科创中国

电子信息技术

随着信息技术的快速发展、数据的膨胀，人们对信息处理的速度及精确度的要求越来越高了。理想的信息处理过程是，只需要处理与任务相关的那部分信息，但实际的信息处理过程是，需要处理许多与任务不相关的信息。因此，如何快速找到并仅仅处理与任务相关的那部分信息变得非常重要。 人类视觉注意机制为快速找到并处理与任务相关的那部分信息提供了一种新的研究思路。研究表明，人类视觉具有超强的信息处理能力，面对实时变化的各种信息，总能针对与其最相关的部分及时做出反应，而自动忽略不相关的部分。把人类视觉注意机制应用在图像处理领域，形成图像处理领域的视觉注意机制，能够高效、准确地处理图像信息。因此，在图像处理过程中如何模仿人的视觉注意机制，快速找到图像中的目标区域，对于图像处理的实时性有着重要的意义。

首先利用自下而上数据驱动注意模型的优势，直接从普通相机采集的图像中提取出若干感兴趣区域，大大降低后期匹配过程的计算量；然后用г相机获取所述目标的计量强度分布和现场灰度的混合图进行特征匹配，建立自上而下与自下而上结合的双向视觉注意模型。因此，大幅度提高了图像中目标区域检测的精度，而且匹配过程消除了场景中不相关区域的干扰，使提取的显著性目标具有更好的鲁棒性和准确性，同时也大幅度提高了处理效率。

我们是一支致力于开发基于视觉注意机制的核环境中目标检测方法的设计团队。利用先进的计算机视觉和机器学习技术，我们专注于提高在复杂核环境下的目标检测准确性和效率。我们的目标是通过这种创新方法，确保核环境的安全监控更加精确和可靠，为核设施安全管理提供强有力的技术支持。