区域分割

摘要： 针对现存方法对林地检测结果细节丢失严重、边缘不够精细的问题,文中提出一种基于多尺度特征融合的网络结构,使用Labelme手动对数据集进行标签,并通过翻转、加噪、颜色调整等操作增强图像。网络结构主要包括将低层空间信息和高层语义信息进行特征融合的密集跳跃连接,以及可以增大网络感受野并从多个角度对特征进行提取的空洞空间金字塔池化模块。文中利用编码器提取全局信息,通过解码器恢复图像空间分辨率,最后用分类器进行林地与非林地的分割。实验结果表明,文中算法与现有算法相比,图像检测能力有一定的提升,能较为准确地检测出林地区域。

摘要： 利用ORB算法进行双目视觉厚度测量存在运行速度慢、自动化程度低、无法得到特定区域和特定位置厚度信息,以及难以满足混凝土图像特征点准确匹配等问题。为此,文中提出一种图像分割方法与区域特征匹配技术相结合的改进ORB算法。该算法利用双目视觉,首先对双目相机采集的左、右图像中混凝土布料机布料口区域进行区域分割,对分割区域内部特征点进行描述;然后计算布料口在图中对应像素点位置并进行立体匹配。进行立体匹配时,在左图中选定匹配特征点的周围建立匹配窗,取匹配窗中汉明距离总和值最小的特征点来作为一对匹配点,通过这对匹配点的视差来计算该点的深度信息。实验结果表明:文中算法在选取匹配窗为3×3时效果最优,测量8个点位的平均运行时间小于0.9 s,平均误差小于0.8 mm,在测量速度与误差方面均优于其他双目测距算法,能够满足实际应用中实时测量混凝土布料机布料厚度的要求。

摘要： 随着成渝地区双城经济圈建设的大力推进,人力资源作为最重要的资源要素,成为推进双城经济圈建设的关键,而人力资源市场是保持人力资源流动性的重要支撑平台。目前,成渝地区人力资源市场存在区域分割和政策制度壁垒等因素,阻碍人力资源市场的协同发展。因此,本文旨在破除协同发展的障碍和壁垒,创新市场协同体制机制,创造协同发展条件,构建统一开放跨区域的人力资源市场,实现区域人力资源要索共享,促进人力资源要素的合理流动,提升区域整体人才竞争水平,进而充分发挥成渝地区建设“两中心两地”的引领作用,助推区域经济高质量发展。

摘要： 皮带运输机在冶金等行业,尤其是散料传输有着广泛的应用。在长期使用过程中,由于自然或外力磨损,造成运输皮带的表面或内部损伤,当皮带的胶接头部位产生缺陷时极易发生生产事故。提出一种基于图像分析技术的皮带机胶接头检测系统,并开发了一整套的采集、传输、存储和分析的软硬件系统,在宝钢进行了长时间现场使用,系统运行状况稳定。该系统检测精度良好,具有较好的推广价值。

摘要： 局部主成分分析计算本征数维需要遍历样本,时间成本较高。文章提出一种改进算法ADLPCA,将样本空间分割为多个区域,通过计算分割区域的主元维数得到本征维数。在UCI数据集和流程工业能耗数据集上的试验表明,ADLPCA在计算效果与LPCA相媲美的情况下,可以显著地降低计算耗时。

摘要： 本文基于视频序列图像,给出了检测、辨别运动物体的算法.首先,分别在不间断三帧图像中的前、后两帧图像间,进行差分运算,根据不同的统计规律,进一步来设置检测门限;其次,针对差分图像,对其开展运动变化检测以及识别,将所获得的变化图像,进行去噪以及空域分割处理后,再实行相与运算,进而来定位运动图像;最后,结合物体灰度信息,提取完整的图像.在视频监控场合中,这一算法有着较好的适用性.

