前端

本研究致力于设计与实现一套基于深度学习的遥感影像分类识别系统，旨在通过先进的算法与桌面应用程序的结合，提供高效、准确且用户友好的识别系统，为自然资源管理、环境监测等领域提供智能化解决方案。具体内容安排如下：1.高精度遥感影像分类算法选型与适应性优化：调研并对比分析当前主流的图像分类算法，如深度学习中

1.项目有哪些具体功能模块表面缺陷区域自动检测模块（无监督神经网络）缺陷类型分类与分级模块（深度神经网络分类器）数据采集与预处理模块缺陷标注与结果展示模块缺陷检测结果存储与报表分析模块系统接口与生产线联动模块2.项目的主要功能描述系统首先通过无监督学习的神经网络模型自动检测彩涂板表面的疑似缺陷区域，