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為什么要提高圖像邊緣檢測(cè)的精度？

???????圖像識(shí)別已經(jīng)應(yīng)用于生產(chǎn)生活各個(gè)領(lǐng)域， 如在人臉識(shí)別領(lǐng)域，提高圖像檢測(cè)的精度能夠極大的提高個(gè)人財(cái)產(chǎn)安全性；在利用陸地衛(wèi)星 所獲取的圖像進(jìn)行資源調(diào)查領(lǐng)域，能夠?qū)χ匾Y源的分布更為明確；在機(jī)器人視覺領(lǐng)域，通 過圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)提高機(jī)器人視覺的精度等。

隨著科技的發(fā)展，人們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加載進(jìn)入圖像檢測(cè)中，但現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還存在不少 缺陷。

1.檢測(cè)時(shí)間較長：ChouY等提出了一種改進(jìn)的基于CNN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來進(jìn)行邊緣檢測(cè)的 方法,該方法實(shí)現(xiàn)了精確的邊緣檢測(cè),但基于CNN的邊緣檢測(cè)方法依賴于分類網(wǎng)絡(luò),而分類方 法很慢,所以導(dǎo)致檢測(cè)時(shí)間較長。 2.精度較低：WangW等提出了基于細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和分布式遺傳算法(DGA)相結(jié)合的 邊緣檢測(cè)算法,CNN模板使用分布式遺傳算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，由于編碼染色體和評(píng)價(jià)函數(shù)選擇的 困難,將會(huì)導(dǎo)致對(duì)部分圖像的檢測(cè)效果不是很好,且尋求最優(yōu)解的過程所需時(shí)間過長。

真尚有解決方案介紹

???????真尚有的基于GPN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像邊緣檢測(cè)方案，通過將GPN徑向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與工業(yè)工程上，在許多零件的疵病檢查方面，常常需要對(duì)零件在受力破壞試驗(yàn)后對(duì)其剖面圖像進(jìn)行分析以進(jìn)行力學(xué)分析，分析其斷裂紋路，從而對(duì)該零件在實(shí)際使用中可能存在的失效模式進(jìn)行分析。

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