简介：摘要：探地雷达（GPR）检测技术是目前城市道路脱空检测中一种常用的无损检测技术，传统的探地雷达检测中，由人工对雷达图像进行识别，过程中不可避免的会发生漏检、错检、效率低下等问题，极大地影响了检测结果的正确性。而通过基于深度学习的目标检测网络对雷达图像进行识别可以避免这些人工检测过程的缺点，目标检测算法已证明其能从图像和视频中识别各种类型物体,目前对于探地雷达图像检测的研究还不多。本文总结了探地雷达技术与常用的目标检测网络模型在路基病害检测中的研究。

简介：摘要：对细粒度图像检测和分类研究进行介绍，包括可区分的细粒度图像特征检测、基于区域建议框的深度学习特征检测、基于回归的深度学习特征检测以及细粒度图像分类。最后总结存在的问题。

简介：摘要：图像处理技术在质量工程领域的应用日益重要，涵盖了产品外观检测、缺陷检测与分析、尺寸测量与精度分析等多个方面。本文从图像处理技术概述、检验检测中的图像处理技术基础、应用案例以及未来发展趋势等方面进行了探讨。未来，图像处理技术将向智能化、自动化和多模态融合等方向发展，为质量工程提供更高效、精准的解决方案，推动工业向智能化、高效化的方向发展。

简介：摘要：经济的快速发展，我国基础交通设施日益完善，动车组也成为了人们出行的重要选择。由于动车组行驶速度较快，如果出现故障，很容易威胁到乘客的人身安全。所以如何提升检测水平，减少故障发生的几率，成为人们关注的焦点。动车组车辆故障动态图像检测系统（TEDS）是现在常用的检测手段，相关人员能将其安装到高铁线路，对动车做到全方位检测。所以本文主要研究了该检测系统的相关内容，提供了可行的运用方式，希望能提供一些借鉴。

简介：内容摘要：TFDS探测系统是取代传统人工检查作业，一个新的车辆技术设备。投入运用以来，取得了很多好的成效，但在设备自身检修和运行使用的过程中，出现的问题较多且有的难以解决，给车辆检修工作及列车运行带来许多麻烦。根据平时工作实际及TFDS系统检修管理的业务知识，查找相关资料，用分析和推理的方法对运用中存在的现象进行判别。文章重点介绍了TFDS在实际运行过程中的具体故障进行了探索思考，提出了该系统的改进措施。

简介：摘要：我国国土面积广大，农作物众多，农作物病害是制约农业发展的主要因素之一，准确、高效地识别病害对于保证农作物的正常生长具有重要的意义。计算机视觉技术对加速农业现代化建设、提高生产效率影响深远。本文就基于计算机图像处理技术的作物病害等级检测进行研究，以供参考。

简介：摘要 ：在当今快速发展的技术时代，人工智能（AI）的潜力已经被应用于各个领域，从自动驾驶车辆到健康诊断。 AI的一个重要且创新的应用是火灾检测，这是一个及时和准确检测可能关系到生死的领域。将AI整合到火灾检测系统中，代表了从传统方法迈向了一个重大飞跃，提供了增强的效率和可靠性。

简介：摘要：本研究聚焦于基于深度学习的图像识别与目标检测算法的探讨。随着深度学习技术的不断发展，图像识别和目标检测领域取得了显著进展。我们回顾了现有的深度学习模型，并分析了它们在图像识别和目标检测任务中的应用。同时，我们提出了一种新的深度学习算法，以提高图像识别的准确性和目标检测的精度。通过大量的实验和比较，我们验证了该算法的有效性，并与现有的算法进行了性能比较。研究结果表明，我们的算法在图像识别和目标检测方面取得了显著的改进。这项研究对于提高计算机视觉领域的应用潜力具有重要意义。

简介：摘要：声发射检测技术是较为常见的无损检测技术之一，其可以在不破坏被测物体和性能的前提下对物体内部缺陷进行检测，其具备一定的整体性、动态性和实时性等优势。本文依据声发检测技术的相关理论和原理，对某压力管道泄漏情况进行详细分析，探讨声发射检测技术的优势和应用效果，以期为其他管道泄漏检测工作提供一定的理论和实践依据。

简介：摘要:全球垃圾问题日益加剧，垃圾分类成为重要的环保任务。本研究结合深度学习与Yolov8图像处理技术，提出创新的智能废旧材料检测方法，通过综述现有智能垃圾分类技术，揭示其在复杂场景中的局限性，并在技术、社会、政策等方面讨论推行智能垃圾分类的可能性。详细介绍了所提方法的模型架构、工作流程、数据收集、训练过程，并通过精度曲线分析展示了模型的高性能。延伸研究验证了模型在多物体检测、各角度准确性方面的出色表现，结合用户调查提供实际应用参考。综合研究结果显示显著进展，为废旧材料处理提供可行解决方案，对未来垃圾分类研究具有重要意义。

