摘要：为更好地运用蓝印花布纹样,以蝴蝶纹样为例,提出了一种基于图像数据集的纹样造型规律研究方法:分析蝴蝶纹样的审美价值和文化价值;使用YOLO v7算法识别、提取蝴蝶纹样,建立图像数据集;并从塑造角度、造型方法、轮廓与细节之间的关系等方面分析蓝印花布蝴蝶纹样的造型规律。研究可为蓝印花布纹样的继承和创新研究提供新思路。

摘要：针对前端垃圾分类采集的需求,研发了基于机器视觉的智能垃圾分类实验平台。该平台使用“视觉检测与智能桶分离”及“桶盖与桶身分离”的机构设计,采用树莓派CM4、STM32F103控制板及云平台组建云边协同的控制系统。通过构建大规模单物品垃圾图像数据集GarbageNet,设计基于深度跨连接网络的垃圾分类算法,实验平台对10大类垃圾识别率达97.2%。同时,面向实验教学需求,开发了通用图像分类模型实验架构,并设计了基于迁移学习的实验内容,在实验教学过程中取得良好成效。

摘要：海面船舶目标检测一直是遥感图像处理、模式识别与计算机视觉等领域的研究热点,船舶作为海上运输载体和重要军事目标,对其进行自动检测在军用与民用领域有着广阔的应用前景和重要现实意义。本文梳理了用于海面船舶目标检测的光学成像卫星的发展情况,分析了光学遥感成像船舶目标的物理特性和特征,归纳了国内外该领域海面船舶检测技术研究现状,围绕构建相关目标检测模型和架构的相关理论与关键技术进行了分析、比较和总结,探讨了当前光学遥感图像船舶目标检测方法面临的问题与挑战以及未来的发展趋势。

摘要：为了实现更准确、更高效的图像信息检索,提出了基于深度神经网络的图像信息快速检索方法。建立了基于深度神经网络模型的图像信息快速检索目标函数,并设计了图像信息快速检索方法,将量化误差、平均准确率以及检索时间作为实验的测试指标,分别对所设计的检索方法以及其他3种方法进行对比分析。实验结果显示,所设计的检索方法的检索损失误差更小,检索平均准确率更高,且检索时间更短。

摘要：为保证准确有效地查找学生的身份信息,文章基于人脸识别技术设计学生身份信息匹配技术。提取人脸图像信息,对图像进行去噪处理。建立人脸识别模型,划分图像中的人脸与背景,将摄像机拍摄的人脸图像与数据库中的人脸进行匹配搜索。设计学生身份信息匹配算法,关联人脸图像与学生的基本信息。实验结果表明,该技术在单人识别与多人识别两种模式下的识别错误率分别为2.95%和3.9%,识别误差极小,且在临时拍摄图像的匹配过程中搜索耗时也较小,说明该技术的运算效率较高。