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一种金刚砂颗粒检测及计数方法及系统
本发明公开了一种金刚砂颗粒检测及计数方法及系统,方法包括：获取训练图片；对训练图片进行人工标注,标记训练图片中的金刚砂颗粒为单个或团聚；建立检测和计数网络模型；利用人工标记后的训练图片对检测和计数网络模型进行训练,获得训练好的检测和计数网络模型；获取待检测和计数的金刚砂线图片；使用训练好的检测和计数网络模型确定待检测和计数的金刚砂线图片中金刚砂颗粒的类别为单个或团聚,并对每个类别中的金刚砂颗粒进行计数。本发明的方法及系统,能够实时检测金刚砂颗粒是单个或是团聚,并分别显示各个类别中金刚砂颗粒的数目,进而判断出金刚砂线质量的好坏。
全生育期番茄3D表型动态获取和分析方法及系统
本发明公开了一种全生育期番茄3D表型动态获取和分析方法及系统。该方法包括：基于环境监测获得环境差异分布图并确定目标单株；基于图像采集获得全生育期的多视角图像序列；基于三维重建获得局部场景点云；通过点云预处理和手动分割获得完整点云和裂片点云；通过基于邻接关系的点搜索进行器官分割,实现各节间和各叶片的提取；在器官分割的基础上进行表型参数的自动化提取计算；针对同一单株不同时期的点云,利用真实的拓扑结构实现表型参数配准；基于环境差异和表型配准结果进行数据分析。本发明将环境差异与全生育期番茄3D表型相结合,在算法方面无需设置阈值或者人工标注,可适应不同时期的番茄表型参数提取与配准。
一种自动检测六龄牙龋齿的检测装置
本发明公开了一种自动检测六龄牙龋齿的检测装置,包括：拍摄设备、网络云服务器,被配置成执行以下步骤：将儿童口腔区域图像输入到深度残差网络进行特征提取获取图像的特征图,并对特征图进行基于特征金字塔网络的特征增强处理；根据增强后的特征图的不同尺度选取对应的锚点框生成六龄牙候选框；将六龄牙候选框输入区域回归子网络获取六龄牙候选框到真实目标的坐标偏移量并根据坐标偏移量得到六龄牙区域的坐标数据；将六龄牙候选框输入区域分类子网络获取六龄牙的预测类别；最后将六龄牙区域的坐标数据以及预测类别进行合并输出,以提供诊断图像。本发明检测装置能够有效地进行儿童六龄牙龋齿智能检测和分类,提高儿童窝沟龋的诊断精度和效率。
基于人工智能的垃圾储存池处理进度检测方法及系统
本发明涉及人工智能技术领域,具体涉及基于人工智能的垃圾储存池处理进度检测方法及系统。该方法包括：采集垃圾储存池的内部图像和垃圾储存池的出风口的热成像图像；根据热成像图像获得出风口的气体特征；获取内部图像的垃圾区域的灰度图像,对灰度图像进行复杂度分析,获得垃圾的复杂度；通过复杂度结合气体特征对垃圾进行发酵度分析,获得垃圾的发酵程度；获取垃圾湿度、搅拌初始时刻和搅拌结束时刻；根据搅拌初始时刻到搅拌结束时刻的发酵程度变化量、垃圾湿度变化量判断垃圾处理进度。本发明实施例能够确定准确判断垃圾处理的进度,获取垃圾储存池处理的最优时刻,使垃圾更易燃烧,提高发电效率,降低成本。
PCB探针定位方法、装置、图形处理器及存储介质
本方案涉及一种PCB探针定位方法、装置、图形处理器及存储介质。所述方法包括：通过构建好的相机模型采集PCB电路板的初始图像；获取所述PCB电路板的成像参数,并根据所述成像参数矫正所述初始图像,得到目标图像；选取所述PCB电路板上的至少两个特征区域作为眼点,获取眼点图像；根据所述眼点图像、所述目标图像计算偏差值,将所述偏差值输入着色器处理,并根据所述偏差值进行PCB探针定位。基于现有的PCB电路板采集初始图像,并获取成像参数从而对初始图像进行矫正,便于实现PCB探针的精准定位；通过将偏差值输入着色器处理,可以提升处理速度提升探针测试效率。
一种基于空谱特征联合约束的高光谱异常检测方法
