目标区域

摘要： 针对光电传感器焊缝自动识别的F1较低、方法复杂度较高和存在识别时间较长的问题,提出基于机器视觉的光电传感器焊缝自动识别方法。通过机器视觉技术采集光电传感器焊缝图像,利用高斯模型检测出图像的目标区域,结合海森矩阵提取目标区域的特征点,将提取的特征点输入到量子门神经网络模型中,得到识别结果。仿真实验结果表明,所提方法的光电传感器焊缝自动识别复杂度低,且识别效率与F1值均较高。

摘要： 针对传统植保喷杆喷雾机作业时各喷头以同等药量喷洒的方式导致农药浪费、利用率低和污染环境等问题,以生长前期的小麦为研究对象,设计一种基于北斗定位系统和机器视觉的小麦变量喷雾作业系统。通过双平面高度投影法完成对感兴趣区域获取,研究了速度、植株密度对喷雾的影响,提出变量喷雾流量的控制方法。在定位系统规划的目标区域内,通过机器视觉处理实现变量喷雾,试验结果表明,相同机组速度下,植株密度稀疏区相对植株密度正常区的平均雾滴覆盖率平均减少12.06%;相同植株密度下机组前进速度0.75 m/s相对1.50 m/s的平均雾滴覆盖率平均增加3.94%。在满足喷雾标准的情况下,可以在不同速度、不同植株密度下实现变量喷雾。为验证目标区域边界行驶速度对等级变换准确度,进行定位传感器实时判断在目标区域边界喷头相对位置并控制开闭,试验结果表明,在行驶速度为0.50 m/s时准确度最高,区域边界行驶超出量误差平均值为48.72 cm;为验证行驶方式对喷雾等级变换准确度的影响,使用北斗定位系统在目标区域边界开展行驶方式对喷雾等级变换准确度的影响试验,试验结果表明,驶入目标区域超出量误差平均值为7.20 cm。

摘要： 针对移动机器人在跟踪运动目标时受障碍物的影响,导致运动目标特征失真、视觉跟踪失败的问题,提出了基于点云分割的移动机器人运动目标跟踪方法,点云分割可以将目标物体划分为不同的子区域,从而挖掘重点区域,实现单独处理的目的。通过建立靶标世界坐标系,确定跟踪物体在世界坐标系的空间区域,采用空间投影点云分割方法,将多变特征分割映射到世界坐标系里的点云,确定跟踪目标感兴趣区域;通过对距离函数加权,融合决策层的传感器信息,运用视觉伺服与声纳伺服混合伺服跟踪方法,在确定跟踪目标区域内,实现移动机器人运动目标跟踪,最后设计了对比实验以验证此次方法的有效性。实验结果表明:该方法的点云分割均方根误差小,采用角速度6(°)/s、8(°)/s跟踪时的距离精确度高、中心距离误差低;在有、无障碍情况下对运动目标的跟踪偏移量均较小,稳定性强,可满足不同情况下移动机器人的实际跟踪需求。

摘要： 针对目前引入视觉注意机制的目标检测算法实时性不够且难以检测多个目标的问题,论文提出一种基于选择性注意机制的区域提取方法.通过分析输入信号的频域幅值分布规律,构建相应的映射函数,区分不同幅度成分的信息;再进行邻域平均消除部分抖动并作差,去除相对冗余的成分;利用相位信息和变换后的结果重构到空间域,并进行绝对平方运算增强各部分的差异,最后进行滤波和直方图均衡化来增强可视化效果.结果表明,该方法相较Itti模型和GBVS模型计算量显著降低,平均每张图片的处理时间减少一个数量级,且能够更精准地提取目标的轮廓信息.

摘要： 主要研究针对特定区域范围内雷达目标的远距离支援干扰阵位设计和阵位部署所需干扰飞机数量的问题,提出一种基于目标区域的远距离支援干扰阵位自动化设计方法.该方法根据任务区与目标区之间的几何关系以及干扰阵位约束条件,自动化计算出满足支援干扰要求的跑道型干扰阵位;以此阵位为基础,对任意时刻干扰波束均能覆盖目标区域时的所需干扰飞机数量分类分析.最后结合仿真实例分析,验证所提出方法的合理性与可行性.

摘要： 本文提出一种基于优化分水岭算法的指甲分割方法,能够在特定的背景环境下快速准确的将人的指甲分割出来.该算法包括三部分内容:首先基于直方图双峰法确定原灰度图像的阈值,用该阈值将背景和手指分割.其次,实现自动目标区域的标定及用分水岭算法对标定区域进行分割.最后指甲边缘平滑处理及指甲分割.实验验证了此算法的有效性.