摘要： 作为数字经济的技术引擎之一,数字化、智能化正释放着驱动产业变革的巨大能量。近年来,世界发展步入数字化新时代,经济创新打破区域分割与行业界限,新冠肺炎疫情进一步加快了数字化进程。以5G、工业互联网、大数据、人工智能为代表的数字化、智能化技术正在推动我国制造业全方位、全链条的转型升级。如何在数字化浪潮中踏“浪”谋进,成为“十四五”时期纺织服装行业面临的重大挑战与机遇。

摘要： 为了快速、简便、无损地鉴别压力表的状态,提出一种基于MATLAB的压力表状态识别方法.该方法包括:导入图像、灰度化处理、图像预处理、分割区域求和、RGB对比位置识别共计5部分.通过摄像头获取压力表原始图像并做灰度处理后,对图像进行RGB分割,同时对区域内的灰度值求和,最后通过RGB对比确定指针位置.该方法具有识别准确率高、操作简单且实用性强等特点.

摘要： 为提升乳腺肿瘤影像的检测效果,本研究提出一种基于深度神经网络的乳腺肿瘤自动区域分割方法.采用直方图自适应均衡化算法与Sobel算子,对乳腺肿瘤成像的灰度单通道图像进行预处理.基于深度神经网络构建乳腺肿瘤自动区域分割算法网络,其主要构成包括上下文特征多尺度提取单元、3D与2D混合卷积单元和主路网络三个单元.将广义骰子损失当作网络模型训练时的损失函数.训练分割网络后,利用该网络对乳腺肿瘤区域自动分割.使用由专业放射科医生标记与收集的乳腺肿瘤核磁共振成像图像数据集,测试本研究方法的分割性能.结果表明,该方法能够达到很好地分割效果,DSC指标、PPV指标、PPV指标分别达到了76.48％、82.40％、75.93％,实现了乳腺肿瘤区域自动化分割.

摘要： 基于3D图像测量的船舶轴系自动对接系统,可以显著提高船舶轴系的装配效率和装配质量.针对该系统存在的对接法兰面的高精度测量和精确位姿控制的关键技术问题,首先采用基于先验知识的区域分割方法和点云法矢量差异性原则,压缩了点云数量并重构了法兰环状平面;再利用数据融合的对接法兰面位姿的间接测量方法解决了对接面难以扫描的问题,获得了对接法兰面的高精度位姿信息;通过基于伺服驱动控制的三轴运动机构解决了轴系调姿慢、精度差的问题,从而完成轴系的精准定位和对接.试验结果表明,对于质量为2000 kg、长度为2.4 rn的轴系,系统通过至多2次自动调整,可以使轴系法兰的偏移值小于0.10 mm、曲折值误差优于0.009°,并适用于不同的复杂对接环境.

摘要： 利用国家卫计委2010年12月进行的流动人口调查数据，本文研究了城乡分割和区域分割对城市外来流动人口参加社会保险的影响。利用工具变量法的IVProbit模型进行回归估计，尝试解决劳动者的工资与参加社会保险之间的内生性问题，提高了估计结果的可靠性。建议应该将消除区域分割作为提高城市外来流动人口社会保障工作的重心，同时加强外来工人的社会保障建设。

摘要： 区域分割是面向对象的遥感影像处理的核心技术之一.针对传统区域分割算法多基于单个线索的不足,提出了一种融合多边缘测度的高分辨率遥感影像区域分割框架.首先,归纳和总结了两组经典的边缘检测算子.第一组包括:亮度梯度、纹理梯度以及色彩梯度;第二组包括:亮度梯度和边缘模板方向算子.然后,基于多幅手工勾绘的参考高分辨率遥感数据,分别建立了各边缘检测算子与地物真实边界的回归关系模型.具体考虑的回归关系模型:Logistic回归模型、支撑向量回归模型.然后,对测试影像采用模型组进行多边缘线索回归,将回归结果作为边界置信度信息.最后,将置信度以权重的形式整合到均值漂移分割算法中,实现图像区域分割.两组影像的定量和目视结果表明:本方法能有效的控制过分割和欠分割的产生,且具更好的区域边界定位效果.

