快速图像识别方法、系统、介质及装置.pdf
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相关资料
快速图像识别方法、系统、介质及装置.pdf
本发明属于图像识别领域,具体提供一种快速图像识别方法。本发明旨在解决现有的识别图像计算量大导致速度较慢的问题。为此目的,本发明的方法包括对完整待识别物特征库简化,获得简化特征库;接收待识别物特征并转化成完整向量特征;对完整向量特征简化,获得现场待识别物简化向量特征;计算简化特征库中每个ID的向量特征与待识别物简化向量特征的相似度值P
靶纸图像的识别方法、装置、系统和存储介质.pdf
本发明公开了一种靶纸图像的识别方法,包括:检测待测靶纸图像,获得所述待测靶纸图像中多个靶环的外轮廓线参数,记录为目标靶环参数;所述待测靶纸图像通过拍摄待测靶纸获得;在所述待测靶纸图像上检测到箭体目标时,获得所述箭体目标的箭头参数;根据所述箭头参数和所述目标靶环参数获取所述箭体目标所射中的靶环值。本发明还公开了一种靶纸图像的识别装置、系统和存储介质。本发明无需对待测靶纸图像进行图像校正,直接对拍摄得到的待测靶纸图像进行检测,并进一步获得箭头目标射中的靶环值,准确性高。
工业图像检测和分类识别方法、装置、系统及存储介质.pdf
本申请涉及工业检测技术领域,具体而言,涉及一种工业图像检测和分类识别方法、装置、系统及存储介质,一定程度上可以解决多个检测模型导致检测系统的鲁棒性降低的问题。基于联合通道和空间注意力机制,可实现对检测网络的输出预测边界框进行回归优化;进一步将回归优化后的输出预测边界框中的假阳边界框训练M个分类模型,可实现确定每个分类模块的预测结果;进一步对每个预测结果通过加权法进行投票,可实现确定缺陷目标的种类信息和位置信息。通过具有关于过检的针对性强的分类模块,降低检测系统的鲁棒性。
图像轮廓识别方法、装置、设备和介质.pdf
本发明实施例公开了一种图像轮廓识别方法、装置、设备和介质,涉及图像处理技术领域。所述方法包括:分别确定待匹配图像和轮廓模板图像的轮廓特征信息,其中所述轮廓特征信息包括如下至少一项:轮廓点数量、灰度特征信息以及轮廓点梯度信息;其中,所述轮廓模板图像是根据具有目标属性的目标轮廓点生成的;根据所述待匹配图像和所述轮廓模板图像的轮廓特征信息,从所述待匹配图像中识别出所述目标轮廓点。本发明实施例通过确定待匹配图像和轮廓模板图像的轮廓特征信息,并根据轮廓特征信息,从待匹配图像中识别出目标轮廓点,实现了高效且快速的识别
图像识别方法及装置、终端、存储介质.pdf
本公开是关于一种图像识别方法及装置、终端、存储介质,所述方法包括:获取待识别图像在预定色彩空间的统计值;确定所述统计值中,属于预定统计范围内的目标统计值;其中,所述预定统计范围表征待识别的目标场景在所述预定色彩空间的取值范围;基于所述目标统计值在所述预定色彩空间的分布形态,确定所述待识别图像是否为包括所述目标场景的图像。通过该方法,能有效降低计算量,提升识别速度,且能提升对目标场景识别的精准度。