摘要： 使用单像素探测器实现成像需要大量采样.对于目标区域仅占场景一部分的情况时,我们提出了自适应Radon单像素成像方法,能够使用单像素探测器实现目标区域的定位和成像.本文对该方法的目标定位方式、编码采样算法、重建算法等进行研究,以减少单像素成像的采样数量.基于Radon变换的基本原理,使用图像在水平和垂直方向的投影信息,以获取场景中目标区域的大小和位置.建立自适应Radon-Hadamard单像素成像模型,仅对目标区域进行单像素采样,然后使用滤波反投影技术重建目标区域.研究结果表明:所提出的自适应Radon单像素成像方法能够实现对场景中目标区域的成像,采样数量远低于重建图像的分辨率,重建图像的结构相似性系数大于95％,有效的提高了单像素成像方法的成像效率.

摘要： 阐明了直方图的概念,并以直方图为基础,实现机器视觉图像中兴趣区域的检测算法设计,描述了算法的过程与步骤,对算法结果的可靠性、应用前景、及算法的运行效率进行了讨论.该算法简单、灵活、限制条件少,对开发机器视觉应用具有实践借鉴、指导价值.

摘要： "一带一路"国家战略制订7周年以来,面对复杂的国际形势,"一带一路"中一批重大项目平稳推进.地质勘查单位如何抓住机遇,开展"一带一路"建设,本文分析了地质勘查单位切入的目标区域和如何切入的具体路径.

摘要： 为了有效滤除图像中大量的椒盐噪声,同时更好地提取出感兴趣目标区域的边缘信息,提出了一种改进Canny算子的边缘检测算法.该算法使用混合滤波器代替Canny算子中的高斯滤波器滤除图像中的噪声,使用水平、垂直、45°和135°四个方向梯度模板计算图像梯度,使用最大类间方差法(OTSU)对图像的高低阈值进行确定.通过对不同背景下的椒盐噪声图像进行检测,与传统的边缘检测算子和改进的Canny算子实验结果相比,改进后的算法不仅保持了Canny算子的优良性能,而且能够消除图像中的椒盐噪声,改善边缘信息的提取效果.

摘要： 已有的基于深度神经网络的目标区域分割算法在目标边界分割效果存在一些问题,我们针对上述问题提出了融合图像像素信息与图像语义信息的目标区域分割算法.首先通过深度神经网络提取图像的语义级别的信息,得到图像语义级别的全局特征;然后利用条件随机场模型对图像局部区域进行像素级别建模,得到图像的局部细节特征;最后,综合利用图像的局部细节特征和图像的全局特征,得到目标区域的分割结果.实验结果表明,与已有的算法相比,本算法能够更好地分割出目标的边界区域,抑制边界区域分割粗糙的问题,得到较准确的目标分割区域.

摘要： 目标的最佳描述区域对于建立目标特征、目标跟踪、目标轮廓求取具有非常重要的意义。针对这类问题,提出了一种目标区域最佳椭圆描述确定方法。新方法首先根据目标和背景的差别确定出目标区域,然后利用尺度空间理论计算出目标的最佳椭圆描述。实验表明,新算法可以有效、准确地确定出目标包含区域的大小和方向。

摘要： 在通过二进小波变换(DWT)完成目标区域提取的基础上,提出—种有效的图像检索方法,该方法使刷Gabor滤波器提取纹理特征,并利用三个归—化惯量对形状特征进行描述,再综合颜色、纹理和形状特征构造相似度公式进行图像检索。为进一步提高检索速度,还对图像库进行了模糊聚类。实验结果表明,该方法在检索效果上不仅优于单一或全局特征的检索,而且在检索速度上也优于同类型的检索系统。

摘要： 利用ArcGIS中的缓冲区分析,结合实际应用,给出了基于ArcGIS的住宅小区评价方法,帮助购房者直观、清晰地获取住宅小区的适宜性情况,选择自己最适宜的购房地段.

