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[学位论文] 作者:肖力炀, 来源:长安大学 年份:2021
[会议论文] 作者:肖力炀, 李伟, 孙朝云, 裴莉莉, 来源:中国公路学会养护与管理分会第十届学术年会 年份:2020
随着计算机视觉技术的快速发展,使用深度学习进行裂缝检测已经成为智能交通研究的重点。为了准确完整的识别裂缝,本文提出了一种使用深度学习进行裂缝网格化检测的方法,该方法符合最新公路技术状况评定标准。首先,对所输入图像进行判断,筛选出含有裂缝的图像对......
[期刊论文] 作者:肖力炀,李伟,高荣,申浩,王孟,, 来源:计算机系统应用 年份:2021
在服饰鞋厂的加工生产过程中经常会出现断针现象,残留在鞋子里的多余断针等金属异物会威胁人们的人身安全.针对这一问题,本文提出了一种基于深度学习的鞋底金属异物检测系统.首先,将鞋子依次放在传送带上送入检针机,经过X光照射采集图像.之后对采集到的图像进行......
[期刊论文] 作者:李伟,王飒,丁健刚,陈昊,肖力炀, 来源:西安石油大学学报(自然科学版) 年份:2022
针对石油化工厂中人工抄表导致的低效、高误差和成本高等弊端,以及仪表图像拍摄条件场景复杂等问题,提出了一种基于改进Faster RCNN模型的工业数字表检测方法.首先,在特征提取网络阶段对卷积层低层和高层的网络特征进行融合,提高模型对细粒度细节和小目标的敏感......
[会议论文] 作者:孙朝云,陈利,李伟,裴莉莉,张英杰,肖力炀, 来源:2017年世界交通运输大会 年份:2017
路面平整度是评判路面使用性能好坏的重要指标。本文提出了基于B-P 神经网络的沥青路面平整度预测模型。首先,提取长期路面性能数据库中影响路面平整度的相关数据。在此基础上,分析每个数据表与其相关性较低的变量,提取出与平整度相关性较大变量。然后,对处理过的影......
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