简介：摘要： 现如今，我国是智能化，信息化发展的新时期，在人们的日常生活中，计算机技术应用十分广泛 。随着计算机的发展，计算机图像识别技术逐渐出现在人们的视野中。但是，计算机图像识别技术在应用过程中存在一些缺陷，在一定程度上阻碍了智能化技术的发展。为此，我国应尽快采取有效方式解决计算机图像识别技术应用中的问题。基于此，主要讲述了计算机图像识别智能化技术的现状、作用、发展趋势、瓶颈和突破等。

简介：摘 要 针对成都地铁以传感器应用为主的现有火灾探测系统故障率高、维护成本大的问题，结合《特种火灾探测器》、《火灾自动报警系统设计规范》，探讨了基于CCTV图像型火灾分析系统在地铁运用的优势和特点，剖析了图像型火灾探测技术原理，对今后的发展趋势、新线建设、技术改造起到参考作用。

简介：摘要：在科技迅速发展之中遥感技术也获得了愈发广泛的运用，在此基础上，遥感图像技术在各行各业，特别是测绘领域获得了更为深入的运用，本文以此为主题展开分析，以期能为测绘工作更加高质高效的开展提供参考。

简介：摘要：新型的数字化影像测绘技术具有高性能与高效能的特点，它结合了诸如光电物理学、电脑科技等多种领先技术。因此，在执行地质建设任务的过程中，我们需要更加注重地基细部特征及整体结构的信息获取，强化对于数字影像测量的使用，并深入探讨其在应变状况和机械特性方面的影响，本篇文献主要针对数字影像测绘技术在地质建设检测过程中的运用进行了探究，旨在提升地质建设的品质，并为同行业工作者的实际工作提供理论帮助。

简介：摘要：新型的数字化影像测绘技术具有高性能与高效能的特点，它结合了诸如光电物理学、电脑科技等多种领先技术。因此，在执行地质建设任务的过程中，我们需要更加注重地基细部特征及整体结构的信息获取，强化对于数字影像测量的使用，并深入探讨其在应变状况和机械特性方面的影响，本篇文献主要针对数字影像测绘技术在地质建设检测过程中的运用进行了探究，旨在提升地质建设的品质，并为同行业工作者的实际工作提供理论帮助。

简介：摘要：伴随着技术的进步，图像识别技术在很多领域都显示出巨大的应用潜力。电解铝行业作为基础工业的重要领域不断追求技术创新促进生产效率与质量控制。基于此背景，图像识别的提出给电解铝生产提供了一个全新的契机。该项技术可以通过对图像数据的分析与处理来智能地监控与优化生产环节，继而提升生产流程自动化水平以及产品质量。文章将对电解铝生产过程中图像识别技术的研究和应用进行论述，目的在于揭示该技术对提高生产效率，优化质量控制，促进行业智能化转型等方面所发挥的巨大作用。

简介：1简介桑德霍斯(ThunderHorse)北部油田的发现是博斯黑德(Boarshead)盆地内较大的桑德霍斯复合体一部分。这一部分在墨西哥湾的密西西比坎宁(MississippiCanyon)伸展区的中一南部。由于上覆丰富的盐体使一些大型、重要的构造出现了模糊现象，这个地区是非常复杂的。对任何成功的勘探和开发方案来讲，通过适当的地震成像分析这种构造的复杂性是关键性的。

简介：摘要：应用X射线荧光法测定铁矿石中的主次要及微量成分，是荧光分析技术应用在冶金分析领域的重要表现。其中，铁矿石是十分关键的冶金工业基础原料,一般情况下，最常用的测定方法就是传统化学分析方法，而使用X射线荧光光谱法对铁矿石的测定报道较少。基于此，文章将X射线荧光光谱分析技术作为重点研究对象，详细论述了X射线荧光光谱分析法在检测铁矿石组分中的应用。

简介：运用西藏羊八井观测站2009-2010年近1年的高时空分辨率全天空图像资料分析了测站上空的日间云量特征。年平均总云量统计结果为5．2；冬夏季节云量分布差别明显，夏季平均云量大，冬季小；无云、少云天气多出现在冬季上午，而夏季午后满云情况较多；1-4月及11、12月（冬半年）云量日变化特征明显，上午逐步增加，至17：00（北京时间）左右到达高值，随后逐步下降，形成白天云量渐多夜间云量消散的“循环”过程。运用该地资料还分析了运用时问概率方法估算的点云量与实际云量的差异，小时平均结果显示无云及满云天气条件下二者云量一致性较高，而对中等云量天气二者相差较大。更长时间尺度（天平均）的统计对比表明，随着统计样本增加二者差距缩小。总体来看少云天气情况下点概率云量估算低于实际天空云量，当天空多云时点概率云量则大于实际天空云量。

简介：利用地震活动因子A值，对青海省东部地区(监测能力强)小震活动进行空间扫描，分析了该地区中强以上地震前，地震活动因子A值的空间分布、演化特征及其与目标地震的对应关系，并对该方法的预报效能作出评价。

