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医学文本图像字符识别校正技术研究与应用

医学信息学杂志 2018年第6期39卷 56-60页

作者：李琴杨斌郇宝贵江俊龙青岛百洋智能科技股份有限公司青岛266042

针对医学文本图像字符识别的后处理技术进行研究,通过建立医学常用专业词库,基于中文汉字图像的Hog特征和相关系数计算字符之间的文字相似度,从而对识别后的文本进行拼写检查校正,提高字符识别准确率。

关键词：医学词库 Hog特征字符识别校正

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基于图像识别的路侧停车位数目检测方法研究

智能计算机与应用 2021年第4期11卷 82-87页

作者：陈文应捷杨海马何施晶上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 上海领旌信息科技有限公司上海201306

为了解决路侧停车位数目检测问题,本文采用基于图像识别的方法,将复杂的动态视频信息转化为简单的静态图像信息。首先,采用中值滤波、伽马变换和形态学处理等方法对感兴趣区域进行图像预处理;接着采用基于PPHT与直线聚类的方法检测停车... 详细信息

为了解决路侧停车位数目检测问题,本文采用基于图像识别的方法,将复杂的动态视频信息转化为简单的静态图像信息。首先,采用中值滤波、伽马变换和形态学处理等方法对感兴趣区域进行图像预处理;接着采用基于PPHT与直线聚类的方法检测停车位标记线;其次,采用二次方递减图像拼接的方法将该路段所有停车位拼接到一幅图像上,既防止了停车位数目的错检,又简化了处理流程;最后,采用轮廓提取算法对拼接图上的停车位计数。使用4个不同路段的停车位对所提出的方法进行了定量评估,结果表明,该方法的准确率为98.53%,优于以往的方法。

关键词：图像识别 PPHT 直线聚类图像拼接轮廓提取

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水表机电转换误差的自动化测试方法

机电工程 2023年第3期40卷 468-474页

作者：陈洁琼王华强江航成何隽吴国伟浙江机电职业技术学院浙江杭州310053 杭州市萧山区质量计量监测中心浙江杭州310018 金卡智能集团股份有限公司浙江杭州310018

当前,传统的水表人工读数方式存在效率低下、数据处理繁复等问题,为此,提出了一种水表机电转换误差的自动化测试方法。首先,对智能水表组成结构进行了分析,整合了图像识别机械计数器与近红外通信读取电子计数器的机电转换的原理、机电... 详细信息

当前,传统的水表人工读数方式存在效率低下、数据处理繁复等问题,为此,提出了一种水表机电转换误差的自动化测试方法。首先,对智能水表组成结构进行了分析,整合了图像识别机械计数器与近红外通信读取电子计数器的机电转换的原理、机电转换误差装置的机械计数以及电子计数的误差测试原理;然后,设置了转换装置的组成结构,并设计了机电误差试验流程,以2级LXS-DN15无线远传水表为对象,对质量法水表检定装置进行了试验;最后,为了对上述检测方法的有效性进行验证,设置了试验,进行了具体的测试。研究结果表明:与原检测方法的检测时间相比,采用笔者所提方法的检测效率提升38%,可实现自动化测试水表机电转换误差的目标;该项可与示值误差一起测试完成,测试结果满足检定要求。该测试方法将静态法与动态法有效结合,可实现快速、高效、准确的自动化水表检定。

关键词：智能水表机械水表水表检定检测效率电子计数器近红外通信

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基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别

数据采集与处理 2023年第4期38卷 792-801页

作者：谢凤英赵丹培王可刘兆睿王煜坤张漪澜刘洁北京航空航天大学宇航学院图像处理中心北京100191 北京协和医院皮肤科北京100730 中国医学科学院北京协和医学院北京100730

早期蕈样肉芽肿(Mycosis fungoid,MF)可表现为红斑鳞屑性皮损,很难从银屑病及慢性湿疹等良性炎症性皮肤病中鉴别出来。本文提出了一种基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别方法。该方法基于皮肤镜图像和临床图像,采用ResNet18网络提... 详细信息

早期蕈样肉芽肿(Mycosis fungoid,MF)可表现为红斑鳞屑性皮损,很难从银屑病及慢性湿疹等良性炎症性皮肤病中鉴别出来。本文提出了一种基于多模态图像融合的早期蕈样肉芽肿识别方法。该方法基于皮肤镜图像和临床图像,采用ResNet18网络提取单模态图像的特征;设计跨模态的注意力模块,实现两种模态图像的特征融合;并且设计自注意力模块提取融合特征中的关键信息,改善信息冗余,从而提高蕈样肉芽肿智能识别的准确度。实验结果表明,本文所提出的智能诊断模型优于对比算法。将本文模型应用于皮肤科医生的实际临床诊断,通过实验组医生和对照组医生平均诊断准确率的变化证实了本文模型能够有效提升临床诊断水平。

关键词：皮肤镜图像临床图像多模态图像融合临床应用辅助诊断

LabVIEW和NI myRIO的工件边缘检测监视报警系统

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单片机与嵌入式系统应用 2022年第7期22卷 84-87页

作者：赵鹏禄吴洁林吴滨王成彰江苏大学机械工程学院镇江212013

针对生产流水线中要对工件进行精确定位的要求,通过综合图形化编程的LabVIEW与嵌入式NI myRIO技术,设计完成基于LabVIEW和NI myRIO的具有智能边缘识别移位报警系统。该系统实现了图像的采集、边缘检测、直线度计算、防窃报警等功能。对... 详细信息

