简介：摘要 探索解析、处理及应用非结构化数据资源的方法，确定电力配网运检图像识别局部特征提取算法，对于配网运检图像识别的电力应用场景具有非常重要意义。因此，提出一种鲁棒性强、能够适应不同光照、不同位置等情况下能够有效识别目标的方法，对SIFT算法进行优化，利用SIFT构建图像识别局部尺度空间、关键点检测、消除错配点、关键点描述、关键点匹配与极值点的过滤等过程，采用神经网络对局部特征进行训练学习，对电力设备各个部位进行准确识别和分析，使其适用电力应用场景。

简介：摘要：本文将详细介绍散货船舱识别下的物联网设计，通过专业的调查与研究，精准找出优化改进船舱识别下的路由算法，并对算法改进过程进行合理探究，全面改善散货船舱识别状态，为此后船舱的持续性建设打下较佳基础。

简介：

简介：摘要：场景深度估计是计算机视觉领域中一个关键的问题，它可以被广泛地应用于许多应用领域，如自动驾驶、虚拟现实、增强现实等。本文针对单目摄像机的场景深度估计问题进行了研究，主要探讨了数字识别算法对场景深度估计的影响，并提出了一种基于深度学习的场景深度估计算法。实验结果表明，本文提出的算法能够有效地估计场景深度，并且在数字识别任务中具有良好的性能。

简介：摘要：随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的图像识别算法在电子信息工程领域引起了广泛的关注和研究。本文系统地探讨了基于深度学习的图像识别算法，旨在提供对该领域关键方法的深入理解。首先，文章回顾了深度学习的基础知识，包括神经网络的演变历程，激活函数、损失函数和优化算法的作用，以及常用的深度学习框架。其次，文中探讨了图像数据预处理方法，涵盖数据获取、清洗、标注、增强以及规范化处理等环节。随后，文章重点分析了基于深度学习的图像识别算法，包括卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用，各类经典CNN架构的特点与应用。此外，文章还探讨了目标检测算法，介绍了基于区域的方法和单阶段方法，并详细阐述了图像语义分割和实例分割方法。最后，文章介绍了迁移学习和预训练模型在图像识别领域的应用，突出了其对算法性能提升的重要作用。

简介：摘要：随着无人机技术的飞速发展无人机在军事、民用等领域得到广泛应用。为了提高无人机在各种任务中的自主性和智能性，本研究基于OPENMV平台对无人机目标识别与跟踪算法进行深入研究与优化，通过对传感器数据的实时处理，研究人员设计了一套高效的目标识别与跟踪系统使得无人机能够更准确、更稳定地识别和跟踪目标。

简介：摘要：在现代工业生产和日常生活中，电器设备的精准检测与识别至关重要。随着科技的飞速发展，尤其是机器视觉技术的日益成熟，其在电器设备检测与识别领域的应用日益广泛。本文旨在深入探讨基于机器视觉技术的自动电器设备检测与识别算法，以期提高设备工作效率，降低人工成本，确保生产安全。我们将介绍机器视觉的基本原理，剖析相关算法的实现过程，并通过实际案例展示其在电器设备检测中的应用效果。

简介：摘要：二次接线图纸连接关系智能识别算法旨在利用机器学习和计算机视觉技术，实现对二次接线图纸中连接关系的智能识别和分类。其中涉及两种主要方法：K-means聚类分析和改进的目标检测算法（如改进后的YOLO算法）。K-means聚类分析方法通过将连接关系转换为特征向量表示，并利用K-means算法对这些特征向量进行聚类，从而将连接关系分成不同的类别。这使得工程师可以更好地理解和分类二次接线图纸中的连接关系，为电路设计和故障诊断提供更有效的辅助。改进的目标检测算法则通过训练样本数据和利用计算机视觉技术，实现对图纸中节点、线条和连接关系的识别和分类。特别是，改进后的YOLO算法可以提高识别的准确性和效率，使得算法在处理大量图纸时更具实用性。除此之外，本文还针对识别过程进行分析，旨在提高电路连接识别的准确性。

简介：摘要：本文综述了医疗影像识别领域中人工智能算法的应用与发展，重点探讨了卷积神经网络（CNN）和Transformer模型在病灶检测、疾病分类等任务中的性能表现。通过对比不同算法在准确性、效率与资源消耗、以及鲁棒性与泛化能力等方面的差异，揭示了各自的优势与局限性。同时，本文还深入分析了当前医疗影像识别技术面临的挑战，包括数据质量与标注难题、算法可解释性与信任度不足等问题，并展望了未来的发展趋势，包括多模态数据融合、实时性与个性化医疗、以及隐私保护与数据安全等方向。

简介：摘要：深入探讨了InSAR（干涉合成孔径雷达）技术在灾害隐患识别中的应用及其数据处理流程的优化。通过分析InSAR技术的原理和当前面临的挑战，本文提出了一系列优化策略，旨在提高灾害隐患的识别精度和效率。实验结果表明，优化后的InSAR数据处理流程能够显著提升灾害隐患的监测能力，为防灾减灾提供了有力的技术支持。

简介：摘要：变电站机器人是目前电力系统应用领域研究的重点方向之一。基于深度学习算法，可大大提升机器人的操作精准度。只需通过在远端平台对机器人下达操作/巡检指令后，通过机器人摄像头对现场传输回的图像数据进行检测，可准确判定待操作对象是否正确，检测对象状态是否正确（包括压板/手车/闸刀）。基于深度学习算法的图像识别检测精准率高、检测速度快、模型的泛化性好，可以保证机器人准确完成操作命令，提高了变电站机器人操作的可靠性。

