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2025年轨道交通计算机视觉缺陷检测技术解决方案报告
一、:2025年轨道交通计算机视觉缺陷检测技术解决方案报告
1.1项目背景
1.2技术现状
1.2.1图像处理技术
1.2.2深度学习技术
1.2.3模式识别技术
1.3技术优势
1.4技术挑战
2.技术方案设计
2.1系统架构
2.1.1数据采集
2.1.2图像处理
2.1.3缺陷识别
2.1.4结果输出
2.2深度学习算法
2.2.1卷积神经网络(CNN)
2.2.2循环神经网络(RNN)
2.2.3生成对抗网络(GAN)
2.3模型训练与优化
2.3.1数据增强
2.3.2迁移学习
2.3.3
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