简介：系统整理分析了1983—2008年乾陵台地倾斜仪记录到的暂态异常图像，发现其与周围4000km以内6．5级以上强震有一定的对应关系。异常图像以渐变、突变阶跃、畸变及脉动为主要特征，异常出现时间为震前0-40天，主要集中在震前4天。

简介：摘 要：为了解决选煤厂原煤筛下胶带机粒度超限、矸石预选等问题，本文在神东上湾选煤厂煤块粒度识别技术的基础上，提出了基于基于视频图像处理技术的大块煤识别系统，该系统是以视频图像处理技术和模式识别技术为支撑，对煤流进行图像处理和分析，然后通过模式识别技术对超限粒度煤块识别。结果表明大块矸石预选系统可以提前对大块矸石进行自动分选，减少大块矸石进入系统破碎，从而提高煤质。

简介：矿化蚀变信息提取是遥感找矿的重要手段之一。AdvancedLandImager（ALI）遥感图像信噪比高达100～200,且有较高的波谱分辩率,能够区分具有标示性波谱特征的岩矿。以美国Cuprite地区ALI遥感图像为例,通过数字处理、最小噪声分离变换（MNF）,分离和均衡数据中的噪声。然后提取纯净像元（PPI）,输入到N维可视化器中开发端元组分光谱,并与波谱库中的波谱进行比对分析。将提取的端元作为样本,进行数据集合评估,最后进行蚀变信息的提取。结果表明,ALI遥感数据由于其波段多,波谱空间分辨率高,经过MNF-PPI后的三维散点图端元提取,能够识别更微弱的岩矿信息。

简介：摘要：目前在检测机械加工零件表面缺陷时，存在检测精度差的问题，导致检测结果不理想。提出了一种基于图像角点匹配的机械零件表面缺陷检测方法。利用曲率空间检测零件的角点，利用泰勒级数删除伪角点。在特征点邻域的梯度方向上进行角度限制和最近投影，利用双向匹配方法对加工零件图像进行角点匹配。在上述操作的基础上，利用一维直方图的阈值分割对零件图像进行分割，最终实现机械加工零件的表面缺陷检测。实验结果表明，该方法能够获得高精度的零件表面缺陷检测结果，能够准确测量加工零件的缺陷厚度、孔洞缺陷和缺陷最大边界距离。

简介：摘要

简介：摘要：随着深度学习技术的迅猛发展，基于深度学习的图像识别算法在电子信息工程领域引起了广泛的关注和研究。本文系统地探讨了基于深度学习的图像识别算法，旨在提供对该领域关键方法的深入理解。首先，文章回顾了深度学习的基础知识，包括神经网络的演变历程，激活函数、损失函数和优化算法的作用，以及常用的深度学习框架。其次，文中探讨了图像数据预处理方法，涵盖数据获取、清洗、标注、增强以及规范化处理等环节。随后，文章重点分析了基于深度学习的图像识别算法，包括卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用，各类经典CNN架构的特点与应用。此外，文章还探讨了目标检测算法，介绍了基于区域的方法和单阶段方法，并详细阐述了图像语义分割和实例分割方法。最后，文章介绍了迁移学习和预训练模型在图像识别领域的应用，突出了其对算法性能提升的重要作用。

简介：摘要：测绘遥感图像信息的有效分类对于地理信息系统、自然资源调查等领域具有重要意义。本文提出一种基于决策树算法的测绘遥感图像信息分类方法。该方法首先对原始遥感图像进行预处理，提取多种特征，构建特征空间。接着，利用决策树算法对特征空间中的数据进行训练，生成决策树分类模型。最后，使用所得模型对测绘遥感图像进行分类。实验结果表明，所提出的分类方法能够有效地区分不同类型的地物，分类精度较高。该方法不仅可以应用于测绘遥感图像分类，还可推广到其他遥感数据分类任务中。总的来说，本文为测绘遥感图像信息分类提供了一种新颖、有效的解决方案。

简介：

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在近年来取得了显著的进展。本论文旨在研究和探讨基于深度学习的计算机图像识别与处理技术的关键方法和应用领域。首先，对深度学习的原理和基本模型进行了详细介绍，包括卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。然后，重点关注了图像识别与处理中的几个关键任务，包括目标检测、图像分割和图像生成。针对每个任务，介绍了常用的深度学习算法，并分析了各自的优缺点。最后，通过实验验证了这些算法的性能，并展望了基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在未来的发展方向。

简介：摘要：现阶段，我国科学技术水平显著提升，数字图像测量技术作为一种新兴的测量技术，本身有着性能、效率非常高的特点，融合了力光电子学、计算机技术等各种先进的技术。所以，在进行岩土工程施工时，施工人员要加大对岩土微观信息和宏观信息的重视，加强数字图像测量技术的应用，同时还要对变形问题和力学性质问题进行分析，本文就数字图像测量技术在岩石工程测试中的应用进行研究，希望能够在一定程度上提高岩石工程施工的质量。