摘要： 目标检测中由于阴影与目标在很多情况下具有相似性而产生误检,故准确消除阴影是目标检测的核心任务之一.本文利用背景差法提取运动目标区域,然后进行二值化、数学形态学、连通区域检测等处理,得到包含阴影区域的前景图像.接着又把区域分割与边缘特征相结合的去阴影方法和区域分割与图像灰度特征统计相结合来消除阴影的方法进行比较,实验结果表明,把区域分割与灰度特征统计相结合方法去除阴影的效果更好,能很好的获取前景目标区域.

摘要： 无人驾驶在智能交通、汽车安全辅助驾驶、车辆的自动遥控驾驶、工厂、巡逻及军事等领域有着广泛的应用背景.目前,障碍物三维检测采用的方法有光飞行时间法、立体视觉法、激光线扫描法、结构光扫描法等.光飞行时间法激光雷达的体积庞大,技术复杂,设备昂贵,限制了激光雷达的普及.立体视觉法由于经典的图像识别与匹配算法复杂、运算量大,很难满足实时性要求.激光线扫描方法对于智能车应用方面存在对扫描速度要求高、中长距离的准确性和成本高的问题,不易于推广使用.结构光扫描方法具有检测精度高等优点,但需要使用投影仪来产生可变的结构光,另外结构光的强度难以适应自然环境下的检测要求.本文针对无人车对道路的探测需求,提出了一种基于点阵激光的快速路面探测技术.分析建立了点阵投射点在摄像机上成像的像素坐标与其空间坐标之间的数学模型,提出了区域分割新算法,并介绍了点阵激光中心的提取算法.试验结果表明,该方法可实现对路面状况的探测,具有结构简单、探测速度快、精度和可靠性高等优点.该方法能够满足无人车驾驶对路面探测的要求.

摘要： 提出一种基于局部特征融合的目标再识别方法.通过视觉传感网采集视频图像,针对场景内的目标,首先结合颜色和形体特征,对目标进行区域分割,进一步设计特征描述子,对关键区域的颜色和形体信息进行提取,基于此判断目标间的相似度,实现目标再识别.实验表明了所提方法的有效性.

摘要： 以基于边的点云区域分割方法为基础,提出了一种基于深度图像辅助的区域分割方法,即先将点云数据转换为深度图像,通过使用深度图像的边缘特征提取方法,提取出点云的边界特征点.当边界确定后,再将云点数据分割成多个区域.由于分割出的每个区域一般具有较简单的几何特征,因此可用简单的数学模型来进行描述.实验结果表明,该方法可以很好的进行点云区域分割.

摘要： 遥感图像作物种植区域分割在农作物种植面积调查和估产等方面具有很大的应用前景,而传统的分水岭分割在实际应用中存在严重的过分割现象.针对过分割产生机理,对图像进行重建,实现了融合加权形态重建和分水岭方法的遥感图像作物种植区域分割.实验结果表明:本文方法显著改善了严重的过分割现象,分割效果明显增强;与人工解译结果进行比较,复杂地物相接区域分割效果有待提高.

摘要： 提出一种融合影像的LiDAR点云分类算法。该算法首先采用渐进三角网加密方法对地面点和非地面点进行分类；接着采用本文所提出的坡度信息量的方法对非地面点进行分类为建筑物点和植被点；最后对于分类可信度不高的建筑物和植被粘连的区域，通过融合影像进一步区域分割。实验结果表明，该方法自动程度高，并且分类准确度高；在实验所用的区域，准确率达到83％。

摘要： 提出了一种基于遥感影像的岸基对海雷达固定背景掩膜新技术.首先完成对海雷达图像和与其同经纬度光学遥感影像的空间对齐,并对光学遥感影像进行裁剪.然后用阈值分割的方法对裁剪后的光学遥感影像进行海陆分离.最后实现岸基对海雷达的固定背景掩膜.结果证明,该技术对某型对海雷达的实测数据具有良好的掩膜效果.

