简介：摘要：本文探讨了遥感影像处理在测绘工程中的技术创新及其应用现状。本文介绍了遥感影像处理的基本概念，分析了当前的技术创新，包括图像融合、机器学习与深度学习的应用等，为未来技术发展提供参考。

简介：摘要：遥感影像处理技术的创新不仅局限于数据获取，还涵盖了多个层面。引入先进的图像处理算法和人工智能技术，遥感影像的解译和分析能力得到了显著提升。这些技术不仅能够自动识别和分类地物，还能进行三维建模和变化检测，为测绘工程提供了更加全面和精准的技术支持。基于此，以下对论遥感影像处理在测绘工程中的技术创新进行了探讨，以供参考。

简介：摘要：本研究聚焦于深度学习在无人机影像高精度测绘中的应用，旨在提高无人机测绘的效率与精度，为环境保护、城市规划、灾害评估等提供可靠的数据支持。通过集成深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对无人机影像进行高效处理，实现地物的自动识别、分类、变化检测和高精度地形建模。研究中，我们详细探讨了无人机定位与姿态估计、影像融合与拼接、地物识别与提取等关键步骤，并提出了一套完整的无人机高精度测绘流程。实验结果表明，我们的方法在复杂环境下的影像处理和地形测绘中展现出显著的性能优势，为无人机测绘技术的发展提供了新的思路与技术支撑。

简介：摘要 ：近年来 ,随着对地观测技术和遥感技术的发展 ,遥感图像信息处理技术也有了很大的发展 ,其应用领域从传统的农林监测、地质勘探和大气监测等拓展到海洋监测、军事情报、环境治理等许多方面。随着数字图像处理技术的发展和实际应用的需求 ,遥感图像的目标提取、图像理解以及识别成为遥感图像处理中的重要内容。因此 ,根据河流在高分辨率卫星遥感图像中的特性 ,利用子图像块统计特征和区域标记的方法对河流区域进行检测和分割。

简介：摘要：作为城市自动驾驶领域不可缺少的基础设施，高精地图满足了智能交通在城市复杂环境下的定位需求。对于高精地图中道路车道线的获取，目前基于激光雷达与车载摄像数据的车道线提取方式都较为成熟，为了提高基于高分辨率遥感影像车道线提取效率、降低生产成本及数据处理复杂度，本文提出了一种基于高分辨率遥感影像的高精地图道路车道线提取方案。首先，对选择的影像数据进行影像正射纠正预处理。其次，采用阈值法的图像分割算法对道路车道线进行提取；最后，对二值图中的噪点进行滤波并矢量化提取到的车道线，实现道路车道线实线、虚线的准确提取。提取结果表明该方法可有效提高道路车道线提取效率，降低数据提取成本。

简介：摘要：伴随当前印刷技术与相应扫描配套软硬件设备的迭代速度加快，各类机密文件、关键合同等文件被非法篡改的情况日益严重。现阶段大部分合同校验方式均采用的是人工验核，基于此本次研究把文字匹配技术引入到合同防伪过程中，采用文字分块的特征提取形式，在电子合同图像内添加防复印底纹，辨识形近字的篡改情况，该方法可极大降低人工审核的成本投入，在防伪测试应用层面有较大参考意义。

简介：摘要：本研究探讨了基于深度学习的网络流量分类与异常检测技术。随着网络攻击和流量复杂性的增加，传统方法在实时性和准确性方面的不足逐渐显现。深度学习技术通过其强大的数据处理和模式识别能力，为流量分类和异常检测提供了新的解决方案。本文介绍了深度学习的基本原理和相关技术，分析了卷积神经网络和长短时记忆网络等模型在流量分类中的应用，最后探讨了自编码器和生成对抗网络在异常检测中的潜力和效果。

