简介：摘要：当前无人机行业主流的图像传输技术，譬如WiFi图像传输技术、OFDM图像传输技术、COFDM图像传输技术以及Lightbridge高清远距离数字图传技术等传输距离都很有限，利用4G图传技术可实现无人机至地面端的超视距图像传输，同时采用先进的H.265视频编码技术，可实现低码率、高质量、高容错能力图像传输。

简介：摘要：随着我国经济的高速发展，公路总里程呈现增长逐年放缓的态势，从高速增长阶段进入到建设养护并行阶段。本文分析了路面检测技术的3个阶段；概述了深度学习的概念原理；论述了基于深度学习的沥青路面裂缝检测技术的发展历程与不足。研究表明为了减少外界因素对现有检测技术和检测设备的干扰，提高检测信号的信噪比，应该开发适合各种情况下的路面检测和数据处理方法，实现路面检测高效化。

简介：摘要：为了实现铁路的现代化发展建设，需要对货车运行故障进行图像检测，以此来确保整体运行的安全性。针对目前铁路货车运行故障检测技术不足的问题，论文结合铁路货车运行故障，探究动态图像自动检测系统的设计与应用。明确了系统功能基础上，设计了前端控制系统、图像自动采集系统、车号识别系统以及自动识别系统。之后深入分析心盘螺丝丢失以及制动梁安全链丢失等识别算法。完成系统设计后，对其进行应用测试，经过测试，系统完成了铁路货车运行故障动态图像的自动检测功能，具有可行性和可靠性。

简介：摘要：目前，我国变电站主要可分为工艺层、间隔层、反控层、反控层网络和工艺层网络，利用这些分离系统可形成一个完整的变电站。其中，站控层起到控制中心的作用，控制中心收集、分析变电站的各种信息，然后传输信息。工艺层完成智能变电站中的实时用电检测、工作装置状态参数检测、工作控制和驱动。过程级是继电保护系统最重要的组成部分。

简介：摘要：近年来，小波分析方法的研究在科学技术界掀起了一个高潮，小波分析在时域和频域上同时具有良好的局部化性质，能对不同的频率成分釆用逐渐精细的釆样步长，聚焦到信号的任意细节，这对于检测高频和低频信号以及信号的任意细节均很有效，特别适于分析处理微弱和突变信号，这些优点决定了小波分析在信号检测、信噪分离、故障诊断、数据压缩、特征提取、信号重构等方面都有着非常重要的应用价值，小波分析发展至今已形成了一套广泛实用的应用技术，在工程领域得到了广泛的应用。基于小波变换模极大值的分析方法不是通常所用的内积形式，而是卷积形式。通过在多尺度空间中分析各种有效信号和噪声信号小波变换模极大值的不同传播行为，可有效提取信号的特征参数，尤其适合有突变的信号。基于这种理论基础，小波变换在各个领域都有广泛的应用。在电力系统中，电力系统故障诊断、谐波分析、暂态稳定、动态安全分析、抗电磁干扰、输电线路故障定位等诸多方面都有小波变换的应用；在医学领域，尤其是微弱生理信号特征的提取，小波变换模极大值算法具有突出的表现；在图像信号的边缘检测、图像去噪及图像压缩等方面，模极大值的分析方法也得到了广泛的应用。

简介：摘要：随着科技的发展和进步，人工智能技术得到了迅速发展，目前人工智能已经深入到了人们生活的方方面面，而且图像生成艺术创作是一种以计算机为创作工具，通过特定的算法和规则进行创作的艺术形式。基于此，本文将阐述图像生成艺术创作的人工智能技术，并对人工智能技术辅助图像生成艺术创作的实践进行研究探讨，以期为相关研究人员提供理论参考。

简介：摘要：本文深入探讨了计算机视觉技术在图像识别与处理中的基础、应用与优化方法。首先介绍了图像获取与表示、预处理、特征提取与选择等基础步骤，为后续任务奠定了坚实基础。随后，详细阐述了计算机视觉在目标检测、图像分类、人脸识别和物体跟踪等方面的应用，展示了其在多个领域的重要性。同时，强调了图像处理中的滤波、分割、边缘检测以及融合与合成等关键技术。最后，深入讨论了优化方法，包括深度学习应用、硬件加速、模型压缩与轻量化以及实时性能优化。这些方法为提高计算机视觉系统的性能、效率和适用性提供了关键支持。然而，仍需解决数据质量和实时性等方面的挑战。总体而言，本文全面阐释了计算机视觉技术的前沿发展，为未来研究提供了启示。

简介：

简介：摘要：本论文探讨了基于深度学习的图像识别技术在医学影像分析中的应用。随着深度学习的快速发展，图像识别技术在医学领域中的应用日益重要。我们介绍了深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在医学影像分析中的广泛应用，包括癌症检测、病变分割、病情诊断等方面。通过大规模数据集的训练，深度学习模型能够自动提取特征并实现高准确度的诊断结果。此外，我们还讨论了深度学习在医学影像分析中的挑战和未来发展方向，如模型的解释性、数据隐私和临床应用的验证等。本研究强调了深度学习在医学影像分析中的潜力，将为医学诊断和病情监测带来革命性的改进。

