找到38项技术成果数据。
找技术 >基于光学神经网络结构的图像识别方法、装置及电子设备
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本申请公开了一种基于光学神经网络结构的图像识别方法、图像识别装置及电子设备,其中,光学神经网络结构由X层神经网络所构成;该图像识别方法包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至光学神经网络结构;基于光学神经网络结构的输出结果确定待识别图像的识别结果;其中,光学神经网络结构用于:针对第i层神经网络,获取第i层神经网络的输入向量,i为大于0且小于X 1的正整数;分别基于Yi个内积计算单元对输入向量进行线性变换,得到Yi个线性变换的结果;将Yi个线性变换的结果通过非线性晶体进行激活,得到Yi个激活结果;将Yi个激活结果作为本层神经网络的输出向量。本申请方案应用了新型的光学神经网络结构,进一步提升了图像识别的速度。
基于图像识别的动态图显示平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
①课题来源与背景 目前,对于病人的耳内环境的检测通常采用耳检查法,该方法主要包括耳镜检查、咽鼓管功能检查、听力测验、前庭功能检查、瘘管试验和其他检查。一般先观察耳廓的大小、位置、有无畸形及两侧是否对称,耳廓和乳突部及耳周围淋巴结有无肿胀、触痛和压痛。 上述检测所使用的工具是光学工具,判断的方式是医生依靠个人经验的人工判断,这种检测机制容易导致检测结果过于静态化。无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析。 ②技术原理及性能指标 为了解决上述问题,本研发项目提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,采用了对象提取设备,用于基于时间顺序依次接收多个耳内图像,对多个图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 根据本科技成果的一方面,提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,平台包括: 现场显示设备,与对象提取设备连接,用于接收并现场显示对象提取设备输出的耳膜动态图; 耳内摄像设备,设置在病人耳朵内部,用于对病人耳朵内部场景进行图像拍摄,以获得并输出内部场景图像; 质量估测设备,与耳内摄像设备连接,用于接收内部场景图像,对内部场景图像中的噪声进行分析以获得各种噪声的幅值,基于各种噪声的幅值确定内部场景图像的质量等级; 策略切换设备,与质量估测设备连接,用于在质量等级低于或等于预设下限质量等级时,选择深度处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像,还用于在质量等级高于预设下限质量等级时,选择初级处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像; 深度处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将内部场景图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的对比度增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得第一中间图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将第一中间图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的边缘增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得目标增强图像; 初级处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,并对内部场景图像整体执行对比度增强处理以获得第二中间图像,在对第二中间图像整体执行边缘增强处理以获得目标增强图像; 对象提取设备,分别与深度处理设备和初级处理设备连接,用于基于时间顺序依次接收多个目标增强图像,对多个目标增强图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 ③技术的创造性与先进性 采用质量估测设备对输入图像的整体质量进行评估,在质量较差时选择高强度的图像增强设备以提高图像增强质量,在质量良好时,选择普通的整体处理的增强处理设备以减少不必要的设备功耗,从而实现了有针对性的图像增强处理; 获取并现场显示病人的基于时间变化的耳膜动态图,方便医护人员更充分地了解病人的耳内病情。 ④技术的成熟程度,适用范围和安全性 本项目研发的出的设备具有解决了检测机制容易导致检测结果过于静态化,无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析等问题,具有较强的应用和市场推广效益,随着本装置对现有现有检测方法的改造将极大程度提升该检测技术的市场应用前景。 ⑤应用情况及存在的问题 目前本设备选取的耳内环境的检测,但本项目不限于此,具有更广阔的应用场景,需要再次进行应用改造。暂不存在其他问题。 ⑥历年获奖情况 暂无
禽蛋裂纹图像识别技术创新与应用
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
基本情况: 计算机视觉技术是检测禽蛋内外部缺陷的一种常用方法,能够识别禽蛋表面的污斑、裂纹和内部血斑。主要技术特点: 该成果以进一步提高计算机视觉技术对鸡蛋和鸭蛋裂纹的识别灵敏度和准确度为目标,提出了应用于鸡蛋和鸭蛋图像中裂纹识别的连续波信号提取和判别算法,并搭建了试验型的基于计算机视觉的禽蛋在线裂纹检测设备,能够对生产线上的鸡蛋或鸭蛋进行动态裂纹检测。 设备成本约为20000元人民币,检测速度为1枚禽蛋/秒,对裂纹粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 91%、90%和 84%,对完 好粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 93%、94%和 87%,进一步提高了基于图像识别技术检测禽蛋裂纹的灵敏度和准确度,项目成果获教育部高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖二等奖(2020)。应用范围:禽蛋裂纹图像识别
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一、项目简介项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题,使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作,最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。二、前期研究基础课题组通过多年攻关,在相关核心技术方面有多项突破,提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平,已在包括IEEE Trans.Image Processing, CVPR,ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项,软件著作权1项。三、应用技术成果1)雾天图像增强2)水下图像增强3)单幅图像去雨处理4)沙尘天气图像增强5)弱光照图像增强6)有雨图像车辆检测结果、去雨与目标检测联合优化的车辆检测结果
一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统及存储介质
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本发明实施例公开了一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统、存储介质、掩膜、红外传感装置及图像识别方法。其中,该方法包括:将预设目标的第一样本照片输入预设的第一神经网络进行训练,使得所述第一神经网络能够识别所述预设目标;输出完成训练的所述第一神经网络的第一层掩膜的权重矩阵以及第一层掩膜图形,以制作红外传感器的掩膜。本发明实施例的技术方案,利用不同的数据集可设计针对性不同的掩模,使红外传感器对于特定的人体运动识别与检测精度更高,在设计过程中就可以预测掩模的性能,节省测试成本。不像现有掩模,必须制造出来进行实验后才知道是否对人体运动识别有效。而且,用途广,可根据不同的应用需求设计不同的掩模。
基于图像识别的计算机超大触摸屏
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
该项目研制的计算机超大虚拟触摸屏由两个一维图像采集装置、大屏幕和计算机识别定位软件三部分组成。利用两个一维图像采集装置获取触摸物(手指、触摸笔、教鞭等)在虚拟触摸屏上的一维位置图像,采用智能图像识别和几何投影技术,利用软件方法通过坐标映射、触摸物识别、触摸物定位、触摸物动作判定等算法,实现计算机超大屏慕虚拟触摸功能。其主要技术性能指标包括:不需对屏幕进行任何改动,即可与其配套使用;有效解决了采用通常图像识别技术识别定位存在的由于人体遮挡引起的触摸失效问题;触摸物可不直接接触实际屏幕进行操作,实现“虚拟触摸”功能。
温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:农、林、牧、渔业
技术简介
“温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统”是山西省科技厅公关项目“温室植物保护的智能化技术研究”(编号2004018-1)和省留学基金项目“设施园艺植物保护智能化系统的研究”(编号2006050)的主要研究内容之一。 一、应用领域和技术原理 为了提高设施农业的生产效益,大幅度减轻温室栽培植物的病害影响,提高设施农业产品的安全性,实现以最少的资源投入获取速生、高产、优质、高效农业生产。项目以温室植物的侵染性病害为研究对象,以Matlab和VC++语言为开发工具,选取温室主要栽培品种常见病害的霜霉病和炭疽病等叶片图像为切入点进行处理研究。构建了包含硬件环境和软件环境为一体化的用于识别植物病害的数字图像处理系统。将提取的分割、形态、纹理和颜色的特征参量赋予识别病害的BP综合神经网络和模糊K-近邻模式识别系统,以识别病害。然后,提出了进一步提高识别系统精度的思路与设想。此研究结果不但可用于设施农业的病虫害防治,也可用于大田农业作物的病虫害监测与防治。 二、主要的研究性能指标 1.项目研究完成的主要技术指标为:单源病害的识别可靠度≥95%;系统的适应性≧90%;样本充分时模型的算法精度≧98%;智能化系统的病害防治率≧94%。 2.项目研究完成的主要经济指标为:和人工防治比,单位面积的病害防治材料资源节约率≧65%;单位面积的病害防治劳力资源节约率≧65%;单位面积的增收节支≧25%。 三、研究成果的创造性和先进性 创造性 1.研究筛选,优化整合了各种图像预处理方法与技术,确定了图像增强、锐化、去噪、平滑、边缘检测、分割等一系列处理技术的优化参量或阈值,成功的建立了植物病害图像预处理技术体系,确立了图像预处理系统模式,实现了识别系统功能和应用的广泛适应性。 2.研究确定了彩色分割的优化参量和阈值,创立了植物病害图像的彩色图形分割方法与技术,建立了图像彩色形状、形态、纹理和颜色等四大类十九种特征参量提取的技术体系,实现了多特征于一体的综合参比识别模式,大幅度提高了病害识别准确率。 3.研究优化建立了以模糊K-近邻树分类法和BP神经网络为基系统的双通比较识别系统,确定了识别系统的优化输入(参量十九种、比较阈值四类)输出参量(参量十二种、比较阈值四类)及其阈值,建立了双通识别系统的系列化比较识别指标体系,实现了多特征为一体的综合识别模式,达到了识别模型算法精度高的目的。 先进性 1.发现的各种适用的图像预处理技术,可使病害识别系统的适应性≧90%。 2.创立的病害图像彩色分割法及特征值算法,将识别系统的精度提高了一个数量级。 3.基于分割、形态、纹理和颜色特征参量为赋值的多重识别模式输入变量,可使设施蔬菜单源病害的识别率≥95%。 4.基于由BP综合神经网络和模糊K-近邻模式组成的双通比较识别系统,可使系统识别算法的精度≧98%。 总之,经相关资料查询,国内外尚未发现同类研究内容和水平的研究。 四、国际国内同类产品的技术分析比较 根据项目组的长期跟踪研究分析,国内外农业计算机图像处理工作者绝大部分的工作集中在农产品的品质检测、作物分类中,而利用图像技术对植物病害的研究比较少,尤其是综合利用形态、纹理和颜色等特征参数对病害植物进行多变量特征参数的提取,然后进行双通道模式比较识别的报道更是少见。
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统,其特征是由至少两个一维图像采集装置、显示屏和计算装置组成,一维图像采集装置设置在虚拟触摸屏的四周,每个一维图像采集装置获取的一维图像所在面与虚拟触摸屏处于同一平面;多个一维图像采集装置将手指在虚拟触摸屏上的位置和点击动作转换成多个一维图像中的点及点的有无,计算装置根据所述一维图像中点的信息识别手指在虚拟触摸屏中的两维直角坐标,并执行相应的操作,完成人机交互功能。本实用新型解决了使用图像技术实现的触摸屏存在的人体遮挡手指的问题,特别适用于大屏幕触摸系统。合作方式:许可、转让或面议
煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
一种煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置,所述自动取样及成像装置包括抽取机构和成像平台机构。 所述抽取机构的采样棒与偏心轮架焊接,通过花键与工字型支架连接;偏心轮与齿轮通过偏心轮轴连接,齿轮与抽取机构电机连接,电机安装在电机箱上;工字型支架与底座连接,底座与脚支架和第二脚支架连接; 所述成像平台机构的工业CCD相机置于支撑平台上;曲柄一端与成像平台机构电机连接,电机安装在成像平台机构电机箱上;曲柄另一连端与连杆连接,连杆通过一个圆柱副与滑块连接;刷子安装在滑块上,滑块在导轨上。 本发明自动采样成像、糖粒采样周期设置灵活、可消除糖粒成像时的堆叠和粘连。
出租汽车违法违章运营行为图像取证
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介:本项目完成了针对出租汽车运营中出现的私自揽客、车牌遮挡、吸烟等违法违章行为的图像取证研 究、视频图像数据取证要素、视频图像数据存储方案,形成出租汽车违法违章运营行为图像取证技术规范,明确适用于出租汽车运营行业取证设备技术规范,确保执法取证时的精确度和可靠性,保证执法数 据完整性、执法效力,切实做到执法证据充分;同时,实现了出租汽车运营中典型违法行为的自动检测 预警算法。 应用简介:所处研发阶段:完成项目验收。适合应用领域:交通领域。已有应用情况:已在首都机场大队进行示范性验证。 投资规模及效益分析:可以广泛地应用于非现场信息监管领域。成熟产品每套可销售价格为30万-40万元。本项目的研究和实施符合国家和地区发展地方经济的要求,为提高执法工作效率、节约成本,推进交通运输执法向高效化、可视化、科学化发展,使勤务安排更加科学合理,为非现场执法提供技术支持,自动检测违法违章运营行为, 减少不必要的人员投入。
