ໃຫມ່ Common Rail Injector Accessories Valve Assembly F00VC01317 ສໍາລັບ Injector 0445110230

ການກວດພົບຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງບ່ອນນັ່ງປ່ຽງ injector ລົດຍົນໂດຍອີງໃສ່ຄຸນສົມບັດ fusion(ສ່ວນ 2)

ເຖິງແມ່ນວ່າ algorithm Faster R-CNN ມີປະສິດທິພາບການຊອກຄົ້ນຫາທີ່ດີໃນການກວດສອບວັດຖຸ, ຂະຫນາດຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງບ່ອນນັ່ງຂອງຫົວສີດນໍ້າມັນລົດຍົນແມ່ນຂ້ອນຂ້າງນ້ອຍແລະມີຂໍ້ບົກພ່ອງຫຼາຍຊະນິດ. ດັ່ງນັ້ນ, ການກວດຫາ R-CNN ທີ່ໄວກວ່າແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂະບວນການ, ມັນເປັນໄປບໍ່ໄດ້ທີ່ຈະເຮັດສໍາເລັດການກໍານົດແລະການຈັດຕໍາແຫນ່ງຂອງຂໍ້ບົກພ່ອງຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເຊິ່ງມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດການກວດສອບ. ໃນເອກະສານນີ້, ພວກເຮົາແນະນໍາແນວຄວາມຄິດຂອງ fusion ຄຸນນະສົມບັດໃນ algorithm R-CNN ໄວກວ່າ, fuse ລັກສະນະຂອງຊັ້ນ convolution ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການສະແດງອອກຂອງລະບົບການຊອກຄົ້ນຫາ, ແລະເຮັດໃຫ້ມັນຖືກຕ້ອງຫຼາຍໃນການກວດສອບຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງບ່ອນນັ່ງປ່ຽງຂອງ. ຫົວສີດລົດຍົນ.

2. ການສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນ

2.1 ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຮູບພາບ

ໃນຂະບວນການເກັບກໍາຂໍ້ບົກພ່ອງຂອງບ່ອນນັ່ງປ່ຽງຂອງຫົວສີດລົດໃຫຍ່ດ້ວຍການຊ່ວຍເຫຼືອຂອງຮາດແວເຊັ່ນ: ກ້ອງຖ່າຍຮູບອຸດສາຫະກໍາ CCD, ເຄື່ອງມື, PC, ແລະອື່ນໆ, ເນື່ອງຈາກການແຊກແຊງຂອງສະພາບແວດລ້ອມ, ປະຈຸບັນ, ການດໍາເນີນງານແລະປັດໃຈອື່ນໆ, ຮູບພາບທີ່ເກັບກໍາ. ຈະ​ເພີ່ມ​ຄວາມ​ຫຍຸ້ງ​ຍາກ​ຂອງ​ການ​ດໍາ​ເນີນ​ງານ​ຕໍ່​ໄປ​, ເພື່ອ​ເຮັດ​ໃຫ້​ການ​ເຮັດ​ວຽກ​ຕໍ່​ມາ​ງ່າຍ​ດາຍ​ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ວິ​ທີ​ການ​ປະ​ສິດ​ທິ​ຜົນ​ເພື່ອ preprocess ຮູບ​ພາບ​ໃນ​ການ​ຜະ​ລິດ​ຕົວ​ຈິງ​.

ຫນ້າທໍາອິດ, ໃນລະຫວ່າງການຂະບວນການໄດ້ມາຮູບພາບ, ຈະມີບັນຫາເຊັ່ນ: ການຊ້ໍາຊ້ອນຮູບພາບແລະການຕັ້ງຊື່ບໍ່ສະຫມໍ່າສະເຫມີໃນລະຫວ່າງການບັນທຶກ. ຮູບພາບທີ່ຊ້ໍາຊ້ອນບໍ່ພຽງແຕ່ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການເຮັດວຽກທີ່ມີປະສິດທິພາບມີຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແລະມັນຈະເພີ່ມຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການເຮັດວຽກຕໍ່ໄປ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະເອົາຮູບພາບທີ່ຊ້ໍາກັນ.

ອັນທີສອງ, ໃນການເກັບກໍາໃນຂະບວນການຂອງຮູບພາບ, ເນື່ອງຈາກອິດທິພົນຂອງປະຈຸບັນແລະສິ່ງລົບກວນ, ບາງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງຈະຖືກສ້າງຂື້ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງໃຊ້ວິທີການການກັ່ນຕອງ Gaussian ເພື່ອ denoise ຮູບພາບແລະເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການຊອກຄົ້ນຫາແລະການຮັບຮູ້.