简介：摘要：本期刊文章研究了图像特征提取与分类识别的方法。文章旨在提供关于图像特征提取和分类识别领域的详细方法，以帮助研究人员更好地理解和应用这些技术。通过各个章节的阐述，详细介绍与该主题相关的不同方法和技术，强调了它们的应用和优点。

简介：摘 要：雷达数据处理依靠先进的特征提取技术来增强信号分析。研究从预处理、信号处理、目标检测与跟踪三个层面讨论雷达数据预处理问题，从统计特征、频谱特征、时间频率特征三个层面讨论雷达数据特征提取问题，旨在通过研究进一步推动提升雷达数据处理能力，充分挖掘雷达系统性能，为有关从业者提供参考信息。

简介：摘要：特征提取是对原始数据关键特征的表达，能凸显原始数据的主要信息，避免和非主要信息产生“等价”变换，而弱化了主要信息价值。对于时间序列的电池组数据，设计基于注意力机制的时间序列特征提取算法，从而快速地对采集的数据进行有效降维与压缩。

简介：摘要：目标行为特征提取是计算机视觉和行为分析领域的重要任务之一。本研究基于深度学习方法，探索了对目标行为特征进行有效提取的方法。首先，我们回顾了深度学习在计算机视觉任务中的成功案例，并分析了深度学习在目标行为分析和行为识别中的优势。接着，我们概述了基于深度学习的目标行为特征提取方法，并讨论了深度学习模型在这一领域中的应用现状、优势和局限性。我们还比较和评估了不同的深度学习模型，探讨了它们在目标行为特征提取方面的性能差异。在模型设计方面，我们介绍了模型架构和网络结构设计、数据预处理和标注方法、损失函数和训练策略，以及模型参数调优和优化方法。最后，我们进行了实验和评估，通过比较不同模型在目标行为特征提取任务上的表现，验证了深度学习在该领域的有效性和潜力。本研究的结果对于改进目标行为特征提取方法、推动计算机视觉和行为分析的发展具有重要意义。

简介：摘要：近年来，随着遥感技术的快速发展，利用遥感数据进行地表特征提取与分类成为了一个重要的研究领域。本文旨在通过对遥感数据的处理和分析，实现对地表特征的自动提取和分类。首先，介绍了遥感数据的基本原理和常用的遥感传感器，为后续的研究奠定了基础。然后，探讨了地表特征提取的方法和技术，包括基于光谱信息的特征提取、纹理分析和形态学等。接下来，介绍了地表特征分类的方法，包括监督分类和无监督分类技术，并详细比较了它们的优缺点。最后，结合具体案例，验证了所提出方法的有效性和可行性，并对未来的研究方向进行了展望。

简介：摘要：随着能源需求的不断增长和电能量数据的大规模采集，对电能量数据的异常检测变得尤为重要。异常电能量数据可能预示着潜在的故障或异常情况，所以及早发现和准确识别异常对于能源系统的稳定运行和设备维护至关重要。本文提出了一种基于数据挖掘的电能量数据异常特征提取方法，旨在提高电能量数据异常检测的准确性和效率。

简介：

简介：摘要

简介：摘要：知识产权是权利人对所创作的智力劳动成果所享有的财产权利，其本质核心就是为了证明是谁在什么时 间创作了什么样的劳动成果。但由于传统登记方式的局限性，一直存在存证难、取证 难、确权难、维权难、交易难、成本高及周期长等诸多问题。为了解决上述知识产权存在的诸多难题，提出利用人工智能+区块链构建知 识产权溯源平台。该平台一方面对人工智能纹理识别技术进行研究，用于对数据资产提取高维特征向量，将高维特征向量作为证据上传到平台，解决自动化存证和取证的问题；另一方面将通过纹理技术取 证的信息以NFT智能合约的方式放到区块链上，以期解决知识产权维权难、交易难及周期长的问题，利用NFT智能合约也可 以将证据在多个涉及到产权的部门间可信自动化流转。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于深度学习的军事大数据特征提取与预测模型构建。通过对军事大数据的特点与挑战进行分析，揭示了深度学习在大数据处理中的优势。针对军事大数据，建立了相应的数据集并应用深度学习算法进行特征提取，包括性能评估、可视化与解释以及应用案例。进一步地，设计了基于深度学习的军事大数据预测模型，包括模型架构设计、数据准备、训练与优化等方面的内容。实验结果表明，所提出的模型在军事领域具有潜在应用前景。

简介：摘要：针对交流试送系统中采集的故障信号信噪比低、特征提取困难的问题，提出了一种结合小波阈值去噪算法和高通滤波器的特征信号预处理方法。该组合方法通过对含有高斯白噪声的信号进行多分辨率分析，实现了微弱故障特征信号的高效提取。与传统的处理方法相比，小波阈值去噪算法具有较高的信噪比和较小的均方误差，具有较好的处理效果和成像效果。