摘要： 提出了一种基于遥感影像的岸基对海雷达固定背景掩膜新技术.首先完成对海雷达图像和与其同经纬度光学遥感影像的空间对齐,并对光学遥感影像进行裁剪.然后用阈值分割的方法对裁剪后的光学遥感影像进行海陆分离.最后实现岸基对海雷达的固定背景掩膜.结果证明,该技术对某型对海雷达的实测数据具有良好的掩膜效果.

摘要： 本发明公开一种丝饼油污分割算法，用于化纤生产线上丝饼表面油污缺陷的检测，包括以下步骤：对采集到的丝饼图像进行灰度化处理；利用图像分块算法对丝饼进行分块处理以提高算法执行速度；利用同态滤波器对丝饼进行消除光照不均匀处理；利用滤波算法对丝饼图像进行滤波处理以去除多余噪声；对滤波后的图像进行阈值分割以定位出油污的大致区域；提取油污的左上区域的某个位置作为种子点，以区域生长法进行分割；对分割好的丝饼图像进行形态学处理已去除多余的孔洞和噪声。本发明的丝饼油污分割算法可以有效地对丝饼上的表面油污进行分割，具有分割精度高的优点，可应用于实际丝饼生产线上，具有广泛的应用场景。

摘要： 本申请实施例公开了一种基于人工智能的图像区域分割模型训练方法、分割方法及装置。在模型训练过程中，获取包括至少一个样本图像的样本图像集合，样本图像具有第一标注信息，该第一标注信息为可以是图像级等粒度较大的标注信息。针对样本图像集合中每个样本图像，分别生成样本图像对应的图结构数据，图结构数据中每个顶点包括样本图像中至少一个像素点。通过图卷积网络模型，根据图结构数据和第一标注信息确定顶点的第二标注信息，第二标注信息的粒度小于第一标注信息的粒度。由于顶点实际上是超像素点，第二标注信息是超像素级的标注，在训练过程中，由于像素级标注的干预可以实现较强监督，提高模型的精确性，进而提高图像分割的精确性。

摘要： 本发明公开了一种基于像素聚类与分割阈值的白癜风区域分割方法，通过将聚类中心分割与阈值分割方法相结合，本发明方法能够对不同光照环境下拍摄的白癜风患病区域的照片进行快速有效的分割。而且在皮损边缘模糊、曲折、图片对比度底等条件下，仍能较为理想地分割出白斑区域，为白癜风区域的面积测量与构建疗效评价体系提供了关键的技术支持。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态分割网络的宫颈病变区域分割方法和装置，属于医疗图像处理技术领域，在醋酸图像和碘图像的特征提取过程中采取交叉连接的方式来融合两种图像的特征。为了融合两种图像的特征，将前一个卷积块的醋酸图像特征与下一个卷积块的碘图像进行通道层次的拼接操作，然后碘图像分支再进行后续的特征学习；同理，将前一个卷积块的碘图像特征与下一个卷积块的醋酸图像特征进行拼接操作，然后醋酸图像分支在进行后续的特征学习。这样的交叉连接方式一直持续到第五卷积块，从第五卷积块输出的醋酸图像和碘图像特征基本保持了两种图像的特征。然后，将醋酸图像分支和碘图像分支学习到的特征分别进入FCN模型的分割部分，进行分割预测。

摘要： 掌纹区域分割装置,其用于将掌纹分割为每个特定区域,装置包括:隆线图形提取单元,其用于从输入的所述掌纹图中,提取上述掌纹的隆线图形;小指球部和拇指球部区检查单元,其用于利用所提取的所述隆线图形,检查小指球部区和拇指球部区;交叉点检查单元,其用于从所述小指球部区和所述拇指球部区之间边界的所述隆线图形,检查交叉点;和分割方向确定单元,其用于确定分割装置,在这个位置上,根据小指球部区和拇指球部区的边界,分割方向,和在拇指球部区和指间皱纹区的隆线的差异,将上述掌纹分割为每个区域。

