基于卷积神经网络的花卉图片识别研究

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花卉识别是图像识别领域中最热门的研究课题之一,目前已广泛应用在智慧农业等领域。卷积神经网络是神经网络的一种类别,主要应用于视觉图像分析。笔者利用谷歌TensorFlow框架,基于卷积神经网络,通过花卉图片素材对模型进行训练,实现了对多种不同种类花卉图片的识别。
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为解决巴拉素煤矿地面建筑开裂、倒塌等问题,采用实地调查、水文观测等方法判断地下水对地面建筑产生的不良影响的原因,分析该项目地下水对建筑破坏状况的反常情况。研究表明,日益增多的降水稳定地为地下含水层进行补给,地下径流在浅部基岩上部冲击地面建筑地基及基础,致使建筑开裂和局部坍塌,针对问题提出“低影响开发”“截排水”等综合治理措施。经应用实践,取得了预期效果,在以后实际工程中对此类问题有借鉴意义。
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