高且限制条件较小,能较为高效准确的得到水深数值。
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公开(公告)号:CN117765050A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202211122496.0
申请日:2022-09-15
申请人: 丰图科技(深圳)有限公司
发明人: 伍广明
摘要: 本申请提供一种建筑物纹理图像采集方法、装置、电子设备及存储介质,涉及了图像识别技术领域,解决了目前实景三维重建结果中的侧面纹理信息缺失严重的问题,方法包括:获取包含目标建筑物的建筑物视频,从建筑物视频中检测目标建筑物,生成建筑物检测框,根据建筑物检测框,确定与目标建筑物对应区域的建筑物初始图像和建筑物初始图像中与目标建筑物对应的多个候选角点,对多个候选角点围成的多边形进行仿射变换,得到目标建筑物的建筑物纹理图像,本申请通过采集包含目标建筑物的建筑物视频,根据建筑物视频能够自动分析出目标建筑物的建筑物纹理图像,便于采集建筑物低楼层侧面纹理图像,采集成本低且时效高。
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公开(公告)号:CN116434085B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202310267566.X
申请日:2023-03-20
IPC分类号: G06V20/17 , G06V10/54 , G06V10/762 , G06T7/45 , G06T7/44 , G06T3/4053
摘要: 本发明公开了一种基于纹理特征分析的坑槽识别方法、装置、设备及介质,所述方法包括:对坑槽图像进行基于HSV的背景识别,得到背景掩膜图像;对背景掩膜图像进行超像素划分;获取超像素的四个方向的灰度共生矩阵,计算灰度共生矩阵的能量和熵,作为超像素的纹理特征,通过纹理特征进行超像素的聚类;建立标记图像,通过形态学方法,选取疑似坑槽区域,去除伪坑槽区域,实现坑槽识别。本发明解决了目前坑槽识别时存在的轮廓不够准确、定位精度不高的问题,在坑槽识别的过程中,将坑槽图像进行了基于HSV的背景识别,有效去除了复杂背景的影像,且后续应用超像素方法,保留了坑槽的准确边缘,并基于纹理特征,使得坑槽识别的准确度得到了较大提升。
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