建立錯畸形數(shù)字化診斷模板及標(biāo)志點(diǎn)自動識別研究
格式:pdf
大?。?span id="0km20as" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.1MB
頁數(shù):7P
人氣 :70
4.7
為了給計算機(jī)自動識別診斷提供模板參考并初步嘗試計算機(jī)自動識別,將2249例錯畸形樣本進(jìn)行聚類和判別分析,以60個標(biāo)志點(diǎn)的坐標(biāo)值作為分類變量,形成21個數(shù)字化診斷模板,總判別準(zhǔn)確率和交互驗證準(zhǔn)確率分別達(dá)到89.1%和85.0%。采用判別方程或者模板特征對新樣本進(jìn)行分類,并為正畸臨床診斷、療效評價和預(yù)測提供參考。采用模板匹配的方法對10例新樣本的23個標(biāo)志點(diǎn)進(jìn)行初步計算機(jī)自動識別研究,其中11個標(biāo)志點(diǎn)的識別誤差小于2 mm,能夠滿足臨床應(yīng)用要求。
建立錯駘畸形數(shù)字化診斷模板及標(biāo)志點(diǎn)自動識別研究
格式:pdf
大?。?span id="eyicoww" class="single-tag-height" data-v-09d85783>461KB
頁數(shù):7P
為了給計算機(jī)自動識別診斷提供模板參考并初步嘗試計算機(jī)自動識別,將2249例錯胎畸形樣本進(jìn)行聚類和判別分析,以60個標(biāo)志點(diǎn)的坐標(biāo)值作為分類變量,形成21個數(shù)字化診斷模板,總判別準(zhǔn)確率和交互驗證準(zhǔn)確率分別達(dá)到89.1%和85.0%。采用判別方程或者模板特征對新樣本進(jìn)行分類,并為正畸臨床診斷、療效評價和預(yù)測提供參考。采用模板匹配的方法對10例新樣本的23個標(biāo)志點(diǎn)進(jìn)行初步計算機(jī)自動識別研究,其中11個標(biāo)志點(diǎn)的識別誤差小于2mm,能夠滿足臨床應(yīng)用要求。
基于模板匹配的頭顱側(cè)位片標(biāo)志點(diǎn)的自動識別
格式:pdf
大?。?span id="oauwyia" class="single-tag-height" data-v-09d85783>213KB
頁數(shù):4P
目的:實現(xiàn)頭顱側(cè)位片標(biāo)志點(diǎn)的自動識別,減少人工定點(diǎn)帶來的誤差。方法:確定標(biāo)準(zhǔn)模板并確定標(biāo)準(zhǔn)圖像上標(biāo)志點(diǎn)的位置,利用仿射變換將這些點(diǎn)變換到被測圖像上作為初始位置,以縮小搜索范圍;利用對標(biāo)準(zhǔn)模板的形變實現(xiàn)不同標(biāo)志點(diǎn)的識別。結(jié)果:實現(xiàn)軟硬組織輪廓的提取和一些孤立點(diǎn)的識別,對依附于輪廓的點(diǎn)的精度較高。結(jié)論:該方法能較好的識別頭顱側(cè)位片中常用的測量點(diǎn)。
視覺測量中圓形標(biāo)志點(diǎn)的全場自動識別和提取
格式:pdf
大?。?span id="000yqkw" class="single-tag-height" data-v-09d85783>682KB
頁數(shù):5P
4.5
針對工業(yè)視覺測量中復(fù)雜背景下的圓形標(biāo)志點(diǎn)自動識別和提取問題,在利用擬合法進(jìn)行標(biāo)志點(diǎn)中心提取的傳統(tǒng)技術(shù)基礎(chǔ)上,提出判別標(biāo)志點(diǎn)成像質(zhì)量的形狀誤差,不僅可以避免其他亮斑對于標(biāo)志點(diǎn)定位的干擾,而且可以自動剔除具有成像缺陷的標(biāo)志點(diǎn),并能保障和控制后續(xù)點(diǎn)中心定位的精度。應(yīng)用于攝影測量,不僅可以達(dá)到亞像素的定位精度,而且提高了標(biāo)志點(diǎn)識別能力和識別質(zhì)量。