简介：摘要：随着工业技术的快速发展，特种设备的安全性和可靠性问题日益凸显。无损检测技术作为一种重要的保障手段，对于确保特种设备的安全运行具有重要意义。图像识别技术作为无损检测领域的一种新兴技术，其在提高检测精度、降低检测成本等方面具有显著优势。本文深入探讨了图像识别技术在特种设备无损检测中的研究与应用，包括其基本原理、技术特点、应用现状以及面临的挑战等，以期为相关领域的进一步研究提供参考。

简介：摘要：电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，对于维持生活和经济运转至关重要。然而，输电线路作为电力系统的关键组成部分，常常受到恶劣天气、外部物理损害以及长期运行而导致的老化等问题的影响，这可能引发电力系统的故障和中断。传统的巡检方法通常依赖于人工巡检，不仅效率低下，而且存在一定的安全风险。因此，本研究旨在探索一种基于无人机技术的输电线路巡检方法，通过高分辨率摄像头和热红外传感器等设备，结合先进的图像处理与数据分析技术，全面检测输电线路的潜在问题，以提高电力系统的运行效率和可靠性。这一研究的目的在于开发出一种高效、全面、准确的巡检方法，为电力系统的维护和管理提供有力支持，以应对不断增长的电力需求与日益复杂的电力网络。

简介：摘要：一种新型的铝合金车体零部件传感器图像检测装置，主要涉及传感器图像检测装置领域。一种新型的铝合金车体零部件传感器图像检测装置，主要包括传感器图像检测装置的安装底座、传感器图像检测装置的紧固圆环型螺栓、传感器图像检测装置的右端控制板集成中心、传感器图像检测装置的中间数据处理中心、传感器图像检测装置的左端方形过渡壳体、传感器图像检测装置的传感器过渡中心、传感器图像检测装置的传感器连接装置。本新型的铝合金车体零部件传感器图像检测装置的优点是：首先，通过本铝合金车体零部件传感器图像检测装置可以迅速的检验出铝合金车体零部件的外观图像质量分析以及风险评估，可以极大程度地提升铝合金车体零部件的外观检测效率及品质；其次，本铝合金车体零部件传感器图像检测装置的各种零部件都是国标，便于维修和更换，极大程度地增加使用寿命。

简介：摘要：本文以水利工程质量检测为背景，对深度学习为基础的图像分析技术的应用及前景进行了深入的探讨。文章介绍了深度学习技术在图像分析领域的基本原理及发展现状，对基于深度学习的图像分析技术在水利工程质量检测中的应用方向及潜在优势进行了阐述，对今后的研究方向进行了初步的探讨。

简介：摘要：

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简介：摘要：目的：本研究旨在通过颈椎CT图像特征分析，探究颈椎疾病的诊断标准和治疗前景，以提高颈椎疾病的诊断准确性和治疗效果。方法：采用回顾性研究设计，选取2019年至2023年间接受颈椎CT扫描的患者作为研究对象。通过高级图像处理和机器学习技术，对颈椎CT图像进行特征提取和分析，包括颈椎间盘突出、颈椎管狭窄和颈椎骨折等常见疾病的图像特征。利用统计分析方法评估这些特征与临床诊断的相关性。结果：共分析了1000例患者的颈椎CT图像。研究发现，通过特定的图像特征组合可以高度预测颈椎疾病的类型和严重程度，其预测准确率达到92%。此外，图像特征与颈椎疾病的临床表现和治疗响应之间存在显著相关性，为颈椎疾病的个体化治疗提供了依据。结论：颈椎CT图像特征分析能够有效辅助颈椎疾病的诊断和治疗决策，提高诊断准确率和治疗效果。未来，通过进一步研究和技术优化，颈椎CT图像特征分析有望成为颈椎疾病管理的重要工具。

简介：摘要：本文针对发电厂管道在运行过程中可能出现的缺陷和损伤问题，提出了一种基于散斑图像相关性分析的检测方法。通过对散斑图像的处理和分析，实现对管道缺陷的识别和定位。本文主要介绍了散斑图像相关性分析的基本原理、软件开发过程以及在实际应用中的效果评估。

简介：

简介：摘要：新课标要求初中物理教学利用物理图像描述数据并解释实验结论。物理图像分析题是初中物理教学的重要内容和中考的重要题型，其要求学生能够读懂图像、提炼图像中的显性和隐性数量关系，明确解题思路，准确作答。这需要学生具备较高的物理思维和图像分析能力。因此，教师应整合历年中考物理图像题，指导学生科学、有针对性地进行图像信息分析和提取。