基于内容的图像检索中的相关反馈技术

早期的基于内容的图像检索系统以图像处理技术为核心，研究重点集中在视觉特征的选择和提取方面，而没有充分利用人们在视觉方面的主观性．基于内容的图像检索中的根本问题是用于理解图像内容的高层语义概念与图像中提取的用于索引数据库图像的低层特征之间存在差异．为了解决上述问题，近年来相关反馈技术在基于内容的图像检索中受到重视．简要介绍了基于内容的图像检索系统的一般结构，在此基础之上给出了相关反馈技术的目标以及基本思想，并阐述了相关反馈的原则．最后简要介绍了几个现有的使用相关反馈技术的基于内容的图像检索系统．     

基于波束形成和双目视觉的行驶汽车噪声源识别

提出一种基于波束形成原理,声阵列与双目视觉相结合的行驶汽车噪声源识别方法。通过对两台摄像机所拍摄图像的分析,计算出车辆的实时位置;将运动过程划分为若干时段进行声场重建,得出汽车行驶过程中的动态声场视频。试验结果表明,应用该方法能够准确识别运动中汽车的主要噪声源,且可更加直观地看到汽车噪声的动态变化。     

基于驾驶人视觉特性的公路景观设计研究

从分析驾驶人视觉特性出发,分析了动视觉和静视觉对于公路景观的不同要求,分别阐述了基于动视觉和静视觉的公路景观设计理念,并提出了使用评估的方法。对于提高公路景观设计的科学性和合理性具有指导意义。     

基于智能视觉的舰船用零件加工控制优化设计

在复杂构件下进行舰船用零件加工中,受到曲面啮合诱导因素的影响,导致加工精度不高,且加工控制中的可视性效果不好。提出一种基于智能视觉的舰船用零件的加工控制优化方法。首先构建舰船用零件加工智能视觉环境,采用加工过程的视觉误差补偿和切削误差补偿结合的方法进行加工误差反馈与修正,采用自适应反演积分控制算法进行控制优化,实现加工控制改进。仿真结果表明,采用该方法进行舰船用零件加工的精度较高,能在可视化环境下进行加工辅助,控制效果较好。     

高铁扣件的自适应视觉检测算法

为了实现高铁缺陷扣件的准确、快速和自动化检测，提出一种基于图像处理技术的高铁扣件自适应视觉检测算法. 针对高铁扣件图像的特性，使用改进的LBP (local binary pattern)算子提取扣件的显著特征；在扣件特征图的基础上，采用模板匹配算法得到扣件区域在原始图中的精确位置，进而得到扣件子图并用扣件的位置信息校验定位结果；以相邻两个扣件子图的差值作为判断依据，如果差值大于预设的阈值，相应的扣件则被判断为缺陷扣件. 将该检测算法应用于高铁工务部门提供的真实扣件图. 研究结果表明:本文提出的自适应扣件检测算法在雨天的表现最差，检出率为96%，误检率为0.50%；在晴天的表现最好，检出率为100%，误检率为0.22%；在不同天气、光照、环境下的综合检出率为99%，综合误检率为0.33%.      

康耐视视觉系统解决方案提升了“拾放(pick-and-place)”应用环境的灵活性

<正>德国Engelhard Technologie公司是一家为汽车行业生产碳烟过滤器的全球知名生产商。该公司通过使用康耐视的In-Sight视觉传感器有效地提高了流水线的生产效率。Engelhard Technologie公司位于Nienburg的工厂使用机器人进行零件生产。为了优化使用在汽车行业的碳烟过滤器的生产过程,该公司采纳     

当我们谈速度时,我们谈什么

就像汽车一般跑不过飞机一样,飞机一般来说也跑不过导弹……人类制造的最好的一批汽车可以跑到400公里每小时以上,其中的代表布加迪跑车在极速下只要17分钟就可以把一箱油用光;曾经投入运营的协和式客机可以达到2120公里每小时的速度;科技发展到今天,在经典物理学的支持下,已经可以制造出     

智能驾驶实时目标检测的深度卷积神经网络

为提高深度学习神经网络运行速度,满足智能驾驶对算法实时性的要求,基于一种一体化实时目标检测算法YOLO和一种目标检测网络模型Faster RCNN,提出一种结合两者特点的实时目标检测神经网络。该网络保留区域卷积神经网络(R-CNN)算法的二次检测模式和区域生成神经网络RPN,去掉先验框,采用YOLO直接预测位置。结合Mask R-CNN中的ROI-Align方法进行二次位置修正,减少了Faster R-CNN中ROI-pooling所带来的位置预测偏差。对改进后的网络在KITTI数据集上进行测试,结果表明:改进后的神经网络检测一次仅耗时38 ms,检测的平均精确度高于YOLO和Faster RCNN,且对于不同大小的目标都具有很好的泛化能力。     

BMW Z4 sDrive23i烈焰限量版

烈焰限量版车身颜色采用烈焰极致版的专属色一沙漠黄，其设计灵感源自被誉为世界上最纯净的地方——位于南美洲西海岸中部的阿特卡玛沙漠，沙漠黄金属漆的喷涂展示出了Z4敞篷跑车车身无可抵挡的视觉冲击力。BMWZ4 sDrive23i烈焰限量版内饰方面也进行了全新的装饰。Alcantara翻毛皮／Nappa真皮组合搭配，副驾驶侧中控台上部的黑色真皮带黄色缝线，