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本发明公开了一种基于支持向量回归的图像光照校正方法，本发明步骤：准备数据集并进行预处理；数据集预处理；DenseNet201进行图像特征提取；训练FLA‑SVR模型；输出光照校正结果。本发明可消除外界环境光照对摄影成像的影响，恢复物体真实的颜色，从而为计算机视觉的相关工程任务提供准确的颜色信息。模型具备优秀的预测精度，良好的收敛性和稳定性，提高了光照校正工作的效率与准确性。

本发明公开了一种基于SVR方法的注浆效果预测方法及系统，本发明涉及注浆工程技术领域，包括以下步骤：根据采集不同松散碎石土层的特征，由土粒比重、含水量、密度计算得到土层孔隙率，同时获取注浆效果的影响因素数据，包括注浆压力、水泥浆液水灰比和注浆管侧边注浆孔间平均孔距，利用SVR方法将孔隙率和影响因素数据划分为训练集和测试集，生成注浆扩散半径预测模型，通过生成的模型对测试集进行求解，得到扩散半径预测值，使用相同步骤生成扩散高度预测值和抗压强度预测值，根据三组预测值与试验测试值计算得到各组对应均方差，由各组均方差生成综合注浆性能评价系数，与预先设定的误差阈值相较，不超过误差阈值判断为预测结果满足精度要求。