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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2022 岩石薄片矿物识别是岩石学研究工作的基础，亦是进一步认识岩石种类、成因机理、物质运移和演化历史的基础。传统的矿物识别主要依靠光学显微镜进行人工鉴定，经济成本和时间成本较高、效率较低，且受制于专家个人经验与主观判断。随着深度学习技术的发展，计算机能从图像中自动提取更准确的语义信息，从而为岩石薄片图像的智能分析提供有效途径。提出了一种基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法，利用深度卷积神经网络自动提取岩石薄片图像中不同矿物的有效特征，并对其进行语义分割与识别 ...
XUShengjia(徐圣嘉) +3 more
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Research and Development of Automatic Detection Instrument for Stored Grain Fungi [PDF]
, 2021 Fungus is one of the primary factors endangering the safety of grain storage.The rapid detection of fungi on stored grain in early stage is an effective measure to prevent and control the fungal multiplication and ensure food security.In 2018,an industry
QI Zhi-hui +3 more
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Research on image recognition of cracked eggs based on convolutional neural network model [PDF]
, 2023 Objective: In order to improve the accuracy and operating efficiency of the egg crack detection method based on computer vision. Methods: Used poultry egg simulation impact equipment to obtain cracked eggs, and collected images of cracked eggs and intact
LI Shu, SUN Ke, TANG Mengdi, TONG Siyuan
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Gaoya dianqi, 2022 采用图像识别的方法进行隔离开关分合闸状态识别已有了部分工程应用，图像识别算法多是按照一幅图像识别一相触头配置的，工程中摄像头配置数量较多，且识别算法容易受周围环境影响。文中提出了一种基于轮廓匹配度的隔离开关三相分合闸状态同步识别算法，通过差分算法与OTSU二值化算法相结合的方法从一幅图像同步提取一组隔离开关的三相触头轮廓，计算轮廓匹配度，实现三相触头分合闸状态的同步定量识别。通过一组敞开式隔离开关三相标准的合闸过程视频对轮廓匹配度算法进行了验证，确定可以通过该算法能够实现三相触头分合闸状态的定量同步识别。
宋亚凯 +5 more
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Gaoya dianqi, 2021 针对变电站中开关状态图像识别易发生误判的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)图像融合的变电站开关图像识别方法。该方法采用可见光和红外光双摄像模式,得到开关可见光图像和红外图像,根据两者的特点与互补特性,采用基于NSST的图像融合算法对可见光图像和红外图像进行融合,生成含有两种开关图像丰富细节信息和特征量的融合图像,采用改进加速稳健特征(SURF)算法对融合图像进行目标特征量提取和匹配,再采用基于混沌布谷鸟(CCS)算法的多阈值图像分割技术进行处理 ...
周凯 +6 more
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Recognition of PQ stego images based on identifiable statistical feature [PDF]
, 2015 A PQ (perturbed quantization) stego images recognition algorithm is proposed based on identifiable statistical feature. According to the specific changing ways of PQ steganography to image data, the proposed algorithm extracts the identifiable ...
Fen-lin LIU +3 more
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Dianci bileiqi, 2023 低温环境易造成绝缘子运行故障且低温风雪给人工运维带来巨大困难，图像识别正在成为低温环境绝缘子监测关键辅助手段，但低温环境对绝缘子视频图像识别影响研究缺乏。笔者以低温风雪环境支柱绝缘子为研究对象，分析了低温风雪环境对绝缘子图像识别的影响因素，主要包括：1)低温风雪环境是典型高椒盐噪声，需要对支柱绝缘子图像进行滤波降噪，提升图像质量；2)应充分采用考虑保留支柱绝缘子细节的滤波算法来进行图像识别分析；3)视频传感器建议选择CMOS传感器的低温系列，配套低温电池并配备低温环境除雾设备 ...
周文 +5 more
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智能科学与技术学报, 2021 面部表情识别是一种直接、有效的情绪识别模式。机器学习可以对图像表情进行形式化表征，但由于缺乏大脑的认知表征能力，在小样本数据集或复杂表情（伪装）数据集上的识别性能并不理想。针对此问题，将机器人工智能的形式化表征与人脑通用智能的情感认知能力结合，提出一种基于脑机协同智能的情绪识别方法。首先，从脑电图信号中提取脑电情感特征，以获取大脑对情绪的认知表征。其次，从情感图像中提取图像的视觉特征，以获取机器对情绪的形式化表征。为了增强机器模型的泛化能力，在特征学习中引入样本间的迁移适配 ...
刘栋军 +4 more
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Dianci bileiqi, 2022 传统方法在进行±1 100 kV输电线路复合绝缘子缺陷多源特征及模式识别时，去噪效果不佳，无法提取准确的缺陷特征，模式识别用时较长。为此，提出一种新的方法解决以上问题。对输电线路复合绝缘子图像进行均衡化处理，实现图像增强；采用均值滤波方法实现图像去噪，并在二维熵的基础上完成图像分割。提取直线特征、斑点特征和分块统计特征构建复合绝缘子缺陷的特征集，应用BPSO算法融合直线特征、斑点特征与分块统计特征，获得复合绝缘子缺陷特征，构建输电线路复合绝缘子缺陷模式识别模型，实现复合绝缘子缺陷特征及模式的识别 ...
王建, 舒胜文, 金铭, 李勇杰
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智能科学与技术学报, 2021 针对视网膜疾病种类繁多、病灶位置不固定等特点，提出一种基于深度卷积集成网络的视网膜多种疾病筛查和识别方法。首先，根据视网膜眼底图像裁剪掉两侧黑色边框，并去除图像中的噪声，以降低对眼底图像的干扰，提高图像的清晰度；之后，通过对处理完成的视网膜眼底图像使用裁剪、旋转等数据增强方法来扩增数据集；再建立基于深度卷积神经网络的模型进行特征提取，并在网络模型微调后完成视网膜疾病筛查和识别任务，最终将多个模型的结果进行集成。实验结果表明，该方法针对视网膜疾病的筛查和识别的问题取得了较好的效果 ...
王禾扬, 杨启鸣, 朱旗
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