找到38项技术成果数据。
找技术 >基于光学神经网络结构的图像识别方法、装置及电子设备
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本申请公开了一种基于光学神经网络结构的图像识别方法、图像识别装置及电子设备,其中,光学神经网络结构由X层神经网络所构成;该图像识别方法包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至光学神经网络结构;基于光学神经网络结构的输出结果确定待识别图像的识别结果;其中,光学神经网络结构用于:针对第i层神经网络,获取第i层神经网络的输入向量,i为大于0且小于X 1的正整数;分别基于Yi个内积计算单元对输入向量进行线性变换,得到Yi个线性变换的结果;将Yi个线性变换的结果通过非线性晶体进行激活,得到Yi个激活结果;将Yi个激活结果作为本层神经网络的输出向量。本申请方案应用了新型的光学神经网络结构,进一步提升了图像识别的速度。
基于图像识别的动态图显示平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
①课题来源与背景 目前,对于病人的耳内环境的检测通常采用耳检查法,该方法主要包括耳镜检查、咽鼓管功能检查、听力测验、前庭功能检查、瘘管试验和其他检查。一般先观察耳廓的大小、位置、有无畸形及两侧是否对称,耳廓和乳突部及耳周围淋巴结有无肿胀、触痛和压痛。 上述检测所使用的工具是光学工具,判断的方式是医生依靠个人经验的人工判断,这种检测机制容易导致检测结果过于静态化。无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析。 ②技术原理及性能指标 为了解决上述问题,本研发项目提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,采用了对象提取设备,用于基于时间顺序依次接收多个耳内图像,对多个图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 根据本科技成果的一方面,提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,平台包括: 现场显示设备,与对象提取设备连接,用于接收并现场显示对象提取设备输出的耳膜动态图; 耳内摄像设备,设置在病人耳朵内部,用于对病人耳朵内部场景进行图像拍摄,以获得并输出内部场景图像; 质量估测设备,与耳内摄像设备连接,用于接收内部场景图像,对内部场景图像中的噪声进行分析以获得各种噪声的幅值,基于各种噪声的幅值确定内部场景图像的质量等级; 策略切换设备,与质量估测设备连接,用于在质量等级低于或等于预设下限质量等级时,选择深度处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像,还用于在质量等级高于预设下限质量等级时,选择初级处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像; 深度处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将内部场景图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的对比度增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得第一中间图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将第一中间图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的边缘增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得目标增强图像; 初级处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,并对内部场景图像整体执行对比度增强处理以获得第二中间图像,在对第二中间图像整体执行边缘增强处理以获得目标增强图像; 对象提取设备,分别与深度处理设备和初级处理设备连接,用于基于时间顺序依次接收多个目标增强图像,对多个目标增强图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 ③技术的创造性与先进性 采用质量估测设备对输入图像的整体质量进行评估,在质量较差时选择高强度的图像增强设备以提高图像增强质量,在质量良好时,选择普通的整体处理的增强处理设备以减少不必要的设备功耗,从而实现了有针对性的图像增强处理; 获取并现场显示病人的基于时间变化的耳膜动态图,方便医护人员更充分地了解病人的耳内病情。 ④技术的成熟程度,适用范围和安全性 本项目研发的出的设备具有解决了检测机制容易导致检测结果过于静态化,无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析等问题,具有较强的应用和市场推广效益,随着本装置对现有现有检测方法的改造将极大程度提升该检测技术的市场应用前景。 ⑤应用情况及存在的问题 目前本设备选取的耳内环境的检测,但本项目不限于此,具有更广阔的应用场景,需要再次进行应用改造。暂不存在其他问题。 ⑥历年获奖情况 暂无
禽蛋裂纹图像识别技术创新与应用
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
基本情况: 计算机视觉技术是检测禽蛋内外部缺陷的一种常用方法,能够识别禽蛋表面的污斑、裂纹和内部血斑。主要技术特点: 该成果以进一步提高计算机视觉技术对鸡蛋和鸭蛋裂纹的识别灵敏度和准确度为目标,提出了应用于鸡蛋和鸭蛋图像中裂纹识别的连续波信号提取和判别算法,并搭建了试验型的基于计算机视觉的禽蛋在线裂纹检测设备,能够对生产线上的鸡蛋或鸭蛋进行动态裂纹检测。 设备成本约为20000元人民币,检测速度为1枚禽蛋/秒,对裂纹粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 91%、90%和 84%,对完 好粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 93%、94%和 87%,进一步提高了基于图像识别技术检测禽蛋裂纹的灵敏度和准确度,项目成果获教育部高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖二等奖(2020)。应用范围:禽蛋裂纹图像识别
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一、项目简介项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题,使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作,最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。二、前期研究基础课题组通过多年攻关,在相关核心技术方面有多项突破,提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平,已在包括IEEE Trans.Image Processing, CVPR,ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项,软件著作权1项。三、应用技术成果1)雾天图像增强2)水下图像增强3)单幅图像去雨处理4)沙尘天气图像增强5)弱光照图像增强6)有雨图像车辆检测结果、去雨与目标检测联合优化的车辆检测结果
一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统及存储介质
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本发明实施例公开了一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统、存储介质、掩膜、红外传感装置及图像识别方法。其中,该方法包括:将预设目标的第一样本照片输入预设的第一神经网络进行训练,使得所述第一神经网络能够识别所述预设目标;输出完成训练的所述第一神经网络的第一层掩膜的权重矩阵以及第一层掩膜图形,以制作红外传感器的掩膜。本发明实施例的技术方案,利用不同的数据集可设计针对性不同的掩模,使红外传感器对于特定的人体运动识别与检测精度更高,在设计过程中就可以预测掩模的性能,节省测试成本。不像现有掩模,必须制造出来进行实验后才知道是否对人体运动识别有效。而且,用途广,可根据不同的应用需求设计不同的掩模。
基于图像识别的计算机超大触摸屏
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
该项目研制的计算机超大虚拟触摸屏由两个一维图像采集装置、大屏幕和计算机识别定位软件三部分组成。利用两个一维图像采集装置获取触摸物(手指、触摸笔、教鞭等)在虚拟触摸屏上的一维位置图像,采用智能图像识别和几何投影技术,利用软件方法通过坐标映射、触摸物识别、触摸物定位、触摸物动作判定等算法,实现计算机超大屏慕虚拟触摸功能。其主要技术性能指标包括:不需对屏幕进行任何改动,即可与其配套使用;有效解决了采用通常图像识别技术识别定位存在的由于人体遮挡引起的触摸失效问题;触摸物可不直接接触实际屏幕进行操作,实现“虚拟触摸”功能。
温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:农、林、牧、渔业
技术简介
“温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统”是山西省科技厅公关项目“温室植物保护的智能化技术研究”(编号2004018-1)和省留学基金项目“设施园艺植物保护智能化系统的研究”(编号2006050)的主要研究内容之一。 一、应用领域和技术原理 为了提高设施农业的生产效益,大幅度减轻温室栽培植物的病害影响,提高设施农业产品的安全性,实现以最少的资源投入获取速生、高产、优质、高效农业生产。项目以温室植物的侵染性病害为研究对象,以Matlab和VC++语言为开发工具,选取温室主要栽培品种常见病害的霜霉病和炭疽病等叶片图像为切入点进行处理研究。构建了包含硬件环境和软件环境为一体化的用于识别植物病害的数字图像处理系统。将提取的分割、形态、纹理和颜色的特征参量赋予识别病害的BP综合神经网络和模糊K-近邻模式识别系统,以识别病害。然后,提出了进一步提高识别系统精度的思路与设想。此研究结果不但可用于设施农业的病虫害防治,也可用于大田农业作物的病虫害监测与防治。 二、主要的研究性能指标 1.项目研究完成的主要技术指标为:单源病害的识别可靠度≥95%;系统的适应性≧90%;样本充分时模型的算法精度≧98%;智能化系统的病害防治率≧94%。 2.项目研究完成的主要经济指标为:和人工防治比,单位面积的病害防治材料资源节约率≧65%;单位面积的病害防治劳力资源节约率≧65%;单位面积的增收节支≧25%。 三、研究成果的创造性和先进性 创造性 1.研究筛选,优化整合了各种图像预处理方法与技术,确定了图像增强、锐化、去噪、平滑、边缘检测、分割等一系列处理技术的优化参量或阈值,成功的建立了植物病害图像预处理技术体系,确立了图像预处理系统模式,实现了识别系统功能和应用的广泛适应性。 2.研究确定了彩色分割的优化参量和阈值,创立了植物病害图像的彩色图形分割方法与技术,建立了图像彩色形状、形态、纹理和颜色等四大类十九种特征参量提取的技术体系,实现了多特征于一体的综合参比识别模式,大幅度提高了病害识别准确率。 3.研究优化建立了以模糊K-近邻树分类法和BP神经网络为基系统的双通比较识别系统,确定了识别系统的优化输入(参量十九种、比较阈值四类)输出参量(参量十二种、比较阈值四类)及其阈值,建立了双通识别系统的系列化比较识别指标体系,实现了多特征为一体的综合识别模式,达到了识别模型算法精度高的目的。 先进性 1.发现的各种适用的图像预处理技术,可使病害识别系统的适应性≧90%。 2.创立的病害图像彩色分割法及特征值算法,将识别系统的精度提高了一个数量级。 3.基于分割、形态、纹理和颜色特征参量为赋值的多重识别模式输入变量,可使设施蔬菜单源病害的识别率≥95%。 4.基于由BP综合神经网络和模糊K-近邻模式组成的双通比较识别系统,可使系统识别算法的精度≧98%。 总之,经相关资料查询,国内外尚未发现同类研究内容和水平的研究。 四、国际国内同类产品的技术分析比较 根据项目组的长期跟踪研究分析,国内外农业计算机图像处理工作者绝大部分的工作集中在农产品的品质检测、作物分类中,而利用图像技术对植物病害的研究比较少,尤其是综合利用形态、纹理和颜色等特征参数对病害植物进行多变量特征参数的提取,然后进行双通道模式比较识别的报道更是少见。
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统,其特征是由至少两个一维图像采集装置、显示屏和计算装置组成,一维图像采集装置设置在虚拟触摸屏的四周,每个一维图像采集装置获取的一维图像所在面与虚拟触摸屏处于同一平面;多个一维图像采集装置将手指在虚拟触摸屏上的位置和点击动作转换成多个一维图像中的点及点的有无,计算装置根据所述一维图像中点的信息识别手指在虚拟触摸屏中的两维直角坐标,并执行相应的操作,完成人机交互功能。本实用新型解决了使用图像技术实现的触摸屏存在的人体遮挡手指的问题,特别适用于大屏幕触摸系统。合作方式:许可、转让或面议
煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
一种煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置,所述自动取样及成像装置包括抽取机构和成像平台机构。 所述抽取机构的采样棒与偏心轮架焊接,通过花键与工字型支架连接;偏心轮与齿轮通过偏心轮轴连接,齿轮与抽取机构电机连接,电机安装在电机箱上;工字型支架与底座连接,底座与脚支架和第二脚支架连接; 所述成像平台机构的工业CCD相机置于支撑平台上;曲柄一端与成像平台机构电机连接,电机安装在成像平台机构电机箱上;曲柄另一连端与连杆连接,连杆通过一个圆柱副与滑块连接;刷子安装在滑块上,滑块在导轨上。 本发明自动采样成像、糖粒采样周期设置灵活、可消除糖粒成像时的堆叠和粘连。
出租汽车违法违章运营行为图像取证
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介:本项目完成了针对出租汽车运营中出现的私自揽客、车牌遮挡、吸烟等违法违章行为的图像取证研 究、视频图像数据取证要素、视频图像数据存储方案,形成出租汽车违法违章运营行为图像取证技术规范,明确适用于出租汽车运营行业取证设备技术规范,确保执法取证时的精确度和可靠性,保证执法数 据完整性、执法效力,切实做到执法证据充分;同时,实现了出租汽车运营中典型违法行为的自动检测 预警算法。 应用简介:所处研发阶段:完成项目验收。适合应用领域:交通领域。已有应用情况:已在首都机场大队进行示范性验证。 投资规模及效益分析:可以广泛地应用于非现场信息监管领域。成熟产品每套可销售价格为30万-40万元。本项目的研究和实施符合国家和地区发展地方经济的要求,为提高执法工作效率、节约成本,推进交通运输执法向高效化、可视化、科学化发展,使勤务安排更加科学合理,为非现场执法提供技术支持,自动检测违法违章运营行为, 减少不必要的人员投入。
