功能：用户输入一张待检索的图，检索服务器从数据库搜索出与该图相似的图，并返回给客户，检索服务器与客户端之间使用http通讯，iOS/安卓/Widnows/Linux均可接入以图搜索功能 方案：1、建立图像库，检索服务器对所有图像进行处理，提取出图像的指纹数据（特征向量）并存入数据库 2、用户通过http上传一张等检索的图 3、使用相同的算法提取该图的特征向量，并从数据库查询出相似的记录 4、计算待检索图的特征向量与数据库中图的特征向量进行比对，计算汉明距离 5、根据汉明距离进行排序，将相似度高的结果返回给客户端 优势：目前市面上还无同类型的图像检索系统

功能：输入一张需要进行刺绣的失量图，计算出该图刺绣的走针路径，如图所示，实际效果可参见衣服上的刺绣 方案：1、输入需要进行刺绣的的失量图，将失量图转换成二值图； 2、使用中值等分法计算出图形笔画的中心线；（中值等分速度完胜传统中心线算法）； 3、根据中心线以及拐点，对刺绣笔画进行分割，得到若干段刺绣块； 4、找出每个刺绣块的路径起点和终点，根据起点和终点计算刺绣的走针路径； 5、最终得到刺绣机器可执行的路径数据； 优势：本路径规则接近于人工规则效果，运行速度快，秒级完成复杂图形路径规划

项目目标：识别工业现场的指针仪表和LED仪表的读数 方案：使用监控相机拍摄工业指针仪表和LED仪表的表盘图像，其中指针仪表表盘大小大于400*400像素，LED仪表的字符读取高度大于20像素 指针仪表算法原理： 1、通过深度学习目标检测算法，检测出指针仪表表盘所在的位置 2、分割出指针仪表图像，并进行校正 3、使用深度学习分类算法，确认指针仪表的类别（注：算法可识别多种指针仪表），不同类型指针仪表执行不同的CV算法 4、对指针仪表图像进行预处理，将表盘分割出来 5、检测表盘上的刻度以及指针 6、对刻度进行过滤，删除干扰刻度，保留有效的刻度线 7、计算指针在刻度中的位置，最终生成指针位置比例（0-1） 8、根据指针仪表量程和指针位置，输出仪表读数 LED仪表算法原理： 1、通过深度学习目标检测算法，检测出LED仪表表盘所在位置 2、分割LED表盘 3、使用OCR字符检测算法找出LED表盘上的字符坐标 4、对检测出的字符坐标进行过滤，删除无效的字符区域 5、使用OCR分符分类算法，确定字符的方向，并将其旋转成正确方向 6、使用OCR识别算法，识别出LED读数 优势：本方案相较其它商用识别算法，对成像要求低，无需进行图像建模，支持多种类型仪表识别，识别精度高达98%