測繪數(shù)字化的意義及數(shù)據(jù)庫的建立
格式:pdf
大小:104KB
頁數(shù):1P
4.3
本文簡要分析了目前基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)生產(chǎn)、管理和應(yīng)用的現(xiàn)狀,數(shù)字化地形圖、地籍圖測繪及基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)建設(shè)的總體思路、實施過程和特點(diǎn)。
檔案數(shù)字化加工服務(wù)合同模板
格式:pdf
大?。?span id="ikg2um2" class="single-tag-height" data-v-09d85783>40KB
頁數(shù):7P
4.4
word完美格式 ..整理分享.. 檔案數(shù)字化加工合同 合同編號:簽訂地點(diǎn): 甲方: 乙方:四川大友信息技術(shù)有限公司 一、總則 甲方擬委托乙方為其進(jìn)行檔案歸檔整理、數(shù)字化加工服務(wù)工作, 乙方也愿意提供上述服務(wù),雙方經(jīng)友好協(xié)商,在平等條件下就檔案 整理及數(shù)字化服務(wù)工作,達(dá)成如下協(xié)議,雙方共同遵守。 第一條、服務(wù)內(nèi)容 (一)檔案類別 1)文書檔案 2)病歷檔案 3)?. (二)服務(wù)內(nèi)容 對(一)所述檔案進(jìn)行整理、數(shù)字化加工等工作。 (三)服務(wù)時間 開工日期_______年_______月_______日,竣工日期_______年 _______月_______日,期限:_______年_______月。 word完美格式 ..整理分享.. 第二條、整理及數(shù)字化加工價款 (一)檔案整理按每整
數(shù)字化鋼性模板專項方案
格式:pdf
大?。?span id="g2y22eu" class="single-tag-height" data-v-09d85783>2.3MB
頁數(shù):23P
4.6
------------學(xué)資學(xué)習(xí)網(wǎng)-------提供考研資料------- 補(bǔ)充方案之?dāng)?shù)字化鋼性模板支撐組合結(jié)構(gòu) 模板工程專項方案補(bǔ)充方案(1)之 數(shù)字化鋼性模板支撐組合結(jié)構(gòu) 1.剪力墻、柱、梁模板支撐 1.1材料準(zhǔn)備 模板、橫梁、豎梁、斜拉桿、弓形扣件、陰角、十字接頭、過口卡、對接接頭、穿墻鑼桿、銷子、 水 泥釘若干 規(guī)格:雙管橫梁米、米、米、米212.51.5 單管橫梁米、米、米、米121.52.5 陰角:—1000mm400*750mm過口卡:—350mm200mm豎梁——3200mm 2600mm斜拉桿——3600mm2100mm 1.2剪力墻模板的安裝 本工程地下室墻高,標(biāo)準(zhǔn)層墻高,主要截面尺寸為、、,其它墻體加300mm200mm4.5m250mm 2.8m固參照執(zhí)行。地下室豎向次龍骨采用××方
應(yīng)用圖像分析技術(shù)自動識別織物的組織結(jié)構(gòu)
格式:pdf
大?。?span id="0wyog2o" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.3MB
頁數(shù):7P
4.4
通過對機(jī)織物圖像的表面形態(tài)分析,建立3種基本組織(平紋、斜紋和緞紋)的表面紋理模型,運(yùn)用傅里葉變換技術(shù)得到3種基本組織的頻譜模型,并建立表面紋理模型和頻譜圖模型之間的對應(yīng)關(guān)系,從而為運(yùn)用圖像分析和人工智能技術(shù)自動測量織物的結(jié)構(gòu)參數(shù)、識別機(jī)織物類型奠定理論基礎(chǔ).實驗結(jié)果證明,這種方法是準(zhǔn)確可靠的.