找到38项技术成果数据。
找技术 >基于光学神经网络结构的图像识别方法、装置及电子设备
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本申请公开了一种基于光学神经网络结构的图像识别方法、图像识别装置及电子设备,其中,光学神经网络结构由X层神经网络所构成;该图像识别方法包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至光学神经网络结构;基于光学神经网络结构的输出结果确定待识别图像的识别结果;其中,光学神经网络结构用于:针对第i层神经网络,获取第i层神经网络的输入向量,i为大于0且小于X 1的正整数;分别基于Yi个内积计算单元对输入向量进行线性变换,得到Yi个线性变换的结果;将Yi个线性变换的结果通过非线性晶体进行激活,得到Yi个激活结果;将Yi个激活结果作为本层神经网络的输出向量。本申请方案应用了新型的光学神经网络结构,进一步提升了图像识别的速度。
基于图像识别的动态图显示平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
①课题来源与背景 目前,对于病人的耳内环境的检测通常采用耳检查法,该方法主要包括耳镜检查、咽鼓管功能检查、听力测验、前庭功能检查、瘘管试验和其他检查。一般先观察耳廓的大小、位置、有无畸形及两侧是否对称,耳廓和乳突部及耳周围淋巴结有无肿胀、触痛和压痛。 上述检测所使用的工具是光学工具,判断的方式是医生依靠个人经验的人工判断,这种检测机制容易导致检测结果过于静态化。无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析。 ②技术原理及性能指标 为了解决上述问题,本研发项目提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,采用了对象提取设备,用于基于时间顺序依次接收多个耳内图像,对多个图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 根据本科技成果的一方面,提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,平台包括: 现场显示设备,与对象提取设备连接,用于接收并现场显示对象提取设备输出的耳膜动态图; 耳内摄像设备,设置在病人耳朵内部,用于对病人耳朵内部场景进行图像拍摄,以获得并输出内部场景图像; 质量估测设备,与耳内摄像设备连接,用于接收内部场景图像,对内部场景图像中的噪声进行分析以获得各种噪声的幅值,基于各种噪声的幅值确定内部场景图像的质量等级; 策略切换设备,与质量估测设备连接,用于在质量等级低于或等于预设下限质量等级时,选择深度处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像,还用于在质量等级高于预设下限质量等级时,选择初级处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像; 深度处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将内部场景图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的对比度增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得第一中间图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将第一中间图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的边缘增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得目标增强图像; 初级处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,并对内部场景图像整体执行对比度增强处理以获得第二中间图像,在对第二中间图像整体执行边缘增强处理以获得目标增强图像; 对象提取设备,分别与深度处理设备和初级处理设备连接,用于基于时间顺序依次接收多个目标增强图像,对多个目标增强图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 ③技术的创造性与先进性 采用质量估测设备对输入图像的整体质量进行评估,在质量较差时选择高强度的图像增强设备以提高图像增强质量,在质量良好时,选择普通的整体处理的增强处理设备以减少不必要的设备功耗,从而实现了有针对性的图像增强处理; 获取并现场显示病人的基于时间变化的耳膜动态图,方便医护人员更充分地了解病人的耳内病情。 ④技术的成熟程度,适用范围和安全性 本项目研发的出的设备具有解决了检测机制容易导致检测结果过于静态化,无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析等问题,具有较强的应用和市场推广效益,随着本装置对现有现有检测方法的改造将极大程度提升该检测技术的市场应用前景。 ⑤应用情况及存在的问题 目前本设备选取的耳内环境的检测,但本项目不限于此,具有更广阔的应用场景,需要再次进行应用改造。暂不存在其他问题。 ⑥历年获奖情况 暂无
禽蛋裂纹图像识别技术创新与应用
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
基本情况: 计算机视觉技术是检测禽蛋内外部缺陷的一种常用方法,能够识别禽蛋表面的污斑、裂纹和内部血斑。主要技术特点: 该成果以进一步提高计算机视觉技术对鸡蛋和鸭蛋裂纹的识别灵敏度和准确度为目标,提出了应用于鸡蛋和鸭蛋图像中裂纹识别的连续波信号提取和判别算法,并搭建了试验型的基于计算机视觉的禽蛋在线裂纹检测设备,能够对生产线上的鸡蛋或鸭蛋进行动态裂纹检测。 设备成本约为20000元人民币,检测速度为1枚禽蛋/秒,对裂纹粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 91%、90%和 84%,对完 好粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 93%、94%和 87%,进一步提高了基于图像识别技术检测禽蛋裂纹的灵敏度和准确度,项目成果获教育部高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖二等奖(2020)。应用范围:禽蛋裂纹图像识别
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一、项目简介项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题,使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作,最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。二、前期研究基础课题组通过多年攻关,在相关核心技术方面有多项突破,提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平,已在包括IEEE Trans.Image Processing, CVPR,ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项,软件著作权1项。三、应用技术成果1)雾天图像增强2)水下图像增强3)单幅图像去雨处理4)沙尘天气图像增强5)弱光照图像增强6)有雨图像车辆检测结果、去雨与目标检测联合优化的车辆检测结果
一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统及存储介质
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本发明实施例公开了一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统、存储介质、掩膜、红外传感装置及图像识别方法。其中,该方法包括:将预设目标的第一样本照片输入预设的第一神经网络进行训练,使得所述第一神经网络能够识别所述预设目标;输出完成训练的所述第一神经网络的第一层掩膜的权重矩阵以及第一层掩膜图形,以制作红外传感器的掩膜。本发明实施例的技术方案,利用不同的数据集可设计针对性不同的掩模,使红外传感器对于特定的人体运动识别与检测精度更高,在设计过程中就可以预测掩模的性能,节省测试成本。不像现有掩模,必须制造出来进行实验后才知道是否对人体运动识别有效。而且,用途广,可根据不同的应用需求设计不同的掩模。
基于图像识别的计算机超大触摸屏
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
该项目研制的计算机超大虚拟触摸屏由两个一维图像采集装置、大屏幕和计算机识别定位软件三部分组成。利用两个一维图像采集装置获取触摸物(手指、触摸笔、教鞭等)在虚拟触摸屏上的一维位置图像,采用智能图像识别和几何投影技术,利用软件方法通过坐标映射、触摸物识别、触摸物定位、触摸物动作判定等算法,实现计算机超大屏慕虚拟触摸功能。其主要技术性能指标包括:不需对屏幕进行任何改动,即可与其配套使用;有效解决了采用通常图像识别技术识别定位存在的由于人体遮挡引起的触摸失效问题;触摸物可不直接接触实际屏幕进行操作,实现“虚拟触摸”功能。
温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:农、林、牧、渔业
技术简介
“温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统”是山西省科技厅公关项目“温室植物保护的智能化技术研究”(编号2004018-1)和省留学基金项目“设施园艺植物保护智能化系统的研究”(编号2006050)的主要研究内容之一。 一、应用领域和技术原理 为了提高设施农业的生产效益,大幅度减轻温室栽培植物的病害影响,提高设施农业产品的安全性,实现以最少的资源投入获取速生、高产、优质、高效农业生产。项目以温室植物的侵染性病害为研究对象,以Matlab和VC++语言为开发工具,选取温室主要栽培品种常见病害的霜霉病和炭疽病等叶片图像为切入点进行处理研究。构建了包含硬件环境和软件环境为一体化的用于识别植物病害的数字图像处理系统。将提取的分割、形态、纹理和颜色的特征参量赋予识别病害的BP综合神经网络和模糊K-近邻模式识别系统,以识别病害。然后,提出了进一步提高识别系统精度的思路与设想。此研究结果不但可用于设施农业的病虫害防治,也可用于大田农业作物的病虫害监测与防治。 二、主要的研究性能指标 1.项目研究完成的主要技术指标为:单源病害的识别可靠度≥95%;系统的适应性≧90%;样本充分时模型的算法精度≧98%;智能化系统的病害防治率≧94%。 2.项目研究完成的主要经济指标为:和人工防治比,单位面积的病害防治材料资源节约率≧65%;单位面积的病害防治劳力资源节约率≧65%;单位面积的增收节支≧25%。 三、研究成果的创造性和先进性 创造性 1.研究筛选,优化整合了各种图像预处理方法与技术,确定了图像增强、锐化、去噪、平滑、边缘检测、分割等一系列处理技术的优化参量或阈值,成功的建立了植物病害图像预处理技术体系,确立了图像预处理系统模式,实现了识别系统功能和应用的广泛适应性。 2.研究确定了彩色分割的优化参量和阈值,创立了植物病害图像的彩色图形分割方法与技术,建立了图像彩色形状、形态、纹理和颜色等四大类十九种特征参量提取的技术体系,实现了多特征于一体的综合参比识别模式,大幅度提高了病害识别准确率。 3.研究优化建立了以模糊K-近邻树分类法和BP神经网络为基系统的双通比较识别系统,确定了识别系统的优化输入(参量十九种、比较阈值四类)输出参量(参量十二种、比较阈值四类)及其阈值,建立了双通识别系统的系列化比较识别指标体系,实现了多特征为一体的综合识别模式,达到了识别模型算法精度高的目的。 先进性 1.发现的各种适用的图像预处理技术,可使病害识别系统的适应性≧90%。 2.创立的病害图像彩色分割法及特征值算法,将识别系统的精度提高了一个数量级。 3.基于分割、形态、纹理和颜色特征参量为赋值的多重识别模式输入变量,可使设施蔬菜单源病害的识别率≥95%。 4.基于由BP综合神经网络和模糊K-近邻模式组成的双通比较识别系统,可使系统识别算法的精度≧98%。 总之,经相关资料查询,国内外尚未发现同类研究内容和水平的研究。 四、国际国内同类产品的技术分析比较 根据项目组的长期跟踪研究分析,国内外农业计算机图像处理工作者绝大部分的工作集中在农产品的品质检测、作物分类中,而利用图像技术对植物病害的研究比较少,尤其是综合利用形态、纹理和颜色等特征参数对病害植物进行多变量特征参数的提取,然后进行双通道模式比较识别的报道更是少见。
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统,其特征是由至少两个一维图像采集装置、显示屏和计算装置组成,一维图像采集装置设置在虚拟触摸屏的四周,每个一维图像采集装置获取的一维图像所在面与虚拟触摸屏处于同一平面;多个一维图像采集装置将手指在虚拟触摸屏上的位置和点击动作转换成多个一维图像中的点及点的有无,计算装置根据所述一维图像中点的信息识别手指在虚拟触摸屏中的两维直角坐标,并执行相应的操作,完成人机交互功能。本实用新型解决了使用图像技术实现的触摸屏存在的人体遮挡手指的问题,特别适用于大屏幕触摸系统。合作方式:许可、转让或面议
煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
一种煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置,所述自动取样及成像装置包括抽取机构和成像平台机构。 所述抽取机构的采样棒与偏心轮架焊接,通过花键与工字型支架连接;偏心轮与齿轮通过偏心轮轴连接,齿轮与抽取机构电机连接,电机安装在电机箱上;工字型支架与底座连接,底座与脚支架和第二脚支架连接; 所述成像平台机构的工业CCD相机置于支撑平台上;曲柄一端与成像平台机构电机连接,电机安装在成像平台机构电机箱上;曲柄另一连端与连杆连接,连杆通过一个圆柱副与滑块连接;刷子安装在滑块上,滑块在导轨上。 本发明自动采样成像、糖粒采样周期设置灵活、可消除糖粒成像时的堆叠和粘连。
出租汽车违法违章运营行为图像取证
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介:本项目完成了针对出租汽车运营中出现的私自揽客、车牌遮挡、吸烟等违法违章行为的图像取证研 究、视频图像数据取证要素、视频图像数据存储方案,形成出租汽车违法违章运营行为图像取证技术规范,明确适用于出租汽车运营行业取证设备技术规范,确保执法取证时的精确度和可靠性,保证执法数 据完整性、执法效力,切实做到执法证据充分;同时,实现了出租汽车运营中典型违法行为的自动检测 预警算法。 应用简介:所处研发阶段:完成项目验收。适合应用领域:交通领域。已有应用情况:已在首都机场大队进行示范性验证。 投资规模及效益分析:可以广泛地应用于非现场信息监管领域。成熟产品每套可销售价格为30万-40万元。本项目的研究和实施符合国家和地区发展地方经济的要求,为提高执法工作效率、节约成本,推进交通运输执法向高效化、可视化、科学化发展,使勤务安排更加科学合理,为非现场执法提供技术支持,自动检测违法违章运营行为, 减少不必要的人员投入。