摘要： 本文分析了我国和我国国有企业当前在海外直接投资情况，指出了我国海外投资目标区域的特点，并结合我国国有企业的特点，尝试提出当前进行海外投资的战略方向。

摘要： 提出了一种基于区域信息熵的图像检索方法，该方法首先根据形状主方向对图像进行旋转，并对旋转后的图像提取目标区域；然后将图像的目标区域沿圆周方向划分为若干个子区域，并统计各个子区域的信息熵，最后使用欧式距离度量熵矢量之间的相似性。在商标图像库的实验结果显示该方法所提取的特征能够有效的描述图像的形状，对图像库中2000多幅商标图像实验表明，区域信息熵能具有良好的旋转、平移、尺度不变性，得到的检索结果能够很好地满足人的视觉感受。

摘要： 特征提取是模式识别领域的关键性工作.与以往仅提取MSTARSAR图像的图像域系数、傅立叶系数和小波系数作为特征不同,本文提取了图像中目标区域和阴影区域的40个局部特征并用马氏距离分类器分类.最终识别结果是:图像中目标区域的40个特征组合可以达到较高的识别概率,而阴影区域的40个特征组合的识别概率比较低.这一结果表明了目标区域具有大量可分信息,而阴影区域不能提供可分信息.

摘要： 为了精确呈现术后的容貌,本文提出了一种基于灰度纹理的网格局部变形算法.通过选取目标区域,利用OpenCVSharp开发包动态生成一张灰度纹理T,为网格顶点实时计算一组纹理坐标,根据纹理坐标可以读取纹理T的像素灰度,从而确定目标区域顶点的变形幅度.为了使目标区域的变形光滑过渡,采用了均值模糊处理技术对灰度纹理进行模糊处理,并通过迭代次数来控制模糊效果.与自由变形算法(FFD)相比,该算法可灵活控制变形的效果.与微分域网格编辑算法相比,无需对网格进行预处理,也无需计算顶点的微分域坐标.根据此算法,本文开发了一套人脸整形手术仿真系统.经验证,本算法具有实际的应用价值和推广意义.

摘要： 本发明提供基于框定区域下目标跟踪算法的集控区域离岗识别方法，包括以下步骤：S1，由摄像头进行持续拍摄获取监控区域的图像；S2，框定在岗区域；S3，检测监控区域内是否有人并跟踪人的位置；S4，离岗判定识别；S5，统计监盘人员的监盘状态；本发明使用Yolov5检测到监控图像内的目标后再通过DeepSORT跟踪算法跟踪目标的运行，从而判定是否存在离岗，能够24小时不间断的进行追踪，保证离岗判断的连续性，无需人工抽查监控，减少人工工作量，对监盘人员的离岗判定更为准确，误差小。威慑监盘人员，保证良好的监盘效率；能够更为直观观测到监盘效率。

摘要： 本发明属于医学图像处理领域，涉及一种医学图像多目标区域勾画及任意目标区域面积计算的方法。本发明所述的方法分为目标区域勾画及目标区域面积计算两个主要步骤，可以勾画出多个目标区域，每个目标区域可以是任意形状。所述目标区域勾画方法是通过记录鼠标拖动形成边界。当内部存在不感兴趣的区域是，用内部边界进行勾画。边界具有连通性，并采用与图像不同的灰度值。计算面积的方法是对图像从上到下，从左到右进行扫描，找到第一个具有边界灰度值的点，从所述搜索起始点出发，对目标区域进行左扫描和右扫描，结果计入目标区域面积值，重复这一过程直到图像中没有边界点。

摘要： 本发明公开了一种用于目标区域捕获高通量测序的特异性肿瘤探针区域设计方法和装置以及探针，该方法包括：计算第一肿瘤突变数据库中与待设计的肿瘤相关的基因和突变，找出突变频率最高的CDS区域，作为第一区域；使用第二肿瘤突变数据库中的肿瘤患者数据验证所述第一区域，并使样本频率最大化，得到包含最多患者的区域，作为第二区域；计算样本频率以及RI值，对样本区域进一步优化，得到第三区域，其中RI值表示平均1kb内含有的突变数。利用本发明的方法，只对目标区域进行研究，测序范围大幅度减少，测序时间和费用相应降低，可以显著减少检测周期，降低成本，更适合临床应用。

摘要： 本发明提供了一种医疗仪器(200)，包括磁共振成像系统(202)和具有电子可控且机械可控的焦点的高强度聚焦超声系统(204)。控制所述仪器的处理器(244)对指令的执行令所述处理器：接收(100)描述对象之内区域的目标区域(240、264)；将所述目标区域划分(102)成多个子区域(416、418、420、422、424、426、428、430、432、434)；确定(104)用于将换能器位置移动到所述多个子区域中的每个的序列(272)；使用所述序列确定(106)从所述多个子区域中选择的选定子区域；重复控制(108)机械定位系统以将换能器移动到所述选定子区域的换能器位置；重复采集(110)磁共振测温数据；重复确定(112)温度属性图(274)；通过利用温度反馈算法(286)控制电子控制的焦点，重复独立地将区带加热(114)到目标温度；以及使用所述序列重复改变(116)所述选定子区域。