简介：摘要：目前的集成电子技术发展迅速，现代器件集成规模也持续扩大，模拟电路故障诊断备受关注。对于模拟电路故障诊断方法的研究虽然很多，但是在工业实际中真正应用的方法比较少，这是因为相关研究结论工程化受限，特别是对有容差以及非线性电路的诊断，难度较大。对此，本文引入小波神经网络，对低阶模拟滤油器电路故障进行诊断，探索这种新型诊断方法的有效性。研究首先对模拟电路中的故障进行分类，探究将小波和BP神经结合起来用于模拟电路故障特征提取的方案可行性，并探究小波滤波器在模拟电路故障特征提取中的具体应用。

简介：摘要：滚动轴承是航空装备的重要零部件，其可靠性对于航空装备的安全运行至关重要。本研究旨在开发一种有效的方法，用于早期微弱滚动轴承故障特征提取，以提高航空设备的可靠性和性能。为了实现这一目标，我们将经验小波分解（EWT）与最小熵解卷积（MED）相结合，并引入了灰狼优化算法来优化EWT的参数，以提升特征提取效果。经试验验证，本文提出方法能够在滚动轴承早期微弱故障时提取到其故障特征频率，有效指示滚动轴承早期故障。

简介：摘要：随着科技的进步，智能识别技术的应用越来越广泛。为提高遥感测绘图像特征智能识别的平均识别率，研究一种遥感测绘图像特征智能识别技术。首先采用Malcov随机场模型描述纹理特征，选取有代表性的特征提取图像特征点，对特征向量进行降序，得到一个全新的特征向量集合，然后对特征向量进行归一化，提出一种基于大数据集域的快速自适应图像特征计算识别方法，实现智能系统对遥感测绘图像特征识别。

简介：摘要：本文针对农作物病害诊断方法目前的研究现状，对基于图像特征的农作物病害提取与识别技术和基于深度特征的农作物病害检测研究现状进行阐述，并对尚待解决的关键问题进行总结。

简介：摘 要：近年来，动画产业发展的如火如荼。同时随着动画作品数量的不断增加，其版权保护就变得迫在眉睫。针对数字图像中动画角色被抄袭问题，本文提出了一种基于动画角色提取的数字图像预处理算法，该算法可用于动画角色特征提取及判断是否被抄袭前的动画角色预处理部分。首先，通过GrabCut图像分割算法分割出动画角色。其次，对分割出的动画角色进行二值化操作。最后，利用图像形态学方法对二值化后的动画角色进行形态学膨胀腐蚀处理。实验结果表明，该方法能够准确的提取出动画角色，并且经过预处理后的动画角色可以更好的为后续角色的特征提取及判断是否被抄袭做准备。

简介：【摘 要】 随着科技的进步，摄影测量与遥感成像技术越来越受到重视。目前该技术因受到数据在采集、传输、处理等技术原因的影响，无法去除干扰高斯白噪声，对测量与成像的效果影响严重。为此，提出一种基于图像的小特征分割算法进行摄影测量与遥感图像特征定位，通过对采集到的图像信息数据进行双树小特征分割法，将测量值与遥感图像特征定位直方分割，按摄影测量按级别对遥感图像特征信息数据进行采集，数据逆变换后进行扩散图像去噪，保持成像完整性。仿真实验证明，本文方法改善了原有测量成距离不准确，遥感图像不清晰，图像无法辨识等缺点。具有广泛应用性。

简介：摘要：本文研究了基于人工智能的深度学习的红外图像特征点匹配方法。通过选择合适的数据集和预处理技术，本文设计了卷积神经网络（CNN）架构，并采用特征点匹配算法和特征转换方法进行匹配。通过实验评估和性能比较，结果表明基于深度学习的方法在红外图像特征点匹配方面取得了显著的性能提升。本研究的成果对于红外图像处理和特征点匹配领域具有重要意义。

简介：摘要：文章论述了爆堆块度空间分布评价方法所运用的原理及爆堆块度在矿山中的应用，本文通过数理统计对岩石矿体二维投影形状特征值与三维信息的转换过程进行分析实现了二维投影形状特征值到三维几何特征值的转换。通过图像提取矿岩块体二维投影形状特征值估算爆堆空间体积级配信息，建立了不同形状模型估算块体体积的方法，对三维体积级配信息进行了修正。

简介：【摘要】目的：讨论及研究基于放射-DR投照技术的图像特征与临床应用。方法:参与本次研究患者的数量为80例，该80例患者出现股骨头坏死，时间范围2022年5月份至2023年5月份，依据随机平衡的方式分成了对照组和实验组，每组40例患者，对照组患者提供传统的X射线技术；实验组提供DR投照技术，比较两组诊断的效果，以及图像特征。结果：实验组患者的准确率更高，图像特征更佳P<0.05。结论：放射-DR投照技术操作简单，具有较高的分辨率，在临床上的应用价值上较高，值得推广。