1.一种基于深度学习的中医红外图像人体分割算法,包括以下步骤: 步骤1,让待检测人员做出符合规定的人体动作; 步骤2,红外测温摄像头采集人体红外图像; 步骤3,对采集到的人体红外图像进行处理并初步分割; 步骤4,使用卷积神经网络算法对筛选后的人体红外图像进行分割; 步骤5,将分割后的人体红外图像输出。 2.根据权利要求...
实际工作中把吸收系数换人体肝脏图像处理分割算法研究算成CT值,用CT值表示组织器官的密度,单位为亨氏单位(Hounsfieldunit,HU)。把水的CT值定为0HU,人体中密度最高的骨皮质吸收系数最高,CT值定为+1000HU,而空气密度最低,CT值定为.1000HU,人体内密度不同的各种组织CT值则位于.1000HU一+1000HU的2000个分度之间...
运动人体图像分割算法研究 维普资讯 http://www.cqvip.com
四川师范大学硕士学位论文人体足部骨骼图像分割与重建算法的研究与应用姓名: 蒋爱申请学位级别: 硕士专业: 计算机软件与理论指导教师: 李晓宁20100410
1.研究深度学习在肝脏图像处理和分割中的应用。采用深度学习技术,通过对大量肝脏图像的学习,从中提取出肝脏图像的特征,建立深度学习模型,实现对肝脏图像的自动分割。 2.研究基于区域增长和形态学等传统图像处理算法与深度学习算法结合的方法。通过将传统算法和深度学习算法相结合,利用传统算法的优点和深度学习算法的特长,...
4.设计与实现了足部图像分割和重建系统.考虑到图像重建系统的完整性和灵活性,以VC6为开发工具结合中科院三维医学图像处理与分析系统MITK开发平台对人体足部骨骼图像分割与重建系统进行了设计与实现.最后对实验数据进行了详细分析,证明该算法流程具有较好的精确性和鲁棒性. 展开 关键词: 足部图像;预处理;Level Set分割...
技术亮点一、图像分割技术与深度学习算法的完美结合 该专利首先利用图像分割技术从复杂的背景中精准地分离出人体区域,与传统的人像分割技术相比,更注重人体区域的完整性和精确度,而非过度追求边缘细节。这使得系统能够有效地忽略背景干扰,专注于人体的关键区域。其次,使用了一种先进的语义分割模型,能够精确地理解图像中的...
💥U-Net是一个流行的目标检测算法,它不仅速度快,而且精度高,两者兼得,这是非常厉害的! 💥U-Net更像一个AI视觉平台,因为它可以处理不同的任务,图像的分类,目标的检测,图像的分割,目标的跟踪以及人体姿态的检测。 🚀安装U-Net 通过pipinstall-rrequirements.txt进行安装。 安装好了以后,我们还需要进一步验证...
目前，公司的自研算法已在众多领域实现商用化，人工智能应用主要聚焦在智能交通、人脸、行为分析、物品识别、机器人、多维传感融合等多个应用领域，根据不同行业的应用场景推出端到端的人工智能解决方案与产品。在AI的各细分领域，公司近期在场景分析评测、遥感图像目标跟踪算法、语义分割算法、人体目标检测等技术全球排行中...