机器视觉在轮胎及压痕图像分类研究的应用

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轮胎和压痕图像作为刑侦案件破获和交通事故责任认定的重要证据,其正确的识别与分类有着重要意义.本文提出一种基于机器视觉和图像处理技术的方法,旨在提高轮胎及压痕图像分类的正确率.首先,对轮胎及压痕图像进行预处理.其次,选择灰度梯度共生矩阵和灰度共生矩阵提取预处理后图像的纹理特征.再次,将所得的特征进行加权融合后得到融合特征.最后,将融合特征输入到支持向量机分类器中训练并测试模型.此外,为解决卷积神经网络由于数据不足导致的过拟合问题,还将迁移学习考虑进来,作为补充研究.实验证明,本文所提出的方法针对轮胎及
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人脸幻构是图像超分辨率重建领域的一个子领域,用于恢复面部基本特征且不变形.现有方法着重于恢复本身细节相对丰富的图像,本文针对高频细节已丢失严重的人脸图像提出了一种渐进式生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法(P-FSRGAN),可生成逼真的8倍超高分辨率人脸图像.采用渐进式生成方法,通过分阶段拆分训练的方式来保证训练过程的稳定.Inception-ResNet结构的引入增加了网络的宽度;加快了网络收敛
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【目的】评估多菌灵降解菌致密链格孢WJD-55在棚室土壤中的应用效果及其安全性。【方法】在设施棚室土壤中添加多菌灵并施用由降解菌WJD-55制备的菌剂W55,栽种番茄作为观测作物,进行为期50 d的土壤修复试验,同时监测土壤中残留多菌灵、菌剂微生物WJD-55定殖及土壤真菌群落的变化,以及土壤理化性质变化,观测作物生长等指标,从而评估菌剂W55在棚室土壤施用效果及其安全性。【结果】初始土壤中多菌灵质量浓度约42 mg/kg,菌剂使用量0.1%,药后第10天,土壤中多菌灵质量浓度为9.27 mg/kg、下降
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