找到38项技术成果数据。
找技术 >基于光学神经网络结构的图像识别方法、装置及电子设备
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本申请公开了一种基于光学神经网络结构的图像识别方法、图像识别装置及电子设备,其中,光学神经网络结构由X层神经网络所构成;该图像识别方法包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至光学神经网络结构;基于光学神经网络结构的输出结果确定待识别图像的识别结果;其中,光学神经网络结构用于:针对第i层神经网络,获取第i层神经网络的输入向量,i为大于0且小于X 1的正整数;分别基于Yi个内积计算单元对输入向量进行线性变换,得到Yi个线性变换的结果;将Yi个线性变换的结果通过非线性晶体进行激活,得到Yi个激活结果;将Yi个激活结果作为本层神经网络的输出向量。本申请方案应用了新型的光学神经网络结构,进一步提升了图像识别的速度。
基于图像识别的动态图显示平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
①课题来源与背景 目前,对于病人的耳内环境的检测通常采用耳检查法,该方法主要包括耳镜检查、咽鼓管功能检查、听力测验、前庭功能检查、瘘管试验和其他检查。一般先观察耳廓的大小、位置、有无畸形及两侧是否对称,耳廓和乳突部及耳周围淋巴结有无肿胀、触痛和压痛。 上述检测所使用的工具是光学工具,判断的方式是医生依靠个人经验的人工判断,这种检测机制容易导致检测结果过于静态化。无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析。 ②技术原理及性能指标 为了解决上述问题,本研发项目提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,采用了对象提取设备,用于基于时间顺序依次接收多个耳内图像,对多个图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 根据本科技成果的一方面,提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,平台包括: 现场显示设备,与对象提取设备连接,用于接收并现场显示对象提取设备输出的耳膜动态图; 耳内摄像设备,设置在病人耳朵内部,用于对病人耳朵内部场景进行图像拍摄,以获得并输出内部场景图像; 质量估测设备,与耳内摄像设备连接,用于接收内部场景图像,对内部场景图像中的噪声进行分析以获得各种噪声的幅值,基于各种噪声的幅值确定内部场景图像的质量等级; 策略切换设备,与质量估测设备连接,用于在质量等级低于或等于预设下限质量等级时,选择深度处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像,还用于在质量等级高于预设下限质量等级时,选择初级处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像; 深度处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将内部场景图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的对比度增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得第一中间图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将第一中间图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的边缘增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得目标增强图像; 初级处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,并对内部场景图像整体执行对比度增强处理以获得第二中间图像,在对第二中间图像整体执行边缘增强处理以获得目标增强图像; 对象提取设备,分别与深度处理设备和初级处理设备连接,用于基于时间顺序依次接收多个目标增强图像,对多个目标增强图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 ③技术的创造性与先进性 采用质量估测设备对输入图像的整体质量进行评估,在质量较差时选择高强度的图像增强设备以提高图像增强质量,在质量良好时,选择普通的整体处理的增强处理设备以减少不必要的设备功耗,从而实现了有针对性的图像增强处理; 获取并现场显示病人的基于时间变化的耳膜动态图,方便医护人员更充分地了解病人的耳内病情。 ④技术的成熟程度,适用范围和安全性 本项目研发的出的设备具有解决了检测机制容易导致检测结果过于静态化,无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析等问题,具有较强的应用和市场推广效益,随着本装置对现有现有检测方法的改造将极大程度提升该检测技术的市场应用前景。 ⑤应用情况及存在的问题 目前本设备选取的耳内环境的检测,但本项目不限于此,具有更广阔的应用场景,需要再次进行应用改造。暂不存在其他问题。 ⑥历年获奖情况 暂无
禽蛋裂纹图像识别技术创新与应用
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
基本情况: 计算机视觉技术是检测禽蛋内外部缺陷的一种常用方法,能够识别禽蛋表面的污斑、裂纹和内部血斑。主要技术特点: 该成果以进一步提高计算机视觉技术对鸡蛋和鸭蛋裂纹的识别灵敏度和准确度为目标,提出了应用于鸡蛋和鸭蛋图像中裂纹识别的连续波信号提取和判别算法,并搭建了试验型的基于计算机视觉的禽蛋在线裂纹检测设备,能够对生产线上的鸡蛋或鸭蛋进行动态裂纹检测。 设备成本约为20000元人民币,检测速度为1枚禽蛋/秒,对裂纹粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 91%、90%和 84%,对完 好粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 93%、94%和 87%,进一步提高了基于图像识别技术检测禽蛋裂纹的灵敏度和准确度,项目成果获教育部高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖二等奖(2020)。应用范围:禽蛋裂纹图像识别
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一、项目简介项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题,使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作,最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。二、前期研究基础课题组通过多年攻关,在相关核心技术方面有多项突破,提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平,已在包括IEEE Trans.Image Processing, CVPR,ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项,软件著作权1项。三、应用技术成果1)雾天图像增强2)水下图像增强3)单幅图像去雨处理4)沙尘天气图像增强5)弱光照图像增强6)有雨图像车辆检测结果、去雨与目标检测联合优化的车辆检测结果
一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统及存储介质
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本发明实施例公开了一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统、存储介质、掩膜、红外传感装置及图像识别方法。其中,该方法包括:将预设目标的第一样本照片输入预设的第一神经网络进行训练,使得所述第一神经网络能够识别所述预设目标;输出完成训练的所述第一神经网络的第一层掩膜的权重矩阵以及第一层掩膜图形,以制作红外传感器的掩膜。本发明实施例的技术方案,利用不同的数据集可设计针对性不同的掩模,使红外传感器对于特定的人体运动识别与检测精度更高,在设计过程中就可以预测掩模的性能,节省测试成本。不像现有掩模,必须制造出来进行实验后才知道是否对人体运动识别有效。而且,用途广,可根据不同的应用需求设计不同的掩模。
基于图像识别的计算机超大触摸屏
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
该项目研制的计算机超大虚拟触摸屏由两个一维图像采集装置、大屏幕和计算机识别定位软件三部分组成。利用两个一维图像采集装置获取触摸物(手指、触摸笔、教鞭等)在虚拟触摸屏上的一维位置图像,采用智能图像识别和几何投影技术,利用软件方法通过坐标映射、触摸物识别、触摸物定位、触摸物动作判定等算法,实现计算机超大屏慕虚拟触摸功能。其主要技术性能指标包括:不需对屏幕进行任何改动,即可与其配套使用;有效解决了采用通常图像识别技术识别定位存在的由于人体遮挡引起的触摸失效问题;触摸物可不直接接触实际屏幕进行操作,实现“虚拟触摸”功能。
温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:农、林、牧、渔业
技术简介
“温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统”是山西省科技厅公关项目“温室植物保护的智能化技术研究”(编号2004018-1)和省留学基金项目“设施园艺植物保护智能化系统的研究”(编号2006050)的主要研究内容之一。 一、应用领域和技术原理 为了提高设施农业的生产效益,大幅度减轻温室栽培植物的病害影响,提高设施农业产品的安全性,实现以最少的资源投入获取速生、高产、优质、高效农业生产。项目以温室植物的侵染性病害为研究对象,以Matlab和VC++语言为开发工具,选取温室主要栽培品种常见病害的霜霉病和炭疽病等叶片图像为切入点进行处理研究。构建了包含硬件环境和软件环境为一体化的用于识别植物病害的数字图像处理系统。将提取的分割、形态、纹理和颜色的特征参量赋予识别病害的BP综合神经网络和模糊K-近邻模式识别系统,以识别病害。然后,提出了进一步提高识别系统精度的思路与设想。此研究结果不但可用于设施农业的病虫害防治,也可用于大田农业作物的病虫害监测与防治。 二、主要的研究性能指标 1.项目研究完成的主要技术指标为:单源病害的识别可靠度≥95%;系统的适应性≧90%;样本充分时模型的算法精度≧98%;智能化系统的病害防治率≧94%。 2.项目研究完成的主要经济指标为:和人工防治比,单位面积的病害防治材料资源节约率≧65%;单位面积的病害防治劳力资源节约率≧65%;单位面积的增收节支≧25%。 三、研究成果的创造性和先进性 创造性 1.研究筛选,优化整合了各种图像预处理方法与技术,确定了图像增强、锐化、去噪、平滑、边缘检测、分割等一系列处理技术的优化参量或阈值,成功的建立了植物病害图像预处理技术体系,确立了图像预处理系统模式,实现了识别系统功能和应用的广泛适应性。 2.研究确定了彩色分割的优化参量和阈值,创立了植物病害图像的彩色图形分割方法与技术,建立了图像彩色形状、形态、纹理和颜色等四大类十九种特征参量提取的技术体系,实现了多特征于一体的综合参比识别模式,大幅度提高了病害识别准确率。 3.研究优化建立了以模糊K-近邻树分类法和BP神经网络为基系统的双通比较识别系统,确定了识别系统的优化输入(参量十九种、比较阈值四类)输出参量(参量十二种、比较阈值四类)及其阈值,建立了双通识别系统的系列化比较识别指标体系,实现了多特征为一体的综合识别模式,达到了识别模型算法精度高的目的。 先进性 1.发现的各种适用的图像预处理技术,可使病害识别系统的适应性≧90%。 2.创立的病害图像彩色分割法及特征值算法,将识别系统的精度提高了一个数量级。 3.基于分割、形态、纹理和颜色特征参量为赋值的多重识别模式输入变量,可使设施蔬菜单源病害的识别率≥95%。 4.基于由BP综合神经网络和模糊K-近邻模式组成的双通比较识别系统,可使系统识别算法的精度≧98%。 总之,经相关资料查询,国内外尚未发现同类研究内容和水平的研究。 四、国际国内同类产品的技术分析比较 根据项目组的长期跟踪研究分析,国内外农业计算机图像处理工作者绝大部分的工作集中在农产品的品质检测、作物分类中,而利用图像技术对植物病害的研究比较少,尤其是综合利用形态、纹理和颜色等特征参数对病害植物进行多变量特征参数的提取,然后进行双通道模式比较识别的报道更是少见。
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统,其特征是由至少两个一维图像采集装置、显示屏和计算装置组成,一维图像采集装置设置在虚拟触摸屏的四周,每个一维图像采集装置获取的一维图像所在面与虚拟触摸屏处于同一平面;多个一维图像采集装置将手指在虚拟触摸屏上的位置和点击动作转换成多个一维图像中的点及点的有无,计算装置根据所述一维图像中点的信息识别手指在虚拟触摸屏中的两维直角坐标,并执行相应的操作,完成人机交互功能。本实用新型解决了使用图像技术实现的触摸屏存在的人体遮挡手指的问题,特别适用于大屏幕触摸系统。合作方式:许可、转让或面议
煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
一种煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置,所述自动取样及成像装置包括抽取机构和成像平台机构。 所述抽取机构的采样棒与偏心轮架焊接,通过花键与工字型支架连接;偏心轮与齿轮通过偏心轮轴连接,齿轮与抽取机构电机连接,电机安装在电机箱上;工字型支架与底座连接,底座与脚支架和第二脚支架连接; 所述成像平台机构的工业CCD相机置于支撑平台上;曲柄一端与成像平台机构电机连接,电机安装在成像平台机构电机箱上;曲柄另一连端与连杆连接,连杆通过一个圆柱副与滑块连接;刷子安装在滑块上,滑块在导轨上。 本发明自动采样成像、糖粒采样周期设置灵活、可消除糖粒成像时的堆叠和粘连。
出租汽车违法违章运营行为图像取证
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介:本项目完成了针对出租汽车运营中出现的私自揽客、车牌遮挡、吸烟等违法违章行为的图像取证研 究、视频图像数据取证要素、视频图像数据存储方案,形成出租汽车违法违章运营行为图像取证技术规范,明确适用于出租汽车运营行业取证设备技术规范,确保执法取证时的精确度和可靠性,保证执法数 据完整性、执法效力,切实做到执法证据充分;同时,实现了出租汽车运营中典型违法行为的自动检测 预警算法。 应用简介:所处研发阶段:完成项目验收。适合应用领域:交通领域。已有应用情况:已在首都机场大队进行示范性验证。 投资规模及效益分析:可以广泛地应用于非现场信息监管领域。成熟产品每套可销售价格为30万-40万元。本项目的研究和实施符合国家和地区发展地方经济的要求,为提高执法工作效率、节约成本,推进交通运输执法向高效化、可视化、科学化发展,使勤务安排更加科学合理,为非现场执法提供技术支持,自动检测违法违章运营行为, 减少不必要的人员投入。
