【摘 要】
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在中医诊断智能化发展的背景下,该研究以获取舌像目标区域高精准、自动化提取方法为目标,运用传统图像分析技术Snake模型与CDT模型以及基于深度学习图像技术方法UNet模型与DeeplabV3模型,以2048例标准化中医舌象图片为数据基础开展舌体目标区域分割实验。在测试实验中,分割后图像的可视化结果显示深度学习技术方法整体优于传统图像方法;利用像素精确度(PA)和平均交并比(MIoU)的语义分割评价
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在中医诊断智能化发展的背景下,该研究以获取舌像目标区域高精准、自动化提取方法为目标,运用传统图像分析技术Snake模型与CDT模型以及基于深度学习图像技术方法UNet模型与DeeplabV3模型,以2048例标准化中医舌象图片为数据基础开展舌体目标区域分割实验。在测试实验中,分割后图像的可视化结果显示深度学习技术方法整体优于传统图像方法;利用像素精确度(PA)和平均交并比(MIoU)的语义分割评价结果表明UNet模型以MIoU为91%,PA为93%表现最优,同时深度学习方法整体优于传统图像技术。基于
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西门子PLC作为过程控制的核心,具有良好安全性、稳定性,已被广泛地应用于农业物联网的远程智能监测和控制。与此同时,西门子PLC能够稳定地应用于信号的采集和传输,这也是物联网应用中最重要的环节。本研究尝试将西门子S7-200 smart的模拟量模块应用于模拟量信号采集,并对模拟量参数进行实时监测。结果表明,西门子PLC模拟量模块数据采集具有精度高、准确性好等优点,可为农业物联网智能控制提供可靠的数据
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在空战中,敌军战斗机经常释放出干扰弹或诱饵躲避识别和跟踪。为消除干扰弹的影响,提出基于卷积神经网络的目标识别和基于粒子滤波器的颜色跟踪技术来实现对战斗机的识别与跟踪。首先构造多层卷积神经网络模型,将每帧图像作为一个向量代入卷积神经网络模型中,图像经过卷积层和池化层之后,其高级特征被提取出来,用以进行目标识别;再将跟踪目标框选出来,确定目标的颜色,粒子滤波器利用颜色特征实现跟踪。仿真实验结果表明:基
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图像配准在肝脏疾病的计算机辅助诊断和手术规划方面具有重要的临床意义。基于深度学习的配准方法使得肝脏电子计算机断层扫描(CT)图像配准具有较高的实时性和准确度。然而,现有方法在配准具有大位移和大形变的图像时,存在配准后图像的纹理信息发生改变的问题,因而难以将其应用在后续的图像处理与临床诊断中。基于此,本文提出一种新颖的基于纹理滤波的无监督配准方法,实现了肝脏CT图像的配准。该方法首先基于L0梯度最小
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