基于改进Unet网络的炮口火焰分割方法

炮口火焰是研究发射药性能的依据之一,最常用的方法是通过图像处理技术对炮口火焰进行研究,可利用高速摄影仪法可准确测量炮弹击发过程中炮口火焰的几何特征参数,进而度量发射药的性能。在高速摄影仪法中,为了实现炮口火焰与复杂背景环境的分离,摒弃了传统的图像分割算法,采用基于Unet的语义分割模型对炮口火焰进行分割。为了提升炮口火焰的分割效果,引入深度可分卷积与残差结构,对Unet语义分割模型进行优化,经过对比实验验证,模型的准确率由0.965提升到了0.979。

高中历史教学影视资源的应用

影视资源具有动态性、丰富性和趣味性的特点,将 其整合应用于高中历史的教学中,对激发学生的历史学习兴 趣,拓宽学生知识视野具有重要的意义。教育改革背景下,高 中历史教师要科学整合影视资源,优化课堂导入,突破重点难 点,培养历史素养,构建高效的历史教学课堂。

基于YOLOv3的轴表面荧光磁粉缺陷检测

在荧光磁粉缺陷检测中,为快速有效地对金属轴上的点状、线型以及摩擦型缺陷进行分类检测,引入了深度学习技术,并与图像处理技术结合设计了一种改进型金属轴表面缺陷检测系统,克服了传统识别方式人工选定处理区域的局限性。利用基于YOLOv3算法的神经网络模型,对CCD相机获取的轴表面图像数据集进行训练和测试,对不同缺陷进行精确目标识别;采用图像处理技术对识别的目标进行缺陷定量分析。实验结果表明:该方法对不同缺陷类型能进行有效识别,在检测精度与检测效率上具有较高的提升。