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在合成孔径雷达(SAR)图象中,需要对其中的人工和自然目标进行识别和分类,目标的特征提取是自动目标识别系统中的关键部分.一般图象的特征会采用颜色、纹理、形状等特征量.在SAR图象中,由于存在大量的背景噪声、目标边界模糊等问题,造成以上特征量在分类时往往不能达到很好的分类效果.作者提出了一种典型目标特征提取和分类识别方法.这种方法基于SAR成像的原理,在图象灰度阈值分割后做粗搜索分别提取灰度特征,椭圆矢量特征,以及栅格特征,然后进行SAR图象典型目标的分类识别.实验表明,这种方法效果较好.
夏昕, 罗代升, 罗峰, 林宏津
doaj
在随钻过程中,如何自动、快速、客观地识别岩屑是录井过程中一个十分重要的问题.针对这个问题,对岩屑颜色进行了深入的分析研究,对不同岩性的岩屑图像提取颜色直方图,将其作为岩屑特征,最后将随机森林法应用到岩屑的识别过程中,取得了较好的识别效果.通过对某气田几口井的现场随钻,结果证明本文算法识别正确率达到90%以上,为快速自动录并提供了一条有效的途径.
陈超, 李文藻
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Improving RGB image recognition in the YOLO11n algorithm for accurate detection of tea plant diseases. [PDF]
Tao J +10 more
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个体识别技术是大熊猫保护管理和科学研究的基础。自20世纪80年代开展大熊猫生态学研究和迁地保护以来,研究人员基于痕迹、影像和音频研发了距离-咬节法、分子生物学法、面部识别法、足迹图像识别法、热成像技术和被动声学监测法等个体识别方法。为此,本文整合评述了上述各类个体识别方法的原理、工作流程、优缺点,以及未来的发展方向与适用场景,以期为大熊猫的科学保护和国家公园的管理提供参考。
周世强 +8 more
doaj
Study on Image Optimization methods for Objects Detection and Recognition by Human Eyes
图像包含了景物的很多原始信息,但人眼生理特性决定了人眼对亮度或颜色的分辨能力远不能达到常见数字图像本身具有的分辨力,使得图像中的景物信息可能无法被人眼完全感知到。图像增强通过改变图像灰度值或颜色值,使更多景物信息被人眼感知到,图像优化是图像增强方法中的一类,它的特点是有明确的优化目标,并寻找或求解出那幅优化目标值最佳的图像。现有的图像增强方法有很多,但极少具有明确的优化目标,也没有使得到的图像在一定意义上确保面向人眼探测识别最佳。本文面向人眼探测识别,开展图像优化方法研究 ...
蔡铁峰
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[Design and implementation of a clinical trial image medical record desensitization system based on artificial intelligence technology]. [PDF]
Zhang Z, Fu Z, Jiang M, Liu W, Heng F.
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A New Method for Infrared Moving Vehicles Recognition
针对红外图像的特点,文中提出了一种识别运动车辆的新方法。首先,多尺度形态滤波器对原始图像进行滤波,消除噪声,并对梯度图像进行平滑;其后用改进的分水岭算法对运动车辆的红外图像进行分割并对分割的结果进行区域融合;最后提出了一种基于模板匹配的方法对融合后的图像进行识别。实验证明 ...
丛杨, 肖阳辉
core
[Multi-modal tumor boundary clustering recognition based on artificial intelligence virtual cells and near-infrared surgical field]. [PDF]
Li W, Wang T, Yang X, Zhou F.
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Automatic Wheel Identify and Classify Based on Computer Vision
随着全球汽车产量的逐年提高,相应地轮毂市场需求也在迅猛增长,国内80%的汽车轮毂是由铸造而成,铸造而成的轮毂需要进行精加工,而由混流生产线生产的轮毂在再加工时若对其类型进行正确划分将提高生产效率。以往的类型识别是依靠人工识别,工人劳动负荷较大,产生的视觉疲劳和轮毂生产线的速度等多方面原因致使误判情况时常发生,因此,轮毂企业急需一种自动的轮毂识别分类系统来提高生产效率。计算机视觉是利用计算机对景物的图像进行识别,以实现对人视觉功能的扩展的一门高新技术。利用这一技术可以解决许多工业图像识别和检测环节的问题 ...
杨飞
core
[Construction of a Multi-Factor Quantitative Scoring Model for Chromosome Karyotype Analysis]. [PDF]
Lai Y, Su Q, Wang H, Wu W, He G, Li T.
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