鐵路枕木圖象自動識別系統(tǒng)
格式:pdf
大?。?span id="qw0is0k" class="single-tag-height" data-v-09d85783>550KB
頁數(shù):未知
4.3
針對搗固車人工定位搗鎬的不足,提出了一個基于圖象處理和模式識別技術(shù)的枕木圖象自動識別及定位的解決方案,并研制成功樣機(jī)系統(tǒng)。分析了枕木圖象自動識別系統(tǒng)技術(shù)方案,介紹了該系統(tǒng)的基于dsp的硬件平臺和枕木圖象識別的軟件算法。該方案對提高搗固車的作業(yè)率和減輕作業(yè)人員的勞動強(qiáng)度具有十分重要的意義。
基于BIM的柱端模板數(shù)字化設(shè)計及批量化加工研究與應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="0ykmw2w" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.6MB
頁數(shù):5P
4.8
隨著建筑業(yè)的發(fā)展,對建筑結(jié)構(gòu)精細(xì)化施工委求越來越高,對常規(guī)鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)的周轉(zhuǎn)材料尤其是模板的合理化利用要求也越來越高。利用bim技術(shù),對梁柱接頭模板數(shù)字化設(shè)計及批量化加工,可明顯提高模板加工效率、減少模板裁剪、預(yù)控材料周轉(zhuǎn)位置,達(dá)到增效、節(jié)材、節(jié)約成本等目的,在一定程度上提高模板利用率。
基于改進(jìn)模板匹配的限速標(biāo)志識別方法研究
格式:pdf
大小:282KB
頁數(shù):6P
4.3
第 35 卷第 4 期西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2013 年 4 月 vol.35no.4journalofsouthwestuniversity ( naturalscienceedition ) apr.2013 文章編號: 16739868 ( 2013 ) 04016706 基于改進(jìn)模板匹配的限速標(biāo)志識別方法研究① 馮春貴1,祝詩平1,王海軍1,2,賀園園1 1. 西南大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院,重慶 400716;2. 重慶能源職業(yè)學(xué)院能源工程系,重慶 400041 摘要:限速標(biāo)志的識別是智能交通系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié) . 模板匹配法在目前的交通標(biāo)志識別領(lǐng)域中應(yīng)用比較廣泛,傳 統(tǒng)的模板匹配法對于限速標(biāo)志的識別容易出現(xiàn)拒識和誤識的問題,正確識別率不高 . 將改進(jìn)模板匹配算法
基于改進(jìn)模板匹配的限速標(biāo)志識別方法研究
格式:pdf
大?。?span id="aqakuem" class="single-tag-height" data-v-09d85783>468KB
頁數(shù):6P
4.6
限速標(biāo)志的識別是智能交通系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié).模板匹配法在目前的交通標(biāo)志識別領(lǐng)域中應(yīng)用比較廣泛,傳統(tǒng)的模板匹配法對于限速標(biāo)志的識別容易出現(xiàn)拒識和誤識的問題,正確識別率不高.將改進(jìn)模板匹配算法應(yīng)用于限速標(biāo)志的識別中,將限速標(biāo)志字符的直觀形象抽取特征,并結(jié)合邊緣模板匹配,對限速標(biāo)志進(jìn)行識別,并在vis-ualc++6.0環(huán)境下開發(fā)了限速牌識別軟件系統(tǒng).實驗結(jié)果表明,基于改進(jìn)模板匹配算法較傳統(tǒng)模板匹配算法對限速標(biāo)志的識別正確率有較大提高,識別率由80.95%提高到95.24%.
基于數(shù)字圖像的汽車混流噴漆線車身自動識別系統(tǒng)
格式:pdf
大?。?span id="c0emk0k" class="single-tag-height" data-v-09d85783>435KB
頁數(shù):3P
4.5
文章介紹了一種“基于數(shù)字圖像的多品種混流機(jī)器人噴漆自動線的汽車車身自動識別系統(tǒng)”。文中詳細(xì)說明了自動識別系統(tǒng)的總體方案和硬件結(jié)構(gòu);同時還詳細(xì)地介紹了系統(tǒng)的軟件總體結(jié)構(gòu)和車身識別處理模塊、車身產(chǎn)量統(tǒng)計模塊、車型特征數(shù)據(jù)庫模塊和系統(tǒng)維護(hù)模塊等四大功能模塊;本論文還對系統(tǒng)的功能、特點(diǎn)進(jìn)行了簡要地介紹;同時還重點(diǎn)介紹了系統(tǒng)中基于運(yùn)動圖像序列、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于小波變換和基于loc算子等四種車型識別算法的特點(diǎn)。該識別系統(tǒng)已成功地應(yīng)用于生產(chǎn)實際,并且運(yùn)行穩(wěn)定可靠,提高了生產(chǎn)效率,具有一定的推廣應(yīng)用價值
平板鋼閘門數(shù)字圖形模板庫的建立與應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="eacwgi2" class="single-tag-height" data-v-09d85783>376KB
頁數(shù):3P
4.4
針對目前鋼閘門三維可視化建模速度慢、效率低的現(xiàn)象,提出了平板鋼閘門的主要結(jié)構(gòu)形式及其在三維建模中的控制參數(shù)和約束條件,并構(gòu)建了屬于平板鋼閘門不同層次、不同級別包括圖形和關(guān)聯(lián)信息的數(shù)字圖形模板庫.該模板庫中每個級別模板的組成構(gòu)件都能自由拆卸、自動拼裝,使得整個鋼閘門設(shè)計處于靈活組裝拆分的模式,并能夠達(dá)到知識積累和經(jīng)驗積累的目的,大大提高了設(shè)計效率和設(shè)計精確度.