找到38项技术成果数据。
找技术 >基于光学神经网络结构的图像识别方法、装置及电子设备
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本申请公开了一种基于光学神经网络结构的图像识别方法、图像识别装置及电子设备,其中,光学神经网络结构由X层神经网络所构成;该图像识别方法包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至光学神经网络结构;基于光学神经网络结构的输出结果确定待识别图像的识别结果;其中,光学神经网络结构用于:针对第i层神经网络,获取第i层神经网络的输入向量,i为大于0且小于X 1的正整数;分别基于Yi个内积计算单元对输入向量进行线性变换,得到Yi个线性变换的结果;将Yi个线性变换的结果通过非线性晶体进行激活,得到Yi个激活结果;将Yi个激活结果作为本层神经网络的输出向量。本申请方案应用了新型的光学神经网络结构,进一步提升了图像识别的速度。
基于图像识别的动态图显示平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
①课题来源与背景 目前,对于病人的耳内环境的检测通常采用耳检查法,该方法主要包括耳镜检查、咽鼓管功能检查、听力测验、前庭功能检查、瘘管试验和其他检查。一般先观察耳廓的大小、位置、有无畸形及两侧是否对称,耳廓和乳突部及耳周围淋巴结有无肿胀、触痛和压痛。 上述检测所使用的工具是光学工具,判断的方式是医生依靠个人经验的人工判断,这种检测机制容易导致检测结果过于静态化。无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析。 ②技术原理及性能指标 为了解决上述问题,本研发项目提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,采用了对象提取设备,用于基于时间顺序依次接收多个耳内图像,对多个图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 根据本科技成果的一方面,提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,平台包括: 现场显示设备,与对象提取设备连接,用于接收并现场显示对象提取设备输出的耳膜动态图; 耳内摄像设备,设置在病人耳朵内部,用于对病人耳朵内部场景进行图像拍摄,以获得并输出内部场景图像; 质量估测设备,与耳内摄像设备连接,用于接收内部场景图像,对内部场景图像中的噪声进行分析以获得各种噪声的幅值,基于各种噪声的幅值确定内部场景图像的质量等级; 策略切换设备,与质量估测设备连接,用于在质量等级低于或等于预设下限质量等级时,选择深度处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像,还用于在质量等级高于预设下限质量等级时,选择初级处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像; 深度处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将内部场景图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的对比度增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得第一中间图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将第一中间图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的边缘增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得目标增强图像; 初级处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,并对内部场景图像整体执行对比度增强处理以获得第二中间图像,在对第二中间图像整体执行边缘增强处理以获得目标增强图像; 对象提取设备,分别与深度处理设备和初级处理设备连接,用于基于时间顺序依次接收多个目标增强图像,对多个目标增强图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 ③技术的创造性与先进性 采用质量估测设备对输入图像的整体质量进行评估,在质量较差时选择高强度的图像增强设备以提高图像增强质量,在质量良好时,选择普通的整体处理的增强处理设备以减少不必要的设备功耗,从而实现了有针对性的图像增强处理; 获取并现场显示病人的基于时间变化的耳膜动态图,方便医护人员更充分地了解病人的耳内病情。 ④技术的成熟程度,适用范围和安全性 本项目研发的出的设备具有解决了检测机制容易导致检测结果过于静态化,无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析等问题,具有较强的应用和市场推广效益,随着本装置对现有现有检测方法的改造将极大程度提升该检测技术的市场应用前景。 ⑤应用情况及存在的问题 目前本设备选取的耳内环境的检测,但本项目不限于此,具有更广阔的应用场景,需要再次进行应用改造。暂不存在其他问题。 ⑥历年获奖情况 暂无
禽蛋裂纹图像识别技术创新与应用
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
基本情况: 计算机视觉技术是检测禽蛋内外部缺陷的一种常用方法,能够识别禽蛋表面的污斑、裂纹和内部血斑。主要技术特点: 该成果以进一步提高计算机视觉技术对鸡蛋和鸭蛋裂纹的识别灵敏度和准确度为目标,提出了应用于鸡蛋和鸭蛋图像中裂纹识别的连续波信号提取和判别算法,并搭建了试验型的基于计算机视觉的禽蛋在线裂纹检测设备,能够对生产线上的鸡蛋或鸭蛋进行动态裂纹检测。 设备成本约为20000元人民币,检测速度为1枚禽蛋/秒,对裂纹粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 91%、90%和 84%,对完 好粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 93%、94%和 87%,进一步提高了基于图像识别技术检测禽蛋裂纹的灵敏度和准确度,项目成果获教育部高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖二等奖(2020)。应用范围:禽蛋裂纹图像识别
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一、项目简介项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题,使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作,最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。二、前期研究基础课题组通过多年攻关,在相关核心技术方面有多项突破,提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平,已在包括IEEE Trans.Image Processing, CVPR,ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项,软件著作权1项。三、应用技术成果1)雾天图像增强2)水下图像增强3)单幅图像去雨处理4)沙尘天气图像增强5)弱光照图像增强6)有雨图像车辆检测结果、去雨与目标检测联合优化的车辆检测结果
一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统及存储介质
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本发明实施例公开了一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统、存储介质、掩膜、红外传感装置及图像识别方法。其中,该方法包括:将预设目标的第一样本照片输入预设的第一神经网络进行训练,使得所述第一神经网络能够识别所述预设目标;输出完成训练的所述第一神经网络的第一层掩膜的权重矩阵以及第一层掩膜图形,以制作红外传感器的掩膜。本发明实施例的技术方案,利用不同的数据集可设计针对性不同的掩模,使红外传感器对于特定的人体运动识别与检测精度更高,在设计过程中就可以预测掩模的性能,节省测试成本。不像现有掩模,必须制造出来进行实验后才知道是否对人体运动识别有效。而且,用途广,可根据不同的应用需求设计不同的掩模。
基于图像识别的计算机超大触摸屏
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
该项目研制的计算机超大虚拟触摸屏由两个一维图像采集装置、大屏幕和计算机识别定位软件三部分组成。利用两个一维图像采集装置获取触摸物(手指、触摸笔、教鞭等)在虚拟触摸屏上的一维位置图像,采用智能图像识别和几何投影技术,利用软件方法通过坐标映射、触摸物识别、触摸物定位、触摸物动作判定等算法,实现计算机超大屏慕虚拟触摸功能。其主要技术性能指标包括:不需对屏幕进行任何改动,即可与其配套使用;有效解决了采用通常图像识别技术识别定位存在的由于人体遮挡引起的触摸失效问题;触摸物可不直接接触实际屏幕进行操作,实现“虚拟触摸”功能。
温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:农、林、牧、渔业
技术简介
“温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统”是山西省科技厅公关项目“温室植物保护的智能化技术研究”(编号2004018-1)和省留学基金项目“设施园艺植物保护智能化系统的研究”(编号2006050)的主要研究内容之一。 一、应用领域和技术原理 为了提高设施农业的生产效益,大幅度减轻温室栽培植物的病害影响,提高设施农业产品的安全性,实现以最少的资源投入获取速生、高产、优质、高效农业生产。项目以温室植物的侵染性病害为研究对象,以Matlab和VC++语言为开发工具,选取温室主要栽培品种常见病害的霜霉病和炭疽病等叶片图像为切入点进行处理研究。构建了包含硬件环境和软件环境为一体化的用于识别植物病害的数字图像处理系统。将提取的分割、形态、纹理和颜色的特征参量赋予识别病害的BP综合神经网络和模糊K-近邻模式识别系统,以识别病害。然后,提出了进一步提高识别系统精度的思路与设想。此研究结果不但可用于设施农业的病虫害防治,也可用于大田农业作物的病虫害监测与防治。 二、主要的研究性能指标 1.项目研究完成的主要技术指标为:单源病害的识别可靠度≥95%;系统的适应性≧90%;样本充分时模型的算法精度≧98%;智能化系统的病害防治率≧94%。 2.项目研究完成的主要经济指标为:和人工防治比,单位面积的病害防治材料资源节约率≧65%;单位面积的病害防治劳力资源节约率≧65%;单位面积的增收节支≧25%。 三、研究成果的创造性和先进性 创造性 1.研究筛选,优化整合了各种图像预处理方法与技术,确定了图像增强、锐化、去噪、平滑、边缘检测、分割等一系列处理技术的优化参量或阈值,成功的建立了植物病害图像预处理技术体系,确立了图像预处理系统模式,实现了识别系统功能和应用的广泛适应性。 2.研究确定了彩色分割的优化参量和阈值,创立了植物病害图像的彩色图形分割方法与技术,建立了图像彩色形状、形态、纹理和颜色等四大类十九种特征参量提取的技术体系,实现了多特征于一体的综合参比识别模式,大幅度提高了病害识别准确率。 3.研究优化建立了以模糊K-近邻树分类法和BP神经网络为基系统的双通比较识别系统,确定了识别系统的优化输入(参量十九种、比较阈值四类)输出参量(参量十二种、比较阈值四类)及其阈值,建立了双通识别系统的系列化比较识别指标体系,实现了多特征为一体的综合识别模式,达到了识别模型算法精度高的目的。 先进性 1.发现的各种适用的图像预处理技术,可使病害识别系统的适应性≧90%。 2.创立的病害图像彩色分割法及特征值算法,将识别系统的精度提高了一个数量级。 3.基于分割、形态、纹理和颜色特征参量为赋值的多重识别模式输入变量,可使设施蔬菜单源病害的识别率≥95%。 4.基于由BP综合神经网络和模糊K-近邻模式组成的双通比较识别系统,可使系统识别算法的精度≧98%。 总之,经相关资料查询,国内外尚未发现同类研究内容和水平的研究。 四、国际国内同类产品的技术分析比较 根据项目组的长期跟踪研究分析,国内外农业计算机图像处理工作者绝大部分的工作集中在农产品的品质检测、作物分类中,而利用图像技术对植物病害的研究比较少,尤其是综合利用形态、纹理和颜色等特征参数对病害植物进行多变量特征参数的提取,然后进行双通道模式比较识别的报道更是少见。
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统,其特征是由至少两个一维图像采集装置、显示屏和计算装置组成,一维图像采集装置设置在虚拟触摸屏的四周,每个一维图像采集装置获取的一维图像所在面与虚拟触摸屏处于同一平面;多个一维图像采集装置将手指在虚拟触摸屏上的位置和点击动作转换成多个一维图像中的点及点的有无,计算装置根据所述一维图像中点的信息识别手指在虚拟触摸屏中的两维直角坐标,并执行相应的操作,完成人机交互功能。本实用新型解决了使用图像技术实现的触摸屏存在的人体遮挡手指的问题,特别适用于大屏幕触摸系统。合作方式:许可、转让或面议
煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
一种煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置,所述自动取样及成像装置包括抽取机构和成像平台机构。 所述抽取机构的采样棒与偏心轮架焊接,通过花键与工字型支架连接;偏心轮与齿轮通过偏心轮轴连接,齿轮与抽取机构电机连接,电机安装在电机箱上;工字型支架与底座连接,底座与脚支架和第二脚支架连接; 所述成像平台机构的工业CCD相机置于支撑平台上;曲柄一端与成像平台机构电机连接,电机安装在成像平台机构电机箱上;曲柄另一连端与连杆连接,连杆通过一个圆柱副与滑块连接;刷子安装在滑块上,滑块在导轨上。 本发明自动采样成像、糖粒采样周期设置灵活、可消除糖粒成像时的堆叠和粘连。
出租汽车违法违章运营行为图像取证
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介:本项目完成了针对出租汽车运营中出现的私自揽客、车牌遮挡、吸烟等违法违章行为的图像取证研 究、视频图像数据取证要素、视频图像数据存储方案,形成出租汽车违法违章运营行为图像取证技术规范,明确适用于出租汽车运营行业取证设备技术规范,确保执法取证时的精确度和可靠性,保证执法数 据完整性、执法效力,切实做到执法证据充分;同时,实现了出租汽车运营中典型违法行为的自动检测 预警算法。 应用简介:所处研发阶段:完成项目验收。适合应用领域:交通领域。已有应用情况:已在首都机场大队进行示范性验证。 投资规模及效益分析:可以广泛地应用于非现场信息监管领域。成熟产品每套可销售价格为30万-40万元。本项目的研究和实施符合国家和地区发展地方经济的要求,为提高执法工作效率、节约成本,推进交通运输执法向高效化、可视化、科学化发展,使勤务安排更加科学合理,为非现场执法提供技术支持,自动检测违法违章运营行为, 减少不必要的人员投入。
