基于图像的手势识别 MP3播放器的应用

在人工智能系统中,计算机视觉图像识别是一个重要的组成部分。因此基于视觉图像的手势识别研究具有非常重要的理论意义和十分广阔的应用前景。本文以STM32为处理器,主要完成图像处理和指令控制,采用摄像头捕捉手的运动轨迹,通过图像算法识别手的运动方向,图像采集后通过摄像头自带的FIFO缓存,其输出格式为RGB图像,MCU只需要调用FIFO的数据即可进行后续的图像信号处理。在手势识别研究的基础上,结合手势识别MP3播放器的应用背景,实现通过手势控制播放器的开启、调节音量和音乐切换等功能。测试结果表明,本文方法对手势识别具有较好的效果。     

基于LabVIEW与IMAQ的汽车牌照识别

提出一种虚拟仪器与机器视觉相结合的汽车牌照识别方法。在LabVIEW平台上,利用IMAQ V ision强大的图像处理功能,对CCD摄像机获得的图像进行预处理、车牌定位处理、字符分割处理、字符识别处理,最终得到通过车辆的车牌号码,实验结果表明该方法的可行性。     

BP神经网络数字识别系统的设计方法

字符识别一直是一个热点问题,而人工神经网络具有并行计算能力、容错能力、泛化能力,以及任意精度逼近未知非线性对象的特点,将人工神经网络应用在字符识别中,提高字符的识别率与识别效率就具有了可行性。论文着重介绍BP神经网络数字识别系统的设计方法和步骤,指出该系统不仅可以识别数字,而且经过BP神经网络的适当改变,可以实现英文字符、简单汉字和混合字符数据的识别。     

视觉着舰中非合作结构化特征匹配算法

视觉全自主着舰具有独立性强、系统结构简单以及测量信息丰富等优点,特别是非合作视觉着舰意义更为重大,但也对参考特征提取提出了更高的要求。为能够实现航母图像中参考定位非合作特征点的稳定、高精度匹配,本文提出一种基于线段检测子(Line segment detector,LSD)直线识别的结构性特征检测与匹配方法,实现对航母表面各种结构、标志角点的准确识别,可克服目前有向FAST与旋转BRIEF(Oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)及加速鲁棒特征(Speeded up robust feature,SURF)等图像特征无法定位指定结构特征的问题,有效提高视觉定位精度。     

一种基于图像方式的二维条码快速识别的方法

基于图像方式的PDF417二维条码识别由于识别速度的原因,应用中受到限制,本文提出一种平行边距测量法,对符号中相邻元素的相似边之间的距离的测量来判别字符的逻辑值,可以免去占用大量时间的边缘检测,从而显著提高译码速度。实验表明该方法能显著提高PDF417二维条码的识别速度。     

结合局部高清图像的遥感集群目标区域超分辨率重建

近年来,卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制,卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀,同时部分目标聚集成群难以分辨,导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像,已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率,且具备足够的细节信息用于分辨目标群,而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征,通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充,而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战,提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法,通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征,并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中,该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法,在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果,证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息,显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力,提升了遥感图像的质量和可用性。     

基于阴影信息的多视角SAR图像识别

传统的SAR图像识别技术主要基于目标的电磁散射特性,而目标阴影信息对SAR图像目标识别具有重要的作用。若能获取同一目标在多个方位角下的多幅SAR图像,可改善目标识别的性能。针对该问题,本文提出了一种基于隐马尔可夫模型及阴影信息的多视角SAR图像识别技术。该技术提取目标阴影形状的链编码作为特征向量,并结合同一目标在不同方位角下的多幅图像的特征向量,生成该目标的特征序列,然后利用HMM对特征序列进行识别。仿真结果表明,该方法可有效实现SAR图像目标识别。     

