简介：摘要：

简介：摘要：图像识别技术是人工智能领域的重要分支，在跨学科领域的应用表现突出。计量领域的活动与图像识别技术的结合能很好地解决计量领域的重复劳动问题，提高效率。本文介绍了图像识别技术在计量领域的应用方向，包括设备读数的识别和原始记录的识别，并列举了实例。

简介：摘要：进入新时代，电力行业正面临着信息化转型的挑战与机遇。图像识别技术作为一项前沿科技，在电力系统的稳定和安全运行中扮演着越来越重要的角色。本文探讨了其在电力系统稳定、安全运行中的重要性。同时，还分析了当前技术应用的挑战，并提出了相应的解决策略。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断发展和应用，基于深度学习的图像识别技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。本文系统地研究了深度学习在图像识别领域的应用，重点探讨了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别中的应用，以及相关的技术挑战和解决方案。同时，分析了图像识别技术在实际应用中的现状和未来发展趋势，展望了其在医疗、安防、无人驾驶等领域的应用前景。

简介：摘要：压接测试是机械加工领域中经常使用的一种试验方法，但传统的压接测试存在有限的精度和效率低下等问题。本研究提出了一种基于图像识别技术的压接测试方法，该方法使用高分辨率相机捕获实时图像，然后利用图像处理和机器学习算法进行分析，以准确识别和测量试样的压接质量。实验结果显示，我们的方法大幅提升了测试的精度和效率，对于各种不同的工业应用具有极高的潜在价值。这项研究不仅为压接测试提供了一种更高效的技术手段，也对图像识别技术在机械工程领域的进一步应用具有示范意义。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断发展和应用，基于深度学习的图像识别技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。本文系统地研究了深度学习在图像识别领域的应用，重点探讨了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别中的应用，以及相关的技术挑战和解决方案。同时，分析了图像识别技术在实际应用中的现状和未来发展趋势，展望了其在医疗、安防、无人驾驶等领域的应用前景。

简介：摘要:深度学习算法在图像识别和自然语言处理领域的应用日益广泛，但在实际应用中还存在一些问题和挑战。本文针对深度学习算法在图像识别和自然语言处理中的性能优化展开研究，主要从特征提取和表示学习、模型融合和联合训练、迁移学习和增量学习、优化算法和硬件加速等方面进行探讨。通过总结这些优化策略的研究现状和发展趋势，旨在为深度学习在图像识别和自然语言处理领域的应用提供更加有效的技术支持。

简介：摘要：本研究聚焦于课程思政在《图形图像处理》课程中的教学实践与效果评价。通过创新教学模式、丰富教学内容、优化教学方法，本研究将思政元素与图形图像处理专业知识紧密结合，旨在全面提升学生的思政素养与专业技能。同时，构建了科学的评价体系，包括明确评价目标、多元化评价指标、多种评价方式以及过程性反馈。实证研究证实，课程思政的融入不仅增强了学生的思政素养和社会责任感，还促进了专业技能的提升。未来，将继续深化课程思政与专业教学的融合，探索现代技术手段的创新应用，为新时代人才培养提供有力支撑。

简介： 摘要：

简介：摘要：目的：本研究旨在通过颈椎CT图像特征分析，探究颈椎疾病的诊断标准和治疗前景，以提高颈椎疾病的诊断准确性和治疗效果。方法：采用回顾性研究设计，选取2019年至2023年间接受颈椎CT扫描的患者作为研究对象。通过高级图像处理和机器学习技术，对颈椎CT图像进行特征提取和分析，包括颈椎间盘突出、颈椎管狭窄和颈椎骨折等常见疾病的图像特征。利用统计分析方法评估这些特征与临床诊断的相关性。结果：共分析了1000例患者的颈椎CT图像。研究发现，通过特定的图像特征组合可以高度预测颈椎疾病的类型和严重程度，其预测准确率达到92%。此外，图像特征与颈椎疾病的临床表现和治疗响应之间存在显著相关性，为颈椎疾病的个体化治疗提供了依据。结论：颈椎CT图像特征分析能够有效辅助颈椎疾病的诊断和治疗决策，提高诊断准确率和治疗效果。未来，通过进一步研究和技术优化，颈椎CT图像特征分析有望成为颈椎疾病管理的重要工具。

简介：摘 要:为了解决Superpave沥青混合料离析快速识别问题，本文提出了沥青路面离析检测的图像采集方案及预处理方法，建立沥青路面表面纹理三维重构模型对表面构造形态进行了恢复，基于铺砂法平均构造深度原理提出了Superpave沥青混合料集料分布均匀性评价指标，建立了以区域构造深度变异系数为指标的Superpave沥青混合料离析定量评价方法。结果表明：采用局部区域构造深度变异系数6.0%可以作为沥青混合料离析定量判别标准，该方法能够实现Superpave沥青混合料离析的快速识别。

