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题名基于细胞神经网络的公路裂痕诊断研究
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作者
张福新
李国东
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机构
新疆财经大学应用数学学院
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出处
《信息技术》
2014年第7期42-44,49,共4页
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基金
国家教育部人文社会科学基金(13YJAZH040)
新疆维吾尔自治区高校科研计划项目(XJEDU2013I26)
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文摘
研究道路裂痕的诊断问题,交通安全系统中准确检测道路质量是保证安全性的关键。但现有的道路监测系统凸显出更多的缺点。为了更好的监测公路裂痕,提出了一种改进的细胞神经网络道路细微裂痕图像识别方法。该方法通过一定的图像处理,建立裂痕网络和细节网络,同时,增加了细微裂痕相似网络模型,避免了仅对裂痕特征提取信息不能准确识别细微裂痕的问题。实验证明,改进的裂痕识别算法实现简单,识别道路上的细微裂痕准确率高,达到了实时识别技术的要求。
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关键词
裂痕诊断
细微裂痕
细胞神经网络
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Keywords
crack detect
undersized crack
cellular neural networks
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名一种基于图像的轮胎表面破损识别算法
被引量：1
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作者
吕聪颖
赵刚彬
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机构
南阳理工学院计算机与信息工程学院
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出处
《科技通报》
北大核心
2012年第12期204-207,共4页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(81101490)
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文摘
针对由于车辆轮胎的裂痕特征在像素上与轮胎本体极为相似,当裂痕比较细微的情况下,形态特征的采集也极为困难,传统的基于像素差异和形态检测的方法对轮胎的细微裂痕检测效果一直很低的问题,提出了基于图像的轮胎表面细微裂痕识别技术。通过去除图像中的噪声和孤立点对测量准确率的影响,利用不规则扭曲像素裂痕映射检测方式,通过对轮胎图像像素变形和缺失的准确测量,实现轮胎表面细微裂痕的检测。实验证明,这种检测方式能够快速、准确地检测出轮胎表面的细微裂痕,取得了令人满意的效果。
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关键词
细微裂痕
轮胎检测
扭曲像素
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Keywords
slight crack
tires detection
twisted pixel
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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