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為什么要提高圖像邊緣檢測的精度？

???????圖像識別已經應用于生產生活各個領域， 如在人臉識別領域，提高圖像檢測的精度能夠極大的提高個人財產安全性；在利用陸地衛星 所獲取的圖像進行資源調查領域，能夠對重要資源的分布更為明確；在機器人視覺領域，通 過圖像邊緣檢測技術提高機器人視覺的精度等。

隨著科技的發展，人們將神經網絡加載進入圖像檢測中，但現有的神經網絡還存在不少 缺陷。

1.檢測時間較長：ChouY等提出了一種改進的基于CNN的神經網絡用來進行邊緣檢測的 方法,該方法實現了精確的邊緣檢測,但基于CNN的邊緣檢測方法依賴于分類網絡,而分類方 法很慢,所以導致檢測時間較長。 2.精度較低：WangW等提出了基于細胞神經網絡(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絡，由于編碼染色體和評價函數選擇的 困難,將會導致對部分圖像的檢測效果不是很好,且尋求最優解的過程所需時間過長。

真尚有解決方案介紹

???????真尚有的基于GPN神經網絡的圖像邊緣檢測方案，通過將GPN徑向神經網絡應用與工業工程上，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行分析以進行力學分析，分析其斷裂紋路，從而對該零件在實際使用中可能存在的失效模式進行分析。

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???????真尚有科技提供各種不同領域不同技術 測量檢測方案，我們不僅僅提供各種技術方面的支持，基于我們在行業內超過15年的積累， 協助客戶一起把原始需求迭代為完整方案，最終服務您的方案藍圖反而是我們更注重的地 方。我們始終相信成交靠運氣，不管您是否從我們這里采購，我們都非常樂意為您服務。