简介：   摘要：本文阐述了实时的视频经虚拟软件加嵌实时的音频，音频采样频率和位深度结合虚拟软件声音延时的调整，确保图像与嵌入音频保持同步,解决视频加嵌后图像与声音的同步问题。

简介：摘要：随着社会对安全需求的不断提升，安防系统的重要性日益显著。传统的安防系统在应对复杂多变的安全威胁时往往显得力不从心。基于深度学习的图像识别技术以其强大的特征提取和模式识别能力，为现代安防系统注入了新的活力。本文旨在探讨深度学习技术在安防领域的应用及其带来的效益，具体分析了其在实时监控、异常行为识别和决策支持方面的应用。研究表明，深度学习技术在提升图像识别精度、减少误报率和提高响应速度方面具有显著优势，能够有效提升安防系统的整体效能。通过实例分析和实验验证，本文进一步探讨了深度学习技术在不同安防场景中的具体应用效果，指出了当前存在的挑战及未来发展方向。

简介：摘要：探讨了基于深度学习的大数据图像识别技术在实际应用中的研究进展。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），已在处理大规模图像数据方面取得显著成就。分析了这些技术在图像分类、目标检测和图像分割等领域的最新应用，重点讨论了面临的挑战及其解决方案，以及未来发展方向。

简介：【摘要】目的：研究分析甲状腺占位性病变的超声图像特点及临床诊断价值。方法：选择我院2022年11月至2023年11月接收的50例甲状腺占位性病变患者，选择飞利浦Affiniti70彩色超声诊断系统对患者进行超声检查，对比分析超声检查与术后病理检查结果。结果：根据病理诊断结果可见：恶性病变5例，良性病变45例。在超声检查诊断中，恶性病变、良性病变以及病变总诊断准确率为80.00%、93.33%、92.00%。结论：超声检查在甲状腺占位性病变中应用中无放射性、操作简单安全，具有较高的检测精度，有利于鉴别诊断良恶性占位病变，值得推广。

简介：摘要：随着信息技术的不断发展，图形图像处理技术在教学领域中的应用越来越广泛。本文旨在探讨图形图像处理在精品课程中的应用及探讨，通过具体案例的分析，阐述其在教学设计、教学内容呈现和互动教学等方面的优势和作用。同时，本文也提出了进一步挖掘图形图像处理在教学中的应用潜力、提高教师技术掌握能力和建立完善的评价体系等建议，为推动精品课程建设提供参考。

简介：摘要：电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，对于维持生活和经济运转至关重要。然而，输电线路作为电力系统的关键组成部分，常常受到恶劣天气、外部物理损害以及长期运行而导致的老化等问题的影响，这可能引发电力系统的故障和中断。传统的巡检方法通常依赖于人工巡检，不仅效率低下，而且存在一定的安全风险。因此，本研究旨在探索一种基于无人机技术的输电线路巡检方法，通过高分辨率摄像头和热红外传感器等设备，结合先进的图像处理与数据分析技术，全面检测输电线路的潜在问题，以提高电力系统的运行效率和可靠性。这一研究的目的在于开发出一种高效、全面、准确的巡检方法，为电力系统的维护和管理提供有力支持，以应对不断增长的电力需求与日益复杂的电力网络。

简介：摘要：随着车辆数量的不断增加和交通安全的日益重视，驾驶监控系统在道路安全管理中发挥着至关重要的作用。本文探讨了计算机视觉技术在驾驶监控系统中的实时图像处理优化方法。介绍了驾驶监控系统的基本架构和现有的图像处理技术。重点分析了实时图像处理中存在的挑战，如实时性要求、图像质量问题等，并提出了针对这些挑战的优化方案。通过实验验证了优化方案的有效性和实用性，为提升驾驶监控系统的性能和效率提供了有益的参考。

简介：摘要：近年来，在机器视觉的研究中，深度学习正在快速增长，并取得了非常大的成果。在图像识别技术中，而深度神经网络最大的优点就是对图像进行有效的特征抽取。因此，本文将利用深度学习来对电子方向的图像进行识别与分类。通过本研究，可以为相关人员提供一定理论依据与指导意义，从而为我国电子方向人工智能与计算机视觉技术发展提供一定帮助。

简介：

简介：摘要：图像识别技术在当今社会中扮演着越来越重要的角色，其在安防监控、医学影像诊断、自动驾驶等领域有着广泛的应用。本文从图像识别技术原理与方法、性能评估指标、评估方法等方面进行了探讨。首先介绍了图像特征提取、图像分类算法以及深度学习在图像识别中的应用，深入解析了这些方法在图像识别中的作用与优劣。其次，详细介绍了准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵、ROC曲线与AUC值等常用的性能评估指标，说明了它们在评估图像识别性能时的作用与意义。最后，分析了交叉验证、留出法和自助法等图像识别性能评估方法，比较了它们的优缺点和适用场景。

简介：摘要：随着科技的快速发展，人工智能和机器视觉技术已经在众多领域得到广泛应用。特别是在电力行业，智能巡检机器人的出现为变电站的巡检工作带来了革命性的变化。其中，图像识别技术作为智能巡检机器人的核心技术之一，能够大大提高巡检的准确性和效率。本文将探讨图像识别技术在变电站智能巡检机器人中的应用。

简介：摘要：在数字化与虚拟现实技术日益普及的今天，图像生成三维模型技术已成为计算机图形学和人工智能领域的重要研究课题。这项技术通过解析二维图像信息，构建出精细的三维模型，广泛应用于建筑设计、游戏开发、影视特效、工业设计等多个行业。本文将着重探讨当前图像生成三维模型技术的最新进展，分析其关键技术、应用案例和未来发展趋势，为相关领域的研究者和从业者提供参考。

