XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像分析
医学图像分析
在大型图像中自动查找多个病变是医学图像分析中的常见问题。如果在优化过程中，自动化方法无法访问有关病变位置的信息，也没有给出病变的单个示例，那么解决这个问题可能会很困难。我们提出了一种使用神经网络的新型弱监督检测方法，该方法计算出显示脑病变位置的注意力图。这些注意力图是使用仅使用全局图像级标签优化的分割网络的最后特征图计算出来的。所提出的方法可以在全输入分辨率下生成注意力图，而无需在预处理期间进行插值，这使得小病变可以出现在注意力图中。为了进行比较，我们修改了最先进的方法来计算弱监督物体检测的注意力图，方法是使用全局回归目标而不是更传统的分类目标。这个回归目标优化了目标物体在图像中出现的次数，例如扫描中的脑病变数量或图像中的数字数量。我们研究了所提出方法在基于 MNIST 的检测数据集中的行为，并评估了该方法在扩大的血管周围间隙（一种脑损伤）的具有挑战性的检测中的表现，该检测是在 2202 个 3D 扫描的数据集中进行的，这些扫描在四个大脑区域的所有损伤中心都有逐点注释。在基于 MNIST 的数据集中，所提出的方法优于其他方法。在大脑数据集中，弱监督检测方法在每个区域中都接近人类的评分者内一致性。所提出的方法在四个区域中的两个区域中达到了最佳曲线下面积，并且在所有区域中的假阳性检测数量最低，而其在所有区域的平均灵敏度与其他最佳方法相似。所提出的方法可以促进扩大的血管周围间隙的流行病学和临床研究，并有助于推动扩大的血管周围间隙的病因及其与脑血管疾病的关系的研究。
PulseSatellite：一种利用人机反馈回路进行人道主义背景下的卫星图像分析的工具
简介 在处理冲突和人道主义危机时，准确及时的卫星图像分析是支持实地关键行动的关键。使用案例包括监测人口流离失所、绘制定居点地图、评估损害、与侵犯人权相关的火灾探测、交通网络损坏、评估洪水或确定地震、火山、气旋和山体滑坡的直接影响（Lang 等人，2015 年）。在这些情况下，提供决策重要信息的自动化流程必须经过仔细验证和调整以实现最佳性能，因为误报可能会危及人类生命。虽然存在几种通用卫星图像分析工具，但很少有工具是针对人道主义用例设计和优化的。PulseSatellite 是一种借助神经网络分析卫星图像的工具，它试图在模型推理过程的不同阶段加入人机交互，以在人道主义背景下实现最佳结果和专家验证。用于实施和部署 PulseSatellite 的概念框架此前已在 (Quinn et al. 2018) 中提出。
联合研发应用人工智能图像分析的“钢筋检测系统”
3.未来发展 未来我们计划继续研究和开发该系统，并通过在各公司反复的现场试验和改进来提高其性能。 此外，该联合研究框架允许总承包商共同推动研究和开发，融入各种想法并在短时间内取得优异成果。希望本次研发能够利用人工智能解决总承包商面临的常见技术问题，为提高整个建筑行业的技术能力做出贡献。 ※参与联合研究项目的20家公司（按字母顺序） 青木阿苏那罗建设株式会社 浅沼组株式会社 安藤间株式会社 奥村组株式会社 北野建设株式会社 熊谷组株式会社 五洋建设株式会社 佐藤工业株式会社 大末建设株式会社 高松建设株式会社 铁拳建设株式会社 东急建设株式会社 户田建设株式会社 飞岛建设株式会社 西松建设株式会社 日本土地开发株式会社 长谷工業株式会社 PS三菱株式会社 松村组株式会社 矢作建设株式会社
图像分析中的人工智能
使用“图像分析”方法创建“人工智能模型”在技术界引起了轰动。“图像分析”使人们能够更好地理解相关过程。详细讨论了图像分析的各个方面，例如“模拟图像处理”、“数字图像处理”、“图像模式识别”和“图像采集”。这项研究旨在探索用于开发“人工智能”的技术。讨论了这些模型的优缺点，这将使年轻的研究人员了解哪种模型适合用于开发“人工智能模型”。具有一致人脸识别因素的图像分析将使读者了解系统的效率并满足需要即兴发挥的领域。已实施该方法以了解正在进行的过程的工作原理。已详细讨论了所提及主题的关键方面。这项研究旨在让读者详细了解该问题，并为进一步研究开辟新的领域。
计算机视觉和图像分析技术的分析
