Injector 0445110230 සඳහා නව Common Rail Injector උපාංග කපාට එකලස් F00VC01317

විශේෂාංග විලයනය මත පදනම්ව වාහන ඉන්ජෙක්ටර් කපාට ආසනයේ දෝෂ හඳුනාගැනීම(2 කොටස)

වේගවත් R-CNN ඇල්ගොරිතමයට වස්තූන් හඳුනාගැනීමේදී හොඳ හඳුනාගැනීමේ කාර්ය සාධනයක් ඇතත්, මෝටර් රථ ඉන්ධන ඉන්ජෙක්ටරයේ ආසන දෝෂ ප්‍රමාණය සාපේක්ෂව කුඩා වන අතර බොහෝ ආකාරයේ දෝෂ තිබේ. එබැවින්, වේගවත් R-CNN අනාවරණය ක්‍රියාවලියේදී භාවිතා කරනු ලැබේ, දෝෂ හඳුනා ගැනීම සහ ස්ථානගත කිරීම නිවැරදිව සම්පූර්ණ කිරීමට නොහැකි වන අතර, එය මඟ හැරීමට හේතු විය හැක. මෙම ලිපියෙන් අපි වේගවත් R-CNN ඇල්ගොරිතමයේ විශේෂාංග විලයනය පිළිබඳ අදහස හඳුන්වා දෙන්නෙමු, විවිධ කැළඹීම් ස්ථරවල විශේෂාංග විලයනය කරන්න, හඳුනාගැනීමේ ඇල්ගොරිතමයේ ප්‍රකාශන හැකියාව වැඩි දියුණු කරන්න, සහ කපාට ආසනයේ දෝෂ හඳුනා ගැනීම වඩාත් නිවැරදි කරන්න. මෝටර් රථ ඉන්ජෙක්ටරය.

2. දත්ත කට්ටලය ඉදිකිරීම

2.1 රූප දත්ත සැකසීම

CCD කාර්මික කැමරා, මෙවලම්, පළාත් සභා වැනි දෘඩාංග ආධාරයෙන් මෝටර් රථ ඉන්ජෙක්ටරයේ කපාට ආසනයේ දෝෂ එකතු කිරීමේ ක්‍රියාවලියේදී පරිසරයේ බාධා කිරීම්, ධාරාව, ​​ක්‍රියාකාරිත්වය සහ වෙනත් සාධක හේතුවෙන්, එකතු කරන ලද පින්තූර පසුකාලීන මෙහෙයුම් වල දුෂ්කරතාවය වැඩි කරනු ඇත, සරල කිරීම සඳහා පසුකාලීන වැඩ සඳහා සැබෑ නිෂ්පාදනයේ රූප පෙර සැකසීමට ඵලදායී ක්රම අවශ්ය වේ.

පළමුව, රූපය අත්පත් කර ගැනීමේ ක්‍රියාවලියේදී, සුරැකීමේදී රූප අතිරික්තය සහ නාමකරණයේ අක්‍රමිකතා වැනි ගැටළු ඇති වේ. අතිරික්ත රූප මගින් කාර්යයට පමණක් බලපානු ඇත කාර්යක්ෂමතාවය විශාල බලපෑමක් ඇති කරයි, එය පසුව වැඩ කිරීමේ දුෂ්කරතාවය වැඩි කරයි. එබැවින්, අනුපිටපත් පින්තූර ඉවත් කිරීම අවශ්ය වේ.

දෙවනුව, එකතුවෙහි පින්තූරයේ ක්රියාවලියේදී, ධාරාව සහ ශබ්දයේ බලපෑම හේතුවෙන්, සමහර අදාල නොවන තොරතුරු උත්පාදනය වනු ඇත. එබැවින්, රූපය denoise කිරීමට සහ හඳුනාගැනීම සහ හඳුනාගැනීම සඳහා ප්රයෝජනවත් තොරතුරු රඳවා තබා ගැනීම සඳහා Gaussian පෙරීමේ ක්රමය භාවිතා කිරීම අවශ්ය වේ.