Инжекторын шинэ нийтлэг төмөр хавхлаг F00VC01362 0445110302 0445110303 тарилгын зүү

Нийгэм хурдацтай хөгжихийн хэрээр автомашин өдөр тутмын амьдралдаа улам бүр чухал аялалын хэрэгсэл болж байна. Автомашины цилиндрт бензин шахах төхөөрөмжийн хувьд автомашины форсункийн хавхлагын суудал нь түлшний хэмжээг хянахад маш чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Хэрхэн эд ангиудын чанарыг сайжруулах нь анхаарал татсан чухал асуудал болсон ч эд анги нь жижиг хэмжээтэй тул боловсруулах технологиор хязгаарлагдахад хялбар байдаг. Үйлдвэрлэлийн явцад зураас, согог, зэвний толбо, цагаан толбо болон бусад төрлийн согогуудыг дотор нь үлдээх нь гарцаагүй бөгөөд энэ нь автомашины инжекторын суудлын гүйцэтгэлд нөлөөлдөг.

Тиймээс олон хэсгээс согогтой хэсгийг нь түүж авах нь гарцаагүй төсөл болжээ. Зургийн өгөгдөл хурдацтай нэмэгдэж, техник хангамжийн тооцоолох чадвар хурдацтай хөгжиж байгаатай холбоотойгоор эвдрэлийн мэдрэлийн сүлжээгээр илэрхийлэгдсэн гүнзгий суралцах илрүүлэх технологийг согог илрүүлэх холбогдох ажлуудад ашиглаж байна. Уламжлалт алгоритмтай харьцуулахад гүйцэтгэл нь ихээхэн сайжирсан. 2014 онд Росс Гиршик [1] ​​болон бусад хүмүүс сонгомол хайлтын алгоритмаар нэр дэвшигчийн бүс нутгийг гаргаж авахын тулд R-CNN алгоритмыг санал болгосон боловч алгоритм нь тооцооллын хувьд эрчимтэй, удаан байдаг. Дараа нь объектын хэв гажилтын асуудлыг шийддэг SPP-Net зорилтот илрүүлэх алгоритмыг санал болгож, дараа нь ангилах, регрессийг дуусгахын тулд олон даалгаврын сургалтыг ашигладаг RoI Pooling болон олон үүрэгт алдагдлыг нэвтрүүлэх замаар Fast R-CNN-ийг санал болгож байна.

Гэсэн хэдий ч алгоритмаар батлагдсан бүс нутгийн арга нь маш их цаг зарцуулдаг. Тиймээс Рэн [2] Faster R-CNN алгоритмыг санал болгосон. Алгоритм нь хурд, гүйцэтгэлийн хувьд ихээхэн сайжирсан Fast R-CNN алгоритмын үндсэн дээр RPN сүлжээг нэвтрүүлдэг. Faster R-CNN алгоритм нь бусад алгоритмтай харьцуулахад объект илрүүлэхэд илүү сайн үр дүнд хүрч чадна.