找到38项技术成果数据。
找技术 >基于光学神经网络结构的图像识别方法、装置及电子设备
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本申请公开了一种基于光学神经网络结构的图像识别方法、图像识别装置及电子设备,其中,光学神经网络结构由X层神经网络所构成;该图像识别方法包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至光学神经网络结构;基于光学神经网络结构的输出结果确定待识别图像的识别结果;其中,光学神经网络结构用于:针对第i层神经网络,获取第i层神经网络的输入向量,i为大于0且小于X 1的正整数;分别基于Yi个内积计算单元对输入向量进行线性变换,得到Yi个线性变换的结果;将Yi个线性变换的结果通过非线性晶体进行激活,得到Yi个激活结果;将Yi个激活结果作为本层神经网络的输出向量。本申请方案应用了新型的光学神经网络结构,进一步提升了图像识别的速度。
基于图像识别的动态图显示平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
①课题来源与背景 目前,对于病人的耳内环境的检测通常采用耳检查法,该方法主要包括耳镜检查、咽鼓管功能检查、听力测验、前庭功能检查、瘘管试验和其他检查。一般先观察耳廓的大小、位置、有无畸形及两侧是否对称,耳廓和乳突部及耳周围淋巴结有无肿胀、触痛和压痛。 上述检测所使用的工具是光学工具,判断的方式是医生依靠个人经验的人工判断,这种检测机制容易导致检测结果过于静态化。无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析。 ②技术原理及性能指标 为了解决上述问题,本研发项目提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,采用了对象提取设备,用于基于时间顺序依次接收多个耳内图像,对多个图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 根据本科技成果的一方面,提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,平台包括: 现场显示设备,与对象提取设备连接,用于接收并现场显示对象提取设备输出的耳膜动态图; 耳内摄像设备,设置在病人耳朵内部,用于对病人耳朵内部场景进行图像拍摄,以获得并输出内部场景图像; 质量估测设备,与耳内摄像设备连接,用于接收内部场景图像,对内部场景图像中的噪声进行分析以获得各种噪声的幅值,基于各种噪声的幅值确定内部场景图像的质量等级; 策略切换设备,与质量估测设备连接,用于在质量等级低于或等于预设下限质量等级时,选择深度处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像,还用于在质量等级高于预设下限质量等级时,选择初级处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像; 深度处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将内部场景图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的对比度增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得第一中间图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将第一中间图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的边缘增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得目标增强图像; 初级处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,并对内部场景图像整体执行对比度增强处理以获得第二中间图像,在对第二中间图像整体执行边缘增强处理以获得目标增强图像; 对象提取设备,分别与深度处理设备和初级处理设备连接,用于基于时间顺序依次接收多个目标增强图像,对多个目标增强图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 ③技术的创造性与先进性 采用质量估测设备对输入图像的整体质量进行评估,在质量较差时选择高强度的图像增强设备以提高图像增强质量,在质量良好时,选择普通的整体处理的增强处理设备以减少不必要的设备功耗,从而实现了有针对性的图像增强处理; 获取并现场显示病人的基于时间变化的耳膜动态图,方便医护人员更充分地了解病人的耳内病情。 ④技术的成熟程度,适用范围和安全性 本项目研发的出的设备具有解决了检测机制容易导致检测结果过于静态化,无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析等问题,具有较强的应用和市场推广效益,随着本装置对现有现有检测方法的改造将极大程度提升该检测技术的市场应用前景。 ⑤应用情况及存在的问题 目前本设备选取的耳内环境的检测,但本项目不限于此,具有更广阔的应用场景,需要再次进行应用改造。暂不存在其他问题。 ⑥历年获奖情况 暂无
禽蛋裂纹图像识别技术创新与应用
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
基本情况: 计算机视觉技术是检测禽蛋内外部缺陷的一种常用方法,能够识别禽蛋表面的污斑、裂纹和内部血斑。主要技术特点: 该成果以进一步提高计算机视觉技术对鸡蛋和鸭蛋裂纹的识别灵敏度和准确度为目标,提出了应用于鸡蛋和鸭蛋图像中裂纹识别的连续波信号提取和判别算法,并搭建了试验型的基于计算机视觉的禽蛋在线裂纹检测设备,能够对生产线上的鸡蛋或鸭蛋进行动态裂纹检测。 设备成本约为20000元人民币,检测速度为1枚禽蛋/秒,对裂纹粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 91%、90%和 84%,对完 好粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 93%、94%和 87%,进一步提高了基于图像识别技术检测禽蛋裂纹的灵敏度和准确度,项目成果获教育部高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖二等奖(2020)。应用范围:禽蛋裂纹图像识别
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一、项目简介项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题,使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作,最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。二、前期研究基础课题组通过多年攻关,在相关核心技术方面有多项突破,提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平,已在包括IEEE Trans.Image Processing, CVPR,ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项,软件著作权1项。三、应用技术成果1)雾天图像增强2)水下图像增强3)单幅图像去雨处理4)沙尘天气图像增强5)弱光照图像增强6)有雨图像车辆检测结果、去雨与目标检测联合优化的车辆检测结果
一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统及存储介质
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本发明实施例公开了一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统、存储介质、掩膜、红外传感装置及图像识别方法。其中,该方法包括:将预设目标的第一样本照片输入预设的第一神经网络进行训练,使得所述第一神经网络能够识别所述预设目标;输出完成训练的所述第一神经网络的第一层掩膜的权重矩阵以及第一层掩膜图形,以制作红外传感器的掩膜。本发明实施例的技术方案,利用不同的数据集可设计针对性不同的掩模,使红外传感器对于特定的人体运动识别与检测精度更高,在设计过程中就可以预测掩模的性能,节省测试成本。不像现有掩模,必须制造出来进行实验后才知道是否对人体运动识别有效。而且,用途广,可根据不同的应用需求设计不同的掩模。
基于图像识别的计算机超大触摸屏
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
该项目研制的计算机超大虚拟触摸屏由两个一维图像采集装置、大屏幕和计算机识别定位软件三部分组成。利用两个一维图像采集装置获取触摸物(手指、触摸笔、教鞭等)在虚拟触摸屏上的一维位置图像,采用智能图像识别和几何投影技术,利用软件方法通过坐标映射、触摸物识别、触摸物定位、触摸物动作判定等算法,实现计算机超大屏慕虚拟触摸功能。其主要技术性能指标包括:不需对屏幕进行任何改动,即可与其配套使用;有效解决了采用通常图像识别技术识别定位存在的由于人体遮挡引起的触摸失效问题;触摸物可不直接接触实际屏幕进行操作,实现“虚拟触摸”功能。
温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:农、林、牧、渔业
技术简介
“温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统”是山西省科技厅公关项目“温室植物保护的智能化技术研究”(编号2004018-1)和省留学基金项目“设施园艺植物保护智能化系统的研究”(编号2006050)的主要研究内容之一。 一、应用领域和技术原理 为了提高设施农业的生产效益,大幅度减轻温室栽培植物的病害影响,提高设施农业产品的安全性,实现以最少的资源投入获取速生、高产、优质、高效农业生产。项目以温室植物的侵染性病害为研究对象,以Matlab和VC++语言为开发工具,选取温室主要栽培品种常见病害的霜霉病和炭疽病等叶片图像为切入点进行处理研究。构建了包含硬件环境和软件环境为一体化的用于识别植物病害的数字图像处理系统。将提取的分割、形态、纹理和颜色的特征参量赋予识别病害的BP综合神经网络和模糊K-近邻模式识别系统,以识别病害。然后,提出了进一步提高识别系统精度的思路与设想。此研究结果不但可用于设施农业的病虫害防治,也可用于大田农业作物的病虫害监测与防治。 二、主要的研究性能指标 1.项目研究完成的主要技术指标为:单源病害的识别可靠度≥95%;系统的适应性≧90%;样本充分时模型的算法精度≧98%;智能化系统的病害防治率≧94%。 2.项目研究完成的主要经济指标为:和人工防治比,单位面积的病害防治材料资源节约率≧65%;单位面积的病害防治劳力资源节约率≧65%;单位面积的增收节支≧25%。 三、研究成果的创造性和先进性 创造性 1.研究筛选,优化整合了各种图像预处理方法与技术,确定了图像增强、锐化、去噪、平滑、边缘检测、分割等一系列处理技术的优化参量或阈值,成功的建立了植物病害图像预处理技术体系,确立了图像预处理系统模式,实现了识别系统功能和应用的广泛适应性。 2.研究确定了彩色分割的优化参量和阈值,创立了植物病害图像的彩色图形分割方法与技术,建立了图像彩色形状、形态、纹理和颜色等四大类十九种特征参量提取的技术体系,实现了多特征于一体的综合参比识别模式,大幅度提高了病害识别准确率。 3.研究优化建立了以模糊K-近邻树分类法和BP神经网络为基系统的双通比较识别系统,确定了识别系统的优化输入(参量十九种、比较阈值四类)输出参量(参量十二种、比较阈值四类)及其阈值,建立了双通识别系统的系列化比较识别指标体系,实现了多特征为一体的综合识别模式,达到了识别模型算法精度高的目的。 先进性 1.发现的各种适用的图像预处理技术,可使病害识别系统的适应性≧90%。 2.创立的病害图像彩色分割法及特征值算法,将识别系统的精度提高了一个数量级。 3.基于分割、形态、纹理和颜色特征参量为赋值的多重识别模式输入变量,可使设施蔬菜单源病害的识别率≥95%。 4.基于由BP综合神经网络和模糊K-近邻模式组成的双通比较识别系统,可使系统识别算法的精度≧98%。 总之,经相关资料查询,国内外尚未发现同类研究内容和水平的研究。 四、国际国内同类产品的技术分析比较 根据项目组的长期跟踪研究分析,国内外农业计算机图像处理工作者绝大部分的工作集中在农产品的品质检测、作物分类中,而利用图像技术对植物病害的研究比较少,尤其是综合利用形态、纹理和颜色等特征参数对病害植物进行多变量特征参数的提取,然后进行双通道模式比较识别的报道更是少见。
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统,其特征是由至少两个一维图像采集装置、显示屏和计算装置组成,一维图像采集装置设置在虚拟触摸屏的四周,每个一维图像采集装置获取的一维图像所在面与虚拟触摸屏处于同一平面;多个一维图像采集装置将手指在虚拟触摸屏上的位置和点击动作转换成多个一维图像中的点及点的有无,计算装置根据所述一维图像中点的信息识别手指在虚拟触摸屏中的两维直角坐标,并执行相应的操作,完成人机交互功能。本实用新型解决了使用图像技术实现的触摸屏存在的人体遮挡手指的问题,特别适用于大屏幕触摸系统。合作方式:许可、转让或面议
煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
一种煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置,所述自动取样及成像装置包括抽取机构和成像平台机构。 所述抽取机构的采样棒与偏心轮架焊接,通过花键与工字型支架连接;偏心轮与齿轮通过偏心轮轴连接,齿轮与抽取机构电机连接,电机安装在电机箱上;工字型支架与底座连接,底座与脚支架和第二脚支架连接; 所述成像平台机构的工业CCD相机置于支撑平台上;曲柄一端与成像平台机构电机连接,电机安装在成像平台机构电机箱上;曲柄另一连端与连杆连接,连杆通过一个圆柱副与滑块连接;刷子安装在滑块上,滑块在导轨上。 本发明自动采样成像、糖粒采样周期设置灵活、可消除糖粒成像时的堆叠和粘连。
出租汽车违法违章运营行为图像取证
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介:本项目完成了针对出租汽车运营中出现的私自揽客、车牌遮挡、吸烟等违法违章行为的图像取证研 究、视频图像数据取证要素、视频图像数据存储方案,形成出租汽车违法违章运营行为图像取证技术规范,明确适用于出租汽车运营行业取证设备技术规范,确保执法取证时的精确度和可靠性,保证执法数 据完整性、执法效力,切实做到执法证据充分;同时,实现了出租汽车运营中典型违法行为的自动检测 预警算法。 应用简介:所处研发阶段:完成项目验收。适合应用领域:交通领域。已有应用情况:已在首都机场大队进行示范性验证。 投资规模及效益分析:可以广泛地应用于非现场信息监管领域。成熟产品每套可销售价格为30万-40万元。本项目的研究和实施符合国家和地区发展地方经济的要求,为提高执法工作效率、节约成本,推进交通运输执法向高效化、可视化、科学化发展,使勤务安排更加科学合理,为非现场执法提供技术支持,自动检测违法违章运营行为, 减少不必要的人员投入。