本发明涉及一种基于空谱特征联合约束的高光谱异常检测方法。传统的低秩表示模型中一致采用矩阵的核范数,即矩阵奇异值之和近似矩阵的秩,本发明提出以矩阵的S-(1/2)范数近似矩阵的秩,即奇异值开根号之和,相对于核范数能够以更高的精度逼近矩阵的秩；传统的高光谱异常检测算法并未考虑噪声的影响,仅对背景和异常进行建模,本发明针对这一问题,在目标函数中对噪声建模,考虑了噪声对高光谱图像异常检测的影响,提高了异常检测的精度；已有的高光谱异常检测算法中绝大部分仅考虑了光谱特征,忽视了对高光谱图像空间特征的利用和对空间域信息的约束,本发明针对这一特性,对空间维度和光谱维度施加全变分正则化约束,实现了对高光谱图像空间特征的利用。
一种基于MultiResUnet的寻常疣新型辅助诊断治疗方法
本发明设计一种基于MultiResUnet的寻常疣新型辅助诊断治疗方法,主要用于解决部分寻常疣形状较小不太明显以及因其传染性而导致的个数不定,医生单用肉眼判断冷冻治疗位置时有难度且耗时,并且当接诊病人量较大时,医生因疲惫而对寻常疣冷冻位置判断失误从而伤害到其余不相关皮肤组织,对病人造成不必要伤害的问题。为了达到该目的,所采用的处理方法是使用特定区域(相对较平直的区域,例如手心、手背、脚底等)的寻常疣图片数据集对MultiResUnet网络进行大量训练,经过微调超参数等最终得到一个损失函数收敛、精度最高、MIoU值最大的分割模型,输入特定区域的寻常疣图片到网络中,能分割出寻常疣底部位于皮肤表面的大致区域。
基于图像特征信息的精密工件台倾角检测方法
本发明公开了一种基于图像特征信息的精密工件台倾角检测方法,预先将标定物放置于处于水平状态下的精密工作台上并进行图像采集得到标准图,然后在精密工作台需要进行倾角检测时,将标定物放置于精密工作台上并进行图像采集得到当前的采样图,分别对标准图和采样图进行特征点提取与匹配,获取特征点对集合,从标准图和采样图的特征点对集合中选取三对特征点对,按照所设计的倾角计算方法计算得到精密工作台的倾角。本发明利用获取的图像信息完成了非接触式的精密工作台倾角检测,可以有效节约结构硬件成本,并提出了新的倾角计算方法,提高了精密工作台倾角检测的准确度。
一种基于随机生成筛选的拟合方法及其应用
本发明公开了一种基于随机生成筛选的拟合方法及其应用,包括以下步骤：通过摄像机对待测量件进行影像拍摄；对该区域的多个像素点标记为P-1-P-n；将像素点距离直线L-2的间距距离相加得到线段总长度为X-2,直至将像素点全部拟合,并计算出所有像素点距离直线L-m的间距距离相加得到线段总长度为X-m；随后按照长度大小将X-1～X-m进行从小到大选取排序,并选取X-1～X-m中长度排序靠前的区间Z；在选定的区间Z中推断出在该区间内形成线段总长度X的所有像素点P；确定的所有像素点P进行线性拟合方法重新拟合成一条直线。本发明采用的线性拟合方法,可以极大提高拟合线的精准度,同时根据需要,在三维空间状态下,采用三维空间的线性拟合方式也可以实现三维曲线拟合。
一种基于深度学习的风景道景观评价方法
本发明公开了一种基于深度学习的风景道景观评价方法,包括以下步骤：a.景观均质取样,采用风景道景观取样车,在车顶设置前、后、左、右四个取样摄像头,四个摄像头固定景观取样间隔时间,每隔固定的时间拍摄固定张数的风景道景观取样照片作为景观取样结果；b.深度学习,借助深度学习模型,在评价前期通过大量的不同时段、不同季节、不同特征路段的风景道景观取样照片,由深度学习模型进行景观特征提取,由人工对不同的景观特征赋予不同的权重,深度学习模型根据打分结果进行加权求和；c.景观取样输入、自动评价、结果输出。本发明提高了风景道景观质量评价效率；提高了评价精度；保证了景观采样的均质性。

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