简介：摘要：目的：探讨基于CT图像的肺部疾病诊断技术的有效性。方法：回顾性分析2022年1月至2023年1月期间150例肺部疾病患者的CT图像，采用计算机辅助诊断系统与放射科医师诊断结果进行对比。结果：计算机辅助诊断系统在检测肺结节、肺炎和肺纤维化等疾病方面具有较高的准确率。结论：基于CT图像的诊断技术能够提高肺部疾病的诊断效率和准确性，有助于早期发现和治疗肺部疾病。

简介：

简介：摘要：目前车投影灯中一般为单图案投影，其结构相对简单，只需要将车投影灯的投影镜片对准光源安装即可，投影镜片是固定或卡在投射灯的内部，如果需要更换不同的投影影像时，需要将车投影灯拆卸掉，将车投影灯内的投影镜片更换成其他投影图像的投影镜片，该种车投影灯由于只能投影一种的投影效果，局限性非常大，难以满足社会。对于车投影灯无需更换投影镜片就能够方便投影不同图案来快乐玩耍的需求。 因此本文旨在提供一种可变化图像的车投影灯，通过驱动件转动转动轮，实现了不同图案的投影，不仅有趣，并且操作简便、投影效果好，而且安装效率高、成本低，实用性好。

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，电子图像识别已经取得了显著的进步。本文系统地研究了深度学习模型与算法在图像识别中的应用，并探讨了提升模型性能和识别精度的多种策略。首先，我们深入分析了卷积神经网络（CNN）的架构优化，通过调整网络的深度、宽度和连接方式，显著提高了模型的处理能力和精确度。其次，论文探讨了迁移学习和预训练模型的重要性，证明了这些模型在加速特定图像识别任务中的有效性。此外，增强学习和对抗性训练策略被证实可以在复杂环境下提高模型的鲁棒性。在优化技术方面，本文详述了数据预处理与增强的必要性，讨论了优化算法和超参数调整的策略，并分析了模型评估与性能监控的关键性。这些研究展示了深度学习技术在图像识别中的高效应用及面临的挑战，为未来的研究方向提供了理论基础和实践指南。

简介：摘要：本文旨在探讨影像科图像识别技术的现状与未来趋势。通过对影像科学领域中图像识别技术的发展历程和应用场景进行分析，展望未来图像识别技术的发展方向和可能带来的影响。

简介：摘要：本文聚焦于图像识别技术在犯罪侦查领域的显著进展。深入剖析了其如何提升犯罪侦查的效率与准确性，涵盖面部识别、车牌识别、监控视频分析等关键应用。同时，探讨了该技术所面临的数据质量、隐私保护及技术误判等挑战，并对未来的融合发展、性能优化以及规范监管等趋势进行了前瞻性展望，旨在为犯罪侦查工作的持续改进与创新提供有价值的参考依据。

简介：摘要：目的 研究图像引导放射治疗技术在肺癌放射治疗中的应用效果。方法 从本院在2020年-2022年间收治的肺癌患者中选择80例患者作为研究对象，并将其随机分为两组，即对照组与观察组，每组各40例患者，对照组采取常规放射治疗法，观察组采取图像引导放射治疗技术，对比两组患者的摆位误差、不良反应率和治疗有效率。结果 观察组的不良反应率和摆位误差明显低于对照组，差异有统计学意义（P<0.05），而观察组的治疗有效率为97.5%，对照组的治疗有效率为85%，两组数据差异明显，有统计学意义（P<0.05）。结论 图像引导放射治疗技术在临床应用中表现出了较好的安全性和可靠性，不仅摆位误差小，且治疗效果显著，对于术后预后效果也具有积极影响，可被作为重点推广应用技术。

简介：摘要：本文深入研究了医学影像技术在癌症筛查领域的创新发展，特别聚焦于CT图像处理与自动化分析的应用与性能评估。随着医学技术的飞速进步，癌症筛查的紧迫性逐渐凸显，而传统方法的主观性和耗时问题促使对更为准确和高效的策略的需求。文章首先追溯了医学影像技术的发展历程，强调数字化医疗时代为癌症筛查带来了新的机遇。重点关注了CT图像处理与自动化分析技术，通过深度学习等人工智能技术，实现对大规模数据的智能处理，为癌症早期检测提供有力支持。文章详述了该技术在肺癌筛查中的具体应用，展示了其在提高诊断速度和准确性方面的卓越表现。

简介：摘要：本论文旨在研究基于深度学习的图像处理算法在电子产品中的应用。对深度学习技术在图像处理领域的发展进行了综述，探讨了其在电子产品中的重要性。随着电子产品的普及和功能的增强，对图像处理算法的需求也日益增长，而传统的图像处理方法往往无法满足复杂场景下的要求。针对电子产品中常见的图像处理问题，提出了一种基于深度学习的解决方案。