找到38项技术成果数据。
找技术 >基于光学神经网络结构的图像识别方法、装置及电子设备
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本申请公开了一种基于光学神经网络结构的图像识别方法、图像识别装置及电子设备,其中,光学神经网络结构由X层神经网络所构成;该图像识别方法包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至光学神经网络结构;基于光学神经网络结构的输出结果确定待识别图像的识别结果;其中,光学神经网络结构用于:针对第i层神经网络,获取第i层神经网络的输入向量,i为大于0且小于X 1的正整数;分别基于Yi个内积计算单元对输入向量进行线性变换,得到Yi个线性变换的结果;将Yi个线性变换的结果通过非线性晶体进行激活,得到Yi个激活结果;将Yi个激活结果作为本层神经网络的输出向量。本申请方案应用了新型的光学神经网络结构,进一步提升了图像识别的速度。
基于图像识别的动态图显示平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
①课题来源与背景 目前,对于病人的耳内环境的检测通常采用耳检查法,该方法主要包括耳镜检查、咽鼓管功能检查、听力测验、前庭功能检查、瘘管试验和其他检查。一般先观察耳廓的大小、位置、有无畸形及两侧是否对称,耳廓和乳突部及耳周围淋巴结有无肿胀、触痛和压痛。 上述检测所使用的工具是光学工具,判断的方式是医生依靠个人经验的人工判断,这种检测机制容易导致检测结果过于静态化。无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析。 ②技术原理及性能指标 为了解决上述问题,本研发项目提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,采用了对象提取设备,用于基于时间顺序依次接收多个耳内图像,对多个图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 根据本科技成果的一方面,提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,平台包括: 现场显示设备,与对象提取设备连接,用于接收并现场显示对象提取设备输出的耳膜动态图; 耳内摄像设备,设置在病人耳朵内部,用于对病人耳朵内部场景进行图像拍摄,以获得并输出内部场景图像; 质量估测设备,与耳内摄像设备连接,用于接收内部场景图像,对内部场景图像中的噪声进行分析以获得各种噪声的幅值,基于各种噪声的幅值确定内部场景图像的质量等级; 策略切换设备,与质量估测设备连接,用于在质量等级低于或等于预设下限质量等级时,选择深度处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像,还用于在质量等级高于预设下限质量等级时,选择初级处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像; 深度处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将内部场景图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的对比度增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得第一中间图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将第一中间图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的边缘增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得目标增强图像; 初级处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,并对内部场景图像整体执行对比度增强处理以获得第二中间图像,在对第二中间图像整体执行边缘增强处理以获得目标增强图像; 对象提取设备,分别与深度处理设备和初级处理设备连接,用于基于时间顺序依次接收多个目标增强图像,对多个目标增强图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 ③技术的创造性与先进性 采用质量估测设备对输入图像的整体质量进行评估,在质量较差时选择高强度的图像增强设备以提高图像增强质量,在质量良好时,选择普通的整体处理的增强处理设备以减少不必要的设备功耗,从而实现了有针对性的图像增强处理; 获取并现场显示病人的基于时间变化的耳膜动态图,方便医护人员更充分地了解病人的耳内病情。 ④技术的成熟程度,适用范围和安全性 本项目研发的出的设备具有解决了检测机制容易导致检测结果过于静态化,无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析等问题,具有较强的应用和市场推广效益,随着本装置对现有现有检测方法的改造将极大程度提升该检测技术的市场应用前景。 ⑤应用情况及存在的问题 目前本设备选取的耳内环境的检测,但本项目不限于此,具有更广阔的应用场景,需要再次进行应用改造。暂不存在其他问题。 ⑥历年获奖情况 暂无
禽蛋裂纹图像识别技术创新与应用
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
基本情况: 计算机视觉技术是检测禽蛋内外部缺陷的一种常用方法,能够识别禽蛋表面的污斑、裂纹和内部血斑。主要技术特点: 该成果以进一步提高计算机视觉技术对鸡蛋和鸭蛋裂纹的识别灵敏度和准确度为目标,提出了应用于鸡蛋和鸭蛋图像中裂纹识别的连续波信号提取和判别算法,并搭建了试验型的基于计算机视觉的禽蛋在线裂纹检测设备,能够对生产线上的鸡蛋或鸭蛋进行动态裂纹检测。 设备成本约为20000元人民币,检测速度为1枚禽蛋/秒,对裂纹粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 91%、90%和 84%,对完 好粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 93%、94%和 87%,进一步提高了基于图像识别技术检测禽蛋裂纹的灵敏度和准确度,项目成果获教育部高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖二等奖(2020)。应用范围:禽蛋裂纹图像识别
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一、项目简介项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题,使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作,最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。二、前期研究基础课题组通过多年攻关,在相关核心技术方面有多项突破,提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平,已在包括IEEE Trans.Image Processing, CVPR,ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项,软件著作权1项。三、应用技术成果1)雾天图像增强2)水下图像增强3)单幅图像去雨处理4)沙尘天气图像增强5)弱光照图像增强6)有雨图像车辆检测结果、去雨与目标检测联合优化的车辆检测结果
一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统及存储介质
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本发明实施例公开了一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统、存储介质、掩膜、红外传感装置及图像识别方法。其中,该方法包括:将预设目标的第一样本照片输入预设的第一神经网络进行训练,使得所述第一神经网络能够识别所述预设目标;输出完成训练的所述第一神经网络的第一层掩膜的权重矩阵以及第一层掩膜图形,以制作红外传感器的掩膜。本发明实施例的技术方案,利用不同的数据集可设计针对性不同的掩模,使红外传感器对于特定的人体运动识别与检测精度更高,在设计过程中就可以预测掩模的性能,节省测试成本。不像现有掩模,必须制造出来进行实验后才知道是否对人体运动识别有效。而且,用途广,可根据不同的应用需求设计不同的掩模。
基于图像识别的计算机超大触摸屏
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
该项目研制的计算机超大虚拟触摸屏由两个一维图像采集装置、大屏幕和计算机识别定位软件三部分组成。利用两个一维图像采集装置获取触摸物(手指、触摸笔、教鞭等)在虚拟触摸屏上的一维位置图像,采用智能图像识别和几何投影技术,利用软件方法通过坐标映射、触摸物识别、触摸物定位、触摸物动作判定等算法,实现计算机超大屏慕虚拟触摸功能。其主要技术性能指标包括:不需对屏幕进行任何改动,即可与其配套使用;有效解决了采用通常图像识别技术识别定位存在的由于人体遮挡引起的触摸失效问题;触摸物可不直接接触实际屏幕进行操作,实现“虚拟触摸”功能。
温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:农、林、牧、渔业
技术简介
“温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统”是山西省科技厅公关项目“温室植物保护的智能化技术研究”(编号2004018-1)和省留学基金项目“设施园艺植物保护智能化系统的研究”(编号2006050)的主要研究内容之一。 一、应用领域和技术原理 为了提高设施农业的生产效益,大幅度减轻温室栽培植物的病害影响,提高设施农业产品的安全性,实现以最少的资源投入获取速生、高产、优质、高效农业生产。项目以温室植物的侵染性病害为研究对象,以Matlab和VC++语言为开发工具,选取温室主要栽培品种常见病害的霜霉病和炭疽病等叶片图像为切入点进行处理研究。构建了包含硬件环境和软件环境为一体化的用于识别植物病害的数字图像处理系统。将提取的分割、形态、纹理和颜色的特征参量赋予识别病害的BP综合神经网络和模糊K-近邻模式识别系统,以识别病害。然后,提出了进一步提高识别系统精度的思路与设想。此研究结果不但可用于设施农业的病虫害防治,也可用于大田农业作物的病虫害监测与防治。 二、主要的研究性能指标 1.项目研究完成的主要技术指标为:单源病害的识别可靠度≥95%;系统的适应性≧90%;样本充分时模型的算法精度≧98%;智能化系统的病害防治率≧94%。 2.项目研究完成的主要经济指标为:和人工防治比,单位面积的病害防治材料资源节约率≧65%;单位面积的病害防治劳力资源节约率≧65%;单位面积的增收节支≧25%。 三、研究成果的创造性和先进性 创造性 1.研究筛选,优化整合了各种图像预处理方法与技术,确定了图像增强、锐化、去噪、平滑、边缘检测、分割等一系列处理技术的优化参量或阈值,成功的建立了植物病害图像预处理技术体系,确立了图像预处理系统模式,实现了识别系统功能和应用的广泛适应性。 2.研究确定了彩色分割的优化参量和阈值,创立了植物病害图像的彩色图形分割方法与技术,建立了图像彩色形状、形态、纹理和颜色等四大类十九种特征参量提取的技术体系,实现了多特征于一体的综合参比识别模式,大幅度提高了病害识别准确率。 3.研究优化建立了以模糊K-近邻树分类法和BP神经网络为基系统的双通比较识别系统,确定了识别系统的优化输入(参量十九种、比较阈值四类)输出参量(参量十二种、比较阈值四类)及其阈值,建立了双通识别系统的系列化比较识别指标体系,实现了多特征为一体的综合识别模式,达到了识别模型算法精度高的目的。 先进性 1.发现的各种适用的图像预处理技术,可使病害识别系统的适应性≧90%。 2.创立的病害图像彩色分割法及特征值算法,将识别系统的精度提高了一个数量级。 3.基于分割、形态、纹理和颜色特征参量为赋值的多重识别模式输入变量,可使设施蔬菜单源病害的识别率≥95%。 4.基于由BP综合神经网络和模糊K-近邻模式组成的双通比较识别系统,可使系统识别算法的精度≧98%。 总之,经相关资料查询,国内外尚未发现同类研究内容和水平的研究。 四、国际国内同类产品的技术分析比较 根据项目组的长期跟踪研究分析,国内外农业计算机图像处理工作者绝大部分的工作集中在农产品的品质检测、作物分类中,而利用图像技术对植物病害的研究比较少,尤其是综合利用形态、纹理和颜色等特征参数对病害植物进行多变量特征参数的提取,然后进行双通道模式比较识别的报道更是少见。
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统,其特征是由至少两个一维图像采集装置、显示屏和计算装置组成,一维图像采集装置设置在虚拟触摸屏的四周,每个一维图像采集装置获取的一维图像所在面与虚拟触摸屏处于同一平面;多个一维图像采集装置将手指在虚拟触摸屏上的位置和点击动作转换成多个一维图像中的点及点的有无,计算装置根据所述一维图像中点的信息识别手指在虚拟触摸屏中的两维直角坐标,并执行相应的操作,完成人机交互功能。本实用新型解决了使用图像技术实现的触摸屏存在的人体遮挡手指的问题,特别适用于大屏幕触摸系统。合作方式:许可、转让或面议
煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
一种煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置,所述自动取样及成像装置包括抽取机构和成像平台机构。 所述抽取机构的采样棒与偏心轮架焊接,通过花键与工字型支架连接;偏心轮与齿轮通过偏心轮轴连接,齿轮与抽取机构电机连接,电机安装在电机箱上;工字型支架与底座连接,底座与脚支架和第二脚支架连接; 所述成像平台机构的工业CCD相机置于支撑平台上;曲柄一端与成像平台机构电机连接,电机安装在成像平台机构电机箱上;曲柄另一连端与连杆连接,连杆通过一个圆柱副与滑块连接;刷子安装在滑块上,滑块在导轨上。 本发明自动采样成像、糖粒采样周期设置灵活、可消除糖粒成像时的堆叠和粘连。
出租汽车违法违章运营行为图像取证
