[深度学习] 基于Hough变换的水下管道检测方法_曾文静.pdf

说明：论文仅供学习参考使用。 通过分析水下图像的特点以及传统 Hough 变换对于管道直线信息提取的局限性，有针对性地提出了对 Hough 变换方法的 2 步改进，包括前期处理改善像素点的分布以减少参与 Hough 变换的无效像素点的数目，和 Hough 变换过程中的峰值点逆向清零以保证管道边界检测的唯一性。
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[深度学习] 高压架空线路异物检测的研究_赵腾.pdf

说明：论文仅供学习参考使用。 论证基于计算机视觉与图像处理技术对架空线路异物检测的算法, 主要包括三个 部分图像预处理、 提取电线区域和异常物体检测。
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[深度学习] 图像语义分割研究_曹攀.caj

说明：论文仅供学习参考。 本文针对图像语义分割方法进行研究，针对语义分割方法的精确度、鲁棒性、速率 以及对于图像中对象轮廓细节的概括能力上进行了仔细学习和钻研。
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[深度学习] 基于条件随机场的图像语义分割研究_李经纬.caj

说明：论文仅供学习参考使用。 本文的工作内容聚焦于图像语义分割算法。该算法是深度学习在计算机视觉中的一 个基本方向，具有重要意义。针对目前结合条件随机场的深度神经网络语义分割的局限性，本文提出了基于区域分割以及基于超像素的目标团高阶势能随机场用于进一步优化深度神经网络在图像语义分割方向的表现。这两种高阶团势能对条件随机场的优化性能都有一定的提升。将此模型应用到了基于多列卷积神经网络的人群计数系统的优化上。
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[深度学习] 基于条件随机场的图像分割算法研究_耿晓欢.caj

说明：论文仅供学习参考使用。 本论文对基于条件随机场的图像分割方法展开研究，主要研宄了条件随机场的在图像分割中的模型构建方法。
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[深度学习] 基于视觉的车道线识别研究_周越.caj

说明：论文仅供学习参考使用。 道路图像预处理部分。首先对道路图像进行感兴趣区域提取，取图像下半部分作为感兴趣区域减少干扰信息；然后分析分量法、最大值法、平均法、加权平均法四种图像灰度化处理方法，采用加权平均法对道路图像灰度化；改进中值滤波法完成预处理图像的滤波操作；运用 OTSU 法对图像进行二值化，提取车道线轮廓信息；最后比较三种边缘检测算子，采用 Canny 算子进行图像的边缘提取。通过平移检测出的左右位置直线，建立包含完整车道线信息的上下边界，确定车道线特征点提取范围。利用车道线宽度限定条件和颜
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[深度学习] 基于卷积神经网络的图像语义分割_陈鸿翔.caj

说明：论文仅供学习参考使用。 在本文中，我们主要研巧计算机视觉领域的图像语义分割，并且Ｗ提升图像 语义分割的准确性和通用性为目标。
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[深度学习] 基于超像素和条件随机场的图像语义分割算法研究_傅一.caj

说明：论文仅供学学习参考使用。 本文提出将图像的边缘信息融合到语义分割结果中，以改善因缺乏低级图像信息而对物体边缘分割不准确的问题。为了进一步提升分割效果，本文提出使用全连接条件随机场进一步优化对图像边缘的分割准确率。为了获取图像的边缘信息，本文首先对图像进行超像素分割，然后利用前期生成的粗糙分割结果对图像进行超像素级别的语义信息标注，从而实现初步优化，然后将优化后的分割结果进行条件随机场建模并进行进一步优化，最终实现两级优化后的语义分割。
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[深度学习] 基于Hough变换的高分辨率遥感影像道路提取_安丽.caj

说明：论文仅供学习参考使用。 本文首先对高分辨率遥感影像进行预处理，对各种检测边缘的算子进行了比较，最后在传统 Hough 变换的基础上，运用连通域去除的改进算进行道路提取。
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[深度学习] 车牌自动识别技术的研究与实现_朱信忠.caj

说明：论文仅供学习参考使用。 车牌图像区域的定位。介绍了区域定位算法可能用到的传统图像处理技术如灰度转换、灰度拉伸、灰度均衡修正、边缘检测等‚并综合运用Prewit和Canny算子进行二值化边缘探测采用相邻象素灰度值相减和中值滤波来消弱背景噪声干扰;接着根据白色跳变点分布图用矩形匹配法实现粗定位求得车牌的大致位置;再根据条件搜索上下边缘根据长宽比信息搜索左右边缘扩展后进行车牌的准确定位裁剪。 阐述了车牌图像的倾斜校正、统一车牌图像背景色的方法以及如何根据经验规则 法去除车牌上下边框和铆钉进而反旋转去毛
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[深度学习] pyltp-0.2.1-cp37-cp37m-win_amd64.rar

说明：python3.7安装from ltp import LTP的时候会报错，安装失败。这个安装一下就可以了。具体安装过程可以参考http://dy.163.com/article/EBEOM8MK0525P1E8.html（和这个里面的安装过程一样）文件名改成：pyltp-0.2.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
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[深度学习] opencv440_vs2019_x64_release_cu101.rar

说明：opencv4.4.0（含opencv_contrib）在 win10系统vs2019中编译的X64_vc16_release版本，同时支持GPU加速，使用CUDA10.1版本。
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