复杂固体边界流场的三维 PIV 测试技术：任意三维边界识别算法

针对复杂固体边界三维流场的 PIV 测试应用,以及流固耦合实验研究中流场和固体结构特征的瞬态同步测试需求,发展了一种基于双相机布置形式的任意三维边界识别算法以精确获取三维表面几何信息;并以基于MLOS-SMART 三维粒子场重构的 Tomo-PIV 算法计算三维速度矢量场,可同步获取三维表面结构运动／变形信息和三维瞬态速度场。这一边界识别算法基于 SURF（加速稳健特征）模式识别算法进行三维曲面重构,可以确定流场中三维物体结构的边界特征。论文采用双相机布置方式获取了三种不同曲率的圆柱曲面图像,验证了所发展的三维边界识别算法的准确性。最后以圆柱绕流 Tomo-PIV 数字合成粒子图像序列为验证对象,采用所发展的边界识别算法和 Tomo-PIV 算法分别高质量地计算出圆柱曲面信息和三维速度场。     

百元人民币冠字号码提取与识别

对百元人民币冠字号码的提取与识别,是监督管理百元人民币的有效手段。使用特征定位法定位冠字号码在百元纸币中的区域,用投影法对字符进行分割,对分割后的字符进行归一化处理,实现对冠字号码的提取与归一化;采用改进的KNN算法,实现对冠字区、号码区进行分离,然后对字符进行KNN算法识别。通过算法对比可见,采用改进的机器学习KNN识别算法,能够更好提高码字区域的0和1的识别率,从而提高整个冠字号码的识别率,实现对百元纸币冠字号码的识别。本研究提出的方法简单可靠,具有重要实际的应用价值。     

基于深度学习与灰度图的肌电机械手手势识别

为了提高肌电机械手手势识别的精度,首先将肌电信号信息转换为图片,实现更直观、更明显的肌电信息展示,然后使用迁移学习微调Res Net50模型,构建基于肌电信号灰度图的肌电机械手手势识别模型,并使用该模型对三种手势进行识别实验。结果显示,ResNet50模型对基于肌电灰度图的手势识别率高达93%,有效减少了过拟合现象并提高了识别精度。     

基于P300信号的脑控机械手关键技术研究

针对传统P300字符输入系统信号通道多、计算量大等问题,提出一种利用贝叶斯框架下组稀疏约束的P300信号识别算法来提高脑控机械手效率的方法。首先利用能使字符按行列方式闪烁的计算机界面对受试者的视觉系统产生刺激,同时使用自采集设备记录脑电信号。之后在贝叶斯框架下建立基于P300的BCI解码模型,同时完成P300特征检测和脑电通道选择,避免了大量的交叉验证,提高了字符输入效率。然后根据P300字符识别结果,将其转化为对应的机械手命令,通过以太网通讯方式传输给机械手,最终完成对机械手的控制。实验结果表明,文章提出的方法能有利于提高P300信号特征检测的准确率和处理效率。     

任意运动变形边界流场测量PIV算法的研究:薄膜涡激振动

提出了一种精确测量任意运动变形边界流场的粒子图像速度场PIV算法,能智能识别强流固耦合问题流场测量中任意运动变形的边界信息,然后生成贴体自适应的图像互相关计算窗口,计算获取运动变形边界附近的速度场数据。这一算法可大大提高任意运动边界附近流场的测量精度,为流固耦合问题的理论分析和数值计算验证提供可靠的高质量实验数据。针对数字合成给定流场的粒子图像序列,采用所发展的PIV算法对粒子图像区域中的运动变形边界进行了精确识别,高质量地复现了原始流场信息。最后,对低速闭式循环水洞中的钝体尾流柔性薄膜涡激振动现象进行了PIV实验测量,获得了柔性薄膜大变形运动状态下的瞬态流场特征。     

基于光纤光栅解调系统和嵌入式准实时监测系统的研究

搭建了基于光纤光栅解调系统和嵌入式Web服务器的准实时监测系统,可实现光谱数据的远程传送和访问。整体设计采用了STM32作为控制芯片,光纤光栅传感器及其解调系统,ENC28J60以太网控制器,数据传输采用通用的TCP/IP协议,在STM32系统中移植了Lw IP(Light Weight IP,轻型IP)协议,实现的Web服务远程光谱监测功能。本设计具有一定的通用性和应用价值。     

