简介:摘要:运用基于深度卷积生成对抗网络的图像生成技术,可以快速生成大量接近真实数据分布的地铁隧道病害图像,弥补了传统生成对抗网络训练收敛慢、生成图片效果差的不足,有效解决了地铁隧道病害图像数据不足的问题。
简介:摘要:通 过将现有 GrabCut算法的手动初始化导致的图像分割效率低与目标轮廓增强技术相结合,提出了自动 GrabCut算法。首先,对图像执行光谱残差计算,以获得具有目标轮廓的可视化挤压图。其次,对挤出的地图进行预分割,并通过快速连接区域分析执行前景估计,以获取遮罩,并用获取的遮罩替换手动交互式初始化。 GrabCut算法最终实现了自动拆分。根据实验结果,该方法克服了手工操作的缺点,在处理背景色相似的图像时,具有比传统方法更好的分割效果。
简介:摘要:针对复合绝缘子憎水性检查人工工作量大,效率低等问题,研究基于复合绝缘子憎水性图像智能检测快速研究,2.解决了传统憎水性识别主观因素比重过高问题。通过对标准图谱的深度学习,生成客观模型,再与需测试图片进行比较,根据与标准图谱的相识度,确定对应其憎水性等级。
简介:通过介绍目前高职院校数字图像处理(Photoshop)课程的教学情况,指出其中存在的问题,并针对这些问题提出了Photoshop课程教学改革的方法,重点是基于"任务驱动"的项目教学法。
简介:摘 要:变电站的刀闸种类繁多,且彼此之间存在一定的业务操作逻辑关系。为了完成各刀闸的任务,需要做一系列相关的工作,并依次进行操作。传统的手动操作方式不仅效率低下,而且存在着许多安全隐患。目前,一次设备在可靠性方面得到了提高,实现了全电动化,保护装置具有远程终端开关、开关等功能,远程通信、测量、控制和调整也得到了广泛的应用。因此,传统人工检查刀闸位置操作方式的不对称性和现代智能设备的不对称性逐渐显现,从而实现顺序操作成为一种可行的趋势。本文将图像识别技术引入到时序操作中,设计了一种鲁棒性高的智能识别算法,可自动地判断接地刀闸等设备的电流状态,验证设备在执行一定的时序操作后是否真正达到目标状态,并根据识别结论,给出是否按照操作顺序继续执行下一个动作序列的判据,从而有效地提高了设备状态判断的准确性。另外,通过图像采集和传输,以“眼见为实”的方式将远程设备的状态通过图像和视频同步显示给操作者,使操作者可以随时检查,事后追责。
简介:摘要:随着生产生活对电力的不断需求,核电站的数量也在不断的增加,同时核安全受人为威胁或安全事故的威胁也在不断增加,带来的后果也是难以接受的。安防监控系统作为核电站一个重要组成部分,自电站投产即在运行,本文通过对核电站安防监控系统现状的分析,提出应用图像识别技术,在核电站的日常生产中发现存在的人员不安全行为和设备不安全状态,并发出报警提示,避免安全事故的发生,从而避免更严重的核安全事故。