简介:【摘要】目的:研究数字X线摄影(DR)图像拼接技术在骨科的临床应用及价值。方法:从我院随机挑选2020年1月-2021年10月收治的60例行数字X线摄影(DR)数字X线摄影(DR)图像拼接技术的骨科患者图像资料作为研究对象,回顾性分析数字X线摄影(DR)图像拼接技术在骨科的临床应用及价值。结果:60例骨科患者均行图像拼接摄影,所获得图像清晰锐利,具有较好对比度,且没有伪影干扰,影像拼接成功47例,再次拼接成功13例。在阅片分析中,由两名具有经验的放射诊断医师、一名临床骨科主治医师共同进行,均认为图像质量满意,满足临床诊断要求。结论:利用数字X线摄影(DR)图像拼接技术,可以提供给临床诊断脊柱侧弯、关节置换等骨科手术术前方案制定、术后手术效果评估可靠依据,具有较高临床推广和应用价值。
简介:摘要:中华民族传统服饰源远流长百花齐放,是中华传统文化与民族文化历经上千年的历史沉淀,包含了历朝历代及众多民族的文化结晶。随着中华文化的伟大复兴,人们对传统文化的重视程度日益上升,希望将传统华服日常化便利化的呼声也越来越高,同时也越来越看重服装的个性化体验。本文拟通过现有技术,针对用户对华服个性化定制需求及希望通过消费者需求逆向改良传统华服的设想,分析设计基于图像识别技术的华服推荐系统理论框架。
简介:摘要:在国民经济迅速发展的大背景下,管理人员采用特定方式对无人机的数据采集系统、巡检系统、数据处理及无人机搭载机器人技术进行优化与调整后,妥善应用红外探测设备进行巡检,在充分利用整个输电线路的运行情况后,全面促进航空事业的全面发展。基于此,本文以山东省电力公司的输电线路无人机自主巡检前端图像增强装置为主要研究对象,首先提出了项目概况和服务内容、要求分析;随后分析了无人机系统巡检及智能识别关键技术;其次从不同角度说明了基于人工智能输电线路无人机巡检系统组成;最后简单介绍了巡检影像的智能识别与分析技术在无人机巡检中的应用,希望能够给同行提供一定的帮助。
简介:摘要:目前,我国变电站主要可分为工艺层、间隔层、反控层、反控层网络和工艺层网络,利用这些分离系统可形成一个完整的变电站。其中,站控层起到控制中心的作用,控制中心收集、分析变电站的各种信息,然后传输信息。工艺层完成智能变电站中的实时用电检测、工作装置状态参数检测、工作控制和驱动。过程级是继电保护系统最重要的组成部分。
简介:摘要:中华民族传统服饰源远流长百花齐放,是中华传统文化与民族文化历经上千年的历史沉淀,包含了历朝历代及众多民族的文化结晶。随着中华文化的伟大复兴,人们对传统文化的重视程度日益上升,希望将传统华服日常化便利化的呼声也越来越高,同时也越来越看重服装的个性化体验。本文拟通过现有技术,针对用户对华服个性化定制需求及希望通过消费者需求逆向改良传统华服的设想,分析设计基于图像识别技术的华服推荐系统理论框架。
简介:摘要:随着我国卫星技术的不断创新和突破,卫星影像变得越来越精确、越来越清晰,采用公用卫星影像辅助绘图技术已日趋成熟,从而使卫星影像辅助测绘成为可能。当前,我国的公共卫星观测技术及公用卫星应用市场发展迅速,采用公用卫星地图进行辅助绘图,可实现更精确的数据采集。该方法具有很高的工作效率,数据具有很好的可操作性,为山区洪水防治工程提供了有力的技术支撑。在此基础上,对山洪治理工程的安全运行起到了一定的作用。
简介:摘要:随着数据科学的发展,出现了新的数据处理方法,计算机处理数据的能力不断增长,被处理的数据量也不断增加。利用图像数据分析方法可以改进收集到的各种形式的数据,从数据中检测出规律,并利用检测出的规律来预测数据的趋势,从而帮助人们采取生产或其他解决方案。
简介:摘要: 针对目前国内SAR图像人工判读,工作量大、夹杂人为因素等现状,本文作者提出了一种SAR图像客观评价方法,提取了空间分辨率、峰值旁瓣比、积分旁瓣比等参数,并对计算过程设计软件予以实现。软件计算结果与图像成图结果、与传统试验方法吻合良好。结果表明该方法切实可行。
简介:摘要:在我国科学技术迅速发展的背景下,为了进一步提高我国在大型生产制造业下的自动化发展水平,加强对焊接的识别方法至关重要。因此为了进一步确定在焊接图像中的位置以及类型,本文重点提出一种基于深度学习方法的形式对目标焊接图像进行识别定位。同时在一些大型生产设备构件的焊接位置当中,实现焊接打磨等自动化技术操作也是焊接设备发展的必要条件。但由于大型的焊接设备图像具有多样性,且分布性极高的主体特点,进一步增强了图像处理的难度。对此,文章基于当前深度学习下的焊缝图像识别,通过进一步了解焊缝图像识别方法的特征,对焊缝图像识别下的深度学习应用展开探讨。
简介:摘要: 本文针对在案件审查过程中如何判断其是否属于不授权客体这一问题,从图像领域实际案例分析出发,进行深入分析和探讨,总结出在进行不授权客体判断过程中可能存在的问题,不一致的审查观点,力图寻求一种较为合理的保护客体的审查标准;最后总结个人对图像领域的不授权客体判断时的一些思考。
简介:摘要:本文提出了一种基于机器学习的眼底图像检测方法、装置及系统,其中主要包括:获取待检测的眼底图像;对所述眼底图像整体区域进行第一特征集检测;对所述眼底图像中特定区域进行第二特征集检测,所述第一特征中的特征的显著度大于第二特征集中的特征的显著度;基于机器学习对检测的结论进行判定得到最终检测结果。每种类型的特征分开检测,互不影响,可以较为精确的判断每个特征的类别,同时进行多种类别多种显著度的特征的检测,可以高效精确的对眼底图像进行检测。