危巖智能識別系統(tǒng)的建立及工程應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="o2oyscg" class="single-tag-height" data-v-09d85783>166KB
頁數(shù):未知
4.8
目前我國在危巖防御與治理方面存在諸多不足,主要原因是很多憑主觀經(jīng)驗、準(zhǔn)確性較低,而且目前的危巖分類方法缺乏必要的機(jī)理信息。為了彌補(bǔ)這些不足,以三峽庫區(qū)危巖為例,筆者開發(fā)了一個危巖智能識別系統(tǒng),系統(tǒng)就是建立在新提出的危巖分類的基礎(chǔ)上。該系統(tǒng)以危巖體斷面形狀、關(guān)鍵滑動面、關(guān)鍵滑動面走向與危巖體走向之間的組合等為系統(tǒng)的指標(biāo)體系,以危巖分類宏觀判據(jù)因素為判別模式。文中最后以萬州某危巖工程為依托,對系統(tǒng)進(jìn)行工程驗證,并對驗證結(jié)果進(jìn)行了簡要地分析。
指路標(biāo)志(8.2.7地點(diǎn)識別標(biāo)志)施工記錄
格式:pdf
大小:24KB
頁數(shù):1P
4.5
專業(yè)監(jiān)理工程師 日期 監(jiān)理員 日期 合同號 編號 剪頭長c、cm 文字尺寸h、cm 幾 何 尺 寸 浙江交工路橋建設(shè)有限公 司山東恒建工程監(jiān)理咨詢有 限公司 分項工程 01 浙路(js)908 承包單位: 檢查項目規(guī)定值 監(jiān)理單位: 標(biāo)志到危險 地點(diǎn)距離m 檢測、記錄 日期分部工程 單位工程 樁號、部位 施工日期 長度a、cm 寬度b、cm 板材厚度 浙江省交通廳工程質(zhì)量監(jiān)督站 實測 值 正面 朝向 道路標(biāo)志顏色: 一般道路為藍(lán)底白圖案 高速公路為綠底白圖案 指路種類 安裝概況 樁號 左右側(cè) 別 與行車方 向角度 支持方 式 基礎(chǔ)結(jié) 構(gòu) 外觀檢 查記錄 本 路 段 安 裝 記 錄 防腐處理 岱山縣江南山至牛軛島公路工程 指路標(biāo)志(8.2.7地點(diǎn)識別標(biāo)志)施工記錄 反光膜等級 板材加固方式 制 作 質(zhì) 量 成 品 檢 驗 板材材質(zhì)
移動車載激光點(diǎn)云的道路標(biāo)線自動識別與提取
格式:pdf
大小:290KB
頁數(shù):未知
4.7
對移動車載激光測量landmark系統(tǒng)獲取的路面激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,結(jié)合激光點(diǎn)云的回波反射率、掃描角,以及量測距離等特征信息與道路標(biāo)線的屬性信息,提出了一種基于車載激光點(diǎn)云的道路標(biāo)線自動識別與提取算法。從點(diǎn)云中提取道路標(biāo)線,采用最小二乘線性最優(yōu)擬合算法對提取的標(biāo)線點(diǎn)云進(jìn)行擬合,生成道路標(biāo)線的cad輪廓線,實現(xiàn)道路標(biāo)線的自動化識別。以移動車載landmark系統(tǒng)的sick激光掃描儀獲取的路面激光點(diǎn)云為例進(jìn)行實驗,實驗結(jié)果表明該方法的可行性和有效性。
施工企業(yè)數(shù)字化投標(biāo)資料庫的建立與維護(hù)
格式:pdf
大?。?span id="makk0am" class="single-tag-height" data-v-09d85783>228KB
頁數(shù):2P
4.7
編制投標(biāo)文件是一項時間緊迫、內(nèi)容繁雜、不容出錯的工作。從減少工作量、提高正確率和投標(biāo)文件整體質(zhì)量的角度出發(fā),對施工企業(yè)數(shù)字化投標(biāo)資料庫的建立、使用和維護(hù)做了較為系統(tǒng)的闡述,對施工企業(yè)投標(biāo)管理工作具有一定的借鑒意義。
計算機(jī)砂石料級配自動識別及自動稱量系統(tǒng)
格式:pdf
大?。?span id="omggyii" class="single-tag-height" data-v-09d85783>328KB
頁數(shù):2P
4.5
利用現(xiàn)場總線網(wǎng)絡(luò)技術(shù),形成一小型局域網(wǎng),實時采集成品料皮帶輸送機(jī)上各品種骨料的運(yùn)行過程信息,送總線服務(wù)器處理,推斷出當(dāng)前輸送骨料的級配和供應(yīng)的攪拌樓樓號;利用電子稱量技術(shù)準(zhǔn)確稱量出當(dāng)前次輸送骨料的重量;將每次輸送的砂石骨料的品種、樓號、重量信息送中央處理計算機(jī)分析、統(tǒng)計,即可得出不同時段、不同攪拌樓、各品種骨料的用量。
數(shù)字化鋼性模板支撐組合結(jié)構(gòu)
格式:pdf
大?。?span id="wug000q" class="single-tag-height" data-v-09d85783>185KB
頁數(shù):未知
4.4
闡述了數(shù)字化鋼性模板支撐組合的節(jié)能,節(jié)約成本,提高工效,工藝方法等,從而推廣數(shù)字化鋼性模板支撐的應(yīng)用.
