关键词： 计算机视觉   点云   无监督异常检测   特征嵌入   记忆库  

摘要： 随着工业自动化需求的不断增长,三维点云异常检测在产品质量控制中扮演着越来越重要的角色。然而,现有方法通常依赖单一特征,导致信息损失和精度下降。因此,提出一种基于多表征融合的无监督点云异常检测方法 MRF(Multi-Representation Fusion)。MRF利用多角度旋转和多种着色方案将点云渲染为多模态图像,并使用预训练的二维卷积神经网络提取丰富的语义特征;同时,还采用预训练的Point Transformer提取三维结构特征。之后,通过融合二维图像语义特征和三维结构特征,MRF能够更全面地捕捉点云信息。在异常检测阶段,MRF使用基于正样本记忆库和近邻搜索的方法,可有效地识别异常点云。在MVTec 3D AD数据集上的实验结果表明,MRF的点云级接受者操作特征曲线下面积(AUROC)为0.972,点级区域重叠度(AUPRO)为0.948,显著优于对比方法。可见,该方法的有效性和鲁棒性使它成为工业应用中极具潜力的解决方案。

关键词： 计算机视觉技术   汽车车灯   检测技术  

摘要： 该文对基于计算机视觉技术的汽车车灯检测技术进行概述,阐述汽车车灯检测技术面临的挑战,包括复杂光照环境下鲁棒性不足、多品种车灯泛化检测能力弱、实时性与高精度平衡难,并提出基于计算机视觉技术的汽车车灯检测技术优化策略。未来,该技术将与人工智能、物联网、自动化控制等技术深度融合,推动车灯检测智能化与自动化升级,并朝新能源汽车制造、汽车后市场等领域拓展,为汽车车灯质量管控提供技术支撑。

关键词： 人工智能   卷积神经网络   图像处理   车牌识别  

摘要： 设计了一种基于卷积神经网络的车牌识别系统算法。该系统由图像预处理、车牌定位与切割、字符分割和字符识别等部分组成,通过运用漫水填充、仿射变换等技术实现较高的准确度和稳定的可靠性。整个算法搭建在Python环境中,使用OpenCV、TensorFlow、Tkinter等工具实现。该算法的核心是使用卷积神经网络进行车牌识别,通过训练卷积神经网络可以自动识别车牌上的字符,实现自动化管理的目标。还可以通过实时监控和数据分析,对交通指数、车辆流速、交通事故等进行监测和预警,从而进一步提高交通管理效率。研究结果表明,该系统具有广阔的应用前景和巨大的潜力,可有效提高交通管理效率,减少交通压力,实现智能交通的目标。

关键词： 图像分割   计算机技术   图像处理   大数据技术  

摘要： 图像分割是图像处理领域的经典难题,在计算机技术、网络技术和大数据技术发展的推动下,已成为图像理解领域的研究热点。该技术被广泛用于天文图像分析、医学影像处理、目标定位、工业检测及公安执法等领域,催生了大量算法研究成果。文章首先综述了图像分割技术常用的数据集及其特征,接着阐述了各类图像分割算法的研究进展,最后探讨了当前技术面临的挑战,并对未来研究方向进行了展望。

关键词： 新工科   数字图像处理   教学改革  

摘要： 随着新工科建设的不断推进,高校对人才的培养要更加符合新技术、新模式、新产业的新时代要求,把学生培养成基础理论扎实、实践能力强的科技创新人才。“数字图像处理”作为一门重要的工科类专业课程,为了满足新工科背景下课程建设的新要求,实现人才培养新目标,本文从课程的教学现状出发,注重发挥课程特点和优势,提出课程教学改革方案,对教学内容、实践环节、考核方式等方面进行改革探索,旨在让课程教学紧跟前沿技术发展,拓宽学生视野,激发学生的学习兴趣和创新思维,培养学生分析问题、解决问题的能力,为工科类专业课程建设提供新策略和新思路。