摘要： 本发明公开了一种基于区域分割的空间光通信组网装置及其分割方法，包括高空支柱和方位轴，所述高空支柱的上方套设有安装座，且安装座的上方安装有防护箱，所述防护箱的内部设置有马达，所述方位轴设置于马达的右侧，所述防护箱的右侧设置有安装罩，且安装罩的内部安装有通信组网装置外壳，所述通信组网装置外壳的内部设置有信号追踪模块，且信号追踪模块的左侧设置有激光发射器，所述激光发射器的上方设置有光学天线，且光学天线的右侧设置有信号处理模块。本发明设置有马达的工作可以带动方位轴的转动，以此方位轴可以带动安装罩的转动，从而可以使通信组网装置外壳跟随安装罩与方位轴为圆心向上转动，以此可以调整装置接收和发生信号的角度。

摘要： 本申请实施例公开了一种基于人工智能的图像区域分割模型训练方法、分割方法及装置。在模型训练过程中，获取包括至少一个样本图像的样本图像集合，样本图像具有第一标注信息，该第一标注信息为可以是图像级等粒度较大的标注信息。针对样本图像集合中每个样本图像，分别生成样本图像对应的图结构数据，图结构数据中每个顶点包括样本图像中至少一个像素点。通过图卷积网络模型，根据图结构数据和第一标注信息确定顶点的第二标注信息，第二标注信息的粒度小于第一标注信息的粒度。由于顶点实际上是超像素点，第二标注信息是超像素级的标注，在训练过程中，由于像素级标注的干预可以实现较强监督，提高模型的精确性，进而提高图像分割的精确性。

摘要： 一种基于单目标区域分割的舌体图像分割方法，该方法包括以下步骤：步骤1)原图像获取：采集舌体原图像；步骤(2)图像标注：采用超像素改进的Grabcut算法对采集的每一张舌体原图像进行人工标注；步骤(3)图像制作：将进行人工标注后的图像与对应的舌体原图像组成图像对；步骤(4)训练神经网络：通过训练集图像，对单目标语义分割神经网络进行训练；步骤(5)测试神经网络：利用训练好的的单目标语义分割神经网络对舌体图像进行分割，通过测试集图像对神经网络进行测试。本发明提供的舌体图像分割方法，采用单目标区域约束深度网络来实现对现有图像的标注、分割、学习生成掩模图像，再与原图像合成形成舌体分割图。

摘要： 本发明公开了一种基于像素聚类与分割阈值的白癜风区域分割方法，通过将聚类中心分割与阈值分割方法相结合，本发明方法能够对不同光照环境下拍摄的白癜风患病区域的照片进行快速有效的分割。而且在皮损边缘模糊、曲折、图片对比度底等条件下，仍能较为理想地分割出白斑区域，为白癜风区域的面积测量与构建疗效评价体系提供了关键的技术支持。

摘要： 本发明公开了一种基于多模态分割网络的宫颈病变区域分割方法和装置，属于医疗图像处理技术领域，在醋酸图像和碘图像的特征提取过程中采取交叉连接的方式来融合两种图像的特征。为了融合两种图像的特征，将前一个卷积块的醋酸图像特征与下一个卷积块的碘图像进行通道层次的拼接操作，然后碘图像分支再进行后续的特征学习；同理，将前一个卷积块的碘图像特征与下一个卷积块的醋酸图像特征进行拼接操作，然后醋酸图像分支在进行后续的特征学习。这样的交叉连接方式一直持续到第五卷积块，从第五卷积块输出的醋酸图像和碘图像特征基本保持了两种图像的特征。然后，将醋酸图像分支和碘图像分支学习到的特征分别进入FCN模型的分割部分，进行分割预测。