基于图像识别技术膏体微观结构纹理特征分析（英文）

首先分析了既有隧道衬砌裂缝检测系统存在的问题,然后应用最新技术发展成果,提出基于图像识别技术的隧道衬砌裂缝检测系统.该系统能对隧道衬砌图像予以高速采集和存储,其后端采用基于深度学习的裂缝识别算法对海量的隧道衬砌图像数据进行快速识别,并提取裂缝特征参数.将该系统安装在现有轨道车上进行了试验,结果表明该系统可以50km/h的速度对1mm以上衬砌裂缝无遗漏采集.

水工建筑物是我国在水资源丰富的地区普遍存在的,其中金属结构也是工程中极其重要的组成部分.水工建筑物中的金属结构长期接触侵蚀性介质,遭受了不同程度的化学侵蚀,尤其是电化学侵蚀;同时它们还受到高速水流和风浪的冲击,容易造成冲撞破坏;此外泥沙还会对其产生冲刷作用,这些都是一些水工金属结构遭受破坏的原因之一.正是由于自然环境因素对水工金属结构所造成的损失和破坏如此巨大,如何对金属结构物进行腐蚀情况的检查鉴定、如何使得金属结构能够长效防腐,已成为人类越来越重视的方面,提高金属结构的腐蚀情况鉴定技术和抵抗腐蚀的能力成为当务之急.

粉质黏土图像的纹理特征分析

为了准确高效地测量岩土体裂隙的各形态参数,结合计算机数字图像处理技术,提出一整套裂隙图像计算机识别和定量分析方法。通过对含有裂隙的图像进行二值化、桥接、去杂、智能识别等操作,获取裂隙网络节点以及各裂隙的主干,进而提取裂隙的宽度、长度、方向等裂隙形态参数,实现了裂隙图像的计算机定量分析。在此基础上提出一种评价裂隙网络连通性的方法。基于该技术思路开发的岩土体裂隙图像处理系统(cias)被成功应用于土体干缩裂隙图像的识别和形态定量分析研究中。研究表明,该方法可以更加科学、高效地提取岩土裂隙形态参数,为裂隙的定量分析和评价提供了可靠依据。

基于图像识别的PLC智能控制系统设计

在不完全树型小波分解基础上将纹理和颜色特征进行融合,提出了适合彩色纹理图像分析的新的特征,它比单纯的灰度纹理特征或颜色特征具有更强的分类能力同时还利用20类真实彩色自然纹理图像对塔式小波分解、不完全树型小波分解和小波包分解进行了多特征融合的分类比较,实验结果表明:不完全树型小波分解的特征级融合表现出良好的分类性能和抗噪能力

通过对机织物图像的表面形态分析,建立3种基本组织(平纹、斜纹和缎纹)的表面纹理模型,运用傅里叶变换技术得到3种基本组织的频谱模型,并建立表面纹理模型和频谱图模型之间的对应关系,从而为运用图像分析和人工智能技术自动测量织物的结构参数、识别机织物类型奠定理论基础.实验结果证明,这种方法是准确可靠的.

针对目前电梯门控制装置的缺陷,提出了一种基于图像识别技术的电梯门控方法,用于在电梯轿厢门区范围内实时检测运动物体.由于门区范围存在动态变化的复杂背景,图像识别易受光线干扰,该方法通过otsu阈值分割法实现图像二值化处理,采用帧间差分法识别门区间运动物体.提出了统计的双阈值法解决门位置误差带来的问题,并提出了改进的电梯门控方法.实验结果表明:上述方法在电梯门区图像识别过程中取得了良好的效果,为改进的电梯门控方法的实现提供了可靠的保障.

用2种具有不同性质的苯丙乳液来研究聚合物对砂浆各种性能的影响,测量了不同聚合物掺量下,聚合物改性砂浆的流动性及力学性能。通过测量砂浆凝结硬化过程中绝热温升来研究聚合物对砂浆中水泥水化过程的影响。用扫描电子显微镜观察了聚合物改性砂浆的微观结构。结果表明:由于聚合物成膜及其与水泥水化产物的相互作用,砂浆的力学性能得到显著改善。聚合物的性质不同,对砂浆性能的影响作用不同。环境扫描电子显微镜对新拌水泥浆的原位观察证实了乳液聚合物粒子在水泥颗粒上的迅速吸附,为解释聚合物对新拌砂浆流动性能的改善以及对水泥水化的延滞作用提供了直接证据。

文章首先简要分析了远程数字视频监控与图像识别技术,探讨了其应用现状及基本图像识别过程；用图像识别技术识别了指针位置、7段式数字、设备信号灯等,并对识别过程作了简单介绍；最后指出了其在电力系统当中的未来应用前景。

钢筋自动计数是钢材生产中的一个难题。现有的钢筋自动计数方法包括捆装棒材的图像计数和在线棒材的自动计数,它们的采集、处理方法有较大差别。本文对比分析了面积计数和模板计数这两种方法,指出了它们各自存在的问题以及需要完善和改进之处。

针对目前矿井火灾的预测预报主要是依据温度、烟雾、co、co2等参数进行判别，特别是对矿用电缆火灾监测基本上没有新的方法，并且上述方法在监测的准确性和有效性方面尚不能满足煤矿安全生产的需要。提出了采用图像法对矿用电缆火灾进行预测预报，介绍了矿用电缆火灾图像的处理方法，包括图像剪切、图像分割、灰度化处理、边缘轮廓提取、有效区域填充和面积计算，并用vc＋＋进行应用软件设计。实践证明，图像处理和识别方法合理，效果较好，该方法的研究和应用克服了过去监测方法带来的弊端，对矿井火灾监测预报具有十分重要的理论意义和实用价值。

