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PERCLOS法能方便的对驾驶员进行实时、非接触式疲劳检测,在肤色检测的基础上结合眼睛的形状并利用梯度信息定位眼睛,通过计算眼睛的面积变化来确定眼睛的睁开、闭合状态,记录眼睛睁开闭合的次数及其开始、结束时刻,计算PEKCLOS值,当PERCLOS值大于40%,眼睛持续闭合时间大于3 S时,就认为驾驶员属于疲劳驾驶. 相似文献
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数据仓库技术的产生是由于决策支持系统发展的需要,是体系结构设计的核心。数据仓库必需设计成可扩展的体系结构,从而满足不断增长的数据和用户的需求。本文通过对数据仓库平台布纹和表格分割进行研究和分析,使得当大量异构数据涌入数据仓库平台中时系统性能不会下降,很好地满足决策支持。 相似文献
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基于统计模式识别的植物病害彩色图像分割方法 总被引:7,自引:1,他引:7
根据植物病害彩色图像的特点,提出了用颜色空间作为特征空间,利用统计模式识别的监督分类方法。采用基于Fisher准则的线性判别函数来对彩色图像进行真彩色二值化分割。结果表明:该方法具有快速、有效、准确等优点,对彩色植物病害图像的分割处理十分有效。 相似文献
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指出了深度学习方法在医学图像分割中取得较大的进展,但医学图像处理的复杂性使得全自动分割方法难以取得较好的分割效果。在卷积网络分割的基础上,结合应用场景使用适当的后处理手段来提升图像的分割效果是一种比较有临床意义的研究方法。主要研究了基于概率图的全连接条件随机场模型和基于用户交互的深度编辑网络,并分析总结了这两种方法的实现原理和各自优势,并对未来的研究工作进行了一些展望。 相似文献
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针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con(连果枝)、danger(危险区)和br_pro(优先采收区域)的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。 相似文献
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采用模糊形态学的大田害虫图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了基于机器视觉的大田害虫智能检测系统.文章通过对获取的大田害虫原始图像采用模糊形态学进行分割,将害虫从背景中分割出来,以提取出的周长、不变矩等特征,运用神经网络分类器对常见的9类害虫进行分类.试验验证了该系统的可行性,表明该方法分割速度快,容错性好,能够正确分割有噪声的大田害虫图像. 相似文献