关键词： 游戏交互   YOLOv3   目标检测  

摘要： 本文对动漫游戏交互系统进行研究,设计了一种基于改进YOLOv3的动漫射击投影游戏交互系统。首先对整体游戏交互方案的整体框架进行设计,包括硬件、软件搭建,目标检测算法的选择等;然后确定设计的动漫射击投影游戏交互系统的关键是对玩具枪子弹位置定位,选择YOLOv3算法作为系统的目标检测算法,并对其进行改进;最后对改进后的YOLOv3算法和设计系统进行实验验证。验证结果表明:改进后的YOLOv3算法MAP值达到了0.836,相较于传统YOLOv3算法提高了0.077;每秒帧率达到了21帧/秒,比传统YOLOv3算法增加了8帧/秒;改进后的YOLOv3算法模型体积只有179 MB,较传统的模型体积减小了290 MB;可知改进后YOLOv3算法的目标检测性能和实时性能得到了明显提升,且减少了模型的参数量和计算量,提高了算法的检测速度。设计系统能够正常运行,满足最初设计所追求的操作简单、易于上手与携带等目的。

关键词： 小样本目标检测   迁移学习   物体感知RPN   知识蒸馏   分布校正  

摘要： 针对目前基于微调范式的小样本目标检测方法存在模型偏差和检测器难以区分类无关知识的问题,提出一种融合迁移校正与自适应知识蒸馏的小样本目标检测方法(TCAD-FSOD)。其中,对于偏差问题,设计了物体感知RPN模块(OA-RPN)和分布校正模块(DCM)。OA-RPN利用背景筛选机制校正有偏差的RPN结果,DCM利用基类信息辅助校正有偏差的新类分布。对于检测器难以区分类无关知识的问题,提出了自适应温度知识蒸馏模块(ATKD)。ATKD通过自适应温度生成器进行精细的知识蒸馏,使检测器能够渐进式地显式学习基类与新类之间与识别相关的共性知识。实验结果表明,相较于目前已知的最新算法结果,该方法在PASCAL VOC数据集的性能最高提升可以达到2.7%,在COCO上最高提升了0.7%,说明TCAD-FSOD算法能够有效缓解模型偏差,提升对新类的识别能力。

关键词： 图像处理   数字图像相关   光学测量   特征匹配   改进SIFT算法  

摘要： 针对数字图像相关法的初值影响图像亚像素求解精度和计算效率的问题,提出一种基于改进SIFT特征匹配的初值估计方法。通过SIFT算子检测特征点,使用高斯圆形窗口建立40维降维特征向量,并对窗口内像素点进行加权处理,提高算法匹配准确性;然后利用特征匹配对误匹配点进行筛选,获得图像变形前后点对坐标;最后采用基于RANSAC的初值估计方案,独立估计每个兴趣点的变形初值,并将估计初值代入反向合成高斯牛顿算法迭代求解亚像素位移。通过模拟散斑平移实验和聚氯乙烯(PVC)/热塑性聚氨酯(TPU)共混材料拉伸实验对算法性能进行分析。结果表明:当实验材料单轴拉伸一侧发生最大25%变形时,所提方法仍能有效获取稳定可靠的估计初值,兴趣点位移计算准确率可达99.9%以上,相较于传统特征匹配的初值估计方法在计算精度和效率方面都有更好的表现。

关键词： YOLOv8s算法   目标检测   注意力机制   特征融合  

摘要： 针对现有目标检测算法在检测精度、模型参数量和模型大小方面的不足,对YOLOv8算法进行深入改进,通过引入EMA注意力机制和SSFF模块,显著提升了目标检测的准确性,同时实现了模型轻量化。改进后的YOLOv8s模型的实验结果显示,在保持高检测精度的同时,模型参数量和计算资源需求显著降低,特别是在小目标检测方面表现突出,证明了其在无人机航拍图像目标检测和分类任务中的有效性与实用性。

关键词： 计算机图像处理技术   网页设计   运用方法  

摘要： 随着互联网技术的迅猛发展,网页设计已成为信息传播与交流的重要平台。在网页设计中,图像作为视觉元素的核心组成部分,不仅承载着信息传递的功能,还深刻影响着用户的浏览体验和情感共鸣。计算机图像处理技术,作为现代数字艺术与设计领域的关键技术之一,其在网页设计中的运用日益广泛且深入。本文旨在探讨计算机图像处理技术在网页设计中的应用方法,分析其对于提升网页视觉效果、增强用户体验及优化信息传播效率的作用,以期为网页设计实践提供理论支撑与技术指导。