数字图像处理技术

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基于卷积神经网络的碎石撒布状态检测算法优化研究
《工程机械》2025年第5期62-66,I0004,共6页陈嘉毅 韩磊 叶敏 左献宝 郝长峰 
河南省重点研发专项(231111520200);河南省重点研发专项(241111241600);新乡市重大科技专项(22ZD013)。
针对卷积神经网络在同步碎石封层碎石撒布状态检测中面临检测精度不足与计算复杂度过高的问题,提出一种基于深度卷积的卷积神经网络优化策略。首先利用拍摄的同步碎石封层施工现场图像,制作碎石撒布状态数据集。随后,使用皮尔逊相关系...
关键词：碎石撒布状态检测 卷积神经网络 语义分割 数字图像处理技术 
基于数字图像处理技术的劳保手套磨损检测研究
《品牌与标准化》2025年第2期76-78,共3页代娟娟 
本文研究了基于数字图像处理技术的劳保手套磨损检测方法。通过边缘检测、形态学操作和纹理分析等技术,结合支持向量机(SVM)分类器,提出了一种能够有效识别和分析手套表面磨损特征的检测方案。实验结果显示,该方法在不同材质的手套上均...
关键词：数字图像处理 劳保手套 磨损检测 
基于数字图像处理技术的水果分级检测研究进展
《食品安全导刊》2025年第4期183-189,共7页徐文青 丁爱霞 朱文卿 
山东省科技型中小企业创新能力提升工程(2024TSGC0483)。
传统的水果分级检测主要由人工完成,效率和准确度低。数字图像处理技术效率和准确度高,在水果分级检测中发挥着重要作用。本文通过系统整理国内外相关领域文献,基于数字图像处理的核心步骤,即图像采集与数字化、图像预处理、图像背景分...
关键词：图像处理 分级检测 水果分级 特征提取 
数字图像处理技术在色彩模型中的应用研究
《色彩》2025年第2期69-71,共3页卢晓燕 
衢州职业技术学院2023年精品在线开放课程项目《图形图像处理》课程(项目编号:JPZXKC202302)。
随着信息技术的飞速发展,数字图像处理技术已成为现代科技领域的重要分支,广泛应用于医疗、军事、娱乐、设计等多个行业。色彩模型作为数字图像处理的核心要素之一,对图像的表示、处理和分析起着至关重要的作用。本文旨在探讨数字图像...
关键词：数字图像处理 色彩模型 图像增强 图像分割 颜色识别 设计学科 
风力机组叶片损伤检测与维修方法研究
《中文科技期刊数据库(全文版)工程技术》2025年第2期051-054,共4页焦堂瑞 
风力机组叶片是风电场运营成本中极为重要的一个部分,其破损及故障的快速检测和修复是至关重要的,这项研究深刻探究了风力机组叶片损伤检测以及维修方式,一个主要的做法就是利用无人机光学和热成像检测去配合数字图像处理技术,这将帮助...
关键词：风力机组叶片 损伤检测 无人机光学和热成像检测 数字图像处理技术 维修策略和方法 
短吊杆内力识别方法综述
《工程与建设》2025年第1期12-16,共5页张开银 陆彦彤 
短吊杆对桥梁结构服役安全至关重要。本文分析了影响短吊杆内力的因素,介绍了常见的接触式识别方法,并对其优缺点进行比较;介绍了近些年新兴的非接触式识别法,对其框架、识别步骤进行分析;讨论其在内力识别上的应用,并对未来发展趋势进...
关键词：短吊杆 内力 数字图像处理技术 
智能交通中数字图像处理技术运用分析
《人民公交》2025年第4期41-43,共3页伏开磊 
在现代科技的高速发展下,我国交通产业已进入到智能发展阶段,在该环境下可运用数字图像处理技术完善智能交通体系。基于此,本文总结归纳了数字图像处理技术在智能交通中的作用,从车辆车牌识别、违规行驶检测、车辆流量统计、交通信号控...
关键词：智能交通 数字图像处理技术 车辆检测 
数字图像处理技术在油画创作中的运用
《中国高校科技》2025年第1期I0012-I0013,共2页刘思学 
随着科技进步的日新月异,数字图像处理技术随之日益精进,为艺术创作提供了更为广阔的应用空间与更多的探索可能。数字图像处理技术在油画创作领域的融入不仅丰富了创作手法,更在色彩校正、细节雕琢、风格模拟等多个维度展现出了显著价...
关键词：数字图像处理技术 色彩校正 辅助工具 科技进步 创作阶段 实践与创新 艺术创作 应用空间 
数字图像处理技术在壁画病害识别与修复中的应用研究
《收藏与投资》2025年第1期104-106,共3页韩国勋 
数字图像处理技术在壁画病害识别与修复中的应用研究背景深厚。随着时间的推移,古代壁画因自然侵蚀和人为因素面临严重损害,传统修复方法效率低且风险大。数字图像处理技术的引入,为壁画保护提供了新途径。该技术通过高精度采集壁画图像...
关键词：数字图像处理技术 壁画病害 识别 修复 
基于随机森林和数字图像处理技术的黑土层识别
《土壤通报》2024年第6期1501-1511,共11页宋明宇 杨顺华 孙正 曾荣 蒋卓东 宋效东 张甘霖 
国家重点研发计划项目(2021YFD1500202,2023YFD1500103);国家自然科学基金项目(42107334,42130715);中国科学院青年创新促进会项目(2021310)资助。
【目的】传统的黑土层判定多依赖于野外剖面挖掘测定、室内理化指标数据分析和专家经验,工作量大、主观性强且周期长。本研究采用机器学习和数字图像处理技术,以期快速判定黑土层。【方法】利用中国土系调查数据集的土壤剖面图像信息,...
关键词：黑土层划分 土壤剖面图像 颜色模型 机器学习 数字土壤形态学 
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