基于最小总体偏差和区域信息Snake模型的图像分割

提出基于最小总体偏差和区域信息Snake模型的图像分割方法。根据最小总体偏差准则，用包含区域信息的变力替换在气球力Snake模型中的恒定力，并应用于图像分割。实验结果表明，该模型与初始轮廓曲线位置无关，能自动分割模糊边界。对于带椒盐噪声的图像，应用该模型也能取得满意的分割效果。     

磁共振图像的一种多尺度边缘检测算法

医学图像的病灶呈弱边缘特性,用传统的边缘检测方法效果不理想。本文提出了一种改进的多尺度边缘检测算法：在传统的Mallat小波模极大值边缘检测方法的基础上,应用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后应用多尺度边缘融合算法将不同尺度下的边缘图像合成。实验结果表明,该方法对噪声有一定的抑制作用,可有效检测出弱边缘信息,定位准确,且检测效果明显。本算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,可以有效解决传统边缘检测方法中存在的高定位精度及强去噪能力之间的矛盾。     

面向飞行机械臂的实时目标检测与定位算法

飞行机械臂要完成自主抓取的任务,对目标物的识别与定位尤为关键.当前飞行机械臂视觉识别算法多采用传统的特征提取等方法.为提升目标物识别及定位的精度和效率,本文设计了一种基于YOLOv5深度学习目标检测算法和RGB?D传感器的视觉识别与定位算法,该算法可以实时检测目标物并对其位姿进行估计,为飞行机械臂的抓取工作服务.同时针...     

基于粗糙集和分层支持向量机的AGV多分支路径识别

双向型视觉导引自动导引车多分支路径识别的关键问题是实时性和鲁棒性。基于智能信息融合的思想,将粗糙集理论与多类支持向量机方法结合起来,提出一种基于知识获取实时性和类的相似性的分层多分支路径识别新方法。采用粗糙集知识粒度理论和分层递阶约简算法获得最小的决策规则,有效降低分类识别的复杂性;提出分类决策安全区域的学习方法,提高识别的鲁棒性。最后,仿真实验和多种环境下的运行测试验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于"SOM脸"的选择性单训练样本人脸识别

基于“SOM脸”计算模型提出一种新的人脸局部区域重要程度度量方法,并用于进行选择性单训练样本人脸识别。从机器人脸识别的角度,并未预先人为设定任何重要区域,而是通过学习来自动发现这些对机器而言相对重要的人脸区域,即包含类信息相对丰富的区域,并将其进行可视化。实验结果表明,在利用了人脸局部区域重要程度信息后,识别算法的性能和效率均得到提高;特别是仅选择人脸图像中若干部分重要的区域用于识别时．在提高识别效率的同时．识别性能来见明显下降。     

视觉及其融合惯性的SLAM技术发展综述

当前视觉同时定位与建图（Simultaneous localization and mapping,SLAM）技术已经成为导航定位领域重要的导航方式之一。为提升视觉SLAM全天候多场景的综合性能,融合多种信息的视觉SLAM技术得到了快速发展。本文系统综述了近年国内外视觉SLAM的研究成果。首先归纳整理了视觉及视觉/惯性SLAM中的前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建关键环节。在纯视觉SLAM技术分析方面,围绕传统基于几何变换和现代基于深度学习的两大类视觉SLAM方法开展讨论,并梳理了相关具有代表性的视觉SLAM技术。在详细阐述视觉/惯性组合导航的多信息融合SLAM方法基础上,分析了近年基于异源图像的视觉及其与惯性组合的SLAM导航技术进展。最后对视觉SLAM的未来发展方向进行了针对性展望。     

中医色诊客观化系统的开发与初步应用(英文)

研制开发了中医色诊客观化研究专用系统。该系统包括硬件和软件两部分。硬件是一个标准光源环境的图像采集装置,主要由色温为5500K的氙灯、漫反射积分球和高分辨率CCD数码相机组成。软件用于图像处理,处理过程分为3步:首先使用灰度阈值将原始图像进行肤色/非肤色分类,然后通过图像分割和坐标排序定位人脸特征,最后应用形态学技术提取与人体五脏对应的色部区域并且计算区域色度值。使用该系统采集和处理了30例年轻人和53例老年人的样本。实验结果表明年轻人和老年人色部数据有显著性差异。初步应用验证了系统在中医色诊客观化研究中的良好性能。