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[期刊论文] 作者：宋一言,唐东林,吴续龙,周立,秦北轩,,
来源：计算机科学 年份：2021
针对传统投影分割方法在提取单个数码管数字图像时过于依赖图像二值化及图像倾斜校正效果的问题,采用一种基于轮廓提取和轮廓排序相结合的数码管图像分割方法,实验证明该方法相比投影分割法在对数字区域的分割成功率上提高了13.5%;针对传统穿线法对数码管数字1......
[期刊论文] 作者：唐东林,周立,吴续龙,宋一言,秦北轩,,
来源：机械科学与技术 年份：2021
针对金属缺陷识别分类，传统机器学习需要人工提取特征，而深度学习需要大量样本的问题，本文针对中小规模缺陷数据集提出了一种基于浅层的卷积神经网络（CNN）和决策树（DT）的金属缺陷分类方法。利用卷积神经网络提取特征，通过决策树分类，实现缺陷分类。引入主成分分析（PCA）方法......
[期刊论文] 作者：唐东林,吴续龙,周立,宋一言,秦北轩,
来源：安全与环境学报 年份：2022
为解决传统建筑墙体检测采用人工目视方式效率低、成本高、危险性大的问题,提出利用无人机拍摄建筑外墙缺陷图像,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合注意力机制实现对威胁建筑外墙安全缺陷的识别分类.从获取建筑外墙缺陷图像数据开始,制作......
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