【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第29卷第6期 274-277页,共4页

【作 者】： 董淑娟 ; 张志纲 ; 丁爱萍

【摘 要】 针对远程采集的水利工程图像，受到外界环境因素的干扰，图像中的关键细节特征点存在缺失，造成图像质量差。检测特征中信息丢失会导致水利工程质量检测准确率过低。为了解决上述问题，提出了一种误差补偿神经网络的水利工程质量图像检测算法，利用神经网络数学模型获取质量检测结果，再根据多层误差网络检测的结果进行误差反馈补偿，提高了水利工程质量图像检测的准确率。实验表明，该算法能够提高检测准确率，取得了令人满意的效果。