机器视觉技术的应用研究

阐述了机器视觉技术在工业、农业、医学、交通领域的研究应用状况,指出了机器视觉的未来走向。     

机器的眼睛 ——机器视觉与视觉传感器技术探究

本文从视觉的理论讲起,介绍了机器视觉的相关知识,分析了视觉传感器的原理、组成和特点,并总结了其在工业生产中的具体应用.     

5G+机器视觉在工业领域应用的探讨

机器视觉是人工智能快速发展的一个分支,也是目前工业领域广受欢迎的一项技术。机器视觉在提高生产力、减少浪费、改进产品质量、提高制造灵活性、降低运营成本等方面具有巨大的潜力。基于5G低时延、高吞吐量、高可靠性的特点,5G网络的机器视觉为改进精度控制和运营管理分析提供了多种思路。阐述了机器视觉的发展历程及优势,分析了机器视觉的构成及关键技术,研究了融合5G技术的机器视觉在工业场景中的应用,探索了机器视觉未来的发展方向。     

机器视觉在多领域内的应用

近年来,随着智能技术和自动化技术的突破,机器视觉发展迅速,已经在汽车、电子、医疗、烟草等领域有了广泛应用。对于普通民众,对机器视觉技术的了解可能仅限于概念或表层意思,因此本文简要分析了机器视觉技术的发展历程和关键技术,着重论述了该技术在工业领域、医疗领域、汽车辅助驾驶领域中的应用,期望能够让读者对机器视觉技术有一个直观、具体的认识,从而推动该技术的发展和应用。     

机器视觉与应用

机器视觉是学科交叉研究领域,具有非接触、实时性、自动化和智能高等优点,有着广泛的应用前景。文中详细介绍了机器视觉的系统构成和关键技术,回顾了机器视觉在国内外的发展历史,同时分析了机器视觉的发展趋势,并最终阐述了机器视觉在各领域的应用。     

机器视觉技术发展及其工业应用

机器视觉是一门交叉学科,有着广泛的应用领域。近年来,随着理论的创新和技术的发展,该学科发展迅猛。本文介绍了机器视觉的关键技术,如光源照明、光学镜头、摄像机、图像采集、信号处理、执行机构等的发展状况。同时,从自动检测、智能装配、视觉伺服三个方面对工业机器视觉应用系统进行了综述。     

机器视觉研究进展及工业应用综述

随着科学技术的不断发展,相关研究人员对于机器视觉的研究不断深入,而为使其有更加广泛的应用,我们必须对其加以创新?本文从机器视觉的构造出发,对其技术的应用展开深入的探讨,并对其中存在的问题进行认真而细致的分析,以促进这项工艺的进步,只有这样,机器视觉才能有更加广阔的前景及未来,并为人类的生活提供便利?     

基于深度学习的机器视觉儿童智能安防系统

人们生活水平的不断提高,家庭安防也逐渐成为人们关注的焦点,但是我国对儿童安全问题的重视程度和整体意识属于较差水平。所以,针对这一情况,我们设计了一套基于深度学习的机器视觉儿童智能安防系统,以树莓派作为核心控制器;还有传感器获取周围环境数据,从而实现烟雾报警、高低温报警、视频监控和室内外定位等功能;利用人脸识别、动作识别等图像处理技术实现对儿童实时监督和危险动作的预判别。该设计功能开关都可以在LCD触摸屏界面中进行操作,具有易上手,实用性强的特点。     

机器视觉技术发展及其工业应用

机器视觉技术是由多学科交叉形成的新兴学科,在众多领域均有所应用。随着我国经济实力的不断提升,科学技术得到了迅猛的发展,该学科在理论与实践上有了迅猛的发展。文章简要地阐述了机器视觉中的关键技术的发展的状况,同时综合性地叙述了其在工业上的应用,以期对今后该学科的研究与应用有所帮助。     

计算机视觉在智慧安防中的应用

对人工智能领域中的计算机视觉和深度学习技术的发展进行了简要概述,阐述了两者之间的关联,并结合5G技术对其未来的发展趋势做了一定的展望。剖析了某小区人脸抓拍的实际案例,重点介绍了计算机视觉技术在城市治理智慧安防行业中的应用,包括流程设计、业务逻辑、算法原理等,希望能够为相关领域的专家学者提供合理化建议与新的思路。     

