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World File Search System边缘检测
人工智能及应用
在计算机视觉和图像处理研究领域的众多主题中，边缘检测在从卫星成像到医学筛查、物体识别等广泛领域中发挥着重要作用。它是一种图像处理技术，用于在具有不连续性的数字图像中查找边界/边缘，以呈现图像的全局视图和图像的最关键轮廓。强大的基于边缘的形状特征为计算机视觉应用提供了更具体的分析。传统边缘检测方法利用低级视觉线索来构建手工特征，然后使用基于阈值的方法对边缘和非边缘像素进行分类。传统方法的结果在对象级别缺乏语义。如今，基于卷积神经网络的方法已成为图像处理领域的主流。在基于深度网络的边缘检测方法中，整体嵌套边缘检测 (HED) [1] 是成功的框架之一。它产生五个中间侧输出并沿网络路径进行深度监督。其最终融合结果与人类视觉的差距在 2% 以内。从那时起，几种方法使用类似的架构来进一步提高准确性。这些努力主要集中在提高中间输出的质量或增强深度监督策略上。然而，这些方法融合了中间层，而没有考虑每个侧输出内的层次边缘重要性。这给网络带来了困境：要包含所需的特征，它必须接受许多不需要的数据，反之亦然。因此，结果通常包含更多噪声和粗边缘，同时缺少一些关键边界。为了解决这个问题，尺度不变显著边缘检测（SISED）框架[2]可以在不增加网络复杂度的情况下，定位和提取重要的尺度不变显著边缘（SISE）作为每个侧输出的子集。归一化哈达玛积是SISED的关键操作，其中应用乘法运算来促进多尺度侧输出之间相互一致的特征，同时抑制尺度表达较弱的特征。SISED分层计算边缘重要性以增强边缘结果并达到最先进的性能。通讯作者：胡刚（hug@buffalostate.edu）
用于体积估计和材料分类的计算机视觉
车辆自动化是机器人技术领域中发展迅速的一个领域。这些自主机器有可能执行繁重而危险的任务，而这些任务过去都是由人类执行的，这也是该行业的长期目标。本论文旨在开发一种计算机视觉系统，以便对自动轮式装载机铲斗内的材料进行体积估算和材料分类。这些信息对于自动轮式装载机的决策至关重要。该系统旨在自我校准，以确保未来能够适应不同的铲斗尺寸。提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的边缘检测网络，称为边缘检测密集极值初始网络 (DexiNed)，既可以消除冗余信息，又可以增强所需信息。通过结合立体摄像机的深度感知和从 DexiNed 中提取的信息，提出了一种估计体积的解决方案。采用简单线性迭代聚类 (SLIC) 方法来提取材料，以便对材料进行分类。将估计的体积与带注释的真实基线进行比较以验证系统。论文介绍了体积估算的精度，并展示了使用 SLIC 的三种不同分段大小进行材料提取的结果。此外，论文还提出了有关材料分类的问题。
计算机视觉类XII教学大纲
SL。 编号 实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。 实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。 应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。 实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。 2特征提取12实用：实施特征提取技术。 任务：实现Harris角检测算法。 使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。 提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。 可视化提取的功能和描述符。SL。编号实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。2特征提取12实用：实施特征提取技术。任务：实现Harris角检测算法。使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。可视化提取的功能和描述符。
使用深度学习，语义
地址：巴基斯坦木尔坦电子邮件：imrankhurshid25@gmail.com摘要自动驾驶引起了人们的重大关注，因为它可以实时消除严重的驾驶风险。虽然自动驾驶汽车在很大程度上依赖传感器来进行车道检测，障碍物识别和环境意识，但由于诸如阴影，不良的车道标记和障碍物视图之类的因素，准确的车道识别仍然是持续的挑战。尽管计算机视觉的进展，但这个问题尚未完全解决，这在当前文献中存在差距。这项研究的主要目的是通过开发增强的车道检测系统来应对这些挑战。为了实现这一目标，该研究集成了先进的技术，包括语义分割，边缘检测和深度学习，再加上来自相机，激光雷达和雷达的多传感器数据融合。通过采用这种方法，该研究研究了各种泳道检测方法，并根据准确性，特异性和处理速度对现有系统的拟议模型进行了基准测试。初始发现表明，语义分割和多传感器融合的组合可改善实时场景中的车道检测。所提出的模型达到了97.8％的车道检测准确性，特异性为99.28％，平均处理时间为0.0047秒。本研究不仅解决了现有车道检测系统的局限性，而且还提供了改善自动驾驶汽车道路安全性的见解。关键字：车道检测，语义细分，边缘检测，自动驾驶汽车。
人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
用于防御高级威胁的人工智能平台 DroneShield (ASX:DRO) 2023 年 4 月
• RFAI TM（射频频谱引擎）、DroneOptID TM（光学 AI 引擎）、SFAI TM（传感器融合 AI 引擎）• 这些引擎在 ISR 和电子战领域实时、在边缘检测和识别无人机和其他潜在威胁• 其结果是检测响应速度大幅提高、误报率降低，并且 DRO 系统检测、分类和跟踪新威胁的速度显著提高• 客户在购买系统时通过注册 SaaS 模式定期收到软件更新• 除雷达和摄像头外的所有硬件均完全内部设计和开发，不依赖第三方 IP• 履行 380 万美元的合同，为澳大利亚国防部提供电子战（“EW”）能力，以检测“前所未见的威胁”
使用立体摄像机和... 进行 3D 建筑重建
摘要：建筑物的三维地理参考数据对于地籍、城市和区域规划、环境问题、考古学、建筑、旅游和能源等许多应用都非常重要。现有数据库的获取和更新非常耗时，需要专门的设备和对原始数据的大量后期处理。在本研究中，我们提出了一种基于立体摄像机的城市区域数据系统，用于重建 3D 空间并随后与有限的大地测量进行匹配。所提出的立体系统以及用于两个摄像机中的边缘检测和特征点匹配的图像处理算法允许在摄像机坐标中重建 3D 场景。与可用的大地测量数据的匹配允许在世界坐标上映射整个场景并重建真实世界的距离和角度测量。