摘要： 本公开提供一种目标区域的定位方法和目标区域的定位装置，涉及区域定位技术领域。该方法包括：获取目标物体对应的第一点云集；根据上述第一点云集确定上述目标物体的姿态信息；根据上述姿态信息确定对上述目标物体中目标区域的初始搜索位置；将上述第一点云集投影至第一平面，并根据上述初始搜索位置和投影至上述第一平面的点云的反射强度，确定多个候选区域；以及，根据上述多个候选区域以及图像数据，实现对上述目标区域的定位。本技术方案能够在保证对目标区域的定位准确度的情况下，有效提升定位效率。

摘要： 本申请公开一种目标区域的疫情推演方法和目标区域的疫情推演模拟器，该方法包括确定影响区域疫情数据的特征向量；其中，所述特征向量包括影响区域疫情数据的多个特征，所述多个特征至少包括所述区域的人口流动特征、所述区域的医疗资源特征、所述区域的疫情防控特征和传染病自身参数特征中的任意一个或多个；获取所述特征向量与区域疫情数据间的传染病预测模型；获取目标区域的所述特征向量的向量值；根据所述传染病预测模型和所述向量值，预测所述目标区域的疫情数据。

摘要： 本发明属于医学图像处理领域，涉及一种医学图像多目标区域勾画及任意目标区域面积计算的方法。本发明所述的方法分为目标区域勾画及目标区域面积计算两个主要步骤，可以勾画出多个目标区域，每个目标区域可以是任意形状。所述目标区域勾画方法是通过记录鼠标拖动形成边界。当内部存在不感兴趣的区域是，用内部边界进行勾画。边界具有连通性，并采用与图像不同的灰度值。计算面积的方法是对图像从上到下，从左到右进行扫描，找到第一个具有边界灰度值的点，从所述搜索起始点出发，对目标区域进行左扫描和右扫描，结果计入目标区域面积值，重复这一过程直到图像中没有边界点。

摘要： 本申请实施例提供了一种区域内目标数量统计方法、区域识别模型训练方法及装置，涉及图像处理技术领域，用于自动识别目标场景的一个或多个区域，以提升区域内目标对象统计的效率。具体方案为：获取待识别图像，待识别图像是拍摄目标场景得到的图像；将待识别图像输入区域识别模型中，得到目标场景的特征信息；该特征信息用于指示目标场景的一个或多个目标区域；将待识别图像划分为多个图像块；根据得到的多个图像块确定待识别图像中的第一目标对象是否在目标区域内；确定处于目标区域内的目标对象的数量。

摘要： 本发明涉及电子地图技术领域，特别涉及一种目标区域缩放适应显示区域的方法、装置、设备及介质。与现有技术相比，本发明首先将目标区域定位至预设范围的第一状态，根据地图第一状态下的实际距离和占用的像素计算目标分辨率；获取地图的原始分辨率数组，将目标分辨率插值到原始分辨率数组中以生成目标分辨率数组，使得目标分辨率数组中的各等级分辨率呈递增或递减的关系；然后将目标分辨率数组中各等级分辨率设置到目标区域的地图控件上。通过在目标区域定位至理想缩放状态下根据其计算地图的目标分辨率，然后将目标分辨率插入该区域的分辨率等级中，如此，当缩放至该目标分辨时，可显示出目标区域最佳展示效果。

摘要： 本申请涉及一种图像的区域定位方法和目标区域定位模型的训练方法，其中，目标区域定位模型为使用属于目标类别的样本图像集训练初始定位模型，在训练目标区域定位模型时，通过初始定位模型分别对样本图像集中的各样本图像进行处理，获得各样本图像对应的类激活图，当根据各样本图像的类激活图确定的目标区域未完全覆盖相应样本图像中与目标类型相关的区域时，则继续使用样本图像对初始定位模型的模型参数进行调整，以引导当前的模型将更多注意力集中在该样本图像中被遗漏的目标区域，从而在调整的过程中查漏补缺，使得获得的目标区域定位模型的定位结果更加准确。