简介：摘要：本文旨在探讨基于遥感测绘的地理信息提取与分析，通过分析遥感技术在地理信息提取与分析中的应用概况以及国内外研究现状，深入探讨地理信息提取技术和分析方法，并结合不同领域的应用案例进行阐述。同时，对地理信息提取与分析中的技术挑战和未来发展趋势进行了探讨，旨在为相关领域的研究和实践提供参考。

简介：摘要建筑企业借助神经网络系统，利用数学函数和相关模型，将外部情况纳入企业经济管理范畴，有利于提高建筑企业生产的安全性，强化工程质量控制，确保工程利润顺利实现。本文介绍了审经网络特性和信息处理特征，对神经网络在建筑经济管理中的具体应用和存在的不足进行了探究。

简介：摘要:本文聚焦于探讨神经网络在图像识别领域的应用。通过对神经网络技术在人脸识别、物体检测与分类、医学图像分析以及场景理解与分割等具体应用案例的深入剖析，揭示其在提升图像识别精度和效率方面的显著贡献。然而，文章也指出神经网络在数据和计算方面所面临的挑战，并探讨未来发展的趋势与方向，这些研究有望进一步推动神经网络在图像识别中的应用和创新。

简介：

简介：摘要：本文简述了人工神经网络的概况以及BP神经网络模型，通过分析BP神经网络对混凝土配合比、强度以及寿命的预测，表明BP神经网络预测精度较高，已经广泛的运用在混凝土预测中，具有实用价值。

简介：摘要：由于在化工开采中存在很多危险因素，因此安全体系建设方法的设计者必须在设计中进行危险识别，以及采取有效的措施展开控制。本文总结了基于“神经网络”背景下的安全体系建设的意义，分析和研究了工艺设计中的常见问题，最后结合工艺控制重点，提出识别危险的方法，以及控制危险的措施。通过研究，提升化工开采的安全水平，解决危险识别问题，为化工开采提供良好环境。

简介：摘要:随着科技的不断发展，遥感影像技术在地质测绘领域的应用越来越广泛。本文旨在探讨遥感影像技术在地质测绘中的价值及实践，并通过对相关文献的综述和实地案例的分析，总结遥感影像技术在地质测绘中的优势和应用前景。

简介： 摘要：本研究旨在通过遥感影像技术，系统性地测绘城市热岛效应，并分析其在城市环境中的表现特征。城市热岛效应是城市化进程中的显著问题之一，直接影响居民生活质量和城市生态环境。本文基于遥感影像数据，结合地理信息系统（GIS）技术，开展城市热岛效应的空间分布研究，探讨其与城市地表特征之间的关系。研究结果显示，遥感影像可有效识别城市热岛区域，并为城市规划和环境治理提供科学依据。

简介：

简介：摘要：本文在阐述人工神经网络的发展过程中，对其在当前机械工程领域的应用进行分析和探索，通过对当前机械工程实际操作过程中存在的欠缺和不足进行分析，探究人工神经网络能够对机械工程带来的重要意义和影响，并为人工神经网络在今后诸多领域的应用提供相应的参考。

简介：摘要：本文首先针对人工神经网络在机械工程领域中的应用进行分析和研究，然后针对其应用中存在的问题进行总结，随后针对这些问题，提出一些相关的建议和对策，为人工神经网络的具体应用提供了新思路。

简介：摘要：本文首先针对人工神经网络在机械工程领域中的应用进行分析和研究，然后针对其应用中存在的问题进行总结，随后针对这些问题，提出一些相关的建议和对策，为人工神经网络的具体应用提供了新思路。

简介：摘要：随着社会的不断发展，深度学习在计算机领域的作用日益显著，比其他传统机器学习技术的优势更加明显，而图像分类问题是研究的焦点内容。传统的图像分类方法存在一定弊端，在处理庞大图像数据的过程中难度较高，致使图像分类精度较差，也无法保障较快的速度，而基于深度学习的图像分类方法有效解决了此问题，成为目前图像分类的佼佼者。本文主要围绕深度学习在图像分类中的应用进行研究，以期为该领域提供一定参考。