為什么要提高圖像邊緣檢測的精度？

???????圖像識別已經(jīng)應用于生產(chǎn)生活各個(gè)領(lǐng)域， 如在人臉識別領(lǐng)域，提高圖像檢測的精度能夠極大的提高個(gè)人財產(chǎn)安全性；在利用陸地衛星 所獲取的圖像進(jìn)行資源調查領(lǐng)域，能夠對重要資源的分布更為明確；在機器人視覺(jué)領(lǐng)域，通 過(guò)圖像邊緣檢測技術(shù)提高機器人視覺(jué)的精度等。

隨著(zhù)科技的發(fā)展，人們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )加載進(jìn)入圖像檢測中，但現有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )還存在不少 缺陷。

1.檢測時(shí)間較長(cháng)：ChouY等提出了一種改進(jìn)的基于CNN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )用來(lái)進(jìn)行邊緣檢測的 方法,該方法實(shí)現了精確的邊緣檢測,但基于CNN的邊緣檢測方法依賴(lài)于分類(lèi)網(wǎng)絡(luò ),而分類(lèi)方 法很慢,所以導致檢測時(shí)間較長(cháng)。 2.精度較低：WangW等提出了基于細胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNN)和分布式遺傳算法(DGA)相結合的 邊緣檢測算法,CNN模板使用分布式遺傳算法訓練網(wǎng)絡(luò )，由于編碼染色體和評價(jià)函數選擇的 困難,將會(huì )導致對部分圖像的檢測效果不是很好,且尋求最優(yōu)解的過(guò)程所需時(shí)間過(guò)長(cháng)。

真尚有解決方案介紹

???????真尚有的基于GPN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的圖像邊緣檢測方案，通過(guò)將GPN徑向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )應用與工業(yè)工程上，在許多零件的疵病檢查方面，常常需要對零件在受力破壞試驗后對其剖面圖像進(jìn)行分析以進(jìn)行力學(xué)分析，分析其斷裂紋路，從而對該零件在實(shí)際使用中可能存在的失效模式進(jìn)行分析。

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