XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System边缘检测
边缘检测技术与...的比较研究
MRI 之所以能利用单个原子核的磁性，是因为图像处理现在是医学等许多生活方面的重要阶段。图像处理使用数学运算符来分析和处理数字图片。边缘检测是此过程中的关键阶段。这两组特征都将图片的数据描述为图像处理的输入。当图片出现突然的不连续性时，边缘检测就是识别和检测分隔它们的线的行为（L. Han, Y. 2020）。像素强度不连续性描述了图片中项目之间的边界。边缘检测几乎普遍使用一种运算符（二维滤波器），该运算符对图片中的大梯度敏感，同时在均匀区域返回零值。边缘检测运算符的数量惊人，每个运算符都针对检测某些类型的边缘进行了优化。边缘方向、噪声环境和边缘结构都是选择边缘检测运算符时要考虑的因素。灰度值的不连续性使边缘具有独特的外观。这意味着边缘表示一个项目结束而另一个项目开始的点。许多因素都会影响图像边缘的外观，包括：数字图像的亮度在某些点突然波动，并且对象的几何和光学特征以及边缘识别的数学算法用于识别这些点（或换句话说，具有不连续性）。近年来，研究人员对此产生了关注（R. Bausys，2020 年；M. Ravi Kumar 等人，2020 年；P. Kanchanatripop 和 D. Zhang，2020 年；SKT Hwa，2020 年；S. Bourouis、R. Alroobaea，2020 年；ZH Naji，2020 年；AK Bharodiya 和 AM Gonsai，2019 年；J. Mehena，2019 年）。
混凝土表面图像的自动缺陷诊断...
它减少了手动阈值计算问题。自适应阈值每个块可分为平滑、纹理、混合。块处理将图像分成几个块。每个块都独立处理并根据自适应阈值对块进行分类。大图像的边缘检测影响处理的速度。块处理减少了较大图像的边缘检测计算时间，最后将块组合起来得到图像的最终边缘。块分类发现检测到非常微小的裂缝并且没有边缘丢失。块分类将图像处理成块，最后将这些块组合起来我们得到表面裂缝的边缘。
引入一种新颖的方法来自适应阈值...
条款[7]的目标是自动化上一阶段提出的PCNN边缘检测模型中阈值的手动调整。这是通过使用从PCNN分割输出中提取的边缘特征并将其与基于DNN的预测相结合的，以了解PCNN模型的自适应阈值参数设置。Contourlet变换用于从PCNN分割模型的每个迭代输出的子带中提取特征向量。然后，将中值滤波应用于提取的特征向量，然后计算方差和平均值作为特征向量。最后，提出了一种基于DNN的边缘检测算法来实现自适应阈值预测。此方法仅在PCNN模型的六个迭代后就可以实现更好的边缘检测结果。
Jurnal Teknologi
大脑是一个器官，它是人体所有功能的控制器，从而使人类能够思考和解决问题。大脑健康状况对于保持人体的功能正常非常重要。几种疾病会对脑部健康产生不利影响，例如癌症，肿瘤，脑膜炎，脑炎和其他脑部疾病。可以通过磁共振成像（MRI）识别脑条件。这项研究旨在根据MRI图像上的脑边缘检测来鉴定大脑条件。使用的技术是PreWitt方法。在降低MRI图像中包含的噪声方面，在边缘检测中进行的过程阶段开始。测试的MRI图像的数量为25。这项研究的结果可以很好地定位图像的边缘。这项研究的准确性为85％，因此可以在识别脑器官的工作中推荐这项研究。
UB0100 AI 和 CV 计算引擎
锐化卷积 Chrome 生成数据类型转换中值可分离卷积色度去噪颜色类型转换颜色组合形态学操作查找表模糊边缘检测单应性卷积拉普拉斯哈里斯角最小最大调整大小下采样
课程内容 人工智能与机器学习
问题 案例研究 计算机视觉简介 图像处理 理解颜色图 第 10 天 特征提取 高斯模糊 Canny 边缘检测 图像分割 线检测-Hough 变换 Harcaascade 分类器 第 11 天 人工神经网络简介 单层感知器 多层感知器 Keras 简介 前馈过程、反向传播、误差
用于表面裂缝检测的爬壁机器人设计......
摘要：本研究重点设计一种爬墙机器人，用于桥梁、旧混凝土建筑、隧道和水坝等建筑结构的无损检测。机器人的主要目标是确定建筑结构上的表面裂缝。对于粘合机制，采用通用真空吸力机制，可爬过水平和垂直表面。图像处理用于分析使用相机捕获的图像。集成控制和相机固定模块的树莓派适用于系统的图像捕获和控制系统。图像应作为系列发送到计算机进行读取。图像处理算法应用于捕获的图像。应用图像预处理、分割、灰度转换、阈值和边缘检测等算法。使用不同的边缘检测算子，如 canny、sobel、roberts、prewitt 和 log 进行表面裂纹检测。使用图像处理算法估计裂纹参数，即分段裂纹的面积。并以像素值的形式获得输出，然后将其转换为相应的尺寸。关键词：攀爬机器人、气动机构、图像处理、裂纹检测。
5G V2X不当行为检测作为基于AI/ML
摘要 - AS 5G蜂窝车辆对所有物品（C-V2X）技术领先于V2X通信，它为电信服务提供商提供了使用其现有5G网络的车辆网络（V2N）服务的态度。为了提高5G V2N服务的安全性，在本文中，我们提出了一种新颖的协作V2X不当行为检测系统。该系统将保护在5G边网络中部署在5G边网络中的V2X应用服务器（V2X ASS）免受任何恶意V2X位置操纵攻击。我们的建议包括两个增强的机器学习模型。第一个模型利用历史数据来进行公路合理性检查（ORPC），而第二个模型通过通过共享每辆车的攻击率在边缘检测节点之间在边缘检测节点之间进行协作而建立。使用广泛的5G核心网络仿真测试了我们所提出的模型，从而产生了出色的结果。第一个模型的准确性从73％提高到91％，而第二个模型则进一步提高了精度至令人印象深刻的95％。关键字-5G，V2X，C-ITS，安全性，行为不当检测，机器学习，MEC，边缘。
使用CNN和SVM
摘要 - 如今，通过基于计算机的技术识别故障/裂纹是一种增长的趋势。任何高度响应的系统都可以以两个关键特征为特征：快速检测和高度准确，通过利用现代技术和有效利用资源。骨断裂是超出骨骼阈值的过量外力的结果。Canny Edge检测是一种图像处理方法，用于通过有效使用自动裂缝检测来检测骨断裂，并且压倒了降噪问题。如今，有几种可用于边缘检测的方法，例如：Canny，Log，PreWitt和Robert。但是，由于无法执行多分辨率分析，这些技术对于在分析过程中检测次要细节没有用。这些技术的另一个关键问题是，即使它们在高分辨率和高质量的图像方面正常工作，它们无法与嘈杂的图像一起使用，因为它们固有地缺乏区分边缘和噪声组件之间的能力。我们使用CNN算法对这些问题进行了胜过的方法。我们观察到的模拟结果是，提出的方法是在骨料尺度上执行边缘检测的更好选择。所提出的方法也已证明足以提取必要的信息，并进行所需的处理并比当前可用的边缘探测器更好地处理噪声。