似乎我们的大脑使视觉识别非常容易。对于人类而言，不需要任何努力，可以看到狗和猫，汽车和飞机之间的区别，读取标志或识别人的脸。但是，计算机视觉和图像识别又如何容易地解决计算机的图像识别问题？绝对不是，实际上有一些困难的问题，需要解决，以教授计算机识别图像：它们仅用于初次视图很容易，我认为这是因为我们的大脑非常擅长理解图像。但是，试想一下，使用计算机视觉可以改善人类生活的多少领域。最常见的使用领域是制造业，例如质量控制，当您开始制造业务时，您需要质量控制部门，但是如果使用计算机视觉替换该部门，该怎么办，涉及更多的人创造一些新事物，我认为这项业务将更加有利可图。这就是为什么，最近几年的机器学习领域在计算机视野领域取得了巨大进展。这一进度的要点是创建用于图像识别的数学方法，这将为我们带来很高的精度结果。如今，最受欢迎的是IR，特别是卷积神经网的深度学习技术，此方法比傅立叶变换（例如傅立叶变换）更先进。通过这些技术，通过涉及该领域的深度学习方法，可以实现这些技术的显着提高准确性。准确率接近95％。（通常是根据人类对数据集进行分类的方式来测量的。）因此，请记住，如果您没有研究基于深度学习的图像识别和对象检测
浅水区水面和水下特征检测的图像分析
精心收集的机载图像显示出能够看到水面特征以及浅水底特征（例如水下植被和人造目标）。传统的摄影测量图像和机载数字图像都因多种因素而导致图像清晰度下降，包括毛细管波和小重力波、水柱或原位成分。在机载或原位地下图像采集过程中部署水下和地面人造校准目标，为校正图像以改善地下和地面特征及其检测奠定了初步基础。所介绍的方法以及 490 nm、532 nm 和 698-700 nm 的图像清楚地显示了浅水区的地下特征。所采用的技术包括使用大画幅相机和摄影测量胶片以及特殊滤光片（例如 Wratten # 70），以便在植物“红边”附近提供更窄的光谱特征，以用于改善对高光谱推扫式图像的解释。来自多个传感器和平台（包括自主水下航行器）的组合图像构成了数据融合的基础，用于自动提取水面和地下特征。来自新型高光谱成像系统的数据展示了亚米级高光谱图像在地下特征检测中的实用性。
医学图像分析中的可变形模型：一项调查
摘要 本文概述了可变形模型，这是一种前景广阔且研究颇多的计算机辅助医学图像分析技术。在基于模型的技术中，可变形模型提供了一种独特而强大的图像分析方法，它结合了几何、物理和近似理论。通过利用从图像数据中得出的（自下而上的）约束以及（自上而下的）关于这些结构的位置、大小和形状的先验知识，它们已被证明能够有效地分割、匹配和跟踪解剖结构。可变形模型能够适应生物结构随时间和不同个体而发生的显著变化。此外，它们还支持高度直观的交互机制，在必要时，医学科学家和从业者可以将他们的专业知识用于基于模型的图像解释任务。本文回顾了关于可变形模型的开发和应用的迅速发展的工作，这些工作涉及医学图像分析中的基本重要问题，包括分割、形状表示、匹配和运动跟踪。
多元图像分析（MIA）简介
图像在科学领域已有很长的使用历史，而且使用越来越广泛。代表复杂系统的大量数据只能通过图像可视化来表示。多元图像的来源多种多样。有些是传统意义上的图像（例如卫星数据），而有些则不是（二次离子质谱，SIMS）。几乎所有物理单位都可用于制作图像和多元图像：温度、重力场、阻抗、磁场、电场、质量、波长、超声波长、极化、电子能量等。科学成像领域的一个粗略但实用的细分是卫星成像、医学（临床）成像和显微镜。最简单但有意义的多元图像有两个像素索引（例如图像平面中的宽度和高度）和一个变量索引，组成一个三向数组。从模拟场景或物体到数字图像的一个重要方面是分辨率。多元图像具有空间、强度、光谱和时间（时间）分辨率。典型的旧卫星图像有 512x512 像素，7 个波长带，强度分辨率为 256 级灰度。高空间和强度分辨率是理想的，这使得阵列相当大，计算速度很慢。
多元图像分析（MIA）简介
图像在科学领域已有很长的使用历史，而且使用越来越广泛。代表复杂系统的大量数据只能通过图像可视化来表示。多元图像的来源多种多样。有些是传统意义上的图像（例如卫星数据），而有些则不是（二次离子质谱，SIMS）。几乎所有物理单位都可用于制作图像和多元图像：温度、重力场、阻抗、磁场、电场、质量、波长、超声波长、极化、电子能量等。科学成像领域的一个粗略但实用的细分是卫星成像、医学（临床）成像和显微镜。最简单、有意义的多元图像有两个像素索引（例如图像平面中的宽度和高度）和一个变量索引，组成一个三向数组。从模拟场景或物体到数字图像的一个重要方面是分辨率。多元图像具有空间、强度、光谱和时间（时间）分辨率。典型的旧卫星图像有 512x512 像素，7 个波长带，强度分辨率为 256 级灰度。高空间和强度分辨率是理想的，这使得阵列相当大，计算速度很慢。