针对生产流水线中要对工件进行精确定位的要求,通过综合图形化编程的LabVIEW与嵌入式NI myRIO技术,设计完成基于LabVIEW和NI myRIO的具有智能边缘识别移位报警系统。该系统实现了图像的采集、边缘检测、直线度计算、防窃报警等功能。对系统摄像头采集到的图像进行实时处理和分析,应用于工业加工生产中的某些环节,有助于提高生产效率,实现无人检测、远距离报警的智能化车间。

关键词：图像处理 NI myRIO LabVIEW 监控系统无人车间

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基于视觉导航的微型智能车路径识别系统研究

软件导刊 2019年第2期18卷 17-19,23页

作者：裴茂印张仁杰曾忠上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海出版印刷高等专科学校上海200093

基于视觉导航可大大提升智能车的机动性能,在工业生产特别是在无人化工作车间、仓库中能更快地提升生产效率。为提高导航的准确性和实时性,采用"图像采集和处理"同时交替识别处理方式对路径进行识别。提出一种新的融合算法实现路径的识... 详细信息

基于视觉导航可大大提升智能车的机动性能,在工业生产特别是在无人化工作车间、仓库中能更快地提升生产效率。为提高导航的准确性和实时性,采用"图像采集和处理"同时交替识别处理方式对路径进行识别。提出一种新的融合算法实现路径的识别检测,较好地满足了控制系统的灵敏性和鲁棒性需求。与红外常规导航相比,该微型智能车速更快,能在光线复杂的情况下清楚地检测出路径的边缘,识别系统表现出更好的稳定性。

关键词：智能车视觉导航图像边缘检测路径识别

基于信息化的制丝全流程智能防错系统研究与应用

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中国烟草学报 2022年第6期28卷 48-57页

作者：温静刘建明樊杰宋义张奇胡成宾王永刚赵瀚涛贾浩东山西昆明烟草有限责任公司山西示范区太原唐槐园区030032

制丝生产过程中常出现错牌混牌的风险,对企业造成巨大损失。论文设计开发了制丝全流程智能防错系统,主要利用语音技术、RFID技术、图像识别技术、PLC防错编程技术等,对物料、贮柜、贮箱、风力喂丝机等关键设备给予身份信息,通过防错系... 详细信息

制丝生产过程中常出现错牌混牌的风险,对企业造成巨大损失。论文设计开发了制丝全流程智能防错系统,主要利用语音技术、RFID技术、图像识别技术、PLC防错编程技术等,对物料、贮柜、贮箱、风力喂丝机等关键设备给予身份信息,通过防错系统完成身份信息的比对与确认,实现制丝车间系统与系统之间以及制丝车间系统内部的全流程智能防错,确保烟丝在整个生产过程中信息传递的准确性与同步性,减小报废烟、降级烟带来的经济损失。此外,还实现了不同品牌批次的快速转换,形成制丝与卷包、物流配送等业务流程信息系统的全衔接。

关键词：智能防错制丝全流程语音技术 RFID技术图像识别技术 PLC防错编程技术

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地方院校新工科电赛人才培养教学改革研究

教育教学论坛 2022年第9期 81-84页

作者：秦传波曾军英杨敏麦超云五邑大学智能制造学部广东江门529020

结合近年来广东省大学生电赛作品的出题动向、新技术需求,针对其中亟待解决的AI算法、高速信号采集、图像识别、无线组网、复杂控制和飞控等问题,在学生培养模式上,提出基于嵌入式平台的深度学习边缘计算教学培养模式,加强高速信号和图... 详细信息

结合近年来广东省大学生电赛作品的出题动向、新技术需求,针对其中亟待解决的AI算法、高速信号采集、图像识别、无线组网、复杂控制和飞控等问题,在学生培养模式上,提出基于嵌入式平台的深度学习边缘计算教学培养模式,加强高速信号和图像采集、无线通信的训练;融入“互联网+”、数据库和大数据处理;探讨电赛人才培养模式。建立一个以培养集智能硬件、无线通信技术、“互联网+”、数据库和大数据相融合的新智能硬件电赛团队,同时吸引计算机学院、数理学院的学生加入,进行跨专业、跨学院合作,将多个学科、多个专业学生的知识进行融合。

关键词：电子竞赛学科建设团队建设嵌入式系统

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基于YOLOv3深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别

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信息工程大学学报 2020年第5期21卷 526-533页

作者：柯青青李润生胡庆牛朝阳刘伟信息工程大学河南郑州450001

如何利用计算机自动、快速、准确地在遥感图像中检测目标是当前遥感信息智能化处理的热点和难点。将从深度学习出发,运用计算机视觉相关理论,研究目标检测算法应用于遥感目标判读,制作了含机场在内的十一类飞机目标数据集,并用yolo mar... 详细信息

如何利用计算机自动、快速、准确地在遥感图像中检测目标是当前遥感信息智能化处理的热点和难点。将从深度学习出发,运用计算机视觉相关理论,研究目标检测算法应用于遥感目标判读,制作了含机场在内的十一类飞机目标数据集,并用yolo mark对这些遥感图片逐一进行标注,设计了基于YOLOv3深度卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测实验系统,并利用自建数据集验证其正确性和时效性。结果表明,该系统能够较好地对高分辨力遥感图像中的飞机目标进行识别。

关键词：深度学习计算机视觉目标识别遥感图像 YOLOv3