信息加密技术在计算机网络安全中的应用探讨

随着信息技术的发展,计算机已被广泛的应用于各行各业,大量的信息充盈在网络中,网络安全问题越来越受到人们的重视。鉴于网络安全的脆弱性,我们必须采取有力措施确保网络安全,其中信息加密技术是当前实现网络信息安全的核心措施。本文阐述了威胁网络安全的主要因素、分析了网络安全防护上存在的主要问题,提出了如何从信息加密技术的角度做好网络安全的有效防护,以期为广大人民提供安全的网络环境做出贡献。     

电子信息技术标准化的发展探讨

随着经济的高速发展,科技给我们的日常生活带来了巨大的改变,尤其是电子信息技术,已经被广泛的应用于社会中的各行各业,推动着人类社会的进步,带动着国家经济的发展.因此,本文将对我国目前电子信息技术标准化形式和发展进行分析,从中找到当前我国电子信息技术标准化发展中存在的一些问题并进行学习和探讨.     

基于深度学习算法的智能视觉环卫小车设计

自2012年以深度学习为代表的AI构架突破图像分类极限以来,AI视觉已能适应变化的外部视觉环境,文章将AI视觉与智能小车等技术结合起来,采取智能机器视觉与红外屏障实现对外界的感知获取,实现智能移动工作;同时以5G通信实现实时智慧对各机器进行远程实时在线跟踪监控管理,打造一款智能环卫小车,可更高能效和安全地对区域卫生进行...     

基于计算机视觉的课堂实时考勤系统设计

本文基于计算机视觉技术设计了一种课堂实时考勤系统,首先根据MVC架构搭建系统整体结构,然后设计了基于深度学习的计算机视觉模型用于人脸检测和识别,并建立了关系型数据库模型,最后通过Web服务实现实时考勤功能。本系统有利于学校课堂教学管理,具有一定的发展前景。     

溶液中微米级异物目标视觉检测技术

提出了一种利用机器视觉技术对溶液中μm级异物微粒进行检测并统计粒径信息的新方法。首先,建立溶液离心旋转急停后其中异物粒子的运动轨迹数学模型;然后,提取溶液视觉图像序列中每个可能目标的有效特征,通过特征匹配得到帧间若干可能目标的运动轨迹,根据异物目标与背景噪声等伪目标轨迹的差异进行甄别检测;最后,对视觉系统进行标定,确定检测到的异物目标粒径大小及各区间微粒数量。实验表明,该技术检测精度能够到达10μm,且具有较高的检测准确率。     

基于多任务学习的立体匹配算法

引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。     

5G传送技术及标准化进展

5G规模商用和5G+垂直行业应用逐步发展,将推动5G传送网络相关技术、标准及产业化的发展.介绍了5G前传、中回传、光模块相关技术现状与标准化进展,并对5G传送技术及未来发展进行了展望.     

偏振成像技术的研究进展及应用

为了提升偏振方向图像融合效果,构建了一种偏振方向图像的双支路拮抗融合网络（Double-branch Antagonism Network, DANet）,该网络主要包括特征提取、特征融合和特征转化3个模块。首先,特征提取模块由低频支路和高频支路组成,将0°、45°、90°和135°偏振方向图像连接输入到低频支路,提取图像能量特征,将2组拮抗图像差分输入到高频支路,提取图像细节特征;其次,将得到的能量特征和细节特征进行特征融合;最后,将融合后的特征转化整合为融合图像。实验表明,通过此网络得到的融合图像,其视觉效果和评价指标均有较为显著的提升,与合成强度图像I、偏振拮抗图像S_d、S_dd、S_h、S_v相比,在平均梯度、信息熵、空间频率和图像灰度均值上,分别至少提升了22.16%、9.23%、23.44%和38.71%。     

信息技术标准化发展现状及趋势

介绍了信息技术标准化概念及发展的重要意义,分析了我国信息技术标准化发展现状,并对信息技术标准化的趋势进行了阐述。