简介：摘要：随着遥感技术的快速发展和深度学习算法的广泛应用，遥感图像分类在土地测绘领域的研究取得了显著进展。本文综述了基于深度学习的遥感图像分类技术的最新研究，并探讨了其在土地测绘中的应用。首先，本文介绍了遥感图像分类的重要性和挑战，然后详细阐述了卷积神经网络（CNN）和其他深度学习模型在遥感图像分类中的应用及其优势。接着，通过实际案例分析了深度学习在土地测绘中的具体应用，包括土地利用类型识别、土地覆盖变化监测等。

简介：摘要：本文研究了基于深度学习的图像处理技术在智能监控中的应用。随着监控需求的不断增长，传统图像处理技术已无法满足高效、准确的要求。深度学习技术凭借其强大的数据处理和学习能力，为智能监控提供了新的解决方案。本文详细分析了深度学习技术在图像分类、目标检测、人脸识别等方面的应用，探讨了其在实际监控场景中的效果与优势。

简介：【摘要】目的：评估肺部低剂量CT扫描对图像质量、辐射剂量产生的影响。方法：以2022年09月-2023年09月为研究起止时间，选取此时我院接收的肺部CT扫描检查患者70例进行分析。按照随机数字表法分组，35例/组。对比组：行常规剂量CT扫描检查，观察组：行低剂量CT扫描检查。比较各组的影像学图像质量、图像满意率、有效辐射剂量。结果：在检查后，观察组的影像学图像质量、图像满意率与对比组对比差异性不显著（P＞0.05）；观察组的有效辐射剂量低于对比组（P＜0.05）。结论：在进行肺部CT扫描检查时，常规剂量与低剂量扫描检查均具有良好的影像学图像质量，但后者的辐射剂量更少，安全性更佳，建议使用。

简介：摘要：本论文探讨了基于深度学习的图像识别技术在医学影像分析中的应用。随着深度学习的快速发展，图像识别技术在医学领域中的应用日益重要。我们介绍了深度学习算法如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在医学影像分析中的广泛应用，包括癌症检测、病变分割、病情诊断等方面。通过大规模数据集的训练，深度学习模型能够自动提取特征并实现高准确度的诊断结果。此外，我们还讨论了深度学习在医学影像分析中的挑战和未来发展方向，如模型的解释性、数据隐私和临床应用的验证等。本研究强调了深度学习在医学影像分析中的潜力，将为医学诊断和病情监测带来革命性的改进。

简介：摘要：目的： 本研究旨在分析放射科医生在解读脑部磁共振成像（MRI）图像时的误诊情况，并提出有效的预防策略。鉴于脑部MRI图像在临床诊断中的重要性，本研究试图揭示误诊的常见原因，并探索提高诊断准确性的方法。方法： 采用回顾性研究设计，收集并分析了过去五年内在三家大型医院进行的脑部MRI诊断案例，包括误诊和正确诊断的案例。通过比较误诊案例与正确诊断案例，分析误诊的类型、原因以及影响因素。同时，采用统计分析方法来评估不同预防措施的效果。结果： 研究发现，最常见的误诊原因包括图像解析错误、忽略病史信息和沟通不畅。此外，采用结构化报告模板、加强放射科医生与临床医生之间的沟通以及定期进行专业培训等策略能显著减少误诊率。结论： 本研究强调了提高脑部MRI图像解读准确性的重要性，并证实了通过改善医生间的沟通、采用先进的辅助诊断工具和加强专业培训等措施可以有效预防误诊。建议医疗机构采纳这些策略，以提高诊断准确性，从而提高患者护理的质量。

简介：摘要：一种新型的铝合金车体零部件传感器图像检测装置，主要涉及传感器图像检测装置领域。一种新型的铝合金车体零部件传感器图像检测装置，主要包括传感器图像检测装置的安装底座、传感器图像检测装置的紧固圆环型螺栓、传感器图像检测装置的右端控制板集成中心、传感器图像检测装置的中间数据处理中心、传感器图像检测装置的左端方形过渡壳体、传感器图像检测装置的传感器过渡中心、传感器图像检测装置的传感器连接装置。本新型的铝合金车体零部件传感器图像检测装置的优点是：首先，通过本铝合金车体零部件传感器图像检测装置可以迅速的检验出铝合金车体零部件的外观图像质量分析以及风险评估，可以极大程度地提升铝合金车体零部件的外观检测效率及品质；其次，本铝合金车体零部件传感器图像检测装置的各种零部件都是国标，便于维修和更换，极大程度地增加使用寿命。

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，其在电子信息工程领域，特别是在图像处理方面的应用，日益受到关注。本文综述了深度学习在电子信息工程中图像处理的研究现状，探讨了卷积神经网络、生成对抗网络等深度学习模型在图像分类、目标检测、图像分割和图像生成等任务中的应用。同时，本文也分析了深度学习在电子信息工程中所面临的挑战，如数据获取与处理的难度、模型复杂度与实时性要求之间的矛盾，以及安全性与隐私保护问题等。最后，本文展望了深度学习在电子信息工程中图像处理的未来发展趋势，包括模型与算法的持续优化、多模态融合与跨领域应用以及边缘计算与模型部署的优化等方向。

简介：摘要：本文旨在探讨基于深度学习的图像识别技术在智能监控领域的应用研究。通过分析深度学习在图像识别领域的发展现状和趋势，结合智能监控系统的需求，探讨如何将深度学习技术应用于智能监控中，以提高监控系统的准确性和效率。