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介:本项目完成了针对出租汽车运营中出现的私自揽客、车牌遮挡、吸烟等违法违章行为的图像取证研 究、视频图像数据取证要素、视频图像数据存储方案,形成出租汽车违法违章运营行为图像取证技术规范,明确适用于出租汽车运营行业取证设备技术规范,确保执法取证时的精确度和可靠性,保证执法数 据完整性、执法效力,切实做到执法证据充分;同时,实现了出租汽车运营中典型违法行为的自动检测 预警算法。 应用简介:所处研发阶段:完成项目验收。适合应用领域:交通领域。已有应用情况:已在首都机场大队进行示范性验证。 投资规模及效益分析:可以广泛地应用于非现场信息监管领域。成熟产品每套可销售价格为30万-40万元。本项目的研究和实施符合国家和地区发展地方经济的要求,为提高执法工作效率、节约成本,推进交通运输执法向高效化、可视化、科学化发展,使勤务安排更加科学合理,为非现场执法提供技术支持,自动检测违法违章运营行为, 减少不必要的人员投入。
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找技术 >基于光学神经网络结构的图像识别方法、装置及电子设备
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本申请公开了一种基于光学神经网络结构的图像识别方法、图像识别装置及电子设备,其中,光学神经网络结构由X层神经网络所构成;该图像识别方法包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至光学神经网络结构;基于光学神经网络结构的输出结果确定待识别图像的识别结果;其中,光学神经网络结构用于:针对第i层神经网络,获取第i层神经网络的输入向量,i为大于0且小于X 1的正整数;分别基于Yi个内积计算单元对输入向量进行线性变换,得到Yi个线性变换的结果;将Yi个线性变换的结果通过非线性晶体进行激活,得到Yi个激活结果;将Yi个激活结果作为本层神经网络的输出向量。本申请方案应用了新型的光学神经网络结构,进一步提升了图像识别的速度。
基于图像识别的动态图显示平台
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
①课题来源与背景 目前,对于病人的耳内环境的检测通常采用耳检查法,该方法主要包括耳镜检查、咽鼓管功能检查、听力测验、前庭功能检查、瘘管试验和其他检查。一般先观察耳廓的大小、位置、有无畸形及两侧是否对称,耳廓和乳突部及耳周围淋巴结有无肿胀、触痛和压痛。 上述检测所使用的工具是光学工具,判断的方式是医生依靠个人经验的人工判断,这种检测机制容易导致检测结果过于静态化。无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析。 ②技术原理及性能指标 为了解决上述问题,本研发项目提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,采用了对象提取设备,用于基于时间顺序依次接收多个耳内图像,对多个图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 根据本科技成果的一方面,提供了一种基于图像识别的动态图显示平台,平台包括: 现场显示设备,与对象提取设备连接,用于接收并现场显示对象提取设备输出的耳膜动态图; 耳内摄像设备,设置在病人耳朵内部,用于对病人耳朵内部场景进行图像拍摄,以获得并输出内部场景图像; 质量估测设备,与耳内摄像设备连接,用于接收内部场景图像,对内部场景图像中的噪声进行分析以获得各种噪声的幅值,基于各种噪声的幅值确定内部场景图像的质量等级; 策略切换设备,与质量估测设备连接,用于在质量等级低于或等于预设下限质量等级时,选择深度处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像,还用于在质量等级高于预设下限质量等级时,选择初级处理设备对内部场景图像进行相应的图像增强处理以获得增强处理图像; 深度处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将内部场景图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的对比度增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得第一中间图像,基于质量等级距离预设下限质量等级的远近将第一中间图像平均分割成相应块大小的各个分块,对每一个分块,基于该分块的像素值方差选择对应的不同强度的边缘增强处理以获得增强分块,将获得的各个增强分块组合以获得目标增强图像; 初级处理设备,分别与质量估测设备和策略切换设备连接,用于接收内部场景图像,并对内部场景图像整体执行对比度增强处理以获得第二中间图像,在对第二中间图像整体执行边缘增强处理以获得目标增强图像; 对象提取设备,分别与深度处理设备和初级处理设备连接,用于基于时间顺序依次接收多个目标增强图像,对多个目标增强图像都进行基于预设耳膜基准图像的匹配操作,以从多个目标增强图像处分别获取并分割出多个耳膜子图像,并基于多个耳膜子图像绘制处基于时间变化的耳膜动态图。 ③技术的创造性与先进性 采用质量估测设备对输入图像的整体质量进行评估,在质量较差时选择高强度的图像增强设备以提高图像增强质量,在质量良好时,选择普通的整体处理的增强处理设备以减少不必要的设备功耗,从而实现了有针对性的图像增强处理; 获取并现场显示病人的基于时间变化的耳膜动态图,方便医护人员更充分地了解病人的耳内病情。 ④技术的成熟程度,适用范围和安全性 本项目研发的出的设备具有解决了检测机制容易导致检测结果过于静态化,无法对病人耳内的环境进行长期跟踪、动态描述和分析等问题,具有较强的应用和市场推广效益,随着本装置对现有现有检测方法的改造将极大程度提升该检测技术的市场应用前景。 ⑤应用情况及存在的问题 目前本设备选取的耳内环境的检测,但本项目不限于此,具有更广阔的应用场景,需要再次进行应用改造。暂不存在其他问题。 ⑥历年获奖情况 暂无
禽蛋裂纹图像识别技术创新与应用
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
基本情况: 计算机视觉技术是检测禽蛋内外部缺陷的一种常用方法,能够识别禽蛋表面的污斑、裂纹和内部血斑。主要技术特点: 该成果以进一步提高计算机视觉技术对鸡蛋和鸭蛋裂纹的识别灵敏度和准确度为目标,提出了应用于鸡蛋和鸭蛋图像中裂纹识别的连续波信号提取和判别算法,并搭建了试验型的基于计算机视觉的禽蛋在线裂纹检测设备,能够对生产线上的鸡蛋或鸭蛋进行动态裂纹检测。 设备成本约为20000元人民币,检测速度为1枚禽蛋/秒,对裂纹粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 91%、90%和 84%,对完 好粉壳鸡蛋、褐壳鸡蛋和鸭蛋的检测正确率分别为 93%、94%和 87%,进一步提高了基于图像识别技术检测禽蛋裂纹的灵敏度和准确度,项目成果获教育部高等学校科学研究优秀成果奖技术发明奖二等奖(2020)。应用范围:禽蛋裂纹图像识别
恶劣成像环境下图像目标检测、识别与跟踪系统
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
一、项目简介项目旨在解决现有目标检测、识别和跟踪系统易受雨天、雾天、沙尘、低光照、水下等恶劣成像环境的影响问题,使得相关目标检测、识别与跟踪系统可以全天候工作,最大程度克服相关视觉应用系统受天气和工作场景的影响的局限。二、前期研究基础课题组通过多年攻关,在相关核心技术方面有多项突破,提出多项拥有自主知识产权的针对恶劣成像环境下退化图像的质量提升方法。相关研究处于国内领先水平,已在包括IEEE Trans.Image Processing, CVPR,ICCV等计算机视觉国际顶级期刊和会议上发表论文17篇。授权发明专利5项,软件著作权1项。三、应用技术成果1)雾天图像增强2)水下图像增强3)单幅图像去雨处理4)沙尘天气图像增强5)弱光照图像增强6)有雨图像车辆检测结果、去雨与目标检测联合优化的车辆检测结果
一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统及存储介质
成熟度:通过小试
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
本发明实施例公开了一种红外传感器掩膜制造方法、装置、系统、存储介质、掩膜、红外传感装置及图像识别方法。其中,该方法包括:将预设目标的第一样本照片输入预设的第一神经网络进行训练,使得所述第一神经网络能够识别所述预设目标;输出完成训练的所述第一神经网络的第一层掩膜的权重矩阵以及第一层掩膜图形,以制作红外传感器的掩膜。本发明实施例的技术方案,利用不同的数据集可设计针对性不同的掩模,使红外传感器对于特定的人体运动识别与检测精度更高,在设计过程中就可以预测掩模的性能,节省测试成本。不像现有掩模,必须制造出来进行实验后才知道是否对人体运动识别有效。而且,用途广,可根据不同的应用需求设计不同的掩模。
基于图像识别的计算机超大触摸屏
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
该项目研制的计算机超大虚拟触摸屏由两个一维图像采集装置、大屏幕和计算机识别定位软件三部分组成。利用两个一维图像采集装置获取触摸物(手指、触摸笔、教鞭等)在虚拟触摸屏上的一维位置图像,采用智能图像识别和几何投影技术,利用软件方法通过坐标映射、触摸物识别、触摸物定位、触摸物动作判定等算法,实现计算机超大屏慕虚拟触摸功能。其主要技术性能指标包括:不需对屏幕进行任何改动,即可与其配套使用;有效解决了采用通常图像识别技术识别定位存在的由于人体遮挡引起的触摸失效问题;触摸物可不直接接触实际屏幕进行操作,实现“虚拟触摸”功能。
温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统
成熟度:-
技术类型:-
应用行业:农、林、牧、渔业
技术简介
“温室主栽蔬菜常见病害的图像识别技术与系统”是山西省科技厅公关项目“温室植物保护的智能化技术研究”(编号2004018-1)和省留学基金项目“设施园艺植物保护智能化系统的研究”(编号2006050)的主要研究内容之一。 一、应用领域和技术原理 为了提高设施农业的生产效益,大幅度减轻温室栽培植物的病害影响,提高设施农业产品的安全性,实现以最少的资源投入获取速生、高产、优质、高效农业生产。项目以温室植物的侵染性病害为研究对象,以Matlab和VC++语言为开发工具,选取温室主要栽培品种常见病害的霜霉病和炭疽病等叶片图像为切入点进行处理研究。构建了包含硬件环境和软件环境为一体化的用于识别植物病害的数字图像处理系统。将提取的分割、形态、纹理和颜色的特征参量赋予识别病害的BP综合神经网络和模糊K-近邻模式识别系统,以识别病害。然后,提出了进一步提高识别系统精度的思路与设想。此研究结果不但可用于设施农业的病虫害防治,也可用于大田农业作物的病虫害监测与防治。 二、主要的研究性能指标 1.项目研究完成的主要技术指标为:单源病害的识别可靠度≥95%;系统的适应性≧90%;样本充分时模型的算法精度≧98%;智能化系统的病害防治率≧94%。 2.项目研究完成的主要经济指标为:和人工防治比,单位面积的病害防治材料资源节约率≧65%;单位面积的病害防治劳力资源节约率≧65%;单位面积的增收节支≧25%。 三、研究成果的创造性和先进性 创造性 1.研究筛选,优化整合了各种图像预处理方法与技术,确定了图像增强、锐化、去噪、平滑、边缘检测、分割等一系列处理技术的优化参量或阈值,成功的建立了植物病害图像预处理技术体系,确立了图像预处理系统模式,实现了识别系统功能和应用的广泛适应性。 2.研究确定了彩色分割的优化参量和阈值,创立了植物病害图像的彩色图形分割方法与技术,建立了图像彩色形状、形态、纹理和颜色等四大类十九种特征参量提取的技术体系,实现了多特征于一体的综合参比识别模式,大幅度提高了病害识别准确率。 3.研究优化建立了以模糊K-近邻树分类法和BP神经网络为基系统的双通比较识别系统,确定了识别系统的优化输入(参量十九种、比较阈值四类)输出参量(参量十二种、比较阈值四类)及其阈值,建立了双通识别系统的系列化比较识别指标体系,实现了多特征为一体的综合识别模式,达到了识别模型算法精度高的目的。 先进性 1.发现的各种适用的图像预处理技术,可使病害识别系统的适应性≧90%。 2.创立的病害图像彩色分割法及特征值算法,将识别系统的精度提高了一个数量级。 3.基于分割、形态、纹理和颜色特征参量为赋值的多重识别模式输入变量,可使设施蔬菜单源病害的识别率≥95%。 4.基于由BP综合神经网络和模糊K-近邻模式组成的双通比较识别系统,可使系统识别算法的精度≧98%。 总之,经相关资料查询,国内外尚未发现同类研究内容和水平的研究。 四、国际国内同类产品的技术分析比较 根据项目组的长期跟踪研究分析,国内外农业计算机图像处理工作者绝大部分的工作集中在农产品的品质检测、作物分类中,而利用图像技术对植物病害的研究比较少,尤其是综合利用形态、纹理和颜色等特征参数对病害植物进行多变量特征参数的提取,然后进行双通道模式比较识别的报道更是少见。
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统
成熟度:正在研发
技术类型:-
应用行业:制造业
技术简介
一种基于图像识别的虚拟触摸屏系统,其特征是由至少两个一维图像采集装置、显示屏和计算装置组成,一维图像采集装置设置在虚拟触摸屏的四周,每个一维图像采集装置获取的一维图像所在面与虚拟触摸屏处于同一平面;多个一维图像采集装置将手指在虚拟触摸屏上的位置和点击动作转换成多个一维图像中的点及点的有无,计算装置根据所述一维图像中点的信息识别手指在虚拟触摸屏中的两维直角坐标,并执行相应的操作,完成人机交互功能。本实用新型解决了使用图像技术实现的触摸屏存在的人体遮挡手指的问题,特别适用于大屏幕触摸系统。合作方式:许可、转让或面议
煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
一种煮糖过程结晶颗粒图像识别的自动取样及成像装置,所述自动取样及成像装置包括抽取机构和成像平台机构。 所述抽取机构的采样棒与偏心轮架焊接,通过花键与工字型支架连接;偏心轮与齿轮通过偏心轮轴连接,齿轮与抽取机构电机连接,电机安装在电机箱上;工字型支架与底座连接,底座与脚支架和第二脚支架连接; 所述成像平台机构的工业CCD相机置于支撑平台上;曲柄一端与成像平台机构电机连接,电机安装在成像平台机构电机箱上;曲柄另一连端与连杆连接,连杆通过一个圆柱副与滑块连接;刷子安装在滑块上,滑块在导轨上。 本发明自动采样成像、糖粒采样周期设置灵活、可消除糖粒成像时的堆叠和粘连。
出租汽车违法违章运营行为图像取证
成熟度:可规模生产
技术类型:-
应用行业:信息传输、软件和信息技术服务业
技术简介
成果简介:本项目完成了针对出租汽车运营中出现的私自揽客、车牌遮挡、吸烟等违法违章行为的图像取证研 究、视频图像数据取证要素、视频图像数据存储方案,形成出租汽车违法违章运营行为图像取证技术规范,明确适用于出租汽车运营行业取证设备技术规范,确保执法取证时的精确度和可靠性,保证执法数 据完整性、执法效力,切实做到执法证据充分;同时,实现了出租汽车运营中典型违法行为的自动检测 预警算法。 应用简介:所处研发阶段:完成项目验收。适合应用领域:交通领域。已有应用情况:已在首都机场大队进行示范性验证。 投资规模及效益分析:可以广泛地应用于非现场信息监管领域。成熟产品每套可销售价格为30万-40万元。本项目的研究和实施符合国家和地区发展地方经济的要求,为提高执法工作效率、节约成本,推进交通运输执法向高效化、可视化、科学化发展,使勤务安排更加科学合理,为非现场执法提供技术支持,自动检测违法违章运营行为, 减少不必要的人员投入。