简介：摘要：随着无人机的发展,无人机管控技术也在不断进步,而由于数据稀疏问题导致系统效率低下、成本较高，因此需要升级管理软件来改善这个现状。本文针对此现象提出了基于本地数据特征的改进方法和策略以及后续研究工作展望等内容以供参考，同时结合现有文献资料提出一种新类型多传感器融合后可视化管控系统模型并对其进行优化改良设计以提高无人机飞行性能,达到降低误报率目的，通过对国内外相关文献进行分析总结后发现国外对于此方面研究起步早且已经较为完善、成熟并且具有一定理论基础与实践经验，国内则更多地关注于其发展现状以及未来趋势,并结合我国实际情况出发,在管道系统管控过程中引入新技术以提高工作效率和质量。

简介：摘要：目前绝缘子缺陷检测的方法可分为人工巡检、基于机器学习的图像识别技术和基于深度学习的目标检测算法。人工巡检主要通过人工排查绝缘子明显、直观的故障，费时费力，且存在安全隐患。基于机器学习的图像识别技术如局部二值模式特征(Local Binary Pattern，LBP)，方向梯度直方图特征(Histogramof Oriented Gradient，HOG)和Deformable Part Models(DPM)目标检测算法等虽已取得一定的效果，但其主要使用单一特征(如颜色、纹理、形状等)，同时依赖人工提取特征，工作量大，检测效率低。

简介：摘要互联网在现代社会中迅速的发展，同时，也带来了不少网络安全问题。对于目前所存在的安全问题也逐步在改善。最有效的是问题检测，对于明确的标志或者标志牌的检测在遗传算法的出现后有了很大的进步。加密技术、身份鉴别技术、访问控制技术和防火墙技术等都属于网络安全问题的检测，但它们均存在较大的缺陷和不足，给互联网用户带来了不便。本文就标志牌检测的现状和存在的问题以及后续的发展作了分析，将功能优化后的遗传算法运用于标志牌检测与识别系统研究和技术中。

简介：给出了一种基于LPQ特征向量的帘子布疵点识别方法。首先给出了局部相位量化（LPQ）的定义,,然后计算帘子布样本图像的LPQ特征向量,使用PCA降维处理,再利用降维后的LPQ特征向量对预先设置的BP神经网络参数进行最优选择,最后利用最优的BP神经网络作为帘子布疵点分类器。此识别算法能对断经、浆斑、劈缝、稀经和经线粘连等帘子布疵点进行有效识别。

简介：灰关联分析是灰色系统理论的重要组成部分,寻找合适的相似性度量方法是提高灰关联分析准确性的关键。针对原有灰关联分析的雷达辐射源识别方法的缺陷,本文研究了利用面积计算灰关联度在辐射源识别中的应用,并与传统灰关联度方法进行了比较。仿真结果表明了本文方法运用在辐射源识别上的可行性及有效性,可以有效地提高辐射源识别的正确率。

简介：针对传统水污染源辨识模型存在适用性不足等问题,本文通过结合数学分析方法与遗传算法,基于简化的一维对流数学扩散方程构造适应度函数,从而构建了水污染源遗传算法辨识模型,并使用该模型针对多点源与单点源两种水污染状况污染源进行了辨识与对比分析。研究结果表明,该模型计算简易且可操作性强,可取得较好的反演效果,研究可为我国河流水污染源反演辨识提供决策依据。

简介：针对脏点、孔洞、褶子和裂口等常见的典型纸病识别问题,在分析纸病图像灰度特征及分形特征基础上,提出了一种基于图像双阈值分割盒维数特征的纸病识别算法,该算法采用灰度阈值分割提取纸病区域及二值数字图像分形盒维数计算结果,确定纸病类型。实验结果表明,该算法识别率较高,且简单迅速。

简介：现代企业间对于客户资源的争夺越来越趋于白热化,争夺的根本目的就是为了在保持现有客户的基础上再去争取更多的新客户加入,营销手段也从传统模式转变为个性化,以及一对一的营销方式来满足客户,从而使公司获得更大的收益,新的营销模式的实行的核心问题就是客户的有效甄别.客户甄别细分的核心基础是对客户的消费特征数据进行分析,通过数据挖掘中的聚类分析方法能够完成把隐藏在数据中的客户特征分类出来,进而实现对客户群体的特征划分.经典的K-均值聚类算法对最初选取的初始聚类中心极其敏感,该文采用改进的K-均值聚类算法实现了对某电子商务网站客户消费行为的聚类划分,且对划分后的集群进行了完整的数据分析,根据分析结果实现了企业对客户的差异化服务,从而提高了客户的满意度,增强了企业的市场竞争力.

简介：摘要互联网在现代社会中迅速的发展，同时，也带来了不少网络安全问题。对于目前所存在的安全问题也逐步在改善。最有效的是问题检测，对于明确的标志或者标志牌的检测在遗传算法的出现后有了很大的进步。加密技术、身份鉴别技术、访问控制技术和防火墙技术等都属于网络安全问题的检测，但它们均存在较大的缺陷和不足，给互联网用户带来了不便。本文就标志牌检测的现状和存在的问题以及后续的发展作了分析，将功能优化后的遗传算法运用于标志牌检测与识别系统研究和技术中。