SCREW IT：一种识别螺钉和紧固件的计算机视觉方法
1.4 项目约束 ................................................................................................ 9 1.4.1 螺钉尺寸 .............................................................................................. 9 1.4.2 螺钉长度 .............................................................................................. 10 2. 方法论 ........................................................................................................ 11 2.1 创建工作站 ............................................................................................. 11 2.1.1 3D 模型 ............................................................................................. 11 2.1.2 不幸 ............................................................................................. 14 2.2 软件开发 ............................................................................................. 16 2.2.1 数据处理器 ...................................................................................... 16 2.2.1.1 Canny 边缘检测 ............................................................................. 17 2.2.1.2 Hough 线变换 ............................................................................. 18 2.2.2 库 ............................................................................................................. 19 2.2.2.1 OpenCV ............................................................................................. 19 2.2.2.2 Tkinter ................................................................................ 19 2.2.2.3 Matplotlib ................................................................................ 19 2.3 结果 ........................................................................................................ 20 2.3.1. 初步结果 ........................................................................................ 20 2.3.1.1 初始测试图像 ........................................................................ 20 2.3.1.2 问题 ........................................................................................ 21 2.3.2 最终结果 ........................................................................................ 22 2.3.2.1 新的测试图像 ........................................................................ 22 2.3.2.2 问题 ........................................................................................ 25 2.3.2.3 置信度和讨论 ........................................................................ 26
基于Blach球体和量子熵的叠加定律的全向图像的边缘检测算法
本文基于Bloch球体和量子局部熵的叠加定律提供了一种边缘检测算法，用于全向图像。全向视觉系统由于其较大的视野而已成为计算机视觉中的重要工具。但是，经典图像处理算法不适合直接应用于此类图像，而无需考虑每个像素周围的空间信息。为了显示所提出的方法的性能，对专门用于农业应用的合成和真实图像进行了一组实验。后来，采用了Fram和Deutsh标准来评估其对文献中提出的三种算法的性能，并为全向图像开发。结果表明，在边缘质量，边缘社区和噪音的敏感性方面表现更好。关键词：边缘检测，全向图像，量子图像处理，量子熵