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基于互信息配准消除冗余背景的模型加速方法
本发明提出了基于互信息配准消除冗余背景的模型加速方法,在采集设备固定的基础上,生产环境光线多样性下,采集工业场景下目标检测任务的数据集；选取批量数据集,在现场确定摄像头位置后,选取一张图像为参照,其中,以下均称为参照图,将数据集中样本与参照图进行互信息图像配准；互信息图像配准时,将参照图和某个样本图转换为灰度图像,构建两个灰度图像的二维向量；参照图和样本图为刚性配准,使用直方图估计法计算两个灰度图像二维向量的联合概率密度,以确定并跳过冗余背景进行推理计算。本发明提高卷积神经网络的计算效率,满足工业生产线目标检测的实时性。
基于超声图像确定胎儿颈后透明层厚度的方法及相关装置
本申请公开了一种基于超声图像确定胎儿颈后透明层厚度的方法及相关装置。用于计算胎儿颈后透明层的厚度。本申请实施例中,从胎儿超声图像中获取包含颈后透明层区域的图像块；对图像块进行轮廓提取并识别出上透明带的轮廓线和下透明带的轮廓线；将上透明带的轮廓线和下透明带的轮廓线之间的最大间距作为颈后透明层区域的厚度。
磁轴承转子位置检测方法、装置、介质、控制器及系统
本发明提供一种磁悬浮轴承转子位置检测方法、装置、存储介质、控制器及磁悬浮轴承系统,在所述磁悬浮轴承系统中布置有微型摄像装置,所述方法,包括：通过所述微型摄像装置对所述磁悬浮轴承的转子进行图像采集,得到目标区域的转子图像；将采集得到的目标区域的转子图像与所述目标区域的转子标准悬浮位置图像进行比对,以确定所述转子的位置信息。本发明提供的方案能够减小磁悬浮轴承结构复杂度,可对转子的位置实现精准测量。
一种图像分析方法、装置、设备和介质
本发明实施例公开了一种图像分析方法、装置、设备和介质,其中,方法包括：将感兴趣区域图像数据输入至当前最优第一图像分割模型,得到第一分割图像,当前最优第一图像分割模型是对预设第一图像分割模型进行优化得到的模型；当第一分割图像满足第一预设分割标准时,将第一分割图像输入至当前最优第二图像分割模型,得到第二分割图像,当前最优第二图像分割模型是根据历次第一分割图像分析过程中获取的图像样本,对预设第二图像分割模型进行优化得到的模型；当第二分割图像满足第二预设分割标准时,将第二分割图像作为目标图像分析结果进行输出。本发明实施例的技术方案实现了自动优化血管图像分析模型,提高血管的管腔管壁分割的准确性。
数据分析方法、装置、计算机设备以及可读存储介质
本发明公开了一种数据分析方法、装置、计算机设备以及可读存储介质,数据分析方法包括：分别获取感兴趣区域的一种或多种分子探针在多个时间点的正电子发射计算机断层显像数据；针对各分子探针调用相应的计算工作流；通过相应的计算工作流分别对每个正电子发射计算机断层显像数据进行计算；基于各正电子发射计算机断层显像数据的计算结果确定感兴趣区域的分析结果。上述方法可以同步获取多探针或多时间点下的正电子发射计算机断层显像数据,并针对不同分子探针或不同时间点的数据进行相应工作流的计算,得到多探针或多时间点下正电子发射计算机断层显像数据的分析结果,可以有效提高分析效率,便于用户根据分析结果进行判断,改善用户使用体验。
一种镜头油污的检测方法、装置及设备
本发明公开了一种镜头油污的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测图像,所述待检测图像为相机的待检测镜头在光源照射下所拍摄的图像；确定所述待检测图像中的光源区域和眩光线条；根据所述光源区域和所述眩光线条的位置,确定所述待检测镜头的油污位置。通过本发明的技术方案,能够检测出镜头上是否存在油污,并精确检测出镜头上的油污位置,从而及时对镜头上的油污进行精准清理,避免镜头油污导致相机所采集图像不准确。
一种粗骨料粒形级配分析方法、装置及系统
本申请涉及一种粗骨料粒形级配分析方法、装置及系统,涉及混凝土生产设备的领域,该方法包括：获取待测粗骨料的第一图像,第一图像包括待测粗骨料中各颗骨料分别对应的二维投影信息；基于第一图像,确定待测粗骨料中是否存在骨料堆叠,并在待测粗骨料中存在骨料堆叠时,确定骨料堆叠区域。本申请达到了及时检测到待测粗骨料中是否存在骨料堆叠的现象,从而可以提高最终待测粗骨料级配分析结果的准确度。
一种在线骨料粒径监测方法、装置及介质
本申请涉及一种在线骨料粒径监测方法、装置及介质,涉及骨料检测的领域,其包括采集传送带上骨料对应的图像信息,对图像信息进行二值化处理,得到二值化图像信息,基于二值化图像信息确定各个骨料分别对应的图像区域信息,对各个骨料分别对应的图像区域信息进行分析,基于分析结果确定传送带上的各个骨料对应的品质信息。本申请具有提高骨料粒径监测的效率的效果。
基于单目相机的可通行区域检测方法、装置及存储介质
本发明公开了一种基于单目相机的可通行区域检测方法、装置及存储介质；该方法利用单目SLAM特征点法计算得到三维特征点集,在相机视野范围内使用障碍物距离求解器计算当前位置与邻近特征点集的最小距离,将得到的最近障碍物距离放入代价求解器中计算得到对应代价值,最后视觉代价地图经过重投影变换获得可通行方向；同时为了解决单目SLAM中的尺度不一致问题,对相机高度和旋转平面进行了一定约束,计算得到尺度因子,通过该尺度因子对可通行区域的尺度进行更正；本发明实施例仅需要低成本的单目相机便可实现可通行区域的检测任务,可方便地移植到轻量级的移动设备。本发明可广泛应用于图像处理技术领域。
一种基于深度学习的路面裂缝检测与分割方法
为了解决现有裂缝识别算法中准确率不高、检测与分割任务不能同时进行等问题,本发明提出了一种基于深度学习的路面裂缝检测与分割方法,首先,建立本方法的裂缝图像数据集并进行标注,然后,设计了一种改进的C-Mask RCNN多阈值检测模型,通过结合级联不同IoU阈值的检测器来提高候选框质量,实现高阈值检测下的裂缝精准定位；最后,对改进后的模型进行一系列的优化参数和实验对比。实验结果表明,C-Mask RCNN模型检测部分的平均准确率达到95.4％,分割部分的平均准确率达到93.5％,识别效果较好。

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