數(shù)字化礦山,礦山自動化,煤礦綜合自動化
格式:pdf
大?。?span id="ekwgqsm" class="single-tag-height" data-v-09d85783>8.4MB
頁數(shù):86P
4.4
徐州中測電子科技有限公司 礦山數(shù)字化監(jiān)測監(jiān)控系統(tǒng) 技術(shù)說明 聯(lián)系地址:徐州中國礦業(yè)大學(xué)科技園 聯(lián)系人:郝三寶 客戶服務(wù)電話:15996956110 電話號碼:(0516)83307999 傳真:(0516)83307899 徐州中測電子科技有限公司 徐州中測電子科技有限公司 地址:中國礦業(yè)大學(xué)科技園 電話:15996956110051683307999-1- 目錄 設(shè)計原則設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)...............................................-2- 設(shè)計依據(jù)、規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)............................................-3- 一、煤礦井下自動化排水系統(tǒng).....................................-4- 二、zckxb型
城市建筑風(fēng)景照片的自動識別和分類
格式:pdf
大?。?span id="egiiago" class="single-tag-height" data-v-09d85783>419KB
頁數(shù):3P
4.4
在數(shù)字照片的快速檢索和瀏覽域中,需要對照片進(jìn)行分類,但目前國內(nèi)外學(xué)者對照片的分類的研究并不是很多。提出了一種如何使用圖像的低級特征來表示高級語義分類的一種方法來對家庭數(shù)字照片的進(jìn)行分類,特別適合于有人工建筑或人工事物的圖片。算法根據(jù)圖像紋理點(diǎn)和邊緣點(diǎn)的方向相位直方圖來推斷照片中是否存在人工建筑,從而達(dá)到對城市建筑風(fēng)景和其它風(fēng)景分類的目的。實驗數(shù)據(jù)表明,分類效果非常好,算法已在windows2000下使用vc實現(xiàn),具有很強(qiáng)的魯棒性。
新型車牌自動識別系統(tǒng)的研究與設(shè)計
格式:pdf
大小:486KB
頁數(shù):4P
4.3
介紹了一種高性能的汽車牌照識別系統(tǒng)及其成像技術(shù)。系統(tǒng)采用了新的成像控制和閃光燈補(bǔ)光技術(shù),使其成像特別適合牌照區(qū)域分割和字符識別,成像質(zhì)量完全不受實際應(yīng)用環(huán)境中強(qiáng)烈的光線變化的影響,從而達(dá)到較高的全天候識別率和實際應(yīng)用的要求。
自動識別系統(tǒng)在海上交通安全中的應(yīng)用
格式:pdf
大?。?span id="gyaccke" class="single-tag-height" data-v-09d85783>1.5MB
頁數(shù):3P
4.7
文章介紹了自動識別系統(tǒng)(ais)在海上安全與環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的應(yīng)用。重點(diǎn)涉及了目前國際、國內(nèi)航行船舶的ais配備情況、覆蓋情況和研究進(jìn)展以及ais數(shù)據(jù)對海上交通環(huán)境的統(tǒng)計分析、危險預(yù)測和ais在海上船舶非法排污監(jiān)督中的作用。
文輯推薦
知識推薦
百科推薦
職位:BIM實施顧問
擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林