简介：摘要：一种新型的铝合金车体零部件传感器图像检测装置，主要涉及传感器图像检测装置领域。一种新型的铝合金车体零部件传感器图像检测装置，主要包括传感器图像检测装置的安装底座、传感器图像检测装置的紧固圆环型螺栓、传感器图像检测装置的右端控制板集成中心、传感器图像检测装置的中间数据处理中心、传感器图像检测装置的左端方形过渡壳体、传感器图像检测装置的传感器过渡中心、传感器图像检测装置的传感器连接装置。本新型的铝合金车体零部件传感器图像检测装置的优点是：首先，通过本铝合金车体零部件传感器图像检测装置可以迅速的检验出铝合金车体零部件的外观图像质量分析以及风险评估，可以极大程度地提升铝合金车体零部件的外观检测效率及品质；其次，本铝合金车体零部件传感器图像检测装置的各种零部件都是国标，便于维修和更换，极大程度地增加使用寿命。

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，其在电子信息工程领域，特别是在图像处理方面的应用，日益受到关注。本文综述了深度学习在电子信息工程中图像处理的研究现状，探讨了卷积神经网络、生成对抗网络等深度学习模型在图像分类、目标检测、图像分割和图像生成等任务中的应用。同时，本文也分析了深度学习在电子信息工程中所面临的挑战，如数据获取与处理的难度、模型复杂度与实时性要求之间的矛盾，以及安全性与隐私保护问题等。最后，本文展望了深度学习在电子信息工程中图像处理的未来发展趋势，包括模型与算法的持续优化、多模态融合与跨领域应用以及边缘计算与模型部署的优化等方向。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术在智能监控领域的应用研究。通过分析深度学习在图像识别领域的发展现状和趋势，结合智能监控系统的需求，探讨如何将深度学习技术应用于智能监控中，以提高监控系统的准确性和效率。

简介：摘要：随着人工智能技术的不断发展，其在煤矿领域的应用日益广泛。特别是在煤矿井下作业环节，人工智能技术为安全生产提供了有力保障。本文主要探讨了基于人工智能技术的煤矿井下人员图像识别跟踪方法，以提高煤矿井下生产安全和管理水平。

简介：摘要：在人工智能技术的迅速发展和自动驾驶技术的日益成熟背景下，图像识别作为连接这两大领域的关键技术，其重要性日益凸显。精确而可靠的图像识别技术对于实现自动驾驶系统的安全性、可靠性及其在复杂环境中的适应性至关重要。本文将深入探讨人工智能图像识别技术在自动驾驶中的应用，分析其在提高自动驾驶系统识别能力、决策能力和适应复杂驾驶环境中的作用，旨在推动自动驾驶领域图像识别技术的进一步发展，为实现更加安全、高效的自动驾驶系统提供理论基础和技术支持。

简介：摘要：随着计算机技术的不断发展，图形图像处理已成为计算机科学中的重要研究方向，并广泛应用于电影制作、游戏开发、虚拟现实、医学影像处理等多个领域。基于此，本文将对计算机技术在图形图像处理中的应用进行深入研究和分析，以供参考。

简介：摘要：在进行GB/T 5169.21-2017球压试验过程中，通过光学测量装置获取压痕图像，即便通过照明装置照亮施加过压力球的表面，采集的压痕图像往往会出现不清晰的问题。为解决上述问题，采用Microsoft Visual C# 2019为平台，对采集的数字化图像进行图像处理，从而将测试图像背景与目标分割出来，为后续进行球压压痕测量提供较为清晰、便利的图像，以取得较好的应用效果。

简介：摘要:本文探讨了基于图像识别技术的煤流调速保护装置的设计与实现。首先，介绍了煤矿安全生产面临的挑战和现有装置的局限性。其次，提出了利用图像识别技术设计煤流调速保护装置的方案，并详细阐述了其工作原理和技术特点。随后，对设计的装置进行了实验验证，并对实验数据进行了系统分析。最后，通过对实验结果的评估和分析，验证了装置的有效性和可行性。本文的研究成果为提升煤矿生产安全和效率提供了重要技术支持。

简介：摘要：随着科技的不断进步，计算机图像处理技术已经深入到我们生活的方方面面，其中包括艺术设计领域。在环境艺术设计中，计算机图像处理技术的应用不仅提升了设计效率，也拓宽了设计的可能性，实现了从传统手工艺术到现代科技艺术的跨越。本文将深入探讨计算机图像处理技术在环境艺术设计中的具体应用路径，以及其对未来设计趋势的影响。

简介：摘要：地理信息可视化在现代科技发展中占据重要地位，其核心是对图像进行有效的识别和语义分割。本研究首先涉及遥感和航空影像的预处理及识别技术。预处理技术用于提高影像质量，增强图像特征。然后采用深度学习等方法进行遥感影像识别，提高识别准确性和效率。在航空影像识别中，通过特征提取和端到端学习的方法，实现精确的目标识别。语义分割部分，本研究涵盖基于像素级和物体级的遥感影像语义分割，以及多尺度特征融合的高分辨率影像语义分割。这些技术利用多源数据和上下文信息，提升了地理信息视觉分析的质量和效率，为地理信息系统在多个领域的应用奠定了基础。

简介：摘要：本文探讨深度跨模态学习在视听图像情感感知的进展，提出创新框架融合图像与声音，提升情感识别精度。采用前沿深度学习技术（Transformer、ViT）与多模态融合策略（GNN、自注意力），展望其在人机交互等领域的应用前景，并关注隐私伦理，确保技术可持续发展。