针对目前矿井火灾的预测预报主要是依据温度、烟雾、co、c02等参数进行判别,特别是对矿用电缆火灾监测基本上没有新的方法,并且上述方法在监测的准确性和有效性方面尚不能满足煤矿安全生产的需要。提出了采用图像法对矿用电缆火灾进行预测预报,介绍了矿用电缆火灾图像的处理方法,包括图像剪切、图像分割、灰度化处理、边缘轮廓提取、有效区域填充和面积计算,并用vc++进行应用软件设计。实践证明,图像处理和识别方法合理,效果较好,该方法的研究和应用克服了过去监测方法带来的弊端,对矿井火灾监测预报具有十分重要的理论意义和实用价值。

基于图像相关分析的土体剪切带识别方法——提出了一种基于数字照相量测和图像相关性分析技术的土体剪切带识别方法。首先，在模型试验中，用数码相机采集土体全程变形图像序列；接着，在图像全局观测范围内粗略搜索到剪切带发生的大致区域；然后，布置跨越剪切区...

快速准确地建立两图像拓扑结构之间的对应关系是要解决的核心问题。通过揭示拓扑结构的本质特性,提出了邻接矩阵模型、局部模型和快速模型三种不同的拓扑结构的识别模型、数据结构及其算法,重点讨论了快速模型,并对其优良性能进行了证明。最后,把快速模型运用于全景图拼接,取得了令人满意的实验结果。

学科分类号（二级）520.50 云南师范大学大学生科研训练基金项目 申请书 项目名称基于图像识别的嵌入式智能防火报警系统 项目类型重点项目 申请金额1500 项目类别自然科学 申请者 所在学院 联系电话 电子信箱 指导教师 云南师范大学教务处 项目编号 2 填表说明 一、填写《申请书》前，请先查阅《云南师范大学大学生科研训练基金管理办法》 和相关通知。 二、申请书各项内容，必须实事求是，表达要明确严谨，并要求用打印。对于填 写不合要求、内容含糊不清、字迹潦草者，不予受理。 三、项目类型：选填重点项目或一般项目。 四、项目类别：选填自然科学或社会科学。 五、“项目性质”和“项目来源”栏需在选项前方的括号内填入相应代码。 六、封面的项目编号由教务处统一编写。 七、打印格式： （一）纸张为a4大小，双面打印； （二）

由于受到水的作用和影响,沥青混合料马歇尔试件在冻融劈裂试验前后包括空隙大小、分布等在内的内部微观结构发生了变化,文章利用ct技术对试件进行了扫描,从ct图像方面分析了试件的初始结构和冻融劈裂试验后的结构。

为提高建筑工人作业前安全检查的效率和效果,减少事故发生。以图像识别技术为核心支撑,提出了建筑工人智能安全检查系统的结构、功能及运行流程,并对系统运行效果进行了测试。研究和测试表明：该系统具备身份识别、安全装备检查、作业行为能力检查功能,能实现建筑工人作业前的自动、智能安全检查。该系统的身份识别正确率为83.75%、安全帽识别正确率为96.25%、安全带识别正确率为63.75%。该系统具有硬件投入低、检测速度快、准确性高、应用场景广泛的特点。

我先为您介绍一下我们应用的人工智能技术。我们应用的是人工智能的边缘计算技术。边缘 计算是区别于云端人工智能的另一发展方向，举个简单的例子来描述云端智能和边缘计算的 区别。例如人工智能机器人过马路这一行为，云端智能的处理方法就是，机器人采集一条障 碍物信息，通过网络上传到云端，云端进行计算把结果再返回给机器人；这个过程实现起来， 在现有的网络和硬件条件下时间可能需要700毫秒，这种速度应对简单的情况是没有问题的， 但是一但外部环境变得复杂，一秒钟外部环境发生无数次变化，那么云端计算就会导致机器 人无法动作，因为一个指令下达后，外部环境的变化已经不允许他执行刚才的命令了。这时 边缘计算的优势就显现出来，我们为机器人装上边缘运算模块，可以快速的对现场的情况进 行识别运算并输出指令，保证了现场端设备的可靠运行。 同样的到理，我们的人工智能识别模块集成在车载的智能巡查宝中，车辆行驶过程中设备可

文章以matlab图像识别为基础，提出了一种交通信号灯只能控制系统，分析了系统建设方案和matlab图像识别处理过程，探讨了交通信号灯智能控制的实现，旨在为相关研究和实践提供参考。

结构相似度(ssim)是一种衡量2幅图像相似度的重要指标,但是ssim对于严重模糊的图像评价结果准确度不高。在基于ssim的图像质量评价方法基础上,考虑到纹理信息是图像的重要组成部分以及人眼对图像的纹理信息部分十分敏感,提出基于离散余弦变换(dct)域的纹理结构相似度质量评价(tssim)。该评价方法在dct域中提取图像的纹理信息,并通过改进ssim中的结构信息来确定纹理区域的失真,计算tssim值。实验结果表明,该方法得到的pearson相关系数为0.89342,spearman等级相关系数为0.92507,比ssim的评价结果更准确,符合人眼的主观感受。